GPT:AI豐收年——繼AGIX崛起之后的CNTM_CNTM

AI代幣的價值在2023年呈爆炸式增長。2021年首次推出的一個休眠代幣在1月份上漲了近4000%。2022年是AI豐收年之后，AI代幣價格上漲。DALL-E2和ChatGPT等工具重新定位了技術對話。

人工智能的爆炸式增長吸引了全世界的目光。加密市場也不例外。

對于大多數加密貨幣交易者而言，2023年的表現比預期的要好得多。在令人沮喪的2022年結束后，隨著FTX的崩潰和隨后對市場的沖擊，我們對2023年的預期有限。然而，市場又迎來一波爆發，所以告訴我們一個道理，資本市場玩的是什么，風向！說直白點就是趨勢，站在時代風口上，連只豬都能起飛，更何況我們這些時代的弄潮兒呢！

Web3電子郵件解決方案EtherMail獲得400萬美元的融資:金色財經報道，Web3 電子郵件解決方案 EtherMail 完成 400 萬美元 Pre-A 輪融資，本輪融資由 Draper Associates 領投，MS&AD Ventures 參投。該公司在一份新聞稿中表示，Tim Draper 還將加入這家初創公司的顧問委員會。這筆資金將用于推動招聘和市場擴張，它還致力于加快推出其單點登錄解決方案和廣告市場解決方案。[2023/3/8 12:50:10]

比特幣21天內飆升至2.3萬美元以上。自2月2日僅一次突破24,000美元大關以來，加密貨幣的OG一直保持相對穩定。以太坊也取得了類似的成功，并在2月2日達到頂峰，價格略高于1700美元。

過去30天，BTC上漲34.1%，ETH上漲28.02%。不錯，對吧？

Celsius再次還款3440萬枚DAI，清算價格已下降至2722美元:7月6日消息，鏈上數據顯示，加密借貸平臺Celsius Network再次向去中心化借貸協議Maker償還了3440萬枚DAI，將WBTC清算價格下降至2722.06美元。

自7月1日以來，Celsius已向Maker償還了1.83億美元的抵押債務，并從Maker釋放了2000枚WBTC的抵押資產，Celsius仍欠Maker4100萬枚DAI貸款，目前有約2.2萬枚WBTC（價值約4.4億美元）作為這些貸款的抵押品。（CoinDesk）[2022/7/6 1:53:34]

然而，市場上一些最成功的代幣讓BTC和ETH相比之下顯得微不足道。SingularityNET30天最高上漲669.15%，AnchorNeuralWorld上漲810.66%，GNY上漲946.61%。他們有什么共同點？它們是AI代幣。

MSCI與數字資產投資服務提供商Menai達成戰略合作:1月18日消息，為全球投資界提供關鍵決策支持工具和服務的供應商MSCI Inc.宣布與機構級數字資產投資產品和交易服務提供商Menai Financial Group合作。這一戰略聯盟標志著MSCI在數字資產領域的首批合作之一。MSCI將致力于為尋求利用區塊鏈技術和數字資產增長的機構投資者開發創新工具。Menai將向MSCI提供有關其為機構投資者開發數字資產解決方案的建議。（Businesswire）[2022/1/18 8:57:24]

但今天本文要介紹的重點——CNTM

很多人問為何不推薦AGIX之類的強勢龍頭？這就是很韭菜的問題了，目前來看，AGIX已經走得太遠了，追高實屬不明智的選擇，CNTM近30天漲幅才67%，這個幣會有自己的獨立行情，不會隨大盤走，后續還會有大的動作，而這才是大多數后知后覺投資者的戰略第一布局標的！

Dash團隊：ChainLocks技術使DASH安全性無與倫比:Dash最近聲稱由于應用創新技術ChainLocks，這使得51%攻擊幾無可能，DASH成為了安全性最強的數字貨幣。（Cointelegraph）[2020/7/30]

那什么是CNTM？

Connectome是一個基于區塊鏈核心技術開發的DeFi人工智能投顧平臺，支持DeFi產品上鏈交易、理財產品去中心化AI測評、流動性挖礦、一鍵式智能投顧、智能客服等。通過大數據多維分析、AI模型演練，為用戶提供接近一站式的、定制化人工智能投資顧問服務，為理財產品發行人、投資用戶提供全方位的區塊鏈解決方案。

Coinrail將完全恢復持有代幣BBC賬戶的BBC:據Coinrail消息，已經與Tradove達成協定，對于交易所內持有代幣BBC的賬戶，都會完全恢復其賬戶內BBC。Tradove已同意，BBC在上線前將會回到交易所。[2018/6/13]

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

JinnVSChatGPT

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+Sparrow

Jinn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。

下一代搜索引擎：Jinn

Jinn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。

最后：

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