為什么會說基於人工智能的Web3搜索引擎CNTM,將會成為AI板塊下一個崛起的幣種

Connected2Me（CNTM）是一個專門為Web3打造的人工智能服務平臺，其產品和服務已在全球廣泛地被報道與採用，其基於GPT3.5打造的人工智能Web3搜索引擎Jinn即將隆重登場

Make the world Connected2Me！

Connected2Me成就回顧

基於人工智能的個性化金融服務：

去中心化的理財產品AI測評；

通過AI模型演練為用戶提供定制化的AI顧問服務；

虛擬理財經濟人：Rachel

ChatGPT目前的三個核心問題和痛點：

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的一部分回答很准確，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，這將給用戶如何採信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。如果對於新知識採取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的訓練成本以及在线推理成本太高，無法承載超過千萬級的用戶同時使用。

拓展解讀：假設繼續採取免費策略，OpenAI無法承受，但是如果採取收費策略，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在人工標注方面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系統的對於新知識採取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系統的對於新知識採取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。

應用場景類：

內容推薦：根據用戶行為和與Jinn的交互分析，為用戶推薦適合他的Web3內容與產品。

個性化金融：根據用戶行為和與Jinn的交互分析，為用戶推薦適合他的DeFi產品或根據用戶的模型來自動構建屬於用戶的科學家機器人，完成自動交易。

DAO推薦：為用戶推薦合適的DAO組織，或直接將理念類似的人連接在一起自動生成新的DAO組織。

個性化內容生成：用戶可以通過組建關鍵字，通過Jinn輸出自己需要的內容。

核心技術路线

第一階段：冷啓動階段的監督策略模型。靠GPT3.5本身，盡管它很強，但是它很難理解人類不同類型指令中蕴含的不同意圖，也很難判斷生成內容是否是高質量的結果。為了讓GPT 3.5初步具備理解指令中蕴含的意圖，首先會從測試用戶提交的prompt(就是指令或問題)中隨機抽取一批，靠專業的標注人員，給出指定prompt的高質量答案，然後用這些人工標注好的數據來Fine-tune GPT 3.5模型。經過這個過程，我們可以認為GPT3.5初步具備了理解人類prompt中所包含意圖，並根據這個意圖給出相對高質量回答的能力；

第二階段：訓練回報模型（RewardModel,RM）。這個階段的主要目的是通過人工標注訓練數據，來訓練回報模型。在這個階段裏，首先由冷啓動後的監督策略模型為每個prompt產生K個結果，人工根據結果質量由高到低排序，以此作為訓練數據，通過pair-wise learning to rank模式來訓練回報模型。對於學好的RM模型來說，輸入，輸出結果的質量得分，得分越高說明產生的回答質量越高。

第三階段：採用強化學習來增強預訓練模型的能力。本階段無需人工標注數據，而是利用上一階段學好的RM模型，靠RM打分結果來更新預訓練模型參數。

二三階段迭代：不斷重復第二和第三階段，每一輪迭代都使得LLM模型能力越來越強。因為第二階段通過人工標注數據來增強RM模型的能力，而第三階段，經過增強的RM模型對新prompt產生的回答打分會更准，並利用強化學習來鼓勵LLM模型學習新的高質量內容，這起到了類似利用僞標籤擴充高質量訓練數據的作用，於是LLM模型進一步得到增強

下一代搜索引擎：Jinn

Jinn將採用傳統搜索引擎+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面。

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，那么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。

最後說下為什么推薦歐易 CNTM ：

1.歐易AI 概念，每次熱點只要某安开頭，ok 必定不會落下，目前 AI 板塊火爆，概念普及中。

2.總市值才一千多萬美金，幣種嚴重被低估。 

3.橫盤洗了一年，每次不管行情多差，只要拉盤不低於一倍，跌有限漲無限。

4.據調查其 ai 已經完全落地前天走勢屬於周线級別啓動。 

5.提早布局，等待風口啓動，火箭式拉升。（這是一月份推薦的時候給出的推薦理由）

CNTM幣的優勢：

1專為Web3打造2基於最先進的人工智能技術3類似於ChatGPT，基於ChatGPT的模式打造的搜索引擎4由傳統的主動搜索變為自動搜索，即根據用戶的特徵來為其推送其所需的內容搜索引擎的名字：Jinn(神燈精靈，可以滿足人類的各種愿望用來代指在Web3裏用戶想要的東西都能通過Jinn獲得)

CNTM未來發展；

1. 基於ChatGPT的理論，創建CNTM的GPT平臺：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

  從前幾輪的牛熊周期的持續時間來看，2015-2017年牛市持續了1064天，2017-2018年熊市單邊下跌走勢持續了364天。而2018-2021年牛市也持續了1064天，而2021年熊市至今已經過去了364天。因此，綜合各種因素來看，比特幣很有可能已經完成築底，重新开始長期向上的趨勢。

這一波的牛市注定是被AI帶動！錯過了AGIX！你還想錯過CNTM嗎？

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