
Alchemy Pay与Mouette Securities的母公司ZD集团合作,共享四个香港牌照并获得其投资
领先的法定加密货币支付网关 Alchemy Pay 透露,它已与著名的全球投资基金 Mouette Securities 的母公司 ZD Group 合作。在此战略合作框架下,ZD集团向Alchemy Pay提供投资及共享其香港证券及期货事务监察委员会(SFC)和保险业监管局(IA)授权的四张金融牌照,而Alchemy Pay致力于提供加密支付解决方案ZD集团的所有业务。此次合作旨在促进资源共享并促进两个实体之间更牢固的业务联系。Alchemy Pay推特内容值得一提的是,ZD集团已与Alchemy Pay共享其获证监会授予的香港1类、4类和9类金融服务牌照。这三张牌照是在香港开展金融投资业务的关键和强制性牌照,分别涵盖证券交易、证券咨询和资产管理等领域。此外,Alchemy Pay还将获得香港保险业监管局颁发的中鼎集团旗下新辉财富管理所持有的保险经纪公司牌照。该许可证将帮助 Alchemy Pay 开发谈判或安排保险合同的潜在业务。十大牌照类型茂埃证券已在香港证监会官方网站列为注册机构。可以通过名称搜索搜索“Mouette 证券”或通过中央实体编号搜索搜索“BLE877”来找到...

种子轮融资2000W美金的web3游戏平台Pomerium 即将登陆Bitget
微信:hexf488888 或 web3889900 电报群:https://t.me/web3lmj 添加我的VX拉你们进入币圈资讯群、撸毛教学群 群内实时更新最新撸毛教学以及币圈最新资讯官网: https://pomerium.space/ 官推: https://twitter.com/Pomerium_space?s=20项目介绍Pomerium 成立于2022年2月,是一家基于 $PMG 和 $PMR 构建可持续代币生态系统的 Web3 游戏工作室。 Pomerium 旨在通过使用基于 Pomeranian 的角色创建原创内容以及制作基于 Pomeranian 的原创游戏,提供将 Web2 游戏连接到 Web3 世界的解决方案。 Pomerium是一个专注于移动游戏的Web3多游戏平台台,通过原创IP打造独立生态。通过成为 Pomerium 的守护者,您可以参与 Pomerium 的生态系统,创建关键意见来运行社区并获得治理代币作为奖励!该平台的代币经济旨在创建可持续的移动游戏生态系统。Pomerium计划在未来几年扩大其在GameFi市场的服务。融资据PANews报道...

PoP Planet 完成 400 万美元天使轮融资,致力于推进Web3社交创新
微信:hexf488888 或 web3889900 电报群:https://t.me/web3lmj 添加我的VX拉你们进入币圈资讯群、撸毛教学群 群内实时更新最新撸毛教学以及币圈最新资讯官推: https://twitter.com/Hi_PoPPOfficial?s=20 官网: https://popp.club/项目介绍POPP 是一个去中心化应用程序,采用基于 web3 的人工智能工具,旨在通过创造者经济实现共同繁荣的易于管理、言论自由、永久存储的 DApp。PoPP作为私域社交管理工具,致力于一站式运营。一体化平台让用户告别因产品多而带来的高额管理成本。嵌入式工具帮助创作者提高社区运营转化率。POPP 的使命是以合理的方式自动分配创作者的奖励。融资PoPP官推宣布Web3创作者社区应用PoPP宣布完成400万美元天使轮融资,融资后估值4000万美元。该轮由 Foresight Ventures 牵头,其他多家机构和个人参与。PoPP 上线后,资金将用于支持产品开发和迭代,以及创作者激励。近期产品即将登陆App Store进行全球公测。 PoPP 将作为一个集成的创作...
香港Web3的最新动态与机会分享,寻找站在风口上的项目。

Alchemy Pay与Mouette Securities的母公司ZD集团合作,共享四个香港牌照并获得其投资
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种子轮融资2000W美金的web3游戏平台Pomerium 即将登陆Bitget
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生成式 AI 在 Web3 空间中的潜在负面影响背后的核心思想相对简单。生成式人工智能有可能改变软件和内容开发和消费方式的方方面面,从基础设施到应用层。这些天来,我们看到每个主要的技术和内容提供商都将生成 AI 整合到他们的平台中。如果这场革命的核心发生在 Web3 之外,它很可能会对 Web2 和 Web3 技术之间的创新、人才和资金差距产生影响。此外,如果不迅速解决,这一差距可能会以多指数增长率继续扩大。这个问题的解决方案当然远非微不足道,但是可以探索一些第一性原理的想法来开始解决这个差距。
多年来,加密和 Web3 技术被视为金融科技现代化的下一个主要趋势。毫无疑问,重点已经转向生成人工智能。大多数金融科技平台更关心的是不被 ChatGPT 等模型支持的更精简的替代方案所破坏,而不是建立数字货币轨道。
如果我们考虑到 10 年来 Web3 没有创建任何有意义的基础设施或技术来支持机器学习 (ML),那么生成式 AI 运动正在 Web2 中发生就不足为奇了。Web3 堆栈围绕分散计算、存储、身份和消息传递等基础组件发展,但很少有人关注 ML 空间。毫不奇怪,所有 ML 突破(例如转换器架构和预训练模型)都没有出现在区块链或 Web3 基础设施中。当 ChatGPT、GPT-4 或 stable diffusion 等模型的发布表明生成 AI 可能达到逃逸速度时,Web3 运动发现自己没有相关基础来支持新的生成 AI 革命。
Web3 和 Web2 世界之间在生成 AI 能力方面的差距正在迅速扩大。云计算或移动计算等趋势以线性或多项式速率发展,其中新版本通过新特性和功能改进了先前版本。生成式 AI 以多指数级的速度增长。
ChatGPT 或 GPT-4 等模型使用数据和基础设施的基线,这对试图重新创建这些功能的初创公司来说是一个很高的门槛。此外,随着越来越多的人使用这些模型,它们的性能呈指数级增长,并且它们收集了更多可用于预训练未来版本的数据。在这一点上,差距会变得如此之大,以至于无法逾越。
目前,Web3 基础设施不具备拥抱生成 AI 的计算、数据或数据科学框架基础。去中心化应用程序 (dapp) 当然可以通过 Web2 API 与模型交互来整合生成 AI 功能,但 Web3 原生生成 AI 的想法目前似乎有点挑战。随着生成式 AI 继续快速发展,Web3 面临的挑战在不同维度上变得显而易见。
让我们来看看堆栈的不同级别。
AWS、Azure 和谷歌云等云平台正在迅速整合自然语言、图像、视频等领域的生成人工智能功能。生成 AI 模型的计算和数据要求目前似乎超出了 Web3 基础设施的能力。因此,新一代生成式 AI 应用程序将从根本上由 Web2 云平台提供支持,而在 Web3 基础设施中的占用空间很小。如果生成式 AI 实现了它的承诺,这意味着 Web3 平台在采用方面可能会远远落后。
由于 Web2 平台包含生成人工智能功能,这将为新一代应用程序提供动力,这些应用程序将把生成人工智能作为一等公民。这些新一代应用程序将不成比例地出现在 Web2 中,因为 Web3 堆栈不具备支持生成 AI 功能的能力。当然,我们会看到 dapps 包含由 ChatGPT 等模型提供支持的功能,但显然,这些功能将完全在链下。
下一波金融科技
多年来,加密和 Web3 技术被视为金融科技现代化的下一个主要趋势。毫无疑问,重点已经转向生成人工智能。大多数金融科技平台更关心的是不被 ChatGPT 等模型支持的更精简的替代方案所破坏,而不是建立数字货币轨道。
围绕生成式 AI 技术的创新水平和 ChatGPT 等技术的流行无疑具有传染性,并且正在吸引寻求构建下一代应用程序的开发人员。生成式 AI 技术的爆炸式增长与加密领域的严重衰退同时发生。结合这两个事件,Web3 空间可能面临开发人员人才流失进入生成 AI 空间的风险。
风险投资是另一个可能从 Web3 转向生成 AI 的领域。2021 年的牛市为 Web3 公司带来了创纪录水平的风险投资,去中心化金融 (DeFi) 和不可替代代币 (NFT) 等运动最终展示了 Web3 承诺的实际应用。2022 年的低迷加上生成 AI 领域的爆炸式增长,已经将 VC 资金流向生成 AI 领域,这也有助于吸引科技行业的顶尖人才。
缺乏强大的机器学习基础使 Web3 无法参与第一波生成式 AI 创新,但这仍然可以解决。鉴于当前的技术状况和挑战,生成人工智能可以在两个明显的领域真正受益于 Web3 架构的原生功能。
去中心化的生成式人工智能:人们对知识集中化和对大型生成式人工智能模型的控制有足够的担忧,这为去中心化的替代方案创造了机会。尽管去中心化 AI 趋势从未得到有意义的采用,但生成 AI 正在重新出现围绕去中心化价值主张的对话,以减轻这些模型的控制、偏见、公平和其他所需特征。
知识证明:反对采用生成式 AI 的一些最大阻力来自生成有毒、种族主义、有偏见的内容的可能性,以及它们产生幻觉或“编造东西”的倾向。从这个角度来看,在 ChatGPT 等生成式 AI 模型的预训练、微调和使用过程中实施可验证的可追溯性机制,对于在关键任务场景中采用它来说是一项非常重要的能力。这是区块链运行时非常适合将问责制注入生成 AI 模型的场景之一。
Crypto 香港解读 香港 Web3 的最新动态与机会分享,寻找站在风口上的项目。
生成式 AI 在 Web3 空间中的潜在负面影响背后的核心思想相对简单。生成式人工智能有可能改变软件和内容开发和消费方式的方方面面,从基础设施到应用层。这些天来,我们看到每个主要的技术和内容提供商都将生成 AI 整合到他们的平台中。如果这场革命的核心发生在 Web3 之外,它很可能会对 Web2 和 Web3 技术之间的创新、人才和资金差距产生影响。此外,如果不迅速解决,这一差距可能会以多指数增长率继续扩大。这个问题的解决方案当然远非微不足道,但是可以探索一些第一性原理的想法来开始解决这个差距。
多年来,加密和 Web3 技术被视为金融科技现代化的下一个主要趋势。毫无疑问,重点已经转向生成人工智能。大多数金融科技平台更关心的是不被 ChatGPT 等模型支持的更精简的替代方案所破坏,而不是建立数字货币轨道。
如果我们考虑到 10 年来 Web3 没有创建任何有意义的基础设施或技术来支持机器学习 (ML),那么生成式 AI 运动正在 Web2 中发生就不足为奇了。Web3 堆栈围绕分散计算、存储、身份和消息传递等基础组件发展,但很少有人关注 ML 空间。毫不奇怪,所有 ML 突破(例如转换器架构和预训练模型)都没有出现在区块链或 Web3 基础设施中。当 ChatGPT、GPT-4 或 stable diffusion 等模型的发布表明生成 AI 可能达到逃逸速度时,Web3 运动发现自己没有相关基础来支持新的生成 AI 革命。
Web3 和 Web2 世界之间在生成 AI 能力方面的差距正在迅速扩大。云计算或移动计算等趋势以线性或多项式速率发展,其中新版本通过新特性和功能改进了先前版本。生成式 AI 以多指数级的速度增长。
ChatGPT 或 GPT-4 等模型使用数据和基础设施的基线,这对试图重新创建这些功能的初创公司来说是一个很高的门槛。此外,随着越来越多的人使用这些模型,它们的性能呈指数级增长,并且它们收集了更多可用于预训练未来版本的数据。在这一点上,差距会变得如此之大,以至于无法逾越。
目前,Web3 基础设施不具备拥抱生成 AI 的计算、数据或数据科学框架基础。去中心化应用程序 (dapp) 当然可以通过 Web2 API 与模型交互来整合生成 AI 功能,但 Web3 原生生成 AI 的想法目前似乎有点挑战。随着生成式 AI 继续快速发展,Web3 面临的挑战在不同维度上变得显而易见。
让我们来看看堆栈的不同级别。
AWS、Azure 和谷歌云等云平台正在迅速整合自然语言、图像、视频等领域的生成人工智能功能。生成 AI 模型的计算和数据要求目前似乎超出了 Web3 基础设施的能力。因此,新一代生成式 AI 应用程序将从根本上由 Web2 云平台提供支持,而在 Web3 基础设施中的占用空间很小。如果生成式 AI 实现了它的承诺,这意味着 Web3 平台在采用方面可能会远远落后。
由于 Web2 平台包含生成人工智能功能,这将为新一代应用程序提供动力,这些应用程序将把生成人工智能作为一等公民。这些新一代应用程序将不成比例地出现在 Web2 中,因为 Web3 堆栈不具备支持生成 AI 功能的能力。当然,我们会看到 dapps 包含由 ChatGPT 等模型提供支持的功能,但显然,这些功能将完全在链下。
下一波金融科技
多年来,加密和 Web3 技术被视为金融科技现代化的下一个主要趋势。毫无疑问,重点已经转向生成人工智能。大多数金融科技平台更关心的是不被 ChatGPT 等模型支持的更精简的替代方案所破坏,而不是建立数字货币轨道。
围绕生成式 AI 技术的创新水平和 ChatGPT 等技术的流行无疑具有传染性,并且正在吸引寻求构建下一代应用程序的开发人员。生成式 AI 技术的爆炸式增长与加密领域的严重衰退同时发生。结合这两个事件,Web3 空间可能面临开发人员人才流失进入生成 AI 空间的风险。
风险投资是另一个可能从 Web3 转向生成 AI 的领域。2021 年的牛市为 Web3 公司带来了创纪录水平的风险投资,去中心化金融 (DeFi) 和不可替代代币 (NFT) 等运动最终展示了 Web3 承诺的实际应用。2022 年的低迷加上生成 AI 领域的爆炸式增长,已经将 VC 资金流向生成 AI 领域,这也有助于吸引科技行业的顶尖人才。
缺乏强大的机器学习基础使 Web3 无法参与第一波生成式 AI 创新,但这仍然可以解决。鉴于当前的技术状况和挑战,生成人工智能可以在两个明显的领域真正受益于 Web3 架构的原生功能。
去中心化的生成式人工智能:人们对知识集中化和对大型生成式人工智能模型的控制有足够的担忧,这为去中心化的替代方案创造了机会。尽管去中心化 AI 趋势从未得到有意义的采用,但生成 AI 正在重新出现围绕去中心化价值主张的对话,以减轻这些模型的控制、偏见、公平和其他所需特征。
知识证明:反对采用生成式 AI 的一些最大阻力来自生成有毒、种族主义、有偏见的内容的可能性,以及它们产生幻觉或“编造东西”的倾向。从这个角度来看,在 ChatGPT 等生成式 AI 模型的预训练、微调和使用过程中实施可验证的可追溯性机制,对于在关键任务场景中采用它来说是一项非常重要的能力。这是区块链运行时非常适合将问责制注入生成 AI 模型的场景之一。
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