加密市场情绪研究报告(2024.03.22-03.29):从ASI(Artificial Superintelligence)探究三大AI项目合并

Odaily星球日报Publicado a 2024-03-30Actualizado a 2024-03-30

Resumen

在过去一周的行情中,比特币与以太坊的价格都有一定幅度上升,其中比特币上涨8.06% ,历史波动率在3.25上升时最大,成交量在3.27创新高回落是最大,未平仓量较周初都有上升。隐含波动率BTC变化小而ETH较周初上升。此外,资金费率低位回升,表明合约交易情绪逐步回暖。市场宽度指标显示过半数量的币价在30日均线上方,整体还属于盘整阶段。在事件方面,过去一周无重大数据公布,等待下个月初的非农数据。

从 ASI(Artificial Superintelligence)探究三大 AI 项目合并

什么是 ASI?

加密市场情绪研究报告(2024.03.22-03.29):从ASI(Artificial Superintelligence)探究三大AI项目合并

人工智能可以分为三个主要等级:弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence,简称 ANI)、通用人工智能(Artificial General Intelligence,简称 AGI)和超人工智能(Artificial Superintelligence,简称 ASI)。

  • 弱人工智能(ANI):弱人工智能是指专门用于解决特定问题或执行特定任务的人工智能系统。它们在特定领域内表现出色,但缺乏跨领域的智能和学习能力。目前的许多人工智能应用,如语音助手、图像识别和推荐系统,属于弱人工智能。

  • 通用人工智能(AGI):通用人工智能是指具备与人类相似的智能水平和能力的人工智能系统。它们能够理解和学习各种任务,拥有类似于人类的推理、问题解决和学习能力。通用人工智能的目标是实现机器的自主思考和创造能力,能够在各种不同领域进行任务执行。

  • 超人工智能(ASI):超人工智能是指智能水平超越人类智能的人工智能系统。超人工智能具有远远超过人类智能的认知能力和智慧,可以在各种任务和领域中展现出卓越的表现。这种超级智能可能具备创造性思维、全面的领域知识和超快的计算能力,在许多方面都能超越人类的智能水平。

值得注意的是,超人工智能(ASI)目前仍然属于理论和研究的领域,并且尚未实际实现。对于超级智能的发展和可能性存在各种观点和预测,但它仍然是一个开放的问题,有待未来的科学和技术发展。

五大 ASI 的发展趋势

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图片来源:https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/super-artificial-intelligence/

  • 大型语言模型(LLMs)的发展:语言模型利用自然语言处理(NLP)技术和算法来预测句子中一系列词语的出现。这些模型是专家系统,可以对文本数据进行摘要,并创建可视化图表。LLM 模型在大规模数据集上进行训练。其中一些著名的 LLM 示例包括 OpenAI 的 GPT-2 和 GPT-3 以及 Google 的 BERT。

  • 多模态人工智能的进展:多模态人工智能结合了视觉和语音模态,创造出与人类感知相匹配的场景。OpenAI 的 DALL-E 是一个最近的多模态人工智能示例,它可以根据文本生成图像。另一个例子是 NVIDIA 的 GauGAN 2 模型,它可以根据文本输入生成逼真的照片。它使用文本到图像生成技术来创作出最精美逼真的艺术作品。

  • 人工智能驱动的编程:近年来,人工智能驱动的编程取得了重要进展。多个工具如 Amazon 的 CodeGuru 可以提供相关建议,改善代码质量,确定应用程序中的昂贵代码。

  • AI 解决方案的垂直整合:亚马逊、谷歌和微软等顶级人工智能供应商现在已经商业化了他们的基于人工智能的产品。所有这些技术的融合,结合 LLM、对话式人工智能和多模态人工智能的前沿研究,将使得超级人工智能的发展成为可能。

  • 人工智能生成的发明:人工智能已经在几乎所有领域推动创新,从创作音乐、艺术和文学到发展科学理论。

以上是五大发展趋势,加上英伟达的高性能计算支持,使得构建人工智能应用和服务的开放平台成为可能。

Agents(FET)+Data(Ocean)+AGI(AGIX) 的强强联合代币取名 ASI

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  • Fetch.ai是在 AI 代理方面积累了较为成熟经验的公司。德国电信在 2 月 20 日宣布与 Fetch.ai 基金会合作,成为 Fetch.ai 的首个企业盟友,并且德国电信的子公司 MMS 将成为 Fetch.ai 的验证者。此外,Fetch.ai 还宣布推出名为"Fetch Compute"的基础设施投资项目,投资规模达到 1 亿美元,计划部署 Nvidia H 200、H 100 和 A 100 GPU,为开发人员和用户提供计算能力平台。

  • Ocean Protocol 在去中心化的数据共享、访问控制和支付方面构建了多个模块服务。据介绍,其产品 Predictoor 在推出后的六个月内销售额已超过 8 亿美元。

  • SingularityNET 是这三个项目中在 AGI(人工通用智能)领域探索最多的项目之一。SingularityNET 的 AGI 团队与合作伙伴 TrueAGI 和 OpenCog 社区自 2020 年以来一直致力于开发 AGI 框架 OpenCog Hyperon。SingularityNET 还计划在今年推出去中心化人工智能平台,旨在创建一个适合运行 AGI 系统的基础环境。

本周有关三个项目合并的消息发布后,FET、Ocean 和 AGIX 的价格经历了短期上涨后的回调。未来去中心化人工智能领域的发展动态值得持续关注。

比特币减半距离今天(2024.03.29)还有约 22 天

减半倒计时:https://www.nicehash.com/countdown/btc-halving-2024-05-10-12-00?_360safeparam=1289146171

市场技术与情绪环境分析

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情绪分析组成

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技术指标

价格走势

过去一周 BTC 价格上涨 8.06% ,ETH 价格上涨 1.94% 。

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上图是 BTC 过去一周的价格图

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上图是 ETH 过去一周的价格图

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表格显示过去一个周的价格变化率

价量分布图(支撑阻力)

过去一周 BTC 在高位形成新的密集成交区而 ETH 价格在密集成交区上方。

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上图是 BTC 过去一周的密集成交区分布图

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上图是 ETH 过去一周的密集成交区分布图

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表格显示 BTC 与 ETH 过去一周中每周的密集成交区间

成交量与未平仓量

过去一周 BTC 与 ETH 成交量在 3.27 创新高回落时最大;未平仓量 BTC 与 ETH 都上升。

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上图最上方 BTC 的价格走势,中间是成交量、最下方是未平仓量、浅蓝色是 1 天均值,橘色是 7 天均值。其中 K 线的颜色代表当前的状态,绿色是价格上升有成交量支持,红色是在平仓,黄色是在缓慢累积仓位,黑色是拥挤状态。

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上图最上方 ETH 的价格走势,中间是成交量、最下方是未平仓量、浅蓝色是 1 天均值,橘色是 7 天均值。其中 K 线的颜色代表当前的状态,绿色是价格上升有成交量支持,红色是在平仓,黄色是在缓慢累积仓位,黑色是拥挤状态。

历史波动率与隐含波动率

过去一周历史波动率 BTC 与 ETH 都在 3.25 时最高;隐含波动率 BTC 变化小而 ETH 都较周初上升。

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黄色线为历史波动率,蓝色线为隐含波动率,红点是其 7 日平均

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事件驱动

本周无重大数据公布。

情绪指标

动量情绪

过去一周比特币/黄金/纳指/恒指/沪深 300 中,比特币最强势,而表现最差为沪深 300 。

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上图为不同资产过去一周的走势

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放贷利率_借贷情绪

过去一周 USD 放贷年化收益平均为 14.8% ,短期利率上升至 15% 左右。

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黄色线为 USD 利率的最高价,蓝色线为最高价的 75% ,红色线为最高价的 75% 的 7 天平均值

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表格显示 USD 利率过去不同持有天数的平均收益

资金费率_合约杠杆情绪

过去一周 BTC 资费平均年化收益为 22.5% ,合约杠杆情绪低位回升。

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蓝色线为币安上 BTC 的资金费率,红色线为其 7 日平均

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表格显示 BTC 的资费过去不同持有天数的平均收益

市场相关性_一致性情绪

过去一周选中的 129 个币中相关性上升至 0.75 左右,不同品种间产生较为一致的行情。

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上图蓝色先为比特币价格,绿色线为['1000 floki', '1000 lunc', '1000 pepe', '1000 shib', '100 0x ec', '1inch', 'aave', 'ada', 'agix', 'algo', 'ankr', 'ant', 'ape', 'apt', 'arb', 'ar', 'astr', 'atom', 'audio', 'avax', 'axs', 'bal', 'band', 'bat', 'bch', 'bigtime', 'blur', 'bnb', 'btc', 'celo', 'cfx', 'chz', 'ckb', 'comp', 'crv', 'cvx', 'cyber', 'dash', 'dgb', 'doge', 'dot', 'dydx', 'egld', 'enj', 'ens', 'eos','etc', 'eth', 'fet', 'fil', 'flow', 'ftm', 'fxs', 'gala', 'gmt', 'gmx', 'grt', 'hbar', 'hot', 'icp', 'icx', 'imx', 'inj', 'iost', 'iotx', 'jasmy', 'kava', 'klay', 'ksm', 'ldo', 'link', 'loom', 'lpt', 'lqty', 'lrc', 'ltc', 'luna 2', 'magic', 'mana', 'matic', 'meme', 'mina', 'mkr', 'near', 'neo', 'ocean', 'one', 'ont', 'op', 'pendle', 'qnt', 'qtum', 'rndr', 'rose', 'rune', 'rvn', 'sand', 'sei', 'sfp', 'skl', 'snx', 'sol', 'ssv', 'stg', 'storj', 'stx', 'sui', 'sushi', 'sxp', 'theta', 'tia', 'trx', 't', 'uma', 'uni', 'vet', 'waves', 'wld', 'woo', 'xem', 'xlm', 'xmr', 'xrp', 'xtz', 'yfi', 'zec', 'zen', 'zil', 'zrx’]整体的相关性

市场宽度_整体情绪

过去一周选中的 129 个币,价格在 30 日均线上方的占比为 53% ,相对 BTC 价格在 30 日均线上方占比为 31% ,距离过去 30 天最低价大于 20% 的占比为 48% ,距离过去 30 天最高价小于 10% 的占比为 22% ,过去一周市场宽度指标显示过半数量的币价在 30 日均线上方,整体还属于盘整阶段。

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上图为['1000 floki', '1000 lunc', '1000 pepe', '1000 shib', '100 0x ec', '1inch', 'aave', 'ada', 'agix', 'algo', 'ankr', 'ant', 'ape', 'apt', 'arb', 'ar', 'astr', 'atom', 'audio', 'avax', 'axs', 'bal', 'band', 'bat', 'bch', 'bigtime', 'blur', 'bnb', 'btc', 'celo', 'cfx', 'chz', 'ckb', 'comp', 'crv', 'cvx', 'cyber', 'dash', 'dgb', 'doge', 'dot', 'dydx', 'egld', 'enj', 'ens', 'eos','etc', 'eth', 'fet', 'fil', 'flow', 'ftm', 'fxs', 'gala', 'gmt', 'gmx', 'grt', 'hbar', 'hot', 'icp', 'icx', 'imx', 'inj', 'iost', 'iotx', 'jasmy', 'kava', 'klay', 'ksm', 'ldo', 'link', 'loom', 'lpt', 'lqty', 'lrc', 'ltc', 'luna 2', 'magic', 'mana', 'matic', 'meme', 'mina', 'mkr', 'near', 'neo', 'ocean', 'one', 'ont', 'op', 'pendle', 'qnt', 'qtum', 'rndr', 'rose', 'rune', 'rvn', 'sand', 'sei', 'sfp', 'skl', 'snx', 'sol', 'ssv', 'stg', 'storj', 'stx', 'sui', 'sushi', 'sxp', 'theta', 'tia', 'trx', 't', 'uma', 'uni', 'vet', 'waves', 'wld', 'woo', 'xem', 'xlm', 'xmr', 'xrp', 'xtz', 'yfi', 'zec', 'zen', 'zil', 'zrx’] 30 日的各宽度指标占比

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总结

在过去一周的行情中,比特币(BTC)与以太坊(ETH)的价格都有一定幅度上升,其中比特币上涨 8.06% ,历史波动率在 3.25 上升时最大,成交量在 3.27 创新高回落是最大,未平仓量较周初都有上升。隐含波动率 BTC 变化小而 ETH 较周初上升。此外,资金费率低位回升,表明合约交易情绪逐步回暖。市场宽度指标显示过半数量的币价在 30 日均线上方,整体还属于盘整阶段。在事件方面,过去一周无重大数据公布,等待下个月初的非农数据。

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Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

235 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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