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最新の暗号資産の動向を、当社の専門家の詳細なレポートで常に把握しましょう。


世界債券市場の低迷が激化、原油価格の高騰でスタグフレーション懸念が高まる
101 finance·2026/03/09 09:01
TD Bank クオリティファクター戦略が、安定した金利による収益の安定性向上を背景に機関投資家からの買い推奨を受ける
101 finance·2026/03/09 08:54
米ドル/円は「介入」ゾーンに戻る、米国・イラン紛争の継続が米ドルを引き続き下支え
101 finance·2026/03/09 08:45
ゴールドマンは天候フォードの目標株価を107ドルに引き上げ、安定したエネルギー市場の中で優れたパフォーマンスを理由に挙げた
101 finance·2026/03/09 08:32
Oracle第3四半期決算プレビュー:業績の押し上げは限定的、長期的なAIリターンで株価上昇へ!
Bitget·2026/03/09 08:28

原油を売る時か?バンク・オブ・アメリカのハートネット:トランプ氏が中間選挙に勝つためには、米国とイランの戦争が3月に「エスカレート解除」される必要がある
华尔街见闻·2026/03/09 08:24
本日の外国為替市場:中東の緊張激化により原油価格が急騰し、米ドルが強化
101 finance·2026/03/09 08:21

バークレイズが影の銀行業務で痛手を被った理由
101 finance·2026/03/09 08:16

Aave:31%の収益成長も価格は100ドルに向かって下落―解説
AMBCrypto·2026/03/09 08:11
EQTは英国の公益事業に照準を合わせ、自信を持ってYorkshire Waterの持分を取得
101 finance·2026/03/09 07:51
ニュース速報
13:09
GSRは5700万ドルを投じてAutonomousとArchitechを買収し、暗号資産運用プラットフォームの構築を目指すForesight Newsによると、暗号資産マーケットメイカーのGSRは、デジタル資産運用会社Autonomousと、同質化トークン発行およびカスタマイズされた流動性戦略コンサルティング会社Architechを5,700万ドルで買収し、プロジェクトの立ち上げから拡大までの全ライフサイクルをカバーする統合型キャピタルマーケットおよび資金管理プラットフォームを構築すると発表しました。買収完了後も、Autonomousは引き続き独立して運営され、トークン化組織の立ち上げおよび運営支援を提供します。ArchitechはGSRのデジタル資産コンサルティング事業の中核を担うことになります。このプラットフォームは、暗号プロジェクトのトレジャリー管理能力の強化にも重点を置き、流動性計画、キャッシュフロー予測、リスク管理、資産配分戦略を網羅し、暗号資金の受動的保有から持続可能な収益および多様な配分への転換を促進します。
13:06
カナダドルが弱含み、債券市場が回復し、原油が95ドルの節目に強く迫る⑴ カナダドルは火曜日に米ドルに対して下落し、市場の取引センチメントは慎重でした。米ドル/カナダドル(USD/CAD)は0.1%上昇し、1.3701で取引され、日中は1.3681から1.3709のレンジで推移しました。 ⑵ 債券市場では、カナダ10年国債利回りが2.7ベーシスポイント低下し3.407%となり、同期間の米国10年国債利回りも4.2043%まで下落しました。北米経済の見通しに対する市場 の期待はより保守的となり、安全資産への資金流入を促しました。 ⑶ コモディティ市場は好調で、市場の注目を集めました。米国WTI原油先物主力契約価格は火曜日に1.47ドル上昇し、1バレル94.97ドルで取引を終え、95ドルの節目に迫りました。原油価格の力強い動きはカナダドルを一定程度下支えしましたが、米ドルに対する弱含みの流れを覆すには至りませんでした。 ⑷ 現在、市場は今後のインフレデータおよび主要中央銀行の政策方針の違いに広く注目しています。コモディティ価格が上昇しているものの、為替レートの反応は比較的穏やかであり、重要なデータ発表前にトレーダーが慎重姿勢を維持していることを示しており、市場のボラティリティも依然としてコントロール可能な範囲にとどまっています。
13:03
TetherがQVACクロスプラットフォームBitNet LoRAフレームワークを発表:コンシューマーデバイスで10億パラメータのAIモデルのトレーニングをサポートOdailyによると、Tetherは公式発表で、QVAC FabricにおけるクロスプラットフォームBitNet LoRA微調整フレームワークをリリースし、Microsoft BitNet(1-bit LLM)のトレーニングと推論の最適化を実現したと発表しました。このフレームワークは計算能力とメモリ要件を大幅に削減し、10億パラメータ規模のモデルがノートパソコン、コンシューマー向けGPU、スマートフォン上でトレーニングおよび微調整を行うことを可能にします。 このソリューションは、BitNetモデルのモバイルGPU(Adreno、Mali、Apple Bionicを含む)上での微調整を初めて実現しました。テストによると、125Mパラメータモデルは約10分で微調整が完了し、1Bモデルは約1時間で完了、さらにスマートフォン上では13Bパラメータモデルまで拡張可能です。 さらに、このフレームワークはIntel、AMD、Apple Siliconなどの異種ハードウェアをサポートし、NVIDIA以外のデバイスでの1-bit LLM LoRA微調整も初めて実現しました。パフォーマンス面では、BitNetモデルはモバイルGPU上での推論速度がCPUと比べて2~11倍向上し、従来の16-bitモデルと比べて最大約77.8%のメモリ使用量削減を達成しています。 Tetherは、この技術がハイエンドな計算能力やクラウドインフラへの依存を打破し、AIトレーニングの分散化およびローカル化を促進し、フェデレーテッドラーニングなどの新しい応用シナリオの基盤を提供することが期待されると述べています。
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