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最近更新时间2025-10-22 19:36:17(UTC+0)

Fine市场信息

价格表现(24小时)
24小时
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¥0.{6}5357
涨跌幅(24小时):
-0.67%
涨跌幅(7日):
-4.88%
涨跌幅(1年):
-65.89%
市值排名:
#7443
市值:
--
完全稀释市值:
--
24小时交易额:
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流通量:
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AI 分析
加密货币市场今日热点

2025年10月22日的加密货币市场正在应对复杂的局势,特别是高度的波动性、显著的宏观经济影响以及关键的监管发展。投资者情绪依然谨慎,主要数字资产面临价格波动,而特定的山寨币和行业则展现出独特的趋势。

市场概况与关键价格走势 今天,整个加密市场正经历一段动荡时期,主要受到中美贸易紧张局势的重新升温以及10月初观察到的190亿美元的重大”闪崩“影响。 [1, 2, 4, 10] 这导致大多数资产抹去了近期的涨幅。领先的加密货币比特币(BTC)当前交易价格约为108,000美元,较10月初的122,500美元的高位已回落。 [1, 2, 3] 分析师指出,比特币在维持关键阻力位(尤其是114,000美元附近)上正面临挑战。 [2, 14] 市场正密切关注即将发布的美国消费者价格指数(CPI)数据,该数据预计将显著影响美联储的利率决策以及整体市场方向。 [2, 5, 7, 16, 25] 以太坊(ETH)同样反映出更广泛市场的谨慎情绪,当前交易价格接近3,800美元,在过去24小时内下跌超过1.7%。 [1, 2, 3, 12] 全球加密市场的市值约为3.66万亿美元,过去24小时内略有下降。 [3]

比特币当前的挑战与机构活动 今天,比特币的市场动向由长期持有者(LTHs)的激进抛售所主导,这一趋势可能会被主要交易所的活动进一步放大。 [5] 此外,还有关于资本轮换的猜测,投资者可能正在出售直接的比特币持有量,以重新投资于比特币ETF,期待进一步的监管明晰或产品推出。 [5] 尽管面临价格压力,比特币ETF最近录得2.66亿美元的资金流入,表明一些机构玩家仍在持续累积。 [3] 相反,一位显著的加密巨鲸据报道已经在比特币上加深了价值约为2.27亿美元的空头仓位,显示出一些大型投资者的看跌立场。 [1]

以太坊的发展与机构流入 以太坊正处于关键阶段,其价格动态受到市场情绪和网络重大进展的双重影响。该网络的‘Fusaka’升级正朝着12月主网部署的目标前进,旨在通过优化气体限额和为并行执行铺平道路,提升效率和安全性。 [12] 这一技术演变是其长期前景的关键因素。在机构方面,贝莱德客户最近购买了价值4,191万美元的以太坊,突显出机构信心的增长以及对该资产需求的增加,特别是在对现货以太坊ETF和代币化现实资产的兴趣日益上升的背景下。 [15] 然而,以太坊基金会向一个历史上用于出售的钱包转账6.54亿美元的ETH,引发了社区关于资源分配和透明度的讨论。 [23] ETH上海2025峰会今天也圆满结束,讨论集中在以太坊的可扩展性、用户体验以及与人工智能的整合上,强调其在未来去中心化应用中的关键作用。 [21, 28]

山寨币表现与行业趋势 尽管主流加密货币面临挑战,但山寨币市场呈现出混合的态势。包括Starknet(STRK)和Mantle(MNT)在内的Layer-2领域今天经历了显著损失。 [1] 在对Solana生态系统的重要发展中,香港批准了亚洲首个Solana(SOL)现货ETF,由ChinaAMC发行,使Solana成为继比特币和以太坊之后,在该地区获得此地位的第三种加密货币。 [1] 此项批准强调了香港成为数字资产投资产品的合规中心的雄心。MemeCore(M)成为今天的最大赢家,录得接近12%的涨幅。 [3] 瑞波币(XRP)面临挑战,链上活动减弱及技术阻力水平给投资者带来了担忧。 [17] 相反,Mutuum Finance(MUTM)的预售正在加速,吸引了大量投资者的兴趣。 [17] 此外,Flare正建立自己成为XRP的领先EVM DeFi生态系统,FAssets的推出推动了XRPFi的增长。 [32] 总体来看,一些指标暗示资本开始从比特币转移,因此山寨币可能会有迅速的上涨。 [20]

去中心化金融(DeFi)创新与监管讨论 去中心化金融不断创新,批量阈值加密(BTE)作为应对最大可提取价值(MEV)攻击的重要发展而出现,旨在增强交易的公平性和隐私性。 [8] 然而,DeFi行业在监管方面也正处于关键阶段。2025年美国参议院即将举行的讨论将涉及至关重要的DeFi监管,关于可能造成的严格客户尽职调查(KYC)要求对该行业基础原则的可达性和开放性的影响引发了关注。 [9] 金融稳定委员会(FSB)还强调了在全球加密和稳定币建议实施中的重大缺口和不一致性,表明全球需要更协调的监管努力。 [24]

宏观经济逆风与地缘政治影响 全球宏观经济环境继续对加密市场施加相当大的压力。不断升级的中美贸易紧张局势,包括关税威胁的重新出现,是市场不确定性和风险厌恶的主要驱动因素。 [1, 2, 10, 22, 30] 本周美国CPI数据发布的预期是另一个关键因素,因为这将影响美联储的货币政策,可能的利率决定将影响像加密货币这样的风险资产的吸引力。 [2, 5, 7, 16, 25] 数字资产与传统金融市场之间的相关性增加,意味着全球经济变动和地缘政治发展正越来越多地决定加密市场趋势。 [7, 10, 16]

总之,2025年10月22日的加密市场正处于动荡之中。虽然像比特币和以太坊这样的主要资产正在应对显著的价格压力和宏观经济的不确定性,但创新的空间和机构采纳也在不断塑造行业的发展。监管进展、技术升级与全球经济因素的相互作用,可能将决定未来几周市场的走向。

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Fine价格预测

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在决定买入还是卖出 FINE 时,您必须首先考虑自己的交易策略。长期交易者和短期交易者的交易活动也会有所不同。Bitget FINE 技术分析 可以为您提供交易参考。
根据 FINE 4小时技术分析,交易信号为 强力卖出
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Bitget 观点

雨中狂睡Sleeping in the Rain
雨中狂睡Sleeping in the Rain
2025/07/17 19:34
fine,不给明确的预期,价格就回去。
區塊先生 ⚠️ (rock #58)
區塊先生 ⚠️ (rock #58)
2025/06/04 10:20
🔥幾個經典「反指標」案例: 1.Bear Stearns(2008)  他曾在節目中高喊:「Bear Stearns is fine! Don’t be silly! Don’t move your money from Bear!」  📉 結果一週後,Bear Stearns 倒了。 2.Silicon Valley Bank(2023)  Cramer 稱 SVB 是「長期值得持有的股票」。  📉 幾天後 SVB 爆雷,是美國史上第二大銀行倒閉案。 3.Meta(FB)和 Netflix(2021-2022)  他在股價高點時強力推薦,結果幾個月內股價腰斬。  📉 投資人血流成河。 4.Coinbase(2022)  他在 Coinbase 上市初期喊買,當時股價超過 $300。  📉 之後跌到 $30 多。 5.FTX(2022)  他曾誇讚 SBF 是「下一位 JP Morgan」,結果幾週後 FTX 爆雷。
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BANK-5.93%
鉴叔
鉴叔
2025/02/19 06:00
DeepSeek 最近接连推出并开源了 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 ,在海内外引起了不小的反响。其依靠出色的模型质量和极低的训练成本,引起了广泛的关注,并间接带动了英伟达市值的暴跌。 其中 DeepSeek V3 可以说是目前最强大的开源基础模型,并达到了与领先的闭源模型(包括 GPT-4 和 Claude-3.5-Sonnet)相当的性能。其在知识、数学、代码等领域的表现尤为优秀: 在 MMLU、MMLU-Pro 和 GPQA 等教育基准测试中,DeepSeek-V3 的表现优于所有其他开源模型 在所有非长链推理的开源和闭源模型中,DeepSeek-V3 在数学相关基准测试中取得了最先进的性能 在代码相关任务中,DeepSeek-V3 在 LiveCodeBench 等代码竞赛基准测试中成为表现最佳的模型 值得注意的是,DeepSeek V3的训练成本约为558万美元,远低于OpenAI GPT-4的训练成本。这一突破性成果证明了通过优化算法架构、训练框架和流水线设计,可以在保证模型性能的前提下,大幅降低训练成本。 而 DeepSeek R1 则进一步指明了一个摆脱有监督微调依赖,纯粹依靠强化学习,实现 AI 推理能力优化并自我成长的探索发展方向。在多个基准测试中,DeepSeek R1展现出卓越的推理能力,尤其在数学、代码和自然语言推理等任务上,与OpenAI的o1模型相媲美。 在LLM大模型普遍陷入算力和数据内卷当前局势下,DeepSeek 从算法和训练框架层面实现了创新突破并开源,无疑是人工智能领域的又一个重要转折点。 🌟【模型浅析】 常规大语言模型(LLM)的训练过程通常有三个阶段:预训练(Pretraining)、有监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)、以及强化学习反馈优化(Reinforcement Learning Feedback, RLF,常见的是 Human-based),每个阶段都有不同的目标和方法。 而 DeepSeek 不仅是在每个阶段内部实现了大量优化,还颠覆了整个训练流程,为大模型发展指出了一些新的路线。 🌟【DeepSeek V3】 DeepSeek V3 基于 14.8T 数据进行预训练,涉及 6710 亿参数,其中激活参数 370 亿,模型性能与 GPT 4o- 0513 不相上下。 但由于其算法架构和训练框架等方面的设计,与 GPT 相比,及大幅度削减了训练成本。完整训练消耗 278.8w 个GPU小时,仅消耗约 557.6w 美元。 与 DeepSeek V2 一样,DeepSeek V3 在预训练阶段,依旧专注于 MoE(混合专家系统) + MLA(多维长程注意力) 架构: 🔸DeepSeekMoE 是一种混合专家(MoE)模型架构,旨在通过激活部分专家来提高训练效率。与传统 MoE 模型不同,DeepSeekMoE 使用更细粒度的专家,并将部分专家隔离为共享专家。 通过动态路由机制,模型能够根据输入的特征选择合适的专家进行处理,从而提高了模型的表达能力和训练效率。 🔸MLA 通过低秩近似方法,将注意力键(Key)和值(Value)进行压缩,减少了推理过程中的内存占用和计算量,从而提高了推理效率。 这种方法有效降低了模型的内存需求,使其在推理时更加高效。 除此之外,在 DeepSeek V3 中还新增了两项核心技术: 🔸无辅助损失的负载均衡策略 传统 MoE 系统需要额外训练"平衡器"来防止某些专家模块过载(类似交通调度员),但这会影响模型性能。而为了避免传统负载均衡策略对模型性能的负面影响,DeepSeek V3 设计了无辅助损失的负载均衡策略。 该策略通过动态调整专家的偏置项,确保每个专家的负载均衡,避免了辅助损失对模型性能的干扰。这种方法有效地提升了模型的训练效果和性能,就像给高速公路装上自动分流系统,既保证车流畅通又不增设收费站。 🔸多 Token 预测训练 传统模型像逐字填空,每次只预测下一个词。DeepSeek V3 设计了多 Token 预测训练的方式,即在训练过程中同时预测多个未来的 Token。这种方法能够提高模型在评估基准上的整体性能,增强了模型的预测能力和泛化能力。 为提升训练效率,DeepSeek 还设计了下述框架和流程: 🔸FP8 混合精度训练 为了实现更高效的模型训练,DeepSeek V3 引入了 FP8 混合精度训练框架,并首次在超大规模模型训练上验证了其可行性。 FP8 是一种使用 8 位浮点数表示的数值格式,相比传统的 32 位浮点数,精度有所降低,但占用空间更小,计算速度更快。能够显著提升了训练速度并减少了 GPU 内存的使用。 🔸DualPipe 流水线算法 DualPipe 算法是一种高效的流水线并行策略,旨在减少训练过程中的通信延迟和内存占用。通过算法、框架和硬件的协同设计,克服了跨节点 MoE 训练中的通信瓶颈,实现了近乎完全的计算-通信重叠。显著提高了训练效率并降低了训练成本,使得能够在不增加额外开销的情况下进一步扩大模型规模。 而基于预训练出来的基础模型,通过有监督微调(SFT)和强化学习(RL)使其与人类偏好对齐。并基于 DeepSeek-R1 系列模型对 DeepSeek V3 模型进行蒸馏提炼以进一步增强了推理能力。在蒸馏部分,DeepSeek 引入了一种创新的方法,能够将推理能力从长链思维 (CoT) 模型(特别是来自 DeepSeek R1 系列模型之一)提炼到标准大语言模型中(特别是 DeepSeek-V3)。 🌟【DeepSeek R1 Zero 和 强化学习策略】 DeepSeek-R1 是一种先进的推理模型,指明了不依赖SFT数据仅通过纯强化学习来让 LLM 自主发展推理能力的可行性。 DeepSeek R1 Zero 的目标是探索不依赖SFT数据仅通过纯强化学习来让 LLM 自主发展推理能力的可行性。 它利用了准确率奖励和格式奖励来鼓励模型进行有效的推理,并且避免了过程奖励(PRM)或结果奖励(ORM)。这不仅减少了训练数据的依赖,还开辟了不依赖SFT的推理训练的新路径。 这种纯 RL 训练方式让 R1 自己学会了 Longer-chain reasoning(长链推理)和 Reflection(反思),这是一种“自我进化”能力,被认为是大语言模型学会自我反思、可以自我纠错的 “aha moment(顿悟)”。 其下是 DeepSeek 在推理过程中产生 ”顿悟“ 的实例: 🌟【DeepSeek R1 和小模型蒸馏】 尽管 DeepSeek R1 Zero 在推理能力上表现出了不俗的性能,但是在语言表达和结果可读性上存在较大的不稳定性。 为了解决这部分问题,并进一步优化性能,DeepSeek-R1 使用了冷启动 + 多阶段训练的方式: 🔸阶段1⃣:使用少量高质量的 CoT 数据进行冷启动,预热模型。 🔸阶段2⃣:进行面向推理的强化学习,提升模型在推理任务上的性能。 🔸阶段3⃣:使用拒绝采样和监督微调,进一步提升模型的综合能力。 🔸阶段4⃣:再次进行强化学习,对推理数据和一般数据采用不同的奖励规则,使模型在所有场景下都表现良好 其中第一阶段使用冷启动数据的主要目的是为了解决 DeepSeek-R1-Zero 在训练早期出现的训练不稳定问题。 相比于直接在基础模型上进行 RL,使用少量的 SFT 数据进行冷启动,可以让模型更快地进入稳定训练阶段: 🔸可读性:冷启动数据使用更易于理解的格式,输出内容更适合人类阅读,避免了 DeepSeek-R1-Zero 输出的语言混合、格式混乱等问题。 🔸潜在性能:通过精心设计冷启动数据的模式,可以引导模型产生更好的推理能力。 🔸稳定训练:使用 SFT 数据作为起始点,可以避免 RL 训练早期阶段的不稳定问题。 另外,R1 在强化学习中加入了组相对策略优化算法(Group Relative Policy Optimization,GRPO),从效果上来说,它能够优化策略、提高样本效率和增强算法稳定性等。 而采用第三阶段产生的样本数据,可以对其他 LLM 小模型进行进行蒸馏,使其具备更强的逻辑推理能力,掌握更高阶的推理策略。下面是蒸馏出来的 6 个小模型以及相应的性能对比。 基于 DeepSeek R1 蒸馏出的小模型,都具备不错的性能。其中,Distill-Qwen-7B 模型在 AIME 2024 上达 55.5%,超越 32B 规模的 QwQ-Preview。而 Qwen-32B 和 Llama-70B 模型在除了 CodeForeces 以外的任务上都超过 o1-mini 。 未来DeepSeek还会发展到什么程度?叔拭目以待。
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2025/01/05 12:00
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FINE/CNY 价格计算器

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FINE资料

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Fine 现价多少?

Fine 的实时价格为 ¥0(FINE/CNY),当前市值为 ¥0 CNY。由于加密货币市场全天候无间断交易,Fine 的价格经常波动。您可以在 Bitget 上查看 Fine 的市场价格及其历史数据。

Fine 的24小时成交量是多少?

过去24小时,Fine 的成交量是 ¥0.00。

Fine 的最高价是多少?

Fine 的最高价是 ¥0.{6}5357。这个最高价是指 Fine 上市以来的最高价格。

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