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天风证券孔蓉：AI在搜索、电商、虚拟人、金融等领域的应用值得期待

看到的是在比如说海外的一些产品，特别在语言类的教学里边用户持续增长。跟语言类的教学放在一起，去模仿人类的所谓的交流，它是一个更自然的交互，而且对于学习能力提升可能也会比较有帮助。当然duolingo本身目前做到的是跟GP4结合在一起，推出一些所谓的因材施教的一些寓教于乐的产品，但我觉得未来可以期待的是在教育本身里面可能有更多创新的一些体验。　　从除了教育以外，我们觉得未来包括在金融领域，因为前期Bloomberg可能也写了一个GPT金融的论文，我觉得可能在未来一段时间他们也会推出他们的Bloomberg的GPT。金融行业里面有很多低效的重复性工作，是否可以跟AI和GDP结合在一起，来去进行行业的体验的一个改造和升级，我觉得这个也是我们去值得期待的。

金融界2023-05-24

微软王炸更新：AI全面接入Windows系统插件功能再升级

创建快速工作流并将这些工作流连接到多个语言模型和数据源，并使用工具来衡量其质量。 AI升级Windows Terminal Windows Terminal通过与GitHub Copilot的集成获得了一个人工智能驱动的聊天机器人。使用GitHub Copilot的开发人员现在可以直接在Windows Terminal使用聊天机器人来执行各种操作、获取代码建议和解释错误。微软还表示，其正在探索将GitHub Copilot引入其他开发人员工具，如 WinDBG。但这并不是微软宣布的唯一一个以开发人员为中心的更新。Windows 11 的新Dev Home部分今天也提供了预览版，包括为机器设置开发环境的能力，这些机器将链接到GitHub并连接到相关的存储库、安装工具和包等等，使开发人员可以轻松地重新安装Windows应用程序。微软还在Dev Home中创建了Dev Drive，这是一个为开发人员定制的新存储卷，使用微软最新的弹性文件系统 (ReFS) 以及Microsoft Defender 的性能模式，可将繁重的I/O操作的构建时间缩短多达30百分。最后，Dev Home还旨在让开发人员通过显示GitHub问题和拉取请求的GitHub 小部件快速了解他们正在从事的项目。微软正在与Xbox团队合作，为游戏开发者将GDK添加到Dev Home，并且还将支持Dev Home的定制扩展。 Microsoft Store引入AI评论微软对Microsoft Store进行的一项以AI为中心的重大改变是：AI生成的评论摘要将开始出现在整个Microsoft Store中，除了通常最高五颗星的评级之外，还会显示评论的主要内容概要。微软还通过一个特殊的AI Hub在Microsoft Store上为 AI 大开便利，该公司计划在其中突出显示人们可以下载的所有相关AI应用程序，还将允许开发者能够使用AI建议的搜索标签来提高应用程序的可见性。开发人员将能够使用 AI 建议的搜索标签来提高应用程序的可见性。 Microsoft Teams 头像等了很长时间，但Microsoft Teams头像终于来了。头像将在Windows PC或Mac上运行，允许Teams用户创建3D头像以在会议中使用，而不是在相机上，甚至不需要网络摄像头。微软现在还在私人预览版中为 Microsoft Teams提供沉浸式体验的空间。 Microsoft Fabric数据分析 Microsoft Fabric是一个数据分析平台。这可能是自SQL Server以来软件巨头发布的最大的数据产品之一。它旨在从微软的OneLake数据湖、亚马逊S3甚至谷歌云中提取数据。微软甚至还在Microsoft Fabric中添加了 AI Copilot。解决RGB灯光的碎片化问题微软为Windows 11增加一个非常必要的功能：通过设置菜单来自定义RGB灯光。其目标是创建一个中心，用户可以在其中调整所有配件和组件的灯光，无论其品牌是什么。微软将该中心称为“Dynamic Lighting”，但有关该功能实际操作方式的详细信息尚不清楚。在今年早些时候泄露的一组图片中，我们可能已经看到了它可能的外观，其中显示了设置菜单中的新“灯光”选项，可以设置所有连接设备的灯光效果。微软首席产品官Panos Panay在一篇博客文章中写道：“通过Dynamic Lighting，Windows用户将能够轻松地通过Windows设置直接设置和自定义他们的RGB灯光设备”，“帮助所有RGB配件无缝协同工作于Windows应用程序从未如此简单”。原生支持Tar、rar等格式微软宣布Windows 11将原生支持RAR和许多其他存档格式，这是Windows用户几十年来一直期待的，这对于拥有大量文件的用户非常完美，无需安装第三方应用程序也可访问这些文件。 Windows首席负责人Panos Panay在今天的博文中表示：“我们已经通过使用开源项目libarchive，为额外的存档格式添加了原生支持，包括tar、7-zip、rar、gz和许多其他格式。现在，在Windows上进行压缩操作时，您可以获得改进的存档功能性能。” 支持蓝牙低功耗 Windows 11现在支持蓝牙LE，这是一种低能耗音频规范，允许用户无线连接到设备，同时消耗更少的电池电量。在Build大会上，微软表示它与三星和英特尔合作推出了该规范。 Bluetooth背后的组织去年推出的Bluetooth LE使用LC3音频编解码器，该编解码器引入了对多流的支持，或者能够同时将音频传输到多个设备。它还为助听器的使用提供了重大改进，使它们在全天使用时消耗的能量要少得多。参考链接： 1.https://news.microsoft.com/build-2023/ 2.https://blogs.microsoft.com/blog/2023/05/23/microsoft-build-brings-ai-tools-to-the-forefront-for-developers/ 3.https://www.theverge.com/23732609/microsoft-build-2023-news-announcements-ai 【声明】本文为元宇宙之心运营团队编译创作，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经2023-05-24

陈健豪；现货黄金价格一泻千里!今日黄金原油期货分析！

有现价单让你验证实力，实力比更多华丽的语言更为重要——陈健豪　　　　需要进实时分析群的朋友，可以加笔者微信进群，添加笔者即可免费享受510天现价单！！！　　　　在投资这个市场上，赚钱的人轻松还能赚钱，亏钱的人则是累，心态还受损。做黄金原油跟做生意不一样，做生意亏钱了积累了经验，越挫越勇。做黄金原油做的不好，心态受损，还不敢继续下单。对于以上的情况，要么是直接退出市场，另外则是找到解决方法，能轻松还能简单赚钱。遇到这么多的客户，退出的也有，但是只要找到解决方法的伙伴都能按预期找回心态。做过的人心里应该都明白，一旦做单心态坏了，将会出现急躁、不冷静的情况，对交易则会有直接影响。　　　　黄金最新行情趋势分析：　　　　黄金消息面解析：周二(5月23日)，由于另一轮美国债务上限谈判无果而终，美国国债收益率下滑，美元从高位回落，金价从早前的跌势中反弹。美市尾盘，现货黄金收报1975.03美元/盎司，上升3.33美元或0.17%，日内最高触及1977.74美元/盎司，最低触及1954.19美元/盎司。由于围绕美国债务上限讨论的不确定性导致美国国债收益率上升，黄金价格收复了早些时候的跌幅并收涨。美国国债收益率上升支撑美元，对黄金走势构成逆风。美国总统拜登和国会共和党代表结束了又一轮债务上限谈判，但没有取得进展的迹象，提高政府举债上限或面临违约风险的最后期限越来越近。美股主要股指下跌，美元指数从日高回落，指标10年期国债收益率从两个月高位回落。　　　　美联储定于周三下午公布的5月政策会议纪要，以及周五公布的包括通胀报告在内的重要美国经济数据，也将影响金价。美联储公开市场委员会(FOMC)周三将公布5月会议纪要，周四将公布初请失业金人数、国内生产总值(GDP)数据，周五将公布通胀和消费者信心数据。5月美联储会议纪要可能会显示，对信贷状况的担忧促使大多数美联储官员发出即将暂停加息的信号。但一些因担心通胀下降得太慢的人可能会相对不情愿。对经济的不同看法表明，持观望态度的共识可能是较为脆弱的。我们预计美联储将在6月会议上保持利率不变，基准预期是，在最后一刻就债务上限达成的协议将加剧金融波动，并给经济前景带来压力。此后美联储很有可能会长时间暂停行动。如果债务上限僵局顺利解决，那么6月份加息25个基点将成为可能的选项之一。对美国债务上限进展的乐观情绪削弱了黄金的避险吸引力。　　　　黄金技术面分析：黄金昨日小阴线回落空间，空间走得不大，介于上周五伴随了强力反弹，周初一般是找方向的阶段，是进一步反弹修正还是局部承压后重新转跌，从昨日线收盘情况来看，小阴线加落结束了反弹，而小周期也未越过关键的下行趋势线通道，下行趋势并未破坏。继续关注日线今日的收盘，重新回吐反弹空间将继续走弱。那上周尾盘的反弹当作是修正蓄势。　　　　黄金4小时图昨日在1982附近横盘整理承压，维持在下行趋势线之内运行。K线结构久盘未突破延伸反弹。随着4小时图的回落收低，重新至中轨之下运行。短线看向下轨回落，阻力点依旧在1980-1982。日内短线操作依托临界点做防守反弹看空。小时图暂时处于窄幅横盘整理当中。昨日没能进一步延续反弹，使得小周期的反弹结构持续性不强，今日大概率会回撤重新破坏小时图的反弹通道。　　　　截至目前，黄金还维持在关键的汇合支撑区间继续关注1950关口附近支撑，如果下破该支撑，可能会进一步跌向100日均线1931.37附近。可以依托临界点进行防守反弹看空。小时图目前处于窄幅横盘整理阶段。结合黄金目前日线以及小时图状态，包括短期内美指受基本面预期影响而保持偏强的预期，晚间黄金暂时还是看震荡，上方着重关注1980附近压力，下方则继续关注前期低点1953-50一带支撑测试，如果周四美联储会议纪要基调偏鹰，那么黄金可以跌破此支撑，下方甚至可找1935-30一带测试。综合来看，今日黄金短线操作思路上陈健豪建议反弹做空为主，回调做多为辅，上方短期重点关注1983-1988一线阻力，下方短期重点关注1963-1958一线支撑。　　　　原油最新行情趋势分析：　　　　原油消息面解析：5月24日（周三）亚市盘初，美原油交投于73.78美元/桶附近；油价周二上涨超2%，因预计汽油市场供应将收紧，且沙特能源大臣对投机客发出警告，这提升了OPEC+进一步减产的前景，早间API数据显示库存骤降，也将提振油价。一些OPEC+成员国的减产措施于本月生效。沙特能源大臣表示，他将让做空者，那些押注价格将下跌的人，“痛苦”，并告诉他们“小心”，随后，对供应收紧的担忧加剧。分析师表示，上述发言可能意味着OPEC+将在6月4日的会议上考虑进一步减产。策略师表示，美国债务违约的可能性并没有被市场消化。他说，即使双方达成协议，仍可能对经济增长产生影响。总体来看，库存骤降，汽油市场供应将收紧，叠加OPEC+或将进一步减产，诸多利多或盖过美债务上限谈判进展甚微的影响，若晚间EIA数据进一步显示库存下降，油价有望剑指75美元/桶关口。　　　　原油技术面分析：原油昨日整理启稳回升，日线小阳线收在高位，今日开盘在73.70上方，从日线来看，经过长时间的低位整理。目前站上均线，且此前的低点支撑也在加强。久盘不破低，局部有进一步推动反弹之迹象。4小时图启稳在区间下轨69.20上方整理蓄势，目前顶开布林道上轨有进一步向上动能，同时今日开盘在区间上轨处，消弱了73.80的阻力。短线有破位延续上升之迹象。小时图走出一波整理上升的结构，依托布林道中轨做支撑震荡上扬，此前反复下探回升，稳固了低点的支撑。综合来看，原油今日短线操作思路陈健豪建议以反弹高空为主，回调低多为辅，上方短期重点关注74.8-75.3一线阻力，下方短期重点关注72.5-72.0一线支撑。　　　　陈健豪服务宗旨: 　　　　1、为每一位客户的仓位做最佳风控，坚决抵.制重仓满仓操作。　　　　2、实时喊单全程跟单，建仓平仓绝不让您错过精准点位，使您的盈利最大化。　　　　3、不预判行情，行情千变万化非我所控，趋势做单才是王道。　　　　4、唯有先掌控先机，方可占不败之利，功可胜之，严格止损止盈　　　　陈健豪：建立基本面变动模型，研判市场情绪变化，用以判断趋势。十余年锤炼的技术分析研判短线细节。中线为主，短线为辅。对汇市、金市、油市、股市、债市等全球主要金融市场都有深入而独特的见解。本文由陈健豪撰写，大宾用心写好每一段分析，传递有价值的投资理念。希望价有所值，值有所得；由于文章策略具有延时性；咨询陈健豪添加联系方式微信；wy39749 获取最新实时行情分析。

陈健豪2023-05-24

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陈健豪2023-05-24

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陈健豪2023-05-24

zkML：zk+机器学习新兴项目和基础设施

例如，FastBERT是一种计算优化的语言模型，使用约1800 MFLOPS（百万浮点运算），直接在EVM上运行是行不通的。在考虑链上ML模型的应用时，重点关注的是推理阶段：应用模型对现实世界的数据进行预测。为了拥有ML规模的智能合约，合约必须能够ingest（摄取）这类预测数据，但正如前面提到的，直接在EVM上运行ML模型是不可行的。zkSNARK给我们提供了一个解决方案：任何人都可以在链下运行一个模型，并生成一个简洁且可验证的证明，证明预期模型确实产生了特定的结果。这个证明可以在链上发布，并被智能合约摄取，让合约更加智能。本文，我们将： · 研究链上ML的潜在应用和用例； · 探索zkML相关的新兴项目和基础设施建设； · 讨论现有实现面临的一些挑战，以及zkML的未来。 1、快速了解ML 机器学习（ML）是人工智能（AI）下面的一个领域，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够基于数据学习并做出预测或决策。ML模型通常有三个主要组成部分： · 训练数据：即一组输入数据，用于训练机器学习算法进行预测或对新数据分类。训练数据可以有多种形式，例如图像、文本、音频、数字数据或以上这些数据的组合。 · 模型架构：即某个机器学习模型的整体结构或设计。它定义了层的类型和数量、激活函数以及节点或神经元之间的连接。架构的选择取决于具体问题和所使用的数据。 · 模型参数：即模型在训练过程中学习的值或权重，以进行预测。这些值经过优化算法迭代调整，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。模型的生成和部署分为两个阶段： · 训练阶段：在训练阶段，模型暴露于标注数据集，并调整其参数以最小化预测结果与实际结果之间的误差。训练过程通常涉及若干迭代或epoch，模型的准确性会在单独的验证集上进行评估。 · 推理阶段：推理阶段是指使用经过训练的机器学习模型对新的、未见过的数据进行预测。该模型接收输入数据，并应用学习到的参数来生成输出数据，例如分类或回归预测。 zkML目前主要关注ML模型的推理阶段，而不是训练阶段，这主要是碍于验证在线训练的计算复杂性。zkML对验证推理的关注并非是限制因素：我们期望从推理阶段中可以产生出一些非常有趣的用例和应用程序。 2、验证推理场景验证推理有四种可能的场景： · 私有输入，公共模型。模型消费者（MC）可能想对其输入保密，不希望模型提供者（MP）知道。例如，MC可能希望在不披露个人财务信息的情况下向贷款人证明信用评分模型的结果。这可以通过使用预承诺方案并在本地运行模型来实现。 · 公共输入，私有模型。ML-as-a-Service（ML即服务）的一个常见问题是，MP可能希望隐藏他们的参数或权重以保护自己的IP，而MC希望验证生成的推论确实来自于对抗设置中的指定模型。可以这样考虑：MP在向MC提供推论时，有动机运行更轻型的模型以节省成本。使用链上模型权重承诺，MC可以随时审计私有模型。 · 私有输入，私有模型。当用于推理的数据高度敏感或高度机密，并且模型隐藏自身以保护IP时，就会出现这种情况。举个关于这方面的例子：使用私有患者信息审计医疗保健模型。零知识证明（ZK）的复合技术或多方计算（MPC）的使用或FHE（全同态加密）的变体可用于服务于此场景。 · 公共输入，公共模型。当模型的各方面都可以公开时，zkML将服务于一个不同用例：压缩并验证链下计算，以适应链上环境。对于较大的模型，验证推理的简洁的ZK证明比重新运行模型本身更具成本效益。 3、应用及机会经过验证的ML推理为智能合约开启了新的设计空间。下面来看一些加密原生应用：（1）DeFi · 可验证的链下ML预言机。继续采用生成式AI可能有助于推动行业为内容实施签名方案。签名数据可随时应用于ZK，使数据具有可组合性且可信。ML模型可以对签名数据进行链下处理以进行预测和分类（例如，对选举结果或天气事件进行分类）。这些链下ML预言机可以通过验证推理并在链上发布证明，以无需信任的方式解决现实世界的预测市场、保险协议合约等问题。 · ML参数化的DeFi应用。DeFi有很多方面可以更加自动化。例如，借贷协议可以使用ML模型实时更新参数。今天的借贷协议主要信任由组织运行的链下模型来进行抵押品事宜、LTV、清算门槛等相关决策，但社区训练的开源模型可能是更好的替代方案，这类模型可以由任何人运行和验证。 · 自动交易策略。展示财务模型策略的回报状况的一种常见方法是，MP向投资者提供各种回测。然而，在执行交易时，是没有办法验证策略是否遵循了模型的——投资者必须相信策略确实遵循了模型。zkML提供了一个解决方案，MP可以在进行特定位置部署时提供财务模型推理证明。这对于DeFi管理的金库来说特别有用。（2）安全性 · 智能合约的欺诈监控。ML模型可以用来检测潜在的恶意行为并暂停合约，而不依靠缓慢的人工治理或中心化主体来控制是否暂停合约。（3）传统ML · Kaggle的去中心化、无需信任的实现。可以创建这样一个协议或市场，允许MC或其他相关方在MP不披露模型权重的情况下验证模型的准确性。这对于模型销售、模型准确性竞争等会很有用。 · 生成式AI的去中心化prompt（提示）市场。生成式AI的prompt创建已经演变成一种复杂的工艺，最好的prompt输出通常包含许多modifier修饰符。外部各方可能愿意从创建者那里购买这些复杂的prompt。zkML可以在这里发挥两方面作用：1）验证prompt输出，以向潜在购买者确保prompt确实创建了所需的图像；2）允许prompt所有者在prompt被购买后仍然保有prompt的所有权，对购买者匿名的同时仍然为他们生成经过验证的图像。（5）身份验证 · 用保护隐私的生物识别身份验证取代私钥。私钥管理仍然是web3用户体验最大的摩擦之一。通过面部识别或其他独特因素提取私钥是zkML的一种可能的解决方案。 · 公平的空投和贡献者奖励。ML模型可用于创建详细的用户角色，以根据多种因素确定空投分配或贡献奖励。当与身份解决方案结合使用时，这种功能会特别强大。在这种情况下，有种可能性是让用户运行一个开源模型来评估他们在应用程序中的参与度，以及更高层的生态参与度（比如治理论坛帖子），以推断他们的分配额度。然后，他们向合约提供此证明以接收代币分配。（6）Web3社交 · web3社交媒体过滤功能。web3社交应用程序的去中心化性质将导致更多的垃圾邮件和恶意内容。理想情况下，社交媒体平台可以使用社区同意的开源ML模型，并在选择过滤帖子时发布模型推理的证明。 · 广告/推荐。作为一个社交媒体用户，我可能愿意看到个性化的广告，但希望对广告商保密我的偏好和兴趣。我可以选择根据我的喜好在本地运行一个模型，该模型向媒体应用程序提供信息，然后展示我想要的内容。在这种情况下，广告商可能愿意为终端用户付费，但这些模型可能远没有当前的目标广告模型那么复杂。（7）创作者经济/游戏 · 游戏内经济再平衡。ML模型可用于动态调整代币的发行、供应、销毁、投票阈值等。一种可能的模式是，如果达到一定的再平衡阈值，并且推理证明得到验证，那么合约就可能受激励以重新平衡游戏内经济。 · 新型链上游戏。可以创建人类对抗AI的合作游戏和其他创新的链上游戏，此时无需信任的AI模型充当非玩家（NPC）角色。NPC采取的每一个行动都会被发布到链上，并带有一个证明，任何人都可以验证该证明以确定运行模型的正确性。在Modulus Labs的Leela vs. the World案例中，验证者希望确保正在下棋的是1900 ELO AI，而非棋手Magnus Carlson。另一个例子是AI Arena，这是一款Super Smash Brothers风格的AI战斗游戏。高风险竞争环境中的玩家希望确保他们训练的模型不受干扰或者不会出现作弊行为。 4、新兴项目和基础设施 zkML的生态系统可以大致分为四大类： · Model-to-Proof Compilers（模型到证明编译器）：将模型从现有格式（例如Pytorch、ONNX等）编译成可验证计算电路的基础设施。 · 通用证明系统：用来验证任意计算轨迹的证明系统。 · 特定zkML证明系统：专门用于验证ML模型的计算轨迹的证明系统。 · 应用程序：处理独特zkML用例的项目。（1）Model-to-Proof Compilers（模型到证明编译器）在研究zkML生态系统时，大多数注意力都集中在模型到证明编译器上。通常，这些编译器会将使用Pytorch、Tensorflow或类似语言编写的高级ML模型转换为ZK电路。 EZKL是一个库和命令行工具，用于在zk-SNARK中对深度学习模型进行推理。使用EZKL，你可以在Pytorch或TensorFlow中定义计算图，将其导出为ONNX文件，一些样本输入包含在JSON文件中，并将EZKL指向这些文件以生成zkSNARK电路。随着最新的性能改进，EZKL现在可以在大约6秒内占用1.1GB RAM证明一个MNIST大小的模型。到目前为止，EZKL已经有一些重要的早期采用，被用作各种黑客马拉松项目的基础设施。 Cathy So的circomlib-ml库包含Circom的各种ML电路模板。电路包含一些最常见的ML功能。同样由Cathie开发的Keras2circom是一个python工具，它使用底层circomlib-ml库将Keras模型转换为Circom电路。 LinearA为zkML开发了两个框架：Tachikoma和Uchikoma。Tachikoma用于将神经网络转换为纯整数形式并生成计算轨迹。Uchikoma是一个将TVM的中间表示转换为不支持浮点运算的编程语言的工具。LinearA计划支持Circom和Solidity，前者使用域算法，后者使用有符号和无符号整数算法。 Daniel Kang的zkml是一个用于在ZK-SNARKs中构建ML模型执行证明的框架。在撰写本文时，它能够证明一个使用大约5GB内存运行约16秒的MNIST电路。更通用的模型到证明编译器还有Nil Foundation和Risc Zero。Nil Foundation的zkLLVM是一个基于LLVM的电路编译器，能够验证使用流行编程语言（如C++、Rust和JavaScript/TypeScript等）编写的计算模型。与本文提到的其他一些模型到证明编译器相比，它是通用的基础设施，但仍然适用于像zkML这样的复杂计算。当与证明市场相结合时，该功能将格外强大。 Risc Zero面向RISC-V开原指令集构建了一个通用的zkVM，因此支持现有的成熟语言，如C++和Rust，以及LLVM工具链。这将支持主机和客户端zkVM代码之间的无缝集成，类似于Nvidia的CUDA C++工具链，但使用了ZKP引擎代替GPU。与Nil类似，可以使用Risc Zero来验证ML模型的计算轨迹。（2）通用证明系统证明系统的改进是zkML实现的主要推动力，特别是custom gates（自定义门）和lookup tables（查找表）的引入。这主要是由于ML对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如ReLU、sigmoid和tanh）引入的，这些函数应用于神经网络内线性变换的输出。由于受数学运算门的限制，在ZK电路中这些非线性实现是有难度的。Bitwise decomposition（逐位分解）和lookup tables（查找表）可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在ZK中计算效率更高。由于这个原因，Plonkish证明系统往往是zkML最流行的后端。Halo2和Plonky2的table-style（表式）算法方案可以通过lookup参数很好地处理神经网络非线性。此外，Halo2有一个充满活力的开发者工具生态系统，再加上它非常灵活，使其成为包括EZKL在内的很多项目名副其实的后端支柱。其他证明系统也有自己的优点。基于R1CS的证明系统包括用于小型证明的Groth16和处理超大电路和线性时间证明器的Gemini。如Winterfell证明者/验证者库这样的基于STARK的系统也非常有用，特别是当通过Giza的工具实现时，Giza工具将Cairo程序的轨迹作为输入值，并使用Winterfell生成STARK证明来证明输出值的正确性。（3）特定zkML证明系统在有效的证明系统设计方面已经取得了一些进展，这些系统可以处理复杂的、电路不友好的高级ML模型操作。Modulus Labs的基准报告证明，像zkCNN这样基于GKR证明系统的系统，或者像Zator这样使用复合技术的系统，通常比通用的同类系统性能更高。 zkCNN是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络（convolutional neural networks）正确性的方法。它使用sumcheck协议来证明快速傅里叶（Fourier）变换和卷积，其线性证明时间比渐近计算结果更快。交互式证明引入了若干改进和通则，包括验证卷积层、ReLU激活函数和最大池化。zkCNN特别有趣，因为Modulus Labs的基准报告发现，zkCNN在证明生成速度和RAM消耗方面都优于其他通用证明系统。 Zator是一个旨在探索使用递归SNARKs来验证深度神经网络的项目。目前验证深层模型的约束条件是将整个计算轨迹拟合到单个电路中。Zator提出使用递归SNARKs一次验证一层，可以渐进增量验证N步重复计算。他们使用Nova将N个计算实例缩减到一个实例中，这个实例可以通过单个步骤进行验证。通过这种方法，Zator能够snark一个具有512层的网络，这与当今大多数生产式AI模型一样深。对于主流用例来说，Zator的证明生成和验证时间仍然太长，但是其复合技术还是很有趣的。（4）应用程序鉴于zkML仍处于早期阶段，它将大部分重心都放在了上述基础设施方面。然而，目前有一些项目正在进行应用开发。 Modulus Labs是zkML领域中最多样化的项目之一，致力于应用范例和相关研究。在应用方面，Modulus Labs通过RockyBot（链上交易机器人）和Leela vs. the World（一种国际象棋游戏，所有人与经验证的Leela国际象棋引擎实例对决）展示了zkML的用例。该团队还涉足研究领域，撰写了The Cost of Intelligence（智能的成本）一文，对不同大小模型的各种验证系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin正在应用zkML，试图建立一个保护隐私的人格证明协议。Worldcoin正在使用定制硬件来处理高分辨率虹膜扫描，这些扫描被插入到他们的Semaphore实现中。然后，可用于执行有用的操作，如成员资格认证和投票。他们目前使用具有安全enclave的可信运行环境来验证摄像头签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用ZKP来证明神经网络对加密级别安全保障的正确推理。 Giza是一种可以以一种完全无需信任的方法在链上部署AI模型的协议。它使用的技术栈包括用于表示机器学习模型的ONNX格式，用于将这些模型转换为Cairo程序格式的Giza Transpiler，用于以可验证和确定性的方式执行模型的ONNX Cairo Runtime，以及用于部署和执行链上模型的Giza Model智能合约。虽然Giza也可以属于模型到证明的编译器类别，但它们定位为ML模型市场是当今更有趣的应用之一。 Gensyn是一个去中心化硬件供应网络，用于训练ML模型。具体来说，他们正在设计一个基于梯度下降算法的概率审计系统，并使用模型检查点使去中心化的GPU网络能够为大规模模型训练提供服务。虽然他们的zkML应用明显特定于自身用例——他们希望确保当节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型的更新是诚实的——但却展示了ZK和ML结合的强大功能。 ZKaptcha专注于web3的bot问题，为智能合约提供captcha（验证码）服务。它们目前的实现是让终端用户通过完成captcha来生成人类工作的证明，captcha由链上验证者验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，它们主要只依赖于ZK，但计划在未来实现zkML，类似于现有的web2 captcha服务，分析鼠标移动等行为，以确定用户是否是人类。 zkML市场仍处于相当早期的阶段，但很多应用程序已经进行了黑客马拉松级别的试验。这些项目包括AI Coliseum（一个使用ZK证明来验证机器学习输出的链上AI竞赛）、Hunter z Hunter（一个使用EZKL库来验证带有halo2电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏），以及zk Section 9（它将AI图像生成模型转换为用于铸造和验证AI艺术的电路）。 5、zkML面临的挑战虽然zkML正在以光速进行改进和优化，但该领域仍然存在一些核心挑战。这些挑战涉及到技术和实践方面，具体如下： · 高精度的量化 · 电路的大小（特别是多层网络） · 矩阵乘法的有效证明 · 对抗攻击量化是将大多数ML模型用来表示模型参数和激活函数的浮点数表示为定点数的过程，这在处理ZK电路的域算法时是必不可少的。量化对机器学习模型精度的影响取决于所使用的精度水平。通常，使用较低的精度（即更少的bits）会导致准确性降低，因为它会应用四舍五入和近似误差。然而，有几种技术可以用来最小化量化对准确性的影响，例如在量化之后微调模型，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9上的一个黑客马拉松项目Zero Gravity已表明，为边缘设备开发的替代神经网络架构（如无权重神经网络）可用于避免电路量化的问题。除了量化，硬件是另一个关键挑战。一旦机器学习模型通过电路进行了正确表示，由于ZK的简洁性，验证其推论的证明既便宜又快速。这里的挑战不在于验证者，而是在于证明者，因为随着模型越来越大，RAM消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用sumcheck协议和分层算法电路的基于GKR的系统）或复合技术（例如wrapping Plonky2，它有高效的证明时间，但在较大模型的有效证明大小方面表现很差，使用Groth16，它不会随着模型的复杂性加大而增加证明大小）更适合处理这些问题，但是管理权衡是构建zkML项目的核心挑战。在对抗方面，还有工作要做。首先，如果一个无需信任的协议或DAO选择实现一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如，训练一个模型在看到一个可用于操纵后续推理的输入时表现出特定的行为方式）。联邦学习（federated learning）技术和训练阶段zkML可能是最小化这种攻击面的一种方法。另一个核心挑战是，当一个模型属于隐私保护模型时，存在模型窃取攻击的风险。虽然模型的权重可以被混淆，但理论上仍可以在有足够的输入-输出对的情况下对权重进行反向工程。虽然这种风险主要针对小型模型，但风险就是风险。 6、扩展智能合约尽管优化这些模型以符合ZK运行条件还存在着这样那样的挑战，但优化改进正在以指数级的速度进行，有人预计，假设在进一步的硬件加速条件下，我们将很快扩展更广泛的机器学习领域。zkML已经从2021年0xPARC的zk-MNIST演示（展示了如何在可验证的电路中执行小型MNIST图像分类模型），发展到Daniel Kang在不到一年后对ImageNet-scale模型做了同样的验证。2022年4月，ImageNet-scale模型的准确率从79%进一步提高到92%，尽管目前的验证时间较慢，但像GPT-2这样大的网络在短期内是可行的。我们认为zkML是一个丰富且不断发展的生态系统，它希望扩展区块链和智能合约的功能，使其更加灵活、适应性更强、更加智能。虽然zkML仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出光明前景。随着技术的发展和成熟，我们有望看到出现更多链上zkML的创新用例。来源：金色财经

金色财经2023-05-24

黄金晚间行情是涨还是跌！黄金美盘最新走势分析操作策略

王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！　　黄金行情走势分析；　　周三（5月24日）欧市盘中，现货黄金窄幅震荡，交投于1973美元/盎司附近，有消息称新一轮美国债务上限谈判结束时没有取得多少进展，市场避险情绪升温，美债收益率也从逾两个月高点小幅回落，给金价提供反弹机会。不过，美国房市和服务业数据表现靓丽，美元指数延续涨势，限制金价反弹空间。投资者现在等待北京时间周四凌晨2:00公布的美国联邦公开市场委员会5月2-3日的会议记录。5月3日美联储利率决议偏向鸽派，之后金价一度刷新历史高点，根据经验，会议纪要可能不及预期鸽派，这可能会令金价继续承压。整体来看，虽然债务违约担忧给金价提供了一些避险支撑，但该因素同样支撑美元，美元目前表现非常强势，美债收益率虽然周二冲高回落，但仍处于近两个月高位，美国经济数据相对强劲，会进一步打压美联储年内降息预期，这对金价不利，而且市场仍普遍预计美国债务上限谈判有望在最后一刻达成协议，这也限制金价的反弹空间，预计短期金价仍偏向震荡下行。　　黄金技术面分析；黄金昨日先跌后涨，日线收盘小阳十字K线，下探不破低，启稳在1953上方走反弹收复失地。重新收回1970之上，日线回升收平，短期不破低，使得下行空间延续不足。局部继续进入震荡修正中选择方向，4小时级别震荡；金价在1950关口附近企稳反弹，布林线收口后接近水平运行，KDJ金叉，MACD金叉，金价短线偏向试探布林线上轨1986.66附近阻力，甚至会回踩2000整数关口，2079-1951跌势的61.8%回撤位阻力也在该位置附近，如果能够强势顶破该阻力，则增加后市看涨信号，然后是1992.95附近阻力，进一步阻力参考50%回撤位2015附近阻力，然后是2022.05附近阻力。但2000整数关口附近阻力极强，预计顶破该阻力的可能性不大，在顶破该阻力前，金价后市仍可能会延续2079以来的跌势，初步支撑在布林线中轨1969.39附近，然后是1964.24附近支撑，布林线下轨支撑1954.22附近，如果失守该支撑，则增加后市看空信号，且金价可能会启动新一轮跌势，进一步支撑参考3月22日低点1934.17附近位置。综合来看，今日黄金短线操作思路上王启蒙建议上方短期重点关注1985-1990一线阻力，下方短期重点关注1960-1955一线支撑。关于今天的操作，王启蒙在线wqm56778指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。文/王启蒙（微信：wqm56778）一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

王启蒙现货黄金2023-05-24

闪崩暴跌！A股千亿AI龙头差点“栽在”AI手里，发生了什么？刚刚，原因找到了

的大模型能力共包括七个方面：文本生成、语言理解、知识问答、数学能力、逻辑推理、编程能力、多模态生成。　　科大讯飞董事长刘庆峰表示，讯飞星火认知大模型已经在文本生成、知识问答、数学能力上超过ChatGPT。刘庆峰在当场更是放出豪言，科大讯飞的通用大模型将在今年年内实现三次大升级，10月底整体赶超ChatGPT，“中文超越，英文相当！” 　　值得注意的是，在科大讯飞星火认知大模型推出后，曾被外界质疑套壳CHATGPT。对此，刘庆峰回应称，“我认为应该由专业机构去测，是真是假，大家一测就知道。” 　　不过，刘庆峰坦言，目前纯大模型技术还有待攻克的缺陷，比如新知识难以及时更新，事实类问答容易“张冠李戴”，史实、传统典籍等容易“编造情节”等，但这些问题在今年会有明显的改进。

金融界2023-05-24

全球最大芯片巨头CEO重磅警告：与中国的芯片战争恐对美国科技造成“巨大损害”！

具的全球竞赛的中心，成为用于训练“大型语言模型”的芯片的主要来源，这些芯片为OpenAI的ChatGPT等聊天机器人提供动力。中国网信办官网5月21日发布通知，称美光公司在华销售的产品未通过网络安全审查。通知显示：“日前，网络安全审查办公室依法对美光公司在华销售产品进行了网络安全审查。审查发现，美光公司产品存在较严重网络安全问题隐患，对我国关键信息基础设施供应链造成重大安全风险，影响我国国家安全。为此，网络安全审查办公室依法作出不予通过网络安全审查的结论。按照《网络安全法》等法律法规，我国内关键信息基础设施的运营者应停止采购美光公司产品。” 中国网信办表示，此次对美光公司产品进行网络安全审查，目的是防范产品网络安全问题危害国家关键信息基础设施安全，是维护国家安全的必要措施。中国坚定推进高水平对外开放，只要遵守中国法律法规要求，欢迎各国企业、各类平台产品服务进入中国市场。中国外交部发言人毛宁5月4日在记者会上表示，美方打压遏制的不仅是中国，而是要剥夺广大发展中国家科技进步和正常发展的权利，将这些国家永远压制在产业链低端。这种自私自利的科技霸凌行径不公平、不合规，破坏全球产供链稳定，不利于世界经济发展，最终也将反噬自身。

风枫2023-05-24

通信ETF（515880）涨超2%，光库科技涨停

国内多款大型语言模型发布，有望持续利好国内光通信产业链。光库科技涨停，通鼎互联、天孚通信等多股高涨。通信ETF（515880）涨超2%，成交额超8000万元。德邦证券表示，国内多款大型语言模型发布。5月19日，国家超算天津中心重磅发布了立足国产天河超级算力和智能算力打造的“天河E级智能计算开放创新平台”和“天河天元大模型”；“天河E级智能计算开放创新平台”将带来突破百亿亿次的跨模态的超级计算算力，支撑传统的科学工程计算，并服务智能混合计算。当前中文大语言模型的数据集非常稀缺，国家超算天津中心搜集整理了网页数据、各种开源训练数据、中文小说数据、古文数据、百科数据、新闻数据，以及专业领域的中医、医药、问诊、法律等多种数据集，训练打造了中文语言大模型。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-05-24

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