正在加载视频...

视频加载失败

加载此视频时出现问题。这可能是由于临时网络问题，或视频可能不可用。

“在链上，唯一可持续增长、不会因价格波动而停滞的，就是数据。” —— sleepy.md Chainbase (💜,💛) 要解决的，是要让有用的数据获得对应的变现，他们称之为——DataFi。一支视频，让我们潜入超数据网络、全链AI 数据的金矿—— Chainbase (💜,💛) Youtube🔗 内容时间线🧵 00:21 项目基本面：Chainbase 为啥是AI+Web3 的香饽饽？ 01:30 融资背景：传统互联网巨头押注！ 01:58 创始人背景：硬核又抽象的网络安全黑客？ 02:45 Chainbase 的Hyperdata Network 有多硬核？ 03:31 Chainbase 的规划与落地 04:51 总结：Chainbase的前景 * No financial advice, DYOR!

佳瑞Renée (💜,💛)

8,085 subscribers

60,750 次观看 • 1 年前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

11 条评论

佳瑞Renée (💜,💛) 的头像

佳瑞Renée (💜,💛)1 年前

@ChainbaseHQ 补充一些TGE 的公告： Binance： Bitget： KuCoin： MEXC： $C 代币经济模型与分配机制：

佳瑞Renée (💜,💛) 的头像

佳瑞Renée (💜,💛)1 年前

@ChainbaseHQ . @ChainbaseHQ 与 @wallet 合作的Giveaway

kennywick.base.eth (✧ᴗ✧) (💜,💛) 的头像

kennywick.base.eth (✧ᴗ✧) (💜,💛)1 年前

@sleepy0x13 @ChainbaseHQ Amazing video

Jason傑森 🇭🇰|🛠️ 的头像

Jason傑森 🇭🇰|🛠️1 年前

@sleepy0x13 @ChainbaseHQ 现在数据也变得很重要了

佳瑞Renée (💜,💛) 的头像

佳瑞Renée (💜,💛)1 年前

@sleepy0x13 @ChainbaseHQ 是的，数据的重要性在时代的发展下几乎是不可逆的，所以怎么让好的数据产生价值并回馈到生产数据的个体本身——DataFi，也是一个不可逆的趋势。

王伟的头像

王伟1 年前

@sleepy0x13 @ChainbaseHQ 数据为王！Chainbase DataFi抓到核心。

Crypto Nan Bird🕊️ 的头像

Crypto Nan Bird🕊️1 年前

@0xKingsKuan @sleepy0x13 @ChainbaseHQ 搞起来

TheeGianttStarr☀ (💜,💛) 的头像

TheeGianttStarr☀ (💜,💛)1 年前

@sleepy0x13 @ChainbaseHQ Great video. The future of Ai is data. Chainbase makes getting useful data seamless…

佳瑞Renée (💜,💛) 的头像

佳瑞Renée (💜,💛)1 年前

@sleepy0x13 @ChainbaseHQ DataFi is the future🫡

Jack.Memecoin🎮 🟢 🐉 的头像

Jack.Memecoin🎮 🟢 🐉1 年前

@sleepy0x13 @ChainbaseHQ 同感，链上数据确实是下一波核心资产，Chainbase把DataFi赛道打开了新局面。

佳瑞Renée (💜,💛) 的头像

佳瑞Renée (💜,💛)1 年前

@sleepy0x13 @ChainbaseHQ 是的，数据无处不在，但怎么把这些纷繁复杂的、异构化的数据提炼并赋予真实的金融价值，是一件执行上很困难但非常有前景的事。🫡

相关视频

近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目，避免了VC抛售的困扰，同时属于热门赛道，比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石：Streamr Network ，代币名称为：#DATA ，币安上线。5000万市值，全球通，目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络，旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构，无需中央服务器，避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放，从而推动数据生态系统的发展。数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要，#Streamr 为此努力了6年之久，今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网！标志着项目的重要里程碑，将带来更稳定和高效的数据网络性能。看好的理由： ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅，用户可以创建或加入数据流，享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络：网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性，消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行，具备抗审查性。 ③数据市场： Streamr 内置了一个数据市场，允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利，而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性： Streamr 提供了强大的 API 和 SDK，使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外，Streamr 网络能够与其他区块链系统（如以太坊）无缝对接，进一步拓展了其应用范围。实际使用案例： Crypto Queries：项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互，提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo：项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接，使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据，并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy：项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据，使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI： AI数据源：为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。同时 $DATA 可充当数据交换媒介，通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容（视频/音频）。 Streamr+DEPIN： DEPIN数据交换媒介：DePIN 中，Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变，使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统，Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展，Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解：

近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目，避免了VC抛售的困扰，同时属于热门赛道，比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石：Streamr Network ，代币名称为：#DATA ，币安上线。5000万市值，全球通，目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络，旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构，无需中央服务器，避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放，从而推动数据生态系统的发展。数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要，#Streamr 为此努力了6年之久，今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网！标志着项目的重要里程碑，将带来更稳定和高效的数据网络性能。看好的理由： ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅，用户可以创建或加入数据流，享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络：网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性，消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行，具备抗审查性。 ③数据市场： Streamr 内置了一个数据市场，允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利，而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性： Streamr 提供了强大的 API 和 SDK，使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外，Streamr 网络能够与其他区块链系统（如以太坊）无缝对接，进一步拓展了其应用范围。实际使用案例： Crypto Queries：项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互，提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo：项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接，使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据，并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy：项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据，使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI： AI数据源：为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。同时 $DATA 可充当数据交换媒介，通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容（视频/音频）。 Streamr+DEPIN： DEPIN数据交换媒介：DePIN 中，Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变，使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统，Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展，Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解：

Rocky

64,824 次观看 • 2 年前

又一个天王级项目浮出水面 AI 数据平台 Protege A 轮融资 3000 万美元，a16z 领投累计融资总额 6500 万美元 1/ 团队基因 Protege AI 联创 Travis May 为前 Datavant 创始人 Datavant 在 2021 年以 70 亿美元估值收购 Ciox Health，一跃成为美国最大的医疗数据交换平台另一位联创 Bobby Samuels 此前担任 Datavant 的 Privacy Hub 总监现在是 Protege AI 的 CEO 简而言之就是。两个在医疗数据领域已经跑通亿级市场的操盘手，试图重新定义 AI 训练数据的基础设施。 2/ Protege AI 的定位以及为什么是现在？ AI 进步有三大瓶颈：计算、模型、数据计算能力已经大幅扩展，模型架构也在持续优化。但获取高质量训练数据仍是最大难题。问题的核心在于：世界上最有价值的数据都是私有的、专有的这些数据分散在各个行业，缺乏统一的共享机制法律、隐私、知识产权壁垒让数据流通异常复杂 Protege 要做的就是成为 AI 开发中真实世界数据的基础设施。 3/ 结语随着 AI 变得更加多模态、更加嵌入现实世界工作流程，对特定领域授权数据的需求只会增长。这么一看，Protege 的叙事非常之性感。已加入追踪名单🫡

又一个天王级项目浮出水面 AI 数据平台 Protege A 轮融资 3000 万美元，a16z 领投累计融资总额 6500 万美元 1/ 团队基因 Protege AI 联创 Travis May 为前 Datavant 创始人 Datavant 在 2021 年以 70 亿美元估值收购 Ciox Health，一跃成为美国最大的医疗数据交换平台另一位联创 Bobby Samuels 此前担任 Datavant 的 Privacy Hub 总监现在是 Protege AI 的 CEO 简而言之就是。两个在医疗数据领域已经跑通亿级市场的操盘手，试图重新定义 AI 训练数据的基础设施。 2/ Protege AI 的定位以及为什么是现在？ AI 进步有三大瓶颈：计算、模型、数据计算能力已经大幅扩展，模型架构也在持续优化。但获取高质量训练数据仍是最大难题。问题的核心在于：世界上最有价值的数据都是私有的、专有的这些数据分散在各个行业，缺乏统一的共享机制法律、隐私、知识产权壁垒让数据流通异常复杂 Protege 要做的就是成为 AI 开发中真实世界数据的基础设施。 3/ 结语随着 AI 变得更加多模态、更加嵌入现实世界工作流程，对特定领域授权数据的需求只会增长。这么一看，Protege 的叙事非常之性感。已加入追踪名单🫡

小捕手 Chaos🦅

22,407 次观看 • 6 个月前

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

140,080 次观看 • 4 个月前

兄弟们这个牛P啊写网络爬虫的时代结束了 Firecrawl Extract：只需文字提示，即可爬取任意网络数据它只需通过简单的自然语言提示，就能将整个网站转换为结构化数据，完全省去手动写脚本的麻烦。无论你需要的是一页内容，还是整个网站的信息，都可以轻松爬取。支持复杂数据提取，像从网页提取联系人信息、任务描述、动态价格等。

兄弟们这个牛P啊写网络爬虫的时代结束了 Firecrawl Extract：只需文字提示，即可爬取任意网络数据它只需通过简单的自然语言提示，就能将整个网站转换为结构化数据，完全省去手动写脚本的麻烦。无论你需要的是一页内容，还是整个网站的信息，都可以轻松爬取。支持复杂数据提取，像从网页提取联系人信息、任务描述、动态价格等。

小互

183,725 次观看 • 1 年前

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

爱吃折耳根的Ace

18,508 次观看 • 1 个月前

你抄袭也就算了，你还盗窃；你盗窃也就算了，你还调戏正版。这性质要比那些盗取alpha123数据偷偷开会员卖钱要恶劣，人家只是谋财，你是杀人诛心。 Alpha123做的工作：通过监控币安推特官网将零散不固定的空投数据进行整理结构化，标记是否合约是否现货是否TGE等关键参数，而后进行链上查询合约信息计算池子价格、查询交易所以及盘前价格形成空投的价格数据，此外还通过计算alpha项目的波动价差情况形成稳定度数据。以上三项数据构成了网站的核心数据，通过网站界面简洁易懂的方式呈现给用户。为什么要做这些？加密女王何一在反思加密行业中散户与专业玩家的不对等，写道： “面对专业玩家，散户手无寸铁，不是现货浇给、就是合约爆破，他们的愤怒我懂，而行业结构性的改变，我觉得自己无能为力；曾经在6个小时的AMA中哽咽，因为我不知道怎么能让散户和专业玩家可以都有肉吃，如果我们希望我们的用户是第一站呢？直到我和自己和解，大部分用户期待的不是永赚，用户想要的永远是公平、公平，还是他妈的公平。” Alpha123把本是科学家才能获取到的数据，公平的呈现在你面前，你和专业玩家同时知道价格信息，同时掌握价差基点以减少磨损。我们直接拉平了你和专业玩家的技术差距。我和你一样，我看什么数据，你也看什么数据；你看到不准的数据，我也一样。本可以私享的数据完全公开的呈现在你我面前，是因为同理心，我不想遭受太大的磨损，我想你也是。我想早点看到价格以决定是否消耗宝贵的积分，我想你也是。为什么是公开免费？还是因为同理心，Alpha收益对我而言是地上捡到10块钱的那种快乐，但是对于那些年轻的大学生、对于60多岁的老人，可能就是他们一个月的生活费，对一个币安立足普惠的项目的边缘服务收费，并不符合我的德性。公开免费的服务也意味着我们的数据是不设防的。所以很多网站直接盗链Alpha123甚至开会员收费，除了善意提醒下用户谨防受骗，也认为没有争吵的必要。直到今天有人不仅抄袭而且还盗窃，不仅盗窃还直接调戏正版，指责我抄袭他。这种事情不能忍。如果不做回应了，可能被不明真相的用户认为我理亏。我想对抄袭者说的是：你要竞争起码你先把各项核心数据自研完成吧，你把Alpha123的数据直接拿过来用，在加点额外的东西套上新的皮肤就宣传更全更快了？苦活累活别人干了，你加点东西就是你自己了。怎么有种上司抢打工人功劳的即视感。今天你允许自己通过盗窃数据来获取用户，明天你网站拥有接入用户钱包的能力是否还能抑制住盗窃的冲动。话说的有些重，但是盗窃就是盗窃，不是用致敬两个字可以蒙混的。想对KOL说：你的一次转发，可能是很多用户的第一次点击；你的一句话，常常就是他们的风险边界。请尽量不要为盗版站引流和背书。希望能邀请你与我们一起设一条简单的底线：不助长、不美化、不遮掩盗版。支持原创不是站队，是为你的粉丝多加一层安全垫。当“更快更全”建立在偷来的砖上，输掉的可能是用户的资产和你辛苦建立的口碑。我想对用户说：区块链是黑暗森林，我们为什么只用币安、 OK 这类大所？因为在这个行业里，信任是最昂贵、也是最稀缺的资产。一个靠偷窃数据吸引流量的网站所提供的数据，怎么能承受的起你宝贵的信任。下文视频是盗版网站的盗版证据，CC这次维权，看起来就像是两个乞丐为抢一个空矿泉水瓶子打起来了，但如果是为了树立支持正版的风气、让这个行业多一份信任多一点点光，就是值得的。

你抄袭也就算了，你还盗窃；你盗窃也就算了，你还调戏正版。这性质要比那些盗取alpha123数据偷偷开会员卖钱要恶劣，人家只是谋财，你是杀人诛心。 Alpha123做的工作：通过监控币安推特官网将零散不固定的空投数据进行整理结构化，标记是否合约是否现货是否TGE等关键参数，而后进行链上查询合约信息计算池子价格、查询交易所以及盘前价格形成空投的价格数据，此外还通过计算alpha项目的波动价差情况形成稳定度数据。以上三项数据构成了网站的核心数据，通过网站界面简洁易懂的方式呈现给用户。为什么要做这些？加密女王何一在反思加密行业中散户与专业玩家的不对等，写道： “面对专业玩家，散户手无寸铁，不是现货浇给、就是合约爆破，他们的愤怒我懂，而行业结构性的改变，我觉得自己无能为力；曾经在6个小时的AMA中哽咽，因为我不知道怎么能让散户和专业玩家可以都有肉吃，如果我们希望我们的用户是第一站呢？直到我和自己和解，大部分用户期待的不是永赚，用户想要的永远是公平、公平，还是他妈的公平。” Alpha123把本是科学家才能获取到的数据，公平的呈现在你面前，你和专业玩家同时知道价格信息，同时掌握价差基点以减少磨损。我们直接拉平了你和专业玩家的技术差距。我和你一样，我看什么数据，你也看什么数据；你看到不准的数据，我也一样。本可以私享的数据完全公开的呈现在你我面前，是因为同理心，我不想遭受太大的磨损，我想你也是。我想早点看到价格以决定是否消耗宝贵的积分，我想你也是。为什么是公开免费？还是因为同理心，Alpha收益对我而言是地上捡到10块钱的那种快乐，但是对于那些年轻的大学生、对于60多岁的老人，可能就是他们一个月的生活费，对一个币安立足普惠的项目的边缘服务收费，并不符合我的德性。公开免费的服务也意味着我们的数据是不设防的。所以很多网站直接盗链Alpha123甚至开会员收费，除了善意提醒下用户谨防受骗，也认为没有争吵的必要。直到今天有人不仅抄袭而且还盗窃，不仅盗窃还直接调戏正版，指责我抄袭他。这种事情不能忍。如果不做回应了，可能被不明真相的用户认为我理亏。我想对抄袭者说的是：你要竞争起码你先把各项核心数据自研完成吧，你把Alpha123的数据直接拿过来用，在加点额外的东西套上新的皮肤就宣传更全更快了？苦活累活别人干了，你加点东西就是你自己了。怎么有种上司抢打工人功劳的即视感。今天你允许自己通过盗窃数据来获取用户，明天你网站拥有接入用户钱包的能力是否还能抑制住盗窃的冲动。话说的有些重，但是盗窃就是盗窃，不是用致敬两个字可以蒙混的。想对KOL说：你的一次转发，可能是很多用户的第一次点击；你的一句话，常常就是他们的风险边界。请尽量不要为盗版站引流和背书。希望能邀请你与我们一起设一条简单的底线：不助长、不美化、不遮掩盗版。支持原创不是站队，是为你的粉丝多加一层安全垫。当“更快更全”建立在偷来的砖上，输掉的可能是用户的资产和你辛苦建立的口碑。我想对用户说：区块链是黑暗森林，我们为什么只用币安、 OK 这类大所？因为在这个行业里，信任是最昂贵、也是最稀缺的资产。一个靠偷窃数据吸引流量的网站所提供的数据，怎么能承受的起你宝贵的信任。下文视频是盗版网站的盗版证据，CC这次维权，看起来就像是两个乞丐为抢一个空矿泉水瓶子打起来了，但如果是为了树立支持正版的风气、让这个行业多一份信任多一点点光，就是值得的。

Alpha123华语

121,369 次观看 • 8 个月前

甲骨文(ORCL)老板埃里森强调：ChatGPT、Gemini、Grok和Llama等AI模型，都是基于大致相同的公共互联网数据进行训练的。当所有人都使用相同的信息进行训练时，模型必然会趋于一致。这就是AI走向商品化的原因。真正的护城河并非模型本身，而是其背后的专有数据。能够利用独家数据集进行训练的公司，将获得竞争对手无法复制的优势。埃里森(Larry Ellison)是商业策略大师，而AI正在进入下一个阶段。拥有别人没有的数据，就能让你在市场中占据主导地位。

甲骨文(ORCL)老板埃里森强调：ChatGPT、Gemini、Grok和Llama等AI模型，都是基于大致相同的公共互联网数据进行训练的。当所有人都使用相同的信息进行训练时，模型必然会趋于一致。这就是AI走向商品化的原因。真正的护城河并非模型本身，而是其背后的专有数据。能够利用独家数据集进行训练的公司，将获得竞争对手无法复制的优势。埃里森(Larry Ellison)是商业策略大师，而AI正在进入下一个阶段。拥有别人没有的数据，就能让你在市场中占据主导地位。

亚洲金融 Asia Finance

143,307 次观看 • 4 个月前

Figure AI 的创始人 Brett 说 Optimus 是最棒的，他们的排第二，软件（机器智能）是核心！最新一期 Indigo Talk 聊到机器人，FoundersX 的 Helen 分享了她的观点，大家对机器人过于乐观了，现在最缺的就是数据。地球生物的“行动智能”演化了数亿年，而代表逻辑推理的“语言智能”的出现不过几十万年，这是数亿年训练数据的差异。我们现在用 AI 先解决了从进化角度来看比较“简单”的语言问题，而真正的难题—— 具身智能才刚刚开始。机器人需要海量的、多样化的、充满细微差别的人机互动数据来训练，而这些数据在互联网上是不存在的，其采集成本极高。完整视频请看与硅谷 Deep Tech 投资团队 FoundersX 聊 AI 与深科技👀

Figure AI 的创始人 Brett 说 Optimus 是最棒的，他们的排第二，软件（机器智能）是核心！最新一期 Indigo Talk 聊到机器人，FoundersX 的 Helen 分享了她的观点，大家对机器人过于乐观了，现在最缺的就是数据。地球生物的“行动智能”演化了数亿年，而代表逻辑推理的“语言智能”的出现不过几十万年，这是数亿年训练数据的差异。我们现在用 AI 先解决了从进化角度来看比较“简单”的语言问题，而真正的难题—— 具身智能才刚刚开始。机器人需要海量的、多样化的、充满细微差别的人机互动数据来训练，而这些数据在互联网上是不存在的，其采集成本极高。完整视频请看与硅谷 Deep Tech 投资团队 FoundersX 聊 AI 与深科技👀

indigo

25,377 次观看 • 10 个月前

一家公司，值100万亿美元。可能吗？有人说，特斯拉在2030年就能做到。怎么做？关键不在于车，甚至不在于火箭。而在于数据，别人没有的数据。人工智能时代，什么最值钱？独家数据。马斯克手里有什么？特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。这些数据，每一种都独一无二。当它们汇集在一起，会发生什么？这就是“融合”的概念。将所有独家数据喂给一个超级人工智能。理论上，这创造的价值是不可估量的。但问题也随之而来。这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？一家私人公司吗？它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

一家公司，值100万亿美元。可能吗？有人说，特斯拉在2030年就能做到。怎么做？关键不在于车，甚至不在于火箭。而在于数据，别人没有的数据。人工智能时代，什么最值钱？独家数据。马斯克手里有什么？特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。这些数据，每一种都独一无二。当它们汇集在一起，会发生什么？这就是“融合”的概念。将所有独家数据喂给一个超级人工智能。理论上，这创造的价值是不可估量的。但问题也随之而来。这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？一家私人公司吗？它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

墓碑科技

13,316 次观看 • 5 个月前

甲骨文的拉里·埃里森，刚刚给所有AI公司判了死刑。他说，你们的模型，一文不值。不是技术不行，也不是人才不行。问题出在数据上。 ChatGPT，Gemini，Grok，Llama…… 所有这些模型，吃的都是同一锅饭。整个公共互联网。每一篇维基百科，每一个Reddit帖子，每一条新闻。结果是什么？它们正在趋同，变成贴着不同logo的同一个产品。用埃里森的话说，就是“大路货”。真正的黄金，不在网上。在私有数据里。医院系统里的病历。银行金库里的财务数据。财富500强公司的供应链机密。猜猜这些数据，大部分都存在哪里？不在谷歌，不在亚马逊，也不在微软。在甲骨文的数据库里。所以甲骨文出手了。他们推出了一个叫“AI数据库26ai”的东西。它允许所有顶级AI模型，直接在你公司的私有数据上进行推理。而且数据永远不用离开保险库。他们用的是一种叫RAG的技术。 AI不去“学习”你的数据，而是实时“检索”它。这意味着什么？银行可以分析它发放的每一笔贷款，而不用暴露任何一个客户记录。医院可以用AI诊断病人，而不用担心违反HIPAA法案。国防承包商能让AI分析机密行动，数据一步都离不开安全环境。埃里森在赌一个比GPU热潮、比数据中心建设更大的未来。他称之为“历史上最大、增长最快的市场”。数字很惊人。甲骨文的待履约收入刚刚达到5230亿美元。其中3000亿，来自OpenAI一家公司。但这里有个没人谈论的危险。如果私有数据是AI真正的护城河。那么谁控制了数据库，谁就控制了AI的未来。这种权力集中到一家公司手里。难道不该让每个人都感到不安吗？

甲骨文的拉里·埃里森，刚刚给所有AI公司判了死刑。他说，你们的模型，一文不值。不是技术不行，也不是人才不行。问题出在数据上。 ChatGPT，Gemini，Grok，Llama…… 所有这些模型，吃的都是同一锅饭。整个公共互联网。每一篇维基百科，每一个Reddit帖子，每一条新闻。结果是什么？它们正在趋同，变成贴着不同logo的同一个产品。用埃里森的话说，就是“大路货”。真正的黄金，不在网上。在私有数据里。医院系统里的病历。银行金库里的财务数据。财富500强公司的供应链机密。猜猜这些数据，大部分都存在哪里？不在谷歌，不在亚马逊，也不在微软。在甲骨文的数据库里。所以甲骨文出手了。他们推出了一个叫“AI数据库26ai”的东西。它允许所有顶级AI模型，直接在你公司的私有数据上进行推理。而且数据永远不用离开保险库。他们用的是一种叫RAG的技术。 AI不去“学习”你的数据，而是实时“检索”它。这意味着什么？银行可以分析它发放的每一笔贷款，而不用暴露任何一个客户记录。医院可以用AI诊断病人，而不用担心违反HIPAA法案。国防承包商能让AI分析机密行动，数据一步都离不开安全环境。埃里森在赌一个比GPU热潮、比数据中心建设更大的未来。他称之为“历史上最大、增长最快的市场”。数字很惊人。甲骨文的待履约收入刚刚达到5230亿美元。其中3000亿，来自OpenAI一家公司。但这里有个没人谈论的危险。如果私有数据是AI真正的护城河。那么谁控制了数据库，谁就控制了AI的未来。这种权力集中到一家公司手里。难道不该让每个人都感到不安吗？

墓碑科技

592,832 次观看 • 4 个月前

No Priors 对 Andrej Karpathy 很精彩的一期播客采访！虽然 Andrej 离开 Tesla 许久了，但作为纯视觉 FSD 的开创者，他依然十分看好 Telsa： - Tesla 面临软件问题，Waymo 则面临硬件问题，但软件比硬件问题容易； - Tesla 从基于规则的程序(C++)转向深度学习，端到端神经网络将最终将主导整个自动驾驶技术栈； - Tesla 是一家"大规模机器人公司”，而非汽车公司； - Optimus 只需要在自己的工厂孵化就行，无需依赖第三方的合作，这是巨大的优势； Andrej 认为，LLM 的主要挑战不再是底层架构，而是它们所训练的数据以及训练期间使用的损失函数。Transformer 架构在很多方面实际上优于人脑，它人脑更擅长记忆序列，用于训练神经网络的梯度下降优化比大脑的学习方式更有效，现在主要受限于数据问题；合成数据至关重要，但可能导致"静默崩溃”，为避免这种情况,我们需要在数据中保持“熵”。如何向训练数据中注入熵呢？ - 合成数据：这涉及创建补充真实数据的虚拟数据。然而，重要的是要确保此合成数据与真实世界数据具有相同水平的随机性和丰富性； - 角色数据：这是包含虚构人物背景信息的一种合成数据。在训练模型执行任务时，您可以想象您正在向具有此特定角色的人描述该任务。这迫使模型探索更广泛的可能性并有助于保持熵；接下来，随着对模型解释性研究的突破，能够提高模型参数的激活效率，可能只需要 10 亿参数的模型就能实现“核心认知”，并不需要把所有的知识都压缩到模型里面，核心认知模型可以调用其他模型或者工具。未来，高级的 AI 将会成为人类的外脑，贫富差距就是外脑 AI 性能的差距，穷人只能用便宜的开源的外脑 AI 做低级的工作，而且容易被控制；垄断企业和富人则会拥有更高级的人工智能加持。。主持人的科幻话题😄 最后 Andrej 对 AI 教育的看法：教师来设计课程，AI 将成为学生的前端界面，智能时代学习数学、物理和 CS 非常重要，这是逻辑推理的基础，在 AGI 到来之前很重要，但在后 AGI 时代，人类需要提升的就是提问的能力！

No Priors 对 Andrej Karpathy 很精彩的一期播客采访！虽然 Andrej 离开 Tesla 许久了，但作为纯视觉 FSD 的开创者，他依然十分看好 Telsa： - Tesla 面临软件问题，Waymo 则面临硬件问题，但软件比硬件问题容易； - Tesla 从基于规则的程序(C++)转向深度学习，端到端神经网络将最终将主导整个自动驾驶技术栈； - Tesla 是一家"大规模机器人公司”，而非汽车公司； - Optimus 只需要在自己的工厂孵化就行，无需依赖第三方的合作，这是巨大的优势； Andrej 认为，LLM 的主要挑战不再是底层架构，而是它们所训练的数据以及训练期间使用的损失函数。Transformer 架构在很多方面实际上优于人脑，它人脑更擅长记忆序列，用于训练神经网络的梯度下降优化比大脑的学习方式更有效，现在主要受限于数据问题；合成数据至关重要，但可能导致"静默崩溃”，为避免这种情况,我们需要在数据中保持“熵”。如何向训练数据中注入熵呢？ - 合成数据：这涉及创建补充真实数据的虚拟数据。然而，重要的是要确保此合成数据与真实世界数据具有相同水平的随机性和丰富性； - 角色数据：这是包含虚构人物背景信息的一种合成数据。在训练模型执行任务时，您可以想象您正在向具有此特定角色的人描述该任务。这迫使模型探索更广泛的可能性并有助于保持熵；接下来，随着对模型解释性研究的突破，能够提高模型参数的激活效率，可能只需要 10 亿参数的模型就能实现“核心认知”，并不需要把所有的知识都压缩到模型里面，核心认知模型可以调用其他模型或者工具。未来，高级的 AI 将会成为人类的外脑，贫富差距就是外脑 AI 性能的差距，穷人只能用便宜的开源的外脑 AI 做低级的工作，而且容易被控制；垄断企业和富人则会拥有更高级的人工智能加持。。主持人的科幻话题😄 最后 Andrej 对 AI 教育的看法：教师来设计课程，AI 将成为学生的前端界面，智能时代学习数学、物理和 CS 非常重要，这是逻辑推理的基础，在 AGI 到来之前很重要，但在后 AGI 时代，人类需要提升的就是提问的能力！

indigo

18,536 次观看 • 1 年前

不要把太空数据中心想复杂了很多人一听"数据中心搬上天"，脑子里浮现的是一栋五角大楼那么大的楼飘在太空里。 SpaceX的CFO说，根本不是那么回事。轨道算力，就是太空里的一排排机架。他自己第一次在公司内部听到"太空数据中心"也卡过壳，第一反应是这么多机器到底怎么连到一起。工程师回他一句，这不就是又一张星链星座网嘛。一颗算力卫星，长得像放大版的星链V3，中间塞进英伟达的GPU机架，外面铺更大的太阳能翼，背后拖一片金属散热板。组网用的是早就成熟的虚拟网络，一个机架接一个机架地连起来。星链已经把卫星批量造、批量发、在轨互联这一整套全跑通了。也就是说，造太空数据中心要用的零件，SpaceX手里基本都有现成的。剩下要做的，是把GPU装上去，再发够数量。

不要把太空数据中心想复杂了很多人一听"数据中心搬上天"，脑子里浮现的是一栋五角大楼那么大的楼飘在太空里。 SpaceX的CFO说，根本不是那么回事。轨道算力，就是太空里的一排排机架。他自己第一次在公司内部听到"太空数据中心"也卡过壳，第一反应是这么多机器到底怎么连到一起。工程师回他一句，这不就是又一张星链星座网嘛。一颗算力卫星，长得像放大版的星链V3，中间塞进英伟达的GPU机架，外面铺更大的太阳能翼，背后拖一片金属散热板。组网用的是早就成熟的虚拟网络，一个机架接一个机架地连起来。星链已经把卫星批量造、批量发、在轨互联这一整套全跑通了。也就是说，造太空数据中心要用的零件，SpaceX手里基本都有现成的。剩下要做的，是把GPU装上去，再发够数量。

墓碑科技

18,084 次观看 • 1 个月前

别再加班做 PPT 了！😤 用 Kimi AI 把一份枯燥的 Excel 数据表，直接变成了一份麦肯锡/奢侈品级别的 KOL 投放复盘报告。逻辑清晰、图表专业、设计高级。全过程只需一个 Prompt。大多数 AI 做 PPT 之所以烂，是因为它们不懂“业务逻辑”和“审美参考”。秘诀是：Context（背景）+ Data（数据）+ Visual Reference（视觉参考）。不要只说“帮我做个 PPT”，要告诉 AI：你是谁、给谁看、数据在哪、想要什么风格。 1️⃣ 设定角色与受众：我是奢侈品品牌方，汇报对象是 Marketing Director（+2）。这意味着风格要极简、高级，数据要硬核（CPE, ROI）。 2️⃣ 投喂数据：直接上传 Excel 表格，包含所有核心投放数据。 3️⃣ 投喂审美：上传 3 张参考图（麦肯锡报告、品牌手册），告诉它我要“留白、精致排版、克制配色”。 AI 不是来替代你的，是来帮你把“执行”变成“策略”的。当你不再纠结排版，你才能专注于数据背后的洞察。 #AI工具 #Kimi #PPT制作 #职场效率 #数据分析

别再加班做 PPT 了！😤 用 Kimi AI 把一份枯燥的 Excel 数据表，直接变成了一份麦肯锡/奢侈品级别的 KOL 投放复盘报告。逻辑清晰、图表专业、设计高级。全过程只需一个 Prompt。大多数 AI 做 PPT 之所以烂，是因为它们不懂“业务逻辑”和“审美参考”。秘诀是：Context（背景）+ Data（数据）+ Visual Reference（视觉参考）。不要只说“帮我做个 PPT”，要告诉 AI：你是谁、给谁看、数据在哪、想要什么风格。 1️⃣ 设定角色与受众：我是奢侈品品牌方，汇报对象是 Marketing Director（+2）。这意味着风格要极简、高级，数据要硬核（CPE, ROI）。 2️⃣ 投喂数据：直接上传 Excel 表格，包含所有核心投放数据。 3️⃣ 投喂审美：上传 3 张参考图（麦肯锡报告、品牌手册），告诉它我要“留白、精致排版、克制配色”。 AI 不是来替代你的，是来帮你把“执行”变成“策略”的。当你不再纠结排版，你才能专注于数据背后的洞察。 #AI工具 #Kimi #PPT制作 #职场效率 #数据分析

Vincent Logic | 信号＞噪音

32,937 次观看 • 3 个月前

继续追踪深耕，Irys (✧ᴗ✧) 最近的操作和数据真的有点猛啊！刚瞅了眼数据，截至8月13号，直接写入它存储层的交易量已经飙到7亿次了，从Q3开始算居然涨了10倍还多，这扩张速度简直像开了倍速，数据存储和处理能力是真值得点赞！更让人期待的是测试网这边！现在已经能支持永久数据上传了，临时数据功能也在路上，马上就能用。接下来几周更有大动作——IrysVM和可编程数据功能要登场，开发者们很快就能拿到早期体验资格，想想都觉得好玩。最贴心的是，等主网正式启动，测试网的数据会无缝迁移过去，连交易ID都不带变的，完全不用操心数据衔接问题，这波细节拉满了呀 #irys #KAITO Irys中文(✧ᴗ✧) Kaito AI 🌊

继续追踪深耕，Irys (✧ᴗ✧) 最近的操作和数据真的有点猛啊！刚瞅了眼数据，截至8月13号，直接写入它存储层的交易量已经飙到7亿次了，从Q3开始算居然涨了10倍还多，这扩张速度简直像开了倍速，数据存储和处理能力是真值得点赞！更让人期待的是测试网这边！现在已经能支持永久数据上传了，临时数据功能也在路上，马上就能用。接下来几周更有大动作——IrysVM和可编程数据功能要登场，开发者们很快就能拿到早期体验资格，想想都觉得好玩。最贴心的是，等主网正式启动，测试网的数据会无缝迁移过去，连交易ID都不带变的，完全不用操心数据衔接问题，这波细节拉满了呀 #irys #KAITO Irys中文(✧ᴗ✧) Kaito AI 🌊

币资讯

33,383 次观看 • 11 个月前

2022年7月19日文贵先生直播：日本人宣布了：“整个中国共产党所谓抗日总共打死800个日本兵，还有300个日本兵是老、弱、病、残兵——所谓的俘虏兵“。这就是中共的所谓八年抗日成果。所以中共不让中国的历史老师出境和出风头，不让中国的哲学家出门，不让中国人有网络、有言论自由，不让中国人了解世界，封锁互联网。但是你培养出了百度、微博，哪天我会把百度、微博变成对你的武器，网络核武器！让你所有的伤害，其中之一就来自百度和微博。你培养了世界上最牛叉的、对全世界数据超限战的阿里巴巴，云数据，我让你从贵州的大数据，所有的云数据，让你共产党在全世界面前裸奔。

2022年7月19日文贵先生直播：日本人宣布了：“整个中国共产党所谓抗日总共打死800个日本兵，还有300个日本兵是老、弱、病、残兵——所谓的俘虏兵“。这就是中共的所谓八年抗日成果。所以中共不让中国的历史老师出境和出风头，不让中国的哲学家出门，不让中国人有网络、有言论自由，不让中国人了解世界，封锁互联网。但是你培养出了百度、微博，哪天我会把百度、微博变成对你的武器，网络核武器！让你所有的伤害，其中之一就来自百度和微博。你培养了世界上最牛叉的、对全世界数据超限战的阿里巴巴，云数据，我让你从贵州的大数据，所有的云数据，让你共产党在全世界面前裸奔。

木森🌟🌟🌟NFSC银河舰队

25,720 次观看 • 8 个月前

🔥吉利汽车创始人：你们看到的只是特斯拉表面，而我们内行看的是本质。他们目的不是为了造车，而是一家通过造车这个载体来构建线上技术的科技公司。这里边涉及到的很多的配套技术的应用，基础设施的形成，包括芯片、操作系统、网络。这都需要形成一个非常严谨的闭环。造车是练兵场和数据采集器。

🔥吉利汽车创始人：你们看到的只是特斯拉表面，而我们内行看的是本质。他们目的不是为了造车，而是一家通过造车这个载体来构建线上技术的科技公司。这里边涉及到的很多的配套技术的应用，基础设施的形成，包括芯片、操作系统、网络。这都需要形成一个非常严谨的闭环。造车是练兵场和数据采集器。

谢嘉琪 Jiaqi

48,346 次观看 • 19 天前

什么才是数据中心最大的威胁？不是竞争。也不是监管。是去中心化。 Perplexity的CEO一语惊人。他说，真正的颠覆，是当AI被封装进你设备上的本地芯片里。到那时，还需要一个中心化的数据中心来处理一切吗？根本不需要。更进一步想。芯片自带的模型会不断适应你本人。 AI就在你的电脑上观察、学习、进化。因为它住在你的电脑里，而不是在遥远的服务器上，所以你很放心。你的数据，完全属于你。你的习惯，你的偏好，你的智能，都沉淀在你自己的设备里，成为你专属的“大脑”。你拥有它。这才是真正的数据主权。当这一切发生时，那些耗资数千亿、甚至数万亿建造的庞大中心化数据中心，还有存在的意义吗？建立在全球各地，为少数巨头收集和处理用户数据的模式，似乎走到了一个十字路口。这不仅是技术路线的改变。更是权力从少数中心化机构，回归到每一个普通人手中的开始。

什么才是数据中心最大的威胁？不是竞争。也不是监管。是去中心化。 Perplexity的CEO一语惊人。他说，真正的颠覆，是当AI被封装进你设备上的本地芯片里。到那时，还需要一个中心化的数据中心来处理一切吗？根本不需要。更进一步想。芯片自带的模型会不断适应你本人。 AI就在你的电脑上观察、学习、进化。因为它住在你的电脑里，而不是在遥远的服务器上，所以你很放心。你的数据，完全属于你。你的习惯，你的偏好，你的智能，都沉淀在你自己的设备里，成为你专属的“大脑”。你拥有它。这才是真正的数据主权。当这一切发生时，那些耗资数千亿、甚至数万亿建造的庞大中心化数据中心，还有存在的意义吗？建立在全球各地，为少数巨头收集和处理用户数据的模式，似乎走到了一个十字路口。这不仅是技术路线的改变。更是权力从少数中心化机构，回归到每一个普通人手中的开始。

墓碑科技

14,583 次观看 • 5 个月前

不是阴谋论。是Oracle老板Larry Ellison自己说的：每个人都会“表现得更好”，因为我们正在“持续监控并记录一切正在发生的事”。他推动数字ID、统一数据库、AI模型接管政府。目标？中央集权式的数据控制系统： - 每一份健康记录、基因信息、财务支出 - 都要被归入一个国家级数据库，再交给AI处理他说，这是“重新定义国家运作方式”的机会。而通往这一切的门票？是你的生物信息： - 声音、脸部、指纹，取代密码 - 登录时，系统会识别“这确实是你”，否则你无法进入任何系统这不只是管控设备和网络。是把你本人，变成钥匙。而他还想买下TikTok。你在跳舞，他在训练模型。你上传日常，他在统一数据。不是未来。是现在。

不是阴谋论。是Oracle老板Larry Ellison自己说的：每个人都会“表现得更好”，因为我们正在“持续监控并记录一切正在发生的事”。他推动数字ID、统一数据库、AI模型接管政府。目标？中央集权式的数据控制系统： - 每一份健康记录、基因信息、财务支出 - 都要被归入一个国家级数据库，再交给AI处理他说，这是“重新定义国家运作方式”的机会。而通往这一切的门票？是你的生物信息： - 声音、脸部、指纹，取代密码 - 登录时，系统会识别“这确实是你”，否则你无法进入任何系统这不只是管控设备和网络。是把你本人，变成钥匙。而他还想买下TikTok。你在跳舞，他在训练模型。你上传日常，他在统一数据。不是未来。是现在。

墓碑科技

25,991 次观看 • 10 个月前