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後疫情時代，區塊鏈三大趨勢：DeFi、NFT 與資訊安全

作者 Chen Kobe | 發布日期 2021 年 07 月 29 日 14:10 |

歐美逐步解封之際，歷經一年多來的震盪，越來越多人在遠距工作中發現區塊鏈的潛力，源鉑資本執行長胡一天認為，以金融機構為首，區塊鏈技術與新的金融科技將在未來更見茁壯。

2021 年迎來後疫情時代，全球企業積極推動技術創新與數位轉型，在鉅變中找尋新的商業模式與投資機會，長期專注於投資前瞻性金融科技的源鉑資本（Kyber Capital）28 日舉辦「源鉑資本2021春夏策略展望會」，創辦人暨執行長胡一天線上分享源鉑資本年度投資成果與未來展望，以及針對近期 DeFi 金融科技趨勢之觀察。

「全球經濟在各國政府緊急防治新冠疫情的大重設（Great Reset）之後，加速轉型的壓力更顯激烈。以紓困為名推進的寬鬆貨幣政策與財政政策所造成的資本市場榮景，亦持續加速專注金融科技的企業發展。」源鉑資本創辦人暨執行長胡一天表示，源鉑所投資與協助組建的新創企業當中，亦不乏營收及利潤均突破千萬美元的新創企業。隨著以比特幣為首的新型互聯網金融體系持續壯大，區塊鏈技術所推動的創新將得到更多金融機構、跨國企業與政府部門的關注與肯定。

自 2019 年開始突飛猛進的去中心化金融（Decentralized Finance，DeFi）亦是本次會議的研討重點，源鉑資本所投資的相關新創企業，亦早著先鞭，持續加強 DeFi 領域的競爭優勢。

DeFi是原生於區塊鏈世界的新金融體系，目前已發展成數百億美元規模的交易與融資市場，由於其分佈式、自動化、跨國界的特性，事實上建立了一個互聯網上的替代資金市場。這個市場目前雖然主要服務幣鏈圈的投資需求與投機活動，但也因為其技術的前瞻性以及年輕族群的參與熱度，讓許多深耕傳統金融體系的大型機構法人積極佈局。

不論在高收益理財商品、數位資產託管或穩定幣支付結算等領域，處處可見美資機構的身影。隨著中美霸權博弈演變成全方位的長期競合，可預期在互聯網金融這塊中國大陸相對領先的領域，美系機構將會利用區塊鏈技術以及全球美元體系的既存優勢，爭取後來居上。胡一天預期，未來在分佈式金融的監管與市場擴張方面，美系金融機構、美國資本市場與美國行政立法機關的關鍵角色將更加顯著。

NFT 帶來的區塊鏈新世界

此外，儘管整體數位資產的總市值在突破兩兆美元後下滑，目前在 1.5 兆美元的規模盤整，但 2021 年「非同質化代幣（Non Fungible Token，NFT）」熱潮仍持續延燒，根據 Dapp Radar 最新報告顯示，全球 NFT 市場於今年第二季的銷售額創下新高，已突破 25 億美元大關。

MaiCoin 旗下 AMIS 帳聯網公司產品經理陳政浩表示：「區塊鏈世界的高進入門檻長期以來為不少人所詬病，加上近年來 NFT 的興起，舉凡各種藝術品、音樂創作、數位週邊商品等，都吸引眾多粉絲與收藏家們爭相購買。然而新手使用者往往在進入區塊鏈世界時就面臨許多專有名詞、如何取得虛擬貨幣作為支付工具等繁瑣問題。」

AMIS 帳聯網公司推出的 Qubic 錢包，使用密碼取代助記詞與私鑰，配合社交帳號登入即可創建並操作區塊鏈錢包，並提供信用卡支付功能，讓加密貨幣新手只要使用熟悉的支付方式，即可完成購買NFT數位收藏品。

幣圈最熱議題：監管與安全

另外，區塊鏈為繼信用卡、行動支付後最主要的趨勢，將推動金融機構升級，今年一月美國貨幣監理署（Office of the Comptroller of the Currency，OCC）宣布允許金融機構透過「穩定幣」進行清算，便是區塊鏈法規一大進程。

奧丁丁集團創辦人兼執行長王俊凱也於會中分享今年規劃推出的區塊鏈金融支付系統，並表示：「過去幾年區塊鏈於虛擬貨幣的應用出現許多泡沫現象，加上各國金融法規限制，因此我們暫緩金融支付的開發，改為先推行區塊鏈旅宿管理系統，營運三年來累積訂單金額逾五十億台幣。」

隨著市場對區塊鏈技術接受度大幅提升，加上集團旗下涵蓋眾多合作平台與業者，眼見時機成熟，他們決定重新推動區塊鏈金融支付系統，運用不同區塊鏈技術和穩定幣，與銀行合作建構全新金融支付架構，不僅可有效降低成本，更可加快跨境清算、結算速度，首波預計以金融市場蓬勃發展國家為目標，如：美國、日本、新加坡。

加密貨幣價值飛漲，大眾才逐漸明白密碼學對網路空間（Cyberspace）的影響無遠弗屆。然而同一時期，另一具有顛覆性影響的密碼學應用「FIDO」，也正在醞釀下一波的市場商機。

「網路服務的帳號密碼機制長期嚴重威脅資訊安全，企業卻苦無標準化解決方法。FIDO2/webAuthn的出現一統江湖，全球大廠一致支持背書，使用者從此可採行免密碼、高安全性的登入，且避免使用者帳號被追蹤所造成的隱私洩漏。」匯智安全科技執行長鄭嘉信表示，這項技術將推動 FIDO 認證市場於 5 年內高速成長，達到超過 230 億美金的市場規模。

在嚴峻的疫情之中，遠距工作改變了職場與企業之間的溝通方式，傳統紙本、印章、封簽認證方式的缺點也被放大，區塊鏈技術或許有機會在這一波大轉型之中，找到新的立足點，金融機構將是最關鍵的灘頭堡。

資料來源：https://finance.technews.tw/2021/07/29/blockchain-finance-rise-by-2021/

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四兩撥千斤！ 創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄，輕量化模型孟子一鳴驚人！

本週，中文語言理解權威評測基準CLUE榜單，被「低調」刷新。

不同的是，不是大公司、不是超大模型……

一個新面孔，一個輕量化模型，首戰即登頂，四兩撥千斤。

CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局，被首次打破。

瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型，以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。

這也是瀾舟科技首次對外曝光，背後團隊負責人，正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理，文章來自《量子位》微信公眾號，經授權轉載。

▎輕量化模型孟子？

孟子，基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。

包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。

可處理多語言、多模態數據，同時支持多種文本理解和文本生成任務，能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。

孟子模型基於Transformer架構，僅包含十億參數量，基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。

但誰也沒想到，小模型卻有大智慧，一經登場，打破格局。

CLUE，中文語言理解領域最具權威性的測評基準，涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。

該榜單競爭激烈，幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。

騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。

而且隨著大參數模型愈演愈烈，CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。

因為百億、千億甚至萬億參數的大模型，已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。

萬萬沒想到，瀾舟科技-創新工場團隊出手，四兩撥千斤。

因為孟子，走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線，致力於構建十億級別的小模型，充分發揮已有參數下的模型潛力，有利於快速、低成本地落地現實業務場景。

孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型，在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。

相對已有的中文語言模型，孟子模型實現了多項突破性進展：
 1） 堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下，遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型，對標「巨無霸」，小模型性能超越千億規模模型。
 2）使用知識圖譜增強模型，讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力，在權威CLUE中文理解評測的總排行榜，以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一，刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分，逼近人類基準分數（85.61）。
 3）靈活的領域和場景適應能力，方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式，同步適配BERT-style的判定式架構，既能理解也能生成。便於適配行業應用，覆蓋廣泛業務場景。

當然，隨著孟子一鳴驚人，也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。

▎原理方法和應用？

在輕量化模型算法研究方面，基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術，從模型架構（包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制）到預訓練策略進行了全方位改進。

具體有四方面：
 1) 模型結構方面，將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中，基於句法約束引入註意力機制中，從而提升模型對語言學知識的建模能力。
 2) 訓練策略上，引入基於實體知識和Discourse的Mask機制，強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
 3) 為進一步提高訓練效率，使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
 4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷，使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版（Prompt），取得了明顯的性能提升。

基於以上算法策略，實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識，大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力，以及良好的領域遷移能力，適應廣泛的產品應用場景。

另外，在Finetune的進展方面，如何將預訓練模型用於各項任務？

瀾舟團隊也有總結，從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索，進一步提升語言模型的性能：

 1) 數據增強：使用領域相關數據；
 2) 知識蒸餾：基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率；
 3) 遷移訓練：結合課程學習的思想，由易到難訓練下游模型；
 4) 訓練優化：使用多種訓練目標，多角度提升模型能力；

而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。

基於領域適應技術，孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型，領域適應策略主要包含兩大方面：

 1) 通過大規模的泛金融領域語料，將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業，在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
 2) 通過大規模的營銷領域語料，將孟子模型遷移到數字營銷領域，完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務，將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。

瀾舟方面還透露，孟子模型已在多個領域成功落地實踐，衍生出多項行業領先的產品，涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。

並且毫無疑問的是，因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點，更易於線上部署和推廣到移動設備中，自然不會局限於現有應用和場景，接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。

▎瀾舟團隊？

最後，也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。

瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。

AI領域內，周明已不用過多介紹，他是公認的世界級AI科學家，自然語言處理領域的代表性人物。

周明博士在2020年加盟創新工場，擔任創新工場首席科學家。
而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型，基於大數據、知識圖譜和行業模型，提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。

據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。

值得注意的是，瀾舟科技除了大牛坐鎮，其實也是行業趨勢的體現。

引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說：

AI的發展可以按照兩個時間點劃分。

第一個時間點是2015年，以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類，帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。

而第二個時間點出現在2019年，以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展，讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能，將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。

「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用，預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展，用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果，在新機遇面前躬身入局，一起發掘NLP領域的黃金發展期」，李開復說到。

還有一件未講的事，是梁振英突然之間為創科局要加十四節廿八小時財委會，把創科局抽後很明顯是北京的意思，想做出一個和諧的氣氛。但梁振英很不妥，但是阿爺講的事，他作為黨員必定要服從。把其他政策抽頭，把創科局壓尾，但又沒有話不能加尾，於是他加尾，因為那是他在權力範圍。
他不理抽後其實是想向泛民表示和解的意思，結果也搞到很多人很很憤怒。

今早我在NOW節目中，聽到一個爭取創科局的人，但那些人真是不知所謂，他們爭取的理由完全是不知所謂。若成立創科局那麼就會有創新科技。我們的目標便不應這麼小，做一個核融合局，就會解決能源問題。如果做一個火星來回局，就可以解決火星來回的事。設立創科局為何會優於創新科技署。有甚麼東西是創科局做到而創新科技署做不到的？為何反對設立創科局，是因為這根本是一個架床疊屋的措施，所有增加政府架構的東西，都是要用最嚴厲的角度來看的，因為那不但是浪漫而且更加是架床疊屋，令效率更低。如果真的想發展創新科技，叫政府不要搞創科局，正視一下怎樣在法律框架下容納Uber和快的，這對香港經濟發展更重要。梁振英覺得自己是神，搞一個局就能成事。他叫查史美倫搞了金融發展局也搞了三年，又有甚麼東西做到出來？搞一個局是不會幫助那件事，只會多一個局而已。這麼簡單的道理都不明白，美國又有創科局嗎？

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