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探索ChatGPT在Web3时代的作用

eb3 时代的作用 ChatGPT是 OpenAI 创建的领先语言模型之一，它以序列模型工作，由文本生成任务设计，例如问答、文本摘要和机器翻译。对话 GPT的目的是理解一个简单的句子，就像朋友一样。在我们的智能手机和电脑前，它支持并指导我们判断是非。当我们需要询问有关不同模块的问题时，它会像人形机器人一样研究答案。它像老师一样教导，像朋友一样指导。由 Role of ChatGPT 等平台提供支持的基础模型将对整个技术市场的软件创建和体验方式产生重大影响。Web3也是分布式计算的新范式，因此将其与 ChatGPT 等基础模型相结合，提供了充满可能性的空白画布。由于当今的技术进步，其中一些机会已经存在。基于语言的浏览器：浏览器是人类与区块链网络和 Web3 搜索体验交互的基石。另一方面，区块链探索者的经验面向领域专业人士。在这种情况下，典型的用户可能会询问，“是否有大型机构向 Binance 汇款？”。智能合约开发和协助：智能合约编程对开发人员来说仍然是一项艰巨的任务。Codex是一个 ChatGPT 组件，可以根据语言描述生成 Solidity 程序。考虑一个智能合约助手，它允许开发人员键入“在 Aave 中获得快速贷款的可靠程序是什么？” 它将创建正确的智能合约代码片段。智能合约安全测试：自动执行的审计是必须完成的耗时、昂贵且不方便的活动。绝大多数审计过程基于运行测试，这些测试经常对智能合约作者隐藏。考虑一个用于自执行审计的ChatGPT的微调实现，它可以接受像这样的语言输入，并在特定的智能合约中执行一系列测试。智能 NFT：ChatGPT 等模型最突出的应用之一是能够通过对话智能创建不可替代令牌 (NFT) 的新时代。考虑一个 NFT 集合，它允许您提出有关想法和灵感或特定艺术方面的问题。对话式钱包：在 Web3 环境中，钱包是与去中心化应用程序 (app) 交互的主要接触点。同样，Web2 应用程序中的客户满意度也正在以 ChatGPT 等基本模型作为基本元素进行重新设计，我们可以在加密钱包中看到类似的运动。考虑一种钱包体验，在这种体验中，用户可以使用自然语言来传达他们执行交易、获取信息或完成指定活动的目的。该对话将成为未来几年 Web3 客户体验中最有趣的发展之一。 ChatGPT 世界中的 Web3：毫无疑问，像 ChatGPT 这样的基础模型将在去中心化应用程序中启用新一代功能，但 Web3 可以在这些模型的基础设施中发挥有效作用。ChatGPT 等技术的出现引起的主要问题之一是可听性。了解有害、虚假、公正或不公平信息的根本原因对于广泛实施 ChatGPT 和代表专业的争论至关重要。分布式账本技术非常适合在 ChatGPT 等模型中实现信任度较低的透明度和可追溯性。不仅仅是 ChatGPT：ChatGPT 和即将发布的 GPT-4 是最近记忆中最夸张的两种技术。虽然很容易被兴奋所淹没，但这些模型的革命性影响是真实的，并且最着重地适用于 Web3。要记住的一件事是，ChatGPT 将无法在这个领域竞争更长时间。像 Google 及其 LaMDA 模型、DeepMind 与 Sparrow、Anthropic 与 Claude 以及 Consistency AI 与开源版本的 ChatGPT 等公司，将在未来几个月内成为该领域的相关参与者。这些模型将为如何在 Web3 世界中编写合同、应用程序、钱包和去中心化金融 (DeFi) 协议并与之交互提供新体验。以下是如何在 web3 时代利用 ChatGPT 的几个真实示例：去中心化交易所 (DEX)：ChatGPT 可以作为对话界面集成到 DEX 中，以协助用户执行交易、提供市场信息和处理与账户相关的查询。例如，用户可以询问 ChatGPT 问题，例如“ETH 的当前价格是多少？”、“我如何在 DEX 上进行交易？” 并得到相关答复。去中心化市场：ChatGPT 可以集成到去中心化市场中，以提供个性化的产品推荐并协助下订单。市场上最好的笔记本电脑有哪些？” 并根据他们的喜好和要求收到一份推荐清单。去中心化社交媒体：ChatGPT 可用于去中心化社交媒体平台进行内容审核。例如，它可以通过分析用户发布的文本和图像来过滤掉垃圾邮件和不当内容。 dApps 中的客户支持：ChatGPT 可以集成到 dApps 中，为用户提供 24/7 客户支持和帮助。例如，用户可以向 ChatGPT 询问诸如“如何重设密码？”之类的问题。或“领取 dApp 的流程是什么？” 并立即得到答复。来源：金色财经

金色财经2023-02-23

百度计划3月正式启用人工智能聊天机器人Ernie，全面瞄准ChatGPT！

自动驾驶技术而闻名，在中国引领创建类似OpenAI的ChatGPT聊天机器人。百度公司本月早些时候表示，将在3月份完成Ernie Bot的内部测试，然后向公众开放这项服务。百度首席执行官李彦宏在一份内部备忘录中表示，Ernie Bot将整合百度的所有业务，包括搜索和云服务。百度还计划将Ernie集成到智能汽车操作系统和智能音箱中。周三百度公司在纽约的股价在盘前交易中上涨了近7%，至每股150美元以上。 “人工智能技术已经达到了一个临界点，所有行业都将不可避免地经历转型，” 李彦宏在备忘录中说：“百度是中国人工智能市场长期增长的最好例子，走在新浪潮的前沿。” 周三，百度公司还宣布回购50亿美元的股票。据报道，在截至2022年12月的季度，百度的收入为331亿元人民币(48亿美元)，与2021年同期持平。百度的大部分收入来自其在线营销服务，上一季度销售额为人民币181亿元(合26.2亿美元)。公司的Apollo Go自动叫车服务在第四季度提供了56.1万次乘坐服务，同比增长162%。外界认为，在科技行业受到打击、中国经济受到新冠疫情的低迷打击后，经过多年的监管审查，中国政府希望科技行业重振经济，百度这样的公司看起来可能会加大投资。 #ChatGPT火爆全网#

白兔捣药秋复春2023-02-22

科大讯飞：2月22日接受机构调研，创金合信、农银汇理等多家机构参与

un Li参与。具体内容如下：问：OpenAI 推出的 ChatGPT 月活用户已突破 1 亿，是历史上用户增长最快的应用程序。请公司在大模型上的优势和现有布局如何，有没有推出相关产品的里程碑计划？答：在 ChatGPT 引发的 I 技术新一轮热潮背景下，讯飞基于国家唯一的认知智能全国重点实验室，已在核心算法、行业数据和应用、算力支撑等方面建立了优势保障。公司有信心实现认知大模型的技术突破性进步，我们的信心来源于以下几方面 1、核心算法积累优势讯飞多年来在 Transformer 深度神经网络算法方面拥有丰富经验，已广泛应用于科大讯飞的语音识别、图文识别、机器翻译等任务并达到国际领先水平，2022 年累计获得了常识阅读理解挑战赛 OpenBookQ 等 13 项世界冠军；还开源了 6 个大类、超过 40 个通用领域的系列中文预训练语言模型，在 Github 平台获得星标数位列同类中文预训练语言模型第一并远超第二名。 2、数据积累和应用优势在严格遵守适用法律法规前提下，在多年认知智能系统研发推广中积累了超过 50TB 的行业语料和每天超 10 亿人次用户交互的活跃应用，为训练实现达到人类专家水平的行业认知大模型提供了海量行业文本语料和用户反馈数据。科大讯飞在教育、医疗、智慧城市、办公、汽车等领域拥有领先同行的应用规模，也为基于大模型的创新推广提供了应用场景保障。 3、算力支撑讯飞在总部自建有业界一流的数据中心，为大模型训练平台建设奠定了很好的硬件基石。此外，在工程技术方面实现了百亿参数大模型推理效率的近千倍加速，为未来更大更多认知智能大模型技术经济实惠规模化应用提供了可能。基于上述优势，科大讯飞将于 2022 年 12 月份进一步启动生成式预训练大模型任务攻关，讯飞 I 学习机、讯飞听见等产品将成为该项技术率先落地的产品，预计于 2023 年 5 月 6 日进行产品级发布。问：课后服务市场作为双减政策后新的增量市场，请该业务目前的进展以及市场份额如何？答：作为双减后新的增量市场，随着政策逐步落地，客户需求日趋强烈。讯飞 22 年已占位 280 个市区县平台，市场份额第一，并承建国家课后服务平台。作为课后服务平台的重要组成部分的素质课已开始全国规模化推广，目前已有 260 门课程在全国超过 5000 所学校开课。科大讯飞（002230）主营业务：语音支撑软件、行业应用产品/系统、信息工程和运维服务等。科大讯飞2022三季报显示，公司主营收入126.61亿元，同比上升16.5%；归母净利润4.2亿元，同比下降42.34%；扣非净利润4.27亿元，同比下降17.04%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入46.38亿元，同比上升1.95%；单季度归母净利润1.42亿元，同比下降54.17%；单季度扣非净利润1.48亿元，同比下降51.54%；负债率46.28%，投资收益302.62万元，财务费用-6163.24万元，毛利率40.18%。该股最近90天内共有20家机构给出评级，买入评级19家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为54.36。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流入5.84亿，融资余额增加；融券净流入3.4亿，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，科大讯飞（002230）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性良好。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标3.5星，好价格指标1.5星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-02-22

中国“打压”ChatGPT？！传腾讯和蚂蚁集团已收到禁止提供ChatGPT服务指示

。 ChatGPT由微软支持的初创公司OpenAI开发，在中国尚未正式上市，但一些互联网用户已经能够使用虚拟专用网络 (VPN) 访问它。腾讯的微信社交媒体应用程序上也有数十个第三方开发者发布的“小程序”声称提供来自ChatGPT的服务。知情人士告诉日经新闻，在监管压力下，腾讯已经暂停了几项此类第三方服务，无论它们是连接到ChatGPT还是实际上是山寨产品。这不是中国第一次屏蔽外国网站或应用程序。北京已经禁止了数十个著名的美国网站和应用程序。2009年至2010年间，它开始封锁谷歌、Facebook、YouTube和Twitter。2018年至2019年间，对Reddit和维基百科实施了禁令。中国监管机构的最新举措正值官方对ChatGPT的强烈反对之际。周一，官方媒体《中国日报》在微博上发帖称，该聊天机器人“可以帮助美国政府散布虚假信息，并操纵全球叙事以维护其自己的地缘政治利益。” 科技行业的消息人士表示，他们对这种打压行为并不感到意外。一家领先科技公司的一位高管表示：“我们从一开始就理解，由于审查问题，ChatGPT永远无法进入中国，中国将需要自己的ChatGPT版本。” 另一家领先的中国科技公司的高管表示，即使没有直接警告，他的公司也不会使用 ChatGPT。该高官表示：“我们已经成为中国监管机构，在近年来的科技行业打击中的目标，所以即使没有这样的禁令，我们也绝不会主动将ChatGPT添加到我们的平台，因为它的反应是无法控制的，不可避免地会有一些用户向聊天机器人提出政治敏感问题，但平台将对结果负责。” 自从ChatGPT风靡科技界以来，包括腾讯、阿里巴巴和百度在内的中国科技巨头纷纷公布了自己开发类似ChatGPT服务的计划。然而，这些公司对公告的措辞持谨慎态度，他们都强调他们的服务类似于ChatGPT，但并未集成ChatGPT本身。百度宣布将于3月完成对名为“文心一言（Ernie Bot）”的ChatGPT风格项目的内部测试。百度的知情人士告诉日经新闻，该服务最初可能不是聊天机器人，而是公司某些产品的嵌入式功能。 OpenAI、阿里巴巴、腾讯和蚂蚁集团没有立即回应日经亚洲的置评请求。

Linlin2023-02-22

AI领域新里程碑 ChatGPT究竟改变了什么？

GPT是由世界三大人工智能实验室之一的OpenAI所开发的软件应用程序，旨在根据用户的提示模仿类似人类的对话。其中，GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，意为“生成型预训练变换模型”。目前大家热议的GPT是以GPT-3版本为基础的能进行智能对话的聊天机器人。　　根据OpenAI的说法，ChatGPT的突破在于其能带给对话者颠覆性的体验，即可以通过“仅使用几个标记样本”就能生成足够的响应，可以通过简单的提示实现对话，并有效地利用上下文信息。　　具体而言，ChatGPT能够通过吸收大量来自网络的内容，比如新闻文章、社交帖子、百科条目等，学习句子、单词和部分单词之间的关系，进而学习和理解人类的语言进行对答、提供各类信息答案，并能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流。　　更为重要的是，ChatGPT拥有丰富的信息支持与持续不断的学习更新，在用户面对问题或困难时，可以提供解决方案，其在文章生成、代码生成、机器翻译等任务上都有着比较优秀的效果体验。　　ChatGPT 并非无所不能　　似乎，用户只要在对话框里输入问题，就可以获得ChatGPT给出的答案。但其实看似“无所不能”的ChatGPT，也有着不少“无能为力”的短板。　　金曦表示，目前的ChatGPT侧重于“多准快全”的内容梳理和整合，还不能提供综合判断、逻辑完善、调整修改等高级逻辑处理功能，与人类智慧还有很远的距离；目前用于ChatGPT语言模型训练的数据多为2021年底前的数据，存在数据与信息的滞后性，这也造成了ChatGPT在内容准确性和知识性上的短板，不少用户甚至给其贴上了“一本正经胡说八道”的标签。　　此外，GPT-3在模型配置上成本高昂，这包括了超强算力的计算机（285000 个CPU/ 10000个GPU）、1750亿的参数、31个分工明确的作者、1200万美元的训练费用、45TB的训练数据等，这种规模的模型是一般中小企业所无法承受的。　　华商基金研究员金曦表示，AI行业的发展取决于硬件与算法，近年来硬件不断发展，而算法不断遇到瓶颈。GPT-3的出现让我们看到了如果硬件水平得到提升，那么AI行业仍可能出现新的机遇。但同时GPT-3高昂的成本也让我们有了更多的深思：AI发展在性价比上是否走错了方向？是否会引发技术垄断从而不利于小厂商的生存？　　拥有落地场景的公司或强者恒强　　金曦认为，考虑到ChatGPT级别的预训练大模型跑一次的成本是千万美元级别，而将其商业化部署，落地多用户高并发任务中，成本只会更高。这就意味着国内有能力的参与者的仅为少数，大部分的初创企业很难有机会。　　尽管当前国内大部分公司还没有大规模训练的布局，但AI商业化最大的困难是商业模式，而前期拥有落地场景的公司有望强者恒强，现在的收入、场景有助于支撑公司继续探索新一代AI技术的落地和变现，我们也将持续关注立足NLP自然语言处理相关技术的人工智能公司以及上下游。　　文中ChatGPT概念指数数据来自万得信息，近1年为“2022年2月15日至2023年2月14日”。　　以上观点不代表任何投资建议，市场有风险，基金投资须谨慎。

金融界2023-02-22

复旦大学公开道歉！中国版ChatGPT发布后流量激增崩溃 “计算资源不足、不再向公众开放”

媒体上疯传。据中国官方媒体，将其描述为OpenAI热门ChatGPT平台的第一个中国竞争对手。 (来源:cnBeta) 它可以执行生成对话、生成编程代码、回答问题等任务。它由团队通过https://moss.fastnlp.top/向公众开放。如果用户没有测试Moss的邀请码，可以输入手机号加入“等候名单”。然而在周一晚上，该页面的大量访问者导致Moss服务器超载，导致响应时间显着变慢。值得关注的是，Moss的推出和公众对其的反应凸显出，中国对生成式人工智能和ChatGPT的热情，以及其国内行业面临的挑战，因为中国几所顶尖大学和科技公司竞相生产微软支持的中国版聊天机器人。虽然复旦大学团队在周一最初将Moss描述为类似于ChatGPT的会话语言模型，但在周二他们淡化了这种比较，称他们还有很多需要改进的地方。 (来源:cbBeta) “Moss仍然是一个非常不成熟的模型，它在达到ChatGPT之前还有很长的路要走。像我们这样的学术研究实验室，无法生产出能力接近ChatGPT的模型，”其网站上发表声明称。 “我们的计算资源不足以支撑如此大的流量，作为一个学术团体，我们没有足够的工程经验，给大家造成了非常糟糕的体验和第一印象，在此向大家表示由衷的歉意。” 实际上，历史上增长最快的消费者应用程序ChatGPT，此前也曾多次因流量过大而崩溃。虽然很少有用户能够在崩溃前分享他们对平台的体验，但上海观察报的一名记者分享了与Moss互动的详细描述，并表示聊天机器人的英语比中文更好。该团队负责人、复旦大学计算机学院教授Qiu Xipeng表示，Moss与ChatGPT的主要差距在于，Moss语言训练中投入的参数数量比ChatGPT小一个数量级。 . “虽然还有很大的改进空间，但Moss的出现证明中国研究团队有能力克服开发类似ChatGPT产品的技术挑战，” Qiu解释说，并强调该项目得到了上海人工智能实验室的大力支持。 Moss开发的基本步骤与ChatGPT相同，包括两个阶段：自然语言处理训练和理解人类意图训练。在ChatGPT的第一个训练阶段，OpenAI收集超过数十万的人类查询，并请各行各业的专业标注人员撰写回复。然后将这些数据输入其数据库，以帮助ChatGPT逐渐理解各种人类提示。复旦大学团队采用了不同的技术方法。通过允许Moss与人类和其他AI模型交互，它的学习和建模速度得到显着提高。因此，它的自然语言训练是在比ChatGPT更短的时间内完成的。 Qiu解释说：“Moss和ChatGPT的区别主要在于自然语言模型的预训练阶段，Moss的参数数量远少于ChatGPT，而在任务完成和知识储备方面还有很大的提升空间。” 在公测阶段，会在征得用户同意的情况下收集数据和用户反馈，以提升Moss的对话能力。除了对话，Moss未来还将拥有更多的能力，比如绘画、演讲、作曲、教学，甚至可以协助科学家进行更高效的科学研究。目前，Moss的一个主要缺点是它对中文的理解。这主要是由于用于培训的中文网页内容杂乱无章，例如断断续续出现的广告。因此，复旦大学自然语言处理实验室正着力筛选中文文本内容，为下一阶段的模型训练做准备。然而，在这类AI聊天机器人正式进入黄金时段之前，显然还有许多问题需要解决。#ChatGPT火爆全网#

圈内人2023-02-22

盘点「AI+Web3」概念最新融资项目,哪些是百倍机会？

AI 的「军备竞赛」。微软重金砸向 OpenAI，谷歌发布企业级紧急预警，应对性推出了自己搜索型聊天机器人巴德（Bard），更有 Databricks、Cruise、Grammarly 等一众 AI 概念企业估值超过百亿美元，并引发了从软件到底层算法，以及硬件芯片等多个层面的竞争，可以说 2023 的开年就充斥着一股「火药味」而 AI 的百搭性，给它绘制了一幅更为宏大的应用场景，与生物技术、计算机视觉、语言处理、Web3、物流、农业科技等方面的结合，能展示出了一种科幻般的畅想。据普华永道的估计，未来在 AI 的推动下，到 2030 年，AI 将为世界经济贡献 15.7 万亿美元，累计推动全球 GDP 增长 14% 。本文主要关注 AI+Web3 领域，从 2023 年最新的融资项目中寻找这一概念的项目，助你寻找 Alpha Trusta labs 投资机构：SevenX Ventures、Vision Plus、HashKey 等融资金额： 300 万美元 + Trusta labs 是一家链上数据分析公司，其核心产品为 TrustScan，弥合链上原始数据与洞察 DID 声誉特征的需求之间的差距，通过 AI 技术为引擎，为 DI D 主体在 Web3 世界的声誉提供深度分析和评估，涵盖女巫攻击、欺诈风险、信用评分等。根据其官网披露，目前 TrustScan 已经检测出了超过 100 万的女巫地址 Botto 投资机构：Variant Fund 融资金额：未公开 Botto 是一个通过 DAO 治理的生成艺术社区。Botto 引擎使用了 Stable Diffusion、VQGAN + CLIP、GPT-3 等多种模型，根据文本生成艺术图像，每周，会根据社区不同艺术倾向、审美风格等要素，预选出 350 张图像呈现给社区进行投票，将最受欢迎的图像铸造为 NFT，并最终在 SuperRare 上进行拍卖，以此获得收入并对 Botto 引擎进行训练。目前，参与社区的治理需要一定的 Token 或者 Pass 卡从本质上来看，Botto 是 AI 生成艺术 NFT 与 DAO 治理的结合体，杂糅了 AI 的概念，也融合了 NFT、DAO 和代币经济学等方面的内容，能否维持社区长久且稳定运营也其考验着治理者的智慧 Mawari 投资机构：Blockchange Ventures、Decasonic、Accord Ventures、Abies Ventures 等融资金额： 650 万美元 / 种子轮目前，Mawari 正在构建名为 Mawari Network 的产品：一个基于 Web3 原则设计的去中心化 3D 和 XR 内容交付平台，也是一个分布式内容交付和收益共享网络。旨在通过压缩、AI 机器学习和区块链等技术满足实时 3D 渲染和流媒体传输拥堵等问题，以实现 3D 元宇宙并进一步扩展至 XR 设备中，希望将 Mawari 打造成为元宇宙中的 Akamai（全球知名的内容交付网络服务提供商）就其发展愿景来说可以说非常宏大，所面临的技术难度同样也不小，不过，由于项目官网所展示的信息极其有限，如果想要对项目进行更全面的评估，需要等待项目方公布更多的信息 Plai Labs 投资机构：a16z 融资金额： 3200 万美元种子轮 Plai Labs 的定位是 Web3 和 AI 社交平台。两位创始人 Chris DeWolfe 与 Aber Whitcomb 曾是社交媒体平台 MySpace 和游戏工作室 Jam City 的创始人，都是连续创业者，他们计划通过 AI 和 web3 来构建下一代社交平台，供用户一起玩耍、交流、战斗、交易和冒险而 Champions Ascension 是由 Plai Labs 推出首款多人在线角色扮演游戏，游戏以马西纳的传说为蓝本，让玩家带着他们的宠物在元宇宙漫游参与活动，此外 Plai Labs 还在构建一个 AI 协议平台，该平台将帮助处理从用户生成内容（UGC）到匹配到 2D 到 3D 资产渲染的所有内容一个人的加密道路总是那样坎坷你需要加入一个由一群志同道合的人组成的队伍期待你的加入。公粽耗;老陈区块笔记来源：金色财经

金色财经2023-02-22

比特币“新文化“运动促Web3繁荣推动牛市三大新叙事

，微软向 ChatGPT 的开发公司 OpenAI 投资 100 亿美元，并将其集成到必应，随后微软必应的全球下载量激增 10 倍。数字媒体Buzzfeed宣布计划使用OpenAI的技术协助创作内容，随后股价暴涨近120%，谷歌、百度、阿里巴巴等国内外大厂纷纷布局，加密市场也闻风而动。下图展示了目前AI+区块链相关概念排名前八的项目，从图中涨跌趋势可以看出，相关概念都已经历了一轮大涨，目前处于调整阶段。从长远看，区块链+AI还需要进一步发展，而未来前景非常广阔。新周期开始，后续行情如何发展此前，我们对于行情的发展主要关注链上数据、减半周期以及宏观数据等维度，我们认为加密市场底部确认，并开始走向新周期。在进一步研究加密市场内部的新变化后，我们更加确认新周期的开始。那么，后续加密市场行情将如何发展呢？本文认为，此前我们在《周期为鉴，比特币2023年还能涨多高？》一文中的观点目前仍有参考意义价值：本轮加密市场反弹并非存量博弈，而主要由机构增量资金驱动，很多加密大V低估了机构对比特币的投资热情；从2018-2019熊市看接下来可能发生的事情，BTC的上涨从周线来看像极了2019年4月的反弹，山寨真正爆发的机会可能会在BTC突破重要的压力位(25000)后迎来狂欢。 CryptoChan（@0xCryptoChan）发推表示：【2023小牛系列】简单刻下2019年，当前小牛中继，走势稳定。在随后几天其又连续发表一些链上数据，从图表中看BTC仍有上涨空间。 Willy Woo（@woonomic）2月21日发推表示，Bitcoin 的基本面正在回升。Fundamental Strength Indicator不再过热并开始上升（FSI追踪17个基本面和技术指标的强度），如果价格远高于 25k，我们可能会出现轧空。作者：比推BitpushNews Asher 来源：金色财经

金色财经2023-02-22

深度解析对比中国和硅谷的AIGC赛道

。顶级的西方AI机构谷歌、Meta还有OpenAI当然也榜上有名。值得一提的是，除了英美之外，虽然以色列有AI21，加拿大有Cohere，只有中国有多家机构在研发AI模型。中国企业近几年在自主研发上下的功夫也为AIGC产业打下了基础。比如，百度的飞桨PaddlePaddle和华为MindSpore开源框架。这些框架和国外常用框架（比如TensorFlow和PyTorch）的不兼容可能会限制国产框架的发展，但是例如Ivy这样的框架转换器或许能成为中西方AI框架的桥梁。在社区层面，在2013年开发出来的Gitee成为了号称“中国GitHub”的开源技术社区。如今，很多大模型都在Gitee上开源，比如中科院的紫东太初大模型。Gitee社区也吸引到了超过800万开发者用户。可见Gitee社区和国产框架都成为了中国AIGC发展不可或缺的软件设施。在硬件层面，国产的芯片也称为了训练AIGC模型的常见之选。在训练2000亿参数的超大盘古模型的过程中，来自华为的团队调用了超过2000块华为昇腾910芯片。而2600亿参数的百度ERNIE 3.0 Titan还有千亿参数紫东太初模型也是在华为昇腾系列的芯片上训练出来的。 AIGC模型十大开发机构从预训练语言模型的参数量来看，很多中国的模型其实并不比西方逊色。但是站在用户体验的角度，ChatGPT确实要领先于中国的语言模型，还有西方其他公司的模型。中国的开发者总能够赶上西方的领头羊，但是这个技术追赶的过程却需要2-3年。比如，OpenAI在2020年6月推出GPT-3模型，中国的智源、华为、百度在差不多一年之后才研发出了体量与之相当的模型，又用了一段时间才让模型的技能和GPT-3相媲美。预训练语言模型参考量在一定程度上，中国的AIGC底层技术也受益于西方的开源运动。在StabilityAI发布Stable Diffusion模型之后不久，国内的IDEA研究院封神榜团队很快就训练出了名为“太乙”的中文版Stable Diffusion。与原版的Stable Diffusion不同，太乙Stable Diffusion可以更好地理解中文的语言文化环境。蓝海vs红海：中美AIGC的发展阶段在之前的一篇文章里，我们分析过美国的AIGC产业，提到了希望很多AIGC垂直领域已经杀成了一片红海。比如，文案编辑和市场营销领域的文字生成类产品已经有数十家创业公司在做了。图像生成类的产品在Stable Diffusion和DALLE-2出现之后也迅速开始卷了起来。然而，中国的AIGC产业大多还是一片蓝海。两张市场地图对比不难看出中国的AIGC公司要比西方少得多，有些领域甚至还没有出现很多初创公司。中国的AIGC市场地图西方的AIGC产业是不是比国内要拥挤很多？这一方面是由于中国的底层技术要比美国落后几年，还不足以支持商业化落地。就在几年前，李开复老师在《AI Superpowers》一书里指出，中国虽然在AI技术层面不及美国，但是在应用端却走在了美国的前面。或许这一说法适用于预测型AI（“predictive AI”，比如人脸识别、推荐算法）的时代，但是在生成型AI（“generative AI”）的时代，应用和底层技术结合得更紧密，中国在应用方面也可能要追赶美国的步伐。中国在应用层的滞后也是由国内B2B产业的特性决定的。西方的文字和图像生成类产品主要都是面向2B的市场的，而中国的B2B市场要比西方小很多，中国企业往往不愿意在软件上花钱，而更愿意去购买服务。这就极大地降低了初创公司想要进入2B类文字、图像生成SaaS赛道的意愿。我们未来在国内可能看到企业打着卖服务的旗号卖软件--用户的体验和买服务无异，而后端的服务却是由AI软件提供的。另外，与美国横向SaaS模式不同，中国的AIGC的SaaS很有可能会采取纵向的发展模式。这种模式的特点在于，聚焦于特定的应用领域，比如电商、短视频、金融，而不是追求产品的通用化。这种发展模式弥补了中国在模型通用能力上的不足，也利用了在垂直领域积累的大量的专业数据。同一个科技，不同的垂直应用中国市场的独特性也决定了中国会发展出和西方不一样的AIGC生态系统和不一样的垂直应用。这意味着中国的AIGC应用虽然比美国慢了一步，但是简单粗暴的“复制到中国”（“copy-to-China”）模式并行不通。还是拿文字生成领域来讲，中国高质量的数据集少、市场营销以视频形式为主、企业不愿意在软件上花钱，这就意味着类似于美国的Jasper.ai和copy.ai这样的文字生成的通用SaaS，在中国就很难获得很大的2B市场。中国文字生成产品主要在做2C的业务，并且业务的性质也和美国很不一样。学术类写作、英文写作还有翻译成了中国文字类AIGC产品的重点。众多产品都提供这种服务，比如火龙果写作、秘塔科技还有写作狐。在2B领域，中国的初创公司选择了专攻垂直领域，而不是追究产品的通用性。一个典型的例子就是澜舟科技。在研发出了孟子大模型之后，澜舟科技并没有继续追求模型的通用性，而是专攻金融领域的NLP分析服务。中国的AIGC的另一个独特之处就是在AI视频领域有着比较强的竞争力。特别是虚拟人和短视频方面，中国的公司更加懂得结合实用性和娱乐性，而西方的公司的产品往往只有实用性。我们就拿中国的小冰和英国的Synthethia虚拟人公司来做个对比。Synthethia做出来的虚拟人跟普通公司白领无异，而小冰生成的万科虚拟员工崔筱盼却长着一副明星脸。中国的虚拟人产业近几年逐渐人们的视野。不论是清华大学首位虚拟学生“华智冰”，还是冬奥会上谷爱凌的虚拟分身，每次虚拟人的亮相都能够引起舆论关注。比起专注于2B赛道的西方公司，中国的AIGC公司因为要做2C的业务，所以特别懂得吸睛引流。咪咕的谷爱凌虚拟人分身在2022年冬奥会上首秀虽然目这个产业的商业模式还不成熟，但是技术上一旦有了突破，中国公司的市场营销能力将成为其强大的国际竞争力。但与此同时，中国在AIGC开发工具领域的初创公司甚少，比如在AI代码生成，还有零代码、少代码的工具领域基本上没有什么创业公司。这可能是因为开发工具领域语言、文化隔阂小、政策约束少，像GitHub这样的西方公司可以比较容易进入中国市场。而中国企业在B2B、B2D产品制作能力上的不足也让中国的开发工具产品很难和西方大厂竞争。中国的AIGC将何去何从？说了这么多，我们在最后想对中国的AIGC产业做出三大预测，供大家参考。一是，中国会重点发展AIGC的底层技术，形成自主的模型和基础设施。近些年美国政府对华的一系列科技制裁，让国内的各大公司担忧自己哪一天会不会也成为美国的打击对象。想要维持AIGC领域的发展，中国的企业和学术研究院必须要投入更多的研发费用，投入到真正的核心技术研发上，形成独立的产业链。二是，由于中国国内市场的局限性，出海是很多2B的AIGC企业的必然之选。在AIGC领域，已经有一些初创公司打造出了国际化的企业形象，进入了东南亚、欧洲、北美等海外市场。AI语音助手创业公司赛舵科技研发出了多语种的AI语音生成系统，涵盖了超过20种东南亚语言和方言。而高领资本和GGV投的AI模特公司ZMO.ai在中国成立，相继在美国和加拿大成立了办公室，打入北美市场。 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特 ZMO.ai生成的AI模特三是，政策监管和法律伦理问题将成为AIGC发展的一个重要挑战。去年12月，国家互联网办公室发布《互联网信息服务深度合成管理规定》，进一步规范AIGC产出的文字、图像和视频内容，规范了个人信息在深度合成中的应用。此前，不少AIGC公司都陷入了侵犯产权、个人信息和产出虚假内容的尴尬境地，包括OpenAI的代码生成软件Codex也因为抄袭GitHub开发者的代码而被告上法庭。如何能在发展技术的同时，遵守法律法规、伦理原则，成为AIGC企业面对的一大难题。写在最后硅谷之外，中国的AIGC产业已经开始崛起。不论是从技术发展还是投资创业的角度来看，中国的AIGC产业相当活跃。中国的AIGC公司面临着和西方公司同样的挑战，比如寻找成熟的商业模式、发展下一代AIGC技术，还有遵循法规伦理。与此同时，中国的AIGC也要面对额外的压力，比如美国政策的打击还有技术层面的不足。跟互联网和移动手机时代一样，中国的AIGC生态必定和西方不一样。当美国的AIGC公司重点发展B2B业务的同时，中国公司很有可能会首先进入电商、物流还有大消费市场，并且很有可能在国际市场上和西方企业一争高下。中国的AIGC还处于萌芽期。未来，AIGC产业必将改变我们的生活，中国企业也一定能够加入这股浪潮。注：本文作者为硅谷Leonis Capital风险投资基金Jenny Xiao (肖文泉) 和Jay Zhao 来源：金色财经

金色财经2023-02-22

ChatGPT成功背后的三大原因探索

nsformer）风靡整全球，其是美国OpenAI 开发的聊天机器人程序，2022年11月底推向市场试用，2023年年初微软宣布对OpenAI进行数十亿美元的投资，并宣布将ChatGPT技术引入必应搜索中。微软投资2月微软推出了整合 ChatGPT-4 的全新必应(Bing)搜索引擎，初始名为Sydney的聊天机器人，其强大功能。来源：金色财经

金色财经2023-02-22

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