我们一直致力于探索 #AI 在 #Web3 投资领域的实际应用和价值，并让更多人通过AI技术，在链上数据透明化的时代，获得最大化的信息效率和价值捕捉。 这是我们第一期的部分案例展示：往期文章，今天我们要讲讲 #GPT4 王炸功能：代码解析器。

这个代码解析器好用到什么程度？以前GPT4只能文字提问，单一方向，一问一答，无法做双向交互。 现在代码解析器，它强大的功能：可以自主上传，视频，音频，表格，代码文件等。 今天这里展示一下，我们投研人员花费50天筛选出的百倍币项目，让GPT4 帮我做分析！1小时解决！

第一步，把源数据EXCEL表格投喂给GPT4，先让它学习（由于涉及到相关内部课件资料，只做部分展示，请谅解）。

第二步，让GPT4帮我找到其中项目的相关性分析，做相关性变量的热力图展示。其中数值越靠近1代表相关性越强，越小于1代表相关性较弱。 这一步其实没有找到很强的相关性关联。(展示思考的思维逻辑很重要)

第三步，根据对应的赛道，让 #GPT4 帮我做柱状图可视化展示。其中粉红色柱最长的是L1公链。 事实也是如此，上个周期，出现最多百倍币的项目，核心分布在公链中，我们称之为以太坊杀手，比如 #SOL #ONE #MATIC 等

第四步，在不同赛道中，按类别分类，出现百倍币概率最大的占比情况，用饼状图分类。 其中不难发现，DEFI赛道是占据最大的比例，说明DEFI赛道命中百倍币是最高的。其次是NFT和L1公链。（注意：诞生最多和命中率高，是两个概念）

第五步，我们需要考虑项目的涨幅倍数与项目当时市值排名之间，有没有强关系。 所以我们做了倍数与项目低点市值排名和高点市值排名之间，它们的相关性关系的数据。用散点图制作！ 如

最后，我们再让 #GPT4 自主学习，让它给我们分析，百倍币的涨幅，还跟其他变量之间，有什么可量化的相关性。它给出了这个结论给我们！ 其中包含：买入时间&卖出时间(择时)，最低价，最高市值排名等。 如

总结：上述案例不光可以用在 Web3 当中

我们还做了上市公司财务数据相关投喂，然后GPT4让自主分析：财务数据上出现了哪些问题；需要注意一些什么；为了提升利润率，该在哪些方面做优化改进等 包括投喂视频或者图片，通过自然语言，提供自动化P图和视频编辑。 AI是新生产力，Web3是新生产关系！

一个有趣的发现！

原来AI和人类都喜欢礼貌的人！

懂礼貌的发问，AI可以回答的更专业和更完善！ 在 #GPT4 对话中，用上“请”，“感谢”，“麻烦您”等，这样礼貌的用语，输出结果竟然有差异！

做一个懂礼貌的人，更受人尊敬喔，不光人类社会，还是未来人工智能时代！

针对 #常压室温超导 材料，我给 #GPT4 问了4个问题，英文提问，下一张中文翻译！

1.常压室温超导材料的实现逻辑(其中给出自然杂志的文章)。

2.如何看待韩国常温常压超导体LK-99(其中给出了《美国科学人》杂志的看法，还有《物理世界》等权威杂志)。

3.一旦实现常温常压超导，将会给我们的社会带来哪些伟大的革命性突破？

4.相应的，有哪些韩国或美国上市公司参与常压室温超导体的研发？(这里提到了4家，IBM,GOOGLE,SAIT,LG)

中文翻译版本

我又深度问了两个问题，可能大家会比较关心！ 1.常压和常温超导技术，哪些行业将受益？ 2.上述行业有哪些优质的美国上市公司？

整理ai工具32个，最完整覆盖各种日常工作需求，希望可以帮助到你！

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#crypto2023 #GPT4

问了一个 #GPT4 问题，它給出了这个 #BTC 定投方案！大家觉得如何？

不懂计算机代码，但又想像科学家一样，做加密量化交易？
不懂Python语言，想通过不同的交易策略，自动化买卖？
通过 GPT4强大的代码编译能力，让自动化交易成为可能！ 而您只需要使用自然语言，输入中文字即可！ 而我们正在用它实现复杂的多因子模型代码编译！ #GPT4 帮您交易赚钱成为可能！

今年我们一直致力于 #GPT4 的研究，为此购入了H800 #AI 芯片，做Web3相关的数据模型，获得不错的效果。可通过事件驱动自动购入标的，AI交易机器人实时捕获机会. 未来人工智能交易将成为主流，分析数据、生成信号、执行交易。它的运算速度比人类快，7*24H，没有情感偏见.
我们这次使用GPT4简单展示一个策略使用在加密货币中：日内T+0的动量交易模型。 动量策略具有多重指标：移动平均线，MACD，RSI，KDJ等 提问：提供一系列成功的加密货币动量日交易策略 结果：图

提出我要的动量模型范围。 提问：根据 1 小时时间范围内的 MACD 信号创建动量交易策略。以风险回报比1:3左右计算胜率，最终回报率至少应在20%以上。

设定止损。让 #GPT4 提供一个止损范围的建议方案。 提问：使用这种基于 MACD 的策略（风险回报比为 1:3，回报率至少为 20%）您推荐的止损水平是多少？ 策略： 入场（买入）标准：MACD 线在信号线上方交叉。 退出（卖出）标准 ：MACD 线在信号线下方交叉，或触及止损或止盈时。

要求设置完成后，接下来，让 #GPT4 出代码。这里要求的是Tradingview 松果编译器。也可以要求 Python API接口，接入交易所。 提问：为此交易策略生成代码，以便使用 Pine 编辑器在 Tradingview 上实施。

让 #GPT4 给出一些改进的方案。还可以不断优化代码情况。或者增加因子模型。 最后把上述的代码直接复制粘贴到 Tradingview 中实施。 提问：改进此交易策略的一些想法？
上述就是一个完整的通过 来获取量化策略模型的案例（仅作简单展示）。 假如您喜欢今天的文章，并对您有帮助，请多多支持，是我们最大的鼓励。感谢

作为生成式 AI 聊天机器人的行业领导者，OpenAI 的下一次更新承诺为更精确的应用提供更细致、类人的对话。
使用 AI创建的图像
Sam Altman 主持了 11 月 6 日在旧金山举行的 OpenAI 首届开发者大会。
图片来源：OpenAI/YouTube
OpenAI 今天在其首届开发者大会上推出了 GPT-4 Turbo，将其描述为 GPT-4 的更强大且更具成本效益的继任者。该更新增强了上下文处理能力，并具有微调以满足用户需求的灵活性。
GPT-4 Turbo 有两种版本：一种以文本为中心，另一种也处理图像。据 OpenAI 称，GPT-4 Turbo 已“针对性能进行了优化”，价格低至每 1,000 个文本令牌 0.01 美元，每 1,000 个图像令牌 0.03 美元，几乎是 GPT-4 定价的三分之一。
ChatGPT 为您量身定制
这种微调功能为何让 GPT-4 Turbo 如此特别？
“微调通过训练超出提示范围的更多示例来改进小样本学习，让您在大量任务上取得更好的结果，”OpenAI 解释道。从本质上讲，微调弥合了通用人工智能模型和针对特定应用量身定制的定制解决方案之间的差距。它承诺“比提示更高质量的结果，通过更短的提示节省代币，以及更快的请求响应。”
微调包括向模型提供大量自定义数据以学习特定行为，将 GPT-4 等大型通用模型转换为用于利基任务的专用工具，而无需构建全新模型。例如，根据医疗信息调整的模型将提供更准确的结果，并且会更像医生一样“说话”。

在图像生成器的世界中可以看到一个很好的类比：经过微调的稳定扩散模型往往会产生比原始稳定扩散 XL 或 1.5 更好的图像，因为它们是从专门的数据中学习的。
在这项创新之前，OpenAI 允许通过自定义指令对其 LLM 的行为进行有限的修改。对于那些寻求 OpenAI 模型定制的人来说，这已经是质量上的重大飞跃。微调通过向模型数据集引入新数据、语气、上下文和语音来提升这一点。
微调的价值是显着的。随着人工智能越来越融入我们的日常生活，对适应特定需求的模型的需求也越来越大。
OpenAI 在其官方指南中指出：“微调 OpenAI 文本生成模型可以使它们更好地适应特定应用，但这需要仔细投入时间和精力。”
该公司一直在不断增强其模型的背景、多模式功能和准确性。随着今天的宣布，这种能力在 Claude 或谷歌的 Bard 等主流闭源法学硕士中是无与伦比的。
虽然像 LlaMA 或 Mistral 这样的开源法学硕士可以进行微调，但它们在功能和专业可用性方面达不到要求。
GPT-4 Turbo 的推出及其对微调的重视标志着人工智能技术的重大转变。用户可以预期更加个性化和高效的交互，其潜在影响涵盖从客户支持到内容创建。#OpenAI  #GPT4