AI 代幣的價值在 2023 年呈爆炸式增長。2021 年首次推出的一個休眠代幣在 1 月份上漲了近 4000%。 2022 年是 AI 豐收年之後，AI 代幣價格上漲。DALL-E 2 和 ChatGPT 等工具重新定位了技術對話。
人工智能的爆炸式增長吸引了全世界的目光。加密市場也不例外。
對於大多數加密貨幣交易者而言，2023 年的表現比預期的要好得多。在令人沮喪的 2022 年結束後，隨著 FTX 的崩潰和隨後對市場的衝擊，我們對 2023 年的預期有限。然而，市場又迎來一波爆發，所以告訴我們一個道理，資本市場玩的是什麼，風向！說直白點就是趨勢，站在時代風口上，連隻豬都能起飛，更何況我們這些時代的弄潮兒呢！
比特幣21 天內飆升至 2.3 萬美元以上。自 2 月 2 日僅一次突破 24,000 美元大關以來，加密貨幣的 OG 一直保持相對穩定。以太坊也取得了類似的成功，並在2月2日達到頂峰，價格略高於 1700 美元。
過去30天，BTC上漲34.1%，ETH上漲28.02%。不錯，對吧？
然而，市場上一些最成功的代幣讓 BTC 和 ETH 相比之下顯得微不足道。SingularityNET（AGIX）30天最高上漲669.15%，AnchorNeural World（ANW）上漲810.66%，GNY（GNY）上漲946.61%。他們有什麼共同點？它們是 AI 代幣。
但今天本文要介紹的重點——CNTM
很多人問為何不推薦AGIX之類的強勢龍頭？這就是很韭菜的問題了，目前來看，AGIX已經走得太遠了，追高實屬不明智的選擇，CNTM近30天漲幅才67%，這個幣會有自己的獨立行情，不會隨大盤走，後續還會有大的動作，而這才是大多數後知後覺投資者的戰略第一布局標的！
那什麼是CNTM？
Connectome是一個基於區塊鏈核心技術開發的DeFi人工智能投顧平台，支持DeFi產品上鏈交易、理財產品去中心化AI測評、流動性挖礦、一鍵式智能投顧、智能客服等。通過大數據多維分析、AI模型演練，為用戶提供接近一站式的、定製化人工智能投資顧問服務，為理財產品發行人、投資用戶提供全方位的區塊鏈解決方案。
未來發展
1.基於ChatGPT的理論，創建CNTM的GPT平台：Jinn；
2.為Jinn加入雙引擎結構：GPT引擎+傳統搜索引擎，從而實現Web3的AI搜索功能；
3.將Jinn與CNTM1.0的板塊結合，增強金融領域的AI搜索推薦功能；
Jinn=ChatGPT+Sparrow
Jinn VS ChatGPT
ChatGPT目前的三個核心問題：
對於知識類型的問題，ChatGPT會給出看上去很有道理，但是事實上是錯誤答案的內容；
拓展解讀：對於這樣來說，由於ChatGPT的一部分回答很準確，而一部分看上去有道理，但事實上很離譜，而用戶並沒有足夠的能力來進行辨別，這將給用戶如何采信ChatGPT的答案帶來很多困惑。
ChatGPT目前這種基於GPT大模型基礎上進一步增加標注數據訓練的模式，對於LLM模型吸納新知識非常不友好；
拓展解讀：新知識總是在不斷出現，而出現一些新知識就去重新預訓練GPT模型是不現實的，無論是訓練時間成本還是金錢成本，都不可接受。如果對於新知識采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相對較低，但是很容易產生新數據的引入導致對原有知識的災難遺忘問題，尤其是短周期的頻繁fine-tune，會使這個問題更為嚴重。
ChatGPT或GPT4的訓練成本以及在線推理成本太高，無法承載超過千萬級的用戶同時使用；
拓展解讀：假設繼續采取免費策略，OpenAI無法承受，但是如果采取收費策略，又會極大減少用戶基數，無法實現規模化。
Sparrow（google的產品）是ChatGPT的良好補充：
sparrow在人工標注方麵的質量和工作量不如ChatGPT；
Sparow的基於retrieval結果的生成結果證據展示，以及引入LaMDA係統的對於新知識采取retrieval模式，可以完美解決新知識的及時引入，以及生成內容可信性驗證兩個核心問題。
Jinn的優勢：
Jinn=ChatGPT+Sparrow
Jinn使用ChatGPT為核心框架，引入了Sparow的基於retrieval結果的生成結果證據展示，以及引入LaMDA係統的對於新知識采取retrieval模式；
所以Jinn既有有高質量的人工標注，也可以完美解決新知識的引入問題，同時又有效的內容可信性驗證功能，從而打造下一代為Web3服務的搜索引擎基礎。
下一代搜索引擎：Jinn
Jinn將采用傳統搜索引擎+ChatGPT的雙引擎結構，ChatGPT模型是主引擎，傳統搜索引擎是輔引擎。傳統搜索引擎的主要輔助功能有兩個：一個是對於ChatGPT產生的知識類問題的回答，進行結果可信性驗證與展示，就是說在ChatGPT給出答案的同時，從搜索引擎裏找到相關內容片段及url鏈接，同時把這些內容展示給用戶，使得用戶可以從額外提供的內容裏驗證答案是否真實可信，這樣就可以解決ChatGPT產生的回答可信與否的問題，避免用戶對於產生結果無所適從的局麵。
傳統搜索引擎的第二個輔助功能是及時補充新知識。既然不可能隨時把新知識快速引入LLM，那麼可以把它存到搜索引擎的索引裏，ChatGPT如果發現具備時效性的問題，它自己又回答不了，則可以轉向搜索引擎抽取對應的答案，或者根據返回相關片段再加上用戶輸入問題通過ChatGPT產生答案，這裏有一部分將參考LaMDA關於新知識處理的具體方法。
