由于阿尔法小组的成本为1000美元,加密货币交易员表现不佳+

币界网Publié le 2024-08-16Dernière mise à jour le 2024-08-16

币界网报道:

近年来,加密货币影响者将“时事通讯大师”和“交易信号”社区重新命名为“阿尔法下跌”

这些群体大多是年轻的、男性的、说英语的加密货币影响者,他们聚集在Discord、Telegram或WhatsApp等社交媒体平台上,听所谓的领导者炫耀新发现的财富,试图通过承诺分享他们最好的交易来吸引追随者购买订阅。

“阿尔法”是一个希腊金融术语,指的是资产相对于标准普尔500指数等基准指数的超额回报。这是一种特殊的价格,与广泛的、相关的资产变动无关。在金融领域,“寻求阿尔法”是非被动投资者的目标,因为这衡量了他们在跑赢大市方面的成功。

在加密货币术语中,当一位大师提醒追随者他认为将跑赢市场的资产时,就会发生“阿尔法下跌”。考虑到普通山寨币投资者的高风险特征,订阅者预计阿尔法值为数十个百分点,甚至数百个百分点,令人难以置信的是,他们预计这种表现会在几小时内,或者最多几天内。

加密阿尔法下跌

现在简称为“阿尔法小组”,订阅这些大师的内部圈子每月可能需要花费数百或数千美元。新用户的销售之旅通常始于口碑推荐、在免费社交媒体渠道上分享的预览或盈利交易的亮点。

一般来说,阿尔法团体的领导者旨在向听众灌输一种错过恐惧症(FOMO),说服他们订阅。社交媒体上分享的亮点利润丰厚,经常夸大入场和出场,以说明最大的百分比收益。

丢失alpha drops通常会被忽略或删除。

会员费最低为5美元,但很快就会上涨。事实上,Andrew Tate的alpha群组起价为每月49.99美元,并且根据用户想要在他的Discord频道中加入多少聊天室而大幅增加。

其他加密阿尔法组每月收费50美元、70美元、100美元、140美元,有些甚至超过1000美元。

尽管很难找到对便宜团体的评论,但最昂贵的团体在社交媒体上引起了明显的抱怨。

阅读更多:有影响力的加密货币泵Teeka Tiwari发生了什么?

安德鲁·泰特的骗子金字塔计划

许多调查人员称Andrew Tate的Hustlers大学是一个金字塔计划,新订户在订阅后会卖出更多的订阅,而不是从他们的教育中赚钱。多年来,泰特的订阅产品在各种社交媒体禁令中重新命名并间歇性关闭,其命名惯例不断变化,包括2.0、3.0、4.0、“学院”和“真实世界”。

在提到图表软件的宣传视频中,泰特曾说过:“你肯定会用这个系统赚钱。坚持住,你就要发财了。”不用说,成千上万失望的退订者并没有做到这一点。

泰特集团内部的加密阿尔法币曾是该服务中最昂贵的一层,成本高达2000美元。事实证明,通过交易趋向于0美元的数字资产赚钱比看起来要困难。

如今,加密货币在泰特的团队中是一个不起眼的话题,除了批发、自由职业、直销、文案、电子商务和浪漫骗局等常见的“在家工作”话题外,没有价格溢价。

阅读更多:Andrew Tate说他不支持shitcoins,但他肯定这么做了

Nansen是另一个备受瞩目的阿尔法团队,他们将每月的价格从99美元提高到1以太币(1以太币现在价值2578美元)。用户抱怨其阿尔法值下降导致利润低或完全亏损,声称交易警报的不一致与其天文数字的价格无关。

最好的,没有其他

总的来说,加密阿尔法下降组只是几十年前的信心骗局的又一次迭代。自称投资大师的人大部分时间都在社交媒体上公布他们的获胜交易,吸引客户每月订阅高价。

一旦进入会员区,警报的质量就很模糊,记录保存基本上不存在,随着源源不断的新促销活动播放精心挑选的获奖者,投诉在社交媒体上难以浮出水面。

有消息吗?给我们发电子邮件或ProtonMail。如需了解更多信息,请在X、Instagram、Bluesky和谷歌新闻上关注我们,或订阅我们的YouTube频道。

Lectures associées

Le « roi du raisonnement » de Google s'en va aussi chez Meta, recruté à l'origine par Fei-Fei Li

Un cerveau de la recherche en IA quitte Google pour Meta, accentuant l’exode des talents du géant technologique. Dengyong Zhou (Denny Zhou), chercheur clé chez Google DeepMind souvent qualifié de « roi du raisonnement » pour ses contributions fondamentales aux modèles de langage (comme le Chain-of-Thought), a quitté Google de manière discrète il y a quatre mois pour rejoindre Meta en tant que scientifique chercheur. Son recrutement initial par Google en 2017 était lié à Fei-Fei Li et au centre de recherche Google AI en Chine. Ce départ s’inscrit dans une série de pertes majeures pour Google DeepMind récemment : - Noam Shazeer, co-auteur du Transformer, a quitté Google pour OpenAI. - John Jumper, lauréat du Nobel et responsable d’AlphaFold, a rejoint Anthropic. - D’autres contributeurs clés de Gemini, comme Jonas Adler et Alexander Pritzel, sont également partis pour Anthropic. Parallèlement, Meta renforce ses rangs en embauchant également Dawn Song, experte renommée en sécurité IA, et son équipe de Virtue AI. Un rapport de The Information suggère que les tensions internes chez Google pourraient expliquer en partie ces départs. L’entreprise aurait réorganisé ses priorités au profit d’une « équipe de choc » (Strike Team) dédiée au codage IA, visant à combler son retard face à Anthropic et OpenAI dans ce domaine lucratif. Cette focalisation sur les applications commerciales immédiates, au détriment de projets de recherche plus fondamentaux comme les « modèles du monde » (world models) chers à DeepMind, aurait créé des conflits et conduit à des réallocations de ressources (calcul, équipes), poussant certains chercheurs à partir. Ainsi, Google semble perdre des talents clés face à des concurrents offrant une vision de recherche plus attractive ou des opportunités financières pré-IPO, tandis que sa réorientation stratégique vers le codage génère des tensions internes.

marsbitIl y a 29 mins

Le « roi du raisonnement » de Google s'en va aussi chez Meta, recruté à l'origine par Fei-Fei Li

marsbitIl y a 29 mins

Des puces gravées en 0,7 nm voient le jour, la loi de Moore revit

La loi de Moore est-elle sauvée ? IBM a dévoilé le premier procédé de fabrication de puces au monde en 0,7 nm, intégrant près de 100 milliards de transistors sur une surface de la taille d'un ongle, doublant ainsi la densité par rapport aux puces en 2 nm. Cette avancée franchit la barrière du 1 nm et approche l'échelle atomique, permettant soit une amélioration des performances de 50 %, soit une réduction de la consommation d'énergie de 70 %. Le cœur de cette innovation réside dans l'architecture "NanoStack" d'IBM, une conception pionnière de transistors empilés verticalement en trois dimensions à base de nanofeuillets. Cette technologie étend les précédentes avancées d'IBM, comme les transistors GAA (porte entourante totale) et VTFET (à transmission verticale). Le procédé consiste à superposer deux plaquettes de tranches de nanofeuillets, créant une structure 3D interconnectée verticalement. IBM a validé la faisabilité en laboratoire, démontrant notamment une réduction de 40 % de la surface des cellules SRAM, cruciale pour les puces IA. Face à la crise énergétique des centres de données liée à l'IA, le gain d'efficacité de 70 % répond à un besoin pressant. Bien qu'IBM ne fabrique plus de puces, il développe et licence ces technologies. Le calendrier de production envisage une commercialisation d'ici cinq ans, et l'architecture NanoStack pourrait prolonger la miniaturisation des puces pendant au moins une décennie.

marsbitIl y a 1 h

Des puces gravées en 0,7 nm voient le jour, la loi de Moore revit

marsbitIl y a 1 h

Les créateurs de ChatGPT n'utilisent plus ChatGPT pour travailler

Les créateurs de ChatGPT ne l'utilisent plus guère pour travailler. En moins d'un an, OpenAI a remplacé l'IA conversationnelle par des agents intelligents comme Codex, qui génèrent désormais 99,8% des tokens de sortie hebdomadaires de l'entreprise, contre moins de 10% il y a dix mois. La transition, amorcée en septembre dernier, s'est généralisée à tous les services, y compris juridique, financier et recrutement, où plus de 85% des tokens sortants proviennent désormais de Codex. L'agent, basé sur GPT-5.5, ne se limite plus à des réponses ponctuelles. Il peut exécuter de manière autonome des tâches complexes pendant plusieurs minutes ou heures, planifiant et itérant jusqu'à leur achèvement. Près d'un quart des requêtes à Codex correspondent désormais à un travail qui prendrait plus d'une heure à un humain. Son adoption a explosé chez les non-développeurs, dépassant celle des ingénieurs, et effaçant les frontières entre métiers : les équipes financières ou marketing l'utilisent massivement pour des tâches de programmation. Codex a évolué d'un outil d'assistance en codage à un exécutant de flux de travail universel, capable de gérer en parallèle des cycles de travail équivalant à plus de 60 heures par jour pour les utilisateurs les plus intensifs. Cette transition marque un changement fondamental : le travail de la connaissance passe d'une interaction question-réponse à la délégation de tâches complètes et de longue durée à des agents autonomes, l'humain restant le superviseur et le décideur ultime.

marsbitIl y a 1 h

Les créateurs de ChatGPT n'utilisent plus ChatGPT pour travailler

marsbitIl y a 1 h

Trading

Spot
活动图片