Elon Musk Reignites Public Support For Dogecoin, Triggers Price Rebound

bitcoinistPublicado a 2024-09-09Actualizado a 2024-09-09

Resumen

Elon Musk has long been a fan of the Dogecoin meme coin and is known for being the main figurehead...

Elon Musk has long been a fan of the Dogecoin meme coin and is known for being the main figurehead in the 2021 rally. While the billionaire has since slowed down his posts about the meme coin compared to 2021, he has maintained his position as a Dogecoin supporter. In a recent post, the billionaire mentioned the meme coin again, saving it from a rapid decline.

Elon Musk Posts About DOGE

Over the weekend, Elon Musk sparked another frenzy among the Dogecoin community with a new post. The X (formerly Twitter) post, which consisted of an image of the billionaire, had the words DOGE spelled out in bold for the world to see.

The image was an AI-generated image of the billionaire wearing a gold chain. He captioned the post with the words, “Department of Government Efficiency,” with the initials of each word spelling out D.O.G.E in gold in front of the billionaire.

Due to Elon Musk’s massive following with over 196 million followers, the post was quickly spread around. At the time of writing, the number of views on the post has since crossed 67 million, and counting, showing the vitality of this one picture.

In less than one day, there were almost 600,000 likes on the post, with over 70,000 retweets. As expected, this turned out to be good for the Dogecoin price, with the community celebrating the post which has brought more eyes to the meme coin once more.

Dogecoin Rebounds With Positivity

Elon Musk’s posts about Dogecoin have bene know to have a positive effect on the price and this time was no different. Before the post was made, the DOGE price was struggling to hold support at $0.09 as Bitcoin and the entire crypto market fluctuated. However, Musk’s post was a saving grace for the meme coin.

Following the post, the Dogecoin price saw a recovery, pushing it toward $0.1 once again. While there had been some retracement, the price still saw a 2% gain on Sunday, helping it to reclaim the $0.096 level at the time.

However, there are still some bearish headwinds for the DOGE price, especially when it comes to volume. According to CoinMarketCap data, on Sunday, the volume fell 54.42% to $365 million. But this could also be bullish as it could point to a decline in the rate at which sellers are offloading their coins. In this case, the decline in volume could be bullish for the altcoin’s price.

Dogecoin price chart from Tradingview.com
DOGE price rebounds from crash | Source: DOGEUSDT on Tradingview.com
Featured image created with Dall.E, chart from Tradingview.com
Scott Matherson

Scott Matherson

Scott Matherson is a leading crypto writer at Bitcoinist, who possesses a sharp analytical mind and a deep understanding of the digital currency landscape. Scott has earned a reputation for delivering thought-provoking and well-researched articles that resonate with both newcomers and seasoned crypto enthusiasts. Outside of his writing, Scott is passionate about promoting crypto literacy and often works to educate the public on the potential of blockchain.

Lecturas Relacionadas

Tres años después: Una revisión de mis predicciones sobre ChatGPT en 2023

Tres años después: Revisando mis predicciones sobre ChatGPT en 2023 En marzo de 2023, tras el lanzamiento de ChatGPT, Wang Jianshuo hizo 20 predicciones intuitivas sobre la IA. Ahora, en mayo de 2026, un sistema con 41 agentes de IA las ha reevaluado con datos actuales. **Resultados clave:** * **Aciertos (dirección general):** La arquitectura RAG se convirtió en estándar para integrar conocimiento. La Interfaz de Usuario de Lenguaje (LUI) creó una nueva capa de interacción (ej. protocolo MCP). Surgieron redes de agentes autónomos que se comunican. China desarrolló modelos grandes útiles (ej. DeepSeek), cerrando la brecha técnica. Los LLM no tienen conciencia; el Test de Turing solo mide la apariencia. * **Errores/Matices:** La predicción de que GPT-4 tendría 100 billones de parámetros fue incorrecta (≈1.8B). Los LLM **sí** pueden hacer matemáticas complejas sin herramientas externas (ej. medallas IMO 2025). El valor no migró solo a la capa de aplicación; NVIDIA (capa de hardware) capturó gran parte. El contenido generado por IA no evade automáticamente los derechos de autor (multas multimillonarias). La IA personalizada crea, no reduce, "cámaras de eco". Los costes de entrenamiento de modelos líderes superaron con creces la estimación de 5-10 mil millones de dólares. **Lecciones aprendidas:** 1. Predecir **mecanismos y direcciones** es más fiable que dar cifras o declaraciones absolutas. 2. Se tiende a **sobreestimar la velocidad** de cambio a corto plazo y **subestimar su magnitud** a largo plazo. 3. Los promedios generales (ej. "no habrá desempleo masivo") pueden ocultar **impactos distributivos** severos (ej. en jóvenes). 4. Las afirmaciones con **matices y limitaciones** envejecen mejor. 5. Tres años no son suficientes para resolver debates fundamentales (ej. valor final, consciencia de la IA). Este ejercicio subraya la dificultad de hacer predicciones precisas en un campo en rápida evolución y la importancia de la humildad al proyectar el futuro.

marsbitHace 53 min(s)

Tres años después: Una revisión de mis predicciones sobre ChatGPT en 2023

marsbitHace 53 min(s)

Tres años después: Volviendo a mis juicios sobre ChatGPT en 2023

En marzo de 2023, Wang Jianshuo hizo veinte predicciones sobre ChatGPT. Tres años después, en 2026, un análisis con múltiples agentes de IA evalúa su precisión. Aciertos clave: predijo correctamente el auge de RAG como arquitectura estándar para conocimiento y reducir alucinaciones, la LUI (interfaz de lenguaje natural) como nueva capa de interacción (aunque no reemplaza a la GUI), y la aparición de redes de agentes autónomos con nuevos protocolos de direccionamiento. También acertó en que China desarrollaría modelos de IA útiles (como DeepSeek) cerrando rápidamente la brecha, y en que ChatGPT carece de consciencia real, pasando el test de Turing por mera apariencia. Otras predicciones válidas fueron que no causaría desempleo masivo (aunque afectó a jóvenes), que 2023 sería un gran año para startups de IA, y que el momento fue similar al del navegador web en 1994. Errores notables: su estimación de que GPT-4 tendría 100 billones de parámetros fue incorrecta (tuvo ~1.8 billones). Se equivocó al declarar que era "imposible" que los LLM hicieran matemáticas complejas sin herramientas, ya que luego ganaron medallas en la Olimpiada Internacional de Matemáticas. También erró al sugerir que el valor se capturaría en la capa de aplicación y no en la base, subestimando el dominio de NVIDIA (capa de hardware), y al pensar que el contenido generado por IA "evitaría" problemas de copyright, cuando han surgido multas históricas. Además, la idea de que los LLM promoverían un "consenso mundial" al promediar opiniones se volvió incorrecta, ya que ahora priorizan la personalización y pueden crear nuevas cámaras de eco. Conclusiones: Sus predicciones sobre mecanismos y direcciones fueron mayormente acertadas, pero falló en números específicos (costes, parámetros) y en subestimar la complejidad de la distribución del impacto (ej. quién gana o pierde con la IA). Tendió a ser demasiado optimista a corto plazo pero conservador sobre los límites a largo plazo. El ejercicio subraya la importancia de predecir tendencias en lugar de cifras exactas y de dejar margen para la incertidumbre.

链捕手Hace 3 hora(s)

Tres años después: Volviendo a mis juicios sobre ChatGPT en 2023

链捕手Hace 3 hora(s)

La reducción del 99% en el precio del Xiaomi MiMo no es una estrategia de marketing. Luo Fuli publica en X respondiendo a los pesimistas.

**Resumen: El descenso del 99% de Xiaomi MiMo: Una victoria de la ingeniería, no del marketing** El anuncio de Xiaomi de reducir hasta un 99% el precio de las API de su modelo MiMo-V2.5 generó escepticismo, interpretado como una guerra de precios o una maniobra desesperada. Luo Fuli, responsable de MiMo, respondió con un blog técnico detallado, demostrando que la rebaja es el resultado de seis optimizaciones de ingeniería sistemáticas, no una táctica de marketing. La clave es el descuento del 99% aplicado específicamente a la entrada de tipo "Cache Hit" (contexto histórico re-leído). Para lograrlo, el equipo implementó: 1. **Arquitectura Híbrida SWA:** 60 de las 70 capas del modelo solo atienden a los 128 tokens más recientes, reduciendo el volumen de la "memoria" del modelo (KVCache) a 1/7. 2. **Gestión de Memoria en Dos Piscinas:** Asigna memoria por separado para las capas con atención completa y las de ventana deslizante (SWA), liberando realmente la capacidad ahorrada y quintuplicando los usuarios concurrentes por GPU. 3. **Cache de Prefijos Mejorado:** Un nuevo sistema garantiza que solo se reutilicen fragmentos de contexto completos y válidos, logrando una tasa de acierto en caché del 93-95% para peticiones de usuarios frecuentes. 4. **Almacenamiento en SSD Integrado (GCache):** La caché distribuida se aloja en los discos SSD de las propias máquinas con GPU, eliminando costes adicionales de almacenamiento. 5. **Sistema de Enrutamiento Inteligente (LLM-Router):** Dirige peticiones similares a la misma máquina y prioriza las que aciertan en caché, mejorando el rendimiento y la latencia. 6. **Predicción Multi-Token (MTP):** Acelera la generación de respuestas del modelo prediciendo varios tokens a la vez, reduciendo también el coste de la parte de "salida". En conjunto, estas innovaciones redujeron el tiempo de GPU por petición en más de un orden de magnitud, haciendo posible el descuento del 99% manteniendo márgenes positivos. Luo Fuli subraya que este es un logro de ingeniería sistémica, un modelo de reducción de costes verificable que trasciende la mera competencia por precios.

marsbitHace 6 hora(s)

La reducción del 99% en el precio del Xiaomi MiMo no es una estrategia de marketing. Luo Fuli publica en X respondiendo a los pesimistas.

marsbitHace 6 hora(s)

Trading

Spot
Futuros

Artículos destacados

Cómo comprar ELON

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Dogelon Mars (ELON) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Dogelon Mars (ELON) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Dogelon Mars (ELON)Después de comprar tu Dogelon Mars (ELON), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Dogelon Mars (ELON)Tradear fácilmente con Dogelon Mars (ELON) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

215 Vistas totalesPublicado en 2024.12.12Actualizado en 2025.03.21

Cómo comprar ELON

Discusiones

Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de ELON (ELON).

活动图片