
在欧洲和美国,大约有1.62亿人认为自己是自由职业者,你是其中之一吗?通过Uber、Airbnb、Etsy所谓的零工经济在崛起,越来越多的个人工作者正在成为常态。他们属于一个被称为“微型企业”新业务类型,并且基本上构成了商业生态系统中一个新的层级。
虽然市场对这个群体的服务是有需求的(但缺乏权益,很少签订合同),但由于现有的财务系统,他们常常发现自己无法扩展业务。从本质上讲,他们缺乏正常收入的稳定性以符合信贷标准,他们只有很少的抵押物且收入波动,而且孤立无援。
更重要的是,即使对于那些经济上有偿付能力的人来说,合法验证业务的系统往往既繁琐成本又高,这给可能刚刚起步的微型企业带来了更大的负担。
但是,我们不可能忽视如今该市场中微支付的日益普及。
如果你不了解微支付的概念,这说的是任何不足10美元的在线交易,允许用户选择特定服务而不是订阅成本相当高的整个套餐。想想看,像Apple iTunes这样的服务,它允许用户购买一首歌,而不必购买整张专辑,这是微支付的典型例子。并非所有的自由职业都属于微支付的类别,但随着在线调查和Fiverr等网站的兴起(往往是以每小时5美元为单位的)成为常态,网络空间中这种小额支付要更大额的支付更加频繁。
与几乎所有在线交易系统一样,安全性和速度往往是需要解决的主要挑战。当前,微支付所依赖的底层基础设施肯定不是能防篡改的,但这正是需要区块链的地方。根据德勤关于微支付和区块链的报告显示,区块链可以为内容所有者“提供他们所提供内容的消费和使用次数的完全控制和可见性”。
可信第三方并非万无一失
现有的可信第三方解决方案并非万无一失。如果被黑客入侵,这个集中化的机构就可能会危及整个消费者网络上的敏感信息。区块链技术由于具有去中心化的特点,可以提供坚如磐石的保护,保护任何平台提供的服务免受任何外部威胁,使版权侵权和盗版成为遥远的记忆。
在速度方面,大多数消费者担心区块链在数字交易速度方面还无法与Visa或万事达卡相媲美。这是正常的,因为目前微支付系统的设计方式会增加可信集中化代理的负担。根据斯坦福大学的论文《微支付:一种可行的商业模式?》称,这可能导致系统的可扩展性问题。但是,如果通过使用区块链有办法既提高速度由改善可扩展新呢?
最近有一个与Consensys合作的ThunderCore项目,该项目通过使用加速器创建DDoS弹性节点网络完成一轮投票,可以在一秒钟内确认交易,从而实现每秒交易超过一千笔。
这是可能的,因为为了实现确认,网络需要“3/4”的大多数人以异步的方式,加快即时交易。这种方法提高了速度,能够最大限度减少网络拥塞的几率,从而将成本降至最低。
按分钟租赁?
随着交易速度和成本的最低化,出现了一种新的微支付业务模式,例如按文章付费,你只需要支付几美分就可以购买你想要阅读的文章,而不是大量订阅;或者以分钟为单位租赁自行车。
通过使用区块链,企业可以利用该技术的不变性来树立有效的身份和声誉。企业希望通过提供这种定制的方法,为生态系统中的所有利益相关者构建一套可信的身份信息,让Tokoin这样专注于微型企业的专业项目能够打造身份和树立声誉。
最重要的是,在一个商业生态系统中,数据扮演着揭示重要商机(例如市场潜力和产品分散等)。通过将这些数据放在区块链上并创建一个结构化、编译的数据记录作为有价值的资产,微型企业有机会使用非财务数据来最终获得一个体面的信用评分。
还有其他一些好处,例如允许企业将资产集中在去中心化的分类账上,满足所需的信贷要求,并通过集中购买从低利率中获益。通过这种方式,微型企业可以根据自己的具体情况定制融资方式。随着我们走向无现金社会,数字货币将继续在社会中发挥核心作用。问题是,你已经开始行动了吗?
好文章,需要你的鼓励
Adobe研究院与UCLA合作开发的Sparse-LaViDa技术通过创新的"稀疏表示"方法,成功将AI图像生成速度提升一倍。该技术巧妙地让AI只处理必要的图像区域,使用特殊"寄存器令牌"管理其余部分,在文本到图像生成、图像编辑和数学推理等任务中实现显著加速,同时完全保持了输出质量。
香港科技大学团队开发出A4-Agent智能系统,无需训练即可让AI理解物品的可操作性。该系统通过"想象-思考-定位"三步法模仿人类认知过程,在多个测试中超越了需要专门训练的传统方法。这项技术为智能机器人发展提供了新思路,使其能够像人类一样举一反三地处理未见过的新物品和任务。
韩国KAIST开发的Vector Prism系统通过多视角观察和统计推理,解决了AI无法理解SVG图形语义结构的难题。该系统能将用户的自然语言描述自动转换为精美的矢量动画,生成的动画文件比传统视频小54倍,在多项评估中超越顶级竞争对手,为数字创意产业带来重大突破。
华为诺亚方舟实验室提出VersatileFFN创新架构,通过模仿人类双重思维模式,设计了宽度和深度两条并行通道,在不增加参数的情况下显著提升大语言模型性能。该方法将单一神经网络分割为虚拟专家并支持循环计算,实现了参数重用和自适应计算分配,为解决AI模型内存成本高、部署难的问题提供了全新思路。