PODCAST

Seventy3

任雨山

73播客，名字取材于Sheldon最喜欢的数字，内容由NotebookLM生成，每天跟随AI读AI业界论文。

technology

All Episodes

00:18:08

【第454期】面向盈利漏洞的智能合约模糊测试

Seventy3 ·

2025/12/27

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Smart Contract Fuzzing Towards Profitable VulnerabilitiesSummary数十亿美元通过智能合约进行交易，使得漏洞成为重大的金融风险。在安全攻防竞赛中，一个重要焦点是攻击者可以加以利用的高收益漏洞。模糊测试（Fuzzing）是识别此类漏洞的关键方法。然而，现有解决方案主要面临两方面的限制：其一，缺乏以收益为中心、能够加速漏洞发现的技术；其二，在最大化已发现漏洞的可获利性方面自动化程度不足，往往仍需依赖人工专家进行分析。为弥补这些不足，我们提出了 VERITE——一种以收益为中心的智能合约模糊测试框架，不仅能够有效检测高收益漏洞，还能够最大化漏洞利用所获得的收益。VERITE 具有三个关键特性：1）基于 DeFi

zh-cn

00:17:24

【第453期】虚拟智能体经济体的构建与治理

Seventy3 ·

2025/12/26

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Virtual Agent EconomiesSummary自主型 AI 智能体的快速采用正在催生一个新的经济层面，在这一层面中，智能体以超出人类直接监督能力的规模和速度进行交易与协作。我们提出“沙盒经济”（sandbox economy）这一框架，用以分析这一新兴系统，并从两个关键维度对其进行刻画：其起源（自发涌现型 vs. 有意设计型），以及其与既有人类经济之间的隔离程度（可渗透型 vs. 不可渗透型）。当前的发展轨迹表明，一个规模庞大且高度可渗透的 AI 智能体经济正在自发形成。这一趋势既为前所未有的大规模协调提供了机遇，也带来了显著挑战，包括系统性经济风险以及不平等的进一步加剧。本文讨论了若干可能的设计选择，这些选择有助于实现安全且可控的 AI 智能体市场。具体而言，我们考察了用于公平资源分配与偏好协调的拍卖机制、围绕实现集体目标而进行协调的 AI“使命经济”（mission

zh-cn

00:15:33

【第452期】OpenAI：语言模型产生幻觉的统计根源

Seventy3 ·

2025/12/25

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Why Language Models

zh-cn

00:18:46

【第451期】AI有了外置记忆体如何持续进化

Seventy3 ·

2025/12/24

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Memento: Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMsSummary该文本介绍了一种名为 Memento 的新型学习范式，它旨在实现自适应大型语言模型（LLM）代理的持续学习，而无需对底层 LLM 进行成本高昂的微调。 Memento 将代理形式化为记忆增强型马尔可夫决策过程（M-MDP），利用情节记忆（episodic memory）存储过往经验，并采用神经案例选择策略（neural case-selection policy）来指导行动。这种方法利用基于案例的推理（CBR），通过高效的内存读取和重写机制，在 Deep Research 等复杂任务中实现了低成本的在线强化学习，并在 GAIA 等基准测试中取得了顶尖性能。总体而言，Memento 提供了一个无需梯度更新即可持续高效地获取新技能的可扩展且高效的通用 LLM

zh-cn

00:19:32

【第450期】OPPO智能体链：用低成本造出超级AI

Seventy3 ·

2025/12/23

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models via Multi-Agent Distillation and Agentic RLSummary该文本摘录自一篇关于**“Chain-of-Agents” (CoA)** 的研究论文，这是一种新型的大型语言模型 (LLM) 推理范式，旨在将多智能体系统的复杂问题解决能力整合到一个模型中。作者提出了 Agent Foundation Models (AFMs)，通过多智能体知识蒸馏和智能体强化学习 (RL) 进行训练，使其能够模拟多步骤、多工具的协作式问题解决过程。实验结果显示，AFM

zh-cn

00:20:13

【第449期】代理网络时代：从信息搜索到AI行动工厂

Seventy3 ·

2025/12/22

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Agentic Web: Weaving the Next Web with AI AgentsSummary该来源文件全面概述了**“Agentic Web”（智能体网络）的兴起，这是一个由基于大型语言模型（LLMs）的自主软件智能体驱动的新一代互联网生态系统。文章将互联网的历史划分为PC网络、移动网络和智能体网络三个时代，阐述了智能体如何从被动内容检索转向主动的、多步骤的任务执行和协作**。作者提出了一个由智能、交互和经济组成的概念框架，详细分析了智能体如何实现长期规划、语义交互以及向**“智能体注意力经济”商业模式的转变。此外，该文件还讨论了Agentic Web在应用场景**（如智能体作为接口或用户代理）以及在安全性、治理和评估方面（特别是通过红队测试）面临的基础挑战。原文链接：https://arxiv.org/abs/2507.21206

zh-cn

00:16:20

【第448期】智能体性能过剩是成本陷阱

Seventy3 ·

2025/12/21

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Efficient Agents: Building Effective Agents While Reducing CostSummary该研究系统地分析了大型语言模型（LLM）驱动的智能体系统中存在的效率与性能的权衡问题，指出尽管LLM智能体的能力显著增强，但其不断攀升的成本严重威胁了其可扩展性和可及性。通过在GAIA基准上进行实证分析，研究人员评估了 LLM骨干模型选择、规划、工具使用和内存机制等核心组件对效率和性能的影响，并采用了 “通过成本”（cost-of-pass）这一指标来量化经济效益。基于这些发现，作者提出了 “高效智能体”（Efficient Agents）框架，该框架通过优化组件配置，在保持96.7%性能的同时，将运营成本降低了28.4%，为构建更具成本效益的高性能AI解决方案提供了实用见解。原文链接：https://arxiv.org/abs/2508.02694

zh-cn

00:14:40

【第447期】（Ledger）区块链供应链八成项目失败原因

Seventy3 ·

2025/12/20

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：A Framework for the Profitable Integration of Distributed Ledger Technologies in Enterprise NetworksSummary这份学术研究文章出自《LEDGER》期刊，聚焦于分布式账本技术 (DLT) 在企业网络，特别是供应链管理中的盈利能力集成框架。作者指出，尽管DLT项目展示了诸多潜力，但企业难以评估其对盈利的影响。文章采用扎根理论，结合系统文献回顾和对40位行业专家的访谈，构建了一个盈利能力评估模型，包括一个四维分类法和一个热图来刻画DLT解决方案的成熟度。研究最终提出了一系列定性和定量因素，并以收益和成本矩阵的形式呈现，旨在帮助从业者和研究人员系统地评估区块链解决方案的经济价值。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/395

zh-cn

00:13:38

【第446期】（Ledger）区块链如何解决跨境诉讼文书送达难题

Seventy3 ·

2025/12/19

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Blockchain for Democratic Justice: Innovating the Service of Judicial Documents to Uphold the Rule of

zh-cn

00:17:58

【第445期】（Ledger）机器学习揭示DeFi协议家族指纹比功能更重要

Seventy3 ·

2025/12/18

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Investigating Similarities Across Decentralized Finance (DeFi) ServicesSummary该来源是一篇题为“调查去中心化金融（DeFi）服务间的相似性”的邀稿研究文章，发表于《LEDGER》期刊。该研究的作者们探索了如何使用图表示学习（GRL）算法来分析去中心化金融协议提供的**“构建模块”（building

zh-cn

00:16:25

【第444期】（Ledger）区块链知识评估困境与两把新尺子

Seventy3 ·

2025/12/17

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Development of the Blockchain Technology Literacy Test (BTLT): A Scoping Review of Current LiteratureSummary这份来源资料是一篇题为“区块链技术素养测试 (BTLT) 的开发：当前文献的范围界定回顾”的综述文章，该文章发表在《Ledger》期刊上。作者指出，学术界在区块链技术素养方面存在显著空白，研究往往侧重于加密货币素养。为了解决这个问题，研究人员提出了区块链技术素养测试 (BTLT)，旨在评估对区块链核心技术和术语的理解。此外，他们还更新了加密货币素养测试

zh-cn

00:15:39

【第443期】（Ledger）比特币十年网络结构演变与价格泡沫之谜

Seventy3 ·

2025/12/16

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Exploring the Mesoscopic Structure of Bitcoin During its First Decade of LifeSummary这份研究文章探讨了比特币用户网络（BUN）在2011年至2018年间，即其诞生后的第一个十年的中观结构特性。作者们通过分析整个比特币交易历史的公开数据，构建了用户网络，并检查了其核心—边缘结构和蝴蝶结结构（bow-tieness）等拓扑性质。研究发现，BUN的结构组织波动似乎与比特币历史上的价格泡沫期相关联，这表明结构特征与价格变动之间存在相互作用。此外，文章还分析了亲疏性（assortativity）、中心性和小世界特性等指标，并提出了通过降低网络中“枢纽”的重要性来减轻价格崩溃风险的政策建议。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/335

zh-cn

00:17:49

【第442期】（Ledger）稳定币四象限矩阵与风险生存图鉴

Seventy3 ·

2025/12/15

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：The Four Types of Stablecoins: A Comparative AnalysisSummary该研究论文对稳定币进行了比较分析，提出了一种基于抵押品来源（外部或内部）和抵押品管理（集中式或分散式）的四种类型分类。作者利用基于代理的模拟来测试每种稳定币类型在不同条件下的稳定性，特别是针对需求冲击的反应。研究结果强调，集中管理和内部抵押品的稳定币（如 TerraUSD）最容易崩盘，而分散管理的稳定币（如 Dai 和 sUSD）尽管波动性较大，但更具弹性。最终，该分析得出结论，在稳定性、独立性和成本之间存在一个三难困境，并为投资者和监管机构提供了政策建议。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/326

zh-cn

00:20:09

【第441期】（Ledger）DeFi是模仿还是创新_借贷超额抵押的真相

Seventy3 ·

2025/12/14

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：How Do Decentralized Finance Protocols Compare to Traditional Financial Products? A Taxonomic ApproachSummary这篇评论文章介绍了去中心化金融（DeFi）协议的分类方法，并利用这种方法比较DeFi产品与传统金融机制。作者首先根据信息系统的方法论构建了一个包含八个维度的DeFi协议分类法，旨在为DeFi协议的分类和追踪其未来发展提供一个结构化工具。文章随后详细描述了DeFi协议在DeFi堆栈层、目的、价格机制、流动性存储和抵押品等方面的特性。最后，文章对比了DeFi和传统金融在交易所、借贷、衍生品、资产管理和保险等领域的异同，并讨论了DeFi中产生的创新产品及其风险和机遇。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/360

zh-cn

00:19:40

【第440期】（Ledger）二十一万美金保护五万仓位的市场中性策略

Seventy3 ·

2025/12/13

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Market Neutral Liquidity ProvisionSummary这份研究文章探讨了去中心化金融中集中流动性池的对冲策略，尤其关注如何实现市场中性的流动性供给。作者们从现有的流动性提供者损失指标（如“无常损失”）研究中转移焦点，推导出了一个利用期权和期货构建的对冲投资组合，旨在维持流动性提供者资产的美元价值恒定，从而通过赚取交易费而非投机收益。文章详细介绍了在Uniswap v3等集中流动性自动做市商（AMM）模型中，如何使用一系列看涨和看跌期权来复制流动性头寸的价值，从而实现“无模型”的对冲。最后，作者通过一个实证案例分析了这种对冲策略的实际限制和资本效率，指出所需的初始保证金很高，但对冲投资组合本身（特别是通过期货溢价）也能带来额外收益。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/389

zh-cn

00:13:31

【第439期】（Ledger）区块链：从“智慧城市”到“生存基石”——揭秘难民营与贫困社区的信任重建与经济激活

Seventy3 ·

2025/12/12

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Decentralization, Blockchains, and the Development of Smart Communities in Economically Challenging

zh-cn

00:15:46

【第438期】（Ledger）加密交易所数据审计：价值568亿美金的“未平仓合约”谎言与市场操纵内幕

Seventy3 ·

2025/12/11

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Reconciling Open Interest with Traded Volume in Perpetual SwapsSummary该研究文章题为**《调和永续掉期合约中的未平仓量与交易量》，对多家主要加密货币衍生品交易所的比特币永续掉期数据进行了分析。作者检验了未平仓合约总数（open interest）与交易量（traded volume）之间的关系**，发现许多交易所存在系统性的报告差异，即观察到的未平仓量变化无法完全用报告的交易量来解释。通过检查 2023 年两个不同时期的分笔数据，作者确定了ByBit 和 OKX

zh-cn

00:14:56

【第437期】（Ledger）NFT市场揭秘：AI与人谁更值钱？数据告诉你“谁在卖”比“如何创”更重要

Seventy3 ·

2025/12/10

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Dissecting the NFT Market: Implications of Creation Methods on Trading BehaviorSummary这篇学术研究考察了波动不定的NFT市场，侧重于创作方法——手绘或AI生成——如何影响交易行为。研究人员使用了来自OpenSea市场2023年的超过147万笔交易数据，并应用了随机森林模型进行预测和分类分析。分析结果显示，AI生成的NFT虽然通常具有更高的价格点，但手绘的NFT则表现出更高的销售频率。此外，影响销售预测和分类的最重要特征是合约所有者和NFT的价格。尽管市场具有固有的复杂性和不可预测性，但机器学习模型在基于交易特征对NFT创作方法进行分类时表现出极高的准确性。该研究最终为市场利益相关者提供了关于创作源头如何影响交易模式的有价值的数据驱动见解。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/377

zh-cn

00:22:04

【第436期】（Ledger）NFT市场乱象终结？消费者“平均行为”竟能提前四个月预测行情走向（内含巨鲸与滞后机...

Seventy3 ·

2025/12/09

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Granger-Causal Effects of Consumer Behavior on NFT SalesSummary这篇研究文章探讨了消费者行为指标是否能够预测波动性极高的NFT市场的方向性变化。作者利用公开市场数据创建了两个关键指标：买家活跃度指标 (BAM) 和买家估值指标 (BVM)。通过应用向量自回归模型 (VAR) 和格兰杰因果检验，研究证实 BAM 和 BVM 的变化能够显著且单向地预测每月 NFT 销售额的变化。具体来说，消费者指标的变化会提前四个月预示销售额的相应变动，为交易者和投资者提供了一种有价值的预测工具。该文还从理论上探讨了这种预测关系可能与被称为 NFT 巨鲸的高净值投资者所引发的市场趋势以及高价值资产的典型持有时间有关。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/312

zh-cn

00:30:55

【第435期】（Ledger）碳信用上链的未来：代币化、流动性与“异质性”困境的深度解析——基于剑桥大学研究报告

Seventy3 ·

2025/12/08

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。今天的主题是：Tokenized Carbon CreditsSummary这篇评论文章考察了区块链系统上代币化碳信用额的现状，并承认它们有潜力提高自愿碳市场中的透明度和核算效率。核心问题在于这些数字资产的异质性极高，其背后的方法论、代币标准和托管链差异巨大，严重阻碍了市场的互操作性和流动性。作者分析了包括Toucan和Nori在内的多个主要代币化项目，详细介绍了它们各自的实现方式以及为促进交易而创建可互换性层的努力。此外，该来源还概述了不断发展的可编程碳应用生态系统，包括碳支持的数字资产和气候主题的NFT项目。文章最终指出，在行业追求通过集中化实现高交易流动性的目标与维护不同优质碳信用的个体价值特征的必要性之间，存在着根本性的矛盾。原文链接：https://ledgerjournal.org/ojs/ledger/article/view/294

zh-cn

459 results

Seventy3

All Episodes

Similar Podcasts

Lead With AI

Tamara Nall

Linux in the Ham Shack

Black Sparrow Media

Data Engineering Podcast

Tobias Macey

Eye On A.I.

Craig S. Smith

Reflections

Livewire Labs