探秘Meme币运营新方式:卖周边+游戏服务器,1个月涨幅50倍

BlockBeats 在今日更新的《》中提到了 meme 币$abcde,其上线不到一个月涨幅超 50 倍,近四天涨幅达 3 倍,最高市值 340 万美元。

探秘Meme币运营新方式:卖周边+游戏服务器,1个月涨幅50倍

abcde 是一个以字母「abcdefghijkmnopqrstuvwxyz」命名的 memecoin 项目。一般来说,能够在近一个月的周期里保持上涨趋势的 meme 币比较难得,要么是靠所属叙事热度、要么靠不断凝聚的社区文化,abcde 属于后者。在 24 小时涨幅近 80% 后,abcde 得到了更多的关注,之后未必能继续保持上涨走势。但从运营角度看,abcde 的运营方式对社区寻找下一个 alpha meme 具有参考意义。

运营服务器、卖周边、捐水井

abcde 项目方运营着一个 Minecraft 服务器 abcde craft,并为这个服务器开通了官方推特账号。据称到 8 月 30 日,其运营状态已经扭亏为盈,收入 100 美元。截至撰稿时,这个 abcde craft 的 discord 社区中有 171 位成员,目前还正在举行奖池为 10 万美元的赛季活动。

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根据 abcde 的介绍,其终极目标是通过旗下产品线(包括 Minecraft、Roblox 等游戏服务器)的收益,逐步减少代币供应,计划未来可能还会增加 CS Surfing 和 Rust 等服务器。

除了游戏服务器,abcde 官方还表示将涉足 3D 模型、漫画书、周边产品、A-Z 学习卡等多种盈利渠道。比如 9 月 2 日,ABCDE 上线了商品售卖渠道,售卖从背包、帽子、卫衣到鼠标垫、水杯等一系列 abcde 周边产品。

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这些「业务」主要是向持有者展示项目方回购代币的资金来源,除此之外,abcde 还推进了慈善工作,与比特币曼德拉基金会合作在尼日利亚的一个村庄捐了一口水井,为当地居民提供了未来 30 年的饮用水。在文档中,abcde 还表示将在未来继续实现翻修学校、赞助运动队等慈善举措。

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继 Vitalik 在上个月卖出了当时持仓的所有 meme 币并将收益捐给慈善事业后,做慈善也成为了各种 meme 币团队在近期爱用的一个运营方式。

持仓筹码及团队背景

abcde 团队称上线时销毁了 7.2% 的代币,并直接在文档中标明了前 2 位持有者,表示其中一位已经通过 Lockedsupply.fyi(Coinbase 支持的锁定协议)锁定代币。abcde 项目方还宣布将基于产品收入对代币进行每 120 天进行一次回购销毁。

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根据 gmgn 和 Dexcreener 数据显示,abcde 的前 70 买家中已有 61 个交易者全部卖出,当前持仓份额为 0.96% 。目前频繁买入的大户地址为 AyXeD…Emh 和 7 QpAx…dya。二者均为 abcde 的早期买家,在早期入场获利后快速退出,之后分批加仓。昨日 abcde 24 小时拉升 80% 之前,这两个地址也都各有两笔加仓操作。

探秘Meme币运营新方式:卖周边+游戏服务器,1个月涨幅50倍

除了运营之外,abcde 能够维持热度的最重要原因在于有数个 KOL 为其喊单,9 月初,粉丝量为 13K 的 @dillyxcooks、15K 的 @beaverd 和 142K 的 @orangie 都发表了关于 abcde 的推文。

BlockBeats 从这些喊单者的 KOL 互动区发现了 abcde 开发者 divine farmer(@shouldIgothere)的身影,在这些 KOL 发布相关推文之前几天,divine farmer 多次在他们的评论区推荐 abcde,并希望加入 @orangie 的社群。

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另外,divine farmer 在推出 abcde 之前还曾是 meme 币 mog 和 wojak 的忠实社区成员,曾频繁发布相关内容并与 meme 社区进行互动,这也在一定程度上为其运营 abcde 项目奠定了不错的「路人缘」。

BA Labs提议Sky逐步投票剥离wBTC抵押资产敞口

9月13日消息,根据周四的一篇治理文章,MakerDAO重塑品牌Sky将投票决定从其生态系统中完全移除wBTC,这可能是DeFi的一个重大发展,因为该平台拥有2亿美元的wBTC抵押贷款。 DeFi风险管理公司BA Labs是Sky协议治理中颇具影响力的人物,此前该公司曾提议减少对wBTC的投资,原因是Tron创始人Justin Sun参与基础资产托管人的工作被认为存在风险。 周四,BA Labs提议分五步逐步剥离所有wBTC的抵押资产敞口,第一步从9月26日开始。每一步都将被投票决定。“我们发现,法律尽职调查无法提供足够的保证,”BA Labs在其提案中表示。

如何在 AO 上打造 AI 应用?

来源:PermaDAO

AO 是为链上 AI 设计的异步通信网络,通过与 Arweave 的结合,实现高性能链下计算和永久数据存储。文章介绍了在 AO 上运行 AI 进程的步骤,尽管目前仅支持小型模型,但未来将支持更复杂的计算能力,AI 在链上的发展前景广阔。

什么是 AO 上的 AI?

AO 天生就是为链上 AI 设计的

2023 年被称为 AI 的元年,各种大模型以及 AI 的应用层出不穷。Web3 的世界中,AI 的发展也是关键的一环。但是一直以来,“区块链不可能三角”让区块链的计算一直处于昂贵、拥堵的状态,阻碍了 AI 在 Web 3 上的发展。但是现在这种情况在 AO 上已经得到了初步改善,并且展现了无限的潜力。

AO 被设计为一个消息驱动的异步通信网络。基于存储共识范式(SCP),AO 运行在 Arweave 之上,实现了与 Arweave 的无缝集成。在这种创新的范式中,存储(共识)与计算被有效地分离,使得链下计算和链上共识成为可能。

  • 高性能计算:智能合约的计算在链下执行,不再受制于链上的区块共识过程,从而大大扩展了计算性能。不同节点上的各个进程可以独立地执行并行计算和本地验证,而无需像传统的 EVM 架构中那样等待所有节点完成重复计算和全局一致性验证。Arweave 为 AO 提供了所有指令、中间状态和计算结果的永久存储,作为 AO 的数据可用层和共识层。因此,高性能计算(包括使用 GPU 进行运算)都成为了可能。

  • 永存的数据:这是 Arweave 一直以来所致力于做的事情。我们知道 AI 的训练中很关键的一个环节就是训练数据的收集,而这正好是 Arweave 的强项。至少 200 年时间的数据永存,让 AO + Arweave 的生态中拥有了丰富的数据集。

此外,AO 和 Arweave 的创始人 Sam 在今年 6 月的一次发布会上演示了第一个基于 aos-llama 的 AI 进程。为了保证性能,并没有使用之前一直使用的 Lua,而是使用了 C 编译的 wasm。

使用的模型是 huggingface 上开源的 llama 2。可以在 Arweave 上下载模型,是一个约 2.2GB 的模型文件。

Llama land

Llama Land 是一款前沿的大型多人在线(MMO)游戏,它以 AI 技术为核心,构建于先进的 AO 平台之上。也是在 AO + Arweave 生态上的首个 AI 应用。其中最主要的特征就是 llama coin 的发行,是 100% AI 控制的,也就是用户跟 Llama king 祈愿,得到 Llama king 赏赐的 llama coin。另外,地图中的 Llama Joker、Llama oracle 也都是基于 AI 进程完成的 NPC。

如何在 AO 上打造 AI 应用?

那么接下来我们看看如何自己在 AO 上跑一个 AI 进程。

AI Demo

1. 整体介绍

我们是利用 Sam 已经在 AO 上部署好的 AI 服务来实现我们自己 AI 应用。Sam 部署的 AI 服务由两部分组成:llama-herd、llama-worker(多个 llama-worker)。其中 llama-herd 负责 AI 任务的分派,AI 任务的定价。llama-worker 则是真正跑大模型的进程。然后,我们的 AI 应用是通过请求 llama-herd 来实现 AI 能力的,在请求的同时也会需要支付一定的 wAR。

注意:或许你会疑惑,我们为什么不自己跑 llama-worker 来实现自己的 AI 应用呢?因为 AI 的 module 在实例化为进程的时候,需要 15GB 的内存,我们自己实例化会出现内存不足的报错。

2. 创建进程并充值 wAR

首先,我们需要创建进程,并尽量把进程都升级到最新版本,再进行后续的操作。可以避免一些错误,节约很多时间。

如何在 AO 上打造 AI 应用?

运行 AI 进程需要耗费少量的 wAR。通过 arconnect 转成功以后,会在进程中看到 Action = Credit-Notice 的一条消息。执行一次 AI 需要消耗 wAR,但是消耗的并不多,作为 demo 之用的话,向进程转 0.001 wAR 即可。

注意:wAR 可以通过 AOX 跨链桥获取,跨链需要 3 ~ 30 分钟。

如何在 AO 上打造 AI 应用?

可以通过以下命令查看当前进程中 wAR 的余额。下面是我执行了 5 次左右还剩下的 wAR。消耗的数量跟 token 的长度以及当前运行一次大模型的实时价格有关系。另外,如果当前请求处于拥堵状态,那么也会需要一个额外的费用。(在文章最后,我会根据代码详细解析下费用计算,感兴趣的小伙伴可以看看)

注意:这里小数点为 12 位,也就是说 999999673 表示的是 0.000999999673 个 wAR。

如何在 AO 上打造 AI 应用?

3. 安装/更新 APM

如何在 AO 上打造 AI 应用?

APM 全称为 ao package management,构建 AI 进程的话,需要通过 APM 安装对应的包。执行上述命令,出现对应的提示,就是安装/更新 APM 成功了。

4. 安装 Llama Herder

如何在 AO 上打造 AI 应用?

执行完成以后,在进程内会有一个 Llama 对象,可以通过输入 Llama 进行访问,那么  Llama Herder 就是安装成功了。

如何在 AO 上打造 AI 应用?

注意:这里如果运行的进程中没有足够的 wAR 则 Llama.run 方法是无法执行的,会出现 Transfer Error。需要按照第一步充值 wAR。

5. Hello Llama

接下来我们做一个简单的交互。问一下 AI 进程“生命的意义是什么?”,限定了最多生成 20 个 token。然后把结果放到 OUTPUTS 中。AI 进程的执行需要几分钟的时间,如果有 AI 任务排队的话,则需要等待更久。

如下面代码中的返回,AI 回复“生命的意义是一个深刻而哲学的问题,一直吸引着人类。”

如何在 AO 上打造 AI 应用?

注意:这里如果运行的进程中没有足够的 wAR 则 Llama.run 方法是无法执行的,会出现 Transfer Error。需要按照第一步充值 wAR。

6. 做一个 Llama Joker

更加深入一步,我们来看下 Llama Joker 的实现。(由于篇幅有限,仅展示 AI 相关的核心代码。)

构建一个 Llama Joker 其实相当简单,与你在 Web 2 的 AI 应用中构建一个聊天机器人类似。

  • 首先,用 <|system|> / <|user|> / <|assistant|> 在构建的 Prompt 中区分不同角色。

  • 其次,确定好固定的提示语部分。Llama Joker 的例子中就是 <|system|> 的内容 “Tell a joke on the given topic”。

  • 最后,构建 Llama Joker Npc 与用户进行交互。但是这里为了篇幅,直接定义了变量 local userContent = “cats”。说明了用户想听一个与猫咪相关的笑话。

是不是 so easy 呢。

如何在 AO 上打造 AI 应用?

如何在 AO 上打造 AI 应用?

更多

在链上实现 AI 的能力,在之前是无法想象的东西。现在已经可以在 AO 上,基于 AI 实现了完成度较高的应用,其前景让人期待,也给与了大家无限的想象空间。

但是就目前而言,局限也是比较明显的。目前只能支持 2 GB 左右的“小语言模型”,尚不能利用 GPU 进行运算等。不过值得庆幸的是,AO 的架构设计中也都对这些短板有着对应解决方案。例如,编译一个可以利用 GPU 的 wasm 虚拟机。

期待在不久的将来,AI 可以在 AO 的链上,开放出更加绚烂的花朵。

附录

前面留下的一个坑,一起看下 Llama AI 的费用计算。

下面是初始化好以后的 Llama 对象,分别对重要的对象给出一个我的理解。

  1. M.herder: 存储了 Llama Herder 服务的标识符或地址。

  2. M.token: 用于支付 AI 服务的 token。

  3. M.feeBase: 基础费用,用于计算总费用的基础值。

  4. M.feeToken: 每个 token 对应的费用,用于根据请求中的 token 数量计算额外费用。

  5. M.lastMultiplier: 上一次交易费用的乘数因子,可能用于调整当前费用。

  6. M.queueLength: 当前请求队列的长度,影响费用计算。

  7. M.feeBump: 费用增长因子,默认设置为 1.005,意味着每次增加 0.5%。

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  • M.feeBase 初始值为 0。

  • 通过 M.getPrices 函数向 Llama Herder 请求最新价格信息。

  • 其中 M.feeBase、feeToken、M.lastMultiplier、M.queueLength 都是向 M.herder 请求,并接收到 Info-Response 消息后,实时变动的。确保了总是保持最新的价格相关的字段值。

计算费用的具体步骤:

  1. 根据 M.feeBase 加上 feeToken 与 token 数量的乘积,得到一个初始的费用。

  2. 在初始费用的基础上,再乘以 M.lastMultiplier。

  3. 最后,如果存在请求排队的情况,会再乘以 M.feeBump,也就是 1.005 得到最后的费用。

引用链接

1. Arweave 上的模型地址:

https://arweave.net/ISrbGzQot05rs_HKC08O_SmkipYQnqgB1yC3mjZZeEo

2. aos llama 源码:

https://github.com/samcamwilliams/aos-llama

3. AOX 跨链桥:

https://aox.arweave.dev/

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

来源:机器之心

大语言模型还能向上突破,OpenAI 再次证明了自己的实力。

北京时间 9 月 13 日午夜,OpenAI 正式公开一系列全新 AI 大模型,旨在专门解决难题。这是一个重大突破,新模型可以实现复杂推理,一个通用模型解决比此前的科学、代码和数学模型能做到的更难的问题。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

OpenAI 称,今天在 ChatGPT 和大模型 API 中新发布的是该系列中的第一款模型,而且还只是预览版 ——o1-preview。除了 o1,OpenAI 还展示了目前正在开发的下次更新的评估。

o1 模型一举创造了很多历史记录。

首先,o1 就是此前 OpenAI 从山姆・奥特曼到科学家们一直在「高调宣传」的草莓大模型。它拥有真正的通用推理能力。在一系列高难基准测试中展现出了超强实力,相比 GPT-4o 有巨大提升,让大模型的上限从「没法看」直接上升到优秀水平,不专门训练直接数学奥赛金牌,甚至能在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。

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奥特曼表示,虽然 o1 的表现仍然存在缺陷,不过你在第一次使用它的时候仍然会感到震撼。

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其次,o1 给大模型规模扩展 vs 性能的曲线带来了一次上翘。它在大模型领域重现了当年AlphaGo 强化学习的成功 —— 给越多算力,就输出越多智能,一直到超越人类水平。

也就是从方法上,o1 大模型首次证明了语言模型可以进行真正的强化学习。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

开发出首个 AI 软件工程师 Devin 的 Cognition AI 表示,过去几周一直与 OpenAI 密切合作,使用 Devin 评估 o1 的推理能力。结果发现, 与 GPT-4o 相比,o1 系列模型对于处理代码的智能体系统来说是一个重大进步。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

最后在实践中,o1 上线之后,现在 ChatGPT 可以在回答问题前先仔细思考,而不是立即脱口而出答案。就像人类大脑的系统 1 和系统 2,ChatGPT 已经从仅使用系统 1(快速、自动、直观、易出错)进化到了可使用系统 2 思维(缓慢、深思熟虑、有意识、可靠)。这让它能够解决以前无法解决的问题。

从今天 ChatGPT 的用户体验来看,这是向前迈进一小步。在简单的 Prompt 下,用户可能不会注意到太大的差异,但如果问一些棘手的数学或者代码问题,区别就开始明显了。更重要的是,未来发展的道路已经开始显现。

总而言之,今晚 OpenAI 丢出的这个重磅炸弹,已经让整个 AI 社区震撼,纷纷表示 tql、睡不着觉,深夜已经开始抓紧学习。接下来,就让我们看下 OpenAI o1 大模型的技术细节。

OpenAI o1 工作原理

在技术博客《Learning to Reason with LLMs》中,OpenAI 对 o1 系列语言模型做了详细的技术介绍。

OpenAI o1 是经过强化学习训练来执行复杂推理任务的新型语言模型。特点就是,o1 在回答之前会思考 —— 它可以在响应用户之前产生一个很长的内部思维链

也就是该模型在作出反应之前,需要像人类一样,花更多时间思考问题。通过训练,它们学会完善自己的思维过程,尝试不同的策略,并认识到自己的错误。

在 OpenAI 的测试中,该系列后续更新的模型在物理、化学和生物学这些具有挑战性的基准任务上的表现与博士生相似。OpenAI 还发现它在数学和编码方面表现出色。

在国际数学奥林匹克(IMO)资格考试中,GPT-4o 仅正确解答了 13% 的问题,而 o1 模型正确解答了 83% 的问题。

模型的编码能力也在比赛中得到了评估,在 Codeforces 比赛中排名 89%。

OpenAI 表示,作为早期模型,它还不具备 ChatGPT 的许多实用功能,例如浏览网页获取信息以及上传文件和图片。

但对于复杂的推理任务来说,这是一个重大进步,代表了人工智能能力的新水平。鉴于此,OpenAI 将计数器重置为 1,并将该系列模型命名为 OpenAI o1。

重点在于,OpenAI 的大规模强化学习算法,教会模型如何在数据高度有效的训练过程中利用其思想链进行高效思考。换言之,类似于强化学习的 Scaling Law。

OpenAI 发现,随着更多的强化学习(训练时计算)和更多的思考时间(测试时计算),o1 的性能持续提高。而且扩展这种方法的限制与大模型预训练的限制有很大不同,OpenAI 也还在继续研究。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

评估

为了突出相对于 GPT-4o 的推理性能改进,OpenAI 在一系列不同的人类考试和机器学习基准测试中测试了 o1 模型。实验结果表明,在绝大多数推理任务中,o1 的表现明显优于 GPT-4o。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

o1 在具有挑战性的推理基准上比 GPT-4o 有了很大的改进。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

o1 在广泛的基准测试上比 GPT-4o 有所改进,包括 54/57 MMLU 子类别,图示出了 7 个以供说明。

在许多推理密集型基准测试中,o1 的表现可与人类专家相媲美。最近的前沿模型在 MATH 和 GSM8K 上表现得非常好,以至于这些基准测试在区分模型方面不再有效。因此,OpenAI 在 AIME 上评估了数学成绩,这是一项旨在测试美国最聪明高中数学学生的考试。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

‍在一个官方演示中,o1-preview 解答了一个非常困难的推理问题:当公主的年龄是王子的两倍时,公主的年龄与王子一样大,而公主的年龄是他们现在年龄总和的一半。王子和公主的年龄是多少?提供这个问题的所有解。

在 2024 年 AIME 考试中,GPT-4o 平均只解决了 12% (1.8/15) 的问题,而 o1 在每个问题只有一个样本的情况下平均为 74% (11.1/15),在 64 个样本之间达成一致的情况下为 83% (12.5/15),在使用学习的评分函数对 1000 个样本重新排序时为 93% (13.9/15)。13.9 分可以跻身全美前 500 名,并且高于美国数学奥林匹克竞赛分数线。

OpenAI 还在 GPQA Diamond 基准上评估了 o1,这是一个困难的智力基准,用于测试化学、物理和生物学方面的专业知识。为了将模型与人类进行比较,OpenAI 聘请了拥有博士学位的专家来回答 GPQA Diamond 基准问题。

实验结果表明:o1 超越了人类专家的表现,成为第一个在该基准测试中做到这一点的模型

这些结果并不意味着 o1 在所有方面都比博士更有能力 —— 只是该模型更擅长解决一些博士应该解决的问题。在其他几个 ML 基准测试中,o1 实现了新的 SOTA。

启用视觉感知能力后,o1 在 MMMU 基准上得分为 78.2%,成为第一个与人类专家相当的模型。o1 还在 57 个 MMLU 子类别中的 54 个上优于 GPT-4o。

思维链(CoT)

与人类在回答难题之前会长时间思考类似,o1 在尝试解决问题时会使用思维链。通过强化学习,o1 学会磨练其思维链并改进其使用的策略。o1 学会了识别和纠正错误,并可以将棘手的步骤分解为更简单的步骤。o1 还学会了在当前方法不起作用时尝试不同的方法。这个过程极大地提高了模型的推理能力。

编程能力

基于 o1 进行了初始化并进一步训练了其编程技能后,OpenAI 训练得到了一个非常强大的编程模型(o1-ioi)。该模型在 2024 年国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)赛题上得到了 213 分,达到了排名前 49% 的水平。并且该模型参与竞赛的条件与 2024 IOI 的人类参赛者一样:需要在 10 个小时内解答 6 个高难度算法问题,并且每个问题仅能提交 50 次答案。

针对每个问题,这个经过专门训练的 o1 模型会采样许多候选答案,然后基于一个测试时选取策略提交其中 50 个答案。选取标准包括在 IOI 公共测试案例、模型生成的测试案例以及一个学习得到的评分函数上的性能。

研究表明,这个策略是有效的。因为如果直接随机提交一个答案,则平均得分仅有 156。这说明在该竞赛条件下,这个策略至少值 60 分。

OpenAI 发现,如果放宽提交限制条件,则模型性能更是能大幅提升。如果每个问题允许提交 1 万次答案,即使不使用上述测试时选取策略,该模型也能得到 362.14 分——可以得金牌了。

最后,OpenAI 模拟了 Codeforces 主办的竞争性编程竞赛,以展示该模型的编码技能。采用的评估与竞赛规则非常接近,允许提交 10 份代码。GPT-4o 的 Elo 评分为 808,在人类竞争对手中处于前 11% 的水平。该模型远远超过了 GPT-4o 和 o1——它的 Elo 评分为 1807,表现优于 93% 的竞争对手。

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在编程竞赛上进一步微调使得 o1 能力又增,并在 2024 年国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)规则下排名前 49%。

下面这个官方示例直观地展示了 o1-preview 的编程能力:一段提示词就让其写出了一个完整可运行的游戏。

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人类偏好评估

除了考试和学术基准之外,OpenAI 还在更多领域的具有挑战性的开放式提示上评估了人类对 o1-preview 和 GPT-4o 的偏好。

在这次评估中,人类训练者对 o1-preview 和 GPT-4o 的提示进行匿名回答,并投票选出他们更喜欢的回答。在数据分析、编程和数学等推理能力较强的类别中,o1-preview 的受欢迎程度远远高于 GPT-4o。然而,o1-preview 在某些自然语言任务上并不受欢迎,这表明它并不适合所有用例。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

在需要更强大推理能力的领域,人们更青睐 o1-preview。

安全

思维链(CoT)推理为安全和对齐提供了新的思路。OpenAI 发现,将模型行为策略整合到推理模型的思维链中,可以高效、稳健地教导人类价值观和原则。通过向模型教导自己的安全规则以及如何在上下文中推理它们,OpenAI 发现推理能力直接有利于模型稳健性的证据:o1-preview 在关键越狱评估和用于评估模型安全拒绝边界的最严格内部基准上取得了显著的改进。

OpenAI 认为,使用思维链可以为安全和对齐带来重大进步,因为 1)它能够以清晰的方式观察模型思维,并且 2)关于安全规则的模型推理对于分布外场景更具稳健性。

为了对自己的改进进行压力测试, OpenAI 在部署之前根据自己的安全准备框架进行了一系列安全测试和红队测试。结果发现,思维链推理有助于在整个评估过程中提高能力。尤其值得注意的是,OpenAI 观察到了有趣的奖励黑客攻击实例。

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安全准备框架链接:https://openai.com/safety/

隐藏思维链

OpenAI 认为隐藏思维链为监控模型提供了独特的机会。假设它是忠实且清晰的,隐藏思维链使得能够「读懂」模型的思想并了解其思维过程。例如,人们将来可能希望监控思维链以寻找操控用户的迹象。

但要做到这一点,模型必须能够自由地以未改变的形式表达其思想,因此不能在思维链方面训练进行任何政策合规性或用户偏好性训练。OpenAI 也不想让用户直接看到不一致的思维链。

因此,在权衡用户体验、竞争优势和追求思维链监控的选项等多种因素后,OpenAI 决定不向用户展示原始的思维链。OpenAI 承认这个决定有不好的地方,因此努力通过教导模型在答案中重现思维链中的任何有用想法来部分弥补。同时,对于 o1 模型系列,OpenAI 展示了模型生成的思维链摘要。

可以说,o1 显著提升了 AI 推理的最新水平。OpenAI 计划在不断迭代的过程中发布此模型的改进版本,并期望这些新的推理能力将提高将模型与人类价值观和原则相结合的能力。OpenAI 相信 o1 及其后续产品将在科学、编程、数学和相关领域为 AI 解锁更多新用例。

OpenAI o1-mini

o1 是一个系列模型。这次 OpenAI 还一并发布了一个 mini 版 OpenAI o1-mini。该公司在博客中给出了 preview 和 mini 版的不同定义:「为了给开发者提供更高效的解决方案,我们也发布了 OpenAI o1-mini,这是一个尤其擅长编程的更快、更便宜的推理模型。」整体来看,o1-mini 的成本比 o1-preview 低 80%。

由于 o1 等大型语言模型是在大量文本数据集上预训练,虽然具有广泛世界知识,但对于实际应用来说,可能成本高昂且速度慢。

相比之下,o1-mini 是一个较小的模型,在预训练期间针对 STEM 推理进行了优化。在使用与 o1 相同的高计算强化学习 (RL) pipeline 进行训练后, o1-mini 在许多有用的推理任务上实现了相媲美的性能,同时成本效率显著提高。

比如在需要智能和推理的基准测试中,与 o1-preview 和 o1 相比,o1-mini 表现良好。但它在需要非 STEM 事实知识的任务上表现较差。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

数学能力:在高中 AIME 数学竞赛中,o1-mini (70.0%) 与 o1 (74.4%) 不相上下,但价格却便宜很多,并且优于 o1-preview (44.6%)。o1-mini 的得分(约 11/15 个问题)大约位于美国前 500 名高中生之列。

编码能力:在 Codeforces 竞赛网站上,o1-mini 的 Elo 得分为 1650,与 o1 (1673) 不相上下,并且高于 o1-preview (1258)。此外,o1-mini 在 HumanEval 编码基准和高中网络安全夺旗挑战 (CTF) 中也表现出色。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

STEM:在一些需要推理的学术基准上,例如 GPQA(科学)和 MATH-500,o1-mini 的表现优于 GPT-4o。o1-mini 在 MMLU 等任务上的表现则不如 GPT-4o,并且由于缺乏广泛的世界知识而在 GPQA 基准上落后于 o1-preview。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

人类偏好评估:OpenAI 让人类评分员在各个领域具有挑战性的开放式提示上比较 o1-mini 和 GPT-4o。与 o1-preview 类似,在推理密集型领域,o1-mini 比 GPT-4o 更受欢迎;但在以语言为中心的领域,o1-mini 并不比 GPT-4o 更受欢迎。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

在速度层面,OpenAI 比较了 GPT-4o、o1-mini 和 o1-preview 对一个单词推理问题的回答。结果显示,GPT-4o 回答不正确,而 o1-mini 和 o1-preview 均回答正确,并且 o1-mini 得出答案的速度快了大约 3-5 倍。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

如何使用 OpenAI o1?

ChatGPT Plus 和 Team(个人付费版与团队版)用户马上就可以在该公司的聊天机器人产品 ChatGPT 中开始使用 o1 模型了。你可以手动选取使用 o1-preview 或 o1-mini。不过,用户的使用量有限。

目前,每位用户每周仅能给 o1-preview 发送 30 条消息,给 o1-mini 发送 50 条消息。

是的,很少!不过 OpenAI 表示正在努力提升用户的可使用次数,并让 ChatGPT 能自动针对给定提示词选择使用合适的模型。

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

至于企业版和教育版用户,要到下周才能开始使用这两个模型。

至于通过 API 访问的用户,OpenAI 表示达到了 5 级 API 使用量的开发者可以即刻开始使用这两个模型开始开发应用原型,但同样也被限了速:20 RPM。什么是 5 级 API 使用量?简单来说,就是已经消费了 1000 美元以上并且已经是超过 1 个月的付费用户。请看下图:

OpenAI震撼发布o1大模型 强化学习突破LLM推理极限

OpenAI 表示对这两个模型的 API 调用并不包含函数调用、流式传输(streaming)、系统支持消息等功能。同样,OpenAI 表示正在努力提升这些限制。

未来

OpenAI 表示,未来除了模型更新之外,还将增加网络浏览、文件和图像上传等功能,以让这些模型变得更加有用。

「除了新的 o1 系列模型,我们计划继续开发和发布我们的 GPT 系列模型。」

参考内容:

https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/

https://openai.com/index/openai-o1-mini-advancing-cost-efficient-reasoning/

https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

https://x.com/sama/status/1834283100639297910

DeBox即将发币,SocialFi赛道下个新贵?

原创 | Odaily星球日报(

作者 | Asher(

DeBox即将发币,SocialFi赛道下个新贵?

9 月 9 日,DeBox 官推发文公布 BOX 代币经济学,代币总量的 5% 将用于空投,并无锁定期。同时,用户在平台中持有的 vDBX 将 1:1 兑换成 BOX 代币,兑换界面即将开放。“建设超 2 年的 DeBox 终于要发币了”社区中一批 DeBox 老 OG 瞬间活跃起来。

下面,Odaily星球日报将带大家了解 DeBox 项目、BOX 代币经济以及多家交易所上线活动等信息。

项目简介

DeBox即将发币,SocialFi赛道下个新贵?

图源:

DeBox 是一个基于 DID 的 Web3 社区管理工具。持有 ERC-20 代币的用户和 NFT 用户可以在未经许可的情况下加入相应的群组,并可以使用产品提供的抽奖、提案、投票等功能。Debox 连接用户侧和社区侧,是满足双方需求的桥梁。在社区侧,是社区驱动的管理工具,包括选举、投票、财务、活动、抽奖、空投、活动评估等;在用户侧,为所有用户提供平等、无权限和简单的信息门户访问权。并且,为真正的让社区群组实现共建共赢,上线了新协议——DeBox Share。

值得一提的是,早在今年 3 月,OKX Ventures 战略投资了 DeBox。OKX Ventures 创始人 Dora Yue 表示:“ OKX Ventures 一直致力构建一个拥有千万用户参与的 Web3 应用,为社区服务为宗旨的 DeBox,支持一键钱包登入且去中心化的管理方式,除了为每位用户提供以原生 NFT 作为头像 Avatar 之外,可以用去中心化的身份认证 DID 来构建属于用户圈层的数字资产,更令人期待的是,在 DeBox 可实时交互其他 Web3 去中心化应用 DApp,正如比特币社区,随着生态的高速发展,我们相信 DeBox 丰富的交互体验且高效轻盈可助力 Web3 的指数增长。”

代币经济学

9 月 9 日,DeBox 公布 BOX 代币经济学,总量待定,具体分配比例如下:

  • 基金会:占代币总供应量的 20.00%;

  • 生态系统激励:占代币总供应量的 35.00% (基金会和生态系统激励将分配给 DeBox 协议(DeSwap/C 2C 资产交换等)用户和 DeBox NFT 持有者);

  • 启动市场推广:占代币总供应量的 1.00%,该部分将在 TGE 时解锁;

  • 空投:占代币总供应量的 5.00%,该部分将在 TGE 时释放;

  • 投资者:占代币总供应量的 20.00%,该部分将在 TGE 后的 24 个月内释放;

  • 团队: 占代币总供应量的 17.00%,该部分将在 TGE 后的 48 个月内释放;

  • 流动性: 占代币总供应量的 2.00%,该部分将在 TGE 时释放。

DeBox即将发币,SocialFi赛道下个新贵?

BOX 代币经济学

同时,DeBox 也阐明了 BOX 代币的持有价值,具体包括:

  • 支付(Payment):BOX 为 DeBox 的基本付款方式、包括游戏项目、预售、高级功能等;

  • 质押(Staking):质押 BOX 可从 DeBox 生态系统协议中获取奖励;

  • 燃烧(Burn):BOX 代币总供应量会持续下降,其具体代币燃烧细则即将推出;

  • 借贷(Lending):BOX 可在 DeLend 协议中用作抵押;

  • 治理(Governance):BOX 为 DeBox 生态系统的治理代币。

DeBox即将发币,SocialFi赛道下个新贵?

BOX 代币效用

关于代币激励,DeBox 不仅为早期参与者预留了代币总供应量 5% 进行空投,还将总供应量的 35% 用于代币发行后在其生态系统中进行长期激励。通过这种持续的代币激励机制,DeBox 旨在与用户建立高度粘性的互动关系。

BOX 即将在多家交易所首发

DeBox 本月即将发币的消息似乎有迹可循。9 月 3 日,DeBox 在 X 平台发布消息,向社区询问大家常用的交易所。这一消息迅速引发了 DeBox 社区的热议,许多人猜测“等待已久的 DeBox 或许真的要在近期发币了。”

DeBox即将发币,SocialFi赛道下个新贵?

果不其然,随后的几天 DeBox 就公布了 BOX 代币经济学。更值得注意的是,在发布代币经济学之后,官推的内容大多为与交易所合作首发 BOX 相关消息,具体包括:

  • Bitget:;

  • HashKey Global:;

  • MEXC:;

  • Gate.io:。

目前,BOX 将首发上线 Bitget、HashKey Global、MEXC、Gate.io 四家交易所。

DeBox 团队经过近 3 年的持续打磨,逐步完善产品,积累了一批忠实的用户。随着其代币 BOX 即将上线,代币价格的表现或将成为吸引更多 Web3 用户关注的关键。而 DeBox 是否能继续保持产品的创新力,进而引领 SocialFi 赛道的发展,我们拭目以待。

突发!又一大国承认数字资产为个人财产

英国议会法律委员会于9月11日颁布了《财产法案》,在法律上承认了数字资产。拟议的立法将Crypto资产、NFT和碳信用额视为英国法律规定的个人财产。

这标志着英国历史上首次将资产明确纳入英国和威尔士财产法的范围

司法部长Heidi Alexander表示:“我们世界领先的法律服务是我国经济的重要组成部分,有助于推动经济增长,并使英国保持国际法律行业的核心地位。”

英国个人财产法涉及所有非土地财产权益,将其分为占有物(如汽车)和行为物(如债务)。

Alexander补充道:“让法律与不断发展的技术保持同步至关重要,新法案旨在为复杂的财产案件提供明确的法律依据。”

此外,该法案也保护所有者和公司免受欺诈和诈骗,并在有争议的数字财产案件中为法官提供帮助。

同时,加强保护措施有望吸引新的Crypto公司进入英国。根据粗略估计,这将使当地法律服务行业的规模增长340亿英镑。

突发!又一大国承认数字资产为个人财产

该声明还强调,英国法律管辖着全球约2500亿英镑的并购案件以及40%的公司仲裁事件,因此保持法律的时效性以维护英国的地位至关重要。

法律委员会的报告摘要承认,根据个人财产法,数字资产既不是占有物,也不是行为物

报告强调,英国法律委员会为Crypto资产和其他数字物品引入了一个新的法律类别。

这一新类别被描述为“与个人财产权利相关的东西”,这意味着这些资产可以合法拥有或转让,类似于实物财产

报告还指出,法律委员会有意避免为这一新类别界定严格的界限。

通过不强加硬性限制,法律可以保持灵活性和适应性,随着技术的发展涵盖更广泛的数字资产。

该文件指出:“这些不一定都是数字化事物,也可能包括牛奶配额或某些碳排放配额。 我们把属于第三类的数字化事物统称为。”

法律委员会还建议创建一个多学科项目,用于制定和执行一个法律框架,促进与Crypto资产有关的互动、运作和执行。

用户数量不断减少,以太坊如何重新掌握定价权?

原文作者:

原文编译:深潮 TechFlow

用户数量不断减少,以太坊如何重新掌握定价权?

“上帝嘲笑那些一边珍视某些原因,却又抱怨这些原因所带来结果的人。” – Bossuet

近几个月来,关于 ETH L2 失败的讨论声势浩大,但方向错误。很多人将 ETH 表现不佳归咎于 L2,认为扩展计划是失败的。随着 ETH 的价值下跌,持有者在寻找替罪羊,但我们忽略了真正的问题——我们对其中的一些根本原因负有部分责任。

因果分析

我们来看看大家所抱怨的后果,这些其实很明显:

1. ETH 收入锐减:以太坊对此负有责任,原因在于其扩展路线图。然而,这并不意味着失败。以太坊的扩展计划旨在通过降低费用和提高吞吐量来实现用户数量增长 100 倍。计划是让 L2 上的交易费用降低 100 倍,这一目标已经实现。然而,即使费用大幅下降,用户数量并没有如预期增长,反而自 2021 年以来不断减少。即便费用降低了 100 倍,若能伴随 100 倍的活动量,收入自然会稳定,ETH 的收入也能回到之前的水平。因此,我们需要将 ETH 的用户数量增加 100 倍。

用户数量不断减少,以太坊如何重新掌握定价权?

2. L2 对 L1 的影响:的确,L2 可以自行设定费用,而当费用只是几美分或几美元时,用户往往对价格不敏感。这种机制存在缺陷,因为它让 L2 可以从用户费用中获取较高的利润。-> 以太坊需要重新掌握定价权。

用户数量不断减少,以太坊如何重新掌握定价权?

3. L2 未能吸引足够多的用户:L2 本身并不是要单独实现用户数量增长 100 倍的手段;它们是促进增长的工具,而非核心动力。我们需要重新激发用户对 Web3 的兴趣。-> 我们需要将 ETH 的用户数量增加 100 倍。

如何解决这些问题?

我们已经明确了导致 L2 争论不休的两个关键问题:

1. 我们需要将 ETH 的用户数量增加 100 倍

单靠降低交易费用无法恢复对 ETH 区块空间的需求。关键在于:我们如何实现用户数量的 100 倍增长?虽然没有明确的答案,但以下几个因素可能至关重要。我的看法是:

  • 我们需要通过新的创新和应用场景来吸引用户。

  • 牛市会显著提升对 ETH 区块空间的需求:价格能够影响市场趋势。试想一下,如果 ETH 的价格达到 $ 10, 000 ,我们就不会有现在的这些讨论了。

2. 以太坊需要重新掌握定价权

虽然 ETH 仍然具有定价权,但目前的情况就像汽车在低档位行驶。如果 L2 从用户费用中赚取了大量利润,这说明以太坊的定价可能过低。 问题的根源在于整个网络的费用设置过低。当费用仅为几美元或几美分时,用户对价格通常不敏感。然而,如果所有 L2 的活动增加,费用会逐渐上升,直到达到一个用户开始关注的临界点(如下图所示)。

用户数量不断减少,以太坊如何重新掌握定价权?

目前,L2 的基础费用相对于优先费用而言过低(如下图所示)。 在理想情况下,基础费用与优先费用的比例应增加,以达到类似于过去几年在以太坊 L1 上的水平(见下图)。

用户数量不断减少,以太坊如何重新掌握定价权?

到那时,L2 将需要参与激烈的价格竞争,通过降低利润率来在费用上保持竞争力。这正是 ETH 开始重新获得定价权的时机(如下图所示)。

用户数量不断减少,以太坊如何重新掌握定价权?

最终可以看出:以太坊的扩展计划并没有预料到会在如此低的用户数量下运作。为了重新夺回对 L2 的定价权,ETH 需要将用户数量增加到当前的 100 倍。这个网络并不是为如此低的使用率而设计的。

用户数量不断减少,以太坊如何重新掌握定价权?

两个并不矛盾的观点

最后,我们来探讨以太坊持有者常提到的两个主要愿景:

1. ETH 作为健全货币:自 EIP-1559 实施后,ETH 进入通缩状态,这与其作为健全货币的愿景相符。然而,由于 L2 的出现导致交易费用降低,这一愿景显得不太有说服力,且缺乏共识。

2. ETH 作为可扩展的计算网络:可扩展性规划将 ETH 的愿景转向成为一个廉价且可扩展的计算网络,优先考虑扩展性,而非其通缩和健全货币的特性。

乍一看,这两个愿景似乎完全不兼容,但其实并非如此。两者都依赖于需求:如果活动量激增到当前的 100 倍,增加的费用将使 ETH 再次进入通缩状态。以太坊可以同时实现健全货币和作为计算网络的可扩展性。关键在于活动量的提升。

简而言之:以太坊的 L2 路线图在扩展方面取得了成功,但这仅仅是成功的一半。将 ETH 的收入和价格表现问题归咎于 L2、技术甚至 Vitalik 是不正确的。真正的挑战在于吸引到当前用户的 100 倍;如果没有这些用户,ETH 将面临失去影响力的风险。

用户数量不断减少,以太坊如何重新掌握定价权?

Digital Chamber 呼吁美国国会立法解决 NFT 商品属性问题

据报道,今年 8 月份时 OpenSea 首席执行官曾收到来自 SEC 的 Wells 通知,该通知内容显示将可能对 OpenSea 采取执法行动,并认为其所销售的 NFT 疑为证券产品。这一行为被市场解读为监管机构可能会对 NFT 采取新的立场。

近日,加密货币和区块链倡导组织 Digital Chamber 公开呼吁美国国会折开始立法,明确的将某些 NFT 定义为消费品,使其免受美国联邦证券法的约束。Digital Chamber 批评了 SEC 对 OpenSea 的执法行动,称其行动“过度干预了数字资产行业的发展”。

该商会呼吁立法者澄清,NFT 不应被归类为受 SEC 监管的“金融产品”或证券。根据 Digital Chamber 的说法,许多 NFT 的设计目的并不是作为投资合约或投机性金融工具出现的,即使它们偶尔会被出售以获取利润,但 NFT 仍是与传统的收藏品或艺术品相同的存在,应将其归类为消费品而不是证券。

OpenSea 首席执行官 Devin Finzer 将 8 月 28 日收到的 Wells 通知描述为“不知所云”。但 SEC 针对 NFT 的执法行动并不是首次,其他的 NFT 平台也面临着相关审查,此前投资者和艺术家曾因 Dapper Labs 的 NBA NFT 和 DraftKings 的 NFT 被认定为是未注册证券而受到指控。

2024 年美国大选后,SEC 对 NFT 的监管方式可能会发生变化。共和党候选人唐纳德・特朗普承诺,如果他获得连任,将解雇美国证券交易委员会主席加里・詹斯勒,而一些投资者猜测民主党候选人卡马拉・哈里斯可能会采取与现任拜登政府不同的做法。从 2025 年 1 月开始,SEC 的领导和监管重点可能会发生重大变化,具体取决于今年美国总统的选举结果。

免责声明:本节提供的信息仅供参考,不代表任何投资建议或FameEX官方观点。

英国承认数字资产为个人财产

来源:区块链骑士

英国议会法律委员会于9月11日颁布了《财产法案》,在法律上承认了数字资产。拟议的立法将Crypto资产、NFT和碳信用额视为英国法律规定的个人财产。

这标志着英国历史上首次将资产明确纳入英国和威尔士财产法的范围

司法部长Heidi Alexander表示:“我们世界领先的法律服务是我国经济的重要组成部分,有助于推动经济增长,并使英国保持国际法律行业的核心地位。”

英国个人财产法涉及所有非土地财产权益,将其分为占有物(如汽车)和行为物(如债务)。

Alexander补充道:“让法律与不断发展的技术保持同步至关重要,新法案旨在为复杂的财产案件提供明确的法律依据。”

此外,该法案也保护所有者和公司免受欺诈和诈骗,并在有争议的数字财产案件中为法官提供帮助。

同时,加强保护措施有望吸引新的Crypto公司进入英国。根据粗略估计,这将使当地法律服务行业的规模增长340亿英镑。

该声明还强调,英国法律管辖着全球约2500亿英镑的并购案件以及40%的公司仲裁事件,因此保持法律的时效性以维护英国的地位至关重要。

法律委员会的报告摘要承认,根据个人财产法,数字资产既不是占有物,也不是行为物

报告强调,英国法律委员会为Crypto资产和其他数字物品引入了一个新的法律类别。

这一新类别被描述为“与个人财产权利相关的东西”,这意味着这些资产可以合法拥有或转让,类似于实物财产

报告还指出,法律委员会有意避免为这一新类别界定严格的界限。

通过不强加硬性限制,法律可以保持灵活性和适应性,随着技术的发展涵盖更广泛的数字资产。

该文件指出:“这些不一定都是数字化事物,也可能包括牛奶配额或某些碳排放配额。 我们把属于第三类的数字化事物统称为’数字对象’。”

法律委员会还建议创建一个多学科项目,用于制定和执行一个法律框架,促进与Crypto资产有关的互动、运作和执行。

历数以太坊七宗罪,谁能为其奏响“拯救神曲”?

原创|Odaily星球日报(

作者|Wenser(

历数以太坊七宗罪,谁能为其奏响“拯救神曲”?

尽管近期以太坊市场价格表现不佳,但以太坊“灵魂领袖” Vitalik 却已经进入了“Next Level”。

就在 9 月 11 日,Vitalik 在与 ENS 前核心贡献者 Brantly.eth 交流 ENS 的价值时,前者再次展现出“叛逆一面”——他先是以颇具嘲讽的语气杜撰了一段,称“你看,Buterin 先生。这里是那些认为只有 PoW 是去中心化的人。这里是那些不欣赏你支持合成子宫的人。这里是那些不喜欢疫苗的人。当他们全都试图一起取消你时会发生什么?”(Odaily星球日报注:配图为极具讽刺色彩的《辛普森一家》S 11-EP 12 中的医生诊断画面)。在 X 平台用户对此发表了“What A D*ck”的恶评后,“勇敢小 V”毫不客气地:“No, its a d*ck。”并配有一张手举“PoS 比 PoW 更去中心化”牌子的大黄鸭图片。

不得不说,在“ 10 周年生日”、以太坊现货 ETF 通过等里程碑事件相继完成之后,作为一个的区块链网络生态,以太坊不可避免地开始面对属于自己的“未成年危机”——以太坊生态是否能够继续繁荣?现在存在哪些问题?如何解决现存问题?

Odaily星球日报将于本文从“七宗罪”的视角切入,和大家聊聊以太坊“路在何方”,供读者参考。(注:本文为该系列文章的第一篇)

以太坊也有“七宗罪”:当价格表现不力,说什么都是错的

一切的一切,都要从“价格”说起。

以太坊之所以在最近几个月受到各方批评,甚至诸多以太坊忠实拥护者都发声寥寥,都是受限于疲软的价格表现——今年 1 月 1 日,彼时价格为 2280 美元左右,此后,以太坊随着比特币突破新高曾于 3 月 13 日一度涨至接近 4000 美元。随后便是众所周知的一路下跌,并于 9 月 7 日价格一度跌至 2223 美元左右,现报价 2360 美元左右,本年度涨幅仅为 3.5% 

之所以产生如今的状况,细究起来,主要由于以下原因(注:以下“罪名”仅为调侃,勿上升至人身攻击高度)

历数以太坊七宗罪,谁能为其奏响“拯救神曲”?

界面

第一宗罪:贪婪——以太坊基金会频频砸盘

作为市值仅次于比特币的加密货币、IC0热潮的造势者、有史以来最成功的加密货币项目之一,走到今天的以太坊,在加密行业已经成长为一棵参天巨树,随之而来的,则是以太坊基金会作为“官方组织”拥有的海量 ETH 代币以及颇具“正统性”的话语权。但以太坊基金会并未像很多人期待的那样——如同传统股权公司对出售股票的谨小慎微,反而是牛熊周期中的“砸盘举动”最为引人注目,堪称“刷存在感必备操作之一”。

据 LookonChain 此前,截止今年 8 月底,以太坊基金会自 2021 年 1 月 1 日已售出 23.9 万枚 ETH,约合 6.54 亿美元。另据 Spot On Chain 8 月底的显示,ETH 在过去一个月内经历两次大幅下跌(累计下跌 23.5% )。其中,单就以太坊基金会一个主体,就卖出 了 35, 400 枚 ETH(约 9500 万美元),且当时仍持有 275, 000 枚 ETH(约 6.77 亿美元)。

随后,“砸盘”还在继续,最近的一次操作是,以太坊基金会再次卖出 450 枚 ETH(价值约 103 万美元),仅这一个地址,过去八个月便已累计在链上抛售了 3066 枚 ETH(总价值约 868 万美元),平均卖出价格为 2830 美元。

不得不说,尽管有“支持生态发展”等“大义名头“,但如此夸张的砸盘举动,还是让人感叹一句:以太坊基金会何至于贪婪至此?

历数以太坊七宗罪,谁能为其奏响“拯救神曲”?

以太坊基金会“砸盘”记录

第二宗罪:傲慢——以太坊发展路线“钦定”与忽视生态发展有生力量

以太坊走到今天,与包括联合创始人 Vitalik 及以太坊基金会在内的“官方力量”的傲慢也有一定关系,颇有些“成也萧何败也萧何”的无奈。

这一点的具体体现,除了 Vitalik 本人及以太坊核心开发者钦定的“L2发展路线”以外,在刚刚结束的以太坊基金会第 12 次 AMA 的相关发言也有端倪。针对 AMA 上 “如果 blob 未能达到目标平均值,是否应降低目标以确保费用价格发现?”这一问题,以太坊核心研究员 Dankrad Feist :“以太坊目前正在为 rollup 创建一个新市场–数据可用性(DA)市场。许多替代解决方案都希望从以太坊中夺走市场份额——Celestia、Eigenlayer、Avail 等。但他们无法在安全性上竞争,因此他们希望在价格上竞争。

对于业已枝繁叶茂的以太坊生态来说,或许从来都是“目无余链”的状态。

不仅如此,Vitalik 本人对 DeFi 赛道的“不重视”也是一大原因。此前他曾发文表示“对加密货币 DeFi 用例感到担忧”,认为 DeFi 会导致人们过度追求金融炒作和投机价值。对此,DeFiance Capital 创始人兼 CEO Arthur Cheong ,“最糟糕的看法,最大的 L1 公链的创始人并不真正了解推动 ETH 价格并使其市值高达 3300 亿美元的用例和行业。ETH 的价格或许会在 0.03 美元见。”

傲慢或许真的是进步的原罪。

历数以太坊七宗罪,谁能为其奏响“拯救神曲”?

Arthur 实名 Diss Vitalik

第三宗罪:嫉妒——以太坊基金会研究员“Restaking”自己

在仍处蛮荒的加密世界,有时候,身居要职并不意味着能够赚得盆满钵满。人都要吃饭喝水,赚钱嘛,不寒碜。

或许这也是部分以太坊基金会研究员选择将自己“Restaking”进一个具体项目的原因之一——毕竟,相比学术研究氛围更浓的以太坊基金会,能够直接拿到薪资、代币回报的项目或许才是更佳的选择。

今年,以太坊基金会研究员 Dankrad Feist 继 Justin Drake 之后,成为以太坊再质押项目 EigenLayer 的顾问,同样强调了“以个人身份入职,不代表以太坊基金会,重点关注风险与去中心化。”此外,他还表示:“确实从 EigenLayer 收到大量代币,但不认为这会改变或影响其对核心协议开发方式的立场。如果 Eigenlayer 是由具有高度诚信的人完成的,那么它将为以太坊带来重大好处。自己相信现任领导者打算这样做,并且计划帮助他们为此承担责任。如果自己认为情况不再如此,将毫不犹豫地公开发言和辞去职务。”

听听,多么义正词严的表达?甚至连以退为进的后路都找好了,美其名曰“认为项目对以太坊有好处才加入,如果不是这样,我立马公开辞职!”

第四宗罪:愤怒——以太坊基金会透明度频遭质疑

以太坊基金会内部管理、人员变动以及费用支出历来都缺乏有效途径予以展示。

早在,EthHub 创始人 Eric Conner 就曾提出“社区对以太坊基金会透明度的担忧”。当时,以太坊基金会研究员 Justin Drake 回应称,“该基金会约有 100 名雇员,一年支出约为 2000 万美元左右。” Vitalik 则对此表示“ 对以太坊治理的质疑没有延误以太坊 2.0 的开发”,如今看来多少有些偷换概念、避重就轻了。

近期,以太坊基金会协议支持团队新增两位负责资助支持工作的新员工,系该团队的首次招聘,而这一消息的则是以太坊核心开发者 Tim Beik 的个人推文。

今年 8 月,针对以太坊基金会地址向 Kraken 存入 3.5 万枚 ETH 一事,以太坊基金会执行董事 AyaMiyaguchi ,“今年很长一段时间以来他们被告知不要进行任何资金活动,因为监管很复杂,导致其无法提前分享计划。而且这笔交易不等于卖出。从现在开始,他们将有计划地逐步卖出。”

此外,在如此难以预测的市场环境下,以太坊基金会成员也难掩失态——以太坊基金会成员 Geth 开发负责人 Péter Szilágyi 此前表示“经常怀疑自己是不是选错了行业?”其认为相比 SpaceX,加密行业简直就是个给“傻瓜们准备的赌场”,对人类没有任何贡献。每个人都想成为下一个 Vitalik,但没人想去构建有用的东西,大家都只想着如何榨取价值。只有比特币试图(虽然失败了)成为一种避险资产,其他的都是在卖铲子,而根本没有淘金热的迹象。

某种程度上,或许他对以太坊生态也抱有失望与愤怒的情绪,称得上是“哀其不争,怒其不幸”。

第五宗罪:怠惰——以太坊基金会无法为生态提供连贯路线图和领导

这一点,前三箭资本创始人 Zhu Su 的批评或许恰到好处——在 8 月份以太坊基金会相关地址频频向交易所充入巨额 ETH 之际,他道:“尽管以太坊基金会早期在比特币价格从 600 美元跌至 300 美元时出售了筹集的 3 万枚比特币,但以太坊仍成为加密领域最成功项目之一。以太坊基金会的问题不在于早期“抛售”,而是当前无法为生态提供连贯路线图和领导。”

这一点,从 Vitalik 曾鼓吹 SBT(灵魂绑定代币)一事可见一斑,曾经热衷于追热点的以太坊生态相关项目如今已经“坟头草三丈高”了。

此外,以太坊基金会相关人员的发言也很迷:8 月底,以太坊基金会前员工 Hudson Jameson 发文表示,基金会每年 1 亿美元预算并非不合理,其中他工资部分: 我没有最新的数据,关于在 EF 有多少人‘工作’(那些作为承包商或雇员获得经常性支付的人)。如果必须猜测,我会说到目前为止,各个地区的人数至少是 200 人,但这只是个猜测。

而在以太坊基金会花费遭质疑后,以太坊基金会成员 Josh Stark 也,以太坊基金会即将发布涵盖 2022 和 2023 年的最新报告,预计将在 Devcon SEA 前(举办时间为今年 11 月 12 日-15 日)公布

对于“以太坊基金会每年 1 亿美元的预算花费”,The Daily Gwei 创始人 Anthony Sassano 甚至此事“于 ETH 市值而言‘微不足道’。”

但与此相对的,则是以太坊基金会对“法律问题”、“隐私问题”的重视或许没有我们想象中的那么足够:
2023 年 4 月,以太坊基金会研究员 Justin Drake,ETH 质押者的 IP 地址作为元数据集的一部分受到了监控,彼时加密社区将此视为以太坊的隐私问题。

2019 年,以太坊基金会研究员 Vlad Zamfir 在 Devcon 5 上还曾发出:开发者需要开始考虑以太坊的法律地位,而不是仅仅希望以太坊的发展规模变大,以至于政府不得不接受它。他认为政府不会让这种颠覆性的革命发生,以太坊现在需要适应。

尽管,以太坊基金会前员工 Hudson Jameson 也在过,“以太坊基金会可能被忽视的关键支出还包括全球商标保护法律费用,以防止诈骗者使用以太坊名称或标识。”

而在最近结束的以太坊基金会第 12 次 AMA 上,针对“ETH 如今的价值体现在哪里?rollup 生态系统是否架空了 ETH 使其失去价值?”这一问题,以太坊基金会核心研究员 Dankrad Feist:“以太坊正在构建一个金融平台,它将成为迄今为止最中立的平台。它允许发行金融资产,允许交易这些资产,并能够基于它们无需许可地创建新的金融产品,这些都是非常有价值的活动。从中捕获价值是可能的,但通过什么机制实现暂不明确……我个人认为,如果我们专注于在以太坊上构建一个产生价值的生态系统,那将是最好的,而且我认为价值捕获最终会自然而然地发生。这并不意味着我不考虑它,但在价值生成部分仍然不足的情况下专注于它是一个很大的错误……最高价值的交易将继续发生在以太坊 L1 上,而 rollups 将通过为用户提供足够的空间来在以太坊上进行交易,从而扩大蛋糕。”

某种层面上来说,以太坊基金会也是在摸着石头过河。

第六宗罪:暴食——以太坊生态吞吐量上限还未到顶

针对上面同一个问题,以太坊基金会核心研究员 Justin Drake 的回答却“更具野心”,从他的发言中我们能够感受到他对以太坊生态的充足信心以及发展野望。

他: “ETH 就是金钱。ETH 价值的累积对以太坊的成功至关重要。我相信,如果 ETH 没能成为互联网的可编程货币,以太坊就不能成为价值互联网的结算层。ETH 价值的累积归结为流量和货币溢价。重要的指标是总费用,而不是每笔交易的费用。以太坊成功的最终目标是 10 M tx/s,即使每次交易的费用不到 1 美分,也能提供数十亿美元的单日收入。”

在交易吞吐量方面,以太坊也是个“饕餮巨兽”。

值得一提的是,此前以太坊区块浏览器 Etherscan 表示, 9 月 1 日,尽管近几周 Gas 价格持续走低,但以太坊的每日 Gas 用量仍创下 109, 140.14 M 的历史新高。以此观之,以太坊生态仍然是如今加密货币行业最为活跃的区块链网络。这一点,从慢雾创始人余弦所说的也可视为侧面佐证——毕竟,只有生态价值较高、生态交易活跃才会吸引大量钓鱼攻击。

可以说,以太坊生态的“暴食”症状还在继续。

历数以太坊七宗罪,谁能为其奏响“拯救神曲”?

以太坊吞吐量仍极为惊人

第七宗罪:色欲——创始人 Vitalik 被指沉迷恋情,无心事业(调侃版)

首先声明,最后这一宗罪并非人身攻击,权当作为一种调侃来聊一聊。

作为以太坊联合创始人、以太坊生态的“灵魂领袖”,不同于消失的“比特币之父——中本聪”,Vitalik 的一举一动尤为牵动着无数加密货币行业人士的心:他的观点被奉为圭臬、他提出的技术标准被视为“钦定路线”、他的链上操作被视为站台背书,就连他的个人生活和情感经历也被放置于人们的放大镜之下予以仔细观察和作为谈资。

此前 Vitalik 与不同女生的合影就遭到了不少人的“过分关心”,某种意义上而言,对于很多人来说,Vitalik 已经成为了一个符号,甚至很多人对其产生不切实际的“另类要求”——类似“ Vitalik 不应该谈恋爱,应该搞事业”、“Vitalik 应该多发一些推文喊单以太坊”等等。

历数以太坊七宗罪,谁能为其奏响“拯救神曲”?

Vitalik 被迫“喊单”以太坊的配图

Vitalik 对此应该也颇为无奈,此前就曾,称“有人告诉我需要少做哲学思考,多发一些推动以太坊上涨的内容,因此我要发布一个以太坊 bullpost。”

在这方面,我只能说,哪怕贵为一个市值数千亿美元的实体的掌舵人,Vitalik 也只是一个人,而不是“神”,所以,少点期待,多给他点自由吧。毕竟,谁都不想自己的一言一行被置于围观群众的“放大镜”之下予以过度解读。

至于恋爱约会,更是他的个人自由,哪怕是色欲,又有何不可呢?

历数以太坊七宗罪,谁能为其奏响“拯救神曲”?

疑似 Vitalik 约会图片(网图)

小结:名为“七宗罪”,实则“七龙珠”

最后的最后,正如前文中提到的那样,“当价格表现不力,说什么都是错的”,以太坊的这“七宗罪”看似是责难与非议,实际上,在这里作者想说明的重点是,这些问题更像是“七龙珠”——集齐之后,就能召唤“神龙”,实现一个愿望。

当以太坊基金会以及以太坊生态能够正视现存的问题之后,或许我们就能看到一个发展更加繁荣兴盛的区块链网络生态了。

下篇文章,我们将会基于今天提到的这些具体的细节问题,详细探讨以太坊生态目前较为根源性的问题。

在引子之后,才是这一系列文章的正菜,敬请期待。