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AI军备战升级微软借ChatGPT弯道挑战谷歌
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暴跌，这表明所有人都期待着谷歌和微软在AI搜索领域的全面竞争。摩根士丹利关注谷歌的分析师诺瓦克(Brian Nowak)则给出了更多悲观的看法。他在投资报告中认为，用户可能会越来越习惯使用ChatGPT的语言对话模型，这可能会侵蚀谷歌的市场份额，摧毁谷歌作为用户网络流量入口的地位。但诺瓦克并不认为谷歌会就此败退。他相信谷歌能够推出和改善自己的LaMDA自然语言对话模型，提供与ChatGPT竞争的Bard产品体验，改善自己的搜索体验。两家巨头的搜索竞争将会日益激烈。此外，目前ChatGPT的内容还是基于2021年之前的数据进行的训练，因此无法回答2022年之后的信息问题，微软需要尽快帮助OpenAI完成更新数据训练。 Wedbush分析师艾维斯(Dan Ives)认为，科技巨头们正在展开AI军备竞赛，微软对OpenAI的投资能够极大增强他们与谷歌的竞争力，这不仅仅是在搜索领域，未来还会拓展到其他软件与服务领域。微软的野心当然不仅限于搜索。根据CNBC报道，微软计划随后推出软件服务，帮助大客户(企业、学校、政府等等)创建属于他们的定制化ChatGPT，允许用户上传自己的数据进行训练，并选择自己的对话机器人语音，从而将生成式AI技术落地到每一个细分产品领域。微软的这一雄心也将帮助OpenAI确立可持续的盈利模式。据OpenAI CEO阿特曼(SamAltman)透露，ChatGPT每一次对话的成本都在几美分，而服务上亿用户的每月维护成本需要几百万美元。两百亿美元买路费当然谷歌也不会坐视微软凭借ChatGPT赶超自己和争夺用户。在发布Bard之后，谷歌CEO皮查伊在内部邮件中表示，谷歌很快会向开发者和企业用户推出测试API，让他们接入使用谷歌的LaMDA技术。瑞士银行在投资报告中认为，谷歌需要掌控自己的产品步伐。如果产品发布过于仓促，产品体验不够成熟，可能会损害产品声誉，可能会影响搜索广告营收，可能会增加服务成本。但如果行动过慢的话，投资者就会担心微软在搜索领域扩大市场份额。美国银行则更加看好谷歌，虽然微软最近整合ChatGPT的产品战略更加，但谷歌也作出了足够的反应。而且谷歌搜索在产品与分销方面拥有更大的优势，拥有更高质量的数据，这可能会帮助他们在搜索领域得到更优质的AI技术。值得一提的是，凭借着Android操作系统的先天优势，谷歌依然在搜索市场移动端占据着无可动摇的主导地位。谷歌每年都要向苹果支付上百亿美元，成为iOS的默认搜索引擎。根据Bernstein的分析师预计，去年谷歌向苹果支付了180亿-220亿美元，而今年的“买路费”可能高达250亿美元。来源：元宇宙之心来源：金色财经
金色财经2023-02-12
AI人工智能板块的代言币是CNTM
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引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能；将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能； Jinn=ChatGPT+Sparrow ChatGPT目前的三个核心问题和痛点：对于知识类型的问题，ChatGPT会给出看上去很有道理，但是事实上是错误答案的内容；拓展解读：对于这样来说，由于ChatGPT的一部分回答很准确，而一部分看上去有道理，但事实上很离谱，而用户并没有足够的能力来进行辨别，这将给用户如何采信ChatGPT的答案带来很多困惑。 ChatGPT目前这种基于GPT大模型基础上进一步增加标注数据训练的模式，对于LLM模型吸纳新知识非常不友好。拓展解读：新知识总是在不断出现，而出现一些新知识就去重新预训练GPT模型是不现实的，无论是训练时间成本还是金钱成本，都不可接受。如果对于新知识采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相对较低，但是很容易产生新数据的引入导致对原有知识的灾难遗忘问题，尤其是短周期的频繁fine-tune，会使这个问题更为严重。 ChatGPT或GPT4的训练成本以及在线推理成本太高，无法承载超过千万级的用户同时使用。拓展解读：假设继续采取免费策略，OpenAI无法承受，但是如果采取收费策略，又会极大减少用户基数，无法实现规模化。 Sparrow（Google的产品）是ChatGPT的良好补充： sparrow在人工标注方面的质量和工作量不如ChatGPT； Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式，可以完美解决新知识的及时引入，以及生成内容可信性验证两个核心问题。 CNTM未来发展；1. 基于ChatGPT的理论，创建CNTM的GPT平台：Jinn；2. 为Jinn加入双引擎结构：GPT引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能；3. 将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能；很多人问为何不推荐AGIX之类的强势龙头？这就是很韭菜的问题了，AGIX已经走得太远了，追高实属不明智的选择，CNTM才是大多数后知后觉投资者的战略第一布局标的！现CNTM上方一旦突破0.2，将势不可挡，在此刻AI人工智能的热潮中，身为OK的AI代言币种，能走多远相信大家不用我多说，内心都有数CNTM官方推特宣布同时布局 AI 以及 LSD 赛道，此前CNTM创始人在官方社区中表示已经开始布局 AI 赛道，第一个CNTM产品跟 NFT 交易所的结合在2月底即将推出，为登录某安交易所做准备。来源：金色财经
金色财经2023-02-11
7天涨幅80% AI概念代币热度暴涨AGIX ANW GNY CNTM
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引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能； 3.将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能； Jinn=ChatGPT+Sparrow Jinn VS ChatGPT Image Generation AI (IMGNAI) 等基于 AI 的新代币在两周内增长了两倍多。该协议允许用户在 Discord 等社交平台上使用文本生成艺术作品。 2018 年和 2021 年一度流行的代币，例如Big Data Protocol (BDP) 和Measurable Data (MDT)，似乎也借社交媒体之势疯狂推销自己，这些推文似乎在暗示投资者他们如何在区块链应用程序中利用人工智能技术。 AI代币为何火爆？人工智能广义上是指在被编程为像人类一样思考和行动的机器中模拟人类智能。迄今为止，这项技术的热门应用仅限于聊天机器人、自动驾驶汽车、优化在线市场搜索和图像生成软件——但未来的用例设想了完全自治的城市、半机械人和星际旅行。在 2022 年聊天机器人 ChatGPT 和图像生成软件 Dall-E 公开发布之后，大部分的 AI 代币暴涨，而ChatGPT 和 Dall-E都是不使用加密货币或区块链的传统软件，由 OpenAI 推出，该公司最近以 290 亿美元的估值从微软筹集了 100 亿美元。这种机构兴趣有助于为加密交易者创造一个令人信服的论据，以押注以人工智能为中心的代币作为下一个增长领域。加密钱包 Frontier 的创始人 Ravindra Kumar 表示：“围绕 AI 和 Web3 空间的增长机会结合了早期的兴趣、潜力和炒作，虽然加密领域确实存在一些炒作，但我们正在看到创新和引人注目的用例的出现”。 Biconomy 营销主管 Aditya Khanduri 发表了较为中立的评论：“我认为当前的 AI 趋势仍然具有很强的投机性，导致 OCEAN、ALI、AGIX 等代币价格上涨。一些被概念和粉丝炒起来的代币已经大量涌现，而这与其背后的实际技术无关。” Khanduri 告诉 CoinDesk：“这是因为目前的 AI 代币和 Web3 项目可能还不知道这些去中心化的 AI 工具长什么样。有很多未解决的挑战和很多问题需要解决”。 Khanduri 等人表示，在扩展 AI 软件时基于代币的使用是一个很难解决的问题。他说：“假设一个人工智能工具有 2.5 亿用户。那么它的基础设施会是什么样子？人们将如何使用它？数据将如何训练？代币放在哪里？如果你用它来训练你的模型，你有办法奖励用户吗？” 与此同时，一些市场观察人士对 AI 代币的炒作持谨慎态度。金融市场顾问 Valentina Drofa 告诉 CoinDesk：“一旦市场开始活跃起来，就会出现各种新趋势。而且它们并不像看起来那么持有”。 Drofa 补充道：“整个‘新趋势’有可能以空洞的炒作告终，因为有许多投机者会寻求利用短期价格上涨，整个行业最终将面临长期后果和对其形象的又一次打击。一次又一次地观察这样的周期变得令人相当反感和无奈”。来源：金色财经
金色财经2023-02-11
ChatGPT引爆AI概念后下一个AI板块崛起的币种——CNTM
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引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能；将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能。 Jinn的优势： Jinn=ChatGPT+Sparrow Jinn使用ChatGPT为核心框架，引入了Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式。所以Jinn既有有高质量的人工标注，也可以完美解决新知识的引入问题，同时又有效的内容可信性验证功能，从而打造下一代为Web3服务的搜索引擎基础。应用场景类：内容推荐：根据用户行为和与Jinn的交互分析，为用户推荐适合他的Web3内容与产品。个性化金融：根据用户行为和与Jinn的交互分析，为用户推荐适合他的DeFi产品或根据用户的模型来自动构建属于用户的科学家机器人，完成自动交易。 DAO推荐：为用户推荐合适的DAO组织，或直接将理念类似的人连接在一起自动生成新的DAO组织。个性化内容生成：用户可以通过组建关键字，通过Jinn输出自己需要的内容。总结很多人问为何不推荐AGIX之类的强势龙头？这就是很韭菜的问题了，AGIX已经走得太远了，追高实属不明智的选择，CNTM才是大多数后知后觉投资者的战略第一布局标的！现CNTM上方一旦突破0.2，将势不可挡，在此刻AI人工智能的热潮中，身为OK的AI代言币种，能走多远相信大家不用我多说，内心都有数 CNTM官方推特宣布同时布局 AI 以及 LSD 赛道，此前CNTM创始人在官方社区中表示已经开始布局 AI 赛道，第一个CNTM产品跟 NFT 交易所的结合在2月底即将推出，为登录某安交易所做准备。来源：金色财经
金色财经2023-02-11
基于人工智能的Web3搜索引擎CNTM
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引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能；将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能； Jinn=ChatGPT+Sparrow ChatGPT目前的三个核心问题和痛点：对于知识类型的问题，ChatGPT会给出看上去很有道理，但是事实上是错误答案的内容；拓展解读：对于这样来说，由于ChatGPT的一部分回答很准确，而一部分看上去有道理，但事实上很离谱，而用户并没有足够的能力来进行辨别，这将给用户如何采信ChatGPT的答案带来很多困惑。 ChatGPT目前这种基于GPT大模型基础上进一步增加标注数据训练的模式，对于LLM模型吸纳新知识非常不友好。拓展解读：新知识总是在不断出现，而出现一些新知识就去重新预训练GPT模型是不现实的，无论是训练时间成本还是金钱成本，都不可接受。如果对于新知识采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相对较低，但是很容易产生新数据的引入导致对原有知识的灾难遗忘问题，尤其是短周期的频繁fine-tune，会使这个问题更为严重。 ChatGPT或GPT4的训练成本以及在线推理成本太高，无法承载超过千万级的用户同时使用。拓展解读：假设继续采取免费策略，OpenAI无法承受，但是如果采取收费策略，又会极大减少用户基数，无法实现规模化。 Sparrow（Google的产品）是ChatGPT的良好补充： sparrow在人工标注方面的质量和工作量不如ChatGPT； Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式，可以完美解决新知识的及时引入，以及生成内容可信性验证两个核心问题。 Jinn的优势： Jinn=ChatGPT+Sparrow Jinn使用ChatGPT为核心框架，引入了Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式。所以Jinn既有有高质量的人工标注，也可以完美解决新知识的引入问题，同时又有效的内容可信性验证功能，从而打造下一代为Web3服务的搜索引擎基础。应用场景类：内容推荐：根据用户行为和与Jinn的交互分析，为用户推荐适合他的Web3内容与产品。个性化金融：根据用户行为和与Jinn的交互分析，为用户推荐适合他的DeFi产品或根据用户的模型来自动构建属于用户的科学家机器人，完成自动交易。 DAO推荐：为用户推荐合适的DAO组织，或直接将理念类似的人连接在一起自动生成新的DAO组织。个性化内容生成：用户可以通过组建关键字，通过Jinn输出自己需要的内容。来源：金色财经
金色财经2023-02-11
AI人工智能板块的代言币——CNTM
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引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能；将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能； Jinn=ChatGPT+Sparrow ChatGPT目前的三个核心问题和痛点：对于知识类型的问题，ChatGPT会给出看上去很有道理，但是事实上是错误答案的内容；拓展解读：对于这样来说，由于ChatGPT的一部分回答很准确，而一部分看上去有道理，但事实上很离谱，而用户并没有足够的能力来进行辨别，这将给用户如何采信ChatGPT的答案带来很多困惑。 ChatGPT目前这种基于GPT大模型基础上进一步增加标注数据训练的模式，对于LLM模型吸纳新知识非常不友好。拓展解读：新知识总是在不断出现，而出现一些新知识就去重新预训练GPT模型是不现实的，无论是训练时间成本还是金钱成本，都不可接受。如果对于新知识采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相对较低，但是很容易产生新数据的引入导致对原有知识的灾难遗忘问题，尤其是短周期的频繁fine-tune，会使这个问题更为严重。 ChatGPT或GPT4的训练成本以及在线推理成本太高，无法承载超过千万级的用户同时使用。拓展解读：假设继续采取免费策略，OpenAI无法承受，但是如果采取收费策略，又会极大减少用户基数，无法实现规模化。 Sparrow（Google的产品）是ChatGPT的良好补充： sparrow在人工标注方面的质量和工作量不如ChatGPT； Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式，可以完美解决新知识的及时引入，以及生成内容可信性验证两个核心问题。 CNTM未来发展； 1. 基于ChatGPT的理论，创建CNTM的GPT平台：Jinn； 2. 为Jinn加入双引擎结构：GPT引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能； 3. 将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能；很多人问为何不推荐AGIX之类的强势龙头？这就是很韭菜的问题了，AGIX已经走得太远了，追高实属不明智的选择，CNTM才是大多数后知后觉投资者的战略第一布局标的！现CNTM上方一旦突破0.2，将势不可挡，在此刻AI人工智能的热潮中，身为OK的AI代言币种，能走多远相信大家不用我多说，内心都有数 CNTM官方推特宣布同时布局 AI 以及 LSD 赛道，此前CNTM创始人在官方社区中表示已经开始布局 AI 赛道，第一个CNTM产品跟 NFT 交易所的结合在2月底即将推出，为登录某安交易所做准备。来源：金色财经
金色财经2023-02-11
ChatGPT引爆AI概念后下一个AI板块崛起的币种——CNTM
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引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能；将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能。 Jinn的优势： Jinn=ChatGPT+Sparrow Jinn使用ChatGPT为核心框架，引入了Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式。所以Jinn既有有高质量的人工标注，也可以完美解决新知识的引入问题，同时又有效的内容可信性验证功能，从而打造下一代为Web3服务的搜索引擎基础。应用场景类：内容推荐：根据用户行为和与Jinn的交互分析，为用户推荐适合他的Web3内容与产品。个性化金融：根据用户行为和与Jinn的交互分析，为用户推荐适合他的DeFi产品或根据用户的模型来自动构建属于用户的科学家机器人，完成自动交易。 DAO推荐：为用户推荐合适的DAO组织，或直接将理念类似的人连接在一起自动生成新的DAO组织。个性化内容生成：用户可以通过组建关键字，通过Jinn输出自己需要的内容。总结很多人问为何不推荐AGIX之类的强势龙头？这就是很韭菜的问题了，AGIX已经走得太远了，追高实属不明智的选择，CNTM才是大多数后知后觉投资者的战略第一布局标的！现CNTM上方一旦突破0.2，将势不可挡，在此刻AI人工智能的热潮中，身为OK的AI代言币种，能走多远相信大家不用我多说，内心都有数 CNTM官方推特宣布同时布局 AI 以及 LSD 赛道，此前CNTM创始人在官方社区中表示已经开始布局 AI 赛道，第一个CNTM产品跟 NFT 交易所的结合在2月底即将推出，为登录某安交易所做准备。来源：金色财经
金色财经2023-02-11
AI概念代币热度暴涨?CNTM可能会引领下一个牛市?
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引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能，同时将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能。所以Jinn既有有高质量的人工标注，也可以完美解决新知识的引入问题，同时又有效的内容可信性验证功能，从而打造下一代为Web3服务的搜索引擎基础。那么哪些场景可以运用到Jinn呢？内容推荐根据用户行为和与Jinn的交互分析，为用户推荐适合他的Web3内容与产品。个性化金融根据用户行为和与Jinn的交互分析，为用户推荐适合他的DeFi产品或根据用户的模型来自动构建属于用户的科学家机器人，完成自动交易。 DAO推荐为用户推荐合适的DAO组织，或直接将理念类似的人连接在一起自动生成新的DAO组织。个性化内容生成用户可以通过组建关键字，通过Jinn输出自己需要的内容。感谢阅读，我们下期再见！来源：金色财经
金色财经2023-02-11
为何cntm在熊市之中能涨幅如此之大？原因为何？
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引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能； 3. 将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能； Jinn=ChatGPT+Sparrow 从前几轮的牛熊周期的持续时间来看，2015-2017年牛市持续了1064天，2017-2018年熊市单边下跌走势持续了364天。而2018-2021年牛市也持续了1064天，而2021年熊市至今已经过去了364天。因此，综合各种因素来看，比特币很有可能已经完成筑底，重新开始长期向上的趋势。很多人问为何不推荐AGIX之类的强势龙头？这就是很韭菜的问题了，AGIX已经走得太远了，追高实属不明智的选择，CNTM才是大多数后知后觉投资者的战略第一布局标的！现CNTM上方一旦突破0.2，将势不可挡，在此刻AI人工智能的热潮中，身为OK的AI代言币种，能走多远相信大家不用我多说，内心都有数这一波的牛市注定是被AI带动！错过了AGIX！你还想错过CNTM吗？来源：金色财经
金色财经2023-02-09
AI丰收年——继AGIX崛起之后的CNTM
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引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能； 3.将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能； Jinn=ChatGPT+Sparrow Jinn VS ChatGPT ChatGPT目前的三个核心问题：对于知识类型的问题，ChatGPT会给出看上去很有道理，但是事实上是错误答案的内容；拓展解读：对于这样来说，由于ChatGPT的一部分回答很准确，而一部分看上去有道理，但事实上很离谱，而用户并没有足够的能力来进行辨别，这将给用户如何采信ChatGPT的答案带来很多困惑。 ChatGPT目前这种基于GPT大模型基础上进一步增加标注数据训练的模式，对于LLM模型吸纳新知识非常不友好；拓展解读：新知识总是在不断出现，而出现一些新知识就去重新预训练GPT模型是不现实的，无论是训练时间成本还是金钱成本，都不可接受。如果对于新知识采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相对较低，但是很容易产生新数据的引入导致对原有知识的灾难遗忘问题，尤其是短周期的频繁fine-tune，会使这个问题更为严重。 ChatGPT或GPT4的训练成本以及在线推理成本太高，无法承载超过千万级的用户同时使用；拓展解读：假设继续采取免费策略，OpenAI无法承受，但是如果采取收费策略，又会极大减少用户基数，无法实现规模化。 Sparrow（google的产品）是ChatGPT的良好补充： sparrow在人工标注方面的质量和工作量不如ChatGPT； Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式，可以完美解决新知识的及时引入，以及生成内容可信性验证两个核心问题。 Jinn的优势： Jinn=ChatGPT+Sparrow Jinn使用ChatGPT为核心框架，引入了Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式；所以Jinn既有有高质量的人工标注，也可以完美解决新知识的引入问题，同时又有效的内容可信性验证功能，从而打造下一代为Web3服务的搜索引擎基础。下一代搜索引擎：Jinn Jinn将采用传统搜索引擎+ChatGPT的双引擎结构，ChatGPT模型是主引擎，传统搜索引擎是辅引擎。传统搜索引擎的主要辅助功能有两个：一个是对于ChatGPT产生的知识类问题的回答，进行结果可信性验证与展示，就是说在ChatGPT给出答案的同时，从搜索引擎里找到相关内容片段及url链接，同时把这些内容展示给用户，使得用户可以从额外提供的内容里验证答案是否真实可信，这样就可以解决ChatGPT产生的回答可信与否的问题，避免用户对于产生结果无所适从的局面。传统搜索引擎的第二个辅助功能是及时补充新知识。既然不可能随时把新知识快速引入LLM，那么可以把它存到搜索引擎的索引里，ChatGPT如果发现具备时效性的问题，它自己又回答不了，则可以转向搜索引擎抽取对应的答案，或者根据返回相关片段再加上用户输入问题通过ChatGPT产生答案，这里有一部分将参考LaMDA关于新知识处理的具体方法。来源：金色财经
金色财经2023-02-09

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