原文：https://www.coinbase.com/blog/understanding-the-zero-knowledge-landscape作者：JonathanKing｜CoinbaseVentures编译：TinTinLand本文核心观点2023年，零知识技术吸引了逾4亿美元的投资，主要关注以太坊L1/L2协议层的可扩展性，以及新兴的基础设施和开发者工具。零知识证明（Zero-KnowledgeProof，ZKP）及相关技术被普遍视为密码学的突破领域，尤其在区块链设计概念上被看作是终极目标。如今，零知识证明正日益成为一种Web3领域里未解问题的有效解决方案，包括：区块链可扩展性、
近日，龙智联合Atlassian举办的DevSecOps研讨会年终专场”趋势展望与实战探讨：如何打好DevOps基础、赋能创新”在上海圆满落幕。龙智Atlassian技术与顾问咨询团队，以及清晖、Jama Software、CloudBees等生态伙伴的嘉宾发表了主题演讲，分享他们在DevOps领域的丰富经验与独到见解，并围绕Atlassian最新产品趋势与Jira、Confluence等工具的最佳实践，展开了深入探讨。龙智会陆续发布此次研讨会的演讲回顾，敬请关注！△活动现场演讲回顾欢迎致辞当日，龙智董事长何明为活动致欢迎辞。她着重分享了龙智的Atlassian解决方案、DevSecOps与I
发明与发现只有我们刻意设计，并清晰了解其运作原理的东西才是发明。例如，望远镜是发明，但通过望远镜看到木星，知道它有自己的卫星，这是一个发现。大语言模型更像是发现。我们经常为它们的能力感到惊奇。它们并不是设计出来的产物。至于AI对人类生存的潜在危害，贝索斯展示出乐观的态度：我们人类有很多种方法让我们自己灭亡。这些技术有可能帮助我们不去做这些事，反倒会救了我们。将大型语言模型（如ChatGPT）视为一种“发现”是一个有趣的观点。确实，这些模型的运作和能力在很多方面超出了设计者的直接控制和预期，展示了学习和自适应的能力，有时甚至会展现出设计者未预见的行为。然而，这些模型的基本框架和算法仍是人类设计和
今天分享拥有拍照搜题、文字搜题、语音搜题、多重搜题等搜题模式，可以快速查找问题解析，加深对题目答案的理解。1.试题易这是一个网站涵盖初高中／大学／专升本／考研／成人自考／各类资格证等等考试题目，同时支持拍照搜题、语音搜题，里面还有1000+考试题库可以练习2.粉鹿搜题这是个微信公众号直接输入题目标题即可快速搜索答案，也可以通过领域、专业分类进行查找，非常方便，而且均有标明题型及答案解析~下方附上一些测试的试题及答案1、在我国,太阳能热水器较好的安装位置有哪些?A、屋顶B、地面C、南向阳台或南墙面D、北向阳台或北墙面答案：屋顶南向阳台或南墙面2、()不恰当,会导致拣货任务复杂易错、频繁重复作业、
1.背景介绍自然语言交互界面(NLI)已经成为人工智能技术的重要应用领域之一，它使人们能够通过自然语言与计算机系统进行交互。随着深度学习、自然语言处理(NLP)和人工智能技术的发展，自然语言交互界面的应用也逐渐拓展到各个领域，例如语音助手、智能家居、智能车、机器人等。在这篇文章中，我们将讨论自然语言交互界面(NLI)的未来趋势，特别关注其中的LUI(LookUpInterface)技术。LUI技术是一种基于查找的自然语言交互方法，它通过将用户输入的自然语言查询与预先存储的知识库进行匹配，从而实现与用户的交互。随着数据量的增加和计算能力的提高，LUI技术在自然语言交互界面领域具有巨大的潜力。本文
什么是Web3.0？它是炒作吗？它会改变世界吗？很多人在有人提到Web2.0的时候就说，还会有Web3.0；但目前，全球没有任何组织或人能够准确的给出Web3.0（简称Web3）的准确定义。它仍是一个处于发展早期的概念，但这个概念的内容并不是第一次出现，它与2005年左右开始出现的概念——Web2.0一样，目前还并没有人能准确说出它该有的形态。在我们去说Web3之前，我们先回顾一下Web3的前辈们——Web1和Web2。Web1.0(1990-2004)——静态网络，用户被动接收信息Web1都是静态网页，网页展示只不过是互联网上的一组只读页面。Web1的网页使用html技术构建的，用户没有交互
1.背景介绍人工智能(ArtificialIntelligence,AI)和仿生学(ArtificialLife,ALife)是两个相互关联的领域，它们都涉及到创造和研究人工生命系统。人工智能主要关注于模仿人类智能的计算机系统，而仿生学则关注于模仿生命系统的自然界现象。在过去的几十年里，这两个领域在发展轨迹上有所不同，但在近年来，它们之间的界限逐渐模糊化，开始发生了融合。这篇文章将探讨人工智能和仿生学的融合，以及这种融合所带来的创新技术的发展趋势。我们将从以下六个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附
区块链技术：起源、发展、重点技术、应用场景与未来演进引言一、技术起源与发展历史1.技术起源2.技术发展历史1.初期阶段（2009-2013年）2.探索阶段（2014-2016年）3.发展阶段（2017年至今）二、主要重点技术1.分布式网络2.加密算法3.共识机制4.智能合约5.隐私保护技术三、主要应用场景1.金融领域2.供应链管理3.物联网4.身份认证5.版权保护四、未来技术演进方向1.扩展性提升2.隐私保护3.跨链技术4.集成与融合引言在数字时代，我们见证了无数技术的崛起和变革。其中，区块链技术以其独特的魅力和潜力，引发了全球范围内的广泛关注和讨论。作为支撑比特币等加密货币的底层技术，区块链
1.背景介绍云计算在近年来以快速速度发展，成为了政府数字化政务的重要推动力。在政府部门中，云计算已经成为了政府部门的重要一部分，为政府部门提供了更高效、更便宜、更安全的服务。云计算在政府部门中的应用主要包括以下几个方面：政府数据中心的虚拟化和集中化：政府部门可以通过云计算技术将政府数据中心的计算资源进行虚拟化和集中化管理，实现资源的共享和优化利用。政府部门的办公自动化：政府部门可以通过云计算技术实现办公自动化，包括文件存储、电子邮件、办公软件等，实现政府部门的办公流程的自动化和优化。政府部门的服务提供：政府部门可以通过云计算技术提供政府服务，包括政府信息公开、政府在线、政府服务平台等，实现政府
1.背景介绍人工智能(AI)和大数据技术的发展已经进入了一个新的高潮，尤其是自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域的突破性进展。随着大模型(suchasGPT-3,DALL-E,andCLIP)的出现，人工智能生成(AIGC)技术也取得了显著的进展。然而，这些大模型仍然面临着许多挑战，如计算资源、模型效率、数据质量等。为了推动AIGC技术的进一步发展，我们需要深入了解其背景、核心概念和算法原理，并探讨未来的发展趋势和挑战。在本文中，我们将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见
