AI豐收年——繼AGIX崛起之后的CNTM_GPT:CNTGPT價格

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！

動態 | MakerDAO：Dai穩定費率降低至16.5%:據MakerDAO官方消息，8月27日，Maker 基金會風險小組將一項治理民意調查納入投票系統，提供 Dai 穩定費率從14.5%到 22.5% 的調整選項。16.5% 穩定費率」提案在 8月27日- 30日的治理民意調查中得到最多投票，在8月30日納入執行投票候選提案。經過近一天的投票，此項提案于8月31日得票數超過了現行執行提案 (18.5% 穩定費率) 的總票數，穩定費率降低至 16.5% 正式生效。[2019/9/1]

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？

動態 | Morpheus Labs與CPChain合作促進dApp開發:據bitcoinexchangeguide報道，Morpheus Labs本周宣布與CPChain合作，以促進dApp的開發。兩家公司將建立戰略聯盟，以分享系統中的知識和其他技術集成。[2019/4/17]

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。

但今天本文要介紹的重點——CNTM

動態 | Numerai 公司從Paradigm籌集了1100萬美元的融資:據coindesk消息，對沖基金和預測市場初創公司Numerai在3月份剛剛結束了一輪1100萬美元的融資，融資方是Paradigm和Placeholder，主要銷售NMR令牌。該公司于2017年通過空投首次推出NMR令牌。[2019/3/21]

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！

那什么是CNTM？

動態 | Coinrail交易所將刪除所有未簽名訂單:據韓國被盜交易所Coinrail官方報道，在服務恢復之時，平臺將刪除所有未簽名的訂單。6月10日Coinrail遭到黑客攻擊，官方確認部分NPXS被盜。此前Coinrail曾宣稱交易服務預計在7月15號完成。[2018/7/13]

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。

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；

Coinrail:由于比特幣（BTC）網絡問題將暫停比特幣充值及提現服務。網絡恢復后會另行通知。[2018/1/26]

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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