漫談a16z領投的AI項目character.ai_CHAR

Character.AI?完成了一筆1.5億美元的融資，估值達到10億美元，由a16z領投。它是一種神經語言模型聊天機器人Web應用程序，可以生成類似人類的文本響應并參與上下文對話。AI應用公司收入增長快，但在用戶留存、產品差異化和毛利率方面存在弱勢。人工智能賽道還要在可防御性和差異化的護城河不斷深耕，并相信這個領域將對各個行業產生巨大影響。最近，Character.AI完成了一筆1.5億美元的融資，估值達到10億美元，由a16z領投。該公司的創始人曾在谷歌工作，在AI聊天程序方面擁有多年的研究經驗。這筆融資將用于擴展其計算能力，提高模型的精度和推理能力，并加強公司團隊的規模和技術能力。據報道，Character.AI還計劃探索加密和社交音頻市場，這些都是a16z非常看重的領域。

Sui 8192推出新功能，允許玩家銷毀舊Sui 8192 NFT以獲得SUI返還:7月27日消息，Sui生態鏈游Sui 8192推出新功能SUI storage rebate，支持玩家銷毀舊的Sui 8192 NFT來獲得SUI返還，且不會影響玩家在Bullshark Quest中的排名。玩家可在最新版本的Sui 8192智能合約中的Burn Games選項進行操作。[2023/7/27 16:01:48]

Character.ai簡介

央行正式下發《金融領域科技倫理指引》，杜絕以“科技創新”名義模糊業務邊界:金色財經報道，中國人民銀行正式下發《金融領域科技倫理指引》，杜絕以“科技創新”名義模糊業務邊界，嚴防利用科技手段從事不法活動。《指引》規定，金融科技的定義為“技術驅動的金融創新”，其核心是持牌金融機構在依法合規前提下運用現代科技成果改造或創新金融產品、經營模式、業務流程等，推動金融發展提質增效。《指引》要求金融機構牢固樹立風險底線意識，自覺履行風險監控責任，主動做好創新風險補償，積極健全創新退出機制，認真落實追責問責要求。（新浪財經）[2022/10/25 16:37:50]

官網：

BurnBNB：自BEP-95實時銷毀升級以來，已經銷毀超11萬枚BNB:金色財經消息，BurnBNB發推特表示，自BEP-95實時銷毀升級以來，已經銷毀了110,500枚BNB（價值44,871,050美元）。[2022/8/11 12:18:26]

character.ai

Character.ai是一種神經語言模型聊天機器人Web應用程序，可以生成類似人類的文本響應并參與上下文對話。該Beta模型由GoogleLaMDA的前開發者NoamShazeer和DanielDeFreitas構建，于2022年9月向公眾開放。用戶可以創建“角色”，塑造他們的“個性”，設置特定參數，然后發布到社區供其他人聊天。許多角色可能基于虛構的媒體資源或名人，而其他角色則完全是原創的，有些角色的制作是為了特定的目標，例如協助創意寫作或成為基于文本的冒險游戲。用戶可以與單個角色聯系或組織包含多個角色的群聊，這些角色可以同時與彼此或用戶交談。

MarqVision完成2000萬美元A輪融資:8月2日消息，假NFT探測器MarqVision完成2000萬美元A輪融資，DST Global Partners、Atinum Investments、Softbank Ventures、Bass Investment和Y-Combinator等參投。通過這一輪新的融資，MarqVision打算加強其產品開發，以進一步保護品牌和內容創作者的知識產權 (IP)。 （The Block）[2022/8/3 2:54:44]

下圖是已經建立的名人的角色：

創建一個角色，登陸官網，點create。

填入參數：用戶可以通過進入快速或高級角色創建模式來開始創建他們的機器人。在高級創建中，用戶可以輸入簡短和詳細的描述，以及“定義”或讓AI更好地理解角色行為的示例聊天。對于沒有經驗的用戶，可以在網站上找到有關如何完善角色創建的官方指南，角色手冊。

建立成功可以和新角色對話。并通過角色設置不斷完善回復內容。當角色發回回復時，用戶可以給回復打1到4星。此外，用戶可以通過單擊4到6個按鈕之一來說明為什么選擇一定數量的星星。評級主要影響特定角色，但也影響整體行為選擇。用戶還可以單擊右箭頭讓AI生成新的響應，然后單擊左箭頭查看生成的消息。

該軟件基于先進的深度學習和可擴展的語言模型構建，目前處于測試階段，并在不斷改進；2022年11月5日，對話記憶比之前的容量增加了一倍，這樣人工智能就可以“記住”更早以前的信息。角色“個性”是通過從角色及其問候信息的角度進行描述來設計的，并進一步將對話塑造成示例，為其信息賦予星級和修改以適應用戶所需的精確方言和身份。

一些機遇和挑戰

AI應用公司收入增長快，但在用戶留存、產品差異化和毛利率方面存在弱勢。大多數模型供應商缺乏商業化能力。了解生成式人工智能堆棧的可防御性和差異化結構對市場結構和長期價值驅動力產生重大影響。除了傳統業務護城河，目前很難在生成式人工智能堆棧上找到具有結構上可防御性的部分。但我們仍然看好生成式人工智能賽道，并相信這個領域將對各個行業產生巨大影響。

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