AI代币的价值在2023年呈爆炸式增长。2021年首次推出的一个休眠代币在1月份上涨了近4000%。2022年是AI丰收年之后，AI代币价格上涨。DALL-E2和ChatGPT等工具重新定位了技术对话。
人工智能的爆炸式增长吸引了全世界的目光。加密市场也不例外。
对于大多数加密货币交易者而言，2023年的表现比预期的要好得多。在令人沮丧的2022年结束后，随着FTX的崩溃和随后对市场的冲击，我们对2023年的预期有限。然而，市场又迎来一波爆发，所以告诉我们一个道理，资本市场玩的是什么，风向！说直白点就是趋势，站在时代风口上，连只猪都能起飞，更何况我们这些时代的弄潮儿呢！
比特币21天内飙升至2.3万美元以上。自2月2日仅一次突破24,000美元大关以来，加密货币的OG一直保持相对稳定。以太坊也取得了类似的成功，并在2月2日达到顶峰，价格略高于1700美元。
P2E游戏Blockchain Brawlers上线首周交易量达3.57亿美元:4月9日消息，P2E NFT游戏Blockchain Brawlers一周内交易量达3.57亿美元。其开发团队Wax Studios表示，自3月30日游戏测试版在Wax区块链上线以来，玩家平均每天获得3200枚游戏原生代币BRWL。
据悉，Wax Studios隶属于World Asset eXchange（WAX）。在Blockchain Brawlers中，玩家使用WAX（WAX链的原生代币）或BRWL购买NFT Brawlers和设备，并与其他玩家战斗以获得BRWL奖励。（CoinDesk）[2022/4/9 14:15:04]
过去30天，BTC上涨34.1%，ETH上涨28.02%。不错，对吧？
然而，市场上一些最成功的代币让BTC和ETH相比之下显得微不足道。SingularityNET30天最高上涨669.15%，AnchorNeuralWorld上涨810.66%，GNY上涨946.61%。他们有什么共同点？它们是AI代币。
RPG链游Crypto Raiders获得600万美元融资:金色财经报道，Polygon链上RPG链游Crypto Raiders周三宣布获得600万美元的融资，该轮融资由加密货币投资公司DeFiance Capital和研究公司Delphi Digital领投，GuildFi、Merit Circle和Yield Guild Games参投。
这笔资金将帮助该公司积极扩大团队规模，目前有超过20人，并投资于NFT。（coindesk）[2022/3/30 14:27:25]
但今天本文要介绍的重点——CNTM
很多人问为何不推荐AGIX之类的强势龙头？这就是很韭菜的问题了，目前来看，AGIX已经走得太远了，追高实属不明智的选择，CNTM近30天涨幅才67%，这个币会有自己的独立行情，不会随大盘走，后续还会有大的动作，而这才是大多数后知后觉投资者的战略第一布局标的！
动态 | Facebook收购区块链公司Chainspace:据CCN消息，Facebook收购了由伦敦大学学院研究人员创立的区块链公司Chainspace，Chainspace网站将其项目描述为“一个行星级智能合约平台”，该平台使用“分布式网络，以实现可扩展性、速度和隐私”。Facebook发言人表示，像许多其他公司一样，Facebook正在探索利用区块链技术的方法。这个新的小团队正在探索许多不同的应用程序。[2019/2/5]
那什么是CNTM？
Connectome是一个基于区块链核心技术开发的DeFi人工智能投顾平台，支持DeFi产品上链交易、理财产品去中心化AI测评、流动性挖矿、一键式智能投顾、智能客服等。通过大数据多维分析、AI模型演练，为用户提供接近一站式的、定制化人工智能投资顾问服务，为理财产品发行人、投资用户提供全方位的区块链解决方案。
自称是比特币“创始人”的Craig Wright被起诉盗取已故IT专家超百亿美元比特币遗产:据coindesk，澳大利亚企业家Craig Wright近日被起诉盗取已故IT专家Dave Kleiman超过110万枚比特币的所有权。Kleiman的兄弟Ira Kleiman代替其提出诉讼，他的律师认为这些比特币价值超过100亿美元。同时Craig Wright还被指控扣押Kleiman的区块链技术的知识产权。Dave死后，Wright伪造了一系列合同将Dave资产转移进自己公司。此前，Craig Wright曾宣称自己是比特币发明者中本聪。[2018/2/27]
未来发展
1.基于ChatGPT的理论，创建CNTM的GPT平台：Jinn；
2.为Jinn加入双引擎结构：GPT引擎+传统搜索引擎，从而实现Web3的AI搜索功能；
3.将Jinn与CNTM1.0的板块结合，增强金融领域的AI搜索推荐功能；
Jinn=ChatGPT+Sparrow
JinnVSChatGPT
ChatGPT目前的三个核心问题：
对于知识类型的问题，ChatGPT会给出看上去很有道理，但是事实上是错误答案的内容；
拓展解读：对于这样来说，由于ChatGPT的一部分回答很准确，而一部分看上去有道理，但事实上很离谱，而用户并没有足够的能力来进行辨别，这将给用户如何采信ChatGPT的答案带来很多困惑。
ChatGPT目前这种基于GPT大模型基础上进一步增加标注数据训练的模式，对于LLM模型吸纳新知识非常不友好；
拓展解读：新知识总是在不断出现，而出现一些新知识就去重新预训练GPT模型是不现实的，无论是训练时间成本还是金钱成本，都不可接受。如果对于新知识采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相对较低，但是很容易产生新数据的引入导致对原有知识的灾难遗忘问题，尤其是短周期的频繁fine-tune，会使这个问题更为严重。
ChatGPT或GPT4的训练成本以及在线推理成本太高，无法承载超过千万级的用户同时使用；
拓展解读：假设继续采取免费策略，OpenAI无法承受，但是如果采取收费策略，又会极大减少用户基数，无法实现规模化。
Sparrow是ChatGPT的良好补充：
sparrow在人工标注方面的质量和工作量不如ChatGPT；
Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式，可以完美解决新知识的及时引入，以及生成内容可信性验证两个核心问题。
Jinn的优势：
Jinn=ChatGPT+Sparrow
Jinn使用ChatGPT为核心框架，引入了Sparow的基于retrieval结果的生成结果证据展示，以及引入LaMDA系统的对于新知识采取retrieval模式；
所以Jinn既有有高质量的人工标注，也可以完美解决新知识的引入问题，同时又有效的内容可信性验证功能，从而打造下一代为Web3服务的搜索引擎基础。
下一代搜索引擎：Jinn
Jinn将采用传统搜索引擎+ChatGPT的双引擎结构，ChatGPT模型是主引擎，传统搜索引擎是辅引擎。传统搜索引擎的主要辅助功能有两个：一个是对于ChatGPT产生的知识类问题的回答，进行结果可信性验证与展示，就是说在ChatGPT给出答案的同时，从搜索引擎里找到相关内容片段及url链接，同时把这些内容展示给用户，使得用户可以从额外提供的内容里验证答案是否真实可信，这样就可以解决ChatGPT产生的回答可信与否的问题，避免用户对于产生结果无所适从的局面。
传统搜索引擎的第二个辅助功能是及时补充新知识。既然不可能随时把新知识快速引入LLM，那么可以把它存到搜索引擎的索引里，ChatGPT如果发现具备时效性的问题，它自己又回答不了，则可以转向搜索引擎抽取对应的答案，或者根据返回相关片段再加上用户输入问题通过ChatGPT产生答案，这里有一部分将参考LaMDA关于新知识处理的具体方法。
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