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El equipo de NVIDIA permite a un agente de programación hacerse cargo de experimentos con robots reales, logrando una tasa de éxito del 99%

La investigación en automatización ha dado un paso significativo al salir del entorno simulado y adentrarse en el mundo físico real. El equipo de NVIDIA GEAR, dirigido por Jim Fan, presentó el proyecto ENPIRE, un marco que permite por primera vez que agentes de programación autónomos realicen investigación en hardware robótico real. El sistema coloca ocho agentes Codex en una flota de robots con recursos de GPU y un presupuesto de tokens, asignándoles el objetivo de resolver tareas de forma eficiente y segura. Estos agentes operan con mínima intervención humana, manejando de forma autónoma un ciclo cerrado que incluye el reinicio automático de escenarios, la búsqueda en literatura, la implementación y entrenamiento de estrategias, la verificación y el análisis de registros para iterar continuamente. Han logrado una tasa de éxito del 99% en tareas de manipulación diestra como atar bridas, organizar clavos en una caja o instalar GPUs. Un hallazgo clave es que para muchas tareas robóticas, restablecer el entorno es más fácil que completar la tarea principal. Por ello, ENPIRE se centra primero en que los agentes creen procedimientos automáticos de reinicio. El sistema consta de cuatro módulos principales que forman el bucle de retroalimentación física: Entorno (EN), Mejora de Políticas (PI), Evaluación (Rollout, R) y Evolución (E). El proyecto también observó una "ley de escala física": aumentar el número de robots en paralelo (por ejemplo, a 8) acelera significativamente la resolución de tareas. Se introdujeron nuevas métricas como la Utilización Media del Robot (MRU) y la Utilización Media de Tokens (MTU) para medir la eficiencia. Actualmente, algunos sistemas pueden iterar durante toda la noche sin supervisión. El objetivo final es lograr una operación completamente autónoma. El proyecto ENPIRE será de código abierto, permitiendo a los desarrolladores replicar sistemas similares.

marsbitAyer 00:37

El equipo de NVIDIA permite a un agente de programación hacerse cargo de experimentos con robots reales, logrando una tasa de éxito del 99%

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Desglose de Estrategias de Trading de Bitcoin: Predicciones de Celebridades y Modelos Clásicos Fallan, Solo Quedan Estos Cuatro Indicadores

Resumen de la estrategia de trading de Bitcoin: Tras analizar todos los métodos de predicción desde 2017 hasta 2025, se descartaron pronósticos de celebridades, modelos clásicos como Stock-to-Flow e indicadores de sentimiento aislados (ej. Fear & Greed), por ser inexactos o estar desactualizados. El sistema final se basa en solo cuatro indicadores confiables: 1. **MVRV Z-Score**: Identifica fondos (zona verde) con precisión histórica, aunque perdió eficacia para techos tras los ETF. 2. **SOPR (28-day MA)**: Señala capitulación de holders (valor <1.0), crucial para fondos. 3. **Flujos netos de ETF**: Refleja la demanda institucional post-2024, invisible en datos on-chain. 4. **Liquidez macro (Fed y M2)**: Define la dirección general del mercado. La estrategia actúa solo con **resonancia de 3+ señales**: - **Fondo**: MVRV en verde + SOPR <1.0 + miedo extremo (Fear & Greed <20). - **Techo**: Sobrecalentamiento on-chain + flujos de ETF negativos. - La liquidez establece el contexto macro. Actualmente (15/04/2026), hay triple señal de fondo: Fear & Greed en 12 (pánico extremo), MVRV en zona verde y SOPR <1.0. Históricamente, esto precedió ganancias >100% en 12 meses (2018, 2020, 2022). La única señal en contra son los flujos de ETF, aún débiles. Conclusión: El marco evita predicciones subjetivas, focusing en datos objetivos y resonancia de señales para decisiones de alta probabilidad.

marsbit04/17 08:12

Desglose de Estrategias de Trading de Bitcoin: Predicciones de Celebridades y Modelos Clásicos Fallan, Solo Quedan Estos Cuatro Indicadores

marsbit04/17 08:12

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