该公司目前持有多项关于区块链技术和域名的已授权专利。 Unstoppable Domains 已提交一项关于利用区块链资产进行链下域名记录解析的专利申请。 该专利申请概述了利用对区块链资产的控制权来修改传统域名（如

将生成性人工智能工具如ChatGPT引入学术环境，极大地增强了人们对学术不端行为的担忧。自2022年末ChatGPT推出以来，基于AI的工具在教育领域迅速普及。一项2023年1月的调查显示，近90%的大学生已经在作业中使用过ChatGPT，显示出学生中对AI的广泛采用。这种对AI的迅速接受给教育者带来了重大挑战。教师和学校必须面对一项艰难的任务——区分学生的真实作品与由AI生成的内容。因此，教育者不仅要传授知识，还要承担起检测AI的责任，以维护学术诚信。这一变化引发了人们对诚实学术实践可能衰退的担忧日益增加。 AI工具的普及引发了对在教育中合理使用此类技术的不同观点。有些机构担心AI可能助长作弊行为，打乱传统的学习方式；而另一些则认可其潜在优势。像ChatGPT这样的工具可以帮助学生提升写作能力、头脑风暴、加快研究进程。 面对这些不同的看法，学校和大学在如何将AI融入教育体系方面束手无策。一个尚未解决的核心问题是，在AI可能极大影响学术成果的时代，如何公平、准确地评估学生的学习和掌握情况。评估方式需要改进，以真正反映学生的理解和技能，同时也要认可AI作为教育辅助工具不断发展的作用。 更广泛地说，AI在学术领域的崛起呼吁重新审视教育政策和实践。各机构应考虑制定明确的AI使用准则，将AI素养纳入课程体系，并营造支持道德和负责任使用技术的环境。这一策略旨在在利用AI的优势与维护学术诚信原则之间取得平衡。 关于AI在教育中的角色的讨论仍在持续，突显了需加强研究、推动教育者、政策制定者、学生以及技术开发者之间的持续对话。达成关于最佳实践的共识，将对塑造在日益由AI增强的未来教育格局中起到关键作用。

巴基斯坦总理谢尔巴兹·谢里夫任命比拉尔·宾·萨基布为他的区块链和加密货币特别助理。萨基布是巴基斯坦加密货币理事会的首席执行官。 根据1973年《商业规则》第4(6)条的规定，此任命立即生效。根据5月26日发布的一份由本地英语新闻媒体《巴基斯坦观察家》报道，萨基布已获得部长级身份，但其职位不带薪酬或官方福利。 此举与政府一系列推动巴基斯坦在数字资产领域发展的努力相一致。就在前一天，巴基斯坦将2000兆瓦的剩余电力专门用于比特币矿业和人工智能中心。 在5月中旬，财政部批准成立一个专门机构，以监管该国基于区块链的金融基础设施。巴基斯坦数字资产管理局（PDAA）将作为监管机构，负责发照、交易所、托管机构、钱包、平台化的代币、稳定币和去中心化金融（DeFi）应用的监管。 相关：巴基斯坦寻求加密货币法律框架以吸引外资 萨基布被任命为特别区块链助理 比拉尔·宾·萨基布是伦敦政治经济学院的毕业生，拥有由查尔斯三世授予的“大英帝国勋章”荣誉称号。他领导巴基斯坦加密货币理事会，并任命前币安CEO赵长鹏（CZ）为顾问。萨基布还入选《福布斯》的“30岁以下30人”榜单。 作为总理特别助理，萨基布的职责包括起草符合金融行动特别工作组（FATF）要求的加密货币法规，推动政府支持的比特币矿业项目，以及管理区块链在治理、土地登记和金融等领域的整合。巴基斯坦观察家证实，他将不领取任何薪水、福利或官方特权。 相关：巴基斯坦推动加密货币和央行数字货币作为法定货币的监管 巴基斯坦的加密货币投资 巴基斯坦在加密货币行业取得了显著进展。4月底，由特朗普支持的世界自由金融公司与巴基斯坦加密货币理事会签署了一份意向书，旨在加快其在全球增长最快市场之一的加密货币普及。 近日，巴基斯坦监管机构提出了一个专注于遵守FATF指南的数字资产监管框架。巴基斯坦联邦调查局（FIA）局长苏梅拉·阿扎姆表示，该框架代表了“巴基斯坦看待数字金融方式的范式转变”。阿扎姆在4月表示，“该政策提案旨在在技术进步与国家安全需求之间取得历史性平衡。”

自2022年11月底推出ChatGPT以来，英伟达（Nvidia，NVDA）的股价表现优于标准普尔500指数（^GSPC）中的所有股票。 自ChatGPT引入人工智能大众化以来，这家芯片制造商的股价飙升了近700%，远远超过同期标准普尔500指数大约45%的涨幅。在此期间，标准普尔500指数中涨幅第二的公司是Vistra Corp（VST），涨幅约为540%。 英伟达已成为运行人工智能系统所必需芯片的领先供应商。处于人工智能军备竞赛的核心位置，英伟达已成为近期股市反弹的基石，其销售和利润在近年来迅速增长。 在英伟达即将于5月28日公布季度财报之前，我们分析了几张令人瞩目的走势图，展示了该公司如何成为最受关注的股票之一。 最清晰的标志之一是英伟达的市值与其他竞争对手相比的领先地位。当ChatGPT推出时，英伟达的市值刚刚超过4000亿美元。如今已超过3

总理谢里夫·谢尔巴兹周一扩大了其内阁规模，增至55名成员，任命比拉尔· bin·萨基布为区块链与加密货币特别助理，并授予他国务部长资格。此前，萨基布被任命为巴基斯坦加密货币理事会（PCC）财长的首席顾问，兼任CEO。 据新闻稿介绍，萨基布将专注于制定一套全面的、符合 FATF 标准的数字资产监管框架，推动比特币挖矿项目，以及管理区块链在治理、金融和土地记录中的整合。这一举措恰逢联邦政府宣布为支持比特币挖矿和人工智能（AI）数据中心的国家计划的第一阶段提供2000兆瓦（MW）电力的消息。 为配合这些努力，财政部公布了一项广泛策略，旨在监管数字资产并推动巴基斯坦虚拟资产经济的发展。核心措施之一是成立巴基斯坦数字资产管理局（PDAA），由财政部表示，该局将监管基于区块链的金融基础设施。PDAA 的目标包括监管巴基斯坦庞大的非正式加密货币市场（价值约3000亿美元）、促成国家资产和政府债务的代币化、为本地和国际投资者提供法律明确性，以及通过受监管的比特币挖矿实现剩余电力的变现。它还计划推动创新、促进经济包容性，并赋能青年和创业公司，打造区块链解决方案。 与此同时，巴基斯坦加密货币理事会仍在积极参与制定加密政策，推动创新，赋能青年，并在国际舞台上涉足加密与区块链事务。巴基斯坦拥有超过5000万加密用户，年交易额超过3000亿美元，连续位列全球加密采用率前五名国家之一。人口达2

每天都有因用错药物或用药剂量不正确而导致的人死亡。 现在，华盛顿大学（UW）的研究人员正在探索解决这一问题的方案，部分通过采用人工智能（AI），NBC新闻于星期天（5月25日）报道。 麻醉与疼痛医学助理教授Kelly Michaelsen博士与该新闻机构分享说，在审查了关于麻醉医师药物错误发生频率的研究后，她开始考虑是否可以利用AI帮助发现这些错误。 她解释说：“我想，‘这似乎是AI能够轻松应对的事情’，”她说，“我们使用的药物中有99%由相同的10到20种药组成，所以我设想训练一个AI识别它们，作为第二双眼睛。” 她的研究集中在药瓶更换错误上，据报道，这类错误占所有用药错误的20%。这种错误发生在选择了错误的注射药瓶或给药时标签被贴错，从而导致患者接收了错误的药物。 Michaelsen告诉NBC，她相信这些错误可以通过使用“智能眼镜”来预防——将由AI驱动的可穿戴相机集成到手术期间所有工作人员佩戴的防护眼镜中。 她与华盛顿大学计算机系的同事合作，开发出一个能够扫描周围环境中的注射器和药瓶标签、读取并验证其准确性的系统。 报道称，Michaelsen的这项研究没有得到任何AI公司资金支持，但其设备在检测药瓶更换错误方面达到了99

随着人工智能和区块链的融合，OpenLedger作为这个交汇点上的先锋项目应运而生，旨在去中心化模型训练、奖励数据归属，并促进代理经济的发展。该平台展望一个透明、由社区共同拥有的人工智能未来。 在与核心贡献者Kamesh的采访中，我们探讨了OpenLedger的原则、创新以及发展路线图。 Kamesh介绍了他在人工智能/机器学习研发方面的背景，曾与沃尔玛、卡德布里等企业合作。他强调了行业面临的主要挑战：AI的黑箱特性、数据使用的不透明，以及数据贡献者的不公平报酬。OpenLedger通过确保追溯性和公平奖励来应对这些问题。 作为“为AI打造的区块链”，OpenLedger弥补了关键空白；集中式公司利用未经同意或补偿的用户数据训练AI从中获利。OpenLedger公开记录每一个训练步骤、数据源和模型更新，便于审查，这在金融咨询和医疗等敏感应用场景尤为重要。其归因证明机制（Proof of Attribution）揭示特定推理背后的数据来源，降低误讯风险。 OpenLedger的雄心勃勃的奖励系统，通过连接贡献者钱包的链上数据集和模型修改历史，跟踪并奖励贡献。每当网络操作使用某个贡献，该贡献者便会透明且公开地获得一部分费用。 在技术层面，OpenLedger提供了如Model Factory的工具，这是一个无需编码的平台，利用轻量级的LoRA适配器对语言模型进行经济高效的微调。OpenLoRA支持在推理过程中动态将这些适配器插入共享的基础模型，突破GPU瓶颈，支持可扩展且低成本的模型迭代，推动更广泛的AI开发参与。 归因证明（Proof of Attribution，POA）测量并在链上记录数据与推理结果之间的关系，确保贡献者获得公平的收入份额，且此信息可被所有人追溯。为应对模型分叉或代理使用等挑战，OpenLedger将模型集中托管，只提供API接口的外部访问。 目前，测试网已拥有超过400万个活跃节点，已有10多个项目基于该网络开发，其中包括一位前谷歌DeepMind研究员。继第二阶段（Epoch 2）圆满完成后，未来的里程碑包括代币生成事件（TGE）和主网启动，具体细节将陆续公布。 Kamesh建议开发者在进入去中心化AI领域时应注重简洁——产品应易于快速理解，优先考虑流畅高效的解决方案，而非追逐噱头。 记得点赞并分享这篇故事！