6月12日，总部位于英国的区块链AI计算协议Gensyn宣布完成a16z领投的4300万美元A轮融资。这场AI领域革命，Gensyn率先为我们交上了一份答卷。
Gensyn本质是一种基于Substripe协议的第一层权益证明区块链，可通过智能合约方式可促进机器学习的任务分配和奖励，来快速实现AI模型的学习能力，并降低深度学习训练的价格。2020年GPT-3单次训练的成本约为1200万美元，比2019年GPT-2训练的估计值约43000美元高出270倍以上。一般来说，最好的神经网络的模型复杂度（大小）目前每三个月翻一番。而Gensyn的机器学习训练工作的每小时成本约在0.4美元，远远低于AWS（2美元）和GCP（2.5美元）等所需成本。Gensyn想要利用区块链等技术实现一种去中心化的大规模分布式深度学习的高效计算协议，并且具有概率学习证明和加密货币激励机制。
Beosin解析Reaper Farm遭攻击事件：_withdraw中owner地址可控且未作任何访问控制:8月2日消息，据 Beosin EagleEye 安全舆情监控数据显示，Reaper Farm 项目遭到黑客攻击，Beosin 安全团队发现由于_withdraw 中 owner 地址可控且未作任何访问控制，导致调用 withdraw 或 redeem 函数可提取任意用户资产。攻击者（0x5636 开头）利用攻击合约（0x8162 开头）通过漏洞合约（0xcda5 开头）提取用户资金，累计获利 62 ETH 和 160 万 DAI，约价值 170 万美元，目前攻击者（0x2c17 开头）已通过跨链将所有获利资金转入 Tornado.Cash。[2022/8/2 2:54:18]
直播｜YOYO >普通人的财富密码全球经纪人解析:金色财经 · 直播主办的《 币圈 “后浪” 仙女直播周》第10期，本期由58COIN TOP天团组成，20:00正在直播中，本期“后浪”仙女58TOP女团超模担当 YOYO将在直播间分享“普通人的财富密码全球经纪人解析”，请扫码移步收听！[2020/7/29]
Gensyn可将开发人员（任何能够训练机器学习模型的人）与解题者（Solver，任何想用自己机器训练机器学习模型的人）联系起来。通过利用世界各地闲置的、具有机器学习能力的计算设备（例如小型数据中心、个人游戏电脑、M1和M2 Mac甚至是智能手机），联结到一个全球机器学习超级集群中，将机器学习的可用计算能力提高10-100倍。同时Gensyn以创新性的验证系统和算力供应实现了超大规模和低成本且无需信任地训练神经网络。
分析 | USDT听证会解析:瑞海君看币观点：一、预计听证会围绕的主题有如下两个：
1.Bitfinex和Tether不顾美国法律和监管，为纽约州居民提供了相关服务。
2.Bitfinex和Tether之前在美国的业务，触犯了美国的反法（这个才是对USDT具有巨大杀伤力的议题）。
二、?今晚可能达成的几种结果：
1.BFX和Tether违规为美国居民提供服务罪名成立，会导致两家共识会继续被调查，且会被美国要求提供更多的运营资料，的事情没结果，但是也要提交更多资料自正清白，这是利空！会导致USDT这个雷持续悬在整个币圈的头上，然后美国来一条新闻，币圈震动一次，简直就是噩梦。（概率中性）
行情影响：短暂反弹，然后继续震荡阴跌。
2.两项罪名都没结果，短暂利好，BFX继续和美国扯皮，大家松一口气暂时?，价格可能出现反弹。（可能性较大）
行情影响：短暂反弹，后市宽幅震荡为主。
3.两项罪名都成立，不可想像（可能性较小）！
行情影响：区块链局。
罪名直接成立可能性也较小，调查没那么快，所以请大家系好安全带，等待靴子落地，两只靴子到底如何落地，落地几支，只有静候今晚的听证会了。[2019/7/29]
1. 创新的验证系统
前美联储理事Kevin Warsh：从美国经济政策角度解析比特币价格波动: 前美联储理事、斯坦福大学胡佛研究所杰出访问学者Kevin Warsh今日撰文，从政府经济政策角度解读了比特币价格波动的原因。对于2017年BTC价格的狂飙，Warsh认为：1.特朗普上台后推出的减税等宽松政策持续刺激美国经济增长，继而带来的通货膨胀预期促使美国加息进度超预期，比特币成为规避法币贬值的避风港；2.特朗普政府贸易保护政策致使美元在2017年贬值12%，投资者寻求比特币规避贬值；3.据去年10月、11月调查，美国民众对政府的信任度下降14个百分点达到33%，而美元正是建立在公众对政府信任的基础上。而对于今年以来比特币价格的大幅波动，是因为投资者正在调整对政府政策的预期，新任美联储主席也在重新考虑如何更好地实施货币政策，同时也在考虑推出自己的加密货币。[2018/3/8]
Gensyn的核心挑战是验证在设备上执行的计算任务是否已经正确执行，并通过代币触发支付。Gensyn系统主要通过三个概念来解决验证问题，包括概率proof-of-learning、基于图的精确定位协议和Truebit 式激励游戏。
由四个主要参与者组成，包括提交者、解题者、验证者和吹哨者。提交者是系统最终用户，提供将要计算的任务并为完成的工作单元付费。解题者是系统主要工作部分，执行模型训练并生成证明以供验证者检查。验证者将非确定性训练过程链接到确定性线性计算、复制解题者证明的一部分，并将距离与预期阈值进行比较。吹哨者是最后一道防线，检查验证者的工作并挑战以期获得累积奖金。
系统可以在无需信任的情况下完成所有这些工作，并且开销与模型大小成线性比例，从而保持验证成本不变。该系统的创新点在于将模型训练检查点与终止于链上的概率检查相结合，有效地解决了任意规模神经网络训练中状态依赖问题。
Gensyn系统会利用未充分利用和未优化计算设备资源。这些设备包括从目前未使用的游戏GPU到之前以太坊PoW时代的GPU矿机。因为该协议是去中心化的，意味着它最终将由社区多数管理，未经社区同意不能“关闭”，与web2不同，这使其具有抗审查性。该协议的创新点在于充分利用未使用的计算设备资源，为社区提供更多的计算力，同时也为那些拥有未使用设备的人提供了一个新的收入来源。并且Gensyn协议提供了与数据中心拥有的GPU相似的成本，其规模可以超过AWS。
总之，Gensyn的核心目标是通过去中心化计划实现AI民主化，让更多的人可以参与到AI技术的创新和应用中。该计划的核心理念是利用未充分利用的计算设备资源，通过构建一个开放的、去中心化的验证系统，来提高AI模型的效率和准确性，并为AI创业者提供更多的机会和可能性。它是一个具有创新性和前瞻性的计划，有望在未来的AI领域中发挥重要作用。
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