This is Fine (fine-erc.xyz) 价格

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AI 分析
加密货币市场今日热点

加密货币市场在2025年10月5日热闹非凡,标志着显著的价格波动、战略网络升级和关键监管进展的汇聚。整体市场情绪极为乐观,比特币引领着冲向新的历史高点,而可能的“山寨币季”也在地平线上。这一时期反映了一个日益成熟、与传统金融愈加融合的行业,受到机构兴趣和技术创新的推动。

比特币历史性飙升至新历史高点

比特币(BTC)占据了头条新闻,突破了先前的阻力水平,达到了令人印象深刻的新历史高点125,689美元,甚至在2025年10月5日触及125,708美元。[2, 26, 29, 30] 这一历史性的反弹主要归因于几个关键因素。值得注意的是,现货比特币交易所交易基金(ETF)流入资金显著增加,上周单独记录的机构流入资金超过32.4亿美元。[6] 来自传统金融机构的需求激增凸显了比特币作为合法资产类别的日益接受。[2, 29]

进一步支撑其价格,对美国联邦储备局可能降息的期望,加上一个对加密友好的政治管理,创造了一个有利的宏观经济环境。[2, 6, 30] 目前的美国政府停摆也被认为是一个因素,推动投资者转向像比特币这样的去中心化资产,以对冲传统市场的不确定性。[2] 链上数据揭示,比特币在集中交易所的余额已降至六年来的最低水平,表明长期持有和投资者减少卖压的强劲趋势。[22, 26] 流通供应的稀缺性,加上强劲的需求,继续助推比特币的上升轨迹,目前其市值已超过2.4万亿美元,超越亚马逊成为世界第七大最有价值资产。[30]

以太坊的Fusaka升级和生态系统增长

作为领先的智能合约平台,以太坊(ETH)也正在经历显著的开发和市场关注期。该网络即将进行其备受期待的“Fusaka”升级,测试计划在整个十月进行,主网上线目标定于12月初。[1, 8, 12, 25] 这一关键升级旨在通过扩展“blob”容量和实现更高效的概率抽样进行节点验证,以增强可扩展性并降低第二层解决方案的交易成本。[8, 25]

VanEck最近的报告指出,以太坊的总资产已达到1350亿美元,主要由大量机构质押推动。[8] 虽然质押提供奖励,但也为未质押ETH持有者带来了潜在的稀释风险,因为机构不断累积更多的以太币。[8, 25] 在反映战略财务管理的一项举措中,以太坊基金会宣布计划将1000个ETH转换为稳定币,利用去中心化金融协议。[12] 目前以约4500美元交易,以太坊的生态系统继续巩固其作为去中心化金融基础层的地位,分析师观察到其继续增长的强大潜力。[28, 31]

山寨币市场和ETF前景的崛起

十月在加密社区被称为“Uptober”,这一称号当之无愧,强烈的迹象表明即将迎来“山寨币季”。[19, 27] 市场分析师指出,比特币的主导地位发生了关键性转变,目前已降至59%以下,这表明资金正在转向其他加密货币。[27] 这一情绪进一步得到谷歌搜索山寨币数量显著增加及“山寨币季指数”上升至67的支持。[27]

本月山寨币的主要催化剂是美国证券交易委员会(SEC)面临16个加密ETF申请的截止日期。[17] 值得注意的是,许多这些申请超越了比特币和以太坊,瞄准了像Solana(SOL)、XRP和莱特币等突出的山寨币。[17] SEC最近批准的“通用上市标准”针对商品信托股份,可能简化这些山寨币特定ETF的批准流程,为更广泛的机构获取铺平道路。[17] 尤其是Solana吸引了相当可观的机构兴趣,其ETP流入超过5亿美元,CME期货达到了创纪录的21.6亿美元。[31] 其他山寨币如BNB、Cardano、Chainlink和Avalanche也受到投资者的高度关注,寻求潜在的增长机会。[5, 14, 20]

NFT市场向实用性的演变

非同质化代币(NFT)市场正在经历重大变化,逐渐从最初的投机狂热转向关注实际效用。[10, 21] 尽管一些报告表明整体交易量有所减缓,但NFT交易的数量持续上升,标志着更广泛的采用。[10] 市场正向关注实用性的NFT转变,尤其是在游戏、现实资产(RWA)代币化和与去中心化金融(DeFi)的整合方面。[10, 21] RWA代币化,即NFT代表物理资产如房地产和艺术品,预计到2025年将达到500亿美元,凸显其日益融入主流金融的趋势。[10]

尽管焦点发生了转变,CryptoPunks等蓝筹NFT仍然维持着高估值,表明市场对成熟数字收藏品的持续兴趣。[3, 21] NFT市场的周交易量显著增加95.23%,达到2.574亿美元,而以太坊网络的交易量贡献了其中的9634万美元。[3]

关键监管进展

监管透明度仍然是全球加密货币领域的主要主题。在欧盟,2025年/1264号委员会授权条例,补充“加密资产市场(MiCA)”监管中关于资产相关和电子货币代币的流动性管理政策,于2025年10月3日发布,并将于2025年10月23日生效。[15] 这标志着在欧盟内标准化和监管加密行业的持续努力。[15]

在美国,越来越友好的加密监管立场正在Emerging,逐渐远离“执法监管”的方式,转向为数字资产建立更清晰的规则。[4, 24] 商品期货交易委员会(CFTC)正在积极参与代币化抵押品和衍生市场中的稳定币倡议,并与SEC举行联合圆桌会议以促进监管和谐。[9] SEC批准的商品信托股份的通用上市标准是一项关键发展,可能会对各种加密ETF的批准流程产生重大影响。[17]

DeFi趋势:Layer-2、流动质押和互操作性

去中心化金融(DeFi)领域继续快速演变,Layer-2扩展解决方案仍然是一个热门趋势。Layer-2网络的总价值锁定在过去一年中增长了232%,超过370亿美元,表明其在高效和低成本交易中的日益重要性。[1, 7] 流动质押和重质押协议正在获得关注,为用户提供灵活性和增强的收益机会,同时增强网络安全性。[7] 2025年更广泛的DeFi生态系统也以跨链互操作性的发展为特征,允许不同区块链网络之间的无缝通信和交易,同时日益与人工智能结合,并增加机构的采用。[13]

总之,2025年10月5日是加密市场一个动态而乐观的日子。比特币的飙升至新的历史高点,得益于机构的采纳和支持的宏观经济环境,突显出数字资产空间的显著成熟。以太坊即将进行的Fusaka升级承诺将增强可扩展性,而山寨币市场则显示出即将反弹的强烈迹象,这得益于ETF的积极监管环境。NFT市场正策略性发展向实用性,而DeFi领域继续通过先进的扩展和收益生成解决方案进行创新。这些共同发展描绘了一个行业,准备实现持续增长并日益融入全球金融生态系统。

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This is Fine (fine-erc.xyz)价格预测

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根据FINE的历史价格表现预测模型,预计FINE的价格将在2026达到¥0.00

FINE 在2031的价格是多少?

预计2031年FINE价格涨跌为0.00%。到2031年底,预计FINE价格将达到 ¥0.00,累计投资回报率为0.00%。

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
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