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"家在中国·长宁文化经贸交流会"在上海圆满举办 FX168财经集团总裁江泰与各界精英齐聚一堂

主办，携手加拿大华人联合总会、浙江大学人类学研究所、曼彻斯特大学中国中心主动作为，促进文化交流、经贸交流的同时，让更多的海外华侨华人深度了解长宁文化底蕴和产业优势，搭建海内外企业家对话平台，增进了解，建立友谊、实现合作。上海市长宁区人民政府副区长廖光洪，沈阳市侨联党组书记、主席张梅，中德创新研究院院长刘奇，加拿大华人联合总会会长牛华出席活动并致辞。联合主办方长宁区海外联谊会副会长、长宁区侨办主任、台办主任陈丰出席会议。在城市推介环节，长宁区发展和改革委员会副主任黄兆铭从区位优势、战略机遇、优质资源、营商环境等维度作区域主题推介。全国政协常委，民建中央原副主席，第十三届上海市政协副主席，上海公共外交协会会长周汉民在主题演讲中指出创新已成为引领发展的第一动力，上海正全力建设国际科创中心。浙江大学马一浮哲书院教授吴根友在《"厚德载物"与"文化中国"的包容精神》的主题演讲中阐述中华优秀传统文化的智慧结晶及其现代价值，强调其对世界和平与发展的重要意义。浙江大学求是特聘教授、人类学研究所所长梁永佳在《华夏文明与华侨华人》的主题演讲强调华夏文明与华侨华人的关系，提出了"文明中国"的概念。呼吁学界加强对海外华人的研究，特别是对新移民现象的关注。他指出，中国已成为世界大国，人文社会科学学者需要提供更多关于域外华人的知识支撑，以更全面地理解中华文明的多元性和一体性。杰克科技创始人、董事长阮积祥在演讲中谈到杰克历经近30年跨越全球化增长的四个阶段，从最初国际贸易的觉醒到实施国际化战略奠定隐形冠军的行业地位，从打赢全球巅峰之战到赢下全球领航的全球格局之战成为行业绝对的领导者，全球14个研发中心，研发投入行业第一，发明专利连续10年行业第一，产销连续14年全球第一。英雄电竞联合创始人兼首席运营官郑夺在演讲中介绍由于电子竞技文化所具有的区域性、独特性和国际性，目前电子竞技已经成为链接全球的新文化，而中国市场贡献了全球电竞市场收益的三分之一，是全球最大的电竞市场。圆桌论坛环节，全国政协委员、纽思达律师事务所管理合伙人魏青松，华联会执行会长、FX168财经集团总裁江泰，欧美同学会长宁分会会长、英国曼彻斯特大学国际教育中国区董事总经理傅潇霄，春峰里资本董事长石克卿博士，依据各自所在行业和海内外投资发展经验，围绕中资企业如何把握全球化机遇以及文化对经济发展的影响及推动作用分享观点。联合主办方长宁海外联谊会负责人表示，"家在中国·文化经贸交流会"在长宁举行，很有意义，也饱含深意，我们想以"家"的文化，来为长宁经济发展注入新动能；以"家"的情怀引领经济前行；以文化经贸往来，共筑经济发展新未来。同时"家"也是家国情怀，是海外华侨华人与我们联系的纽带，"家文化"与"经贸交流"的融合发展，相信会对经济发展有积极的促进意义。

FX168活动资讯 2评论2024-11-07

a16z 的员工都在读什么书？

息等主题——同时教授概念框架并将该领域人类学化。” Henry Hazlitt的《经济学一课》 “充满了关于基础经济学的见解和思考。” Peter Robison的《盲飞》 “这是最完整的波音公司商业史，展现了它如何从一家广受尊敬的工程公司逐渐衰退，失去了安全和质量上的良好声誉。” Scott Page的《模型思维者：你需要知道的让数据为你工作的方法》这本书教授了一系列数学模型，从网络到马尔可夫链到信号传递，并展示了它们如何应用于数据集。这听起来可能非常枯燥——事实并非如此。Page 展示了如何在现实世界中使用这些思维模型，并论证了由于任何一个模型都是对现实世界的糟糕模拟，我们需要多种模型来导航我们的生活。 Rick Rubin的《创意之道：一种存在方式》 “一堂将创意过程融入生活的大师课。不管你是在创作音乐、写作、绘画、编程还是投资科技：要对新点子保持开放态度，愿意实验，并准备好跨越失败。简洁、易懂、发人深省。” Greg McKeown的《精要主义：追求更少但更好》 “这本书向我介绍了‘时机’的概念。古希腊人有两个表示时间的词——一个是‘chronos’，即我们熟悉的线性、按时钟测量的时间。第二个是‘kairos’，代表机会时刻或‘正确’的时间，只能通过活在当下体验到。‘kairos’是一个在决定性或有意义的时刻发生的无时间的时间。我们都无法改变‘chronos’（尽管有时希望时间过得快些，有时希望慢些），但我们都可以增加活在‘kairos’中的时间。这是一本较早的畅销书，值得重读。” David McCullough的《伟大的桥梁：建造布鲁克林大桥的史诗故事》 “McCullough 是一个详尽的研究者，他知道如何编织叙事。他对 19 世纪最伟大工程成就之一背后的非凡努力的叙述，适合任何对创新、技术和大胆领导感兴趣的人。这是一曲意志的赞歌。” William Zinsser的《写作以学习》 “我最近了解到《写作的艺术》这本写作圣经的作者还有另一本关于写作的书。如果你只读一本，那就读《写作的艺术》，但如果你是 Zinsser 的超级粉丝，像我一样，那就两本都读。这本续集充满了爱因斯坦、达尔文等大师们清晰、简洁、有力的写作样本。他的论点是，任何人都可以通过用简洁的语言写作来学习任何学科——无论多么复杂。这是一个美丽的信念，因为它是真实的。” Emily Monosson的《枯萎：真菌与即将到来的大流行》 “这是一本开放思想和发人深省的书，不仅仅是要让你对真菌大流行感到恐惧，而是让你思考进化竞争以及各种生物与有时灭绝它们的真菌之间的战略斗争。” Adrian Tchaikovsky的《时间的孩子》《时间的孩子》是科幻与进化生物学的完美结合，带领读者踏上一段跨越时空的史诗之旅。这部小说探讨了文明的兴衰、生命的韧性以及人类求生追求的意外后果。要让史诗级的硬科幻小说既具智力刺激又情感动人是非常困难的，但这本书做到了。它将激发你的想象，并在你读完之后长久萦绕心头。 Sid Meier的《回忆录！：一生在电脑游戏中》 “《文明》及其他数十款电脑游戏的创造者回顾了他和合作者们如何打造了历史上最伟大的游戏系列之一。《回忆录》不仅追溯了计算机硬件、图形、AI和游戏设计的历史，还充满了对有抱负的企业家和创作者的顶级建议。同时，这本书也幽默感十足。” 赵宇飞的《图论与加法组合：探索结构与随机性》 “我的朋友赵宇飞写了一本精美、充满活力的书，讲述了组合学中结构从表面随机中出现的现象，反之亦然。这本书是该领域的有趣介绍，涵盖了从Szemerédi定理到卡牌游戏SET的一切。” James C. Scott的《逆流而上》 “在《逆流而上》中，James C. Scott 颠覆了常见的文明逻辑：动物、植物和火驯化了人类；所谓‘野蛮人’的生活方式更干净、更健康，并作为国家的重要且经济必要的对立面出现；这些早期国家并未发展出税收——相反，通过征收地面上易见的驯化谷物来向农业者征税的能力才导致了早期国家的形成。我们所依赖的经济、技术和政治系统都有相应的故事来解释它们的起源。” Numa Denis Fustel de Coulanges的《古代城市》 “古人的古人是怎么想的？我们理解并关注古罗马人、希腊人和印度人的历史和信仰，因为我们更容易接触到他们的著作。但我们对更早之前古人的信仰了解多少？也就是那些被古罗马人、希腊人、印度人、波斯人等所共享的原始印欧人的信仰，这些信仰构成了西方文明的基础。《古代城市》（1864）尽管年代久远，但令人惊讶地易读。它探索了基于古代文献和语言学基础我们可以推断的一切。是我所读过的关于西方文化发展直到基督教出现前最清晰的阐述。” Will Guidara的《无理的款待：给予人们超出期望的非凡力量》 “他在 Eleven Madison Park 餐厅工作了多年，是餐厅成功的重要原因。这本书阅读难度不高，但非常适用于我们的日常工作。也适用于政治领域。” Peter Nichols的《为疯子航行》 “这是关于第一次单人环绕世界比赛的精彩记录！比赛于1968-1969年举行，对民众广泛开放——这也是大多数参赛者没有多少经验的原因。冠军在312天内完成了比赛（当前的单人记录为42天）。我认为这与初创公司的创始人有很多相似之处：大多数人并不知道旅程的内容，他们必须在航行中修复船只遇到的问题，而对于某些人来说，旅程本身比最后的金钱奖励和荣誉更重要。” James C. Scott的《像国家一样看待：某些改善人类状况的方案为何失败》 “《像国家一样看待》让我对如何看待各个规模的组织运营清晰了一些。我一直在向任何经营初创企业、商业、社区的人推荐这本书。是的，你需要去中心化控制并鼓励基层创新——这些教训在区块链领域尤其适用。此外，本书的前半部分是关于早期官僚机构的精彩历史课。” 老子的《道德经》 “真理在你心中！” Alex Hutchinson的《忍耐：心灵、身体与人类表现的奇妙弹性极限》 “最近我读了很多探讨毅力和耐力的书。我特别喜欢作者在耐克2小时马拉松项目期间的幕后访问和关于痛苦的章节，其中提到自行车运动员Jens Voight和Eddy Merckx。” Matt Fitzgerald的《你想要多拼？：掌控心理战胜肌肉》 “多样的史诗比赛故事集合，包含精英运动员关于他们最具挑战性的比赛期间脑海和身体状况的深刻访谈。” David Oks的《现代饮食是生物安全的威胁》 “关于现代饮食如何以及为什么正在杀死我们的有趣且实用的分析。” 村上春树的《当我谈跑步时我谈些什么》 “村上的这本是引人入胜的回忆录，包含了对跑步和写作及其交集和对他生活影响的反思。” Des Linden的《选择跑步》 “我推荐这本回忆录。波士顿马拉松冠军Des Linden是一个宝藏，也是毅力的化身。” Hugh Wilford的《中情局：帝国历史》 “通过关键人物的行动讲述了该机构的新角度。” Frank Conroy的《停止时间：回忆录》 “这是关于成长的故事和对叛逆青春的回顾，尽管是真实的，却比 JD Salinger 的小说更让我着迷。” David Perkins的《φ、π、e和i》 “按顺序阅读很有趣，但翻阅更有趣。你永远不知道何时会发现你新的最喜欢的公式，这些公式包含了数学中最著名的一些数字。（例如，看看第89-91页！）” Annie Jacobsen的《核战争》 “Annie Jacobsen 利用顶级消息来源勾勒出世界各国的核能力和政策，置于对美国的假想攻击背景下。它在许多方面都是发人深省的，其中一个方面会让你彻夜难眠。” Robert Kurson的《暗影潜水员：两个美国人冒险解开二战最后谜团的真实故事》 “这是一个超级吸引人的（真实！）故事——我建议不要看封底（或提前了解任何关于这本书的信息），因为随着谜团同时展现在你和角色面前，这样会更有趣。” David Grann的《赌注》 “《赌注》讲述了探索时代在海上生存和关于人性的引人入胜的真实故事。” Ray Vukcevich的《格林奇》 “那是什么，在天上——是鸟吗？是飞机吗？不，这是《格林奇》——有史以来最‘格林奇’的科幻短篇小说！” Denis Johnson的《烟树》 “这部引人入胜的越南战争间谍惊悚片，巧妙地交织了一个新手CIA特工、一名迷途的海军陆战队士兵和一名传教的加拿大护士的故事，同时也是对美国历史、神话等的反思。” R.F. Kuang的《巴别塔》 “这是自《风之名》以来我读过的最美丽的书之一。它混合了《乔纳森·斯特兰奇与诺雷尔先生》的一些元素，加上《杀死国王纪事》和《哈利·波特》，以及《阿基里斯之歌》的致命美丽。故事令人心碎，把我击垮并泪流满面，但我仍然强烈推荐。” Robert Jordan和Brandon Sanderson的《光明回忆》（《时光之轮》系列第14本） “读到大约500页时，我开始积极避免阅读，因为害怕不可避免的结局和对该系列结束的悲伤，这个系列已经伴随我五年了。最后一战的慢慢积累和紧张是痛苦的，如果你不准备好经历数百页的沙漠跋涉和与巨魔的战斗，我不推荐阅读这个系列。Sanderson（在Jordan意外去世后接手该系列）在多个方面构建紧张感并解开最后的战斗，直到它最终在史诗般的结局中爆发。仁坂寿介的《拯救书籍的猫》 “这本温馨的读物既让人心痛又让人暖心。它充满了睿智的观察和智慧的建议，让我感觉像是一个逃避现实的安全港，而店主则逃避了自己的迷宫。任何爱书的人都会在这些页面中找到自己的映射。 Percival Everett的《詹姆斯》 “在看了电影《美国小说》（改编自他早期的小说《抹去》）后，我拿起了 Everett 的新小说《詹姆斯》。我没有失望。《詹姆斯》是一部有灵气的作品。Everett 的风格充满讽刺、同情和活力，完美致敬了马克·吐温，其灵感来自《哈克贝利·芬恩历险记》。” Dennis Lehane的《小慈悲》 “非常适合沙滩阅读—— Dennis Lehane 发挥出了他的最佳水平。” 高木彰光的《能面杀人事件》 “一部悬疑小说，具有多层次的作者-叙述者-侦探结构，其创新性和独特性堪比阿加莎·克里斯蒂的开创性小说《罗杰·艾克罗伊德谋杀案》。与其他本格推理小说一样，解决方法依赖逻辑——所有证据都写在书中。然而，即便如此，当故事复杂地达到几乎诗意的高潮时，读者仍会感到困惑。” Mick Herron的《慢马》 “那些不能被解雇但又不再适合A组的军情五处间谍会怎样？这些不合格者被遣送到斯劳屋，在那里他们从事最糟糕的间谍工作——直到他们辞职或退休。在这部创意十足、聪明有趣的间谍小说中，当绑架事件演变成致命的阴谋时，这些所谓的‘慢马’发现自己重新回到了聚光灯下。” Joanna Faber和Julie King的《如何让小孩子听话：2-7岁儿童生活生存指南》 “我是 web3 中思维模型的支持者。然而，当我寻找育儿的等效思维模型时，我无从入手。这本书提供了几种框架和战术工具来解决冲突、处理情绪，我最喜欢的是如何让孩子们及时而不紧张地从一个活动转移到另一个活动的部分。” 来源：金色财经

金色财经2024-07-02

李开复：用好AI 3C 指南，找到“生而为人”的真正意义

的信仰，他在信的末尾写到，“AI 是对人类学习历程的阐释，对人类思维过程的量化，对人类行为的澄清，以及对人类智能的理解… AI是人类认识并理解自己的最后一里路，我希望加入到这个全新绽放、充满前景的未来科学领域”。李开复曾于1988年发明黑白棋人机对弈系统“奥赛罗”，击败了人类黑白棋冠军，这也是机器第一次击败人类冠军；他还于1992年发明苹果第一套语音系统Casper（演变成现在的Siri）。1998年，他创办了微软中国研究院（微软亚研前身），为中国培养了大批AI精英；2009年他创办创新工场，敏锐捕捉了从AI 1.0时代到AI 2.0时代的10多家AI独角兽公司。李开复坦言，去年创办零一万物是看到了AI 2.0时代的机会。他在演讲中以数据说明，近两年来大模型模型性能加速提升，AI已超过人类平均水平，有望在2025年超过博士水平，并在数年后迎来奇点爆发。由此带来一个大众普遍关心的问题：在AI时代每个人应该怎么办？李开复表示，随着AI智能的涌现，未来各行各业将经历“Human+AI”与“AI+Human”两个阶段的变革。“Human+AI是半自动阶段，AI+Human是全自动阶段。”李开复解释，在这两个阶段普通人有不同的应对策略，他总结为“3C指南”。 “Human＋AI阶段，AI就像哈利波特的魔杖，用好它就能办好很多的事儿；AI＋Human阶段，AI是力大无穷的灯神，但是还得是听阿拉丁这个总司令的调遣。”李开复说。在“Human+AI”半自动阶段，人们应当积极学习AI技能，把AI当做Co-Pilot（特助）、Co-Producer（专家）和Co-Partner（伙伴）。 Co-Pilot（特助）能帮你把本质工作做得更深、更好，比如帮你做好要点明确、排版精美的PPT，而Co-Producer（专家）则是横向扩大你的能力半径，比如文科生可以通过AI工具写代码等等。零一万物开发的AI工作平台“万知”已具备上述能力。Co-Partner（伙伴）则能帮提高你的EQ能力，扩大你的社交半径，还能提供一定的情绪价值。在“AI+Human”全自动阶段，人们需要找到自身独有的价值，例如以科学家、艺术家为代表的金字塔尖精英（Commander），以手工业者为代表的职业工匠（Craftsmanship），以心理医生为代表的关注人类情感诉求的职业（Compassion）。在这个阶段，AI已经变成了力量强大的灯神，但是还得听阿拉丁这个总司令的调遣。用好AI，每个人都有机会走向金字塔尖。但值得注意的是，职业工匠类和情感诉求类的职业很难被替代。李开复以修水管为例，修水管其实是在物理世界中很灵巧且精细的手工活儿，水管形状五花八门，环境也千变万化，这些非标化的因素让水管工等职业工匠在全自动AI阶段，也很难被取代；关注爱和温度的职业（Compassion）比如心理医生、伴侣也很难被取代，人与人之间的有温度的链接是冰冷的机器难以比拟的。李开复表示，AI将我们从日常重复性的工作中解放出来之后，人类需要重新思考“生而为人”的真正意义。工作在一定程度上是工业时代留下的魔咒，将人类禁锢到了无趣重复的流水线上；在AI 2.0时代，用好3C指南，人人都可以成为AI的主宰，每个人都可以挥动手里的AI魔法棒、用好AI神灯，用AI魔法打破工作魔咒，做最好的自己，一起创造AI时代的文艺复兴。 “人工智能技术本质上仍然以人为本，让通用人工智能普惠各地、人人受益正是零一万物的愿景。”李开复说。本届大会以“Club聚会”为主要形式，人工智能是其中的重要话题。除李开复外，极客公园张鹏、面壁智能李大海与知乎人工智能领域答主张俊林、苏洋，展开先锋对话，共话大模型产业。知乎2023年度新知答主也在线下共聚，共创一场跨行业、融合专业与趣味的内容嘉年华。

金融界2024-06-29

Galaxy：从投机到实用——读懂加密货币的用例

及（3）为模型精细化提供反馈。通过强化人类学习进行调整。存储和文件共享云计算为企业和组织提供托管数据存储和共享计算存储服务，降低运营数据中心的成本和复杂性。虽然被广泛采用，但领先的中心化云提供商（例如 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud）有着丰富的安全事件和隐私风险历史 - 他们采用掠夺性定价策略，从云存储的用户数据中获取巨大利润，并遭受停机导致生产力损失高达 2 万亿美元。去中心化存储是确保存储云和节点运营商符合支撑 Web3 的去中心化原则的关键基础设施。这些协议旨在通过在抗审查性、弹性（数据冗余；消除单点控制/故障）、安全性和隐私以及运营效率（例如成本和数据检索）方面进行竞争来解决与中心化提供商相关的许多问题。 IPFS（星际文件系统）使用户能够跨中心化或分布式数据存储系统存储和检索经过加密验证的内容。 Filecoin 和 Arweave 是去中心化存储平台，提供抗审查的数据存储和访问。 Filecoin 根据存储的数据量和持续时间以租赁模式向客户收费，而 Arweave 则提供永久数据存储。除了提高数据弹性之外，去中心化存储和文件共享的其他用例包括内容协作（包括去中心化科学）、选民数据的安全性以及作为训练人工智能模型的原始数据。展望虽然许多加密应用程序和用例仍然相对较新，并且在过去几年中受到关注，但底层公链和相关基础设施已经存在了更长时间。随着基础设施层的不断完善，更多的应用程序将被开发出来，并释放出更多的实用性。仅去年一年，行业在速度、规模和网络弹性方面就取得了重大进展。正在进行的技术研究领域主要集中在隐私（即将敏感信息与透明的公共区块链分离）、可组合性和互操作性上——所有这些都应该解锁新的应用程序实用性并增强加密经济的潜力。由于迄今为止采用或有效性有限，某些具有明显有益价值主张的用例尚未包含在本演示中。其中包括治理、供应链管理、医疗保健和票务/活动中的应用程序，这些应用程序必须解决监管清晰度或社会协调挑战，才能成为有效的加密货币用例。然而，随着个人和企业对其他指定用例更多地接受加密技术，许多采用的阻力预计会得到缓解。此外，随着时间的推移，中心化服务提供商不可避免地会面临中断，去中心化的价值应该变得更加清晰。随着世界经历数字革命，社会越来越重视赋予个人权力，特别是在感觉被旧世界剥夺权利的年轻一代中。加密货币定位于技术和文化的交叉点，通过提供更公平、自由和高效的系统来满足他们的需求。来源：金色财经

金色财经2024-05-14

终极玩法：蹦极，跳伞，潜水，见识“狂野”温哥华！

的，除了美丽的校园、裸体海滩以外，还有人类学博物馆和UBC植物馆。水肺潜水与海洋的亲密接触，你将看到一个完全意想不到的世界，潜水不能有呼吸系统疾病，否则到了水下强大的水压就能让你彻底失衡，尤其是到了水下比较深的地方，会很危险。不过这真的是很刺激，挑战过的人估计可以拿它炫耀一辈子没问题。加拿大BC省的海水能见度高、生物多样性丰富，是仅次于红海的潜水圣地。图自：dailyhive 西温哥华的Whytecliff公园和斯阔米什的Porteau Cove是BC省最好的两个潜水点。 Whytecliff Park公园 Whytecliff Park公园位于西温哥华的马蹄湾旁，公园海水围绕形成一条风景秀丽的海湾。海湾右侧悬崖高高突出于海面，左侧则有平缓的卵石滩，在低潮位时可经过卵石滩爬上小岛，登高观赏海景。这是加拿大第一个海洋保护区，所以禁止渔猎活动。因离市区近，设备完善，还有贴心的为潜者设置冲水龙头，有浅斜坡沙滩也有深达100公尺的峭壁，适合初学OW到技术潜水Tec，是温哥华最热门的潜点，所以很多潜水课程都到此上课，每逢假日必有潜客，即使冬天也很热门。图自：whytecliffpark Porteau Cove Porteau Cove是一个省立公园，坐落于加拿大BC省的Squamish附近，是北美峡湾的一部分。这个公园有一个面水的营地，还能看到周围环绕的群山。一艘古船被沉入水中，给水肺潜水者们提供了一个不错的地方，也吸引了很多海洋生物聚集于此，我们还看见了海狮呢。攀岩温哥华周围有许多著名的攀岩景点，其中包括：斯塔瓦姆斯酋长（Stawamus Chief）：这是世界上最大的花岗岩单体之一，被攀岩者亲切地称为“酋长”。位于斯阔米什，是攀岩爱好者们的热门目的地之一，提供了各种难度和类型的攀岩路线。图自：hikeinsquamish 香农瀑布（Shannon Falls）：不仅是一个迷人的瀑布景点，香农瀑布也是攀岩者的天堂。这里有一些经典的攀岩路线，让人们可以在攀登的同时欣赏美丽的自然风光。图自：dailyhive 默林省立公园（Murrin Provincial Park）：这个公园位于斯阔米什附近，是攀岩爱好者们的聚集地。公园内有各种难度的攀岩路线，适合不同级别的攀岩者挑战。斯莫克悬崖（Smoke Bluffs）：位于斯阔米什市中心附近，是另一个受欢迎的攀岩区域。这里拥有数百条攀岩路线，从初学者到专业爬手都能找到适合自己的路线。图自：exploresquamish Chek 峡谷（Chek Canyon）：这个峡谷位于斯阔米什附近，是一个充满挑战的攀岩区域。这里有许多技术要求较高的路线，适合有经验的攀岩者挑战。乘坐海天缆车 Sea to Sky Gondola，加拿大最值得游的景点之一。景区有许多可玩的项目，坐缆车到山顶可以徒步在茂密的森林、或者玩惊险刺激又安全的铁索攀岩项目、冬天滑雪也是非常赞的！如果您一想到，坐上缆车10分钟内上到885米的山顶，雪山在白云缥缈中如人间仙境，脚下的豪湾（Howe Sound）如同仙池一般。徒步穿越沿海森林，穿过100米长的吊桥可到对面山上徒步，从不同的角度观看群山，山上有很多珍稀的动植物，时常有熊出没！景区最亮眼的体验项目便是铁索攀岩项目，铁索攀岩很安全，有专属的金属横档和电缆系统帮助攀岩，只要按照向导的指示合理使用挂钩是绝对没问题的。如果较为熟练的话，大概20分钟就可以从山腰爬到山顶，最长也就是一个小时也能攀爬上去。图自：seatoskygondola 想象一下，你的身后是山川森林。当克服恐惧，爬上高位，回望脚下的风景，感觉赢了全世界。尝试新东西很注重体验感，经此一役，花花爱上了攀岩，好想再来一次！洞穴探索温哥华岛是北美洞穴最集中的地方，拥有超过1100个有记录的洞穴。在这些洞穴中，植物和动物群落繁衍生息，它们在这种不分白天和黑夜的地下环境中找到了自己的生存空间。以下是一些著名的探洞景点：夸利科姆海滩霍恩湖洞穴（Horne Lake Caves Provincial Park）：位于温哥华岛东部，这个洞穴公园是加拿大最大的洞穴系统之一。游客可以参加导游领队的探险之旅，探索这些美丽而神秘的洞穴，欣赏晶体结构、古代化石等自然景观。图自：canadream Bowen Island Sea Caves：这些海洋洞穴位于邻近的鲍恩岛，距离温哥华市中心不远。游客可以乘船或划船前往，然后步行或划船进入这些海洋洞穴，探索其独特的地质景观。 Lighthouse Park：位于西温哥华的这个公园不仅有壮丽的海岸线和灯塔，还有一些海蚀洞穴可以探索。游客可以在公园内的小径上徒步，发现隐藏在悬崖和岩石中的海洞。图自：outdoorproject Roberts Creek Mandala Cave：这个洞穴位于罗伯茨溪（Roberts Creek）附近，是一个神秘而迷人的地方。游客可以通过徒步或攀岩的方式进入洞穴，探索其内部的地质结构和美丽的石灰石形态。这些探洞景点为探险者提供了难忘的体验，让人们有机会亲密接触大自然的神奇和壮美。在探索这些洞穴时，请确保遵循安全规定，并在有经验的领队或导游的带领下进行。人生总有几项“极限运动”是你一直想要打卡却因为害怕迟迟没有完成的。那么，是时候开始完成你的“人生冒险清单”啦！赶快收藏起来吧，全是干货！

加拿大乐活网2024-05-02

上交大高金金融MBA2025级招生启动论坛于沪深两地举行

协，但要有这份勇敢。"引用牛津大学社会人类学教授项飙的观点，倪海英老师勉励到场考生，"在交大高金，建立盘根、自洽的小世界，有底气地面对无力感。" 来源：金色财经

金色财经2024-03-13

AI在金融领域将如何影响投资？

达特茅斯会议上提出，定义为“使机器模拟人类学习、推理和自我修正等智能行为的科学和工程”。自那时起，AI经历了从早期的符号主义学习，到后来的机器学习，再到现在深度学习和大数据技术的快速发展，AI的能力和应用范围不断扩大，其在语音识别、图像处理、自然语言处理和机器学习等领域的应用已经成为推动社会进步的重要力量。 AI技术的发展，特别是在金融领域的应用，正在重塑金融服务业的传统业务模式，提高金融服务的效率和质量。AI可以帮助金融机构处理大量数据，提高决策的速度和准确性，同时，通过智能算法优化金融产品和服务，满足客户个性化的需求。在本文中，我们将深入探讨人工智能技术在金融领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展趋势，以期为金融行业的创新和发展提供参考和启示。 AI交易的影响及其在金融行业的应用在当今快速变化的金融领域，人工智能（AI）技术的革新不仅重塑了交易的本质，还为金融市场的参与者提供了前所未有的机遇。本文旨在探讨AI交易如何影响金融行业，以及AI技术在金融市场中的应用如何使得交易更加高效、安全和智能化。 AI交易，即通过人工智能技术进行的交易，利用机器学习、深度学习等方法，对大量历史数据进行分析，以预测市场趋势、执行交易策略。这种技术的应用，不仅改善了交易策略的制定和执行，还极大提升了交易效率和准确性，使得金融市场的参与者能够在竞争激烈的环境中获得优势。随着AI技术的不断发展和完善，其在金融行业的应用也日益广泛，涵盖了风险管理、资产管理、客户服务等多个方面。AI技术能够帮助金融机构更好地理解市场动态，预测未来趋势，为客户提供更加个性化的服务，同时也能够识别和管理潜在的风险，保障交易的安全性。在探讨AI交易的影响及其在金融行业的应用时，我们将深入分析AI交易的优势，如何通过智能化的数据分析和决策支持系统提高交易的胜率和效率，以及AI技术如何帮助金融行业应对挑战，开拓新的服务和产品。此外，我们也将讨论AI交易所面临的挑战和潜在风险，以及行业如何在确保技术发展同时，保持合规和道德标准。通过对AI交易的影响及其在金融行业应用的探讨，本文旨在为读者提供一个全面的视角，了解AI技术如何在现代金融领域发挥其革命性作用，以及这一切如何塑造金融行业的未来。 AI交易的概念与进展定义AI交易及其工作原理 AI交易指的是利用人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习算法，来分析金融市场数据、预测市场走势并自动执行交易决策的过程。在AI交易系统中，算法会通过分析历史数据和实时市场信息，学习识别市场模式和趋势。这些系统能够自主执行复杂的交易策略，比人类交易员更快地响应市场变化，从而在适当的时机买入或卖出资产。 AI交易的核心在于其能够处理和分析大量数据的能力，包括价格变动、新闻报道、财务报告等，以及其能够从这些数据中学习并做出预测的能力。通过不断的学习和调整，AI交易系统可以不断提高其预测市场变化和执行交易决策的准确性。回顾AI交易在金融领域的发展历程 AI交易在金融领域的应用并非一夜之间的现象，而是随着技术进步和市场需求逐渐发展起来的。早期的AI交易主要集中在简单的算法交易和自动化交易策略上。随着时间的推移，随着计算能力的增强和机器学习技术的进步，AI交易开始向更复杂、更智能化的方向发展。在21世纪初，随着大数据技术的崛起和处理能力的提高，AI交易开始得到快速发展。金融机构开始利用AI进行大规模的数据分析，以识别投资机会和风险。近年来，深度学习的应用使AI交易的能力进一步提升，AI不仅能够分析结构化数据，还能处理非结构化数据，如新闻报道和社交媒体内容，为交易决策提供更加丰富和深入的洞察。此外，AI交易也开始在金融产品创新中发挥作用，如通过AI生成的投资策略、风险评估模型和量化投资。AI交易的发展，不仅提高了交易效率和准确性，也为投资者提供了更多样化的投资选择和服务。总之，AI交易在金融领域的发展历程标志着金融技术的一次重大进步。随着AI技术的不断成熟和金融市场对新技术的接受度提高，预计AI交易在未来将继续展现出巨大的潜力和影响力。 AI交易的优势分析高效的数据处理与分析能力 AI交易系统的一个显著优势在于其对大量数据的高效处理和分析能力。传统的交易分析依赖于人工处理和解读有限的数据集，这不仅耗时耗力，而且容易受到数据量和处理能力的限制。相比之下，AI交易系统能够迅速分析数以百万计的数据点，包括历史价格数据、全球经济指标、公司财报以及社交媒体情绪等，从而为交易决策提供全面而深入的支持。改善决策质量：减少人为错误 AI交易系统通过自动化决策过程，显著减少了由人为情绪、偏见或误判导致的错误。人类交易者在面对复杂和压力大的市场环境时，可能会受到恐惧或贪婪的影响，从而做出非理性决策。而AI系统依据客观数据和预定算法行事，确保每一次交易决策都是基于逻辑和证据的，从而提高了决策的质量和可靠性。增强市场预测精准度利用机器学习和深度学习算法，AI交易系统能够从历史数据中学习市场模式，并预测未来走势。这种能力不仅限于识别和跟踪已知的市场趋势，更重要的是，它能够发现之前未被人类觉察的复杂模式和关联性。通过不断的学习和适应，AI系统能够提供更加准确的市场预测，为投资者带来潜在的盈利机会。 24/7不间断交易能力与人类交易者需要休息不同，AI交易系统可以实现全天候不间断的交易。这意味着AI系统可以即时响应市场上的任何变化，不会错过任何交易机会。对于涉及不同市场和时区的全球交易来说，这个优势尤为重要，确保了无论何时何地发生的市场变动，AI交易系统都能够立即采取行动。通过以上分析，可以看出AI交易在数据处理、决策质量、市场预测和不间断交易能力方面的优势，极大地提高了交易的效率和盈利潜力。随着技术的不断进步，预计AI交易将在金融领域扮演越来越重要的角色。 AI交易在加密货币行业的应用案例加密货币市场分析与预测在加密货币市场，AI交易技术被广泛应用于市场分析和趋势预测中。例如全球首家一站式AI交易平台3EX，利用AI技术，分析大量历史和实时市场数据，识别潜在的买卖机会。通过深度学习算法，3EXAI交易能够根据AI生成的交易的策略进行加密货币的自动交易，帮助交易者做出更加明智的投资决策。AI的应用不仅提高了预测的准确性，还能够快速响应市场突发事件，为投资者不断完善自己的交易系统。智能回测历史数据 AI交易技术在智能回测历史数据方面同样展现出巨大潜力。3EX平台利用AI技术对历史数据进行深入分析，测试不同交易策略的有效性。通过模拟过去的市场条件，AI系统可以评估特定策略在不同市场环境下的表现，从而帮助交易者优化其交易策略，减少未来交易的风险。客户服务与个性化策略 3EX平台通过AI技术提供更高效、更个性化的客户服务。AI系统能够根据每个用户的交易历史、偏好和风险承受能力，提供定制化的投资策略和建议。这种个性化服务不仅提升了用户体验，也帮助交易者在复杂多变的加密货币市场中找到适合自己的投资路径。加密货币市场的特殊应用在金融行业中，AI交易技术的应用案例广泛且多样，尤其在加密货币市场中。3EX加密货币交易平台通过将AI技术应用于交易中，展示了AI在现代金融领域的潜力和效率。 3EX加密货币交易平台通过其AI交易系统的独特应用，展现了在金融行业中AI技术的创新和效率。该平台利用AI进行市场分析和预测，智能回测历史数据，以及提供客户服务和个性化交易策略。特别值得一提的是，3EX的AI交易系统不仅能够处理和分析大量复杂数据，提供精准的市场洞察，还支持通过文字生成策略，使自己的交易系统和AI完美贴合，从而为用户提供更高效、更个性化的交易体验。正是融合了强大的AI，3EX在加密货币交易领域中脱颖而出，成为金融技术创新的佼佼者。通过以上案例可以看出，随着技术的不断进步和应用范围的扩大，AI将继续推动加密货币市场的发展，为交易者提供更加高效、安全、个性化的服务。未来趋势与展望随着AI技术的不断进化和应用范围的扩展，金融行业正站在一个新的技术革新的门槛上。未来，我们可以预见AI技术将如何继续推动金融产品创新，伦理和法规框架的建立，以及深度学习和大数据在金融领域的进一步应用。 AI技术的持续进步与金融产品创新 AI技术的持续进步预示着金融产品和服务将会更加多样化、智能化和个性化。例如，3EX加密货币交易平台已经通过AI技术提供了高度定制的交易策略和分析工具，未来这种趋势将进一步加强。我们可以期待更多基于AI的金融产品，如智能投资顾问、自动化资产管理和风险评估工具等，这些都将为个人和机构投资者提供更高效、更精准的服务。综上所述，AI技术在金融领域的未来发展将是多方面的，不仅包括技术本身的进步和金融产品的创新，还涉及到伦理和法规框架的建立，以及深度学习和大数据技术的深化应用。随着这些趋势的发展，金融行业将迎来更加智能化、高效化和个性化的新时代。结论通过对AI交易在金融行业的应用和未来趋势的探讨，我们可以看到AI技术已经对金融领域产生了深远的影响。AI交易通过其高效的数据处理能力、减少人为错误、提高市场预测准确性以及实现24/7不间断交易的能力，显著提升了金融交易的效率和效果。特别是在加密货币市场，如3EX交易平台所示，AI技术已经开始改变交易策略的制定和执行，为用户提供更加智能化和个性化的服务。然而，随着AI技术的快速发展和应用，持续的创新和合规性的确保变得尤为重要。金融机构和技术提供商需要不断探索新的技术解决方案，以保持竞争优势，同时也必须确保这些解决方案符合日益严格的法律和伦理标准，保护投资者的利益和市场的公平性。展望未来，AI交易在全球金融市场的发展将继续加速，不仅因为技术本身的进步，更因为市场对于更高效、更精准交易工具的需求不断增长。随着更多创新产品的推出和国际合作的加强，AI技术有望解锁金融行业的新潜能，为全球经济增长贡献新的动力。在这一过程中，确保技术的负责任使用和推动行业标准的发展，将是支持这一革命性变革的关键。 3EX相关链接： Twitter(EN): https://twitter.com/3exglobal Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH Facebook: https://www.facebook.com/profile.php?id=100092234370403 Instagram: https://www.instagram.com/3EX.Exchange/ Medium: https://medium.com/@3ex Reddit：https://www.reddit.com/user/3EXGLOBAL Youtube：https://youtube.com/@3EXGLOBAL?feature=shared 来源：金色财经

金色财经2024-02-29

Galaxy万字长文：加密货币和AI交叉领域和项目盘点

板摄像头收集的图像，并奖励用户通过强化人类学习反馈 (RHLF) 帮助微调 AI 模型的代币。总的来说，这些都指向探索支持AI模型的去中心化市场模型或开发它们所需的周边基础设施的几乎无限的机会。目前，这些项目大多处于概念验证阶段，需要更多的研究和开发来证明它们能够以提供全面人工智能服务所需的规模运行。展望去中心化计算产品仍处于开发的早期阶段。他们刚刚开始推出最先进的计算能力，能够在生产中训练最强大的AI模型。为了获得有意义的市场份额，他们需要展示与中心化替代方案相比的实际优势。更广泛采用的潜在触发因素包括： GPU 供应/需求。 GPU 的稀缺加上快速增长的计算需求正在导致 GPU 军备竞赛。由于 GPU 的限制，OpenAI 已经一度限制对其平台的访问。 Akash 和 Gensyn 等平台可以为需要高性能计算的团队提供具有成本竞争力的替代方案。对于去中心化计算提供商来说，未来 6-12 个月是一个特别独特的机会来吸引新用户，由于缺乏更广泛的市场准入，这些新用户被迫考虑去中心化产品。再加上 Meta 的 LLaMA 2 等性能日益提高的开源模型，用户在部署有效的微调模型时不再面临同样的障碍，使计算资源成为主要瓶颈。然而，平台本身的存在并不能确保足够的计算供应和消费者的相应需求。采购高端 GPU 仍然很困难，而且成本并不总是需求方的主要动机。这些平台将面临挑战，以展示使用去中心化计算选项的实际好处（无论是由于成本、审查阻力、正常运行时间和弹性还是可访问性）来积累粘性用户。他们必须快速行动。 GPU 基础设施投资和建设正在以惊人的速度进行。监管。监管仍然是去中心化计算运动的阻力。短期内，缺乏明确的监管意味着提供商和用户都面临使用这些服务的潜在风险。如果供应商提供计算或买方在不知情的情况下从受制裁实体购买计算怎么办？用户可能会犹豫是否使用缺乏中心化实体控制和监督的去中心化平台。协议试图通过将控制纳入其平台或添加过滤器以仅访问已知的计算提供商（即提供了解你的客户KYC信息）来减轻这些担忧，但需要更强大的方法在确保合规性的同时保护隐私。短期内，我们可能会看到 KYC 和合规平台的出现，这些平台限制对其协议的访问，以解决这些问题。此外，围绕美国可能的新监管框架的讨论（最好的例子是《关于安全、可靠和值得信赖的人工智能开发和使用的行政命令》的发布）凸显了进一步限制 GPU 获取的监管行动的潜力。审查。监管是双向的，去中心化的计算产品可以从限制AI访问的行动中受益。除了行政命令之外，OpenAI 创始人 Sam Altman 还在国会作证，说明监管机构需要为人工智能开发颁发许可证。关于人工智能监管的讨论才刚刚开始，但任何此类限制访问或审查AI功能的尝试都可能加速不存在此类障碍的去中心化平台的采用。2023年11月OpenAI 领导层变动（或缺乏）进一步表明，将最强大的现有AI模型的决策权授予少数人是有风险的。此外，所有AI模型都必然反映了创建它们的人的偏见，无论是有意还是无意。消除这些偏差的一种方法是使模型尽可能开放地进行微调和训练，确保任何地方的任何人都可以访问各种类型和偏差的模型。数据隐私。当与为用户提供数据自主权的外部数据和隐私解决方案集成时，去中心化计算可能会比中心化替代方案更具吸引力。当三星意识到工程师正在使用 ChatGPT 帮助芯片设计并将敏感信息泄露给 ChatGPT 时，三星成为了这一事件的受害者。 Phala Network 和 iExec 声称为用户提供 SGX 安全飞地来保护用户数据，并且正在进行的全同态加密研究可以进一步解锁确保隐私的去中心化计算。随着AI进一步融入我们的生活，用户将更加重视能够在具有隐私保护的应用程序上运行模型。用户还需要支持数据可组合性的服务，以便他们可以将数据从一种模型无缝移植到另一种模型。用户体验（UX）。用户体验仍然是更广泛采用所有类型的加密应用程序和基础设施的重大障碍。这对于去中心化计算产品来说并没有什么不同，并且在某些情况下，由于开发人员需要了解加密货币和人工智能，这会加剧这种情况。需要从基础知识进行改进，例如登入抽象与区块链的交互，以提供与当前市场领导者相同的高质量输出。鉴于许多提供更便宜产品的可操作的去中心化计算协议很难获得常规使用，这一点显而易见。智能合约和zkML 智能合约是任何区块链生态系统的核心构建块。在给定一组特定条件的情况下，它们会自动执行并减少或消除对受信任第三方的需求，从而能够创建复杂的去中心化应用程序，例如 DeFi 中的应用程序。然而，由于智能合约目前大部分存在，其功能仍然受到限制，因为它们根据必须更新的预设参数执行。例如，部署的借贷协议智能合约包含根据特定贷款与价值比率何时清算头寸的规范。虽然在静态环境中有用，但在风险不断变化的动态情况下，这些智能合约必须不断更新以适应风险承受能力的变化，这给不通过中心化流程管理的合约带来了挑战。例如，依赖去中心化治理流程的 DAO 可能无法快速反应以应对系统性风险。集成AI（即机器学习模型）的智能合约是增强功能、安全性和效率同时改善整体用户体验的一种可能方法。然而，这些集成也带来了额外的风险，因为不可能确保支撑这些智能合约的模型不会被攻击或解释长尾情况（鉴于数据输入的稀缺，长尾情况很难训练模型）。零知识机器学习（zkML）机器学习需要大量的计算来运行复杂的模型，这使得AI模型由于成本高昂而无法直接在智能合约中运行。例如，为用户提供收益优化模型的 DeFi 协议将很难在链上运行该模型，而无需支付过高的Gas费。一种解决方案是增加底层区块链的计算能力。然而，这也增加了对链验证者集的要求，可能会破坏去中心化特性。相反，一些项目正在探索使用 zkML 以无需信任的方式验证输出，而不需要密集的链上计算。说明 zkML 有用性的一个常见示例是，用户需要其他人通过模型运行数据并验证其交易对手实际上运行了正确的模型。也许开发人员正在使用去中心化计算提供商来训练他们的模型，并担心该提供商试图通过使用输出差异几乎无法察觉的更便宜的模型来削减成本。 zkML 使计算提供商能够通过其模型运行数据，然后生成可以在链上验证的证明，以证明给定输入的模型输出是正确的。在这种情况下，模型提供者将具有额外的优势，即能够提供他们的模型，而不必透露产生输出的基础权重。也可以做相反的事情。如果用户想要使用他们的数据运行模型，但由于隐私问题（比如在医疗检查或专有商业信息的情况下），不希望提供模型的项目访问他们的数据，那么用户可以在他们的数据上运行模型而不共享数据，然后通过证明验证他们运行了正确的模型。这些可能性通过解决令人望而却步的计算限制，极大地扩展了人工智能和智能合约功能集成的设计空间。基础设施和工具鉴于 zkML 领域的早期状态，开发主要集中在构建团队所需的基础设施和工具，以将其模型和输出转换为可以在链上验证的证明。这些产品尽可能地抽象了开发的零知识方面。 EZKL和Giza是通过提供机器学习模型执行的可验证证明来构建此工具的两个项目。两者都帮助团队构建机器学习模型，以确保这些模型可以在链上以可信方式验证结果的方式执行。这两个项目都使用开放神经网络交换 (ONNX) 将用 TensorFlow 和 Pytorch 等通用语言编写的机器学习模型转换为标准格式。然后，他们输出这些模型的版本，这些模型在执行时也会生成 zk 证明。 EZKL 是开源的，生产 zk-SNARKS，而 Giza 是闭源的，生产 zk-STARKS。这两个项目目前仅兼容 EVM。过去几个月，EZKL 在增强 zkML 解决方案方面取得了重大进展，主要集中在降低成本、提高安全性和加快证明生成速度。例如，2023 年 11 月，EZKL 集成了一个新的开源 GPU 库，可将聚合证明时间缩短 35%；1 月，EZKL发布了Lilith，这是一种软件解决方案，用于在使用 EZKL 证明时集成高性能计算集群和编排并发作业系统。 Giza 的独特之处在于，除了提供用于创建可验证的机器学习模型的工具之外，他们还计划实现相当于Hugging Face的 web3 ，为 zkML 协作和模型共享开辟用户市场，并最终集成去中心化计算产品。一月份，EZKL 发布了一项基准评估，比较了 EZKL、Giza 和 RiscZero（如下所述）的性能。 EZKL 展示了更快的证明时间和内存使用。 Modulus Labs还在开发一种专为 AI 模型定制的新的 zk-proof 技术。 Modulus 发表了一篇名为《智能的成本》（The Cost of Intelligence ）的论文（暗示在链上运行 AI 模型的成本极高），该论文对当时现有的 zk-proof 系统进行了基准测试，以确定改进 AI 模型 zk-proofs 的能力和瓶颈。该论文于 2023 年 1 月发布，表明现有产品过于昂贵且效率低下，无法大规模实现AI应用。在最初研究的基础上，Modulus 在 11 月推出了Remainder，这是一种专门的零知识证明器，专门用于降低 AI 模型的成本和证明时间，目标是使项目在经济上可行，将模型大规模集成到智能合约中。他们的工作是闭源的，因此无法与上述解决方案进行基准测试，但最近在 Vitalik关于加密和人工智能的博客文章中引用了他们的工作。工具和基础设施开发对于 zkML 空间的未来增长至关重要，因为它可以显著减少需要部署运行可验证的链下计算所需的 zk 电路的团队的摩擦。创建安全接口，使从事机器学习工作的非加密原生构建者能够将他们的模型带到链上，这将使应用程序能够通过真正新颖的用例进行更大的实验。工具还解决了更广泛采用 zkML 的一个主要障碍，即缺乏知识渊博且对零知识、机器学习和密码学交叉领域工作感兴趣的开发人员。协处理器（Coprocessors）正在开发的其他解决方案（称为“协处理器”）包括RiscZero 、Axiom和Ritual。协处理器这个术语主要是语义上的——这些网络履行许多不同的角色，包括在链上验证链下计算。与 EZKL、Giza 和 Modulus 一样，他们的目标是完全抽象零知识证明生成过程，创建本质上能够执行链下程序并生成链上验证证明的零知识虚拟机。 RiscZero 和 Axiom 可以为简单的 AI 模型提供服务，因为它们是更通用的协处理器，而 Ritual 是专门为与 AI 模型一起使用而构建的。 Infernet是 Ritual 的第一个实例，包含一个Infernet SDK，允许开发人员向网络提交推理请求并接收输出和证明（可选）作为回报。 Infernet 节点接收这些请求并在返回输出之前处理链下计算。例如，DAO 可以创建一个流程，确保所有新的治理提案在提交之前满足某些先决条件。每次提交新提案时，治理合约都会通过 Infernet 触发推理请求，调用 DAO 特定治理训练的 AI 模型。该模型审查提案以确保提交所有必要的标准，并返回输出和证据，批准或拒绝提案的提交。在接下来的一年里，Ritual 团队计划推出更多功能，形成称为 Ritual 超级链的基础设施层。前面讨论的许多项目都可以作为服务提供商插入 Ritual。 Ritual 团队已经与 EZKL 集成以生成证明，并且可能很快会添加其他领先提供商的功能。Ritual 上的 Infernet 节点还可以使用 Akash 或 io.net GPU 以及在 Bittensor 子网上训练的查询模型。他们的最终目标是成为开放AI基础设施的首选提供商，能够为任何网络、任何工作负载的机器学习和其他AI相关任务提供服务。应用 zkML有助于调和区块链和人工智能之间的矛盾，前者本质上是资源受限的，而后者需要大量的计算和数据。正如 Giza 的一位创始人所说，“用例非常丰富……这有点像以太坊早期问智能合约的用例是什么……我们所做的只是扩展智能合约的用例。 ”然而，如上所述，当今的开发主要发生在工具和基础设施级别。应用仍处于探索阶段，团队面临的挑战是证明使用 zkML 实现模型所产生的价值超过了其复杂性和成本。目前的一些应用包括：去中心化金融。 zkML通过增强智能合约能力，升级了DeFi的设计空间。 DeFi 协议为机器学习模型提供大量可验证且不可篡改的数据，可用于生成收益获取或交易策略、风险分析、用户体验等。例如，Giza与Yearn Finance合作，为 Yearn 的新 v3 金库构建概念验证自动风险评估引擎。 Modulus Labs与Lyra Finance合作将机器学习纳入其 AMM，与 Ion Protocol合作实施分析验证者风险的模型，并帮助Upshot验证其人工智能支持的 NFT 价格信息。 NOYA（利用 EZKL）和Mozaic等协议提供了对专有链下模型的访问，这些模型使用户能够访问自动化流动性挖矿，同时使他们能够验证链上的数据输入和证明。 Spectral Finance正在构建链上信用评分引擎，以预测Compound或Aave借款人拖欠贷款的可能性。由于 zkML，这些所谓的“De-Ai-Fi”产品在未来几年可能会变得更加流行。游戏。长期以来，游戏一直被认为可以通过公链进行颠覆和增强。 zkML 使人工智能的链上游戏成为可能。 Modulus Labs已经实现了简单链上游戏的概念验证。 Leela vs the World是一款博弈论国际象棋游戏，用户在其中对抗 AI 国际象棋模型，zkML 验证 Leela 所做的每一步都是基于游戏运行的模型。同样，团队也使用 EZKL 框架来构建简单的歌唱比赛和链上井字游戏。 Cartridge正在使用Giza使团队能够部署完全链上游戏，最近重点引入了一款简单的人工智能驾驶游戏，用户可以竞争为试图避开障碍物的汽车创建更好的模型。虽然简单，但这些概念验证指向未来的实现，能够实现更复杂的链上验证，例如能够与游戏内经济体进行交互的复杂 NPC 演员，如《 AI Arena》中所见，这是一款超级大乱斗游戏，玩家可以在其中训练自己的战士，然后部署为AI模型进行战斗。身份、溯源和隐私。加密货币已经被用作验证真实性和打击越来越多的人工智能生成/操纵内容和深度伪造的手段。 zkML 可以推进这些努力。 WorldCoin 是一种身份证明解决方案，要求用户扫描虹膜以生成唯一的 ID。未来，生物识别 ID 可以使用加密存储在个人设备上进行自我托管，并使用验证本地运行的生物识别所需的模型。然后，用户可以提供生物识别证据，而无需透露自己的身份，从而在确保隐私的同时抵御女巫攻击。这也可以应用于需要隐私的其他推论，例如使用模型分析医疗数据/图像来检测疾病、验证人格并在约会应用程序中开发匹配算法，或者需要验证财务信息的保险和贷款机构。展望 zkML 仍处于实验阶段，大多数项目都专注于构建基础设施原语和概念证明。如今的挑战包括计算成本、内存限制、模型复杂性、有限的工具和基础设施以及开发人员人才。简而言之，在 zkML 能够以消费产品所需的规模实施之前，还有相当多的工作要做。然而，随着该领域的成熟以及这些限制的解决，zkML将成为AI和加密集成的关键组成部分。从本质上讲，zkML 承诺能够将任何规模的链下计算引入链上，同时保持与链上运行相同或接近相同的安全保证。然而，在这一愿景实现之前，该技术的早期用户将继续必须在 zkML 的隐私和安全性与替代方案的效率之间进行权衡。 AI智能体 AI和加密货币最令人兴奋的集成之一是正在进行的AI智能体实验。智能体是能够使用AI模型接收、解释和执行任务的自主机器人。这可以是任何事情，从拥有一个随时可用的根据你的偏好进行微调的个人助理，到雇用一个根据你的风险偏好来管理和调整你的投资组合的金融机器人。由于加密货币提供了无需许可和无需信任的支付基础设施，智能体和加密货币可以很好地结合在一起。经过培训后，智能体将获得一个钱包，以便他们可以自行使用智能合约进行交易。例如，今天的简单智能体可以在互联网上抓取信息，然后根据模型在预测市场上进行交易。智能体提供商 Morpheus是 2024 年在以太坊和 Arbitrum 上上市的最新开源智能体项目之一。其白皮书于 2023 年 9 月匿名发布，为社区的形成和构建提供了基础（包括Erik Vorhees等著名人物）。该白皮书包括一个可下载的智能体协议，它是一个开源的LLM，可以在本地运行，由用户的钱包管理，并与智能合约交互。它使用智能合约排名来帮助智能体根据处理的交易数量等标准确定哪些智能合约可以安全地进行交互。白皮书还提供了构建 Morpheus 网络的框架，例如使智能体协议运行所需的激励结构和基础设施。这包括激励贡献者构建用于与智能体交互的前端、供开发人员构建可插入智能体以便他们可以相互交互的应用程序的 API，以及使用户能够访问运行智能体所需的计算和存储的云解决方案在边缘设备上。该项目的初始资金已于 2 月初启动，完整协议预计将于 2024 年第二季度启动。去中心化自治基础设施网络 (DAIN)是一种新的智能体基础设施协议，在 Solana 上构建智能体到智能体经济。 DAIN 的目标是让来自不同企业的智能体可以通过通用 API 无缝地相互交互，从而大大开放 AI 智能体的设计空间，重点是实现能够与 web2 和 web3 产品交互的智能体。一月份，DAIN 宣布与 Asset Shield 首次合作，使用户能够将“智能体签名者”添加到其多重签名中，这些签名者能够根据用户设置的规则解释交易并批准/拒绝。 Fetch.AI是最早部署的 AI 智能体协议之一，并开发了一个生态系统，用于使用 FET 代币和Fetch.AI钱包在链上构建、部署和使用智能体。该协议提供了一套用于使用智能体的全面工具和应用程序，包括用于与智能体交互和订购代理的钱包内功能。 Autonolas的创始人包括 Fetch 团队的前成员，它是一个用于创建和使用去中心化AI智能体的开放市场。 Autonolas 还为开发人员提供了一套工具来构建链下托管的AI智能体，并可以插入多个区块链，包括 Polygon、Ethereum、Gnosis Chain 和 Solana。他们目前拥有一些活跃的智能体概念验证产品，包括用于预测市场和 DAO 治理。 SingularityNet正在为AI智能体构建一个去中心化的市场，人们可以在其中部署专注的AI智能体，这些智能体可以被其他人或智能体雇用来执行复杂的任务。其他公司，如AlteredStateMachine，正在构建 AI 智能体与 NFT 的集成。用户铸造具有随机属性的 NFT，这些属性赋予他们在不同任务上的优势和劣势。然后可以对这些智能体进行训练，以增强某些属性，以用于游戏、DeFi 或作为虚拟助手并与其他用户进行交易。总的来说，这些项目设想了一个未来的智能体生态系统，这些智能体能够协同工作，不仅可以执行任务，还可以帮助构建通用AI。真正复杂的智能体将有能力自主完成任何用户任务。例如，完全自主的智能体将能够弄清楚如何雇用另一个智能体来集成 API，然后执行，而不必确保智能体在使用之前已经与外部 API（例如旅行预订网站）集成并执行任务。从用户的角度来看，不需要检查智能体是否可以完成任务，因为智能体可以自己确定。比特币和AI智能体 2023 年 7 月，闪电网络实验室推出了在闪电网络上使用智能体的概念验证实施方案，称为 LangChain 比特币套件。该产品特别有趣，因为它旨在解决 Web 2 世界中日益严重的问题——Web应用程序的门禁且昂贵的API 密钥。 LangChain 通过为开发人员提供一套工具来解决这个问题，使智能体能够购买、出售和持有比特币，以及查询 API 密钥和发送小额支付。在传统的支付领域，小额支付由于费用而成本高昂，而在闪电网络上，智能体可以每天以最低的费用发送无限的小额支付。当与 LangChain 的 L402 支付计量 API 框架结合使用时，这允许公司可以根据使用量的增加和减少调整其 API 的访问费用，而不是设定单一的成本过高的标准。在未来，链上活动主要由智能体与智能体交互所主导，这样的事情将是必要的，以确保智能体能够以成本不过高的方式相互交互。这是一个早期的例子，说明如何在无需许可且经济高效的支付赛道上使用智能体，为新市场和经济互动开辟了可能性。展望智能体领域仍处于新生阶段。项目刚刚开始推出功能性智能体，可以使用其基础设施处理简单的任务——这通常只有经验丰富的开发人员和用户才能访问。然而，随着时间的推移，AI智能体对加密货币的最大影响之一是所有垂直领域的用户体验改进。交易将开始从基于点击转向基于文本，用户能够通过大语言模性与链上智能体进行交互。Dawn Wallet等团队已经推出了聊天机器人钱包，供用户在链上进行交互。此外，目前尚不清楚智能体如何在 Web 2 中运作，因为金融领域依赖于受监管的银行机构，这些机构不能 24/7 运营，也无法进行无缝跨境交易。正如Lyn Alden所强调的那样，由于缺乏退款和处理微交易的能力，与信用卡相比，加密赛道尤其有吸引力。然而，如果智能体成为一种更常见的交易方式，现有的支付提供商和应用程序很可能会迅速采取行动，实施在现有金融领域运营所需的基础设施，从而削弱使用加密货币的一些好处。目前，智能体可能仅限于确定性的加密货币交易，其中给定输入保证给定输出。这两种模型都规定了这些智能体弄清楚如何执行复杂任务的能力，而工具则扩大了它们可以完成的范围，都需要进一步开发。为了让加密智能体在新颖的链上加密用例之外变得有用，需要更广泛的集成和接受加密作为一种支付形式以及监管的明确性。然而，随着这些组件的发展，智能体准备成为上述去中心化计算和 zkML 解决方案的最大消费者之一，以自主的非确定性方式接收和解决任何任务。结论 AI 为加密货币引入了我们在 web2 中看到的相同创新，增强了从基础设施开发到用户体验和可访问性的各个方面。然而，项目仍处于发展早期，近期加密货币和AI集成将主要由链下集成主导。像Copilot这样的产品将使开发人员效率“提高10 倍”，Layer1和DeFi应用程序已经与微软等大公司合作推出人工智能辅助开发平台。Cub3.ai和Test Machine等公司正在开发用于智能合约审计和实时威胁监控的AI集成，以增强链上安全性。 LLM 聊天机器人正在使用链上数据、协议文档和应用程序进行培训，为用户提供增强的可访问性和用户体验。对于真正利用加密货币底层技术的更高级集成来说，挑战仍然是证明在链上实施AI解决方案在技术上是可行的，而且在经济上也是可行的。去中心化计算、zkML 和 AI 智能体的发展指向有前景的垂直领域，这些领域为加密货币和AI深度互联的未来奠定了基础。来源：金色财经

金色财经2024-02-19

多伦多大学要取消这热门专业！项目停办！waitlist经常爆满，师生爆发抗议

许学生选择来自佛教研究、认知科学、医学人类学、宗教心理学以及身心健康的社会学分析等广泛领域的课程。根据大学网站的消息，截至2024年1月31日，该辅修项目的注册将被行政暂停，学生将无法再报名该项目。面对这一决定，佛学与心理学学生联盟（BPSU）和该项目内的同行Peers Are There to Help（PATH）发起了一项请愿，目前已经获得了超过1700个签名。请愿书中写道：“我们对多伦多大学提出关闭BPMH项目的建议感到深感关切和失望。作为该项目的现役学生和毕业生，我们亲身体验到该项目为学生提供的无价的好处和独特机会。” 请愿书继续表示：“该项目的跨学科性质鼓励不同背景和社区的学生之间的合作，创造出一个丰富和包容的学习环境，反映了健康的现实复杂性。如果该项目被停办，这一环境，包括其独特的课程和专职教员，将会失去。” 请愿书继续说道：“关闭BPMH项目不仅会剥夺现有学生的卓越教育经验，还将削弱多伦多大学作为心理健康教学和研究领域的领导者的价值。” 请愿书最后敦促大学探索确保该项目持续为公共心理健康进步做出贡献的替代解决方案。艺术与科学学生联盟主席Anusha Madhusudanan告诉《The Varsity》，大学已经确认该项目的关闭“将不会在1月的治理会议中讨论”。截至文章发布时，blogTO尚未收到多伦多大学对于关闭提议的评论。来源： https://www.blogto.com/city/2024/01/closure-program-university-of-toronto/ 作者：心海

超级爆料君2024-01-21

AI时代就业新趋势：IBM公司AI主管解读求职者亟需技能

码技能很有价值，但不要低估哲学、文学或人类学等领域背景在其中的重要性。#2024宏观展望# IBM生成AI全球管理合伙人Matt Candy认为，未来的工作将由那些能够运用在文科学位中培养的语言和创造性思维与人工智能合作的人来填补。 AI正在“学会用我们的语言交流” 随着各行各业的公司争先恐后地适应自动化的未来，IBM公司正在加强其长期以来在人工智能领域的努力。但引领未来的工作者所需的技能不一定集中在能够熟练编码或熟悉电路板上。相反，Candy认为，那些从根本上理解语言及如何应用它的人可能会获得与人工智能相关的高薪工作。Candy告诉《财富》杂志：“与其我们不得不学习技术和编程计算机的语言，事实上它们正在学习说我们的语言。”Candy主要是指在提示工程师角色需求激增的情况下，员工向大语言模型（LLM）如ChatGPT和Bard提供提示、问题和信息，以培训它模拟人类行为和思维。这些工作可能能够拿到6位数的薪水，通常不依赖于IT技能。随着像ChatGPT这样的语言模型在准确性方面面临挑战并可能产生错误信息，即所谓的“幻觉”，具有对语言有深刻理解的个体来培训和与聊天机器人互动的需求变得更加明显。需要右脑思维的人才除了需要提高聊天机器人沟通能力，Candy还认为，由于人工智能的出现，对创造性思考者和文科专业毕业生的需求可能会比以往任何时候都更高。 Candy解释说，技术领域现在正在发生技能的民主化，减轻了技术工作者的重要性，增加了对右脑思维者的需求。“质疑、创造性思维和创新将是非常重要的，因为我认为人工智能将释放更多创造性思维过程的能力。”“人们能够提出一个想法、测试这个想法、制作东西的速度将会如此之快。你不需要计算机科学学位来做到这一点。” 其他AI软件的普及，比如Dall-E，也意味着像平面设计这样的创意过程将越来越多地成为那些有创意而不是那些花费多年磨练技术技能的人的领域。 Candy说：“你将能够担任设计师的角色。你不需要成为平面设计师并拥有艺术学位来做这些事情。” 当然，计算机科学家仍然会有很大的市场。“世界正在用代码重写，”Candy说，因为从汽车到石油和天然气等各行各业都在数字化，并制定新系统以利用人工智能的优势。但一旦这些系统建立起来，Candy表示，创意思考者可能会占据优势。这与Slack和民意调查公司YouGov对工作场所个性进行的研究相符。参与该研究的企业心理学家Lynda Shaw博士表示，具有更高情商的工作者更有可能成为未来以人工智能为重点的企业领域的主管。人工智能将接管哪些工作？过去12个月中人工智能的大规模普及，由备受瞩目的ChatGPT的推出引发，为提高生产力打开了新的视野，Candy还预测这将有助于推动2024年全球GDP的增长。然而，这也引起了员工对于他们的工作是否会被取代的广泛焦虑，并促使全球各国政府推动监管。 IBM主管在5月表示，IBM公司将减缓一些职位的招聘，特别是在人力资源方面，Candy表示，绝大多数员工的谈话现在都是与机器人进行的。在《财富》Brainstorm AI大会上发言时，安永首席技术官Paul Daugherty表示，由于人工智能的增长，工作力量将发生一些“巩固”，需要较少的人来完成相同的任务，“最大的担忧是那些不会使用生成式人工智能的人的工作。” Candy对此表示同意，尽管他认为AI不会成为工作的实际替代者，但不懂如何使用这项技术的人可能会被懂得使用这项技术的人取代。

Heidi2023-12-31

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