За 20 дней стремительного роста Биткойна, какие деньги Сатоши покупает в блокчейне? В начале года Дракона крипторынок подобен дракону, идущему в море, и он подобен бамбуку. С 7 февраля по настоящее время, всего за 20 дней, биткойн взлетел с 43 000 до 61 555 долларов, увеличившись более чем на 30%, как будто пришел бык. Однако беспокойство большинства Лонг инвесторов возросло в тандеме со стремительно растущим рынком, ведь в этот момент у всех руки больше Лонг Уровень 2, Gamefi, мемов, маленьких картинок и даже надписей...... Итак, как за эти 20 дней выделились Smart Money, которые хорошо зарекомендовали себя в цепочке, и какие монеты они купили за эти 20 дней, и были ли они отправлены и изменили позиции? Во-первых, список адресов Smart Money в этой статье — это адрес, который Scopescan отслеживает с точки зрения чистой прибыли, ROI и винрейта за последние 30 дней. В этом цикле апсайклинга (7-27 февраля) лучшие монеты с самым высоким винрейтом Smart Money ранжируются следующим образом: 1. MOBY (Community-Driven IC0 Platform): стоимость покупки Smart Money составляет 0,7335 доллара США, текущая цена составляет 2,63 доллара США, а прибыль составляет 4,04 миллиона долларов США. На момент публикации токен Smart Money все еще имел чистый приток в размере 1 миллиона долларов. 2. WLD: Smart Money покупает по стоимости 3,3 доллара, текущая цена составляет 8,1 доллара, а прибыль — 2,99 миллиона долларов. На момент публикации токен Smart Money по-прежнему имел чистый приток в размере 1,94 миллиона долларов. 3. COTI (Enterprise Digital Financial Network Protocol): стоимость покупки Smart Money составляет 0,099 доллара США, текущая цена составляет 0,2399 доллара США, а прибыль составляет 1,24 миллиона долларов США. На момент публикации токен Smart Money имел чистый приток в размере 463 000 долларов. 4. wBAI (Открытый исходный код Децентрализация AI Protocol): стоимость покупки Smart Money составляет 2,66 доллара США, текущая цена составляет 9,77 доллара США, а прибыль составляет 974 000 долларов США. На момент публикации токен Smart Money имел чистый приток в размере 140 000 долларов. 5. PALM (чат-бот платформы Лонг на основе технологии Google AI): Smart Money покупает по стоимости 0,144 доллара, текущая цена — 0,595 доллара, а прибыль — 923 000 долларов. На момент публикации токен Smart Money показал чистый отток в размере 12 800 долларов. 6. ORDS (проект экологического децентрализованного финансирования Биткойна Ordiswap): стоимость покупки Smart Money составляет 0,0776 доллара США, текущая цена — 0,2293 доллара США, а прибыль — 823 000 долларов США. На момент публикации токен Smart Money имел чистый приток в размере 284 000 долларов. В сочетании с приведенным выше списком нетрудно увидеть, что токен концепции искусственного интеллекта в списке занимает половину страны, главным образом потому, что рыночный энтузиазм, вызванный Sora, распространяется на рынок криптовалют, в то время как MOBY в верхней части списка является популярным проектом в сообществе, ориентированным на «управляемый сообществом» и «концепцию справедливости распределения токенов». (Источник: 0x711)

Согласно отчету IT House от 15 января, Google Research недавно использовала свой собственный тест BIG-Bench Benchmark для создания набора данных «BIG-Bench Error», а также использовала соответствующий набор данных для проведения серии оценочных исследований «вероятности ошибок» и «способности к исправлению ошибок» популярных языковых моделей на рынке. Исследователи Google заявили, что, поскольку в прошлом не существовало набора данных, который мог бы оценить «вероятность ошибки» и «способность к самокоррекции» больших языковых моделей, они создали специальный набор данных под названием «BIG-Bench Error» для оценки теста. Сообщается, что исследователи сначала использовали языковую модель PaLM для выполнения 5 задач в своей собственной задаче BIG-Bench Benchmark, а затем модифицировали сгенерированную траекторию «Chain-of-Thought», добавив раздел «логическая ошибка», а затем повторно перекинули ее в модель, чтобы определить, где были ошибки в траектории цепочки мыслей. Исследователи Google утверждают, что набор данных BIG-Bench Error полезен для улучшения способности моделей к самоисправлению ошибок, и что модели, точно настроенные для соответствующих тестовых задач, «обычно работают лучше, чем большие модели с нулевыми подсказками».

Как сообщает 9 января «Science and Technology Innovation Board Daily», на выставке CES 2024 в США NVIDIA выпустила серию новинок, среди которых дебютировали микросервисы NVIDIA ACE. Сообщается, что это технологическая платформа, которая использует генеративный ИИ для создания виртуальных цифровых людей, а в число нынешних партнеров с ACE входят miHoYo, NetEase Games, Palm Fun Technology, Tencent Games, Ubisoft и другие предприятия.

Согласно отчету IT Home от 15 декабря, Google DeepMind недавно анонсировал метод обучения модели под названием «FunSearch», который утверждает, что способен вычислить серию «сложных задач, связанных с математикой и информатикой», включая «задачи на уровне потолка» и «задачи на боксе». Сообщается, что метод обучения модели FunSearch в основном вводит систему «оценщика (_uator)» для модели ИИ, модель ИИ выдает серию «творческих методов решения проблем», а «оценщик» отвечает за оценку методов решения, выводимых моделью, и после повторных итераций он может обучать модель ИИ с более сильными математическими способностями. Google DeepMind использовал модель PaLM 2 для тестирования, и исследователи создали специальный «пул кода», ввели в модель серию вопросов в виде кода и настроили процесс оценки, после чего модель автоматически выбирала вопросы из пула кода в каждой итерации, генерировала «новые творческие решения» и отправляла их оценщику для оценки, где «лучшее решение» было повторно добавлено в пул кода для начала следующей итерации.

Компания Google в среду объявила о запуске нового набора моделей искусственного интеллекта MedLM, предназначенных для того, чтобы помочь клиницистам и исследователям проводить сложные исследования, обобщать взаимодействие врача и пациента и многое другое, сообщает Sina Finance. Этот шаг знаменует собой последнюю попытку Google монетизировать инструменты искусственного интеллекта в сфере здравоохранения. Пакет MedLM включает в себя большую и среднюю модели ИИ, построенные на базе Med-PaLM 2. Med-PaLM 2 — это большая языковая модель, впервые анонсированная Google в марте этого года, обученная на медицинских данных.

23 ноября PANews сообщил, что Inflection AI официально объявила о выпуске модели Inflection-2, заявив, что модель является второй в мире моделью большого языка (LLM), уступая только GPT-4 от OpenAI. Inflection AI заявляет, что Inflection-2 обучается на 5000 графических процессорах NVIDIA H100 с FLOP ~10²⁵, что ставит его в ту же категорию обучающих вычислений, что и флагманская модель Google PaLM 2 Large, и он превосходит PaLM 2 в большинстве тестов искусственного интеллекта, таких как MMLU, TriviaQA, HellaSwag и GSM8k. Ранее, в июне, сообщалось, что Inflection AI завершила финансирование в размере $1,3 млрд, возглавляемое Microsoft, Nvidia и другими.

22 ноября Inflection AI объявила о выпуске Inflection-2, которая, как официально утверждается, уступает только GPT-4 от OpenAI и является второй в мире моделью большого языка (LLM) второго поколения. Inflection AI означает, что Inflection-2 обучается на 5000 графических процессорах NVIDIA H100 с 8 обучением смешанной точности на 8 графических процессорах с FLOP ~10²⁵. Это ставит его в ту же категорию обучающих вычислений, что и флагманскую модель Google PaLM 2 Large, и он превосходит PaLM 2 в большинстве тестов ИИ, таких как MMLU, TriviaQA, HellaSwag и GSM8k. Ранее, в июне, сообщалось, что ИИ-стартап Inflection AI привлек $1,3 млрд, среди инвесторов были Билл Гейтс и Nvidia.

22 ноября Inflection AI официально объявила о выпуске модели Inflection-2, заявив, что модель является второй в мире моделью большого языка (LLM), уступая только GPT-4 от OpenAI. Inflection AI заявляет, что Inflection-2 обучен на 5000 графических процессорах NVIDIA H100 с ~10²⁵ FLOP для FP8, что ставит его в ту же категорию обучающих вычислений, что и флагманская модель Google PaLM 2 Large, и он превосходит PaLM 2 в большинстве тестов ИИ, таких как MMLU, TriviaQA, HellaSwag и GSM8k. Ранее, в июне, сообщалось, что ИИ-стартап Inflection AI привлек $1,3 млрд, среди инвесторов были Билл Гейтс и Nvidia.

Согласно отчету Webmaster's Home от 21 ноября, в последнем отчете об исследовании искусственного интеллекта Google DeepMind запустил технологию под названием «Оптимизация с помощью подсказок (OPRO)», которая использует большие языковые модели (LLM) в качестве оптимизатора для своих собственных подсказок. Этот подход предназначен для повышения оперативной производительности путем описания проблемы на естественном языке, направляя магистров права на создание и улучшение решений. Исследование DeepMind показывает, что OPRO может направлять LLM на оптимизацию собственных подсказок, т. е. находить подсказки, которые максимизируют точность ответов на конкретные задачи, такие как ChatGPT и PaLM. Исследователи оценили методику, используя несколько LLM из семейств PaLM и GPT, и на основе экспериментов все модели смогли повысить производительность генерации подсказок за счет итеративной оптимизации.

2 ноября PANews сообщила, что инфраструктурная NFT-компания Palm Network перешла на POS-цепочку с помощью Polygon CDK. После завершения первого шага сеть Palm будет на быстром пути к тому, чтобы стать цепочкой Polygon zkEVM к концу 1 квартала 2024 года. Компания Polygon, PalmFdn и ConsenSys выбрали GatewayFM в качестве руководителя по внедрению миграции POS и zkEVM.

Polygon Labs сообщила в социальных сетях, что Palm Network перешла на Polygon Chain Development Kit (CDK) и в будущем будет построена с использованием Polygon CDK.

Как сообщает IT House 20 октября, Стэнфордский университет недавно выпустил «индикатор прозрачности» базовой модели ИИ, из которых самым высоким показателем является Meta Lama 2, но релевантная «прозрачность» составляет всего 54%, поэтому исследователи считают, что почти всем моделям ИИ на рынке «не хватает прозрачности». Сообщается, что исследование проводилось под руководством Риши Боммасани, главы Исследовательского центра базовых моделей HAI (CRFM), и изучило 10 самых популярных базовых моделей за рубежом. Риши Боммасани считает, что «отсутствие прозрачности» всегда было проблемой, с которой сталкивалась индустрия ИИ, и с точки зрения конкретных «индикаторов прозрачности» модели, IT House обнаружила, что соответствующий контент оценки в основном вращается вокруг «авторских прав на набор данных для обучения модели», «вычислительных ресурсов, используемых для обучения модели», «достоверности контента, генерируемого моделью», «способности самой модели», «риска того, что модель будет спровоцирована генерировать вредоносный контент», «конфиденциальности пользователей, использующих модель» и т. д., всего 100 пунктов. Окончательный опрос показал, что прозрачность Lama 2 от Meta составила 54%, в то время как прозрачность GPT-4 от OpenAI составила всего 48%, а PaLM 2 от Google занял пятое место с 40%.

Согласно отчету Webmaster Home от 10 октября, исследователи из Китайской академии наук и Йельского университета совместно предложили новую структуру под названием «Распространение мысли», направленную на улучшение крупномасштабных моделей нейронных сетей (таких как GPT-4, PaLM). способность рассуждать, что позволяет ему мыслить аналогично, как люди.Эта структура основана на человеческом познании, то есть, когда люди сталкиваются с новыми проблемами, они часто сравнивают их с аналогичными проблемами, которые уже были решены, чтобы выработать стратегии решения.

По сообщению PRNewswire, 9 октября League, ведущая платформа взаимодействия с потребителями в сфере здравоохранения в США, объявила, что будет использовать технологию генеративного искусственного интеллекта Google Cloud для достижения более глубокой и точной крупномасштабной персонализации потребительского опыта. В долгосрочной перспективе League также рассмотрит возможность использования медицинской модели большого языка (LLM) Google Cloud Med-PaLM 2.

Согласно отчету Science and Technology Innovation Board Daily от 12 сентября, платформа разработки 3D-игр Hiber3D использовала большую языковую модель Google PaLM для точной настройки своих собственных более чем 500 библиотек шаблонов и миллионов готовых 3D-сцен для запуска новой игры. Платформа. На этой платформе пользователи могут быстро создавать трехмерные игровые сцены и функции с помощью текстовых вопросов и ответов. В настоящее время платформа разработки генеративного искусственного интеллекта Hiber3D находится на этапе тестирования и в будущем будет открыта для пользователей, что позволит людям без профессионального опыта программирования разрабатывать игры.

Согласно отчету Webmaster's Home от 31 июля, группа экспертов, состоящая из нескольких исследовательских институтов Google, недавно выпустила документ и анонсировала мультимодальную модель под названием Med-PaLM M. Med-PaLM M — это крупномасштабная мультимодальная генеративная модель, которая может гибко кодировать и интерпретировать биомедицинские данные. По сравнению с существующими моделями, Med-PaLM M конкурентоспособен во многих задачах, а в некоторых даже лучше. Исследователи также продемонстрировали возможности переноса обучения и логического вывода Med-PaLM M. Однако для практического применения требуется дальнейшая работа. Это исследование сулит положительные перспективы для будущих медицинских решений на основе искусственного интеллекта.

Odaily Planet Daily News Palm Network заявила, что планирует изменить механизм PoA на PoS 1 августа и завершить переход на Polygon в 2024 году. (расшифровать)

Jinse Finance сообщила, что Palm Network планирует использовать программный стек Supernets для перехода на сайдчейн Proof-of-Stake в экосистеме Polygon, сохранив при этом существующий блокчейн уровня 1. Сеть Supernets планируется запустить на следующей неделе. Согласно Palm Foundation, планы расширения Polygon будут осуществляться в два этапа. На начальном этапе Palm Network планирует внедрить сайдчейн Proof-of-Stake к 1 августа. После этого на следующий год запланирован следующий этап, в ходе которого сеть перейдет на цепочку уровня 2, также основанную на суперсети, которая будет использовать накопительные пакеты с нулевым разглашением.

Согласно отчету Sina Finance от 16 июля, Palm Fun Technology и Chengdu Potential Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. («Xingzhe AI») достигли стратегического сотрудничества для продвижения инновационного применения технологии AIGC в игровой индустрии. В рамках этого стратегического сотрудничества было согласовано, что Palm Fun будет иметь приоритет в сотрудничестве с различными продуктами AIGC, разработанными Xingzhe AI.

По сообщению Jiemian News, утром 14 июля акции ChatGPT выросли по всем направлениям: акции Xinzhi Software выросли более чем на 16%, акции China Online выросли почти на 12%, а акции China Publishing, Xinhuanet и Palm Reading Technology выросли.

Согласно отчету «Kechuangban Daily», согласно статье Google, опубликованной в «Nature» 12 июля, при ответах на медицинские вопросы хорошо настроенная медицинская модель Med-PaLM показала хорошие результаты, и группа врачей ответила на нее. составил 92,6%, что сопоставимо с реальным уровнем врачей-клиницистов (92,9%). Кроме того, Google предложила новый тест оценки MultiMedQA, охватывающий вопросы и ответы в медицинских осмотрах, медицинских исследованиях и других областях, для оценки клинических возможностей больших моделей.

Согласно отчету Decrypt от 12 июля, Sound.xyz, музыкальная стартап-компания Web3, завершила финансирование в размере $20 млн под руководством a16z.Участвующие стороны включают Collab+Currency, Sound Ventures, Palm Tree Crew, Scalar Capital и A Capital. Индивидуальные инвесторы включают Snoop Dogg, музыканта OneDirection Райана Теддера и музыкального продюсера Тэя Кейта. Компания Sound, основанная в 2021 году, позволяет музыкантам загружать свои песни на сетевую платформу и продавать их по любой цене. За последние 12 месяцев внутреннего тестирования Sound выплатила в общей сложности 5,5 миллиона долларов 500 исполнителям, которые выпустили в общей сложности около 1600 песен NFT.

Новости PANews от 12 июля, по сообщению The Block, музыкальная компания Web3 Sound привлекла 20 миллионов долларов в рамках финансирования серии A от криптовалюты a16z и других инвесторов. Среди других участников были Palm Tree Crew, A Capital, Sound Ventures, Collab +Currency, Scalar Capital, Snoop Dogg, Райан Теддер и Тэй Кит. Компания будет использовать финансирование для расширения своей команды и расширения своей музыкальной стратегии web3.

По данным Wall Street Journal, Google тестирует программу искусственного интеллекта, которая была обучена умело отвечать на медицинские вопросы, конкурируя с такими конкурентами, как Microsoft, продукты, широко используемые клиницистами. ИИ, медицинский чат-бот под названием Med-PaLM 2, лучше поддерживает разговоры о медицинских проблемах, чем более общий алгоритм, потому что ему были даны вопросы и ответы на экзамене на получение медицинской лицензии. По словам людей, знакомых с этим вопросом, компания начала тестировать систему в апреле с клиентами, включая исследовательскую больницу Mayo Clinic.

Компания по сбору цифровых материалов Odaily Planet Daily News Candy Digital объявила о слиянии с производственной компанией Web3 Palm NFT Studio. В дальнейшем обе компании будут развивать проекты NFT в сфере спорта, развлечений, искусства и культуры. В настоящее время две компании сотрудничают с рядом известных IP-мероприятий, включая спортивные мероприятия, такие как MLB, NASCAR и WWE, а также с гигантами развлечений, такими как Netflix и Warner Bros. (коиндеск)

Согласно сообщению Financial Associated Press от 16 мая, Palm Fun Technology заявила на брифинге по производительности, что в настоящее время в процессе разработки игр компания использует технические инструменты AIGC для создания художественного творчества, художественного производства, генерации с помощью кода. и проверка и т.п. Что касается игрового опыта, мы считаем, что AIGC (включая технологии крупномасштабных моделей, такие как ChatGPT) может сделать мобильные игры более богатыми и умными, а также способствовать развитию и инновациям игровой индустрии. Компания пытается интегрировать технологии, связанные с AIGC, в игровые продукты и все еще находится на стадии исследований и экспериментов.