前文1：生日回看: 以太坊网络5年升级、延迟和更改
自从2015年初以来，以太坊已经走了很长一段路，尽管其进入权益证明的过程遇到了一系列延迟。
五年前到本月，一个大规模的加密货币项目启动，永久改变了加密货币和区块链领域的格局。自2015年7月启动以来，以太坊经历了许多计划的变更。该项目最近进入权益证明（PoS）的过程遇到了许多延迟。
2015年以太坊推出
2015年7月28日，以太坊公布了细节，表明该网络的首个框架Frontier有望在7月29日至7月30日期间启动。该项目按计划于7月30日启动。
到第二年2月，以太坊已成为区块链和加密货币行业的主要参与者，ETH占据了市场上第二大最有价值加密资产的位置。
以太坊在其发展过程中有四个主要里程碑：Frontier、Homestead、Metropolis以及Serenity。
根据Consensys的博文，以太坊于2016年2月29日公布了计划进入第二阶段的计划，预计将于3月14日启动。按计划，Homestead将于3月14登陆网络。
Metropolis有延误
根据Cointelegraph的报道，2017年有传言称向Metropolis迈进，这一年的硬分叉预计将在当年9月下旬冲击网络。后来的报道表明，拜占庭和君士坦丁堡的硬分叉是该事件的预期结果。到9月，该活动看起来已经为按时发布做好了准备。
根据Cointelegraph在2019年11月的报道，拜占庭于2017年10月16日到来，君士坦丁堡于2019年2月28日到来。伊斯坦布尔随后于2019年12月7日到来。
第四阶段，Serenity，也称为以太坊2.0或ETH 2.0，仍在工作中，这是一连串的延误的结果。团队吹捧着2020年1月的发布日期，尽管到7月，业界仍在等待网络变更。据报道，以太坊2.0已完成的测试网络将于8月4日开放，此举将迎来PoS。
联合创始人V神在最近一次7月的采访中考虑了以太坊的历程，他对《Hashing It Out》播客的主持人说，他和以太坊团队低估了更新所需的时间。
前文2：Bakkt比特币期货连续两天刷新纪录
Bakkt周二创下逾11700份比特币期货合约交易纪录。
洲际交易所的子公司Bakkt报告其月比特币期货合约的交易量创历史新高，因为BTC价格创年内新高。
该机构投资平台在7月28日公布了有史以来最高的比特币月度期货合约，共计11506张合约——比之前的记录增加了85％。此举是在标的资产价格飙升至2020年高点11400美元之后得出的。
7月29日，Bakkt创下了11706张合约的新高。
“说说动力！今天我们交易了11706张Bakkt比特币期货，打破了昨天的记录——超过125百万美元的比特币。”
Bakkt的实物结算合约以BTC支付，而不是以美元交付的现金结算合约。比特币价格终于突破了两个半月的区间交易通道，推动了这一势头。
芝商所期货热情似火
根据Skew分析的数据，Bakkt不是本周唯一打破记录的机构交易所。芝商所（CME）的交易量远远超过Bakkt，周一还记录了比特币期货合约的激增。
日交易量突破13亿美元，未平仓合约——衡量尚未结算的未结衍生工具合约总数，飙升至7.24亿美元。根据芝商所的数据，周一交易了25493张期货合约，撰写本文时，周二的初步数量已经超过20900张。
昨天，芝商所的比特币期权合约也有所增加，交易量超过1100，是过去三十天的最高值。
加密货币交易所占主导地位
与加密货币交易所的BTC期货合约数量相比，这两家机构交易所是小菜一碟。在比特币期货的24小时交易量方面，Skew已经打破了顶级加密货币交易所的记录，而火币以65.1亿美元名列榜首。
数据显示，OKEx是BTC期货的第二大最受欢迎交易所，日交易量为58.8亿美元，而币安以56.6亿美元排名第三。Skew还报告说，所有交易所的未平仓合约总额也飙升至一个月来的最高水平，为50亿美元。
根据该图，周一是比特币期货一个月以来最高的日总成交量，而周二也将不落下风，因为机构和散户投资者对BTC衍生品的兴趣再次上升。
前文3：Synthetix创始人：DeFi使传统金融科技过时
Synthetix的创始人认为，DeFi生态系统正在实现金融科技领域未能兑现的许多承诺。
DeFi衍生品平台Synthetix的创始人Kain Warwick认为，构建在以太坊上的项目最终可以兑现金融科技未能兑现的许多承诺。
尽管有十年的发展，沃里克表示，“试图为传统基础设施构建覆盖层”对金融科技行业造成了阻碍。
他们面临的问题是，金融机构的“孤立”系统之间缺乏互操作性、创新的监管障碍以及与主流合规制度相关的巨额费用。他说：
“过去十年来，金融科技的承诺已经克服了所有这些障碍和进入障碍，以太坊真正消除了这些障碍。”
沃里克说：“看一下像TransferWise这样的公司，他们的所有努力实际上是在避免使用传统的基础设施——这不是一个有利于创新的环境。”
沃里克在7月29日由墨尔本加密货币基金Apollo资本主持的网络研讨会上发表讲话。
互操作性提供以太坊敏捷性
与金融科技行业相反，沃里克表示，以太坊包括一个拥有内在互操作性的开放许可平台，其中“一旦有人部署了一些新的基础架构，默认情况下其他任何人都可以访问它”。
“例如，某些Synthetix合约已被采用并整合到新项目中……，而这并不是你在金融科技界有能力做的事情，”沃里克说。
沃里克补充道，如果DeFi希望从加密社区之外为重要的用户提供服务，则必须具有与现有传统基础架构的互操作性的能力。
在加密货币之外，DeFi的采用仍然“微不足道”
尽管他对DeFi持乐观态度，但沃里克指出，DeFi领域仍处于“非常早期的阶段”。
沃里克注意到流行的浏览器扩展Metamask已经超过400万次下载，并将其采用描述为“从加密货币的角度来看是惊人的”，但在“现实世界”参与度方面仍然“微不足道”。
正文：加密货币不必惧怕GPT-3，应该拥抱它
Jesus Rodriguez是IntoTheBlock（加密资产的市场情报平台）的首席执行官。他曾在大型技术公司和对冲基金中担任领导职务。他是哥伦比亚大学的积极投资者、演讲者、作家和客座讲师。
在过去的几天中，加密社区对OpenAI的新GPT-3语言生成器模型的评论激增。 一些评论表达了对GPT-3的有用好奇心，而另一些则有些极端，声称加密社区对此应该感到恐惧。
这种兴趣有点令人惊讶，因为GPT模型并不是完全新的，并且它们在机器学习社区中已经成为头条新闻了一年多。第一个GPT模型的研究于2018年6月发布，随后是GPT-2于2019年2月发布，最近是两个月前的GPT-3。
请参阅：什么是GPT-3？我们应该害怕吗？
我认为GPT-3本身不可能对加密生态系统产生重大影响。但是，GPT-3背后的技术代表了过去几年在深度学习方面的最大进步，因此，与加密资产的分析非常相关。在本文中，我想花几分钟时间深入探讨GPT-3背后的一些概念，并将其与加密世界进行关联。
什么是GPT-3？
GPT-3是一个巨大的自然语言理解（NLU）模型，使用惊人的1750亿个参数来完成多项语言任务。 这个规模使GPT-3成为世界上最大的NLU模型，超过了微软的Turing-NLG及其前身GPT-2。
GPT-3能够执行多种语言任务，例如机器翻译、问题解答、语言分析以及文本生成。GPT-3已经吸引了媒体的注意，因为它能够生成真假难辨的文本。
这与加密有何关系？试想一下是否有能力定期生成伪造的新闻稿，从而改变较小的加密资产的价格？听起来像一个可怕的威胁，但这不是GPT-3的最重要部分。
GPT-3是基于语言的模型，因此使用文本数据集进行操作。从加密货币市场的角度来看，该功能很酷，但肯定没有那么有趣。我们真正应该关注的是GPT3背后的技术。
GPT-3背后的魔力
GPT-3基于一种新的深度学习架构，即深度神经网络（transformer）。transformer的概念最初在2017年由谷歌大脑团队成员发表的论文《Attention就是你需要的一切》中概述。
transformer架构的主要创新是“Attention”的概念（因此本文的标题是这样的）。注意力通常用于一种称为Seq2Seq的问题中，其中模型处理一系列项目（单词、字母、数字）并输出不同的序列。这种类型的问题在语言智能场景中非常常见，例如文本生成、机器翻译、问题解答等。
每次看到Seq2Seq方案时，都应将其与所谓的编码器—解码器体系结构相关联。编码器捕获输入序列的上下文，并将其传递给解码器，由解码器生成输出序列。注意力机制通过识别输入中应“Attention”的关键方面，解决了传统神经网络体系结构的局限性。
传统的深度学习架构需要编码器和解码器之间不断的反馈，这使得它们效率低下。
试想一下从西班牙语到英语的机器翻译方案。通常，解码器会将西班牙语文本输入翻译成称为“虚构语言”的中间表示形式，解码器将使用该中间表示形式将其翻译成英语。更传统的深度学习架构需要在编码器和解码器之间持续不断的反馈，这使其效率非常低下。
从概念上讲，attention机制着眼于输入序列，并在每个步骤中确定序列中其他哪些重要部分。例如，在机器翻译场景中，attention机制将突出显示解码器“应注意”的单词来执行翻译。
支持GPT-3等模型的transformer架构是一种传统的编码器-解码器架构，该架构插入了attention块以提高效率。该模块的作用是查看整个输入和当前输出，并推断相关性，这将有助于优化最终输出的产生。
transformer架构产生的模型可以在庞大的数据集中进行训练，并且可以高效地并行化。不足为奇的是，在谷歌最初的论文发表之后，人们就在竞相建立能够处理不同语言任务的超大型模型。谷歌的BERT、脸书的RoBERTa、微软的Turing-NLG和OpenAI GPT-3是这些模型的较新示例。
GPT-2通过使用15亿个参数进行操作，震惊了世界。微软的Turing-NLG使用170亿个参数打破了该记录，仅GPT-3使用了令人惊奇的1750亿个参数。所有这些都发生在一年之内。简单明了：谈到transformer，越大越好。
另请参阅：Ben Goertzel –人人皆有AI：奖励数据创建者的超智能系统
第一代transformer架构专注于语言任务。但是，像脸书和OpenAI这样的公司已经发布了最近的研究，这些研究将transformer模型应用于图像分类。你可能会认为这只是生成伪图像的尝试。但是影响远不止于此。
在没有大型标记数据集的情况下，伪图像的生成对于简化图像分类模型的训练非常重要。已经进行了尝试以使transformer适应金融时间序列数据集，希望它们可以改进定量交易策略。
Transformer和加密资产
既然我们已经了解了与transformer和GPT-3相关的内容，那么我们可以回顾一下原始问题。GPT-3对于加密资产来说真的很可怕吗？
当然，可以产生假新闻以推动加密货币市场发展的模型的前景可不是开玩笑。但是我认为，按照目前的形式，GPT-3并不代表对加密货币领域的威胁。更有趣的是，transformer架构可能对下一代加密智能解决方案产生影响。以下是一些需要考虑的实际情况：
交易策略。显然，如果事实证明transformer适用于金融数据集，则它们可能会对加密货币资产的量化策略产生重大影响。总体而言，深度神经网络在定量交易中开辟了新的领域。从线性回归或决策树之类的基本机器学习模型来看，量化基金现在正在研究复杂的深度学习策略。
作为原生数字货币，加密货币是量化策略的理想资产类别。递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等技术已在量化领域中普及，并且似乎在加密货币中运行良好。就像在语言分析中一样，转换器可以在CNN和RNN上占据优势，尤其是在将“attention”集中于数据集的多个部分时（例如，在2020年3月比特币崩溃期间），并且还可以处理大量记录（例如，区块链交易）。
更有趣的是transformer架构对下一代加密智能解决方案的影响。
区块链分析。可以采用比当前方法更有效的计算方式来使transformer适应检测区块链中的模式。transformer的魔力之一是它们能够“attention”于输入数据集的特定部分并推断出潜在的输出。想象一个场景，在该场景中，我们正在分析比特币挖矿交易或交易所的流量，并尝试推断订单活动中的模式。transformer似乎特别有能力攻击这一任务。
去中心化transformer。目前正在努力使transformer模型适应像SingularityNet的分散式AI架构。这种用例可以将transformer的使用扩展到我们尚未想到的场景。到目前为止，诸如GPT-3之类的transformer模型一直是大型企业AI实验室的特权，这些实验室具有构建和操作庞大的神经网络的数据和资源。去中心化AI提供了一种替代方案，其中可以在基于激励机制运行的去中心化网络中进行transformer的训练、执行和监视。
就像其他神经网络架构能够在去中心化基础架构中运行一样，想到不久我们将看到像GPT-3这样的模型运行在去中心化AI平台（如SingularityNet或Ocean 协议）中就可以了。
GPT-3和transformer架构代表了深度学习历史上的重大突破。在接下来的几年中，我们很可能会看到transformer会影响深度学习的每个主要领域，并且影响力可能会扩展到金融市场。加密货币应该是这些突破的受益者。
是的，GPT-3令人印象深刻，但没有理由感到恐惧。恰恰相反，我们应该努力适应这些主要的AI成就，并使加密货币成为历史上最智能的资产类别。
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