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IDO和IEO盘点,包括PoseiSwap等即将面向市场的潜力打新活动

应用程序与 Apple Health、Google Fit 和 Fitbit 等健康监测设备集成，可以收集用户活动和健康信息。基于这些信息，该软件创建了具有一组具有不同特征 W-NFT；随着人们输入的不同活动信息和幸福因素，W-NFT 品质也不相同，变得越来越罕见，玩家可以在市场中出售这些 NFT 获得收益。公募详情：Health Hero 将于 5 月 28 日计划在 Enjinstarter 进行 IDO 项目名：Coorest 官网：coorest.io Coorest 是一个基于 Polygon 的用于碳交易的数字市场。Coorest 利用区块链的不可篡改性来提升碳补偿过程的透明度，允许任何拥有网络的人计算其碳足迹，产生的收入也会公平地重新分配给实际贡献者。2022 年 9 月，Coorest 制定的碳标准 (CCS) 成为二氧化碳补偿的新标准，这是第一个拥有官方验证碳标准的 Web3 倡议。公募详情：Coorest 计划于 5 月 31 日起在 KochiPad、Gempad、RBX 等多个平台进行 IDO。来源：金色财经

金色财经2023-05-19

AI将改变应用格局?看谷歌和微软两大巨头如何布局

赛中扳回一城，谷歌在上周开展的一年一度Google I/O开发者大会上拿出了众多AI新品，宣布其在人工智能领域最热门、最新的发展，同时汇集来自世界各地的专业人士来了解该公司最新的软件和硬件的开发与创新，用来证明自己并没有落后，甚至在应用层面的落地速度会更快。谷歌AI蓝图在本次Google I/O开发者大会中，谷歌算是使出浑身解数来展示自己的最新研究成果，无不体现出谷歌进军AIGC领域所拥有的超强塑造能力，以及它在拥抱人工智能领域方面所迈出的重要一步。 ◉ 最新的PaLM 2模型大会上谷歌发布了PaLM 2技术报告，OpenAI的GPT-4已经被全世界公认为最强大的语言模型，显然，PaLM 2的发布被寄予了厚望。谷歌高级研究总监斯拉夫·彼得罗夫介绍，PaLM 2在推理、编码和翻译上都表现更好，与2022年4月发布的第一代PaLM相比，PaLM 2有了明显的改进。据说，PaLM 2在超过100多种语言的多语言文本上进行了训练。根据基准测试，PaLM 2的部分结果超越了GPT-4，在逻辑和推理方面也更加强大。例如：PaLM 2能够理解不同国家的语言，中英日德法等多国语言信手拈来，甚至是一些生僻的俗语。PaLM 2还包含4个不同参数的模型，包括壁虎（Gecko）、水獭（Otter）、野牛（Bison）和独角兽（Unicorn），并在特定领域的数据上进行了微调，为企业客户执行某些任务提高了效率和质量。另外，PaLM 2有一个基于健康数据训练的版本Med-PaLM 2，可以轻松通过美国医学执照考试，达到「专家」水平。除了这些优势之外，PaLM 2已经应用在25种功能和产品中，包括办公全家桶、聊天机器人Bard、搜索等。显然，这次谷歌在大语言模型的进化上，取得了非常重大的进步。 ◉ 最新的Google Bard 在看到ChatGPT的快速迭代更新后，谷歌有了强烈的压力和紧迫感，也采取了对应的策略。在匆忙发布了自己的聊天机器人Google Bard后，虽然水花够大，但是收到的反馈却不尽人意，它还并没有准备好为客户提供真正有意义的价值。谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在接受采访时表示，谷歌很快将把 Bard 升级为更强大的PaLM模型，以提高其推理、编码和数学能力，并且支持API、第三方Plugin，以及图片输入，甚至对于回答还能给出第三方引用，不用花费大量的时间和资源来创建，直接可以部署。除了这些，新的Bard还可以和Google产品无缝衔接，这样近水楼台的优势不言而喻。 ◉ 最新的AI搜索引擎为了跟上Bing聊天的步伐，作为谷歌的立身之本——搜索业务，此次也迎来了重大的AI更新。谷歌正致力于将人工智能功能整合到自己的搜索引擎中。跟Bing类似，在用户搜索问题之后，搜索栏的下方会首先出现由AI提供的答案，以及与这个问题相关的图片、链接、视频等，并且可以进一步进行交互查询更多的信息，直到得到最需要的答案为止。不仅如此，它还可以利用用户的浏览习惯来生成个性化的推荐，包括以对话的方式提供购买链接和基本信息。当我们打算通过谷歌搜索并购买一款产品时，AI不仅能够返回需要的产品链接还能够为我们提供摘要，包括提醒所购买产品的特点、需要注意的事项、最新的评论等。《华盛顿邮报》认为，谷歌正在从根本上改变我们的搜索方式，可能会颠覆我们所熟悉的互联网。这标志着谷歌的重大转变，它现在将利用网络资源创建自己的内容，而不是像过去20年那样链接、引用和总结其他网站的内容。两大AI巨头竞争一览如果说Google I/O开发者大会的主旋律是对微软和OpenAI的反击，那么OpenAI对此迅速做出了反应，就在谷歌开发者大会的两天后，也就是5月13日，ChatGPT官方宣布将支持联网和70多种第三方插件。和Bard取消候补名单、全面开放使用权限一样，ChatGPT的联网和插件新功能也无需排队。当然了，是针对所有Plus用户而言。背靠微软的Open AI和谷歌之间的竞争可谓已经进入白热化阶段，我们在这里简单盘点一下两大巨头之间核心AI产品的几次“交锋”。 ◉ 聊天机器人：ChatGPT VS Bard ChatGPT从发布初代版本到现在已进行了多轮更新。目前，基于GPT-4的新版ChatGPT除了能像人类一样来聊天交流，还增加了对话记录的可访问性、加强了对话的连续性和一致性等，即支持联网和引入众多插件的它将会变得更加“所向披靡”。比如一个叫Portfolio Pilot的插件，支持投资者将自己的投资组合复制粘贴到该工具中进行分析，获得投资建议，搜索市场信息，并向它提问。 Bard作为谷歌推出的聊天机器人，也许在单纯的“人机交流”方面还不如ChatGPT，但是背靠谷歌这个强大的搜索引擎，它的最大优势是其拥有巨大的信息资源，它可以依托谷歌的搜索工具获取最新信息，并根据自己的梳理给出答案。升级后的Bard还会新增视觉图像搜索、图片生成能力、暗黑模式等功能。 ◉ 搜索引擎：New Bing VS Google New Bing与老版相比有着更好的搜索体验。New Bing给出的AI生成建议或者答案多数是带有信息来源的链接，它也会抓取来自整个Web的结果，汇总我们要查找的答案。尽管在3月份Bing的流量增长超过了谷歌，但根据最新的数据显示，Bing的搜索市场份额在上个月不增反降，这背后或许与用户习惯以及目前GPT的技术限制有关。而Google本来就是靠着“搜索引擎之王”这个名号“发家致富”的，在它的主战场自然是不会败下阵来。在PaLM 2的驱动下，Google搜索的AI革新让人期待。除了和Bing类似的功能，即在网页内将由AI提供更直接的答案之外，SGE（搜索生成体验）将会提供用户更加客制化的搜寻体验。例如购物时，它会提供一份选购指南，然后列出适合我们的商品。 ◉ 办公AI套件：Copilot VS Duet AI Copilot是微软在自家办公系列软件Office中研发的AI助手，它被嵌入常用的办公软件后，能够根据不同软件的功能与需要，处理不同类型的任务。例如，在Word中会根据用户输入或上传的文本提示撰写稿件，将GPT的语言能力与微软自研的Word排版技术相结合。对标微软的Copilot，谷歌给出的方案是推出Duet AI。如果说Copilot是将GPT融入微软办公全家桶，那么Duet AI则是更倾向于为用户提供更加智能和便捷的搜索、建议和协作。 Duet AI还可嵌入到谷歌云接口中，为IT人提供开发者工具、代码辅助、聊天帮助等。在开发者大会上，谷歌官方还预告了一个名为“Sidekick”的功能，它可以帮助用户阅读、总结和回答不同谷歌应用程序中的文档问题。从聊天机器人到搜索引擎再到其他应用，微软与谷歌之战的硝烟已经弥漫开来。“谁更胜一筹”这个问题我们不做论断，因为竞争还在继续，技术还在革新，新兴竞争对手也在加入，我们期待所有参与者都能不断释放潜能，为我们带来更多令人惊喜的AI成果。而在核心产品对标中，我们注意到AI加持下的浏览器以及引入插件系统的聊天机器人，说不上“无所不能”，但离“上天入地”似乎也不远了，当然这不是现在，而是对未来的一种预期。这种样态让我们看到了完全区别于当前应用生态的的另一种可能性。浏览器会成为App Store吗？ “我们正处于一个激动人心的转折点，”谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊说，“我们正在重新构想包括搜索在内的所有核心产品。” 毫无疑问，微软与OpenAI的合作是为了超越以搜索引擎起家的谷歌，其用AI改造Edge浏览器的决定势必加剧与谷歌旗下Chrome浏览器的竞争。过去，谷歌因为对人工智能畏首畏尾而饱受市场的诟病，现在谷歌宣布计划包括Chrome在内的产品中注入更多AI技术，以提升工作与生活效率，并强调将对AI大胆而负责，似乎是对过往慎重行动的回应。除了在搜索引擎的应用，两家公司更是在为其核心AI产品不断加码升级，而支持自由选择添加插件就是其中重要的一环。Chrome无需多言，将AI引入插件系统将会极大程度增浏览器的生产力，而OpenAI宣布将为所有ChatGPT Plus用户开放联网与70多款插件。我们需要思考，在市场已有五花八门的AI应用的情况下，他们选择将AI集合到插件系统的原因是什么？有这样一种观点，浏览器的插件系统将会是应用市场的替代品。不久前，苹果在英国的反垄断案件再次遭到法院驳回。CMA（英国竞争和市场管理局）认为苹果虽然允许开发者在App Store上提供浏览器，但却只允许使用其自有引擎的浏览器，导致浏览器应用性能受到限制，且高额的“苹果税”——30%抽成规则本身也让中小开发者望而却步。这样的壁垒不止在App Store存在，安卓应用商店同样存在诸多限制与弊端。用户们同样期待在未来可以免去下载的烦恼，直接通过网页进入应用。这便是微软与谷歌你追我赶，以AI之名，抢占浏览器市场的背后深意。桑达尔在发布会指出，谷歌旗下15款产品的日活均超过5亿，其中Chrome等五款产品的日活甚至突破了20亿。可想而知，每个浏览器都享有着庞大的流量红利。浏览器的插件系统好比微信小程序，使用便捷，开发成本较低。诚然，不是每个用户都会在浏览器上安装插件，但微信小程序早已攻占了微信用户的衣食住行。随着AI插件数量与功能的拓展，AI正往着成为普通用户的日常工具这个方向转变。再宽泛一点，ChatGPT等聊天机器人引入插件也符合这一基础逻辑，过去我们是人寻找应用、使用应用的路径，但是现在，已经变成由AI使用应用。或者从软件开发的角度而言，谁最先抛开过去APP设计开发的思维包袱，找到“为AI打下手的方式”，而不是要“与AI争夺Best Practice”，谁或许就能抢占先机。过去，我们已然熟悉苹果的封闭生态系统，即只能从APP Store上下载应用，但AI正改变着这个时代，开放、平等与透明才是我们所需要的新网络生态圈。插件应运而起，为移动互联网时代下逐渐式微的浏览器应用点亮一盏明灯。当然，开放与封闭都是相对的概念，重要的是AI正在塑造着全新的应用生态。以浏览器为入口的应用生态是否会助AI从科技圈的神坛走下，共同融入普通大众的生活与工作中？我们尚未可知，但谷歌与微软将AI引入浏览器的插件市场，或能构建出属于自己的生态圈，亦能焕发新的市场活力。腾笼换鸟，除旧布新，改变应用生态格局也许还只是第一步。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-05-18

AI時代的獨角獸：Zionex為AI時代帶來了新的可能性!

客服服務：最後但並非最不重要的一點是，Google正在研發一種人工智慧助手，其可以像人一樣打電話預約，如預約附近的美髮沙龍等等。除了單詞，系統還能理解情景脈絡和細微差別。從斯坦福2019年度的全球AI指數報告，可以得出。總的來看，人們對AI期望值隨著對AI認知加深，已經到達一個比較高的期望值階段。今天，人工智慧已經融入了我們的生活中，比如幾乎人手一部的智能手機，家裡的智慧電器等等。像Google、Apple、Microsoft和Amazon等科技巨頭花費數十億美元來創造這些產品和服務，大學將人工智慧作為其課程中更重要的一部分，從這可以看出人工智慧的未來發展前景非常大，因為人類的想像是無限的，而且一直在路上，從未停息。人工智慧的能力正在迅速接近人類，並且已經在許多利基領域超越了人類。 AI推動下的數位時代，AI極大地提升了社會的生產效率，會有大量的工作崗位和模式被AI顛覆，因此不得不面臨兩個問題：1）如何確保那些因社會生產模式變化導致被替代人的經濟權益和保障； 2）未來互聯網和社會上的活動更多是由AI產生的？基於這些考慮，Zionex則是這種變革的先行者之一，通過Web3、AI人工智慧等多種技術的融合，為數字經濟的創作、交易和管理提供了新的機遇和支持，成為數字經濟領域中的一個重要力量。 Zionex是由韓國知名私募基金之一KTB投資、新加坡太合基金，Zionex區塊鏈實驗室與原Coinbase交易所聯合創始人Fred Ehrsam先生致力於開發和運營，OpenAI 首席技術官Mira Murati擔任技術顧問，通過獨創的聚合功能開發，結合AI人工智慧、量化交易系統研發出的全球首個Web3 AI交易社交聚合平臺。 Zionext採用區塊鏈3.0新基建、多集群系統架構,極大地提高了系統的性能、安全性、穩定性和擴展性。並通過研發智創金融模型與自動化程式流程，錨定全球數十家交易所，結合最新的OTC管理，快速的搶單交易等方式為機構、用戶和社群提供更加開放、自由、高效智能和安全的交流與交易環境，讓機構、用戶和社群獲得更安全、方便的高額收益，同時滿足數字貨幣人群多樣化的工具需求。 Zionex可以實現訓練變換模型：Zionext團隊使用的基礎預訓練方法包括模型、數據與訓練三部分。Zionext的訓練過程與ChatGPT類似，但對模型大小、數據集大小與多樣性、訓練長度都進行了相對直接的擴充。關於語境學習，AI交易策略每小時百萬次的自我迭代，相當於人類100萬小時的學習積累。同樣Zionext也使用了與 ChatGPT類似的方法，不過Zionext研究團隊系統地探索了不同的語境學習設定。Zionext是一個具有1550億參數的自回歸語言模型，參數量是之前ChatGPT語言模型的10倍，並在少樣本環境下對其性能進行了測試。在所有任務中，Zionext無需進行任何額外的梯度更新或微調，完全只通過模型與文本的交互，即可直接應用於特定任務與少樣本。Zionext在許多NLP數據集上均有出色的性能，包括翻譯、問答和內容填充任務，以及多項需要即時推理或域適應的任務，如利用新單詞造句或執行三位數運算等。Zionext生成的新聞文章足以以假亂真，令人類評估員難以分辨。高級人工智慧模型：專為區塊鏈技術和加密相關主題設計的高級人工智慧模型。Zionext 使用最新的演算法和高速計算能力來解決區塊鏈和加密空間中的挑戰性問題。使用Zionext ，用戶可以快速獲取他們需要的任何知識和資訊。Zionext 具有為個人、開發人員和企業設計的許多其他獨特功能，是區塊鏈領域所有人的必備工具。 AI 演算法：Zionext的AI演算法可用於生成自定義智能合約和去中心化應用程式，使個人和企業更容易在加密和區塊鏈空間中創建自己的合約和應用程式。 AI智能交易系統：Zionext的AI智能交易系統基於大數據建倉，集成了趨勢型、回復型、技術情緒型等多種交易策略，能夠自動倉位分析、自動配置資金、即時計算間隔點平倉，幫助用戶實現穩定增值，可以供用戶進行模擬交易系統、可以實現2分鐘模擬交易、1小時模擬交易Zionext根據Zionext交易團隊設定好的交易策略可24小時自動識別交易信號並進行交易，通過及時止損設定的策略，套利產生盈。 Zionex將為用戶帶來什麼？自動交易：機器人自動交易，用戶無需花費時間看盤、研究策略、分析市場，徹底擺脫人性的煩惱。穩賺收益：人為因素造成的投資偏誤往往導致財產損失，Zionex機器人採用搶單策略100%盈利。團隊返傭：成為佈道者並邀請好友註冊，每天坐享返傭，實現0成本創業。 Zionex通過區塊鏈和人工智慧技術的融合，為數字經濟的創作、交易和管理帶來了新的機遇和支持。通過AI技術的應用，數字經濟的價值定位和保護得到了很大的提高；通過Zionex的應用，數字領域的創作和展示也得到了更加高效和智能的支持。同時，Zionex還為AI時代的帶來了新的可能性，成為數字經濟中的一個重要力量。来源：金色财经

金色财经2023-05-18

AIGC重塑数字人：落地、变革、永生

成为历史上增长最快的消费应用。图源：Google Trends 创造了多项“神话”的AIGC，一度引发全民对“被替代”“被失业”的担忧，以快速成长的ChatGPT为代表的大模型自然也受到了各企业的关注，百度推出“文心一言”以来，大模型遍地开花，包括华为、阿里、京东、商汤等科技公司陆续推出了各自的大模型项目。面对日益兴起的AIGC，国家互联网信息办公室就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》（以下简称《征求意见稿》）向社会公开征求意见。整体来看，《征求意见稿》更多的是为规范我国人工智能、算法等行业的发展带来了更为细致且明确的规范指导。 AIGC有着能在各行各业赋能的强大功能，ChatGPT富有创造性的对话让人不禁遐想，在元宇宙时代，数字人将成为非常关键的角色，AIGC与数字人的结合又会对现实世界带来怎样的变化？数字人走向各行各业，AI方向前景广阔据IDC发布的《中国AI数字人市场现状与机会分析2022》报告中，预计到2026年中国AI数字人市场规模将达到102.4亿元人民币。可见AI数字人前景之广阔。图源：IDC 数字人最初应用于影视、游戏行业，随后落地到各行各业，在应对更复杂的情况时，人们对数字人的信息处理能力、即时互动能力以及表达能力等需要有更高的要求。陀螺研究院发布《2023年全球虚拟数字人产业报告》，其指出虚拟数字人的每个发展阶段与时代背景，技术有紧密联系，至今已迈入成长阶段，2023年Open AI推出的聊天机器人ChatGPT，与真人之间展开“灵活机智”对话，给由AI驱动的虚拟数字人描绘了极大创作及交互想象空间，伴随着ChatGPT成熟应用，虚拟数“智”人将走向大众生活。图源：陀螺研究院如今AI对传媒、影视、艺术、电商、娱乐、游戏等领域已经产生了重要的影响。数字人需要更智能、更人性化，有更真实的表现力。 AI赋能数“智”人，加速打破次元壁如果好看的外形是数字人的“名片”，那么AI将成为数字人的“内核”。AI赋能数字人，未来能实现文本生成、音频生成、图像生成、视频生成、3D模型生成等功能，延伸到多模态交互功能，进而实现跨维度升级。在外形方面，AI技术几乎渗入到数字人构建的各个基础环节：建模、生成、渲染、驱动、呈现、交互等方面，目前已经能呈现高保真的“人类”外形，也能做出流畅的肢体语言，如虚幻引擎的Metahuman和数年前三星演示的NEON数字人。为了提高数字人的真实度，前段时间英伟达更新了其Omniverse的AI能力，并宣称将进一步引入对生成式AI的支持，用户可以仅凭文本信息自动生成高质量的材料。这一特性在Omniverse的声音驱动面部表情的工具Audio2Face上面也有体现。高保真AI数字人（图源：英伟达）为了演示Omniverse的新特性， Adobe Substance 3D艺术和开发团队使用Omniverse USD Composer（前称Create）合作创作了一个虚拟数字人形象。从视频可以看到，里面的虚拟角色视效逼真，并且皮肤呈现了真实的光线效果，而生成式AI，则提升了面部表情以及唇形同步的质量。相关阅读：《AI含量极高，GTC 2023有何新动态？》在数字人制作方面，AI的接入让其生产成本进一步降低。 3月，腾讯发布全新的AI智能创作助手“腾讯智影”，智影数字人能实现“形象克隆”和“声音克隆”，创作者通过上传少量图片、视频和音频素材，就能得到自己的数字人分身和定制音色，进而快速生成自己的数字人播报视频。据介绍，腾讯智影还接入了数字人直播，可实现7×24小时不间断开播。来源：腾讯智影商汤科技在4月的技术交流日活动上发布了大模型体系“商汤日日新大模型”，其演示了2D数字人视频生成平台“如影SenseAvatar”，据称仅需一段5分钟的真人视频素材，就可以生成出来声音及动作自然、口型准确、多语种精通的数字人分身。它可应用为智能直播、教学、短视频等多种场景。来源：商汤科技在功能方面，结合ChatGPT的数字人不仅能完成更细致的指引、导航等信息提示服务工作，结合庞大的知识数据库，在B端如金融、汽车、工业等场景以及C端的影视、游戏、直播等领域将有更大的发展空间。另外，OpenAI于今年3月发布了多模态预训练大模型GPT-4，ChatGPT的功能有了进一步提升：拥有识图功能；扩大文字输入限制至2.5万字；对话内容准确性提高；能生成有风格变化的创意文本等。多模态功能将使数字人的交互、决策建议更为真实有效。人人都能实现“数字永生” ChatGPT发布后，大量AI工具顺势而生，在一些AIGC的门户网站上甚至收录了海内外上千款AI应用。包括搜索引擎、文本写作、聊天机器人、语音合成、音乐制作、绘画生成、图像化身、图像合成、3D生成、视频技术、数字虚拟人、游戏应用、无代码创作等40个细分领域。几乎人人都能创建符合自己需求的数字人。图源：AIGC中文工具导航截图得益于这些AI工具强大的内容生成能力，现在网上也出现了不少“整活”尝试。前阵子AI在B站上掀起一阵华语乐坛的“赛博文艺复兴”热潮，不少UP主利用音乐大模型软件，通过内容编码器提取源音频语音特征，进行AI翻唱制作，让歌手“唱”起来。与B站“鬼畜区”的人力调音不同，AI翻唱的效果非常真实自然，实际一听几乎难以分辨出是真人还是AI的声音，甚至还能看到视频中有不少弹幕讨论起AI唱功好不好…… 图源：B站截图另一方面，也有人在尝试证明AI“技术向善”。UP主吴伍六发布了一则名为“用AI工具生成我奶奶的虚拟数字人”的视频，他尝试用AI+照片、音频来生成已故奶奶的数字人，并与之进行虚拟对话。前两年韩国 MBC 电视台在出品大型 VR 纪录片《见到你了》中，利用VR技术复活了7岁小女孩。图源：网络通过AI语音合成技术，提取小女孩生前影像音频。同时找来5个同龄的孩子录制上百条音频作为补充，最终复原成功小女孩的声音。再结合3D建模，动作捕捉等技术抓取三维坐标数据，初步还原小女孩外形。相关阅读：《VR 扫墓，数字永生，技术正在重新定义“生命”》在现实中不可能做到的“复活”和“永生”，却能通过技术得以实现，这类视频引发了网友们对AI、生命、侵权、感情、寄托、人性和伦理道德的思考和讨论，展现不同人对数字生命的理解。 AI数字人在直播领域悄然生长在元宇宙中数字人已经是有着较为成熟体系的领域，从技术到实际落地再到商业化，如今虚拟偶像、虚拟演唱会等垂直场景大行其道，而数字人直播已不是新鲜事。图源：IDC 在数字人商业化的道路中，无论是主打陪伴的娱乐型数字人还是以电商带货为主的功能服务型数字人，AI数字人在直播中的应用率正逐渐提高，然而现阶段的数字人直播，绝大多数情况下，包括外形设计、配音、互动等都仍需要人类进行干预，AI只能实现一些简单的交互。在海外已有基于ChatGPT+VRM（3D模型）+VOICEVOX（文本转语音软件）创建聊天型人工智能的案例。例如OshaberiAI，这是一款允许用户创建养成型角色并与之聊天的应用程序，通过设计对ChatGPT的提示（指令），为数字人设定各种个性和语气，与用户进行简单的聊天交互。图源：推特目前该应用已上线AppStore，此前该开发者也在AR+数字人导航方面做了一些尝试，推出了“ARCharaNavi”，用户在应用中设定好目的地之后，数字人会根据选择好的路线在屏幕中的路线前方带领用户前行。而AI数字人的强大胜在可控性高，模式可复制，能7×24小时保持在线，在直播领域成了不少电商品牌的“新欢”。中国互联网络信息中心日前发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年12月，中国网民规模达10.67亿，短视频用户规模达10.12亿，短视频用户渗透率高达94.8%，而网络直播用户规模达7.51亿。有了庞大的直播受众，投身于电商直播的AI数字人表现如何？成本低是品牌方选用数字人进行直播的一大因素，某品牌直播间售价和数字人服务定价，粗略计算后日均花费大约在600元左右，相比于聘请真人主播，能大幅减少支出成本。目前在电商直播领域，AI数字人通常在夜间至凌晨直播，弥补真人主播休息期间的空缺，尽可能获取更多闲时流量。现阶段用户可以通过关键词触发与数字人关于商品的交互，要让AI数字人执行更细致的指令和互动还有一定难度。图源：抖音网页版截图而在短视频平台，已有不少AI数字人尝新开设全天无休的直播间，实际上这类重复相似对话内容的直播间热度并不高，如果有明星IP加入，则会带来更显著的引流效果。例如乐华七子的黄新淳，基于他本人的形象设计了数字人分身，结合AI算法来控制数字人的动作和表情，还能正常与粉丝进行互动。 AI数字人在视觉效果和语音上越发真实，也就意味着人们将更加难以辨别真人与“数字人”，且绝大部分人是第一次接触AIGC内容，为了避免更多的AI内容对观众造成误解，不少视频平台发布了相关平台规范。抖音APP官方公众号于近期发布《抖音关于人工智能生成内容的平台规范暨行业倡议》一文，指出“各生成式人工智能技术的提供者，均应对生成内容进行显著标识，以便公众判断。同时使用统一的人工智能生成内容数据标准或元数据标准，便于其他内容平台进行识别。” 图源：抖音APP官方公众号就连海外知名插画平台Fanbox的运营商PixivFANBOX，也宣布禁止上传和销售使用Midjourney 、Stable Diffusion等AI艺术工具生成的插图，将对发布由AI创作作品的账号采取措施，如发出警告、限制可见范围、封禁账号等。未来将会有更多平台自发加入规范AIGC内容的阵营中。 AI数字人在直播领域，尤其是电商板块的落地进程加快，其变现能力强、操作门槛低（不少平台推出无代码方案）、降本增效显著等优势迎合了品牌方对数字化电商直播的需求。同时，部分头部电商直播MCN也能凭借自身在IP运营管理、平台流量资源、品牌方资源的积累，尝试从真人直播转向数字人直播，提高闲时阶段的收益。现阶段的AI数字人仍有非常大的发展空间。结语在元宇宙盛行的时期，数字人还只是人们眼中的“流量明星”，背后又牵扯到高成本的动捕和中之人运营，普通人几乎难以企及。虽然现阶段的AI数字人仍然未达到能跟真人“抢饭碗”的能力，但成长迅速的AI正在加速数字人走向大众的进程，而ChatGPT则是AI数字人最佳的接入口之一，为数字人的人机交互功能带来更多落地应用机会。来源：金色财经

金色财经2023-05-18

接下来的投资机遇？一文盘点Sui公链上即将发行代币的潜力项目 | veDAO研究院

Open a ticket 5.填写此Google表单，每天会选择几个用户加入白名单链接：https://docs.google.com/forms/ Betta Betta是一个基于Sui网络的多链NFT市场，它支持基本的功能，如提供、列出、购买和出售NFT，建设者、创造者和艺术家可以创建他们的NFT，以及无需编码的集合。此外，Betta正在开发P2P功能，用户可以在Betta上出售/购买/交换他们的配件资产，如账户、工作和Web3机会。Betta还支持Sui network上的一些随机游戏，用户可以参与抽奖，翻转硬币，猜数字等来赚取BETTA代币。项目信息查询：https://app.vedao.com/projects/ IDO详细信息如下：销售时间：5月26日14：00 UTC – 5月27日14：00 UTC 销售平台：Bayswap 单价：1 BETTA = 0.0085 SUI BETTA基金会成员单价：1 BETTA = 0.008 SUI Hard Cap：48,000 SUI 代币销售数量：6,000,000 BETTA(占总供应量的6%) 最小投资额度：1枚SUI 最大投资额度：200枚SUI 交易日期：5月28日14：00 UTC 100%TGE归属在TGE之后，BETTA代币将在Bayswap, Suiswap, Bluemove Dex, 等其他主要去中心化交易所上市，初始价格为1 BETTA = 0.009 SUI。中心化交易所的上市计划则在3-6个月之后。 IDO空投活动：为了庆祝IDO在Bayswap上进行，项目方为每个完成任务并且OAT持有人赠送25枚BETTA代币。参与链接：https://galxe.com/bettasuimarket/campaign/GCbJUUXqH7 YouSUI YouSUI是一个在 Sui 区块链上运行的一体化平台，包括 DEX、Launchpad、NFT Marketplace、 Sui上运行的游戏，DeFi、Metaverse项目的社交平台和 Bridge。YouSUI正在与几十个游戏开发伙伴合作，它是一个合作的平台，支持Sui公链以外的项目进入Sui生态系统，如Polygon，Binance，Klaytn，Solana和Ethereum的协议项目。YouSUI已经公布其第一个孵化项目HOOD计划于7月25日推出。项目信息查询：https://app.vedao.com/projects/ YouSUI的第一个IDO Launchpad定于6月21日，XUI代币是一种多功能的实用代币，可用于Launchpad、DEX交换费的折扣，也可用于NFT收集和造币。IDO具体信息还未公布，不过如果你获得OG身份，你可以获得IDO的保证分配，且购买价格为1 XUI = 0.25美元。 YouSUI共有500个OG角色，致力于表彰对社区表现出非凡奉献精神和贡献的成员。此外，前50名OG角色将授予赢得即将举行的活动的用户（还未具体披露活动细节）。 OG角色将授予满足以下条件之一的用户： 1.在YouSUI Discord上达到20级，并在YouSUI的Crew3的领导委员会中低于1000。 2.当前持续活跃的宣传推广大使 3.社区赠品的赢家 Abyss World Abyss World 是由 Sui 开发团队Mysten Labs 出资的，旗舰开放世界 AAA ARPG 游戏。该游戏宣传将有多种游戏模式，玩家可以在 The Grand Colosseum 进行大型 PVP 战斗、在 The Battle Arena 进行小型 PVP 战斗、在 Central City 进行 PVE 模式游玩。当前 Abyss World 仍在开发中，并列入 Steam，因此玩家可以在 Steam 中添加该游戏进入游戏愿望清单以追踪游戏最新进展。目前 Abyss World 在全球 Steam 愿望清单预定接近 12 万，并将于下个月进行首次公测。项目信息查询：https://app.vedao.com/projects/ Abyss World的IDO将在Sui公链的Launchpad平台SuiPad上进行，也是SuiPad上第一个IDO的项目。具体日期还未公布，但Abyss World已经发布了一个IDO预热邀请赛，本次比赛旨在提高社区参与度，并为参与者提供有吸引力的奖励。参与比赛并且邀请你的朋友参加比赛，有机会获得IDO白名单的名额，并购买100 U的20%折扣。邀请赛参加方式： 1.通过Discord登录链接：https://ca.abyssworld.games/ 2.进行签到任务，每天签到以赚取5 枚AWC 3.签到后，完成社交任务以获得AWC。例如关注Twitter和加入Abyss World Discord，完成每个任务后你可以得到25枚 AWC 4.当您完成社交任务后，您可以生成自己的邀请链接，邀请您的朋友到网站参加活动。邀请的朋友越多，可以获得的AWC奖励越多。还有机会获得IDO白名单的名额，并购买100 U的20%折扣。关注我们 veDAO是一个由DAO主导的去中心化投融资平台，将致力于发掘行业最有价值的信息，热衷于挖掘数字加密领域的底层逻辑和前沿赛道，让组织内每一个角色各尽其责并获得回报。 Website： http://www.vedao.com/ Twitter： https://twitter.com/vedao_official Facebook：bit.ly/3jmSJwN Telegram：t.me/veDAO_zh Discord：https://discord.gg/NEmEyrWfjV ?投资有风险，项目仅供参考，风险请自担哦? 来源：金色财经

金色财经2023-05-18

行业数据+场景：AI风口下，率先利好的是这样的公司

题非AI赛道莫属。从国外OpenAI、Google等推出AI杀手级应用，到百度等大厂追赶ChatGPT，推出属于中国的通用大模型，就连美团联合创始人王慧文、搜狗公司前CEO王小川等行业大咖也躬身入局，资深NLP专家也纷纷下场。截至5月16日，已有255家AI企业/产品被收录在“生成式AI圈子”小程序，还有更多基于大语言模型(LLM)为创业起点的企业正在涌入市场。热闹之下，新一代AI行业的机会究竟在何处？非凡产研经过数月以来不断跟行业内创业者、专家以及AI方向投资人进行深入交流，观察到中国当前AI竞争中首先获得参赛资格的是具有前瞻性视野、拥有模型自训练技术和工程能力，深入运用模型应用到垂直场景，形成商业解决方案的企业。我们还深度采访了四家自训练模型并且应用到垂直场景，快速实现商业化的企业。分别是必优科技的创始人周泽安、澜舟科技创始人周明、秘塔科技COO王益为和睿企科技董事长于伟，深度剖析为什么这类企业能够在AI创业浪潮中率先把握机会以及为什么行业模型是中国产业数智化的关键。必优科技必优科技是一家专注于人工智能领域的智能可控内容生成技术（AICGC，AI-Control Generate Content）的科技型公司，致力于向企业提供30+垂直行业内容的智能创作SaaS服务，驱动内容创作效率革新，同时为企业提供一站式垂类行业模型应用构建（AIGC模型训练，API接口与低代码web应用）的SaaS平台解决方案。澜舟科技澜舟科技是一家业界领先的认知智能公司，致力于以自然语言处理（NLP）技术为基础，为全球企业提供新一代认知智能平台，助力企业数字化转型升级。其主要产品是基于“孟子预训练模型”打造的一系列功能引擎（包括搜索、生成、翻译、对话等）和垂直场景应用。秘塔科技秘塔科技是是人工智能领域的一家新锐科技公司，致力于将重复脑力劳动AI化，以AI为杠杆撬动专业场景的百倍生产力提升。目前，秘塔科技已经拥有近千万用户，成立北京和成都两大研发中心，在文本AIGC、文档辅助创作、法律专业场景等方向上开展研发与产品落地。睿企科技睿企科技是一家深耕垂直领域大模型的人工智能公司，致力于通过领先的多模态大模型和认知决策大脑让每一个组织和个人都能拥有专属自己的个性化AI大脑。公司已经在政务、法务、金融、教育、营销等多个行业落地，产品包括法务合规审核机器人、案件研判机器人、个性化助理机器人等一系列AI产品。 02 为什么要做自训练模型？ •如何定义自训练模型？• 自训练模型是指基于Transformer架构*，使用了大量的预训练数据和自监督学习方法，可以完成各种自然语言处理任务。 Transformer架构*：最早是由Google于2017年在「Attention is all you need」一文中提出，在论文中该模型主要是被用于克服机器翻译任务中传统网络训练时间过长，难以较好实现并行计算的问题。相当于从零搭建、训练语言模型，如BERT、GPT、T5等模型都是基于类似的架构训练。基于行业数据所搭建的自训练模型，往往具备可私有化，开源的特点。本文受访的必优科技、澜舟科技、秘塔科技和睿企科技，均为具有自训练模型并且已率先应用到行业场景，快速实现商业化的企业。 • 自训练与利用API应用开发有什么不同？• 如果从构建商业模式壁垒来说，随着通用模型以超乎人类想象的速度优化延伸其基础能力，越是靠近基础功能的应用越危险。 Jasper AI近期的局面就说明了该问题。 Jasper AI是美国一家2021年成立的专注营销领域内容创作的公司，Jasper AI是GPT生态早期的最大赢家之一。在ChatGPT发布前，用户难以直接使用LLM的语言理解与生成能力，由此Jasper基于GPT-3模型的API，通过模型的微调（fine-tune）*打造了营销内容生成平台，用户量超过10万，成立短短18个月的时间估值快速增长到15亿美元。然而ChatGPT的问世，取代了Jasper提供的部分基础功能，免费的同时兼具极佳的易用性，大部分中小客户的需求可以直接通过ChatGPT满足。这给Jasper的定价带来极大压力，Jasper的优势大大减弱。有消息称，其上轮投资方在ChatGPT成为C端现象级应用时就已经考虑出售其股份了。模型的微调（fine-tune）*指在一个已经训练好的模型的基础上，使用新的数据集或者任务对模型进行进一步的训练，以适应特定的任务或者数据。通常情况下，fine-tune会调整模型的参数，使得模型可以更好地拟合新的数据集或者完成新的任务。如果从开发到商用的难度及成本的角度来说，无疑API应用开发是最快最便捷的，自训练模型的搭建包括了多个复杂环节，包括模型的复杂度、数据的质量和数量、算法的选择和实现、计算资源的可用性、团队的经验和技能等等。在一般情况下，自训练模型从开发到商用的时间可能需要数月或数年的时间不等。例如必优科技所训练的垂直行业语言模型（SLLM）模型耗时14个月，该模型为专注于NLP下的细分CTG（Control Text Generate）方向的行业模型。在创业公司的生存压力下，形成商业解决方案并成功服务客户才是最重要的事情，在此情形下，炼丹和投喂都变得十分讲究性价比。澜舟科技创始人周明博士把当前不同的AI商业解决方案技术路线类比自动驾驶发展阶段，也将AI技术路线的演进比喻成三个发展阶段。 L1（Level 1）是自研/自训练通用大模型，例如ChatGPT所使用的GPT-4模型；L2是在LLM基础上利用行业大数据，建立行业大模型，深度参与到行业使用场景当中；L3是基于各个场景需求，在行业模型/LLM的基础上，根据具体任务，要么做fine-tune，要么做prompt工程等，来满足场景的需要。很多大模型的创业团队刚起步，大多数处在L1阶段，少数团队选择L2阶段创业。澜舟科技从2021年就开始了自研大模型之路，并获得了创新工场、斯道资本等机构的多轮融资支持。据周明博士介绍，澜舟科技推出的“孟子”模型，其技术底座均为澜舟自训练，已经率先形成了商业闭环。而澜舟科技刚成立时就坚持选择自训练模型路径，贯穿L1到L3，并率先形成商业化解决方案。此举从今天看来颇具先见之明。以金融行业为例，现有的LLM无法深入到金融行业的业务场景之中，即使使用大厂的LLM模型，也不会给客户做定制化的fine-tune。所以澜舟科技选择了在自研LLM的基础上，自训练行业模型，服务于金融行业的客户，可私有化部署，可基于客户数据训练，深度参与到行业业务场景之中。必优科技的创始人周泽安认为，模型的生成可控性非常重要，自训练可以完全掌控生成的质量。 “通用大模型可以迅速达到60分，而必优科技的自训练模型能够做到在核心场景里面从60分到90分。” 模型的可控生成可以满足可信、可控的要求。而如果仅使用通用模型的基础微调，其提供给下游场景模型的可控fine-tune优化空间有限。睿企科技董事长于伟博士提出，尽管基础通用大模型已经达到优秀高中毕业生甚至未来达到优秀本科毕业生的水平，但是在实际落地应用中所需要的模型能力更多是专业的能力，需要专业的知识和数据进行训练，而这类知识和数据大多是私有数据，不能对外开放。因此，睿企科技自2018年成立之初就致力于基于Transformer的行业垂直大模型的训练，为行业提供具备专业能力的NLU（自然语言处理解）和NLG（自然语言生成）大模型。 03 行业大模型，是中国当前最容易看清楚的属于创业公司的好机会行业模型是指，依托特定行业自有数据，结合行业场景，通过自训练或基于开源通用模型的API做应用开发的模型。 • 通用大模型入局成本过高，行业模型有更多创业机会 • 通用大模型的创业成本极其高昂，例如在算力成本方面，1750亿参数的GPT-3用到了上万块A100芯片，机时费用是460万美元，资金花费就高达1200万美元。澜舟科技创始人周明博士指出，假设组建10到20人的团队，购买500块到1000块GPU，每年最便宜大概也要投入5000万人民币作为研发费用，能够训练出一个百亿数据级别的模型，如果训练千亿级模型就在需要大概再投入7-10倍的资金，相当于两亿到三亿人民币左右。睿企科技董事长于伟博士指出，随着用户对模型能力的期望和要求不断变高，模型参数和训练数据也需要不断增加，受限于训练成本，未来只有像微软和谷歌这类既有技术又有应用场景、还具备超级财力的互联网高科技公司才有可能在通用大模型训练进行持续的投入。当前国内研发LLM的团队至少30家，如百度、MiniMax和智谱AI等，均为资金，人才，资源、经验密集的大公司及知名创业者领衔。属于大多数创业者的机会并不在通用大模型领域。相比LLM，行业模型的创业并不需要自己训练通用大模型，可以直接基于最先进的开源模型或API进行二次训练，模型训练成本大幅降低。不需要一开始就对标GPT3.5做千亿级参数的大模型，减少模型参数量反而使得训练的算力成本下降、复杂度降低，在小样本学习下进行多次有效的训练，从而迅速获得know-how和产品反馈。减少模型参数之后，训练一次的成本甚至能够从几百万美元减小到几十万美元。那么就得以在特定领域对模型进行多次训练，此时与通用大模型就形成了差异化优势。并且相对低的成本会带来客户可承受的定价，尤其是在结合客户数据的二次训练阶段和使用阶段的成本要低很多。秘塔科技COO王益为提出创业公司难以兼顾的三个难点，即“不可能三角”：投入的成本、模型的多样性和模型的可信度。除非有无穷无尽的资金、资源可以投入，大多数模型只能做到其中一点或者兼顾两点，即使 OpenAI 也达不到三者兼顾的程度。周明博士提出，澜舟科技目前并没有做千亿级的大模型，除了成本考量，一个重要原因就是客户目前没有那么强的需求，必须做一个千亿级大模型。在很多场景，客户需要低成本且适用的模型。必优科技周泽安认为，通用大模型的基础底座很重要，给各行各业整体带来了在泛化生成能力上的提升，但在如何利用通用模型打造出满足业务场景的下游模型更为关键，虽然大模型目前已经显现出在特定场景的具象处理能力，但其在实际应用的可控生成能力（可控输入/输出、可信可塑内容）却要弱于场景模型。针对在特定场景和特定用途的数据集上训练更精细的模型，所以必优科技依托于自研 RFKL智能算法范式迅速尝试了90多个场景模型（伯乐、商贾、图芴三大系列），并基于精准的高价值用户反馈数据，可实现模型自我优化。睿企科技于伟博士提出，睿企科技的产品即是从模型的专业性和实战价值出发，不盲目追求模型参数规模，而是专注与针对行业中需要的专业能力，训练能满足要求的性价比最高的模型，解决逻辑应用过程中遇到的算力不足的问题。 • 行业模型的壁垒在于场景和数据 • GPT为代表的通用大模型涌现出惊人的理解和生成能力以及强大的知识储备。但是通用大模型可以全方位碾压行业模型吗？周明博士指出，“通用大模型是万能的，这只是一个幻觉。” 在处理海量数据、重复性流程和追求个性化的C端场景，通用大模型会更有优势；而在非常专业的To B场景，例如金融、法律和医疗等一些对输出内容的精准度以及质量要求比较高的行业，需要在通用模型的基础上加入私密且专业的高价值数据集进行模型训练和工作流程优化，才能满足专业场景的需求。如果能够掌握充足且独特的数据量，不单纯依赖第三方API，选择垂直化方式（自训练模型应用于面向用户的应用），垂直整合场景中复杂度足够深的任务，快速迭代，寻找真实的闭环场景和用户反馈，从而建立竞争壁垒。此外，由于通用模型和行业模型的用户群体差异较大，因此反馈数据有较大差异，使得由垂直行业模型生成的内容更能符合特定垂直场景的需求，生成质量和深度也会更高。用于RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，基于人类反馈的强化学习）的高质量用户反馈也起到非常关键的作用，有助于不断推动模型产出的内容质量进一步提升。这也说明了行业模型，数据为先，场景为王。睿企科技于伟博士以公检法行业为例，提到执法办案工作人员的工作量大、涉及的各种文书种类很多、流程繁琐、对合规要求相当高，而文书材料也是执法办案过程中的关键部分，不能有一点瑕疵。公检法行业有极大的刚性需求、每年也有大量的预算投入，并且拥有很多高质量数据。睿企科技结合公检法部门的业务需求，基于通用大模型，把专属数据和业务知识放在定制化的多模态垂直大模型里面，帮助公检法部门训练专属AI大脑，推出一系列基于大模型的简单易用的AI产品，包括执法办案智能合规审核机器人、智能接处警机器人等，解决工作痛点提升效率。秘塔科技COO王益为表示，法律咨询场景的核心问题在于不能直接使用通用模型，因为LLM的目前存在Hallucination（机器幻觉，指事实性错误），阻碍了B端的法律场景深度应用。通过一个字去预测下一句，这种技术方式在法律咨询的领域里行不通。所以对于创业公司来说，首先资源是非常有限的，那么一定要选择具有特色的一些场景，比如行业付费意愿强，并且对于可信度要求极高的领域。必优科技基于Transformer架构，引入了自研WCCG（Wernicke Control Content Generate）模型，并在中间加了一层融合，通过可控的方式去生成模型，并且拥有独创的 RFKL 智能算法范式。通用模型本身有很强的知识性，但是精确度方面，通用模型只能解决的是 6 、7成的问题。必优科技则通过场景倒推模型的机制，基于精准的高价值用户反馈数据，通过数据飞轮强化对场景模型的内容生成方向进行引导，实现模型自我优化，在特定场景中需要专门优化模型来提升生成质量，重塑以数据为驱动的内容创作新模式。必优科技在用模型尝试了近百种行业场景后，依据反馈聚焦在了人力招聘、办公office场景。 “自训练特定的场景模型不仅是单纯的在技术层面实现，还要配合对数据的理解，实打实的去扎根到了解这个行业的本质，或者内容到底输出是给谁用？这样才能反向定义数据去训练。” 澜舟科技创始人周明博士认为两年后没有人再会谈论大模型，因为它已经成为基础设施了，行业竞争格局将会稳定，通用大模型领域不再会出现新的创业机会。那就意味着将会就有很多公司倒闭或者转型，这些团队的从业人员在市场上面将会形成很强的技术外溢效应，或者将在非大模型行业内渗透。同时意味着即使是通用大模型做的很好的企业也不能仅仅依赖模型业务，也应该更多去发展各自的生态或者在这基础上做一些新的运营。 • 行业模型可以与通用模型LLM并存 • 目前行业内共识是中国一定要有自己的大模型，大厂一定会专注在全力迅速地建立通用大模型能力。这给创业公司留出了生存空间。在C端，由于大厂的流量、规模效应和千亿大模型的通用性，创业公司的机会将被大量挤兑，需要在夹缝中寻找机会，做大厂没有形成共识的方向；在B端，大型客户大概率不会使用大厂的产品，而倾向于选择可定制的私有化部署解决方案。行业模型创业公司需要具备特定领域的独有关键数据，在具体场景上又快又好的解决问题，兼具私有化部署能力，就可以与通用模型LLM并存，在行业中找到生态位。秘塔科技COO王益为提出只要选取自己真正懂的场景，即使巨头都已经布局，秘塔科技仍然在细分领域里面有机会和提升的空间。而在法律行业，对于生成文本的多样性要求并不是特别高，但是对于法律服务的严谨度和可信度要求特别高。秘塔科技在选择技术路线和产品路线上有一些思考，秘塔科技的模型本身就是为了文生文的任务去做的单一任务训练，相应去精心准备数据库，在专项文本上进行强化和训练，形成正式文件的文风，这就是秘塔科技竞争的优势。在直接向C端提供文本AIGC服务的产品中，秘塔科技拥有最多的用户（近千万）；在法律行业中，秘塔科技的现有用户覆盖数千家律师事务所和公司法务部。睿企科技于伟博士指出，尽管行业模型创业不需要从头训练通用大模型，但是挑战同样存在。行业模型创业需要业务、数据、模型的有机融合，因为用户只会采购能满足他们需求的性价比最高的服务和产品。如何找到一个巨大的市场并把产品和服务做到极致，成为行业头羊，是每个垂直行业模型创业公司必须面对的挑战。 • 行业模型很有可能是中国产业数智化的最后一公里 • 这一波AI被称为第四次工业革命，将彻底改变每一个行业。阿里董事会主席张勇提出“所有行业都值得用大模型重做一遍”。即便中国在通用模型技术上是跟随者，但并不代表着中国市场会参照美国市场而发展。美国的AI赛道创业环境，以OpenAI为例，活跃开放的资本市场、充足的算力资源和人才更适合“大力出奇迹”路线；中国的创业环境更加看重技术应用的深度，中国创业者擅长在产业应用里创新。陆奇博士在奇绩创坛的演讲中表示，中国的重要优势在于政府在AI领域的投入、支持和重视程度高于其他国家。睿企科技于伟博士提到，十三五期间中国政府在公检法领域投入数万亿，催生了一大批人工智能企业的高速发展和上市，加速了人工智能技术的发展。十四五期间，中国政府在大模型上的持续投入也会缩小和美国的差距，并在很多领域超过美国。美国从上世纪90年代就开始了数字化浪潮，相比于美国而言，中国企业尚处于数字化转型初期，中国有大量亟待数字化转型升级的传统产业，有太多需要依赖人工智能实现效率提高的业务场景。在中国30年的产业数智化浪潮之中，一直延续着的信息化-数字化-智能化的演进路线，随着通用模型及行业模型加入到产业数智化浪潮之中，很有可能在部分关键场景率先利用AI模型达到智能化，从而倒逼产业其他工作流及场景快速形成数据沉淀，这将大大加快中国整个产业数智化的进程。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2023-05-18

赛微电子：公司以MEMS基础元器件专业晶圆代工厂的角色参与相关产业的发展

户群体，谢谢关注！投资者：董秘您好，Google TPUv4性能超英伟达A100，其中关键技术是MEMS based optical circuit switch（OCS），体现了OCS是提高算力的关键技术. 公司是MEMS的龙头企业，请问是否在OCS领域有所布局？AI算力需求的大爆发对公司会产生哪些影响？谢谢！赛微电子董秘：您好，公司是全球领先的MEMS芯片专业制造厂商，一直致力于为全球通信、生物医疗、工业汽车、消费电子等各领域客户（包括知名巨头厂商及新兴中小厂商）提供一流的MEMS工艺开发及晶圆制造服务，具体应用取决于客户需求，谢谢关注！投资者：董秘你好，贵公司产品是用在高速光模块还是低速光模块赛微电子董秘：您好，公司是全球领先的MEMS芯片专业制造厂商，一直致力于为全球通信、生物医疗、工业汽车、消费电子等各领域客户（包括知名巨头厂商及新兴中小厂商）提供一流的MEMS工艺开发及晶圆制造服务，具体应用取决于客户需求，谢谢关注！投资者：贵公司瑞典产线的cpo技术已经应用到量产芯片上了吗？国内北京产线的cpo技术积累到何种程度了？赛微电子董秘：您好，公司以MEMS基础元器件专业晶圆代工厂的角色参与相关产业的发展。公司境外产线的硅光子芯片制造技术较为成熟，已量产多年；境内产线已执行具体工艺开发合同，制造工艺正在持续积累迭代中。境内外产线均已有相关客户，截至目前主要面向通信客户群体，谢谢关注！赛微电子2023一季报显示，公司主营收入1.91亿元，同比上升10.07%；归母净利润1542.96万元，同比下降34.63%；扣非净利润-1311.91万元，同比上升68.79%；负债率20.69%，投资收益-186.66万元，财务费用-752.27万元，毛利率36.16%。该股最近90天内共有2家机构给出评级，买入评级2家。近3个月融资净流入2.25亿，融资余额增加；融券净流入3550.5万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，赛微电子（300456）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、存货/营收率增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标0.5星，好价格指标1.5星，综合指标1星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）赛微电子（300456）主营业务：MEMS芯片的工艺开发及晶圆制造,GaN外延材料研发生产及芯片设计。以上内容由证券之星根据公开信息整理，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2023-05-17

谷歌“原地反击” 最新人工智能模型训练强度“翻五倍” Bard要赶超ChatGPT了？

试中表现出“与人类水平相当”的性能。 Google在两年前推出的对话型大型语言模型LaMDA以及今年2月与Bard一起宣传的LaMDA都是基于训练了1.5万亿个标记的数据。随着新的人工智能应用迅速进入主流，围绕这一技术的争议也变得更加激烈。谷歌研究科学家El Mahdi El Mhamdi于今年2月因公司缺乏透明度而辞职。上周二，OpenAI的首席执行官Sam Altman在参议院司法委员会隐私和技术小组的听证会上作证，并赞同立法者的观点，认为需要建立一个新的系统来处理人工智能。 Altman表示：“对于一种非常新的技术，我们需要一个新的框架。”他还说：“当然，像我们这样的公司对于我们推出的工具承担着很大的责任。”

一禾2023-05-17

千亿美元美国摩门教基金披露十大重仓股苹果排第一

abet 　　减持38844股A类股（GOOGL），增持125748股C类股（GOOG），持仓总额14.3亿美元　　4．联合健康集团　　增持160538股，持仓总额9.999亿美元　　5．亚马逊　　增持479487股，持仓总额9.674亿美元　　6．埃克森美孚　　减持459083股，持仓总额8.079亿美元　　7．英伟达　　减持327541股，持仓总额7.20亿美元　　8．万事达卡集团　　减持10829股，持仓总额7.108亿美元　　9．强生　　减持130903股，持仓总额6.825亿美元　　10． Meta Platforms 　　增持154169股，持仓总额6.693亿美元

金融界2023-05-16

web3.0到底是什么？以及未来的发展趋势行业风口在哪里？

说了，我们不要做银行，我们就要做一家像Google一样的公司，为web3提供最底层的基础服务，这么一听是不是就感觉格局大了，所以赵总就又搞了一个新的公链bnb chain ,相当于在web3这个大的生态里边，除了交易所又有了一片新的领地，而且这些大厂钱赚到手之后，还得树立自己的行业地位。就比如说你可以从教育大众下手，这样可以占领舆论，这不就相当于占领了web3的行业定义权吗，像币安就搞了个币安学员，就抢着给大众科普什么web3，还请了C罗这样的明星连手（钱肯定是没少花），光这些还不够，像这些交易所他们手上都很富裕，就到处投投投，买买买，这就是交易带来的巨大的风口，这么短是时间就崛起了这么一批新的巨头交易就跟经济体系一样，当交易规模发展到一定程度的时候，就会出现一些新的制度创新，就会有自己的金融体系，来增加币圈这个货币的流动性，这个就产生了一个新的方向就是Defi(Decentralized Finance)(去中心化金融) 来源：金色财经

金色财经2023-05-16

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