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chatgpt

ChatGPT 是由 OpenAI 開發的自然語言處理模型,基於 GPT(Generative Pre-trained Transformer)架構。雖然 ChatGPT 本身並非區塊鏈或加密貨幣技術,但其在加密領域的應用包括自動化客服、智能合約代碼生成和分析等。ChatGPT 的強大語言理解能力使其在去中心化應用(DApp)開發和用戶互動中具備潛在的創新價值。
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first_img Walt 推出 AI 代理永續合約交易,支持 ChatGPT 與 Claude

ChainCatcher 消息,据 The Defiant 報導,Telegram 加密應用 Walt(原 Wallet in Telegram)於 10 月 20 日宣布推出 AI 代理交易功能,用戶可接入 The Open Platform 開發的 Mira、OpenAI 的 ChatGPT 以及 Anthropic 的 Claude,由其管理永續合約倉位。已連接的代理可獲取即時永續合約價格與市場新聞,查看用戶持倉、槓桿及清算風險,並根據指令開平多空倉位,還可設定止盈止損及定投等簡單規則,全天候監控倉位。在安全機制方面,AI 代理僅能操作存入專用交易帳戶的資金,無法提現或轉帳。訂單執行默認關閉,代理只能分析與建議,需用戶手動開啟後方可實際下單。用戶可自行設定代理指令與交易限額,即時查看其每一步操作,並隨時斷開連接。Walt 與 The Open Platform 創始人兼 CEO Andrew Rogozov 表示,傳統交易應用圍繞終端、圖表和訂單票據構建,用戶需學習如何使用,而 Telegram 用戶已在 Walt 中持有資金。Walt 的永續合約業務於今年 4 月通過去中心化交易所 Lighter 上線,提供超 50 個市場,支持最高 50 倍槓桿,以 USDT 結算。該應用於 9 月 28 日由 Wallet in Telegram 更名為 Walt,其開發者稱用戶數超過 1.5 億。Mira 於 2 月上線,5 月用戶數突破 200 萬,月活超 50 萬。此外,Robinhood 上月也發布了基於專用帳戶的 AI 交易代理。

first_img Karpathy:LLM 能力認知差距正在擴大

ChainCatcher 消息,人工智慧研究者、OpenAI 聯合創始人、前特斯拉人工智慧總監 Andrej Karpathy 在 X 發文稱,公眾對大語言模型能力的共同認知差距正在擴大,已從兩類人各說各話變成更陡峭的漏斗。他重提 4 月的相關帖文,並按接觸程度給出分層估算。Karpathy 稱,約 60 億人(約占全球人口 75%)幾乎未接觸過大語言模型;約 10 億至 20 億人(約 20%)只偶爾使用免費版 ChatGPT 類產品,多將其視為更好的搜尋或寫作輔助,不少非技術人士以及數學、程式碼以外的專業人士認為用途有限。約 2000 萬人(0.2%)在數學與程式碼領域專業使用前沿模型,看到過去需數週或數月的複雜專案可由智能體在提示下完成,包括構建、複製、翻譯應用,以及從二進位反編譯應用。他稱,不到一年前自己仍在手動逐字編寫程式碼。Karpathy 還稱,約 5000 人(約 0.00006%)能在內部接觸前沿級系統。外部看到的預覽是數千智能體協作數週處理大型軟體專案、網路攻防、科學發現與數學前沿,人類審閱開始落後,例如 OpenAI 與 Hugging Face 相關事件數月後仍在被梳理,數學家或將長期研讀 722 篇前沿數學文稿。他認為,這一漏斗由問題規模與時間跨度、能力在可數位化且可驗證領域更突出,以及免費、付費與內部訪問差異共同驅動。

first_img OpenAI 遭集體訴訟,被指讓外包人員閱讀 ChatGPT 對話

ChainCatcher 消息,兩名加州 ChatGPT 使用者本月在美國加州北區聯邦地區法院對 OpenAI 提起擬議集體訴訟,指控該公司未充分告知使用者,就將真實對話轉交外部承包商處理。該訴訟於 9 月 2 日送達 OpenAI,核心指向其內部計畫 Project Lily。據訴狀,通過第三方人力公司招募的"AI 數據審核員""聊天機器人評估員",會閱讀真實的 ChatGPT 提示詞與完整對話,概括使用者意圖,並按 1 至 7 分對四個模型回答進行評分和評論。這一流程即業界所稱的基於人類反饋的強化學習(RLHF),是聊天機器人提升能力的基礎方式。訴狀稱,使用者從未被明確告知閱讀其對話的可能是一個人,而非機器。OpenAI 會在人工查看前先通過自動系統過濾對話,但訴狀指過濾器無法攔截全部內容,個人細節有時仍會到達承包商手中。404 Media 於 9 月 14 日率先披露該項目,並發現審核人員的看板包含"使用者記憶摘要",可暴露使用者大致位置、職業或私人生活信息,儘管使用者名稱已被移除。OpenAI 稱此類審核旨在減少兩種行為:聊天機器人表現得過於像人,以及過度迎合使用者,即研究者所稱的諂媚。訴狀共提出八項法律主張,包括違反加州《不公平競爭法》《消費者隱私法》及侵入私人事務等普通法訴求,原告尋求損害賠償、返還不當得利與懲罰性賠償。
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