Артур Хейс знает цену биткоина и эфира к Новому году

investing.ruDipublikasikan tanggal 2024-08-09Terakhir diperbarui pada 2024-08-09

Happycoin.club - Во время интервью на платформе YouTube Артур Хейс поделился своим мнением относительно текущей ситуации на криптовалютном рынке. Он порекомендовал инвесторам обратить внимание на криптопроекты, у которых есть долгосрочные и надёжные модели прибыли.

Кроме этого, по словам миллиардера, биткоин, как и эфир всё равно будут расти в цене, и к концу 2024 года цена биткоина достигнет отметки $100 000, а эфир сможет преодолеть рубеж $5000.

Также Артур Хейс призвал тех, кто владеет криптовалютами в США, требовать от политических деятелей конкретных решений в пользу индустрии уже сейчас, а не к моменту выборов в ноябре текущего года.

Предприниматель уверен в том, что стратегические инвестиции в отрасль и изменившееся отношение политиков к криптовалютам будут способствовать дальнейшему развитию и укреплению рынка.

Бизнесмен указал, что по мере роста стоимости цифрового золота, те, кто владеют им, станут тратить капиталы на покупку цифровых артефактов, имеющих высокую культурную значимость, а не на убыточные акции компаний.

По словам Хейса, ждать резкого падения BTC и ETH уже не стоит, необходимо только внимательно следить за фундаментальными индикаторами и не реагировать на заголовки СМИ.

Читайте оригинальную статью на сайте Happycoin.club

Bacaan Terkait

AI Pembuatan Gambar Tanpa Pelatihan Dipercepat 1000%, Caranya: 'Pipa Tiga Tahap' Paling Sederhana

Kemampuan gambar AI semakin kuat, namun pengguna masih merasakannya lambat. Metode akselerasi model difusi tradisional seperti kuantisasi atau distilasi langkah sering kali bergantung pada perangkat keras atau fine-tuning yang mahal. Tim peneliti dari Beihang University, NTU, dan ETH memperkenalkan **MrFlow (Multi-Resolution Flow Matching)**, sebuah pipeline tiga tahap sederhana dan bebas pelatihan untuk mempercepat pembuatan gambar secara signifikan: 1. **Pembuatan Kerangka Beresolusi Rendah:** Model asli menghasilkan gambar struktur global (subjek, tata letak, semantik) di ruang latens beresolusi rendah. Token gambar jauh lebih sedikit, sehingga setiap langkah lebih murah dan konvergensinya lebih cepat. 2. **Super-Resolution di Ruang Pixel:** Hasil beresolusi rendah didekode ke gambar, lalu ditingkatkan resolusinya di ruang pixel menggunakan model super-resolution yang telah dilatih sebelumnya (seperti Real-ESRGAN). Pendekatan ini mempertahankan struktur dengan lebih baik daripada upsampling di ruang latens. 3. **Pemurnian Satu Langkah Beresolusi Tinggi:** Gambar super-resolution dienkode ulang ke ruang latens, ditambahkan sedikit noise intensitas rendah (~0.12), lalu dimurnikan oleh model flow-matching asli hanya dalam **satu langkah** inferensi resolusi tinggi. Noise rendah memungkinkan titik awal dekat dengan gambar bersih. Dengan konfigurasi default "12+1" (12 langkah rendah-res, 1 langkah tinggi-res), MrFlow mencapai **percepatan 10.35x** (dari 49.32s menjadi 4.77s) pada model seperti Qwen-Image, dengan penurunan kualitas minimal (~1%). Metode ini unggul dalam kurva trade-off kecepatan-kualitas dibanding metode akselerasi bebas pelatihan lainnya, dapat digabungkan dengan model distilasi untuk akselerasi lebih lanjut, dan sudah tersedia sebagai kode open-source beserta plugin ComfyUI.

marsbit1j yang lalu

AI Pembuatan Gambar Tanpa Pelatihan Dipercepat 1000%, Caranya: 'Pipa Tiga Tahap' Paling Sederhana

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片