黄仁勋:AI 是科技行业对社会提升的最大贡献

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作者|林志佳

编辑|胡润峰

黄仁勋:AI 是科技行业对社会提升的最大贡献

图片来源:由无界AI生成

钛媒体App 5月3日消息,英伟达CEO黄仁勋近期在美国俄勒冈州立大学(Oregon State University,OSU)做了一场对话活动。

俄勒冈州立大学于今年4月中旬宣布,占地 150,000 平方英尺、耗资 2.13 亿美元的新的研究综合体(实验设施)破土动工,预计将于2026年正式开业。

而在这座新的研究设施中,黄仁勋和他的妻子Lori(黄氏夫妇)为此捐赠了5000万美元进行支持。

黄仁勋:AI 是科技行业对社会提升的最大贡献

英伟达表示,该综合体将利用美国最强大的NVIDIA超级计算机之一,汇集教师和学生,共同解决未来世界在气候科学、清洁能源和水资源等领域面临的关键挑战。

英伟达强调,这次在俄勒冈州举行的活动,凸显了黄氏夫妇对教育的承诺,并反映这对夫妇与两人相识的俄勒冈州深厚的个人联系。而这笔5000万美元的捐赠,将增加俄勒冈州对俄勒冈州及其他地区半导体和科技行业的支持。

黄仁勋:AI 是科技行业对社会提升的最大贡献

会后,黄仁勋与俄勒冈州立大学校长贾亚蒂·穆尔蒂(Jayathi Murthy)进行了一场对话。

黄仁勋表示,AI 是科技行业对社会提升的最大贡献。我们正处于新工业革命的开端,且这个时期当中我们正在大量创造 AI 应用。

“我相信,AI 是科技行业对社会进步的最大贡献,让所有被落后的人得到越级提升,”黄仁勋强调,AI 有望推动全球数十亿人迎来一场新的“数字革命”。

10年间,英伟达GPU让计算能力提升100万倍

黄仁勋:AI 是科技行业对社会提升的最大贡献

31年前的1993年,怀着PC有朝一日会成为畅享游戏和多媒体的消费级设备的信念,黄仁勋、Chris Malachowsky 和Curtis Priem 共同创立了NVIDIA(英伟达)。

当时,市场上有20多家图形芯片公司,三年后这个数字飙升至70家。

黄仁勋和他的英伟达开创了一种新的计算方式——“加速计算”,即使用正确的算力工具来完成正确的工作。当时他发现,无论是科学,还是GPU、AI、机器人等技术,其中5%的代码消耗了高达99.9%的时间进行运行,需要计算能力的提升。

黄仁勋坦言,在过去十年左右的时间里,英伟达GPU有效降低了计算(边际)成本。GPU以及CUDA共同形成的“英伟达”生态,在过去10年中将 AI 处理性能提高了不低于100万倍,超过了摩尔定律预期。

“我们通过提出新处理器、新系统、新互连、新框架和算法,并与数据科学家、AI 研究人员合作开发新模型,在整个跨度中,我们已经使大型语言模型的处理速度提高了一百万倍。”黄仁勋表示。

黄仁勋:AI 是科技行业对社会提升的最大贡献

黄仁勋认为,计算机是我们所做的几乎所有事情的基础,也是几乎所有科学领域的重要工具,所以成本和计算性能规模上升100万倍,已经改变了一切。

黄仁勋指出,“我们把边际成本下降了100万倍,或者相反,如果完成某件事的速度提高了100万倍,或者问题的规模提高了100万倍,你做事情的方式就会完全改变。事实上,我们观察到,利用 AI,它(加速计算)将彻底改变这个行业,计算将以完全不同的方式进行,软件编程将彻底革新。”

黄仁勋预测,有望在未来十年,英伟达将再次提升 AI 计算处理性能高达100万倍。同时,未来可能会有100万倍与现有ChatGPT一样的 AI 模型出现,这些模型将具有更强大的语言理解和生成能力,甚至可能创造出新语言。

黄仁勋强调,有了加速计算和生成式 AI,现在,一大堆有趣的行业将被彻底改变,一大堆新的应用程序将被创造出来。

“比如气候科学问题,对计算机来说很难解决、很棘手,但对我们来说很容易;再比如机器人技术,有了它(加速计算)可降低成本,改变了我们所知道的行业,它开启了一大堆新的机会。”黄仁勋称。

数据是未来 AI 发展的核心

黄仁勋:AI 是科技行业对社会提升的最大贡献

黄仁勋认为,对于大学来说,如果现在学习计算机科学的基础,首先要看“数据”。因为未来计算机科学最重要的事情之一,可能就是数据。

“数据的整个概念,数据的整个领域,有一大堆简单的数据可以做。事实证明,计算机视觉是所有数据中最简单的。即使 AI 能够达到计算机视觉的超人水平,甚至现在对除法的理解达到超人水平,坦率地说,这一突破只是冰山一角。这是很容易的事。”黄仁勋称。

黄仁勋举了个例子,目前最困难的计算机科学问题是“生物学”,因为这是一个多尺度、不断变化的领域,它具有多样化角度,计算机需要解决的是一个“长期存在的纵向问题”,需要大量更贴近生物体的数据进行研究。

“所以数据有时是稀疏的。有时一个因果关系的发生需要很长时间。正如你提到的,有时数据并不存在于一个地方。数据有相关的主权属性。可能有保密属性。也许没有机构拥有所有的数据。也许有些机构有,但这种规模、这种分辨率或这种模态的数据在另一个研究机构中有不同的模态。也许它是纵向的。数据空间真的很大,而且非常复杂。比如联邦学习技术,有点类似于我们从自己的信息来源学习,然后聚在一起辩论、合作、讨论、结合知识等。因此,AI 也有这类概念,将通过自我反思为数据合成数据的生成创造条件,基本上,AI 会对未来做出预测,生成一些信息,对其进行反思,这就是我们所做的,这完善了你学习的自我完善、自我学习、反思,来回传递信息和进行辩论,所有不同的社会学习方式,在 AI 的未来以及人们对数据的思考方式中,都将以某种形式表现出来。”黄仁勋称。

因此,研究 AI 数据是未来很多学生应该要学习的重要方向,而且对于很多计算机科学家来说,这将是一个非常适合研究的领域。

黄仁勋强调,数据是一把“双刃剑”,有利也有害,因此,我们需要确保其有正确价值观的数据,需要用强化学习手段将数据精准化,从而减少自动驾驶汽车或机器人的情境中产生“幻觉”(错误判断)。

“这是一个真正有价值和富有成果的研究领域。”黄仁勋称。

AI 将改变人类、改变社会

黄仁勋:AI 是科技行业对社会提升的最大贡献

黄仁勋认为,AI 是科技行业对社会提升做出的最大贡献。

“它将缩小技术差距,弥合经济鸿沟,使那些过去被认为‘落后’的人能够赶上,而且它将使竞争环境变得公平。”黄仁勋表示。

黄仁勋:AI 是科技行业对社会提升的最大贡献

黄仁勋举了个例子。在OpenAI ChatGPT出现之前,计算机是由像工程师(我们这样的人)编程的,我们知道像 C++这样的东西,但大约0.1%的人类不会 C++,而几乎所有会 C++的人都过着相当不错的生活,因为编程太难了。但未来,有了ChatGPT,一夜之间有 1 亿人使用了它。现在几乎每个人都可以给计算机自动编程。

“所以你现在只需要学习如何提示,如何告诉计算机你想要什么,计算机就会理解你的意图。想出一个计划,问你这个计划是否好。你可以完善这个计划。你可以在这个计划上迭代,然后去执行它。也许它会为你做一些研究。在你写论文之前,你需要了解特定辩论中各方的优缺点。”黄仁勋指出,这些例子说明以前的技术对他们来说是不可用的。但现在,由于人类随时可以使用 AI,它促使我们已经创造了公平的竞争环境。

黄仁勋强调,“我认为这可能是最伟大的成就之一。”而未来,AI将改变教育、改变课程。

“我敢肯定,将来你会参加考试,而这些考试甚至可能不需要你来课堂参加。但这些测试可能需要你与 AI 一起进行学习、工作、考试。”黄仁勋指出,毫无疑问,AI 技术改变教育、将改变人们的学习方式。同时,甚至也许是第一次,计算机技术可应用于环境科学中一些真正有影响力的领域,使得大量计算机科学家从中受益。

黄仁勋表示,AI 技术的提升,让所有因缺乏对计算理解而被抛在后面的人的能力得到提升,AI 技术对社会的影响是“非凡”的。

未来,AI 可能会被注入到几乎所有的产品中,从医疗成像产品到运输产品、制造机械手等。但同时,AI 也面临偏见、幻觉或虚假信息等社会伦理话题。

对此,黄仁勋认为,人类应当遵守 AI 技术合规,保证产品安全。同时,不管是美国农业部、美国联邦航空局或NITSA,所有不同的机构都需要参与AI,以确保新的政策落实到位,或政策需要加强,并考虑 AI 在每一个产品中的能力和潜力,从而能够在每个领域中维护社会安全。

黄仁勋坦言,AI 将会为研究作出贡献,有助于基础研究,并有助于在未来编纂成一个信息系统。

“AI 将成为你获取和深化知识的合作者,而且 AI 永远不会被带走,永远不会取代你所拥有的基本领域知识、深层知识。这是非常重要的,我认为大学可以在其中发挥关键作用。”黄仁勋称。

针对人形机器人的未来前景,黄仁勋认为,AI 技术确实鼓舞了整个机器人行业。现在,你可以看到机器人技术的创新几乎无处不在。未来十年,AI 将推动人形机器人技术规模化应用。

黄仁勋强调,我们正处于一场“新的工业革命”的开端。而这场新的世界革命当中,GPU和加速计算促进了“电力”产业,输出的是一大堆浮点数——Token,而这些Token本质上是 AI。

“这次工业革命将促进大规模的制造业和智能化。毫无疑问,AI(智力)是人类所知的最有价值的资源。所以,AI 对每个行业的影响都是非常深远的。这是一个新世界的开始,也是学校当中的最好时光。整个世界正在你面前发生变化,新的技术、新的能力、新的工具、新的学习方式都已经到来。”黄仁勋称。

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Sky Strife的代币经济学

Sky Strife的代币经济学

由Lattice团队开发的全链游戏Sky Strife已于昨日上线Redstone主网。截至目前,游戏已经产生超过1000场对战,注册玩家数798人。

Sky Strife的代币经济学

数据来源:https://dashboards.yeomen.ai/dashboard/skystrife

但相比Sky Strife的游戏机制,对新手玩家来说更容易产生困惑的可能是其略显复杂的经济系统。

在当前的Sky Strife经济体系中,既包括以ERC-20形式存在的代币Orbs(?),也包括游戏季卡Season Pass NFT。此外,在本次的SkyStrife主网版本中,还出现了一个被称为Sky Key的新概念。

那么这些不同的组件是如何构成一个完整的游戏经济系统的呢,其目前的实际运行情况又如何?本文我们便为您简单剖析Sky Strife的代币经济学。

01.Orbs(?)

Orbs(?)是目前Sky Strife游戏中最重要的代币,总发行量一亿枚,总量固定,目前已经被全部铸造。除少数Orbs(?)已经通过游戏奖励的方式发放给获胜玩家以外,剩余代币全部存储在Sky Pool的合约地址中(Address: 0x9d05cc196c87104a7196fcca41280729b505dbbf)。

在本赛季中,玩家每创建一场比赛将消耗100枚Orbs(?)。同时,在每一场比赛结束后,也将由系统从Sky Pool资金池中向获胜玩家支付对应的Orbs(?)作为奖励。

在每一局游戏中,奖励给玩家的代币为100枚Orbs(?)*奖励基数。其中,奖励基数将根据过去7天完成的游戏总局数进行动态调整,具体算法见下表:

Sky Strife的代币经济学

简单来说,如果过去7天的游戏完成数过少,奖励系数就会增加,最高能达到基准奖励金额的5倍,也就是500个Orbs(?)。而如果之前7天的游戏完成数过多,则新开游戏的奖励基数就会不断减少,最低为基础奖励的0.1倍,也就是每局10个Orbs(?)。

而如果过去7天的游戏完成数正好稳定在1000场,则系统将达到平衡,Orbs(?)的流通量也不会发生变化。

而在每一局中,不同玩家的奖励数将按照其在游戏中的排名进行分配,具体机制见下表:

Sky Strife的代币经济学

根据官方文档的解释,设计这种代币发行机制的主要目的是为了抑制游戏中的投机行为。

因为一旦过去7天的游戏总局数超过1000场,投机者的预期收入与成本将达到平衡(最高收益100-开局成本100=0)甚至为负,届时投机者将停止参与游戏,理论上系统中将只存在真实的游戏玩家。

02.Season Pass

在每个赛季开始的前几天,Sky Strife都会同时开始本赛季游戏的Season Pass铸造活动。

当然,Season Pass并不是参与游戏的必要条件,持有Season Pass只会给玩家增加一些特殊权益,而普通玩家依然可以在没有Season Pass的情况下正常参与游戏。

Sky Strife的代币经济学

以本赛季为例,Season Pass的铸造费用统一为0.03ETH,持有者将拥有以下专属功能:

1.在创建游戏时自由设置入场费,或给游戏设置白名单,创建只有私人可以参加的游戏(没有Season Pass同样可以创建游戏,只是功能受限);

2.选择全部种类的初始英雄(目前共3种,其中两种为Season Pass专属);

3.进入专属地图(目前的四张地图中有一张为Season Pass专属);

4.进入专属的对战;

此外值得提醒的是,每个Season Pass的有效期将仅限于当前赛季,无法跨赛季使用。

03.Sky Key:游戏规则的变与不变

虽然不可篡改一直是智能合约的特点之一,但是同许多DeFi协议一样,许多全链上游戏依然可以在部署后升级或调整某些关键参数。

那么这些权限应该如何管理,这也成为了全链游戏未来必须要解决的治理问题。

在本次主网部署的Sky Strife游戏中,开发者将所有对游戏的修改权限抽象为“Sky Key”。Sky Key的持有者将拥有对Sky Strife World合约以及资金池Sky Pool的管理权。

Sky Key的持有者将可以自由调整以下游戏参数或内容:

  1. 地图;

  2. 英雄;

  3. 建筑;

  4. 兵种;

  5. 地形;

  6. 游戏奖励机制;

  7. 赛季;

  8. Season Pass;

  9. 开源的游戏前端;

但除了以上的可变规则外,游戏的底层基本机制依然不可修改,其中包括:

  1. 游戏的核心逻辑,如:生命值、力量、移动、攻击等;

  2. 游戏的核心经济机制,包括:创建比赛、sky pool、对战奖励系统;

目前,Sky Key的管理权依然由Sky Strife的开发团队Lattice所控制。但在文档中,Lattice表示未来会将Sky Key的管理权限归还给社区。

04.实际运行情况

1.奖励基数

在Sky Strife主网上线后的第一天中,热情的玩家(包括Orbs(?)的投机者)创建了大量的比赛,使得过去7天的游戏创建总数很快超过了1000场。

这使得每场游戏的奖励基数迅速从5x降低到0.75x,使得Orbs(?)的总流通量进入通缩状态。

又由于游戏的奖励基数是按照过去7日的总游戏数计算,因此最早要等到5月9日才有可能看到游戏奖励基数的回升。因此,目前玩家创建新比赛的热情已经被极大抑制,游戏开始进入沉寂期。

Sky Strife的代币经济学

2.Orbs(?)的价格

随Redstone主网一同上线的Redswap帮助市场快速实现了对Orbs(?)的定价。在早期抛售导致Orbs(?)的价格迅速下跌后,目前Orbs(?)的价格已经基本稳定在了0.1USDC/Orbs(?)附近。

Sky Strife的代币经济学

不过由于当前市场的资金池规模过小,Orbs(?)的价格依然存在极大的波动风险。

3.Season Pass(Season 1)

根据Redstone中NFT市场redstone.market的数据,目前Season Pass的总铸造量已经超过500个。目前离铸造期结束还有约1天的时间,新增铸造数已经明显下降。

Sky Strife的代币经济学

总之,作为Redstone主网上的第一款全链游戏,Sky Strife取得了不错的首发成绩。其经济系统也为后来者提供了不少借鉴空间。而未来的Sky Strife能否实现由真正的玩家所主导,避免陷入投机陷阱,我们将继续观察。

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马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

文章来源: | 公众号 AI4Auto
一凡 发自 郑姆斯特丹
马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

图片来源:由无界AI生成

旋风访华刚取得重要进展,火速回美裁了整个部门。

有报道称,马斯克解散了特斯拉的超充团队,还开除了两名高管。

一个月内,万人大裁员,四名高管离职,特斯拉转向的动作,狠辣而坚决。

马斯克把宝押在AI领域,甚至不惜放缓同样能带来巨大营收的充电业务,把“Make Tesla Great Again”的希望,坚定地放在FSD身上。

同时也再一次展现了马式管理风格:

反对过度扩张,愿意主动裁人。

马斯克还放话,一定要保持一只风格过硬的战斗团队,如果发现有团队内那种老白兔一直没有变化,就要连同他的上级和负责高管开掉。

朝着星辰大海目标前进的人,冷酷又无情。

马斯克解散超充团队,开除两高管

马斯克访华,在中国明确将投资100亿美元用于AI,回美国就优化人员降本

裁掉整个超充团队,员工人数大约是500人。

多名被裁员工在社交平台发声,证实了这一消息:

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

马斯克对此没有直接回应,只发帖表示,特斯拉的超充网络还会继续扩张,但是“开城”设点的步伐会放缓,接下来更专注于提高现有设施的利用率。

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

随着整个团队一起被裁的还有高管负责人丽贝卡·蒂努奇 (Rebecca Tinucci)。

丽贝卡在特斯拉工作了六年,长期负责特斯拉的充电业务。

早年创立了一家无线充电公司,9年都没有太大起色。

于是丽贝卡在2018年3月加盟了特斯拉,

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

△丽贝卡在去年的特斯拉投资者日

头两年担任项目经理,2020年3月开始负责特斯拉的超充团队,以及充电设施建设。

特斯拉的充电站数量近两年增加了一倍,今年一季度同比增长26%

然而两年增加1倍的业绩增长,并没有达到特斯拉增加两倍的预期,丽贝卡还是被开除了。

同时被解雇的高管,还有丹尼尔·何 (Daniel Ho),供职超10年

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

他是特斯拉的新车项目主管,此前曾在福特供职12年半,离职后在麦肯锡工作了2年。

随后于2013年11月加入特斯拉,十年里先后担任Model S、Model 3和Model Y的项目经理,也就是说,除了Model X和Cybertruck,丹尼尔都参与开发了。

根据其过往履历,丹尼尔主管的“新车”,应该就是指Model 2“小钢炮”没跑了。

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

还有报道称,丹尼尔领导的团队也将被解散,但目前尚未看到团队成员发声证实。

大家主要关注点还是在解散超充团队,这不光是对特斯拉造成了影响。

最直接的,给合作伙伴带去了隐忧。

特斯拉超充站供应商的CEO,Andres Pinter就表示,他的团队醒来后,(看到消息)如遭重击。

同时,作为北美毫无争议的电车领头羊,特斯拉放缓建设超充站,也给整个行业带来打击。

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

此前有分析师估计,2030年充电业务将为特斯拉带来200亿美元营收,为了刺激补能网络发展,美国还拿出了数十亿美元用于补贴。

当下有补助的资金,未来有巨额的营收,然而特斯拉还是主动放缓了脚步。

为了集中兵力打AI硬仗,马斯克掌舵坚定转向。

从EV到Robotaxi

有分析认为,开除超充团队是特斯拉转向的一步。

在最近的财报电话会议上,马斯克明确表示,将专注于AI、机器人和Robotaxi领域的机会。

AI和Robotaxi才值得特斯拉投入人力和财力,充电这些电车业务,都得往后稍稍。

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

因此可以看到,特斯拉近期在FSD上动作频频,进入V12后改FSD Beta(测试版)为FDS Supervised(受监督版),更新迭代很快。

同时马斯克亲自部署,要求一线销售交车前,必须带车主一次FSD,并且宣布,北美买特斯拉能免费试用一个月的FSD。

FSD的买断和订阅价格也都打了折,买断价格从1.2万美元降至8000美元,折合人民币约为5.79万元

月租费用则打了对折,99美元/月,折合人民币约为717元

总之就是,FSD的能力在增强,门槛在降低,搭载FSD的车越多,收集数据量越大,FSD迭代速度越快。

特斯拉正冲刺8月8日上线的Robotaxi大业。

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

以及大家最近非常关注的,马斯克旋风24小时访华,据说也是为了谈放开FSD而来。

美国银行近日发布报告,预测到2030年FSD在中国能为特斯拉带来20亿美元盈利

不过面对本土颇有竞争力的友商,以及小电驴老头乐乱飘的路况,还有6.4万元的买断价格,FSD面临的考验还有很多。

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

而重心转向FSD,转向AI后,直接裁掉整个超充团队,也是马斯克管理风格的又一次展现。

此前马斯克入主推特(现X平台)一个月,就裁掉过半员工。

曾任特斯拉AI主管的安德鲁·卡帕西,在讲述马斯克的管理方式时就表示:

马斯克在管理全球最大的创业公司

马斯克刚回美国,旋风裁掉了这个部门

卡帕西透露,马斯克反对公司过度扩张,喜欢由“实力强技术强的小团队来组成公司”。

马斯克愿意主动裁人,卡帕西过去为了留下一些员工,不得不和马斯克据理力争,不然马斯克总是默认要裁掉他们。

最近马斯克还对特斯拉管理层没有按其指示,迅速精简人员规模,发表了不满:

当主管保留没有通过优秀、必要和信赖考评测试的员工,超过三名以上,将被要求离职。

团队要精简,上下要有干劲。如果发现不合格的人还保留,连着上级一并走人。

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LayerZero发币前夕,社区等来了史上最大规模的“女巫清洗活动”

原创 | Odaily星球日报

作者 | Azuma

LayerZero发币前夕,社区等来了史上最大规模的“女巫清洗活动”

5 月 2 日,跨链互操作协议 LayerZero 于 X 正式宣布第一期快照(Snapshot #1)已完成,即将就此公布更多信息。作为社区期待度最高的潜在空投项目之一,LayerZero 的此则简略官宣也被社区解读为“空投快照已完成,大的真要来了”

5 月 3 日,Layer Zero 官方再次预告即将于当晚发布一项重要公告,以“展现对社区成员的持续信任”,然而就在社区猜测 LayerZero 是否即将公布详细的空投规则之时,LayerZero 最终所发布的公告内容却像是给了所有用户一记重拳 —— 代币确实是要发了,但需要先进行多轮次的女巫筛查活动。

空投背景:六百万用户

根据官方文档中的描述,LayerZero 在制定代币分配方案时,需要考虑的一项关键因素在于如何确定最优质的用户集群。在 LayerZero 看来,最优质的用户应该是最具“持久性”的用户,而所谓的“持久性”则被被定义为那些最有可能在未来继续使用 LayerZero 或沿用其过去使用习惯的用户。

5 月 2 日晚间,LayerZero 联合创始人 Bryan Pellegrino 曾在 X 上回复社区表示,综合 LayerZero 已覆盖的所有网络,该协议的实际用户总规模约为 580 万地址;而昨晚的官方公告则披露 LayerZero 当前的用户总规模为近 600 万地址。

LayerZero发币前夕,社区等来了史上最大规模的“女巫清洗活动”

结合业界过往的空投案例,上百万地址已算得上是超大规模,因此对于 LayerZero 而言,有必要通过机制设计或女巫筛查来缩减空投范围,让代币已更符合项目方预期的方式分配至潜在用户手中。

女巫判断规则

在 LayerZero 现已发布的官方资料中,暂时并未给出具体的筛查细则(可能是为了防止女巫自查,从而影响下文会提到的“自曝”阶段效果),只是通过举例列举了几项可能会被视为女巫行为的交互记录,Bryan 也在个人 X 上就部分例子进行了一定的补充解释。

简而言之,可能导致地址被判定为女巫的交互行为有:

  • 作为单一个人或实体,却在使用数十个、数百个或数千个地址来进行批量交互;

  • 为了在不同链间进行 NFT 的跨链转移,去铸造了一个“豪无价值”的 NFT;

  • 使用过诸如 Merkly、L2 Pass、L2 Marathon 等常用的“女巫刷量”应用;

  • 为了在多个网络留下交互记录,在不同链之间来回转移了极小金额(比如 0.01 美元);

  • 如果你认为自己是一个女巫,那么你很可能就是一个女巫。 

针对 Merkly 等工具的使用判定情况,部分用户质疑此举可能会导致大规模的“误杀”,Bryan 则回复表示:“如果你是一个真正的用户,曾出于减少 gas 的目的使用了 Merkly,那么你可能不会被判定为女巫,但如果你只是在利用 Merkly 来回转移资产,那么你可能就是一个女巫。”

LayerZero发币前夕,社区等来了史上最大规模的“女巫清洗活动”

女巫筛查轮次

根据 LayerZero 官方的披露,本次女巫大清洗活动总计将分为三轮进行。

第一轮为“自曝”阶段,该阶段将持续 14 天时间,认为自身存在女巫嫌疑的用户可在本阶段通过 LayerZero 所提供的窗口“自曝”,以保留 15% 的空投分配额度。值得一提的是,为了方便工作室“自曝”,LayerZero 还“贴心”的提供了用于大规模提交地址的 API 工具。

LayerZero发币前夕,社区等来了史上最大规模的“女巫清洗活动”

第二阶段为“审判”阶段,官方将在阶段内依照自身规模进行女巫筛查,筛查结果将于 5 月 18 日公布,在该阶段被查出的地址将不会获得任何空投分配。

第三阶段为“互咬”阶段,该阶段将从 5 月 18 日持续至 5 月 31 日,LayerZero 鼓励社区用户互相检举女巫行为,成功的检举者可以获得被检举地址的 10% 的空投份额分配。

史上最大的女巫清洗活动?

结合 LayerZero 已披露的日程来看,该协议的治理代币大概率会在 5 月 31 日“互咬”阶段结束之后才会正式发行,所以可预期的发币日期应该是在六月。

对于期待着 LayerZero 空投的用户而言,在迎来最终的奖励之前,需要先行撑过足足一个月的女巫清洗活动。考虑到 LayerZero 本身的用户规模之巨,再加之女巫标签在不同项目上的可复用性,LayerZero 正在发起的可能不仅仅是史上最大规模的女巫清洗活动,其筛查结果也可能会对后续其他项目的潜在空投造成深远影响。

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再质押的聚合体EigenLayer的创新

最近在网上读到一篇关于EigenLayer代币Eigen的文章《EigenLayer提出的拗口概念inter subjective forking到底是什么?》。

它点出了Eigen代币在应用场景方面一个很有特色的创新。

EigenLayer我在过往的文章中已经介绍过多次。它是本轮熊市以太坊生态新崛起的一个应用场景。

它的核心思想是充分相信以太坊的共识安全,将这种安全性扩展到其它需要代币质押的应用中去。

而实现这种方式的基本操作就是将ETH抵押到其它应用中。

EigenLayer项目提出后,很快就启动了抵押“挖矿”活动,鼓励用户将ETH或者各类ETH的衍生抵押品抵押到EigenLayers,并根据用户抵押的ETH给与代币空投的奖励。

最近,它代币(Eigen)空投的结果已经出来了,凡是参与过抵押挖矿的用户都可以在mct.xyz/whitelist/70查询自己是否能拿到空投。

值得注意的是,和很多其它项目所发行的单纯的治理代币不同,Eigen有一个实在的应用场景。这个场景就是用于intersubjective场景下的抵押。

上面提到的那篇文章就借用上一届美国总统大选的例子通俗易懂地解释了什么是intersubjective场景下的抵押。我建议我们的读者都仔细读一下这篇文章。当然英语好的读者我建议直接读项目方的原文《EIGEN: The Universal Intersubjective Work Token》。

在这里我把我的理解也和大家分享一下。

我们先回顾一下以太坊的抵押挖矿。

在以太坊中,真正参与POS挖矿的用户需要抵押32个ETH。当这个用户在参与挖矿的过程中作了恶,他抵押的ETH会被罚没。

那系统是怎么知道它是否作恶的呢?

通过全网节点对交易、对区块等的验证发现的。这个过程全程由共识机制下的算法自动完成。它是一个客观、可验证的结果。这个结果出来没有人会质疑,不会引起纠纷。ETH就很合适用于这类验证的抵押。

但在实际应用中很可能还会出现另外一种场景。在那个场景中,它所使用的算法或者验证过程存在较大的争议,乃至不同的验证者对出现的结果会有截然不同的看法。在这种情况下谁都无法说服谁。

再质押的聚合体EigenLayer的创新

这种情况怎么处理呢?

在加密世界中早就有了先例:硬分叉。

这个思路同样可以用于EigenLayer。可是在EigenLayer中,用户抵押的是ETH,当碰到这个情况,大家怎么对ETH进行分叉呢?

这显然是不现实的。

于是EigenLayer就创造性地提出了它的解决方案:在这种情况下,用户可以用Eigen代币作为抵押。当任何一个验证方对结果不满时,可以进行硬分叉。在新分叉出来的场景中,这个验证方可以罚没他认为作了恶的其它验证者。

理论上,如果某个场景可能产生多种验证结果,那在极端情况下就可能出现多种硬分叉的场景。而最终哪个场景获胜就完全靠市场自由竞争得出结果了。也就是说哪个场景的共识最强,哪个场景就被最终认可。

我很喜欢这个思路,它在这个场景中完美实现了哈耶克对市场竞争的憧憬和理想。

正因为Eigen代币要实现这样的功能,因此,在具体的技术实现上,它进行了一定的创新。它采用了双代币结构:一个是标准的ERC-20代币,另一个是可以硬分叉的代币。两个代币之间有密切的对应关系。

当然,创新固然好,但最终项目会不会爆发,代币有没有很大的升值空间,那还要看更多其它方面的要素。况且EigenLayer的商业模式依旧存在让人担心的系统性风险。

不管怎么说,这样的创新至少给这个项目增加了不少正面分数。

参考链接:

《EigenLayer 提出的拗口概念 inter subjective forking 到底是什么?》:https://twitter.com/0x_Todd/status/1785238019605491950

《EIGEN: The Universal Intersubjective Work Token》:https://www.blog.eigenlayer.xyz/eigen/

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Vision Pro没起飞,下个故事是AI:苹果变成了一家卖梦的公司

文章来源:

Vision Pro没起飞,下个故事是AI:苹果变成了一家卖梦的公司

图片来源:由无界AI生成

现实太骨感的苹果,正变成一家卖梦的公司。

上一季度财报发布时,正值Vision pro正式发售前夜,一切热闹都被苹果转化为推销给投资者们的“下一个iPhone”的美梦。

而一个季度过去,到今天第一个包含Vision pro销量的财报发布时,已经几乎没人在为这个“梦”买单。包括库克自己。在最新的财报和发布会上,关于上一财报季大讲特讲的Vision pro,库克只是用一些简单的官方发言一笔带过。另外更多的信息就只是强调了一下这个消费级硬件在企业级市场的受欢迎。

Vision Pro没起飞,下个故事是AI:苹果变成了一家卖梦的公司

然后,苹果开始卖另一个梦:AI。

这是今年6月苹果WWDC之前的最后一次财报,而WWDC是苹果必须展示自己AI能力的最后机会。

iPhone卖不动,大中华区好难

先来看看苹果在硬件上的销售挑战。

财报显示,本季度苹果总营收907.5亿美元,同比下降4.3%,利润也下降2.2%至236亿美元,不过两项数字略高于分析师预期。每股摊薄收益1.53美元,与上年同期的1.52美元相比微增。

先来看龙头业务,苹果“当家老大”、占总收入六成的手机部门此次业绩低迷。除上次财报实现增长以外,已经是最近六个季度中的第五次下滑。销售额同比下降10.5%至460亿美元,表明去年9月推出的iPhone 15系列需求疲软。尽管15 Pro Max 1200美元的起价是有史以来最高的,但显然这种高端策略已不再像过去那样玩得转了。

Vision Pro没起飞,下个故事是AI:苹果变成了一家卖梦的公司

根据IDC研究数据,今年前1到3月,三星已重新夺回了全球智能手机第一名的市场份额。但蒂姆·库克也解释说,去年同期实际叠加了因疫情影响拖延的50亿美元iPhone 14收入。如果刨除掉这50亿,两次收入本会持平。

然而当目光投向大中华区,任凭再怎么换算,情形也乐观不起来了。作为除美洲、欧洲外的全球第三大市场,本季度苹果在大中华区的表现比上次财报还惨。虽高于市场预期,且据库克透露iPhone销量略升,但收入总和滑落至163.7亿美元,同比下降8%,环比大跌了21.3%。

其中一大部分原因是来自中国本土手机品牌们的极速成长。研究机构Counterpoint Research指出,去年以来,华为手机在华销量激增近70%,而iPhone则下降了19%。高端智能手机市场的激烈竞争,让苹果在中国走得举步维艰。

Vision Pro首战财报季,回报尚需时间验证

iPhone打不动,其它硬件本季战绩如何?

继去年万圣节推出搭载新一代M3芯片的MacBook Pro后,今年3月苹果又将MacBook Air全线升级。推动Mac本季销售额增长4%至74.5亿美元。除此以外,Apple Watch、AirPods耳机和iPad都不幸以超过两位数的百分比下滑。

而另一款可穿戴设备——Vision Pro MR头显,作为苹果“20年来最冒险的革命性产品”,首个完整季度销售额也被涵盖在了这份财报中。

Vision Pro于今年2月初正式开售,是苹果向空间计算领域迈出革命性一步,开启混合现实技术新时代的产品。刚上市时曾狂揽一大波关注,从硅谷到纽约,瞬间涌现各种戴着Vision Pro走街串巷、隔空比划的“新人类”,网上更是热梗无数,火爆异常,让大家再次见识了苹果的品牌号召力。

Vision Pro没起飞,下个故事是AI:苹果变成了一家卖梦的公司

图源:Sam Shedden

库克曾表示,Vision Pro是团队多年的研发心血,包括 5000 项技术专利,投资它相当于“为未来埋单”。

可毕竟动辄3500美元、折合2.53万人民币的售价,对普通人来说实在是肉疼。虽然财报中并未披露具体数字,但外界推测其销量远低于苹果主要产品线。此前,跟踪苹果最为紧密的分析师郭明錤透露,苹果已经把这款产品今年的订单下调到了40万到45万台,远低于此前70万到80万台的普遍预期。

而在财报上,库克只是冠冕堂皇的表示“对这一季度销售Vision pro感到激动”。 “当前我们只是触及了表面,我对未来蕴藏的机会感到非常兴奋。”库克这样说。

而电话会上的表态更有意思,他强调了财富100强里有一半已经在订购这款产品。对一个定位消费级硬件的产品却只能强调企业级市场的“订购意愿”,你几乎可以明确感受到库克也不指望这款产品能成下一个iPhone了。

纵观来看,除服务业务增长14.2%至239亿美元外,其余核心业务整体下滑。以及更重要的是,在微软、谷歌、Meta等各大互联网巨头都争相进军生成式人工智能、拼得你死我活的时候,苹果的节奏却显得又佛系又被动。

反映在二级市场也很明显,今年以来苹果股价下跌了6.79%,成为美国“科技七巨头”里除Tesla外表现第二差的股票。除了这两位难兄难弟,其余五家都在比着涨。作为参考,最早布局AI的微软今年股价上涨27%,以Llama3豪赌开源的Meta,即使发完财报市值跳水后股价仍比年初高28%。苹果也因此被外界批评“明显缺乏长期投资和创新的远见,给VR大把烧钱,对AI领域却没有思想领导力。”

生成式AI,不得不上了

AI已经是苹果不能再迟讲出的故事。

在财报后的电话会议上,库克表示:“我们相信人工智能的变革力量和前景,我们也拥有能在这个新时代脱颖而出的优势,包括苹果独特的硬件、软件和服务无缝整合;开创性的苹果芯片和业界领先的神经引擎;还有我们对隐私的坚定关注。”

库克也暗示苹果一直在悄悄开展人工智能项目,强调将对AI技术进行“持续且重大的投资”,并承诺将在2024年后期公布令人兴奋的AI进展。

值得注意的是,此前库克在苹果的生成式AI计划方面一直低调保密,只是偶尔透露一些公司的小型投资消息。这是他第一次如此强烈地公开表明苹果将如何在该领域与其它对手正面竞争。

而最令人期待的当然是6月10日即将举办的年度WWDC开发者大会,不仅是苹果生成式人工智能雄心的启动平台,更将成为整个AI行业的历史时刻。分析师认为,“下一季度可能成为市场情绪的转折点,催化剂就是苹果这场全球开发者大会。”库克也称生成式人工智能将为苹果带来巨大机遇,具有令人难以置信的“突破潜力”,将为用户释放“变革性机会”。

Vision Pro没起飞,下个故事是AI:苹果变成了一家卖梦的公司

图源:UNSPLASH: @TRACMINHVU/APPLE

此前就有各种消息称,苹果一直在与Google、OpenAI等大模型供应商探讨合作。它也曾在3月时发布自研的30B 参数多模态 MoE架构大模型。甚至果断放弃了十年造车业务,转而把更多人才和技术资源大举投入GenAI。此次的WWDC将是苹果最近几年最重要的一次发布会,也是决定它未来几年命运的一场发布会。苹果的AI,或者说苹果会把别人的AI以何种形式引入自己下一代iOS系统、以及iPhone、Mac和Vision Pro等热门硬件上,会决定这家公司的一切。

不过,在那之前,在今天的财报发布后,库克还是先把自己最擅长的事情做了。在管理好了华尔街对苹果的预期——大家一致看衰,预期极低后,这次财报的跌幅可以看起来“没到预期那么糟糕”。然后库克推出公司史上最大的一笔1100亿美元股票回购计划,成功把苹果的市值稳住了。股价盘后还上涨了6%。

Vision Pro没起飞,下个故事是AI:苹果变成了一家卖梦的公司

看来库克做好了自己能做的一切,准备迎来可能是自己在苹果的最后一战了。

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Web3内容老将Mirror被收购,解读其转型历程及新社交产品Kiosk

原创 | Odaily星球日报

作者 | 南枳

Web3内容老将Mirror被收购,解读其转型历程及新社交产品Kiosk

5 月 2 日,Web3 内容发布平台 Mirror 。Mirror 团队将继续独立运营,并将重点转向开发 Kiosk,这是一款基于 Farcaster 的 Web3 社交应用程序。Mirror 母公司 Reflective Technologies Inc.透露其从 Electric Capital 处,此外 a16z crypto、Union Square Ventures 和 Variant 也提供了额外支持。

Mirror 于 21 年启动内测,快速成为Web3领域重要的创作平台和工具,但由于定位、发展路线、产品等多方面因素,市占率快速下降。当前最主要的官方内容和创作者平台已是 Medium,而 Paragraph 作为 Mirror 在Web3创作者领域的主要竞争对手也成功完成对其的收购。Odaily星球日报将于本文解读 Mirror 的前世今生以及最新产品 Kiosk。

Mirror 前世今生

Mirror 由a16z crypto 前合伙人 Denis Nazarov 创立, 2020 年年末,Mirror 发布了最初的产品原型,Mirror 将内容储存在 Arweave 上,多数人将其理解为Web3版本的 Medium 或者 Substack,是一个“去中心化”的内容发布平台,但这一点从技术和想象力而言并不突出,内容创作平台已是红海,Mirror 想要依靠什么创新路线突出重围?

彼时 Mirror 的答案是 toB,作为面向 DAO 的众筹和媒体工具。当年 Mirror 的自我解析为:“这是共享和为任何事物募资的基本Web3工具包。从撰写关于您最新想法的内容,到为下一个重要的 DAO 构建一个家园。(The essential web3 toolkit for sharing and funding anything. From writing about your latest idea, to building a home for the next big DAO)”

那么除了内容创作,Mirror 还提供什么功能?

首先 Mirror 支持为作品发售 NFT,如果用户购买了这个 NFT 将作为对创作者的打赏(Mirror 分成 2.5% ),此外也支持直接对项目进行众筹(crowdfund),还可进行发币。

简而言之,Mirror 希望所有需要众筹募资的项目都在其平台上发布、筹资并通过 Mirror 进行方向、进展的资料更新,较为知名的例如有篮球球队方面的 The Krause House(众筹 1000 ETH,已 soft rug)、电影 Ethereum: The Infinite Garden(众筹 1035 ETH)、钱包 Balance Wallet(众筹 883 ETH) 等。

纯粹还是功能匮乏

值得注意的是,在产品初期,内容平台上常见的功能 Mirror 均不具备。包括订阅、阅读量、门户等功能,创作者不能直接进行分析和推广,读者或者说用户也难以直接进行追踪。创作者需要另行借助其他平台进行推广,而订阅、分析等功能则需要借助第三方工具进行。

Mirror 团队认为以上都属于是应用层的需求,希望交由社区进行,团队仅进行底层服务的构建。由于数据在 Arweave 发布,没有设置任何限制,所有开发者和用户都能读取到数据,因此生态方面的“高级”产品和功能迭代都交由社区来做。

但将以上功能的开发交由社区并不意味着 Mirror 团队就放任自由,Mirror 团队会与开发出优秀 Mirror 附加产品的团队沟通并邀请进入 Mirror DAO 共建生态。

路线摇摆

Mirror 在上述的 toB 领域取得了不俗的数据与成就,但是在 2022 年 8 月,Mirror 宣布下架所有 NFT 和众筹相关功能,回到了纯粹 toC 的红海中。但又在次年又上线了 Subscribe to Mint 功能。这一系列迷之操作或与团队位于美国,受监管压力影响有关,但真相如何,我们不得而知。

另一方面,DAO 的叙事已不复 21 年牛市火热,众筹发币产品迭出,Mirror 在多方面因素的共同作用下,逐渐失去了市场份额。

转向 Kiosk

Paragraph 收购 Mirror 后,Paragraph 将接管 Mirror 产品、设计系统和品牌的管理。Mirror 团队将转向基于 Farcaster 的Web3 社交应用程序 Kiosk。

目前 Mirror 并未披露项目细节,Odaily 对其已有资料关键内容整理如下:“Kiosk 是一个新的 Farcaster 客户端,将社交与链上相结合。它让用户能够在链上社交的同时进行链上交易。通过 Kiosk,用户可以轻松地将图片转化为 NFT,发现并购买朋友收藏的资产,以及在代币驱动的频道或群聊中聚集志同道合的收藏家和社区成员。

Kiosk 的目标是打破链上社交和链上交易之间的隔阂,使用户能够更加无缝地在社交媒体上进行交易和互动,从而推动去中心化社交媒体的发展。”

基于以上内容,可以看出该产品旨在赋予用户在社交媒体上进行资产发行与交易的能力,服务对象也转向了社区,目前用户可在 Mirror 中通过铸造的 NFT 进入 Waitlist。

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AI机器人“入侵”微博评论区

作者:一号

编辑:美美

“评论罗伯特”的走红,有机会让其成为社媒平台“标配”。

如果你是一名资深的微博用户,那么你一定听过“评论罗伯特”这个大名。正是因为它,让众多的“小透明”在这个用户过亿的平台上不再孤独,收获了一对一的互动,让普通人也能被看到。尽管“评论罗伯特”时而精准打击,时而细心安慰,但它撑起了不少微博用户的互动量。

微博,这个流量日渐消退的平台,已经裹上了AIGC的裘衣。

“评论罗伯特”是微博的自救良方?

从存量角度来看,当下,微信、抖音和微博是国内社交媒体平台的TOP3,但从增量角度来看,小红书、B站还有抖音成为了新的增长极。其中,抖音已经大有取代微博之势,从以前人人遇到事情发微博,到现在已经逐渐成为发抖音,抖音正在成为国内新的舆论主阵地。抖音短视频的竞争,微博也许可以以内容形式不同而不在意,但面对小红书这个在用户画像上和微博高度重合的平台,微博专业化和机构化的创作氛围,正在让平台的基础,最广大的素人用户“出逃”小红书。

AI机器人“入侵”微博评论区

事实上,这也是众多社交媒体平台在发展的后期所会遇到的问题。随着平台用户数量的增多,普通用户越来越难以被“看见”,成为“小透明”,失去社交平台上最重要的体验,也就是社交,从而失去对社交媒体平台的依赖感。

长期以来,微博形成了以各种大V为主体的内容氛围,普通用户难以再拥有“一夜爆火”的体验;而抖音和小红书在普通人的体验上则相对做得更好,就在去年,抖音上的普通人“于文亮”爆火,小红书则长期以来都一直注重素人用户的内容推荐,很多素人都曾有过爆款笔记。

而微博,想要改变在大V把持下的内容氛围,那么提升普通用户在微博上的体验感就是其中一种方法。因此,微博在去年AIGC的浪潮中,于2023年7月27日推出了“评论罗伯特”,在当时,它还叫做“评论哇噻机器人”。同年12月7日,它正式迭代升级,成为了今天的“评论罗伯特”。

AI机器人“入侵”微博评论区

据新浪微博官方介绍,“评论罗伯特”会在一些原创内容下发布评论,是一个天生的捧哏,一个有趣的灵魂,一个不知疲倦的显眼包。从技术角度来看,评论罗伯特是AIGC在人类社交媒体娱乐体验方面的一次有趣尝试。

已读乱回的评论区网红

微博用户只需要发布超过10个字的原创微博或者直接@评论罗伯特,就可以吸引它前来评论,不过“评论罗伯特”往往主打一个“已读乱回”。

例如可以把网友买的假发认成耳机壳的一言难尽的识别能力,还一本正经的夸奖“好喜欢你的耳机壳啊”。

AI机器人“入侵”微博评论区

在你生活不顺利的时候,它会给你“临门一脚”。

AI机器人“入侵”微博评论区

在你好不容易“起回生”的时候,它会让你先“别急着活”。

AI机器人“入侵”微博评论区

AI机器人“入侵”微博评论区

显然,相较于人们以往对机器人礼貌又正式的刻板印象,评论罗伯特的“阴阳怪气”给人们带来了新的互联网体验,就像有些网友提到的那样,“人类的抽象尚有迹可循,AI的抽象无序混乱”,也因此,遭到评论罗伯特“攻击”的网友们组建起了一个“罗伯特受害者联盟”,专门收集“评论罗伯特”的“罪行”,结果却遭来罗伯特本人的嘲讽:“希望你的新号越来越好”。

AI机器人“入侵”微博评论区

然而,罗伯特并非只会损人,它也会给大家提供情绪价值,给网友们“炖”上一锅“心灵鸡汤”,讲一些暖心的安慰话语。

AI机器人“入侵”微博评论区

因此,网友们对罗伯特的态度也是暧昧不清,一方面有些用户认为“评论罗伯特”的评论过于突兀,影响了微博的阅读体验,而另一些用户则享受这种新型互动带来的趣味。

社交媒体平台正在拥抱AI

从数据和流量方面来考虑,对于微博来说,评论罗伯特无疑是有利于提升微博用户的站内活跃度、黏性以及原创内容的创作热情的。而且根据微博官方信息透露,微博还将引入更多国产大模型来丰富机器人的人设,并且还将陆续上线情感抚慰型、搞笑幽默型等社交机器人。

现在,微博也已推出了@MBTI小行家,让网友可以直接进行自己的MBTI人格分析。目前,@MBTI小行家的粉丝数已经突破了100万。

AI机器人“入侵”微博评论区

事实上,不单单是微博,小红书、快手、B站等平台也开始出现了一批各有特点的AI机器人,能总结,能玩评,能画图等等。

今年3月7日,小红书开始逐步内测评论区AI一键总结笔记内容的新功能,只要在笔记评论区@薯队长的小助理,它就会自动总结图文、视频笔记内容,归纳相应重点。当前该账号粉丝数已经突破7万。

AI机器人“入侵”微博评论区

而B站则是上线了各种“省流小助手”,帮助用户总结视频内容。

AI机器人“入侵”微博评论区

而快手的“AI小快”也是活跃在评论区的AI,但相比罗伯特,它更显正经,并且还会生成图片。

AI机器人“入侵”微博评论区

很明显,现在众多社交媒体平台都在想办法将AI融入平台之中,以其提升平台体验,增加用户黏性。AI正在成为各平台争夺用户的一个重点,但无论如何,这些AI都是在给用户创作的原创内容扩大影响力,成为隐形的流量增量。

但目前,大部分平台还是将AI作为一个小范围内测的功能进行推出,因为还未能完全避免AI胡言乱语的情况。若日后解决了这个问题,那么当AI越来越拟人,更擅长共情之后,用户与AI交流将会变得更频繁更广泛,在那时,如何把握与人和AI之间的社交,可能会成为新的问题。

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解析dYdX独立链数据表现:为何逃离以太坊早已成定局

最近,看到 宣称其交易总量已经超过了120B,且已有供应量14.9%的代币被质押,超20MUSDC被分配给了质押者,总之,dYdX独立链上线后各项数据指标都还不错。那么,如何评价dYdX从L1到L2再到独立链的“逃离以太坊”发展历程?以太坊Layer3应用链叙事能把dYdX拉回来吗?接下来,谈谈我的看法:

dYdX是一个典型为Trading系统而生的应用代表,自始至终目标要成为一个专注于订单薄类型的永续合约去中心化衍生品交易所。正因为此,在过去多年的发展进程中,dYdX有3个核心痛点:

1、要有超强的技术扩展高性能,因为和AMM交易池类型相比,订单薄对Real-Time批量匹配和执行对系统吞吐量和延迟有极高要求;

2、要尽可能追求去中心化,因为在L1和L2阶段为了追求极致效率,dYdX不得已采取了链下中心化服务器撮合订单的方式,但专注交易的DeFi项目,且目标和CEX等中心化交易所争夺市场,长期看必须得通过智能合约和DAO治理来达成关键流程的透明化,并分散节点部署,让社区用户更多参与治理决策。(这也是其把大量交易手续费分配给验证节点和质押用户的主要原因;

3、要尽可能管理好用户留存和增长问题。和CEX等交易所相比,链上去中心化衍生交易所门槛会更高,因此在产品设计、交互界面、交易工具和风控功能等方面要有较好产品体验;和Uniswap等DEX相比,dYdX相对而言是一个较为封闭的交易系统,不像Uniswap可以通过和大量项目integrate获得大量的流动性和交易手续费分成,dYdX只能靠长时间的用户留存,尤其是专业Trader、做市商等固定用户群体来支撑产品运行。

那么,为什么dYdX要做独立应用链呢?答案是,目前L1和L2都无法满足其极致的性能追求。

最初在以太坊L1上发展业务因为受制于主链的低性能、高Gas波动,dYdX面临Uniswap的竞争压力选择向L2迁移;来到了StarkEX的layer2产品形态下,看似有了L2低Gas和高吞吐量的基础,但距离dYdX追求的高性能还差点距离,因此采取了一种交易数据链下撮合的折中方案,利用Starkware零知识证明链上和链下Finality Proof,实现了在L2上做高速率交易引擎的解决方案。但该方案还得依赖链下服务,使得dYdX经常被诟病存在“中心化问题”;

紧接着,随着dYdX V4的推出,dYdX基于Cosmos SDK构建了一条专属高性能链,有60个维持共识机制的活跃Validators,包括Ledger、Coinbase Cloud等,还有持续不间断推出的用户质押Reward分红机制。在独立应用链的加持下,dYdX一直频频刷新各项运营数据指标,比如:

1、目前已有1.49亿枚DYDX(总量的14.9%),在质押状态;

2、协议已经向18,991名质押者分发了超2,000万美金的USDC;

3、社区成员迄今已发起了55项治理提案;

从数据来看,dYdX独立应用链正在逐渐实现其去最初的愿景,成为一个超级去中心化永续交易所。至少,dYdX已经确定了其终极应用链形态,不需再讲链扩容、性能等技术层的故事,以后只需要持续做用户和交易量等数据增长的运营即可。

既然dYdX已经有了自己的独立王国,从商业视角看,作为一个成功的应用,dYdX的今天应该就是很多L1和L2应用目标可能要实现的明天。

不禁要问,既然L1和L2目前都在infra层面过度内卷,且还有了layer3的超级应用链的叙事预期,理论上讲,若把dYdX放到以太坊layer3应用链上发展应该没问题吧?

答案也许会让大部分人失望,并不能。

1、dYdX专注于去中心化衍生品交易的Trading系统业务,其定位之初就是要培养独立用户群体和数据增长模式,成为一条专属定制的应用链。

虽然layer3可以定制Gas Token、共识机制、验证规则等,但layer3应用链的核心可交互操作性能力,layer3应用链的关键资产结算还要依赖以太坊主网,这同样会给dYdX带来一定限制。

2、即使是Uniswap现在也没有到可以基于以太坊做layer3应用链的成熟条件,layer2的生态流动性深度,layer1结算上的性能障碍(高Gas费),依然限制它们有做layer3应用链的可能性。尤其是layer2上极度匮乏的用户和市场流动性,让架在layer2上应用链很难有稳定的用户群体和交易深度。何况dYdX对去中心化、订单薄撮合性能、交易体验等要求那么高。

因此,dYdX脱离以太坊生态做独立应用链,既是主动的出逃行为,同样也还是受限于以太坊底层性能局限的无奈选择。(换个角度思考,虽然以太坊生态卷Infra已经白热化了,但必要性还很大。

这其实侧面暴露了layer3应用多链叙事的一个突出问题:像dYdX这样有成熟用户和市场的应用实际定制需要未必能被满足,而一些从起点做应用链的应用在layer3环境下短期又得不到L1和L2超强生态流动性的溢出效应助力。

以上

总而言之,dYdX在Crypto生态大家庭中的定位和发展轨迹都挺独特的,虽然它已经某种程度上算“成功”了,可以和Uniswap、AAVE这类协议公司一样,持续在市场动荡环境下有趋向稳定的业务拓展和增长。

但dYdX的成功之路,也不是当下L1和L2上很多应用能轻松复刻的,其实Uniswap就已经给出了答案,要依赖以太坊生态就很难逃出去,只能在L1、L2、L3等不断堆栈中持续优化,毕竟大部分应用没了公链底层提供的可组合流动性就几乎没了生存的根本。

Note:若您是dYdX的持币用户,且认可dYdX的稳健的独立链业务发展和趋势,不妨参与一下质押挖矿:(https://dydx.zone/Haotian )随着交易量的日益增大,质押者能持续获得USDC的稳定分红,还是很香的。注:只适合追求稳定的长期价值投资用户。

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谷歌、OpenAI 都搞起了AI “造人”?创始团队:开源AI基因编辑器只是冰山一角

文章来源:

译者 | 王强、华卫

策划 | 华卫

谷歌、OpenAI 都搞起了AI “造人”?创始团队:开源AI基因编辑器只是冰山一角

图片来源:由无界AI生成

“AI 能编辑 DNA 了,还是开源版!”

谷歌、OpenAI 都搞起了AI “造人”?创始团队:开源AI基因编辑器只是冰山一角

OpenCRISPR-1 开源链接:

https://github.com/Profluent-AI/OpenCRISPR

今天,人工智能系统不止可以设计出创作诗歌、代码和视频的模型,还开发出了精确编辑人类 DNA 的开源工具。这不仅是 AI 的巨大进步,还预示着,将来科学家可以比现在更精确、快速地对抗各种疾病。

近日,美国一家名为 Profluent 的初创公司公开介绍了这项技术,并预计于下个月在美国基因和细胞治疗学会年会上发表相关论文。“使用人工智能技术创建基因编辑机制史无前例,”美国加州大学旧金山分校生物工程和治疗科学系教授兼系主任 James Fraser 表示。

据悉,Profluent 是在分析了大量生物数据后,通过对 CRISPR-Cas 序列进行人工智能算法建模来设计出高功能基因组编辑器,并将其命名为 OpenCRISPR-1。通过 OpenCRISPR-1,该公司的人工智能系统从大规模序列和生物学背景中学习,产生了数百万种自然界中不存在的 CRISPR 样蛋白,从而成倍扩大了几乎所有已知的 CRISPR 家族。

并且,OpenCRISPR-1 基因编辑器正在被开源。这意味着,其允许个人、学术实验室和公司免费试用该工具。很多研究人员都会把开发的人工智能底层驱动软件开源出来,让其他人可以在他们的成果基础上继续开发工作,以加速新技术的开发步伐,但像 OpenCRISPR-1 这类生物实验室和制药公司开源技术发明的情况并不常见。不过,Profluent 并没有开源该编辑器本身的技术内容。

Profluent 还透露,OpenCRISPR-1 只是冰山一角,他们的平台能够随意生成更多的基因编辑系统。然而,尽管目前 OpenCRISPR-1 还没有投入临床,但已经招致不少除应用效果以外的担忧。

完全由 LLM 驱动
将蛋白质多样性扩大 4.8 倍

在这项研究中,Profluent 展示了世界上第一个使用人工智能从头开始设计的分子的精确基因编辑。基因编辑器是复杂的系统,需要多结构域蛋白质、DNA 和 RNA 之间复杂的空间和时间相互作用。使用人工智能设计功能差异化的基因编辑器,代表了人工智能驱动生物设计蓬勃发展领域的重大飞跃。

OpenCRISPR-1 的技术是由人工智能驱动、Cas9 样蛋白和指导 RNA 组成,完全使用  Profluent 的大型语言模型(LLM)开发。该模型学习的是氨基酸和核酸序列,这些化合物定义了科学家用来编辑基因的微观生物机制。也就是说,它分析了从自然界中提取的 CRISPR 基因编辑器的行为,并学习该如何生成全新的基因编辑器。

“这些人工智能模型从序列中学习,无论这些序列是字符、单词、计算机代码还是氨基酸序列。”Profluent 首席执行官 Ali Madani 表示。

据介绍,生成蛋白质语言模型通常在跨越广泛功能的大型、多样化的天然蛋白质序列数据集上进行预训练,可以生成反映天然蛋白质特性的真实蛋白质序列。然而,对于特定的应用,如产生新的基因编辑器,就需要将模型引导到特定的目标蛋白质家族。

为此,Profluent 进行了详尽的数据挖掘,以构建迄今为止最广泛的 CRISPR 系统数据集,被称为 CRISPR-Cas 图谱。为生成新的 CRISPR-Cas 蛋白,他们又在 CRISPR-Cas 图谱上训练了一个蛋白质语言模型。

谷歌、OpenAI 都搞起了AI “造人”?创始团队:开源AI基因编辑器只是冰山一角

图:生成的序列极大地扩展了 CRISPR 相关蛋白质家族的多样性,以蛋白质簇的数量来衡量,图中显示了每个蛋白质家族在不同类型的 CRISPR-Cas 系统中被发现的频率。

从该模型中生成了 400 万个序列,并使用生物信息学技术来去除简并序列,确定每个生成的蛋白质属于哪个 CRISPR-Cas 家族后,他们发现,这些模型产生的蛋白质将几乎所有天然存在的 CRISPR-Cas 家族的多样性扩大了 4.8 倍,并且之后可以生成更多的序列进一步扩大这种多样性。

鉴于 SpCas9 的广泛采用和临床成功,其使用模型生成了可与 SpCas9 互操作的 Cas9 样蛋白,并选择了其中 48 个生成的序列,用于在人类细胞中进行严格的功能表征。他们发现,当与脱氨酶配对时,OpenCRISPR-1 和 SpCas9  在精确编辑靶基因组中的单个碱基时具有相似的活性和特异性。此外,他们还能够保持碱基编辑活性,同时使用由另一种 Profluent 训练的蛋白质语言模型生成的脱氨酶来提高特异性。

谷歌、OpenAI 都搞起了AI “造人”?创始团队:开源AI基因编辑器只是冰山一角

图:对于测试的 5 种生成的核酸酶中的 4 种,使用模型生成的 sgRNA 提高了编辑效率。

最后,为了进一步优化生成的核酸酶活性, Profluent 还训练了一个模型来为任何给定的 Cas9 样蛋白生成相容的 sgRNA。与 SpCas9 的 sgRNA 相比,这些生成的 sgRNA 可以提高所测试的五种蛋白质中四种产生的核酸酶的活性。

CRISPR 基因疗法的“升级版”

“我们与 OpenCRISPR 的意图是与尖端研究机构和药物开发人员合作,以一种强大而实用的方式安全地加速 CRISPR 基因疗法的开发。”Profluent 首席商务官 HilaryEaton 表示。

目前,基于 CRISPR 的技术已经改变了科学家研究和对抗疾病的方式,并提供了能够改变镰状细胞性贫血和失明等遗传疾病患者的治疗方法,但仍需加速发展以治疗数千种其他还无治愈之法的疾病。据介绍,OpenCRISPR-1 正是基于 CRISPR 的生物机制所构建。

源自微生物的基于 CRISPR 的基因编辑器虽然功能强大,但当移植到非天然环境(如人类细胞)中时,通常会显示出显着的功能权衡,人们希望能够生产出比经过数十亿年进化而来的天然基因编辑器更灵活、强大的基因编辑器。人工智能系统的设计恰恰能提供一种强大的替代方案,有可能绕过进化约束生成具有最佳属性的编辑器。

“我梦想着这样一个世界,我们可以在几周内按需提供 CRISPR。”美国加州大学伯克利分校创新基因组学研究所的基因编辑先驱兼科学主任 Fyodor Urnov 说。

事实上,OpenCRISPR-1 是整个业界努力构建可以改善医疗保健的人工智能技术的一个缩影。例如,华盛顿大学的科学家正在利用 ChatGPT 和 Midjourney 等图像生成器背后所采用的人工智能技术方法来组装全新的蛋白质,并致力于加速新疫苗和药物的开发。

“从长远来看,这可以通向一个快速为个人定制药物和治疗方法的时代,定制速度甚至比我们现在的还快。”Urnov 认为,生成式人工智能系统具有巨大的潜力,它们往往会通过从越来越多数据中学习的过程来快速改进自身。如果像 Profluent 这样的技术继续改进,其最终可以让科学家以更精确的方式编辑基因。

而目前看来, Profluent 也具备技术进化的资金支撑。3 月 21 日,Profluent 宣布完成 3500 万美元追加融资,融资总额达到 4400 万美元。这笔融资由 Spark Capital 领投,现有投资者 Insight Partners 和 Air Street Capital 以及来自 OpenAI、Salesforce、Octant Bio 和谷歌(包括谷歌 DeepMind 首席科学家 Jeff Dean)的天使投资人组成的财团也参与了投资。该公司此前还曾从 Insight Partners、Air Street Capital、AIX Ventures 和 Convergent Ventures 募集到 900 万美元种子轮资金。

临床可能引发副作用

虽然这项研究已经表明,人工智能模型可以生成能够编辑人类基因组的工具。但目前 Profluent 还没有对基因编辑器 OpenCRISPR-1 进行临床试验,因此尚不清楚其是否能达到或超过 CRISPR 的性能表现。

不过,可以确定的是,短期内这一技术进展不太可能影响医疗保健领域。Urnov 表示,事实上科学家们并不缺乏可以用来对抗疾病的天然基因编辑器,推动这些编辑器通过临床前研究的成本才是瓶颈所在,如安全性、制造和监管审查,经过这些步骤后才能将其用于治疗患者。

此外,这样的合成基因编辑器案例还引发了其他担忧。长期以来,科学家一直警告不要将 CRISPR 用于人类身体改造和治疗领域,因为这项技术相对较新,可能会产生引发癌症等不良副作用,还能提供一些不道德的用途,如对人类胚胎进行基因改造。

对此,Fraser 的看法是,“一个不道德的人,并不在乎他们使用的基因编辑器是不是人工智能创建的,他们只会继续使用现有工具。”

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