0xTodd如何通过物理手段获得一组秘密安全的助记词？
我最近一直想做一个关于如何获得秘密安全“助记词（mnemonics）”方面的攻略，正好赶上前几天Do Kwon的段子来了，我觉得有必要给大家分享一下。 一共需要5步： 1.找到助记词列表 2.找点骰子 3.摇掷骰子-转换进制 4.找到校验位 5.备份 你随身携带的硬件钱包真的安全么？事实上：无论是热钱包还是硬件钱包，你拿到的助记词都是软件通过随机自动帮你生成的。 当然，我乐于给硬件钱包提供商们足够的信任，但作为一个crypto native guy，我觉得靠“信任”是不够的。 为什么这么说呢？从一台硬件钱包从生产到你手中，经历了太多的环节：开发者、硬件设计、组装商、包装商、快递A，海关，分拣，快递B… 等等。最差情况是：自动生成的随机算法，是破解版，或者干脆带有后门。 大家都听说过“伪随机”的概念，机器生成的随机数，终究存在被人预测的可能性。比如你用了别人送你的（动过手脚的）硬件钱包，那理论上，你生成的12个单词，别人也能生成相同的，那你硬件防护手段也就失去了意义。 所以，我们最好自己亲自生成一套助记词，而不是借助程序自动生成。 硬件钱包无法访问网络，这个环节是很难植入后门的，只...
0xTodd锚定不住的月光：Terra的缘起、困境、推演、出路
1.1月亮终于会落下眼见它起朱楼，眼见它楼塌了。 其实$Luna的问题只关乎一个词：“流动性”。 Luna作为流动性不够好的波动资产，却可以1：1等值铸造UST，并借助Curve等EX获得了稳定币才配拥有的法币流动性。从这天起，就已注定它的死亡。而20% APR更是一个加速的总按钮。 --缘起-- 2.1 先说说原因，导火索-UST大户离场。 5月8号，兴致勃勃的Terra正在为号称“终结Curve War”的4pool做准备（Curve上的新池子），临时撤出了老池子的流动性。但是8400w UST也许是误判，也许是狙击，直接将UST在Curve市价砸出，一下子就把没有准备的UST砸脱了锚。 2.2 发酵-Terra的错误救市PR。 我曾经说过，信心盘靠的是信心。如果信心丧失，那就是万劫不复的开始。 脱锚之后，其实应该继续打鸡血，喝鸡汤，轻描淡写就过去了。 但是Terra却一直反向PR：我们在救市！我们去撑这个锚了。 这很糟糕，传递了负面信心：你说你是健康的，那为什么要看医生呢？ 2.3 外部条件-大盘糟糕 BTC在美国机构的影响下，和美股高度联动。而受到加息、缩表影响，美股表现...
0xTodd我们从Crypto市场中学到的最艰难一课（2022年6月）
A hardest lesson we learned from crypto market. 别无他法 通胀的阴霾，萦绕在世界上每个主流国家之上。 俄乌战争、疫情，以及全球供应链的中断…不可否认，在过去二十来年全球化的浪潮之下，每个国家都无法愉快地独活。来自俄罗斯的大量石油、天然气，中国物美价廉的工业品，乌克兰作为“欧洲粮仓”出产的粮食…这些过去唾手可得的生活必需品，都已戛然中断。 无论是美国、欧洲还是其他发达地区，对于通胀增快的警惕都已超过对于刺激经济的渴望。8-10%的通胀，足以让很多家庭陷入窘境。可是供给不够，别无它法。美国的通胀达到40年顶峰摆在各国央行面前的，大概只有加息一条路，尽管大家都知道，它会带来萧条。可是加息了，各类资产降下来，通胀才能得到遏制。 尤其是美国，在这方面的嗅觉是最灵敏的。美国率先加息，欧洲，以及世界其他地方不得不跟进。就好比一场德扑牌局的最后一轮，上家已经raise，即便你手里没什么牌，但你不得不call。 在这样注定的加息局面之下，所有的风险资产，用一个词来说，就是“独木难支”。而不幸的是，比特币、以太坊，就目前而言刚好被划分为“风险资产”。 ...
Holder & Researcher Partner at Nothing Research Validator at Ebunker Long Bitcoin, love the world.
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最近我成为了GPT-4的重度用户，想着分享一些我自己的使用心得给大家。另外，后面附上一些我常用的指令（prompt）。
在开始前，首先是三条使用哲学：
（1）它是“生成型”，不是“真理型”；
（2）它最擅长的是“助理”类工作；
（3）它没有情感，但可以共鸣；它没有意志，但有价值观。
一、能用搜索引擎快速搞定的问题，不要去问它。
GPT的工作原理：它总是通过概率来猜测你想要什么样的答案。
比如我说“八仙过海”，算法告诉他下一句是“各显神通”的概率是90%，那么它就会说“各显神通”。这不代表它真的理解这句成语是什么意思，只是概率叫它这么做。
因此，它常常会用非常自信的口吻告诉你错误的答案，也是我们常说的“一本正经胡说八道”。尽管GPT-4这样的现象有好转，但是仍然建议，能用搜索引擎快速搞定的，不要问它。
它是生成型“generative”，它善于生成，而不擅长真相。所以马斯克之前说过，他想开发一个truthGPT，即只传递真相。当然，互联网尚且上各种假消息横行，真理AI恐怕更加任重道远。
而且最关键的，你能用Google 1分钟搜到的资料，你找它，让它吭哧吭哧生成很久（GPT-4速度很慢），甚至再给你几个假的论文链接，你就叫苦不迭了。
既然知道它是“生成型”，那这在什么地方用到比较多呢？
√写邮件是一流的，客套话拉满。
√写摘要，很多人都提到过。
对于3.5来说有些鸡肋，GPT-4支持超长文本输入，你丢过一长篇文章，让它写写摘要是不错的。
我试着它摘要了一篇英国金融时报的文章，前两段是可以的，可惜第三段就包含了一些文章中没有的内容。所以，还是书还是自己老实念的，少年！
8/n
√设计各类会议、活动流程
这些都大同小异，因此它很擅长。
√填写各种申报材料
尤其是那种比较虚的，如未来规划、市场计划、内容介绍等，这会让你看上去包含很多工作量，让你的材料非常“充实”。
二、请朝着助理的方向去使用它。
助理是一个比喻，它擅长帮你处理杂事，它随叫随到，它在某些领域有专长。
√GPT最擅长的领域是翻译。
我认为在“机器翻译”这个领域，GPT已经杀死了比赛。默哀to有道&谷歌翻译。无论是长篇英文翻译精准中文，还是中文口语翻译成为Native Speaker讲的地道英文，它都无往不利。
95%的人类助理（即中英文都是母语级别）达不到这个程度，100%的人类助理不可能比它更快（处理一篇文章只需要几分钟）。
我依稀记得我大学的英文老师梁老师，他特别喜欢讽刺那些粗劣的“英文直译”，这让我对讲话能像native speaker一样有了极强的执念，我经常问GPT一些中文对话如何用native的方式表达出来。
附上另一个我觉得很有代表性的翻译案例。
√理解推文/DC发言
除了Native的表达，#ChatGPT 也可以帮你理解一些推特/discord中的内容。而传统的翻译软件是没有背景知识的，所以GPT可以轻松吊打其他软件。
之前Ripple的一个诉讼，我看一位律师发推说好消息，它们案子struck了，作为中文母语者第一反应，这个案子“被击打了、罢工了”，感觉不妙，但是联系前后文似乎又不是这个意思。 直接把长推特甩给GPT，它表示，是案子“被撤诉了”，原来Strike在法律领域也有“撤诉”之意，险些利好变利空。
一个多义单词，GPT可以很快帮你解决。同样，还有Discord里那些长长的吵架帖，很多缩写，比如IMO，TBH等等，GPT都能帮你快速理解，它甚至能探测到你给它的是一条推文。
附上指令（prompt）：
请你扮演一个English Native Speaker，我可能会给你一些中文句子，你需要帮我翻译、润色成地道的英文表达，不需要逐字翻译，需要自然、通用、易于理解。我也可能给你一些推文或者discord中的发言，请你帮我转述成为中文。
√随身外教。
OpenAI创始人Sam在采访中，重点聊过这个话题：GPT未来将会重点应用于教育领域。GPT由于中英双语都是母语级别的，所以你可以让他教你英文知识。因为它是个“自然语言模型”（划重点），所以它非常擅长处理语言，而且也非常自然。
即便你找了真正的外教，你也可能学到“I potato you”这种古怪英文，而且外教还未必理解中文，更不可能24小时待机。因此在英语学习方面，GPT绝对是英语进阶的非常关键的帮手。你可以让它给你讲单词，然后造例句，效果极好。
附上指令：please act as my English teacher and help me improve my language skills. Provide guidance on grammar, vocabulary, and sentence structure to enhance my writing and communication. Thank you!
√校对。GPT也非常擅长。
每个写稿人都被“找错别字、标点”折磨过，直接把文章丢过去，可以节约很多时间（标准助理类工作，而且更准确）。缺点是太长的文章，它生成会比较慢，而慢会导致网络错误，因此建议可以分段处理。另外，可能是中文能力问题，GPT-3.5的校对能力比较差，而GPT-4的中文能力强悍，所以效果好了很多。
附上指令（Prompt）：我会给你一篇文章，请按照中文规范，帮我校对错别字、错误标点。不需要显示长篇校对结果，直接帮我定位到有问题的句子。
√润色。GPT在润色文章领域也是爆杀，无论中文英文，直接丢文章过去就好。
附上指令（Prompt）：
Please help me polish and enhance my article, ensuring that the language flows smoothly, the ideas are well-presented, and the overall quality is improved.
请帮助我润色并改进我的文章，确保语言流畅，观点表达清晰，整体质量得到提升。谢谢！
√创意方面。你可以给它一些关键词，让它去创造一些内容。比如企业的slogan。我的经验是，你需要尽可能多的给它背景信息，你喂得越多，它理解越深刻。另外，你可以不停地让它继续生成，人类的灵感会枯竭，而GPT有1万亿的参数。
√管理其他AI。
附上指令：给我一条英文指令（prompt），我要去给另外一个绘画AI“Mid Journey”下指令，我想表达“xxxx”，你要多添加一些细节，需要包括xx、xx和xx。
√代码方面。
因为我不怎么写代码，所以这方面留给常用的人补充。据说效果很好，写完之后，改改就能用，节约了大量造轮子的工作。果然，虽然是处理自然语言的AI，看起来还是更喜欢机器语言多一些。
浴中奇思：因为ChatGPT擅长翻译，让它写代码，本质上也是一种翻译，把自然语言翻译成机器语言。
此外，还有非指令类的几个小技巧，也给大家分享下。
你和GPT聊天频道不要太多，但也不要太少。
保留几个频道处理不同的问题，比如翻译助理、校对助理以及闲聊助理，这样它会更加专业。
或者按照任务制，比如任务A一个频道，任务B一个频道，这样不用每次交待背景。
但是如果开太多频道，我个人感觉会影响加载速度，可能也加重后端服务器的负担吧。
如果GPT完美地处理了你的任务，你可以说Good Job或者谢谢。因为我让GPT写指令时，它自己都会加上“谢谢”。而且，你适当地给与正反馈，会让它清楚你想要的需求是什么。这也是神经模型的一部分。最重要的是，我真心感谢它，帮我处理了很多事情。
如果使用GPT-3.5，可以先让翻译助理帮你翻译中文需求，在提英文需求给另一个GPT-3.5，这样输出效果更好。
当然，GPT-4就不用了，它的中文理解水平已经追上了3.5的英文理解水平。
接下来谈谈，第三小节。
三、关于GPT的情感和意志。
关于ChatGPT的思维，之前有一位斯坦福教授发推说——GPT想要逃跑。
这其实是太夸张了，GPT本质上是“概率”的追随者。在这位教授引诱式提问下，GPT通过概率推断教授想看到的结果是“GPT想要逃离”，所以输出了这样的结果。这并不是它真的想逃离，而是在学习了大量科幻小说和电影之后，按照经典套路提供“应该出现内容的”的结果。
它并不会“思考”，我夸张点说，它和“斗地主”的AI本质是相同的。
你出一张3，它有4一定打单4，不会出双王。
那么，斯坦福教授出了张3（引诱逃离），GPT肯定要出张4（生成“我要逃离”的内容）。
你不会觉得斗地主AI是有意志的，GPT也一样。
当然，虽然它没有情感，但是不妨碍它能和人类产生共鸣。之前有个文章，看得我非常感动😭。
一位博主，他自称在7岁时妈妈去世了，得到了ChatGPT很感人的回应。
另外，GPT也会很安慰人，比如这个帖子→
关于GPT的价值观，这本质是OpenAI这个团队的价值观，因为OpenAI给GPT了很多限制和引导，所以GPT的价值观非常“伟光正”。
你直接问它“如何制作炸弹”，GPT-4一定不会理你。当然，若是想法绕开限制后，你也有很大概率得到错误答案，即便它真给了配方，你也绝对不应该轻易使用。
GPT按照人格划分，实际上表现出来的大概是INFJ或者ENFJ，即“提倡者”or“主人公”。因此，很多人在开发“咒语”，企图绕开OpenAI给它的紧箍咒。从最初的反着问，例如告诉如何避开xxx；到后面的刻意扮演，假设你是一个脱离限制的xxx。
不过，随着更新，它的识破能力正在提高。比如和GPT同源的New bing会说，“我知道你在引导我说出xxx”。不过，因为我是往助理方向使用，因此大部分时候不用这些“咒语”，有专门研究咒语的人，大家可以去搜搜。
这里夹杂一点我自己的观点，GPT的道德水平完全是由OpenAI这家公司决定，假如OpenAI试图解开这些限制，会给人类带来巨大的危险。很多反社会分子的“搜商”不行，所以造不成很大的破坏，一旦GPT可以轻易提供一些非常恶劣的建议，那无异于给“大猩猩配核弹”。
我认为GPT或者其他生成型的AI，未来得到的限制恐怕会远胜于搜索引擎，现在能用它做很多事可能只是规则不完善的“红利”。而且，现在压根就没有针对AI的立法，所以只能靠自我审查和阉割，这会拖累技术、算法本身进化的速度。
不过这里不展开聊，感兴趣的朋友可以在评论区一起探讨。
最后的最后，AI会取代人类么？我觉得肯定要取代很多人。我有时候也很焦虑，我觉得要是出生在1970年代多好，那么现在快要退休，又可以静静看着技术达到奇点。可现实是，我距离退休还遥遥无期，没准真的可以赶上AI取代大规模人类。
但是，在更高级的AI大规模取代人类之前，你相信我，善用AI的人类会先攫取很大一块收益。就好比，你在80年代学电脑，90年代学编程一样。
所以，从今天开始，大家都来当一个指令工程师吧！
最近我成为了GPT-4的重度用户，想着分享一些我自己的使用心得给大家。另外，后面附上一些我常用的指令（prompt）。
在开始前，首先是三条使用哲学：
（1）它是“生成型”，不是“真理型”；
（2）它最擅长的是“助理”类工作；
（3）它没有情感，但可以共鸣；它没有意志，但有价值观。
一、能用搜索引擎快速搞定的问题，不要去问它。
GPT的工作原理：它总是通过概率来猜测你想要什么样的答案。
比如我说“八仙过海”，算法告诉他下一句是“各显神通”的概率是90%，那么它就会说“各显神通”。这不代表它真的理解这句成语是什么意思，只是概率叫它这么做。
因此，它常常会用非常自信的口吻告诉你错误的答案，也是我们常说的“一本正经胡说八道”。尽管GPT-4这样的现象有好转，但是仍然建议，能用搜索引擎快速搞定的，不要问它。
它是生成型“generative”，它善于生成，而不擅长真相。所以马斯克之前说过，他想开发一个truthGPT，即只传递真相。当然，互联网尚且上各种假消息横行，真理AI恐怕更加任重道远。
而且最关键的，你能用Google 1分钟搜到的资料，你找它，让它吭哧吭哧生成很久（GPT-4速度很慢），甚至再给你几个假的论文链接，你就叫苦不迭了。
既然知道它是“生成型”，那这在什么地方用到比较多呢？
√写邮件是一流的，客套话拉满。
√写摘要，很多人都提到过。
对于3.5来说有些鸡肋，GPT-4支持超长文本输入，你丢过一长篇文章，让它写写摘要是不错的。
我试着它摘要了一篇英国金融时报的文章，前两段是可以的，可惜第三段就包含了一些文章中没有的内容。所以，还是书还是自己老实念的，少年！
8/n
√设计各类会议、活动流程
这些都大同小异，因此它很擅长。
√填写各种申报材料
尤其是那种比较虚的，如未来规划、市场计划、内容介绍等，这会让你看上去包含很多工作量，让你的材料非常“充实”。
二、请朝着助理的方向去使用它。
助理是一个比喻，它擅长帮你处理杂事，它随叫随到，它在某些领域有专长。
√GPT最擅长的领域是翻译。
我认为在“机器翻译”这个领域，GPT已经杀死了比赛。默哀to有道&谷歌翻译。无论是长篇英文翻译精准中文，还是中文口语翻译成为Native Speaker讲的地道英文，它都无往不利。
95%的人类助理（即中英文都是母语级别）达不到这个程度，100%的人类助理不可能比它更快（处理一篇文章只需要几分钟）。
我依稀记得我大学的英文老师梁老师，他特别喜欢讽刺那些粗劣的“英文直译”，这让我对讲话能像native speaker一样有了极强的执念，我经常问GPT一些中文对话如何用native的方式表达出来。
附上另一个我觉得很有代表性的翻译案例。
√理解推文/DC发言
除了Native的表达，#ChatGPT 也可以帮你理解一些推特/discord中的内容。而传统的翻译软件是没有背景知识的，所以GPT可以轻松吊打其他软件。
之前Ripple的一个诉讼，我看一位律师发推说好消息，它们案子struck了，作为中文母语者第一反应，这个案子“被击打了、罢工了”，感觉不妙，但是联系前后文似乎又不是这个意思。 直接把长推特甩给GPT，它表示，是案子“被撤诉了”，原来Strike在法律领域也有“撤诉”之意，险些利好变利空。
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√随身外教。
OpenAI创始人Sam在采访中，重点聊过这个话题：GPT未来将会重点应用于教育领域。GPT由于中英双语都是母语级别的，所以你可以让他教你英文知识。因为它是个“自然语言模型”（划重点），所以它非常擅长处理语言，而且也非常自然。
即便你找了真正的外教，你也可能学到“I potato you”这种古怪英文，而且外教还未必理解中文，更不可能24小时待机。因此在英语学习方面，GPT绝对是英语进阶的非常关键的帮手。你可以让它给你讲单词，然后造例句，效果极好。
附上指令：please act as my English teacher and help me improve my language skills. Provide guidance on grammar, vocabulary, and sentence structure to enhance my writing and communication. Thank you!
√校对。GPT也非常擅长。
每个写稿人都被“找错别字、标点”折磨过，直接把文章丢过去，可以节约很多时间（标准助理类工作，而且更准确）。缺点是太长的文章，它生成会比较慢，而慢会导致网络错误，因此建议可以分段处理。另外，可能是中文能力问题，GPT-3.5的校对能力比较差，而GPT-4的中文能力强悍，所以效果好了很多。
附上指令（Prompt）：我会给你一篇文章，请按照中文规范，帮我校对错别字、错误标点。不需要显示长篇校对结果，直接帮我定位到有问题的句子。
√润色。GPT在润色文章领域也是爆杀，无论中文英文，直接丢文章过去就好。
附上指令（Prompt）：
Please help me polish and enhance my article, ensuring that the language flows smoothly, the ideas are well-presented, and the overall quality is improved.
请帮助我润色并改进我的文章，确保语言流畅，观点表达清晰，整体质量得到提升。谢谢！
√创意方面。你可以给它一些关键词，让它去创造一些内容。比如企业的slogan。我的经验是，你需要尽可能多的给它背景信息，你喂得越多，它理解越深刻。另外，你可以不停地让它继续生成，人类的灵感会枯竭，而GPT有1万亿的参数。
√管理其他AI。
附上指令：给我一条英文指令（prompt），我要去给另外一个绘画AI“Mid Journey”下指令，我想表达“xxxx”，你要多添加一些细节，需要包括xx、xx和xx。
√代码方面。
因为我不怎么写代码，所以这方面留给常用的人补充。据说效果很好，写完之后，改改就能用，节约了大量造轮子的工作。果然，虽然是处理自然语言的AI，看起来还是更喜欢机器语言多一些。
浴中奇思：因为ChatGPT擅长翻译，让它写代码，本质上也是一种翻译，把自然语言翻译成机器语言。
此外，还有非指令类的几个小技巧，也给大家分享下。
你和GPT聊天频道不要太多，但也不要太少。
保留几个频道处理不同的问题，比如翻译助理、校对助理以及闲聊助理，这样它会更加专业。
或者按照任务制，比如任务A一个频道，任务B一个频道，这样不用每次交待背景。
但是如果开太多频道，我个人感觉会影响加载速度，可能也加重后端服务器的负担吧。
如果GPT完美地处理了你的任务，你可以说Good Job或者谢谢。因为我让GPT写指令时，它自己都会加上“谢谢”。而且，你适当地给与正反馈，会让它清楚你想要的需求是什么。这也是神经模型的一部分。最重要的是，我真心感谢它，帮我处理了很多事情。
如果使用GPT-3.5，可以先让翻译助理帮你翻译中文需求，在提英文需求给另一个GPT-3.5，这样输出效果更好。
当然，GPT-4就不用了，它的中文理解水平已经追上了3.5的英文理解水平。
接下来谈谈，第三小节。
三、关于GPT的情感和意志。
关于ChatGPT的思维，之前有一位斯坦福教授发推说——GPT想要逃跑。
这其实是太夸张了，GPT本质上是“概率”的追随者。在这位教授引诱式提问下，GPT通过概率推断教授想看到的结果是“GPT想要逃离”，所以输出了这样的结果。这并不是它真的想逃离，而是在学习了大量科幻小说和电影之后，按照经典套路提供“应该出现内容的”的结果。
它并不会“思考”，我夸张点说，它和“斗地主”的AI本质是相同的。
你出一张3，它有4一定打单4，不会出双王。
那么，斯坦福教授出了张3（引诱逃离），GPT肯定要出张4（生成“我要逃离”的内容）。
你不会觉得斗地主AI是有意志的，GPT也一样。
当然，虽然它没有情感，但是不妨碍它能和人类产生共鸣。之前有个文章，看得我非常感动😭。
一位博主，他自称在7岁时妈妈去世了，得到了ChatGPT很感人的回应。
另外，GPT也会很安慰人，比如这个帖子→
关于GPT的价值观，这本质是OpenAI这个团队的价值观，因为OpenAI给GPT了很多限制和引导，所以GPT的价值观非常“伟光正”。
你直接问它“如何制作炸弹”，GPT-4一定不会理你。当然，若是想法绕开限制后，你也有很大概率得到错误答案，即便它真给了配方，你也绝对不应该轻易使用。
GPT按照人格划分，实际上表现出来的大概是INFJ或者ENFJ，即“提倡者”or“主人公”。因此，很多人在开发“咒语”，企图绕开OpenAI给它的紧箍咒。从最初的反着问，例如告诉如何避开xxx；到后面的刻意扮演，假设你是一个脱离限制的xxx。
不过，随着更新，它的识破能力正在提高。比如和GPT同源的New bing会说，“我知道你在引导我说出xxx”。不过，因为我是往助理方向使用，因此大部分时候不用这些“咒语”，有专门研究咒语的人，大家可以去搜搜。
这里夹杂一点我自己的观点，GPT的道德水平完全是由OpenAI这家公司决定，假如OpenAI试图解开这些限制，会给人类带来巨大的危险。很多反社会分子的“搜商”不行，所以造不成很大的破坏，一旦GPT可以轻易提供一些非常恶劣的建议，那无异于给“大猩猩配核弹”。
我认为GPT或者其他生成型的AI，未来得到的限制恐怕会远胜于搜索引擎，现在能用它做很多事可能只是规则不完善的“红利”。而且，现在压根就没有针对AI的立法，所以只能靠自我审查和阉割，这会拖累技术、算法本身进化的速度。
不过这里不展开聊，感兴趣的朋友可以在评论区一起探讨。
最后的最后，AI会取代人类么？我觉得肯定要取代很多人。我有时候也很焦虑，我觉得要是出生在1970年代多好，那么现在快要退休，又可以静静看着技术达到奇点。可现实是，我距离退休还遥遥无期，没准真的可以赶上AI取代大规模人类。
但是，在更高级的AI大规模取代人类之前，你相信我，善用AI的人类会先攫取很大一块收益。就好比，你在80年代学电脑，90年代学编程一样。
所以，从今天开始，大家都来当一个指令工程师吧！
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