This Is Fine 价格

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This Is Fine市场信息

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24小时
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24小时交易额:
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AI 分析
加密货币市场今日热点

2025年9月19日,加密货币市场正因价格走势、监管框架、机构采用和生态系统增长的重大进展而热闹非凡。比特币持续其强劲的看涨势头,而以太坊则制定了雄心勃勃的扩展计划。监管透明度正成为主要催化剂,吸引了前所未有的机构兴趣,并重新塑造去中心化金融和数字资产的未来。

市场表现:比特币飙升,以太坊获得关注

比特币(BTC)正展现出强劲的看涨情绪,今日交易价格在117,059.98美元到117,460美元之间(2025年9月19日)[10, 19]。分析师预计进一步上升,有人预测比特币在今天结束时将达到142,085美元,并有可能在2025年12月达到155,758美元[10]。这一上涨趋势得到了技术指标的支持,同时恐惧与贪婪指数信号显示市场贪婪[10]。在过去六个月里,加密货币已经实现了惊人的36%的增长[33]。推动这一上涨的原因是最近监管环境的变化和美联储的降息,这为市场注入了流动性[4, 6]。

以太坊(ETH),作为去中心化应用的支柱,也表现强劲,接近4,616美元的关键阻力位[35]。在过去六个月中,以太坊上涨超过130%,分析师预测如果当前势头得以维持,接下来两到三周可能会升至5,200美元到5,250美元[33, 35]。这种增长主要得益于基于以太坊的去中心化金融(DeFi)和非同质化代币(NFT)市场的应用日益被采纳[33]。与此同时,山寨币吸引了越来越多的投资者流动,预计在2025年将迎来‘山寨币季’,受到有利的货币政策和山寨币交易所交易基金(ETF)的潜在监管突破的推动[6]。然而,市场参与者也在关注计划于九月进行的大量代币解锁,这可能会给小市值加密货币带来卖压[4]。

不断演变的监管环境:全球推动透明化

监管发展在加密货币讨论中处于前沿地位,促进了更大的信心并为主流采用铺平了道路。在美国,特朗普政府于2025年7月签署的‘天才法案’为稳定币监管提供了迫切需要的透明度[20]。证券交易委员会(SEC)也简化了现货加密货币ETF的审批流程,使得纽约证券交易所、纳斯达克和Cboe等主要交易所可以使用通用标准进行上市[4]。此外,SEC正在积极考虑新的规则来规范加密资产的交易、保管和发行,包括潜在的豁免和安全港,以澄清监管框架[3]。在立法方面,美国众议院正考虑一项提案,以追溯性地禁止中央银行数字货币(CBDC),作为更广泛的加密市场结构立法的一部分[2]。同时,2025年数字资产市场透明法案正在推进,旨在促进DeFi行业的创新,同时保护消费者和金融稳定[12]。

在大西洋彼岸,英国金融行为监管局(FCA)已发布25/25号咨询文件,寻求就其手册如何适用于受监管的加密资产活动征求反馈[7]。FCA的目标是将加密公司与传统金融服务的严格标准对齐,提高消费者保护并打击金融犯罪[7]。虽然FCA也在考虑豁免某些传统规则以促进竞争,但这与计划实施更严格的操作风险管理相伴随[4]。在欧盟,市场中的加密资产监管(MiCA)持续发展,尽管法国对此表示担忧,指出可能限制获得MiCA许可的加密公司在当地的运营,因担心其他欧盟国家合规标准的宽松[2]。尽管这些地区差异明确,但在加密规则中的跨大西洋趋同趋势明显,展示了美国的天才法案与MiCA之间的相似之处[20]。在亚洲,印度选择采取谨慎立场,因担心金融稳定和资本流动而推迟新的加密法规[2]。这种全球性追求监管透明度被广泛视为加密市场成熟和机构参与增加的关键因素[6, 8, 9, 12, 14, 20, 22]。

机构资本涌入与DeFi演变

加密市场正经历前所未有的机构资本涌入,标志着从投机交易向战略性资产配置的重要转变。令人震惊的是,83%的机构投资者计划在今年增加对加密货币的投资,76%打算在2026年前投资于代币化资产[22]。美国现货比特币ETF的批准成为了一个重大催化剂,像黑石的IBIT仅管理的资产就高达510亿美元[6, 14, 24]。Grayscale的GDLC是美国首个多资产加密ETF,于2025年7月获得SEC批准,进一步为机构投资组合合法化数字资产[9]。北美特别突出,已成为机构加密采用的强大动力,占所有交易活动的26%[14]。

去中心化金融(DeFi)正在快速演变以适应这种机构兴趣。到2025年9月,DeFi协议中的总锁定价值(TVL)已经反弹至1700亿美元,这一恢复由增强的结构韧性和在过去市场事件后重新调整风险所推动[11]。DeFi 2.0强调改善合规性、可扩展性与传统金融的深度整合,使其更适合机构参与者[8]。现实资产(RWA)代币化被识别为一个强劲的增长领域,能够无缝连接传统资产如房地产和股票与区块链技术[8, 11]。如DeFi Technologies的子公司Valour在伦敦证券交易所推出全球首个实物支撑比特币质押ETP,提供1.4%年质押收益的创新,强调了机构加密产品日益复杂化[16]。

NFT市场趋势与生态发展

尽管非同质化代币(NFT)市场在9月初经历了放缓,周销售额降至9195万美元——自6月中旬以来的最低水平——在强劲的夏季表现后,长期前景依然正面[1, 21]。独特买家从7月到9月初几乎减少了59%,这表明即时买家活动正在冷却[1]。然而,2025年NFT市场的复苏越来越依赖以实用性为主的项目,包括来自像Pudgy Penguins和无聊猿游艇俱乐部(BAYC)等知名品牌的项目,这些品牌正在整合专有区块链和原生代币以增强生态系统价值[15]。人工智能(AI)NFT也在获得关注,准备为市场注入新的动能[29]。预测显示,NFT市场将显著增长,预计到2025年将达到610亿美元,到2029年将达到惊人的2470亿美元[30]。这表明市场正在向一个更加稳定、以实用性为驱动的市场转变,并融入主流技术和金融[30]。

在其他重要的生态新闻中,Faraday Future(FFAI)今天于9月19日举行‘919未来主义者日’,以公布其‘C10加密倡议’和更广泛的‘加密飞轮商业计划’的最新动态,包括成立一家专注于加密事业的独立公司[23, 32]。Binance Wallet今天还与RIVER通过Aspecta推出了独家BuildKey代币生成事件(TGE)[25]。此外,Hemi(HEMI)将被列在Gate.io上,扩展其交易受众的可达性[17]。Purpose Investments今天发布了有关其加密基金拟议更改的文件,包括为其以太坊ETF引入质押以及为其比特币和以太坊收益ETF允许杠杆[31]。以太坊社区仍然活跃,Vitalik Buterin在日本开发者大会上展示了以太坊的发展路线图,强调扩展性、互操作性和安全性[26]。2025年9月对于全球的以太坊活动尤其活跃,举办了众多黑客马拉松和会议,汇聚开发者和爱好者[28]。

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This Is Fine价格预测

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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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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
$TETSUO is developing AI agents with fine-tuned local models for enhanced interaction via Discord and Telegram bots. The team focuses on tech development, hackathon participation, and integrating advanced tech like NVIDIA Audio2Face-3D for realistic agent avatars, emphasizing community engagement and tech innovation. 🚀🚀TETSUO 24h内上涨+2.95%,现价$0.0176, 用GMGN更快发现,更快买卖!#TETSUO #GMGN
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FINE/CNY 价格计算器

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CNY
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