Криптовалюта Лайткоин подросла на 10% в бычьей торговле в ралли

investing.ruPublished on 2024-11-16Last updated on 2024-11-16

Investing.com - Криптовалюта Лайткоин торговалась на уровне $92,679 в 17:54 (14:54 GMT) на бирже Investing.com Index в в субботу, изменения составили 10,01% в течение дня. Это был самый резкий дневной рост криптовалюты с с 16 ноября.

Такой рост подтолкнул рыночную капитализацию Лайткоин до $6,869B, на 0,23% от рыночной капитализации всех криптовалют. Ранее на пике капитализация Лайткоин составляла $25,609B.

В течение последних 24 часов валюта Лайткоин торговалась в диапазоне от $82,874 до $92,679.

За последние 7 дней Лайткоин показал рост объема в пределах выросли с целевой цены 25,53%. Объем Лайткоин в течение последних 24 часов составил $1,327B или 0,71% от всего объема криптовалют. Она торговалась в промежутке от $71,8827 до $92,6789 в течение последних семи дней.

В настоящее время цена Лайткоин упал с максимума в , установленного.

Тем временем прочие криптовалюты

Криптовалюта Биткоин стоила  $90.946,7 на бирже Investing.com Index, поднявшись 2,11% в день.

Эфириум торговался на уровне $3.164,49 на бирже Investing.com Index, показавших рост на 3,52%.

Рыночная капитализация Биткоин ранее составляла $1.800,093B или 59,09% от объема рыночной капитализации всех криптовалют, в то время как капитализация Эфириум составила $381,492B или 12,52% всего объема криптовалютного рынка.

Related Reads

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

marsbit5h ago

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

marsbit5h ago

Trading

Spot
活动图片