來源:CoinDesk
編譯:Dali@Web3CN.Pro
過去幾個月,人工智能受到了廣泛的關注。自2022年底以來,聊天機器人“ChatGPT”的爆火,以及其對各行業和人們日常生活的影響,人工智能已成為一個家喻戶曉的話題。
ChatGPT極大地提高了人工智能地采用率。據OpenAI創始人薩姆·奧特曼介紹,在短短兩個月內,ChatGPT的用戶就突破了1億。這是Facebook用了4年半、Instagram用了2年半、Twitter用了5年才達成的成就。
人工智能釋放巨大應用價值
2023年伊始,我們看到微軟和谷歌正在爭奪人工智能的主導地位。微軟將AI聊天機器人引入iPhone和安卓版必應App,谷歌也開始展示新的人工智能聊天機器人搜索工具。
MystenLabs聯創:人工智能產品能夠迎合更廣泛受眾,加密行業則始終專注于自身:4月18日消息,Mysten Labs聯合創始人兼首席執行官Evan Cheng表示,這種轉變是由于人工智能產品和應用程序能夠迎合更廣泛的受眾,而加密行業繼續專注于自身。Cheng說:“受人工智能技術對消費者已被證明的價值的推動,多領域風險投資家越來越多地將注意力轉向人工智能投資。”他將人工智能的爆炸式增長與2017年以來加密貨幣的爆炸式增長進行了對比:“ChatGPT出現了,(開發人員)正在為消費者和開發人員構建產品和應用程序——廣泛的、大規模的用例立即成為可能,而在加密領域,該行業一直在為加密人士開發產品。”(Decrypt)[2023/4/18 14:10:25]
從目前來看,微軟似乎處于領先地位。2019年,這家軟件巨頭向OpenAI投資10億美元,從而獲得了該公司46%的股份,并計劃將ChatGPT整合到網絡瀏覽器Edge和搜索引擎必應中。
HashCash構建集成人工智能的區塊鏈原型來確定能源消耗模式:區塊鏈開發公司HashCash Consultants針對能源銷售應用中面臨的某些能源分銷挑戰,提出了區塊鏈解決方案。HashCash提出了一個使用人工智能機制設計的區塊鏈架構,該架構可以讀取和繪制能源消費模式,并用于能源銷售應用程序。基本上,區塊鏈網絡上的能源銷售在原則上可能以類似于使用加密貨幣的網絡金融交易的方式發生,人工智能組件的作用是將不同消費部門的能源赤字映射到特定的電力輸送渠道。(PRWeb)[2021/8/14 1:54:50]
仔細想想,微軟最終可能憑借人工智能終結谷歌在搜索引擎領域的霸主地位。OpenAI預測,ChatGPT將在2023年實現2億美元的創收,而到2024年底這一數值將達10億美元。到2030年,人工智能很有可能成為創收和市值最高的行業。
聲音 | 北京市政協委員:促進區塊鏈與人工智能等技術相融合,推動建設智能化和可信任政府:金色財經報道,13日,在北京市政協十三屆三次會議上,北京市政協委員、中華全國臺灣同胞聯誼會文化宣傳部部長陳小艷表示,區塊鏈技術在政務領域最大的價值是解決了交易活動中的互信問題,讓全流程信息數據不可篡改和不可撤銷,可驗證、可追溯、可追責,并且安全加密。面對大量政務數據跨系統、跨部門、跨業務的信息共享和業務協同需求,區塊鏈等新技術的應用,將提升智慧城市的供給能力,為政府數據融合共享以及新一代政務云的發展提供新的契機。陳小艷建議,促進區塊鏈技術與人工智能、物聯網等技術相融合,從而推動政府組織結構的扁平化治理以及服務過程透明化,推動智能化和可信任政府的建設,破除區域、部門信息孤島,優化北京市營商環境和提升開放發展核心競爭力。[2020/1/14]
未來,人工智能將無處不在并取代許多人類工作。在此背景之下,考慮如何使用這種強大的計算形式來使加密行業的機遇最大化是很有趣的。AI可以提高加密效率,區塊鏈技術反過來也可以幫助解決機器學習特有的問題。
聲音 | 郭宇航:將暫停在區塊鏈、人工智能方面的投資:據界面消息,中國區塊鏈應用研究中心理事長郭宇航3月6日在一場媒體小型溝通會中表示,自己將會暫停在區塊鏈、人工智能方面的投資。[2019/3/8]
人工智能在加密領域的創新應用
1、有效監控動態頭寸和實體風險
由于加密市場出現黑天鵝事件的頻率越來越高,傳統的評估交易頭寸風險的方法已經過時。在加密領域,分析師需要評估與跨協議的流動性變動有關的風險,鑒于需要分析的數據量很大,這幾乎是人工不可能完成的。
人工智能可以再一次擴展人類的決策范圍。結合其他一些常用的方法,人工智能可以監控所有協議中鏈上頭寸的健康狀況,并通過易于解讀的信號針對潛在的風險進行提示。
此外,因為加密行業的協議越來越多,這使得分析工作變得愈加復雜,而人工智能可以給人類分析師提供了大量的幫助以減輕工作的難度。
評論認為:美團出手區塊鏈和人工智能領域,導致其資本市場表現不好:據新浪網報道,一位不愿具名的投資機構代表表示,“美圖能夠上市是因為圖片——它創造了一個新的模式。如果美圖能沿著圖片視頻社交方向走下去,那很好。”批評頗為尖銳:“人工智能和區塊鏈目前并不成熟,完完全全是概念,(美圖)該出手的地方沒有出手,不該出手的地方出手了,這是它資本市場表現不好的原因之一。”這位投資人提到的人工智能和區塊鏈正是美圖感興趣的領域。[2018/3/30]
2、強調流量分析、相關性和預測分析
在Celsius和FTX事件之后,加密行業急需制定相關方法以監測可能導致類似情況的事件和因素。為此,加密分析師和數據科學家探索了一系列方法,如代表性的基于錢包和實體的alertingsignals,以及基于AI的資本流動匯總。
此外,AI技術還可以用于識別鏈上惡意操作。
傳統AI用例引入加密領域
1、社交媒體中的情緒分析和認知失真檢測
情緒分析是一種技術,其中自然語言處理能夠分析文本并賦予其意義,從而幫助人類了解他們對某一特定資產類別是否存在積極或消極情緒。
傳統金融領域通常根據新聞報道來分析金融市場情緒。但這在加密行業是行不通的,如果投資者等新聞出來再去投資,時機就已經晚了。這或許可以解釋“謠言時買入,新聞時賣出”這句諺語的含義,即任何一個新的市場趨勢都是需要提前預期的。
眾所周知,加密市場因其變幻莫測而充滿吸引力。加密市場不可預測的走勢是推動其發展的重要動力。因此,有必要進一步開發人工智能和數據框架,以推動價格預測研究和應用。
人工智能和數據框架需要具備這些功能:能夠從各種渠道收集情緒數據,并且通過一個AI分析框架來整合情感分析研究的最新發展。此外,它還要能夠區分真人和機器人、真實對話和精心編排的對話。
除了這些,這些AI將能夠檢測社交媒體上所謂的認知扭曲,例如夸大負面事件的影響、認為自己可以預測未來、覺得自己掌握讀心術。
2、預測市場走勢
幾十年來,人工智能一直通過預測市場動態來助力傳統金融的發展。以往,這是通過情緒分析實現的。但在加密貨幣領域,我們可以根據主要幣種或幣種類別之間的統計相關性來完成市場走勢的預測。例如,在擁有多種代幣的去中心化交易所Curve和以人工智能為重點的SingularityNET等本地化生態系統中,我們能夠看到滯后和相關聯的交易模式出現。
由于用來保護和挖掘去中心化網絡的硬件技術快速發展,就理解價格波動而言,大規模使用深度學習模型變得越來越有必要。擴展傳統金融所使用的機器學習和深度學習方法來預測價格波動或識別市場機制,會是人工智能在加密領域的關鍵用例。
另外還有強化學習的應用,這是一種人工智能技術,用于描述和解決智能體在與環境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或實現特定目標的問題。不同于監督學習和非監督學習,強化學習不要求預先給定任何數據,而是通過接收環境對動作的獎勵獲得學習信息并更新模型參數。強化學習可以應用于預測資產交易時的滑點和價格沖擊。
3、交易機器人/基于AI的做市
SingularityDAO的人工智能團隊在市場模擬和回測領域進行了探索性研究,提高了量化市場動態的技術水平。我們探索的一項用于做市的技術名為“適應性多策略代理“。它提供了一個環境以使不同的AI算法可以買賣資產、對這些交易進行回溯測試并評估交易價值和對市場的影響。
大家可以將這些自我強化的交易算法看作傳統交易機器人的進一步升級。換句話說,開發人工智能是為了幫助創建更復雜的自動化做市商系統。這有助于發展更強大的去中心化交易系統,并幫助交易者重新平衡他們的多資產投資組合。
小結
盡管我們距離真正的AGI或有感知能力的AI還很遙遠,但不可否認,該領域在過去幾年發展迅速。因此,我們有理由相信,在未來的某一天,人工智能將有能力管理我們的加密基金,并保障我們錢包的安全。
而與ChatGPT等大型語言模型整合將大大加快這一進程,屆時,人人都可以輕松訪問加密網絡,加密行業也有潛力創造一個新的普惠的金融生態系統。
原文標題:《Arbitrum的時機》 原文作者:藍狐筆記 有不少小伙伴們都說Arbitrum一直利用空投預期來吸引更多用戶是很聰明的做法。從戰術層面或許這樣解讀是可以的,看上去也合理.
1900/1/1 0:00:00圖片來源:由MazeAI生成從商業模式的角度了解DAO還處于早期階段,仍需要不斷試驗,來確定組織和管理我們的最佳方式。其中最大的一個挑戰就是找到一個行得通的商業模式.
1900/1/1 0:00:00游戲歷來被認為是Crypto世界中的核心敘事之一,聚集更多Web2流量、游戲資產所有權、鏈上數據可驗證、全球玩家共同在線、統一貨幣支付等概念無一不切中投資人和用戶的痛點.
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1900/1/1 0:00:00Evmos是Cosmos多鏈生態系統中一個兼容EVM的區塊鏈,專為跨鏈dApp開發而設計,使命是為未來跨鏈應用程序提供所需的基礎工具.
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