Coin Network Report: As últimas notícias sobre o maior detentor de US $ PEPE Eles detêm US$ 3,9 trilhões em PEPE com um PNL não realizado de mais de 1.000% Mas essa não é a história toda... Há alguns meses, transferiram US$ 78,933 bilhões PEPE para outro Endereço: 0X3A3814829AEFF40FB9AD0BF35A8DF23743E94163 APÓS ESSA TRANSAÇÃO, ELES VENDERAM US$ 22,933 BILHÕES PEPE POR ALGUM LUCRO Nas últimas duas semanas, esta Endereço vendeu uma pequena parte de suas participações Token, mas também comprou na mínima para aumentar suas Participações e agora detém US$ 57,03 bilhões PEPE neste Endereço Entre a transferência inicial e a atividade recente, houve pouca atividade, embora eles tenham vendido um número relativamente pequeno de tokens Endereço que vende tokens também detém outros MEMECOINs mais longos, como $BOBO e $ANDY, mas esses tokens ainda não viram ganhos semelhantes...

A Port3 Network, uma camada de dados sociais Web3 e executora de fluxo de trabalho on-chain de PNL, anunciou que a venda pública do PORT3 ocorrerá às 14:00 UTC (22:00 no horário de Pequim) em 7 de janeiro.

De acordo com um relatório da AI Technology Review em 12 de dezembro, Gu Xiaotao, a espinha dorsal técnica central da grande equipe de modelos da HUAWEI CLOUD, deixará recentemente seu cargo e se juntará a Zhipu Al. É relatado que Gu Xiaotao está envolvido principalmente na pesquisa e desenvolvimento da PNL e modelos grandes da HUAWEI CLOUD, e é um dos três líderes de algoritmo do modelo Pangu grande. Durante seus anos de graduação, Gu Xiaotao entrou no Laboratório de Engenharia do Conhecimento da Universidade de Tsinghua como um estágio de pesquisa científica, sob a supervisão de Tang Jie, o fundador da Zhipu AI, para fazer pesquisas relacionadas em mineração de dados e treinamento de modelos. Ele participou do desenvolvimento do sistema de mineração de dados Aminer na Universidade de Tsinghua, que foi liderado por Tang Jie e também foi o primeiro negócio da Zhipu AI.

De acordo com dados da Nansen, os endereços de dinheiro inteligente estão comprando tokens RAIN, e o número de tokens RAIN detidos por smart money aumentou 590% no último mês, e os principais participantes desse aumento são traders com endereços de carteira começando com 0xc2fdf (PnL $ 24.000, um ganho de 32,4%). Vale a pena notar que os endereços individuais possuem 2-4% dos tokens RAIN em circulação. Se você vendê-lo, isso colocará muita pressão sobre o preço e também trará perdas para os investidores de varejo.

Conforme relatado pelo Tech Planet em 22 de novembro, a Pinduoduo montou uma equipe de dezenas de grandes modelos de IA, com sede em Xangai. De acordo com relatórios, a equipe de modelos grandes Pinduoduo explorará a aplicação de modelos grandes de IA no atendimento ao cliente, diálogo e outros cenários, e expandirá para sua plataforma de comércio eletrônico transfronteiriço TEMU atendimento inteligente ao cliente, pesquisa, recomendação e outros cenários de negócios. Atualmente, todo o processo está ainda em fase de investigação e desenvolvimento. O diretório oficial de empregos do Pinduoduo apareceu no campo dos algoritmos de modelo grande (LLM) e PNL, e há muitos cargos com um salário anual de um milhão, com um máximo de quase 1,3 milhão de yuans.

O CEO da MicroStrategy, Michael Saylor, disse que o Bitcoin fornece uma estratégia inovadora para as empresas preservarem capital e criarem valor para os acionistas, de acordo com a Gold Finance. Ele observou que as empresas podem fazer isso usando Bitcoin para alavancar seus balanços e sair do ciclo disruptivo de aquisições, recompras, dividendos e dívidas caras. Michael Saylor disse que um dos grandes dilemas no mercado atual é a existência dos "Big Seven". Segundo ele, essas sete empresas estão gerando todos os retornos para os acionistas, enquanto as outras sete mil empresas estão trabalhando duro para criar valor para os acionistas. O segredo da MicroStrategy é que eles estão alavancando seu balanço, bem como o lucro e perda (PnL). Ele observou que sua empresa tem mais de US$ 5 bilhões em ativos em seu balanço e que o Bitcoin está crescendo de três a quatro vezes mais rápido do que o custo de capital.

De acordo com um relatório da Webmaster's Home em 3 de novembro, a Shenyan Technology e o Laboratório de PNL da Universidade Tsinghua abriram conjuntamente o modelo LingoWhale-8B, que é um modelo bilíngue de grande idioma em chinês e inglês com cerca de 8 bilhões de parâmetros. O modelo lidera vários benchmarks públicos e tem um bom desempenho em modelos de código aberto abaixo de 10B. O modelo LingoWhale-8B tem fortes capacidades básicas e é capaz de completar uma variedade de tarefas, incluindo cálculos matemáticos, geração de código, raciocínio lógico, diálogo e testes de conhecimento. O modelo foi totalmente de código aberto e gratuito para pesquisas acadêmicas, e o uso comercial requer um aplicativo e autorização oficial.

De acordo com um relatório da Pinplay em 25 de outubro, a página Arxiv mostra que a Microsoft e a Universidade de Notre Dame lançaram um método para ajustar instruções para modelos de linguagem grande Auto-Instruct. O Auto-Instruc aproveita o poder gerador do LLM para gerar várias instruções candidatas para uma determinada tarefa e, em seguida, classifica-as usando um modelo de pontuação treinado em uma variedade de 575 tarefas de PNL existentes. Em experimentos em 118 tarefas fora do domínio, o Auto-Instruct excedeu a linha de base das instruções escritas por humanos e das instruções geradas pelo LLM existentes.

De acordo com o DoNews relatado em 12 de outubro, Zhipu AI e Tsinghua KEG lançaram recentemente um novo modelo básico de linguagem visual, CogVLM. O CogVLM permite a fusão profunda de recursos de linguagem visual sem sacrificar qualquer desempenho de tarefa de PNL. O SmartSpectrum AI agora é de código aberto com CogVLM-17B e fornece código ajustado que pode ser executado em um único servidor 3090 para todos estudarem e usarem. É relatado que o CogVLM-17B é atualmente o modelo com a primeira pontuação abrangente na lista acadêmica autorizada multimodal, e alcançou resultados de última geração ou segundo lugar em 14 conjuntos de dados.

De acordo com um relatório da IT House de 20 de setembro, Wang Bin, diretor do laboratório de IA do Grupo Xiaomi e cientista-chefe de processamento de linguagem natural (PNL), disse em entrevista ao Shengdonglively que o futuro deve ser um estado de coexistência de grandes e pequenos modelos e a coexistência de modelos gerais e de propósito especial. Wang Bin disse que, ao contrário de outras empresas, a Xiaomi possui um grande número de dispositivos, e o poder de computação desses dispositivos foi muito melhorado, por exemplo, o poder de computação dos chips dos telefones celulares é muito maior do que antes. Em segundo lugar, a Xiaomi é uma empresa focada no usuário final, se quiser usar uma grande quantidade de poder de computação em nuvem, o custo será relativamente alto. Além disso, a privacidade do usuário e as condições da rede quando os usuários utilizam telefones celulares também são fatores que consideramos. No entanto, se os parâmetros de um modelo grande forem muito pequenos, isso também afetará a experiência do usuário, portanto, a Xiaomi precisa encontrar um equilíbrio entre a escala do modelo e o limite de hardware.

De acordo com o relatório de Pinwan de 4 de setembro, a Meta AI anunciou recentemente o lançamento de um conjunto de dados de compreensão de leitura multilíngue chamado Belebele, que pode comparar diretamente a compreensão do modelo de diferentes idiomas. Belebele abrange 122 idiomas e pode avaliar modelos monolíngues e multilíngues em idiomas de alto, médio e baixo recurso. O conjunto de dados consiste em perguntas e respostas de múltipla escolha bem elaboradas com base em passagens do FLORES-200, permitindo a avaliação de sistemas de PNL e grandes modelos de linguagem em linguagens com muitos e poucos recursos. Como o Belebele é totalmente paralelo, o desempenho do modelo em todas as linguagens pode ser comparado diretamente.

De acordo com Jiemian News, Beijing North declarou recentemente em um briefing de desempenho que o setor financeiro tem uma aceitação muito alta da inteligência artificial. Beijing North integrou tecnologias de inteligência artificial, como PNL, OCR, etc., em sua gestão interna e produtos de cliente Processamento de imagens, análise de comportamento visual, etc., combinados com tecnologias-chave como blockchain, formam soluções de produtos maduras. Pequim Norte obteve patentes em tecnologias importantes, como inteligência artificial e blockchain.

De acordo com o Jiemian News, a Skyworth Digital declarou recentemente no briefing de desempenho que o centro de P&D da empresa possui um instituto de pesquisa inteligente, que acumulou algoritmos de visão computacional (CV), algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP), algoritmos de reconhecimento de fala, tecnologias diferenciadas de aplicativos de IA como algoritmos de aprimoramento de qualidade de imagem AI, algoritmos de reconhecimento de gestos e computação de ponta. O Smart Research Institute da empresa possui uma equipe de desenvolvimento de plataforma de nuvem pública, uma equipe de desenvolvimento de algoritmo de inteligência artificial e uma equipe de desenvolvimento de aplicativos de tecnologia AIGC; cada unidade de negócios da empresa também possui desenvolvedores de AIGC na aplicação específica dos produtos da empresa E gerente de produto e outras configurações. A empresa fez implantações correspondentes em conjunto com AIGC. No exterior, a empresa assinou um contrato de serviço de nível empresarial com a Microsoft. O escopo do serviço inclui serviços de versão comercial ChatGPT3.5 e ChatGPT4.0, o uso de recursos de nuvem no exterior, etc. Atualmente, uma caixa OTT equipada com software de serviço ChatGPTAI foi desenvolvida, e testes internos contínuos, desenvolvimento, depuração e atualização estão planejados para serem exibidos no exterior e para fortalecer as vendas de canais C-end no exterior na Europa; domesticamente, com Baidu, Huawei , Tencent, empresas gigantes como HKUST Xunfei estabeleceram relações cooperativas de longo prazo e os modelos grandes correspondentes também são adaptados e testados internamente nos decodificadores inteligentes, projetores e outros produtos da empresa. Ao mesmo tempo, a empresa implementou AI+AR, usando a caixa para cálculo e processamento, e óculos AR para interação com PNL e apresentação na tela. A empresa adota e implementa ativamente uma série de aplicações de tecnologias como IA em produtos.

Puxão de tapete de moeda careca: como a memecoin de US$ 100 milhões se tornou inútil da noite para o dia Em 30 de julho, um memecoin chamado BaldBaseBald (BALD) foi lançado na Base Network. Em dois dias, o token tinha um valor de mercado de US$ 100 milhões, com mais de US$ 25 milhões em liquidez. No entanto, a ascensão meteórica do token provou ser um caso clássico de manipulação de mercado, com BaldBaseBald, o implantador por trás do token, puxando o token, fazendo com que seu preço caísse 85%. O pesquisador de mercado Thiccy indexou todas as transações dos implementadores da Bald e encontrou histórias de comportamento malicioso do mercado. BaldBaseBald adicionou mais de 6.700 ETH ao pool nas primeiras 24 horas, ou mais de $ 12,5 milhões em liquidez, uma quantidade surpreendente de capital para uma nova moeda meme on-chain. A ação dos implantadores certamente é otimista para os especuladores, com muitos especulando que Brian Armstrong criou o token para alimentar o hype. No entanto, uma vez que os implantadores param de adicionar liquidez ao pool, o preço estagna e cai. Após 24 horas, os implantadores começaram a fazer lances no BALD novamente, fazendo com que o preço dobrasse. O implantador retirou mais de 10.500 Ethereum (ETH), ou quase US$ 20 milhões em liquidez, causando uma queda de 85% no valor do token. A análise de Thiccy mostra que, depois de adicionar 6.870 ETH, comprar 1.360 ETH a um preço médio de 0,0004 e retirar 10.704 ETH, o lucro líquido do implantador foi de 2.789 ETH, ou US$ 5,2 milhões. Quanto à BaldBase, a Bald removeu a liquidez restante, elevando seu lucro e perda total (PnL) para 3.163 ETH, ou US$ 5,9 milhões. (Fonte de dados: Ronaldo Marquez)

De acordo com o Jiemian News, Jiuyuan Yinhai disse em uma pesquisa recente com investidores que a empresa está desenvolvendo produtos de IA para setores como controle de qualidade de conteúdo médico baseado em NLP de registros médicos, CDSS especializado, leitura inteligente de imagens para doenças especializadas, orientação médica inteligente, e antifraude de IA de seguro médico. Em um futuro próximo, está planejado o lançamento de produtos relacionados a aplicativos um após o outro.