CNTM 成為世界最大區塊鏈企業之一的 EEA 日本節點_HAT

CNTM產品定位梳理產品定位一:基于人工智能信息的垂類搜索引擎。產品特色:1，專為關注和使用AI技術產品的用戶提供服務;2，收集和整合AI技術，產品及應用的搜索結果呈現;3，基于精準搜索，為用戶呈現全網AI產品搜索結果，包含產品，技術，機構，程序，融資，代理，數據等涉及人工智能的結果展示。4，隨著chatGPT熱度持續升溫，人工智能多次多場景持續被關注和討論，搜索和技術需求越來越多，為用戶提供精準的AI關聯信息的搜索結果。Slogan:MaketheworldConnected2Me.(注:ConnectedtoMe是項目名稱)搜索引擎的名字:Jinn(神燈精靈，可以滿足人類的各種愿望，暗示用戶想要搜索的結果都可以呈現出來。)宣傳關鍵字:ChatGPT、Sparrow、Jinn=ChatGPT+Sparrow、CNTM=Google+OpenAI、Web3、下一代搜索引擎、人工智能/AI、AIGC

產品定位二:基于人工智能項目的底層公鏈產品特色:1，人工智能技術持續發展，產品上鏈需求增大，提供人工智能公鏈技術服務;2，提供人工智能項目的合約部署，鏈上開發，defi布局等，提供人工智能和區塊鏈的完美結合。3，實現人工智能公鏈生態，未來所有人工智能項目構建在該公鏈上，共享用戶信息，實現用戶在公鏈不同項目之間的隨意切換。Slogan:MaketheworldConnected2Me.(注:ConnectedtoMe是項目名稱)人工智能技術公鏈名字:Jinn(基于人工智能產品的公鏈底層協議，為所有人工智能產品提供鏈上智能協議平臺)。宣傳關鍵字:ChatGPT、Sparrow、Jinn、CNTM、OpenAI、Web3、人工智能/AI、AIGC、公鏈、底層協議產品定位三:基于人工智能的投資DAO項目產品特色:1，人工智能正在以各種方式滲透到普通用戶生活，人工智能項目開發成本大，技術門檻高，想法落地需要大量的資金和資源。2，人工智能項目投資DAO，可以提供資金、技術、資源的對接合作，以及機構和用戶投資參與的方式，用DAO的形式共同推進項目發展。3，通過智能合約約束和跟蹤項目發展，用項目TOKEN和治理TOKEN的方式對早期的參與進行反饋。Slogan:MaketheworldConnected2Me.(注:ConnectedtoMe是項目名稱)投資DAO項目名字:Jinn(人工智能投資DAO，幫助人工智能項目落地、資金找項目、資源和技術對接的DAO平臺)。宣傳關鍵字:ChatGPT、Jinn、CNTM、Web3、DAO、人工智能/AI、AIGC、產品定位四:基于人工智能項目的基金DAO產品特色:1，通過AI技術進行大數據評估，綜合各項數據結果，篩選出市場上優質且有潛力的人工智能項目，在早期對項目項目進行盡投資的基金DAO組織;2，普通用戶看到人工智能賽道的熱度，但無法篩選出哪些項目有可能獲得成功，可以通過購買或投入人工智能基金DAO，進行人工智能項目的投資和參與。3，通過AI技術找到好項目，投資項目獲得收益，基金DAO的用戶按照比例獲得收益。4，通過區塊鏈技術，把基金放在鏈上，確保用戶資產安全，同時利用區塊鏈特點，實現鏈上的資產、項目及收益的可追蹤和不能更改，確保基金投資者收益。Slogan:MaketheworldConnected2Me.(注:ConnectedtoMe是項目名稱)基金DAO項目名稱:Jinn(人工智能基金DAO，幫助用戶投資人工智能項目，并獲得收益)。宣傳關鍵字:ChatGPT、Jinn、CNTM、Web3、DAO、人工智能/AI、AIGC、基金，去中心化金融推文(每個部分可以拆分成多條進行發送):項目講解類:成就回顧基于人工智能的個性化金融服務:去中心化的理財產品AI測評;通過AI模型演練為用戶提供定制化的AI顧問服務;虛擬理財經濟人:RachelRACHELprovideshuman-likeintuitivecommunication.But,atthesametime,hasadvancedsearchandanalysiscapabilitiesnotpossiblebyanyhuman.Deeplycomprehendsusercharacteristicsandneedsfromconversations,situations,behaviors,andcommunicates

2022年BLOK、LEGR和BLCN三支加密ETF表現好于比特幣:12月25日消息，據TradingView數據顯示，2022年有三支加密ETF的表現好于比特幣，分別是Amplify Investments旗下Transformational Data ETF (BLOK) ， First Trust Indxx Innovative Transaction & Process ETF (LEGR)、以及Siren Nasdaq NexGen Economy ETF (BLCN)。

1、BLOK主要持股包括SBI Holding、CEM Group和GMO Internet Group等，當前資產價值約3.6億美元，目前該ETF對比特幣礦企敞口創歷史新低并表示將在2023年關注Coinbase；

2、LEGR持股包括Infineon Technologies、Nordea Bank等，當前資產約近1.1億美元；

3、BLCN持股中，Coinbase的權重最高，其次是GMO Internet Group、Advanced Micro Devices、IBM和SBI Holdings，該基金目前擁有8700萬美元資產。（blockworks）[2022/12/25 22:06:21]

optimally.未來發展1.基于ChatGPT的理論，創建CNTM的GPT平臺:Jinn;2為Jinn加入雙引擎結構:GPT引擎+傳統搜索引擎，從而實現Web3的AI搜索功能;3將Jinn與CNTM1.0的板塊結合，增強金融領域的AI搜索推薦功能;Jinn=ChatGPT+Sparrow熱點關聯類:ChatGPT目前的三個核心問題:對于知識類型的問題，ChatGPT會給出看上去很有道理，但是事實上是錯誤答案的內容;拓展解讀:對于這樣來說，由于ChatGPT的一部分回答很準確，而一部分看上去有道理，但事實上很離譜，而用戶并沒有足夠的能力來進行辨別，這將給用戶如何采信ChatGPT的答案帶來很多困惑。ChatGPT目前這種基于GPT大模型基礎上進一步增加標注數據訓練的模式，對于LLM模型吸納新知識非常不友好;拓展解讀:新知識總是在不斷出現，而出現一些新知識就去重新預訓練GPT模型是不現實的，無論是訓練時間成本還是金錢成本，都不可接受。如果對于新知識采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相對較低，但是很容易產生新數據的引入導致對原有知識的災難遺忘問題，尤其是短周期的頻繁fine-tune，會使這個問題更為嚴重。ChatGPT或GPT4的訓練成本以及在線推理成本太高，無法承載超過千萬級的用戶同時使用;拓展解讀:假設繼續采取免費策略，OpenAI無法承受，但是如果采取收費策略，又會極大減少用戶基數，無法實現規模化。Sparrow(google的產品)是ChatGPT的良好補充:sparrow在人工標注方面的質量和工作量不如ChatGPT;Sparow的基于retrieval結果的生成結果證據展示，以及引入LaMDA系統的對于新知識采取retrieval模式，可以完美解決新知識的及時引入，以及生成內容可信性驗證兩個核心問題。Jinn的優勢:Jinn=ChatGPT+SparrowJinn使用ChatGPT為核心框架，引入了Sparow的基于retrieval結果的生成結果證據展示，以及引入LaMDA系統的對于新知識采取retrieval模式;所以Jinn既有有高質量的人工標注，也可以完美解決新知識的引入問題，同時又有效的內容可信性驗證功能，從而打造下一代為Web3服務的搜索引擎基礎。應用場景類:內容推薦:根據用戶行為和與Jinn的交互分析，為用戶推薦適合他的Web3內容與產品。個性化金融:根據用戶行為和與Jinn的交互分析，為用戶推薦適合他的DeFi產品或根據用戶的模型來自動構建屬于用戶的科學家機器人，完成自動交易。DAO推薦:為用戶推薦合適的DAO組織，或直接將理念類似的人連接在一起自動生成新的DAO組織。個性化內容生成:用戶可以通過組建關鍵字，通過Jinn輸出自己需要的內容。

歷史上的今天 | CNE啟動基于以太坊網絡的能源數據試點項目:2019年4月7日，馬耳他區塊鏈協會主席Patrick Young和管理者Max Ganado發文稱，近日在由馬耳他區塊鏈協會和馬耳他財政部共同組織的Blockfinance研討會中，發言者初步進行了差距分析，使行業參與者可以就涉及區塊鏈的反洗錢法（AML）的進一步發展提出具體建議。

2018年4月7日，智利國家能源監管機構智利國家能源委員會（CNE）最近宣布啟動基于以太坊（ETH）區塊鏈網絡的項目，以記錄來自該國能源部門的數據。該試點目的是提供數據安全性，以及它的準確性、透明度和可訪問性，幫助“過去十年最具破壞性的技術”。

2018年4月7日，南京大學金陵學院與南山企業深圳創客區塊鏈技術有限公司正式確立合作伙伴關系，共建研究基地“南京大學金陵學院區塊鏈研究中心”。[2020/4/7]

技術講解類:

核心技術路線第一階段:冷啟動階段的監督策略模型。靠GPT3.5本身，盡管它很強，但是它很難理解人類不同類型指令中蘊含的不同意圖，也很難判斷生成內容是否是高質量的結果。為了讓GPT3.5初步具備理解指令中蘊含的意圖，首先會從測試用戶提交的prompt(就是指令或問題)中隨機抽取一批，靠專業的標注人員，給出指定prompt的高質量答案，然后用這些人工標注好的數據來Fine-tuneGPT3.5模型。經過這個過程，我們可以認為GPT3.5初步具備了理解人類prompt中所包含意圖，并根據這個意圖給出相對高質量回答的能力;第二階段:訓練回報模型(RewardModel,RM)。這個階段的主要目的是通過人工標注訓練數據，來訓練回報模型。在這個階段里，首先由冷啟動后的監督策略模型為每個prompt產生K個結果，人工根據結果質量由高到低排序，以此作為訓練數據，通過pair-wiselearningtorank模式來訓練回報模型。對于學好的RM模型來說，輸入，輸出結果的質量得分，得分越高說明產生的回答質量越高。第三階段:采用強化學習來增強預訓練模型的能力。本階段無需人工標注數據，而是利用上一階段學好的RM模型，靠RM打分結果來更新預訓練模型參數。二三階段迭代:不斷重復第二和第三階段，每一輪迭代都使得LLM模型能力越來越強。因為第二階段通過人工標注數據來增強RM模型的能力，而第三階段，經過增強的RM模型對新prompt產生的回答打分會更準，并利用強化學習來鼓勵LLM模型學習新的高質量內容，這起到了類似利用偽標簽擴充高質量訓練數據的作用，于是LLM模型進一步得到增強。下一代搜索引擎:JinnJinn將采用傳統搜索引擎+ChatGPT的雙引擎結構，ChatGPT模型是主引擎，傳統搜索引擎是輔引擎。傳統搜索引擎的主要輔助功能有兩個:一個是對于ChatGPT產生的知識類問題的回答，進行結果可信性驗證與展示，就是說在ChatGPT給出答案的同時，從搜索引擎里找到相關內容片段及url鏈接，同時把這些內容展示給用戶，使得用戶可以從額外提供的內容里驗證答案是否真實可信，這樣就可以解決ChatGPT產生的回答可信與否的問題，避免用戶對于產生結果無所適從的局面。傳統搜索引擎的第二個輔助功能是及時補充新知識。既然不可能隨時把新知識快速引入LLM，那么可以把它存到搜索引擎的索引里，ChatGPT如果發現具備時效性的問題，它自己又回答不了，則可以轉向搜索引擎抽取對應的答案，或者根據返回相關片段再加上用戶輸入問題通過ChatGPT產生答案，這里有一部分將參考LaMDA關于新知識處理的具體方法。利好類:CNTMCEOIshii受邀成為斯坦福大學AI課程講師。

動態 | 日本金融廳警告未經注冊的加密貨幣交易服務商BtcNext:12月13日，日本金融廳向未經注冊的海外加密貨幣交易服務商BtcNext Company Limited發出警告。（Coinpost）[2019/12/14]

分析 | 金色盤面：USDT/CNY報收6.95:金色盤面綜合分析：USDT/CNY價格過去12小時持續回落，市場恐慌情緒有所收斂，短線看這里進入一個相對平衡的階段。[2018/8/15]

PoliPoli與開發NEM區塊鏈服務平臺的LCNEM建立業務合作關系:正在開發運用區塊鏈技術的討論平臺的初創企業PoliPoli在28日發表，與開發NEM區塊鏈服務平臺的LCNEM建立業務合作關系。PoliPoli公司表示，將把Token economy引入。例如使用在平臺上流通的Porin（ポリン）限制不當討論及創造一個可提供許多有用信息的環境等。[2018/5/28]

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