幣安新幣挖礦第 51 期來了～這次的挖礦獎勵是 SAGA 幣，活動時間是 04/05 08:00～04/09 07:59，明早開始，礦池資訊如下：

也就是說，我們有 4 天的時間可以用 BNB 或 FDUSD 去挖新幣，大致上操作如下～

https://www.binance.com/zh-TC/join?ref=VU3NZ3AJ

2️⃣ 再去買 BNB 或 FDUSD（如果沒有的話）

3️⃣ 最後到 Launchpool 存入 FDUSD 或 BNB 即可

https://launchpad.binance.com/zh-TC?ref=VU3NZ3AJ



Bitget Launchpool $ZK 要結束了，目前收益率：

🔸BGB 獎池：1.42%（年化率約 51%）

🔸USDT 獎池：1.68%（年化率約 61%）

鎂賣喔～然後下一檔活動 $DOPE 也要開始了，一樣開放的是 BGB 跟 USDT 獎池，我打算放著繼續挖～

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自己的過年紅包自己挖！幣安第 46 期新幣挖礦 Pixels（PIXEL）來啦！這邊一樣先給個快速攻略：（時間：UTC+8）

✴️挖礦開始：2024/02/09 08:00
✴️挖礦結束：2024/02/19 07:59
✴️幣對上線：2024/02/19 18:00

🔥BNB 挖礦池：280,000,000 PIXEL ( 佔 80% )
🔥FDUSD 挖礦池：70,000,000 PIXEL ( 佔 20% )

這期挖 10 天，可以用平台幣 BNB 跟穩定幣 FDUSD 做質押挖新幣。其中 BNB 不僅可以放 Launchpool，還可以申購「BNB 收益池」或「BNB 定期產品」，這些產品同樣可以參與這次的新幣挖礦，邊挖礦邊賺活期或定期利息！

參加的風險應該很明顯，那就是現在 BNB 跟 FDUSD 都小漲了一波，如果這輪挖礦結束之後沒有下一期，當幣價下跌時就會侵蝕原本的挖礦收益，自行評估囉！

Pixels（PIXEL） - 一款基於 Ronin 網路的社群網路遊戲。 

幣安新幣挖礦歷史收益與風險分析等詳細攻略
可參考👉 https://bit.ly/3tnWSoW
在這挖👉 https://bit.ly/3NIoc8Z

幣安這次新幣挖礦收益率真好呀！我 BNB 跟 FDUSD 兩個池子都有挖，當然，BNB 肯定放比較多，FDUSD 只質押了一丟丟，所以這邊就粗略拿 FDUSD 來算一下～

AltLayer 這場我質押了 1085 FDUSD，總共挖出 54.3335 顆 ALT。

開盤價比我自己原本估得要高一點，目前約在 0.3 U 左右，所以 54.3335 ALT 換算價值約 16.3 U。  如果不算 FDUSD 的折溢價，那這次 FDUSD 的收益率大概就是 16.3/1085=1.5%！換算年化 90% 左右，可以說是近期收益表現最佳的新幣挖礦活動之一！

幣安這場新幣挖礦你有參加嗎？挖了多少呢？歡迎在留言區分享～

✨活動頁面： https://bit.ly/3NIoc8Z

✨教學攻略： https://bit.ly/3tnWSoW

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我發現 幣安學院 偷偷上架了 6 門課程，全長 123 分鐘。  只要你有註冊幣安完成身份認證，並且還沒學習過學院的初級課程，就可以上課，然後只要完成測驗，就可以瓜分 5000 USDT 的獎池！通過所有初級課程的測驗的話，還可以獲得 NFT 證書唷！

自從OpenAI 推出ChatGPT 以來，Google的人工智慧策略一直比較複雜，對消費者甚至開發者來說都令人困惑。

我個人不再像過去那樣對谷歌的搜尋主導地位有信心了。消費者習慣的變化可能會威脅到谷歌在搜尋領域的主導地位，接下來的幾年至關重要。

Google和OpenAI試圖塑造不斷變化的消費者行為，網路是否願意改變他們的重複行為？隨著OpenAI 準備推出一款利用必應和GPT-5 直接與Google競爭的搜尋產品，一些重大事件即將發生...

到2024 年中期，GoogleGemini Pro 1.5 明顯變得更加穩定和有用。透過調整、品牌名稱變更和收益上的表現，我想幫助大家更了解Google的人工智慧生態系統、新聞和收益。

我還是很期待即將推出的GoogleGemini。 Gemini 是一款新的大型語言模型系列，旨在與OpenAI 的ChatGPT 相抗衡。 Gemini 是Google的下一代人工智慧架構，最終將成為PaLM 2 的補充，據傳將於2023 年秋季推出，作為新的GoogleDeepMind 團隊的聯合作品...

2024 年第一季的Google收益表現超出預期。根據LSEG 數據，截至3 月31 日的季度收入為805.4 億美元，而估計為785.9 億美元。

· 谷歌的營收比去年同期成長了15%，是自2022 年初以來成長最快的一次。

. 谷歌雲端業務的營業收入成長了4 倍，達到9 億美元。
· 公司也宣布了首次股息和700 億美元的回購。
· 淨收入從去年同期的150.5 億美元成長了57%，每股從1.17 美元成長到了1.89 美元。
· 谷歌報告的總廣告銷售額為616.6 億美元，比去年同期的545.5 億美元成長。
· 公司一直在大力投資於人工智慧，為搜尋和其他服務添加生成式人工智慧功能，以確保消費者即使在他們在線獲取資訊的方式發生變化時仍繼續使用Google工具。

谷歌的人工智慧產品策略

早些時候，在Google Cloud Next 大會上，該公司宣布並發布了新產品和功能，以擴展和區分其為開發者提供的人工智慧服務。在過去幾個月中，Google也正在為其消費者產品推出了人工智慧助理和伴侶。這是Google策略概述的更新，反映了最新和最引人注目的機器學習和人工智慧產品及其價值主張。

谷歌在其整個開發者和消費者產品組合中擁有全面的人工智慧策略。其能力的關鍵主題是「規模」、「模組化和開放性」以及「多模態」。

規模的價值主張指的是Google產品可以為全球任何應用程式處理大量資料和頻寬，以及可以透過Gemini 1.5 Pro 存取的100 萬標記上下文視窗。模組化和開放性主題指的是GCP 與其他雲端平台、開發者和MLOps 工具的兼容性。多模態指的是Gemini 1.5 Pro 可以處理文字、圖像、視訊和音頻，以及整合到產品中的AI 助理的功能，例如Workspace 和Chrome。

谷歌雲端平台被定位為“雲端的新方式”，其價值主張集中在Google龐大、分散式的伺服器網路上，可以以低延遲處理大量資料和頻寬。它受到各種硬體晶片的支持，包括Google自己的TPU，現在是第5 版。

Vertex AI 是由Google提供的完全託管的開發者環境，與GCP 以及其他平台相容。
它包括三個關鍵領域：
1、AI Studio，配備MLOps 和管線工具，用於開發AI 後端系統和應用程式
2、Agent Builder - 一個用於訓練和部署AI 模型的無程式碼和低程式碼環境
3、 Model Garden，包含第一方模型（見下文）和數十個第三方模型，包括來自Anthropic 的Claude 系列、來自Meta 的Llama 系列和來自Stability AI 的Stable Diffusion

在Google Cloud Next 大會上，該公司展示了可以使用其開發者工具建立的六種類型的代理。它們是：
1、客戶代理- 透過自然語言促進客戶在生命週期內的交互，從啟用購買到管理交付和處理客戶支援查詢
2、員工代理- 向員工管理工具（例如HR、IT、福利）添加人工智慧功能，以及能夠提高員工生產力的內部工具
3、創意代理- 可以產生Gemini 支援的所有模態（文字、圖像、視訊、音訊）的內容，用於行銷、銷售和商業文件的生成
4、資料代理- 用於促進來自內部和外部來源的數據和業務智能的聚合、分析和可視化
5、代碼代理- 為開發人員編寫和調試代碼提供​​幫助
6、安全代理- 用於識別和減輕威脅
谷歌發布了這些類型代理的101 個範例清單。
「使用Google搜尋進行基礎工作」是一項新功能，可透過GCP 開發代理，以幫助實現檢索增強生成系統，該系統現在可以利用谷歌的搜尋引擎，而不僅僅是公司自己的企業資料。
谷歌的旗艦AI 模型，Gemini 1.5 Pro 是一個多模態、100 萬標記上下文視窗模型，可以一次處理1 小時的影片、3 萬多行程式碼、11 小時的音訊或70 萬個單字。它可透過Model Garden 取得，並整合到各種開發者助手中，這些助手可透過GCP、Vertex AI 以及第三方IDE 提供。
它們包括：
• 程式碼輔助- 用於軟體交付
• 雲端助理- 用於在雲端管理應用程式生命週期
• 安全工具- 用於識別和處理威脅
• BigQuery - 加快資料分析速度
• Looker - 用於商業智慧
• Android Studio - 用於Android 應用程式開發

此外，Project IDX 是一個實驗性項目，目前處於預覽階段，旨在透過人工智慧功能將全端、多平台應用程式開發工作流程帶入雲端。

Gemini 也被部署為GoogleWorkspace、搜尋和Chrome 等產品的許多AI 功能的後端。
谷歌搜尋現在提供了一項實驗性的生成功能，可以在搜尋結果頁面的頂部以自然語言回答用戶的查詢。 Workspace 還提供了AI 功能，可協助使用者在各個應用程式中撰寫、編輯、摘要和建立文字、圖像或影片形式的內容，從Gmail 到Docs 和Slides。
在會議方面，AI 會議和訊息附加元件將為使用者提供存取Google Meet 功能的權限，例如工作室外觀、工作室照明、工作室聲音和筆記。未來，AI 會議和訊息還將在Google Chat 功能中提供存取Gemini 功能，例如按需會話摘要和訊息的自動翻譯。

Google Vids 是一款新的AI 動力影片創建應用程序，計劃於2024 年6 月發布。它可以為編輯生成一個故事板，從庫存影片、圖像和背景音樂中拼接草稿，並幫助創建配音。

Workspace 的另一個增加是一個AI 動力的安全附加元件，讓IT 團隊可以自動對公司範圍內的敏感檔案進行分類和保護。此功能使得可以對Drive 中的現有和新文件進行持續評估、分類和保護，用於組織中的所有員工。

Chrome 的AI 功能使用戶能夠管理和組織他們的標籤、建立新的瀏覽器主題，並為他們的網路瀏覽產生內容，例如用於電子郵件、表單和撰寫產品評論。

最新的公告和發布使得AI 在Google的開發者、企業和消費者應用程式組合中變得更加普遍和全面。對於當前用戶來說，這是一個決定如何使用和部署人工智慧來應對他們的生活和工作負載的機會，對於Google來說，這是一個學習哪些功能有效、哪些服務需要改進的機會。這也是一家公司獲得更多市場份額的機會，特別是在雲端運算和企業領域，Google正在與AWS 和微軟的Azure 競爭。 (人工世界Artificial World)

為了深入了解新興但未知的AI的未來，在近期紅杉資本的AI Ascent 2024 活動的上，紅杉的3 位合作夥伴Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler 在活動期間分享了關於AI的一些獨特的見解。

另外，@sequoia在以上三個人的發言的基礎之上，也補充了自己的想法和理解，歡迎更多的小夥伴和我們互動交流。

Pat Grady的演講重點闡述了人工智慧帶來的巨大機會及其在各個行業創造價值的潛力。

人工智慧以獨特而引人注目的方式解決現實世界問題所需的要素，如廉價而豐富的計算、快速可靠的網路以及隨時可用的數據，直到最近才匯集在一起，使人工智慧成為未來10- 20 年主導主題的最佳時機。

機會：人工智慧有可能用軟體取代服務，瞄準可能達到數十兆美元的市場機會。全球軟體TAM從2010年的3,500億美元成長到2022年的6,500億美元，雲端軟體部分從60億美元增加到4,000億美元，15年的複合年增長率高達40%。

前景廣闊：人工智慧機會前景廣闊，大部分尚未開發，未來十年有可能出現40-50 家價值數十億美元的新公司。這為企業家和企業創造了價值和顛覆產業提供了重要機會。

推動技術領域的重大轉變：人工智慧以類似人類的方式進行創造、推理和互動的能力正在推動技術領域的重大轉變，類似於過去二十年的雲端轉型。

02Sonya Huang：當今的人工智慧現狀

Sonya Huang 的演講深入探討了人工智慧的現狀，強調了它在各個行業的影響以及人工智慧充分發揮其潛力所需解決的挑戰。

AI產品越來越契合市場的需要：人工智慧已經在客戶支援、法律服務和軟體工程等行業展示了產品與市場的契合度。例如，由人工智慧驅動的客戶服務平台Klarnas 透過處理三分之二的客戶服務查詢，實現了相當於700個全職座席工作的自動化。

生成式人工智慧正在經歷快速成長：第一年的收入約為30 億美元，這項壯舉是SaaS 市場花了近十年才實現的。與先前的技術轉變相比，這凸顯了人工智慧的加速採用和價值創造潛力。

AI 的$200B 問題：雖然公司在AI 基礎設施上投入了大量資金，光是去年就有大約500 億美元用於NVIDIA GPU，但AI 應用程式產生的收入仍然相對適中。這就提出了一個問題，即對人工智慧的投資何時以及如何轉化為可觀的回報？

預測：Sonya Huang 預測，2024年將是真正的AI應用將我們從Copilots(副駕駛)轉變為可以作為人類Agents(代理)的一年。之前的人工智慧可能更像是一種輔助工具，而未來的人工智慧將變成你的同事。

她也預計，隨著人工智慧應用進入生產階段，人工智慧將更有能力完成更高層次的認知任務，如規劃和推理，並使運算的平衡從預訓練轉向推理。

融資環境不平衡：目前的人工智慧公司的融資環境並不均衡，更關注基礎模型而不是應用。對於希望利用人工智慧革命的新創公司來說，這既是挑戰也是機會。

關鍵挑戰：從長遠來看，提高用戶保留率和縮小期望與現實之間的差距是人工智慧應用成功需要解決的關鍵挑戰。目前，與行動應用程式相比，生成式AI 應用程式的日月活躍用戶比率和一個月留存率較低。

產品與市場的契合度需要進一步提升：隨著基礎模型變得更加智能，人工智慧的產品與市場的契合度有望加速，從而在各行業中出現更成功的人工智慧應用。

03Konstantine Buhler ：人工智慧的長期未來

Konstantine Buhler 的演講重點在於人工智慧的長期未來，將其定位為一場將改變產業和整個社會的生產力革命。

從根本上降低成本：人工智慧代表了一場類似於農業機械化的生產力革命，使人類能夠用更少的努力和資源取得更大的成就。隨著人工智慧的不斷進步，它有可能大大降低各行各業的成本，使產品和服務更容易獲得和負擔得起。

注入人工智慧的公司：隨著人工智慧的發展，整個公司可能會開始像神經網路一樣運作，從而產生了一人公司的概念。

將AI 整合到各種流程和KPI 中已經在進行中，並且預計這一趨勢將加速，人工智慧注入公司的出現，這些公司以前所未有的效率和適應性運作。未來，人類將與複雜的人工智慧代理網路一起工作，導致各行各業的重大變革，並降低教育、醫療保健和住房等關鍵領域的成本。

標準普爾500指數正在減少：標準普爾500指數（S&P 500），意思是成份股公司創造100萬美元收入所需的工人數量正在迅速減少，這凸顯了人工智慧推動整個經濟生產力成長的潛力。

隨著時間推移，電腦、軟體、玩具、影片等成本不斷降低，而教育、住房、醫療等成本成長遠高於通貨膨脹，人工智慧的發展有望降低這些關鍵領域的成本，這也是十分令人欣喜的方面。

泛化概念重要性提升：隨著人工智慧的不斷進步，計算中的泛化概念將變得越來越重要。例如，字母“A”將不再表示為像素矩陣，而是表示為可以由人工智慧系統產生和上下文的多維概念。

儘管我們已經認識到人工智慧（AI）所帶來的變革性影響，但考慮到AI正處於一個重要的發展階段，即所謂的“巨型週期”，在這一周期內，歷史上眾多產品和解決方案都將逐漸被AI驅動的創新替代方案所取代。因此，探討這項轉變對產業和社會的深遠影響，無疑是一個值得高度關注的重要議題。

如果我們將人工智慧以類人的方式進行創建、推理和互動的能力引入需要大量勞動力或只能由專業人員執行的任務中，會怎麼樣？這個問題對於發展基於人工智慧的業務至關重要。

人工智慧產業在一年內實現了與SaaS 產業十年時間相同的收入，這一事實很好地表明了這種變化的規模。雖然已經對雲端轉型進行了類比，但我個人認為，產業變革會更大，人工智慧相關產業的TAM將擴展到幾乎所有人類參與的產業。

我們正處於應用層大量創新的第一年。正如Sonya所預測的那樣，AI已經從副駕駛轉向了代理。雖然到目前為止，重點一直放在基礎訓練上，但現在它將轉移到更高層次的認知任務，如計劃和推理。

由於成本降低，擁抱人工智慧的公司將越來越多地成為行業標準，取代大型組織或外包公司。

除了降低成本外，以前人類無法完成的自動化任務（基於人工智慧的客戶支援、銷售、行銷）也將為收入成長做出重大貢獻。

就專業職業而言，雖然勞動力可能不容易被取代，但更專業的服務將加速出現，使公眾能夠獲得這些服務。同時，市場將經歷分叉成長，熟練AI的專業人員能夠產生高附加價值，管理人工智慧工人並產生更多高價值收入。

在以下三個因素的推動下，擁抱人工智慧的公司的競爭優勢將持續上升：

收入成長及利用人工智慧創新傳統產業

最後感謝Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler在紅杉資本的AI Ascent 2024 活動中的演講。 (AI Pioneer)

從阿根廷發大鈔，可以看到其經濟的趨勢有些嚇人。

阿根廷央行宣佈，即日起發行新紙幣，面額10000的比索。

環球時報報導此事時，提到1美元約合880比索。

海叔查了查5月8日的匯率，10000比索大約相當於82元人民幣。

可以說，作為一般等價物的阿根廷比索，這兩年還真沒有“一般等價”的范兒。

在有“阿根廷川普”之稱的米萊上台之後，阿根廷央行突然又發行新鈔，反正是有點出乎海叔意料的！

在競選時，米萊不是口口聲聲要廢除阿根廷貨幣，在國內使用美元即可的嗎？

看來，所謂“參選人的嘴，真是騙人的鬼”在許多西方選舉中是特別常見之事了。

哪怕前幾個月還口口聲聲說什麼取消比索，現在非但沒有取消，還又發新鈔了。

米萊前言不搭後語的話可不止這些。上台以後，他拍胸脯說自己要為阿根廷收復馬爾維納斯群島。哪怕當時復出從政的英國前首相、現任外相卡梅倫登上英國人佔領的“福克蘭群島”，亦即馬爾維納斯群島，米萊仍這麼說。

這當然算作這位阿根廷總統向國人展示所謂強硬的一面。畢竟，卡梅倫破壞了英阿已有默契在先——

英國雖然贏得1982年的馬島海戰，並繼續佔領馬島，可此後歷任內閣鮮有首相、外相人等登上馬島的。這種相當於示威、過分刺激阿根廷人的行為，對得了便宜的英國人來說，或許認為得不償失。

而老於算計的卡梅倫為何要登島？難道是看準了米萊作為政治素人新官上任，於是欺生一把？

反正米萊這兩天又表示，原本號稱要在任期以內收復馬島，且是用“香港模式”收復的計畫，恐難實現。因此，他承認該島目前“在英國手中”，不會將卡梅倫言行視作“挑釁”。環球網轉引英媒說法：米萊立場已經“軟化”。

卡梅倫3月19日登上馬島並參觀一家軍事博物館

從馬島問題說法先硬後軟，足以見得米萊此前號稱廢除阿根廷比索而在阿國內改用美元，也是無稽之談。原因很簡單——

阿根廷是一個主權國家，在拉美算是大國。廢棄本國貨幣使用外國貨幣，哪怕是使用美元這樣可國際流通貨幣，也是一種喪權辱國！

在競選階段，米萊說廢棄比索之語，甚至有發洩不滿、激勵一些民氣的意思在。這上台以後，發行新鈔，則又顯出了他本人想要治理好阿根廷，如今算是邁出了第一步。

不過，海叔要說，阿根廷這回發的票子有點嚇人——

“1”後面都跟了四個“0”了，而實際上還不如人民幣一張百元大鈔值錢。

這無疑顯示了阿根廷的通貨膨脹並沒有被遏制住。

據報導，阿根廷國家統計與人口普查研究所4月12日發佈報告稱——

過去12個月累計通脹率達287.9%，今年以來累計通脹率為51.6%。

阿央行4月發佈的市場預期調查報告預計2024年該國通貨膨脹率將達203.8%。

說白了，從這些資料都能看出阿根廷經濟有多麼的一塌糊塗。

面對物價飛漲，一些小額票子已經沒什麼購買力了。如果用小額票子上街購物，是不是會出現背一麻袋票子只能買半麻袋貨物的情況？

說這樣的經濟狀態對阿根廷社會有重大影響，並不為過！

阿根廷央行對發行萬元大鈔的唯一解釋是——

年底前，不排除發行兩萬元面額紙幣的計畫。

顯然，就連阿根廷央行都認為，目前阿根廷的通脹有剎不住車的趨勢。

當然，目前的全球經濟，在不止一個地方出現了匯率大幅波動的情況。在日本，在韓國，在馬來西亞，還有越南，都面臨這樣那樣的問題。

在亞洲各國媒體、財經界，不乏“亞洲金融危機重來”的分析。當然，目前看，人民幣的情況尚好，亞洲也並非所有貨幣都遭遇匯率波動。這一波背後有人收割的一些國家貨幣的波動，是否能較快波平浪止，尚需觀察，未必要立即作出判斷。

種種情況，除了其國內經濟之趨於不振、產業之趨於虛空以外，更重要的是沒能抱團取暖。

米萊上台後，號稱不參加金磚了。此前，阿根廷上屆政府可是說得好好的要參加金磚，且金磚國家都同意了新添小夥伴的計畫。

說反悔，就反悔。阿根廷這麼做了，經濟上的抗風險的厚度當然會降低。畢竟，哪怕曾差點邁入高收入國家行列，可當年阿根廷經濟就在那個關卡被“暴揍”過。如今仍然算是新興經濟體的阿根廷，該仔細思考全球化、抱團取暖才是拯救自己的良策！

提及發鈔，當然要謹慎再謹慎。

儘管米萊是政治素人出身，且上台前後曾說過不少對華不友好的話，甚至有些舉動令人看了不那麼適宜，但仍要看到他在擔任總統以後，某些方面之改變。

比如繼續發行比索，而不是改用美元，算是務實之舉。哪怕急轉彎得有點讓人看了忍俊不禁，起碼他不算一錯再錯、嘴上錯了動作再錯。

而在對華關係上，且看到阿根廷外交部長蒙迪諾女士率代表團訪華，且中阿兩國外長會晤時，具體問題具體談，談得也是比較務實的。

那麼我們不妨在外交上再看看米萊政府的下一步舉措，聽其言觀其行。

不過，阿根廷國內是否能扛得住如此發鈔，確實令人擔心。就米萊來說，也許他也希望自己能扛得住吧。  (新民周刊)

2020年底，日本向台灣兜售高鐵設備，喊出一組50億新台幣的天價，當時台灣媒體比喻 「用飛機的價格買火車」鬧得沸沸揚揚。但台灣在2023年，最終還是向日本採購高鐵N700S車種，捨棄CP值較高的法國高速列車製造商「阿爾斯通公司」與德國城際快車製造商「西門子公司」。

由於整個標案過程疑雲重重，在2024年也受到德國媒體關注並報導，使台灣在德國的國際形象，受到一定的影響。

德國媒體報導，質疑台灣高鐵標案設計審查不公平

當外界都不懂台灣為何花高價向日本採購時，一份疑似由「日本自民黨外交部會台灣政策檢討報告」外流，而此報告在2022年4月13日的內容指出，日本山田賢司議員問 「能否讓台灣方面的投標內容，偏向對日本更有利的標案」，JR東海的回答「上次投標時，我們和台灣高鐵方面進行多次商討，例如讓台灣將制度制定更偏向日本，像是保證期限、交期延誤的懲罰措施、技術規格的制定…等，上次投標前和台灣高鐵方面調整的要點也在一定程度上，反映到了第三次的投標內容中。」

外流文件中，日本山田賢司詢問JR東海的討論內容

此外，疑似2022年3月30日的台灣政策檢討報告提到，臺灣蔡英文總統說到「高鐵商務上不好有變動，如果台灣高鐵採用歐洲式，將會喪失日台友好的標誌，不能放任不管。」

為外流文件中，提到台灣蔡英文發表內容

如果這些疑似日本自民黨內部外流的文件屬實，是否也表示台灣對外公開招標的條件與內容，存在著「不公平」的競爭環境 ? 是不是有綁標的嫌疑，導致其他家國家的廠商無法在公平的環境下競標 ?

這些疑點若沒有解決，未來可能同樣會持續影響台灣對外公開招標與各國大廠的「公平信任度」。同時，是不是也對其他國家與台灣的商業合作上，增加了許多變數。

近日，國際財富和投資移民專業公司Henley&Partners發佈《2024年全球最富裕城市報告》(2024 World’s Wealthiest Cities Report)，該榜單以城市擁有的百萬富豪數量為衡量標準，其中紐約以35萬名百萬富豪(擁有100萬美元或以上流動可投資財富的人士)成為全球最富城市。資料顯示，紐約市居民持有的財富總額超過3萬億美元，高於大多數二十國集團(G20)主要國家持有的財富總額。這座城市居住著349500名百萬富翁、744名億萬富翁和60名身家超過十億的超級富豪。

中國此次進入榜單前10名的城市有兩個，分別為：香港，百萬富豪人口在十年間減少4%至14萬人，位列第9；北京，在過去10年百萬富翁人口增長90%後首次進入前10名，現擁有12.56萬名百萬富豪。

報告顯示，紐約是全球擁有最多百萬富豪的城市，達到近35萬人，2013～2023年的十年間增加了48%。

其次是舊金山灣區，有30.57萬名百萬富豪。值得一提的是，舊金山灣區是世界上財富增長率最高的地區之一，在過去十年中，其百萬富翁人數激增了82%，目前擁有30.57萬名百萬富翁、675名百千萬富翁和68名億萬富翁。

東京還是全球最富有的亞洲城市，但在過去十年裡，其居住的高淨值個人(HNWI)人口減少了5%，現在只有29.83萬名百萬富翁，排在第三位。

在過去10年裡，新加坡的百萬富翁人數增長了64%，在全球排名中攀升了兩位，至第4位，資料顯示，僅在2023年，就有約3400名高淨值人士移居新加坡。這個城市國家目前擁有244800名百萬富翁、336名億萬富翁和30名身家超過十億的超級富豪。

多年來，倫敦一直是世界上最富裕的城市，但排名持續下滑，目前位居第五，僅擁有227000名百萬富翁和370名億萬富翁，身家超過十億的超級富豪則有35人，在過去十年下降了10%。相比之下，洛杉磯在十年間躍升兩位，名列第六，擁有212100名百萬富翁、496名億萬富翁和43名身家超過十億的超級富豪，富裕人口增幅高達45%。

巴黎是歐洲大陸最富裕的城市，以165,000名百萬富翁居民蟬聯第七位；而雪梨在過去20年間財富增長速度異常強勁，躍居第八，現擁有147000名高淨值人士。

全球最富城市50強中，中國有7個城市上榜，除了北京和香港，上海百萬富翁有123400人，同期增加84%，位列11；深圳百萬富翁有50300人，位列27；杭州有百萬富翁31600人，位列36；台北有百萬富翁30200人，位列39；廣州有百萬富翁24500人，位列46。

在中東地區，迪拜輕鬆摘得該地區最富裕城市頭銜，當地百萬富翁人口在過去十年間增加了78%。目前，這個百萬富翁之都在全球最富裕城市榜單中排名第21位。雖然石油資源豐富的阿聯首都阿布扎比尚未進入前50名，但增長率卻超過75%，將是未來榜單排名的有力競爭者。

儘管前50名沒有非洲或南美城市，但該報告列出了一些後起之秀，包括內羅畢（百萬富翁人口4400人）和開普敦（7400人）。在過去十年間，這兩個城市的高淨值人士數量分別增加了25%和20%。

New World Wealth的研究主管Andrew Amoils表示，深圳是全球富翁人數增長最快的城市，百萬富翁人口在過去十年激增140%。“在過去十年中，杭州的百萬富翁人數也大幅增加了125%，廣州的百萬富翁人數則增加了110%。就未來十年的財富增長潛力而言，值得關注的城市包括班加羅爾（印度）、斯科茨代爾（美國）和胡志明市（越南）。在過去十年中，這三個城市的百萬富翁居民人口增長率極為驚人，均超過100%。”

Henley & Partners首席執行官Juerg Steffen博士認為，推動全球最富裕城市蓬勃發展的關鍵因素是金融市場的強勁表現。“去年，標普500指數上漲24%，納斯達克指數上漲43%，比特幣漲幅高達155%，這些因素都令富裕投資者的財富繼續增值。此外，人工智慧、機器人和區塊鏈技術的快速發展也為創造和積累財富提供了新機遇。”  (i商周)

隨著積體電路產業發展進入“後摩爾時代”，積體電路晶片性能提升的難度和成本越來越高，人們迫切需要尋找新的技術方案。近日，中國科學院上海微系統與資訊技術研究所科研團隊在鉭酸鋰異質整合晶圓及高性能光子晶片領域取得突破性進展，成功開發出可批次製造的新型“光學硅”晶片。相關研究成果8日線上發表於《自然》雜誌。

圖片來源：中國科學院上海微系統與資訊技術研究所

當前，以硅光技術和薄膜鈮酸鋰光子技術為代表的整合光電技術是應對積體電路晶片性能提升瓶頸問題的顛覆性技術。其中，鈮酸鋰有“光學硅”之稱，近年間受到廣泛關注，哈佛大學等國外研究機構甚至提出了仿照“矽谷”模式來建設新一代“鈮酸鋰谷”的方案。

“與鈮酸鋰類似，鉭酸鋰也可以被稱為‘光學硅’， 我們與合作者研究證明，單晶鉭酸鋰薄膜同樣具有優異的電光轉換特性，甚至在某些方面比鈮酸鋰更具優勢。”論文共同通訊作者、中國科學院上海微系統所研究員歐欣說，更重要的是，硅基鉭酸鋰異質晶圓的製備工藝與絕緣體上硅晶圓製備工藝更加接近，因此鉭酸鋰薄膜可實現低成本和規模化製造，具有極高的應用價值。

此次，科研團隊採用基於“萬能離子刀”的異質整合技術，通過離子注入結合晶圓鍵合的方法，製備了高品質硅基鉭酸鋰單晶薄膜異質晶圓；同時，與合作團隊聯合開發了超低損耗鉭酸鋰光子器件微納加工方法，成功製備出鉭酸鋰光子晶片。

歐欣表示，鉭酸鋰光子晶片展現出極低光學損耗、高效電光轉換等特性，有望為突破通訊領域速度、功耗、頻率和頻寬四大瓶頸問題提供解決方案，並在低溫量子、光計算、光通訊等領域催生革命性技術。  (科技日報)

今年2月發佈的Sora，先是引得業界“哇聲一片”，馬斯克直接表態「人類願賭服輸」；周鴻禕說借助Sora人類實現AGI將縮減至一兩年。

大佬的彩虹屁不是白吹的。利用Diffusion+Transformer架構，Sora借助圖像處理、空間關係、物理規律、因果邏輯等規律與知識，在十幾秒、幾十秒的視訊中完成對現實世界的解構與再造。

但沒過多久人們就發現，再多的“哇聲一片”也改變不了Sora演算法閉源的事實，意味著它無法復現。留給外界的是一道單選題：要麼加入，要麼自研。

在Sora發佈後兩個月，大洋彼岸突然有一家初創公司，與清華大學聯手，推出了一款號稱“繼Sora後首個完成突破的視訊大模型”——Vidu。

這是中國首個長時長、高一致性、高動態性的視訊大模型。在官方介紹中，Vidu採用原創U-ViT架構，結合Difusion與Transformer技術，能夠一鍵生成長達16秒、1080P解析度的高畫質視訊。

在對標Sora的性能指標裡，Vidu也只有在時長和圖/視訊生視訊上不敵。按照業內的評價，Vidu性能直接對標國際頂尖水平，並在加速迭代提升中。

從Vidu放出的官方視訊來看，它幾乎展示了視訊大模型需具備的所有核心能力：多鏡頭生成、模擬真實世界、保持時空一致性、豐富的想像力，以及讓老外難以搞懂的中國元素。

作為“鏡頭語言”，多鏡頭生成是視訊大模型的一堂必修課。現有的AI生成視訊，大多都只包含了輕微幅度的推、拉、移等簡單鏡頭，鏡頭語言單調而且也沒什麼敘事感，這是硬傷。

究其原因，是因為現有視訊內容沿用的技術路徑大多通過圖片的插幀和拼接而成，無法完成長時序的連貫預測。

Vidu似乎沒有上述問題，不僅能夠圍繞統一主體在一段畫面裡實現遠、中、近景、特寫等多樣化鏡頭切換，還能直接生成轉場、追焦、長鏡頭等效果，包括能夠生成影視級的鏡頭畫面。

AI視訊生成的另一個難題是，較難突破畫面時空一致性與場景。什麼是畫面時空一致性，翻譯過來就是在沒有任何轉場的情況下不能突變。一個典型的例子就是某些大模型的視訊中，一隻貓走著走著就變成了6隻腳。

Vidu在一定程度上也克服了這個問題，起碼從它生成的一段“帶珍珠耳環的貓”的視訊中可以看到，隨著鏡頭的移動，作為畫面主體的貓在3D空間下能夠一直保持服飾、表情、模態的一致，視訊整體看上去非常的連貫、統一和流暢。

模擬真實物理世界運動同樣是視訊大模型的核心，Vidu在對外放出的展示視訊中，有一段明顯是瞄著Sora打：模擬“一輛老式SUV行駛在山坡上”，Vidu的表現堪稱完美，灰塵、光影、背景等細節與真實世界中人類的感知幾乎無差。

在對不存在的超現實主義畫面解構上，Vidu也能做到“合理的奇幻”。例如，“帆船”、“海浪”能夠合理地出現在畫室裡，而且海浪與帆船的整體互動背景非常恰當自然。

當然，作為本土團隊開發的視訊大模型，Vidu對中國元素的理解遠超那些舶來品，比如貓熊、龍、宮殿場景等。

德邦證券在一份研報中給予了Vidu高度評價：

雖然在視訊時長、視訊效果、支援模態多樣性等方面相比Sora仍有提升空間，但是在以鏡頭語言為代表的動態性，以及對物理世界規律的理解與模擬能力等方面已做到了Sora相近水平。

最後還不忘給Vidu貼上一個鯰魚標籤，意思是它或將激勵國產多模態大模型突破創新。那麼問題來了，憑什麼是Vidu？

Vidu背後的生數科技，並不是一家名不見經傳的初創企業。

OpenAI曾披露過一份技術報告，顯示Sora的核心技術架構源自一篇名為《Scalable Diffusion Models with Transformers》的論文，論文提出了一個將 Diffusion（擴散模型）和 Transformer融合的架構——DiT，也就是後面被Sora採用的那個。

而在DiT提出前兩個月，清華團隊就提出了用Transformer替代基於CNN的U-Net的網路架構U-ViT，也就是Vidu採用的那個。甚至，據極客公園報導，因為U-ViT更早發佈，電腦視覺頂會CVPR 2023收錄了清華大學的U-ViT論文，卻以「缺乏創新」為由拒稿了Sora底層使用的DiT論文。

生數科技的核心團隊就源於清華大學該論文團隊，CTO鮑凡正是該篇論文的一作。嚴格意義說，Vidu並不是“國產Sora”，而是一棵樹上的兩朵花。

之所Vidu能在兩個月內快速突破16s流暢視訊生成，核心就在於團隊對U-ViT架構的深入理解以及長期積累的工程與資料經驗。而且據透露，3月份內部就實現了8秒的視訊生成，緊接著4月份就突破了16s生成。

簡單來說，在架構上U-ViT也是Diffusion和Transformer融合的架構，路徑以及部分結論都是相似的。

U-ViT與DiT二者均提出了將Transformer與擴散模型融合的思路，即以Transformer的網路架構替代基於CNN的U-Net架構，並且具體的實驗路徑也是一致的。比如，二者採用了相同的patch embedding、patch size；二者得出了同樣的結論：patch size為2*2是最理想的。

不同於採用插幀等處理長視訊的方法，U-ViT架構在感官上注重“一鏡到底”，視頻質量更為連貫與自然。從底層來看，這是一種“一步到位”的實現方法，基於單一模型完全端到端生成，不涉及中間的插幀和其他多步驟的處理，文字到視訊的轉換是直接且連續的。

有了理論支撐，就要考研團隊的工程化能力了。所謂工程化，抽象點說就是增強產品的架構設計，提升產品模組的復用性和擴展性。

2023年3月，基於U-ViT架構，生數科技團隊開源了全球首個基於U-ViT融合架構的多模態擴散模型UniDiffuser，率先完成了U-ViT架構的大規模可擴展性驗證，比同樣DiT架構的Stable Diffusion 3領先了一年。

UniDiffuser是在大規模圖文資料集LAION-5B上訓練出的近10億參數量模型，支援圖文模態間的任意生成和轉換，具有較強的擴展性。簡單來講，除了單向的文生圖，還能實現圖生文、圖文聯合生成、無條件圖文生成、圖文改寫等多種功能。

視訊本質是圖片的集合，實現圖像在時間維度的擴增，這使得圖文任務取得的成果往往可以在視訊領域復用。

例如，Sora採用了DALL・E 3的重標註技術，通過為視覺訓練資料生成詳細的描述，使模型能夠更加精準地遵循使用者的文字指令生成視訊。Vidu同樣復用了生數科技在圖文領域的眾多經驗，靠的就是紮實的工程化能力。

根據甲子光年，生數科技團隊通過視訊資料壓縮技術降低輸入資料的序列維度，同時採用自研的分佈式訓練框架，在保證計算精度的同時，通訊效率提升1倍，視訊記憶體開銷降低80%，訓練速度累計提升40倍。

目前，Vidu仍在加速迭代，未來將從圖任務的統一到融合視訊能力持續升級，靈活的模型架構也將能夠相容更廣泛的多模態能力。

以Open AI與Google為代表的科技巨頭，正在海外掀起一場多模態“軍備競賽”，而最大的目標之一正是視訊領域的加速迭代。

先是OpenAI CEO年初密集“劇透”GPT-5，相比GPT-4實現全面升級，其中將支援文字、圖像、程式碼和視訊功能，或將實現真正的多模態。緊接著就是2月發佈的Sora，能夠根據文字指令或靜態圖像生成1分鐘的視訊。

Google也不遑多讓，推出的原生多模態大模型Gemini可泛化並無縫地理解、操作和組合不同類別的資訊。而2月推出的Gemini 1.5 Pro，則使用MoE架構首破100萬極限上下文紀錄，可單次處理包括1小時的視訊、11小時的音訊、超過3萬行程式碼或超過70萬個單詞的程式碼庫。

國內也不甘人後，除生數科技發佈Vidu外，潞晨科技對其開源文生視訊模型Open-Sora 進行了大更新，現在可生成16秒，解析度720P的視訊。同時具備可以處理任何寬高比的文字到圖像、文字到視訊、圖像到視訊、視訊到視訊和無限長視訊的多模態功能，性能加速向Sora靠齊。

而國內外瘋狂押注的底層邏輯是，多模態提升了大模型的泛化能力，在多元資訊環境下實現了“多專多能”。多模態尤其是視訊大模型的成熟成為奠定AIGC應用普及的基礎，在垂直領域具有廣闊的應用場景和市場價值。

比如上個月Adobe就宣佈，將Sora、Pika、Runway等整合在視訊剪輯軟體Premiere Pro中。在發佈短片中，Premiere Pro展現出了在視訊中新增物體、消除物體以及生成視訊片段等能力。

通過AI驅動的音訊功能已普遍可用，可使音訊的編輯更快、更輕鬆、更直觀。而AI驅動的視訊功能，將是多模態大模型在AIGC應用融合中的重要嘗試，更深層的意義是，它或將催生未來更多現象級應用的開發。

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OpenaAI為2024年5月14日的這場發表會取名為「春季功能更新」，就像它們形容當初ChatGPT的發布是一次「低調的研究預覽」一樣。


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