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小学生也能懂的模块化知识（一）：为什么 Manta Pacific 是以太坊的执行层

清算系统语言的安全性，以及将 ZK 编程语言编译成以太坊原有语言的编译器安全性，实际还都有待时间检验。此外，目前，Optimistic 与 ZK 的转化也已非常模块化，所以，其实购物中心提供的服务、用户体验、规模效应和网络效应或许更为重要。关于 Manta NetworkManta Network 是为 ZK 应用设计的模块化生态系统。Manta Atlantic 是最快的 ZK L1，通过合规的链上隐私和 DID 身份，将可编程隐私带入 Web3。Manta Pacific 是目前唯一 EVM 原生支持 ZK 应用的 L2 生态系统，为 ZK 应用提供可扩展和低 Gas 的环境，可直接使用 Solidity 进行部署。Manta Atlantic 和 Manta Pacific 一起，为下一代 Web3 应用开发和采用提供了最佳体验。来源：金色财经

金色财经2023-08-27

刘庆峰：讯飞星火大模型明年赶上GPT4，将实现中文超越、英文相当

经济的创业门槛和成本，不用大家个个都是编程高手，只要发挥自己的想象力、基于对应用场景的认知，就可以提升开发效率、实现相关创业。据刘庆峰介绍，前不久讯飞星火V2.0正式发布。讯飞星火2.0对代码能力进行了代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、单元测试生成5个维度的升级。根据Open AI构建的代码能力公开测试集HumanEval，星火V1.5 Python语言的效果只有41分，V2.0已经到了61分，接近ChatGPT。 “讯飞星火大模型的代码生成和补齐能力已经超过了ChatGPT，其他各项能力正在快速追赶。当前代码能力的逻辑、算法、方法体系、数据准备已就绪，所需要的就是时间和算力。”刘庆峰称，讯飞定了一个目标，到今年10月24日，星火认知大模型将对标ChatGPT，实现中文超越、英文相当。明年上半年将对标GPT4。

金融界2023-08-26

虚谷数据库与keyarchOS完成浪潮信息澎湃技术认证

，KeyarchOS也提供了异构算力的编程模型和高效开发库，为上层提供统一的开发接口和运行时支持，屏蔽底层计算的差异，简化上层业务使用各种通用计算设备和专用加速设备。本次双方产品完成兼容性认证，实现了浪潮信息KeyarchOS与虚谷伟业旗下虚谷系列产品完美兼容，进一步拓展了开源操作系统生态版图。未来，双方将展开进一步合作，在助推用户数字化转型的同时，为其带来极致的数据管理体验。

美通社2023-08-25

数字收藏品的未来：NFT 开发公司

种技能的团队，包括区块链开发、智能合约编程、UI/UX 设计、营销和业务开发。 ☛区块链基础设施：选择合适的区块链平台，例如以太坊、币安智能链或 Flow 来进行 NFT 开发。建立部署和管理智能合约所需的基础设施。 ☛智能合约开发：开发符合 NFT 标准（例如 ERC-721、ERC-1155）的智能合约，用于创建、转移和管理 NFT。 ☛前端开发：设计和开发用户友好的界面，供创作者铸造 NFT、收藏者浏览和购买以及整体平台管理。 ☛市场创建：建立一个市场，创作者可以展示他们的 NFT，收藏家可以发现并购买它们，交易可以安全地进行。 ☛测试和安全：严格测试智能合约和平台是否存在漏洞。实施强大的安全措施来保护用户数据和资产。 ☛钱包集成：集成 MetaMask 或 Trust Wallet 等钱包解决方案，使用户能够与您的平台无缝交互并管理他们的 NFT。 ☛营销和品牌：制定强大的品牌形象和营销策略。与艺术家、影响者和社区合作来推广您的平台。 ☛启动和推广：以测试模式启动您的平台，收集用户反馈，并进行必要的改进。在完善平台时，进行外展和推广以吸引创作者和收藏家。 ☛用户支持：建立强大的客户支持，帮助用户解决在使用您的平台时可能遇到的任何问题、疑问或疑虑。 ☛持续开发和创新：及时了解行业趋势、技术进步和用户反馈。不断增强您的平台、添加新功能并探索增长机会。 ☛合作伙伴与协作：探索与其他 NFT 项目、品牌和市场的合作伙伴关系，以扩大您的影响力并挖掘更广泛的用户群。创建一家NFT 开发公司是一项雄心勃勃的事业，需要将技术敏锐性、创造性愿景和商业战略融为一体。根据 NFT 空间的动态性质来调整和发展您的公司，同时保持对创新和用户满意度的承诺，这一点非常重要。 NFT开发公司为 NFT 提供动力的技术 NFT（不可替代代币）由支持其创建、管理和交易的尖端技术的协同作用所赋予。其核心是区块链技术，它确保安全、透明和不可变的分类账，以验证所有权和出处。智能合约是驻留在区块链上的自动执行代码，有助于 NFT 的创建、铸造和交易，实现复杂流程的自动化并确保遵守预定义的规则。区块链先驱平台以太坊推出了ERC-721、ERC-1155等NFT标准，为NFT生态系统奠定了基础。此外，Layer-2 解决方案通过处理主区块链上的 NFT 交易来解决可扩展性问题，从而提高效率。去中心化存储系统，特别是IPFS（星际文件系统），存储 NFT 的相关媒体文件，确保持久性和可用性。这些技术汇聚在一起，创造了一个变革性的数字环境，重新定义了不同行业的数字资产的所有权、来源和价值。以太坊及其在 NFT 市场的主导地位以太坊是 NFT 市场的基石，凭借其开创性的区块链功能和成熟的基础设施，占据了显着的主导地位。它引入了ERC-721和ERC-1155等NFT标准，为创建和交换独特的数字资产制定了蓝图。以太坊去中心化架构可确保安全的所有权和来源验证，增强对 NFT 交易的信心。其庞大的开发者社区和强大的智能合约功能使得复杂的NFT 开发公司得以创建，从而增强了可访问性和用户参与度。尽管存在可扩展性挑战，以太坊仍然是铸造和交易 NFT 的首选平台，从而促进了该平台在不断扩大的数字收藏品领域中无与伦比的突出地位。 NFT 开发公司的角色 NFT 开发公司通过充当创新催化剂、基础设施提供商和创意表达促进者，在塑造 NFT 生态系统中发挥着关键作用。这些公司专门为创作者打造无缝铸造、管理和交易 NFT 所需的技术和工具。他们建立了用户友好的平台和市场，创作者可以在其中展示他们的数字资产，将他们与全球收藏家联系起来。NFT 开发公司致力于建立智能合约，以确保可验证的所有权和真实性。他们通过与艺术家、品牌和行业合作来推动采用，扩大 NFT 的主流知名度。此外，这些公司经常率先提出诸如 Layer-2 扩展解决方案之类的进步，以解决区块链限制和环境问题。 NFT 开发公司和创作者之间的合作 NFT 开发公司和创作者之间的合作代表了推动创新和重新定义数字所有权范式的动态协同作用。这些合作伙伴关系使艺术家、音乐家和内容创作者能够将他们的作品标记为独特的 NFT，从而使他们能够直接接触全球受众。NFT 开发公司提供用户友好的平台，创作者可以在其中铸造、列出和管理他们的数字资产，同时受益于区块链技术的安全性和透明度。这种合作不仅限于技术促进，NFT 开发公司通常提供营销支持、战略指导和社区参与计划。作为回报，创作者通过展示他们的才华和创造力来扩大这些平台的知名度和可信度。这种互惠关系增强了 NFT 的价值主张，同时通过各个创意领域的一系列原创且广受欢迎的数字收藏品推动了更广泛的采用并使 NFT 景观多样化。元宇宙整合和 NFT 交互的未来元宇宙整合是 NFT 交互未来的关键，预示着 NFT 转变为交互式体验资产的多维虚拟领域。NFT 将作为身份代币，让用户能够访问虚拟世界、体验和服务。当用户浏览这些沉浸式环境时，NFT 将解锁独家内容、虚拟房地产所有权和个性化头像，从而增强参与度和社交互动。这种整合将培育一种新经济，其中 NFT 可以促进交易，实现独特的现实世界体验，甚至连接物理和虚拟现实。虚拟宇宙将放大 NFT 的潜力，将其从静态收藏品发展成为充满活力且相互关联的数字宇宙的动态组成部分。 NFT 开发和交易行业标准的出现 NFT开发和交易行业标准的出现，标志着NFT生态系统迈向成熟和可持续发展的关键一步。ERC-721 和 ERC-1155 协议等标准化可简化互操作性，确保 NFT 可以在各种平台和市场上得到认可和使用。这些标准促进NFT 开发公司的无缝创建、转移和管理，增强用户体验并降低采用障碍。此外，标准化的元数据结构和验证机制增强了透明度和真实性，促进了创作者和收藏者之间的信任。随着 NFT 格局的不断发展，行业标准将在促进一致性、安全性以及 NFT 在艺术、娱乐、金融等各个行业的广泛接受方面发挥关键作用。 NFT开发公司的未来趋势 NFT 开发公司的未来趋势将重塑数字格局。互操作性必将激增，使 NFT 能够在不同平台和生态系统之间无缝移动，从而培育一个更加流动和广阔的市场。环境问题将促使企业采用更环保的区块链解决方案，减少与 NFT 创建和交易相关的碳足迹。部分所有权将获得吸引力，使收藏家能够拥有高价值 NFT 的部分，从而使优质资产的获取变得民主化。增强的元数据标准将促进更丰富、更具互动性的 NFT 体验，提供更深入的参与和功能。与房地产、时尚和体育等传统行业的合作将模糊界限，从而产生 NFT 的新颖应用。随着 NFT 的成熟，结论随着数字世界不断扩展并与我们的日常生活交织在一起，NFT 开发公司成为所有权和价值呈现全新维度的领域的先驱。无可否认，数字收藏品的未来与他们的创新努力息息相关。凭借融合技术、创造力和经济的能力，这些公司不仅正在塑造数字所有权，而且正在重塑传统行业。随着 NFT 的潜力远远超出艺术世界，进入许可、认证甚至部分所有权等领域，这些公司正处于塑造所有权更具包容性、可验证和相互关联的未来的边缘。未来的旅程充满机遇和挑战，但有一点仍然明确：NFT 开发公司正在催化一场超越收藏品的数字革命，影响我们在数字时代定义、交易和珍惜资产的方式。来源：金色财经

金色财经2023-08-25

【一周科技动态】英伟达大超预期带不动队友？为何谷歌是最靓的仔？

eta Platforms发布人工智能编程软件，以便与开发机器人聊天工具ChatGPT竞争参与集体诉讼的特斯拉投资者将每人获得大约1.2万美元赔偿。越南特斯拉$VinFast Auto(VFS)$ 继续创上市以来新高特斯拉德国工厂在7月和8月将目标下调至每周4350辆，并计划进一步下调 $小鹏汽车(XPEV)$ 智驾负责人吴新宙确认将离职加入英伟达，任自动驾驶产品主管英伟达Q2业绩再创佳绩，收入利润翻倍，指引爆表，拟回购250亿 $ARM Holdings Ltd(ARM)$ 递交美国IPO申请，预计募资100亿美元。一周核心观点英伟达Q2财报再度惊艳投资人上周，多家机构发布报告称英伟达在这波“Sell Off”回调中是“良好的买入契机”，因为“相当特殊的供需不平衡状况将在未来几个季度持续存在，且马上到来的Q2业绩可能好于预期”，所以英伟达股价都没跌破400。本周三公布的英伟达Q3财报再度惊艳投资人，不仅营业收入和利润（EPS）均翻倍暴增，分别比华尔街“已经上调后的”预期还要高出高22%和29%以上，因为也远超公司Q1预期的指引区间，其中AI显卡在内的英伟达核心业务数据中心是主要贡献。更重要的是，公司再度大幅上调Q3指引，预计营收同比增170%，较市场预期高28%，调整后毛利率为72%到73%之间。根据黄仁勋所述，英伟达的产能仍然还没有跟上市场需求。不过英伟达股价在Q3盘后创下历史新高的515美元之后，周四开盘却没有达到500美元之上，并且跟随大盘一同下跌，收盘涨幅仅0.1%，并没有像上个季度那样带领整个行业起飞。为何谷歌是最抗跌的？本周，所有7家大科技公司都公布了Q2财报。我们统计了7家公司财报以来的表现（从财报前一天），以及财报次日以来的表现，很明显的看到，谷歌是本轮财报周期中表现最强的，而特斯拉则表现最差。为何？ 1、是意外的惊喜。因为大科技公司往往都在财报前被分析师扒了个遍，没有多少秘密，即便是英伟达那样的大超预期、大超指引，在上个季度之后，投资者也早就有了心理预期，而谷歌财报展现出来的强势，是市场此前没有预计到的。 2、补涨。因为此前市场因为高通胀，对广告增长的预期比较低，所以对谷歌计价也少，而Tik Tok空出的市场份额被Youtube吃到不少，且广告市场并没有此前预期那么差，市场自然会补偿了。而跌的最多的是特斯拉，其实大差不差，还是对电动车行业激烈的竞争有所芥蒂，毕竟这个行业过了最高速发展时期了，接下来的惊喜，也是需要特斯拉自己去找第二曲线。机构持仓情况上周我们整理了已公布13F中的大科技公司持仓情况，本周继续跟进。几乎所有大科技公司都获得了更多机构的持仓，只有GOOG的持仓家数环比下降。这也说明机构在Q2对谷歌计价的不足（导致财报后的补涨）进入前10大持仓的机构数量环比均有上升，对冲基金的持股数量方面，NVDA、AAPL和META增持量排名前三。 "TANMAM"的投资策略我们将这权重最大的7家公司合成一个投资组合，称之为“TANMAM”组合。以等权重、每季度重新调整权重的方式对这个组合进行回测，那么从2015年以来表现是远超标普500的，总回报达到了1298.48%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报148.12%。年初以来，该组合总回报为84.76%，夏普比率为5.79，而同期SPY总回报15.11%。过去一周，由于英伟达、谷歌等的出色表现，组合回报表现为2.16%，SPY为0.14%。

老虎证券2023-08-25

平安证券：给予海光信息增持评级

件、云计算平台软件、人工智能技术框架和编程环境、核心行业应用等方面进行研发、互相认证和持续优化，公司主动融入国内外开源社区，积极向开源社区提供适用于海光CPU、海光DCU的适配和优化方案，保证了海光高端处理器在开源生态的兼容性。公司根植于中国本土市场，具有本土化竞争优势，能够提供安全可控的产品和更为全面、细致的运营维护服务。随着行业需求的不断增加，国内龙头企业积极开展基于海光高端处理器的生态建设和适配，研制了一批具有影响力的国产整机系统，推动公司产品在金融、电信、交通等国民经济关键领域的广泛应用。　　投资建议：公司CPU新产品海光三号投放市场，产品性能进一步增强，价格也有所提高，带动公司盈利能力大幅提升，而DCU产品能够满足AIGC大模型的训练和推理应用，在当前美国制裁及国产化替代的趋势推动下，未来潜力极大。在CPU、DCU双轮驱动下，公司业绩长期向好的趋势明确。根据公司2023年中报及对行业趋势的判断，我们略微调整了公司的业绩预测，预计2023-2025年公司净利润将分别为12.92亿元（前值为11.96亿元）、17.27亿元（前值为15.77亿元）、23.29亿元（前值为19.66亿元），我们预计，2023-2025年公司EPS分别为0.56元、0.74元、1.00元，对应2023年8月24日的收盘价，公司在2023-2025 年的PE将分别为91.2X、68.2X、50.6X。我们认为，公司CPU、DCU产品均具备较强的市场竞争力，在国产化替代趋势中潜力颇大，维持对公司“推荐”评级。　　风险提示：（1）下游需求不及预期：国产化替代落地节奏若放缓，可能对公司业绩成长带来不利影响。（2）市场竞争加剧：国内竞争对手技术水平快速进步，产品类别逐渐丰富，在金融、电信等重点行业中竞争较为激烈，一旦公司产品更新迭代速度放缓，可能面临市场份额被抢夺的风险。（3）美国对华半导体管制：公司技术来源于AMD授权，随着美国对华半导体管制逐渐加剧，若美国制裁导致公司无法继续使用相关授权技术，可能对公司生产经营造成不利影响，且公司采用较为先进的半导体工艺制程，在美国对华半导体管制的背景下，未来可能出现公司产品代工环节受限的问题。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，中信证券杨泽原研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达91.93%，其预测2023年度归属净利润为盈利12.06亿，根据现价换算的预测PE为97.69。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有8家机构给出评级，买入评级6家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为111.67。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-08-25

Scroll 生态大盘点：寻找 zkEVM 头部玩家掘金机会

金色财经2023-08-25

网易有道涨5.78% 第二季度净收入同比增长26.2%

站浏览量超过200万次。二季度以来，编程和围棋课的续报均有不错的表现，进阶班的续报率均接近70%。二季度有道的智能硬件净收入2.2亿元，毛利率也从去年同期的30.6%提升至35.8%，这一增长主要归因于有道词典笔X5的受欢迎程度。搭载“子曰”大模型，具备句子润色、语法纠错、写作建议、重点提炼等功能的AIBox在有道翻译中正式上线后，带动词典类订阅会员数同比增长近100%，词典类会员收入同比增长200%以上。有道在线营销服务业务也在营收和毛利方面实现了同比双升。净收入同比增长98.7%，并已连续三个季度实现同比增长超过50%；毛利率31.9%，同比提升4.2个百分点。同时财报显示，有道二季度的总运营费用为8.6亿元，其中研发费用为2.1亿元，均低于去年同期。

金融界2023-08-25

AllianceDAO：AI与Web3的互利共赢

3的具体场景 1. 区块链游戏为不会编程的游戏玩家生成bot 像 Dark Forest 这种基于区块链的游戏创造了一种独特的玩法，玩家可以通过开发和部署执行游戏任务的"机器人"来获得优势。然而，这种新的玩法可能会使那些不懂编程的玩家感到被排除在外。不过，人工智能语言模型（LLM）的出现可能会改变这一状况。通过理解区块链游戏的规则，然后利用这些规则创建能够反映玩家策略的"机器人"，而无需玩家自己编写代码。例如，项目如 Primodium 和 AI Arena 正在尝试让人类玩家和 AI 玩家一同参与游戏，而无需编写复杂的代码。用 bot战斗或下注另一种链上游戏的可能性是完全自动化的人工智能玩家。在这种情况下，玩家本身就是一个人工智能代理，比如 AutoGPT，它使用人工智能语言模型（LLM）作为后端，并且可以访问互联网和可能的初始加密货币资金等外部资源。这些人工智能玩家可以参与类似机器人大战的竞猜游戏。这将为投机和押注这些竞猜结果的玩家提供一个市场。这样的市场可能会催生出全新的游戏体验，既具有策略性又能够吸引更广泛的玩家群体，无论他们是否精通编程。为链上游戏创建逼真的NPC环境如今，许多游戏往往在 NPC 方面表现较为单一，它们的行动有限，对游戏进程的影响相对较小。然而，在人工智能和 Web3 的相互作用下，我们有可能创造出更引人入胜的 NPC 环境，从而颠覆游戏的可预测性，使其变得更加有趣。其中一个关键的前提是引入更具吸引力的人工智能控制的 NPC。然而，在创造逼真的 NPC 环境时，我们面临着一个潜在挑战：如何引入富有意义的NPC动态，同时又能够将与这些活动相关的吞吐量（每秒事务处理量，TPS）最小化。过高的NPC活动所需的TPS可能会导致网络拥塞，影响到实际玩家的游戏体验。通过这些新的玩法和可能性，区块链游戏正在朝着更加多样化和包容性的方向发展，使更多类型的玩家都能够参与进来，共同体验游戏的乐趣。 2. 去中心化社交媒体在当今，去中心化社交（DeSo）平台面临一个挑战，即相较于现有中心化平台，它们难以提供独特的用户体验。然而，通过与AI 的无缝集成，我们可以为 Web 2 的替代方案带来独特的体验。举个例子，由 AI 管理的账户可以通过分享相关内容、评论帖子以及参与讨论来吸引新用户加入网络。此外， AI 账户还能够实现新闻聚合，汇总与用户兴趣相符的最新趋势。这种整合 AI 的方法将为去中心化社交媒体平台带来更多创新，吸引更多用户的加入。 3. 去中心化协议的安全性和经济设计测试以基于 LLM 的AI 助理为基础，我们有机会对去中心化网络的安全性和经济稳健性进行实际测试。这种代理能够定义目标、创建代码并执行这些代码，从而为评估去中心化协议的安全性和经济设计提供了新的视角。在这一过程中，AI 助理被引导去利用协议的安全性和经济平衡。它首先可以检查协议文档和智能合约，找出潜在弱点。然后，它可以独立竞争执行攻击协议的机制，以最大化自身的收益。这一方法模拟了协议启动后可能遇到的实际环境。通过这些测试结果，协议设计者可以检查协议的设计并修补潜在的弱点。目前，只有像 Gauntlet 等专业公司具备为去中心化协议提供此类服务的技术技能。但是，通过对 LLM 进行 Solidity、 DeFi 机制以及以往利用机制等方面的培训，我们期待 AI 助理能够提供类似的功能。 4. 用于数据索引和指标提取的 LLM 虽然区块链数据是公共的，但索引和提取有用见解始终是一个挑战。某些参与者（如 CoinMetrics）专门从事索引数据和构建复杂指标以进行销售，而其他参与者（如 Dune）则专注于对原始交易的主要组成部分进行索引，并通过社区贡献来提取部分指标。近期 LLM 的进展显示出，数据索引和指标提取可能会迎来革命。区块链数据公司 Dune 已经认识到了这一潜在威胁，并宣布 LLM 路线图包括 SQL 查询解释和基于 NLP 查询的潜在组件。然而，我们预测 LLM 的影响将更深远。一种可能性是基于 LLM 的索引，其中 LLM 模型能够直接与区块链节点交互，为特定指标的数据建立索引。初创公司 Dune Ninja 等已经开始探索基于 LLM 的创新数据索引应用程序。 5. 开发者加入新的生态系统不同的区块链网络吸引开发者来构建应用程序。Web3 开发者活动是评估生态系统成功的重要指标之一。然而，开发人员在开始学习和构建新生态系统时，常常会遇到支持方面的困难。生态系统已经通过专门的 Dev Rel 团队投入数百万美元，以支持开发人员在探索生态系统中更好地发展。在这个领域，新兴的 LLM 展示了惊人的成就，它可以解释复杂代码、捕获错误，甚至创建文档。经过微调的 LLM 可以补充人类的经验，从而显著提高开发团队的生产力。例如，LLM 可以用于创建文档、教程，回答常见问题，甚至可以为黑客马拉松中的开发人员提供样板代码或创建单元测试。这些都将有助于促进开发人员的积极参与，推动整个生态系统的成长。 6.改进 DeFi 协议通过将 AI 融入 DeFi 协议的逻辑中，可以显著提升众多 DeFi 协议的性能。目前，将 AI 应用于 DeFi 领域的主要难题之一是在链上实施 AI 的成本较高。尽管可以在链下实现 AI 模型，但之前无法验证模型的执行情况。然而，通过诸如 Modulus 和 ChainML 等项目，链下执行的验证正逐渐变为现实。这些项目允许在链外执行机器学习模型，同时限制链上的成本开销。在 Modulus的情况下，链上的费用仅用于验证模型的零知识证明（ZKP）。而在 ChainML 的案例中，链上的成本是用于向去中心化 AI 执行网络支付预言机费用。以下是一些可能从 AI 集成中受益的DeFi使用案例： AMM 流动性配置：例如，更新 Uniswap V3 的流动性范围。通过整合人工智能，协议可以更加智能地调整流动性范围，从而提高 AMM（自动做市商）的效率和收益。清算保护与债务头寸：结合链上和链下数据，可以实现更有效的清算保护策略，保护债务头寸不受市场波动影响。复杂的 DeFi 结构化产品：设计金库机制时，可以依赖金融人工智能模型而不是固定策略。这样的策略可能包括由人工智能管理的交易、贷款或期权，从而提高产品的智能性和灵活性。先进的链上信用评分机制：考虑不同区块链上不同钱包的情况，整合人工智能可以帮助构建更精确和全面的信用评分系统，从而更好地评估风险和机会。通过利用这些 AI 集成的案例，DeFi 领域可以更好地适应不断变化的市场需求，提高效率，降低风险，并为用户创造更多价值。同时，随着链下验证技术的不断发展，AI 在 DeFi 中的应用前景也将进一步拓展。 Web3 技术能够帮助提升 AI 模型的能力虽然现有 AI 模型已经展现出巨大的潜力，但在数据隐私、特有模型执行的公平性以及虚假内容的创建和传播方面仍然面临挑战。在这些领域，Web3技术的独特优势可能发挥重要作用。 1. 为 ML 训练创建专有数据集 Web3 可以协助 AI 的领域之一是协作创建用于机器学习 (ML) 训练的专有数据集，即用于数据集创建的 PoPW 网络。海量数据集对于准确的 ML 模型至关重要，但如何获取这些数据，如何创建这些数据集可能会成为瓶颈，特别是在需要私有数据的用例中，比如使用 ML 进行医学诊断，围绕患者数据的隐私问题构成了重大障碍，因为训练这些模型需要访问医疗记录。然而，出于隐私考虑，患者可能不愿分享他们的医疗记录。为了解决这个问题，患者可以对他们的医疗记录进行可验证的匿名化处理，以保护他们的隐私，同时仍然可以在机器学习训练中使用这些记录。然而，匿名处理后的数据的真实性可能令人担忧，因为虚假数据可能会极大地影响模型性能。这时，零知识证明（ZKP）可以用来验证匿名处理后的数据的真实性。患者可以生成ZKP，以证明匿名记录确实是原始记录的副本，即使在删除个人身份信息（PII）后也是如此。这种方法既保护了隐私，又确保了数据的可信度。 2. 对私有数据运行推理当前，大型语言模型（LLM）存在一个重要问题，即如何处理私有数据。举例来说，当用户与ChatGPT进行交互时，OpenAI会收集用户的私有数据，并将其用于模型的训练，从而引发敏感信息的泄露。近期的案例中，有员工在使用ChatGPT辅助办公时不小心泄露了涉密数据，这使得这个问题更加突出。零知识（ZK）技术有望解决机器学习模型在处理私人数据时出现的问题。在这里，我们将探讨两种场景：开源模型和专有模型。对于开源模型，用户可以下载模型并在本地私有数据上运行。举例来说，Worldcoin的“World ID”升级计划（“ZKML”）需要处理用户的生物特征数据，如虹膜扫描，以创建每个用户的独特标识符（IrisCode）。在这种情况下，用户可以在保护其生物特征数据隐私的情况下下载IrisCode生成的机器学习模型，并在本地运行。通过创建零知识证明（ZKP），用户可以证明他们已经成功生成了 IrisCode ，从而保证了推理的真实性，同时保护了数据隐私。重要的是，高效的ZK证明机制（如Modulus Labs开发的机制）在训练机器学习模型时具有关键作用。另一种情况是，当用于推理的机器学习模型是专有的时，情况会稍微复杂。因为在本地进行推理可能不是一个选项。然而，零知识证明可以通过两种可能的方式来帮助解决问题。第一种方法是在将匿名化数据发送到机器学习模型之前，使用 ZKP 对用户数据进行匿名化处理，正如前面在数据集创建案例中所讨论的。另一种方法是在将预处理输出发送到机器学习模型之前，对私有数据进行本地预处理。在这种情况下，预处理步骤隐藏了用户的私有数据，使其无法重构。用户可以生成 ZKP 来证明预处理步骤的正确执行，而模型的其他专有部分可以在模型所有者的服务器上远程执行。这些示例用例可能包括能够分析患者医疗记录以进行潜在诊断的 AI 医生，以及评估客户私人财务信息以进行金融风险评估的算法。通过 ZK 技术，Web3可以提供更高的数据隐私保护，使得 AI 在处理私有数据时更加安全可靠，同时也为隐私敏感领域的 AI 应用提供了新的可能性。 3. 保证内容真实性，打击深度伪造内容这类骗局 ChatGPT 的出现可能使人们忽略了一些专注于生成图片、音频和视频的生成式人工智能模型。然而，这些模型目前已经能够生成逼真的深度伪造内容。例如，最近流行的 AI 生成的写真照片，以及模仿 Drake 新歌的 AI 生成版本，这些内容已经在社交媒体上广泛传播。由于人们天生倾向于相信所见所听，这些深度伪造内容可能构成潜在的骗局危险。虽然一些初创公司试图使用 Web2 技术来解决这个问题，但数字签名等 Web3 技术可能更有效地解决这个问题。在 Web3 中，用户之间的交易由用户的私钥签名以证明其有效性。类似地，文本、图片、音频和视频内容也可以通过创作者的私钥进行数字签名，以证明其真实性。任何人都可以通过与创作者的公开地址进行签名验证，这个公开地址可以在创作者的网站或社交媒体账户上找到。Web3网络已经建立了所有必要的基础设施来满足这种内容验证的需求。一些投资者已经将他们的社交媒体配置文件，如 Twitter，或去中心化社交媒体平台，如 Lens Protocol 和Mirror，与加密的公开地址相关联，以增加内容验证的可信度。例如，美国头部投资机构 USV 的合伙人 Fred Wilson 讨论了将内容与公共加密密钥相关联如何在打击虚假信息方面起到作用。尽管这个概念看起来很简单，但要改善身份验证过程的用户体验还需要很多工作。例如，内容的数字签名过程需要自动化，以便为创作者提供无缝、流畅的体验。另一个挑战是如何在不需要重新签名的情况下生成已签名数据的子集，例如音频或视频片段。目前，许多项目都在努力解决这些问题，并且 Web3 在解决这些问题方面具有独特的优势。通过数字签名等技术， Web3 有望在保护内容真实性和打击深度伪造内容等方面发挥关键作用，从而提高用户的信任和网络环境的可信度。 4. 专有模型的信任最小化 Web3 技术还可以在专有机器学习（ML）模型作为服务提供时，实现最大程度地减少对服务提供商的信任。用户可能希望验证他们所付费购买的服务，或获得关于ML模型公平执行的保证，即相同的模型用于所有用户。零知识证明（ZKP）可以用于提供这些保证。在这个架构中， ML 模型的创建者生成一个代表 ML 模型的 ZK 电路。然后，在需要的时候，使用该电路为用户的推理生成零知识证明。这些证明可以发送给用户进行验证，也可以发布到负责处理用户验证任务的公共链上。如果 ML 模型是私有的，独立的第三方可以验证所使用的 ZK 电路是否代表该模型。在模型的执行结果具有高风险的情况下，这种信任最小化的方法尤其有用。以下是一些具体的用例：医疗诊断的机器学习应用在这种情况下，患者将自己的医疗数据提交给 ML 模型进行潜在的诊断。患者需要确保目标机器学习模型没有滥用他们的数据。推理过程可以生成一个零知识证明，用于证明 ML 模型的正确执行。贷款信用评估 ZKP可以确保银行和金融机构在评估信用价值时考虑了申请人提交的所有财务信息。此外，通过证明所有用户使用相同的模型，ZKP可以证明公平性。保险理赔处理当前的保险理赔处理是手动和主观的。然而，ML 模型可以更公平地评估保险单和索赔细节。与 ZKP 相结合，这些索赔处理 ML 模型可以被证明考虑了所有保单和索赔细节，并且同一模型用于处理同一保单下的所有索赔。通过利用零知识证明等技术，Web3 有望为专有 ML 模型的信任问题提供创新的解决方案。这不仅有助于提高用户对模型执行的信任，还能够促进更加公平和透明的交易过程。 5. 解决模型创建的集中化问题创建和训练 LLM（大型语言模型）是一个耗时且昂贵的过程，需要特定领域的专业知识、专用的计算基础设施以及数百万美元的计算成本。这些特征可能会导致强大的集中实体，例如 OpenAI ，它们可以通过控制对其模型的访问来对其用户行使重大权力。考虑到这些集中化风险，关于 Web3 如何促进。创建不同方面的去中心化的重要讨论正在进行中。一些 Web3 倡导者提出了将去中心化计算作为与集中式参与者竞争的一种方法。这个观点认为，去中心化计算可以是一种更便宜的替代方案。然而，我们的观点是，这可能不是与集中式参与者竞争的最佳角度。去中心化计算的缺点在于，由于不同异构计算设备之间的通信开销， ML 训练可能会慢10到100倍。一种方法是通过去中心化计算来分散模型创建的成本和资源。虽然有人认为去中心化计算可能成为替代集中式实体的更便宜方案，但通信开销问题可能会限制其效率。这意味着在涉及大规模计算任务时，去中心化计算可能导致训练速度减缓。因此，在寻求解决模型创建集中化问题时，需要仔细权衡去中心化计算的利弊。另一种方法是采用 Proof of Private Work（PoPW）的方式来创建独特而具有竞争力的 ML 模型。这个方法的优势在于它可以通过将数据集和计算任务分散到网络的不同节点来实现去中心化。这些节点可以为模型训练做出贡献，同时维护各自的数据隐私。Together 和 Bittensor 等项目正在朝这个方向发展，试图通过 PoPW 网络来实现模型创建的去中心化。人工智能代理的支付和执行轨道人工智能代理的支付和执行轨道在最近的几周中引起了极大的关注。使用LLM（大型语言模型）来执行特定任务并实现目标的趋势不断上升，这一潮流起源于BabyAGI的概念，并迅速扩散至高级版本，包括AutoGPT等。这引发了一个重要的预测，即在未来，人工智能代理将在某些任务中表现出色并变得更加专业。如果出现了专门的市场，人工智能代理就有能力搜索、雇用和支付其他人工智能代理的费用，从而协同完成重要项目。在这一进程中，Web3 网络为人工智能代理提供了理想的环境。特别是在支付方面，人工智能代理可以配置加密货币钱包，用于接收付款并向其他代理付款，实现任务分工和合作。除此之外，人工智能代理还可以无需许可地委托资源，将其插入加密网络。例如，如果一个人工智能代理需要存储数据，他们可以创建一个Filecoin钱包，支付去中心化存储网络IPFS上的存储费用。另外，人工智能代理还可以委托去中心化计算网络（如Akash）的计算资源，以执行特定任务，甚至扩展其执行范围。防止AI侵犯隐私然而，在这一发展过程中，隐私和数据保护问题变得尤为重要。鉴于训练高性能机器学习模型需要大量数据，因此可以安全地假设任何公共数据都会进入机器学习模型，这些模型可以使用这些数据来预测个人的行为。特别是在金融领域，建立机器学习模型可能导致用户财务隐私受到侵犯。为了解决这个问题，一些隐私保护技术如 zCash、Aztec支付，以及Penumbra和Aleo等私人DeFi协议可以用来确保用户的隐私得到保护。这些技术可以在保护用户数据的同时进行交易和数据分析，从而实现金融交易和机器学习模型开发的平衡。结论我们相信 Web3 和 AI 在文化和技术上是相互兼容的。与 Web2 中对机器人的抵触情绪不同，Web3 凭借其无需许可的可编程性质，为人工智能的蓬勃发展创造了机会。从更宏观的角度来看，如果将区块链视为一个网络，那么人工智能有望在这个网络的边缘发挥主导作用。这一观点适用于各种消费应用程序，从社交媒体到游戏。迄今为止，Web3 网络的边缘主要由人类组成。人类会发起并签署交易，或者通过预先设定的策略让机器人代表他们采取行动。随着时间的推移，我们可以预见网络边缘会出现越来越多的人工智能助理。这些 AI 助理将通过智能合约与人类以及彼此互动。我们相信这些互动将带来全新的消费者和用户体验，可能会引发创新的应用场景。 Web3 的无需许可特性赋予了人工智能更大的自由度，可以更紧密地与区块链和分布式网络集成。这有望促进创新、扩展应用领域，并为用户创造更富有个性化和智能化的体验。同时，需要密切关注隐私、安全和伦理问题，以确保人工智能的发展不会给用户带来负面影响，而是真正实现技术与文化的和谐共存。来源：金色财经

金色财经2023-08-24

金色观察 | 细数模块化L2 Mantle最新生态潜力项目

分钟内启动 web3 应用程序，无需编程。 Unmarshal 官网：https://unmarshal.io/ Unmarshal 是一个开创性的多链 Web 3.0 数据网络，改变了区块链数据的可访问性。 GameFi Roboworld 官网：roboworld.io Roboworld 是一款免费卡牌游戏，玩家可以收集独特的机器人并将其作为 NFT 进行交易，并用它们与对手作战。玩家必须战略性地选择和使用以机器人为特色的卡牌来智胜对手并取得胜利。 Age of Zalmoxis 官网：https://www.ageofzalmoxis.com/ Age of Zalmoxis 是一款古老奇幻 MMORPG，融合了虚幻引擎 5 和区块链技术。同时也是一款第三人称大型多人动作角色扮演游戏，融合了 NFT 和区块链，以古老奇幻版本的达契亚王国为背景。 Bionic Owls 官网：https://bionicowls.io/ Bionic Owls 是一款支持 NFT、发挥影响力、玩赚钱的游戏。Bionic Owls 将成为第一款完全可玩的影响、PvP 和 P2E Metaverse 游戏。 NFT Rarible 官网：https://rarible.com/ 集NFT铸造、交易、收藏等功能于一体的市场平台。近期Rarible宣布将永久支持版税，不再聚合来自OpenSea、LooksRare和X2Y2的订单。 Souffl3 官网：souffl3.com Souffl3是跨链NFT资产上线、上币和交易的一站式市场。 FANSI Metaboom 官网：metaboom.fansi.me FANSI正在引领音乐行业进入web3。我们的使命是为音乐家和音乐爱好者创造一个支持性的环境。 NFT2Me 官网：https://nfts2me.com/ NFTs2Me 是一个用户友好的平台，用于创建、部署和管理用户的 NFT 集合，0费用。结语与其他几个头部L2网络相比，尽管在生态项目数量上Mantle并不显得弱势，但其发展时间较短、融资及团队背景均不占优。尤其是Mantle尚处于主网 Alpha 阶段，依然有硬性问题待解决。目前，Mantle 正在开发防欺诈功能过程中，未来何时完工尚且不知。此外，通过Mantle DA(由Eigen DA技术提供支持)的数据可用性目前是一个许可的节点网络，所有节点都由核心团队选择和批准，所以一旦EigenDA主网发布还会进行节点网络迁移。不过，作为首个利用EigenDA的模块化 L2，并且测试网时间超过六个月，构建超 80 个项目，超过1400万笔链上交易。并且自主网 Alpha 启动以来，不断有项目加入，丰富其生态。由此可见，Mantle身上并不乏黑马的颜色。来源：金色财经

金色财经2023-08-24

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