BingX запускает BingX AI Skills Hub, обеспечивая более мощную торговлю с OpenClaw

TheNewsCryptoОпубликовано 2026-03-10Обновлено 2026-03-10

Введение

BingX, ведущая криптовалютная биржа и Web3-AI компания, запустила BingX AI Skills Hub — новую инфраструктуру, использующую искусственный интеллект и OpenClaw для преобразования взаимодействия пользователей с крипторынком. Хаб предлагает AI-агенты для упрощения торговли, снижая входной барьер и повышая удобство. Включает 15 модулей для работы с perpetual-фьючерсами, спот-торговлей и управлением аккаунтом, позволяя запрашивать данные, отслеживать тренды, размещать ордера и управлять счетами с помощью естественного языка. BingX, насчитывающая более 40 млн пользователей, продолжает развивать концепцию AI-нативной биржи, делая торговлю более интуитивной и доступной.

BingX, ведущая криптовалютная биржа и Web3-AI компания, сегодня объявила о запуске BingX AI Skills Hub — нового инфраструктурного уровня, предназначенного для преобразования взаимодействия пользователей с крипторынками с помощью искусственного интеллекта и OpenClaw.

Хаб представляет новые AI-нативные способы взаимодействия с рынками на BingX через широкий спектр AI-агентов, снижая порог входа для трейдеров и предлагая повышенную простоту использования в торговле на всей платформе. BingX AI Skills Hub — это новейшее дополнение к расширяющейся BingX AI, инвестиционной программе на $300 млн, являющейся частью более широкого видения платформы по созданию первой по-настоящему AI-нативной криптобиржи.

Хаб включает 15 модулей навыков, охватывающих бессрочные фьючерсы, спотовую торговлю и управление счетами, позволяя пользователям запрашивать рыночные данные, просматривать рыночные тенденции с последними ценами, просматривать позиции, подтверждать ордера и управлять счетами с использованием естественного языка:

  • Бессрочные фьючерсы: ИИ получает доступ к данным рынка деривативов, одновременно исполняя фьючерсные сделки и управляя связанными настройками счета.
  • Спотовая торговля: Позволяет AI-ассистентам отслеживать активность спотового рынка и осуществлять спотовые торговые операции, одновременно управляя связанными активами счета.
  • Управление счетами: AI-агенты могут контролировать балансы счетов, переводы, субсчета, API-ключи и данные, связанные с брокером.
  • Многозадачные торговые рабочие процессы: BingX AI Skills поддерживает многозадачные рабочие процессы, позволяя AI-ассистентам объединять несколько возможностей в единый автоматизированный торговый процесс.

С BingX AI Skills Hub BingX продолжает продвигать свое видение AI-нативной биржи, где интеллектуальные системы и инструменты упрощают торговлю и делают сложный доступ к рынкам более интуитивным для пользователей по всему миру.

О BingX

Основанная в 2018 году, BingX является ведущей криптовалютной биржей и Web3-AI компанией, обслуживающей более 40 миллионов пользователей по всему миру. Входя в пятерку ведущих мировых криптобирж деривативов и являясь пионером криптокопировальной торговли, BingX отвечает развивающимся потребностям пользователей любого уровня опыта.

Благодаря комплексному набору продуктов и услуг на базе ИИ, включая фьючерсы, спот, копи-трейдинг и предложения TradFi, BingX предоставляет пользователям инновационные инструменты, предназначенные для повышения производительности, уверенности и эффективности.

BingX является главным партнером Chelsea FC с 2024 года и стала первым официальным партнером-криптобиржей команды Scuderia Ferrari HP в 2026 году.

  • По вопросам СМИ, пожалуйста, обращайтесь: media@bingx.com
  • Для получения дополнительной информации посетите: https://bingx.com/

Отказ от ответственности: TheNewsCrypto не поддерживает какой-либо контент на этой странице. Содержание, представленное в этом пресс-релизе, не представляет собой какие-ционных советов. TheNewsCrypto рекомендует своим читателям принимать решения на основе собственного исследования. TheNewsCrypto не несет ответственности за любой ущерб или убытки, связанные с контентом, продуктами или услугами, указанными в данном пресс-релизе.

ТегиBingXПресс-релиз

Трендовые криптовалюты

ctr
CitreaCTR
wstusdt
wrapped stUSDTWSTUSDT
apr
aPrioriAPR
ctx
Cryptex FinanceCTX
audio
AudiusAUDIO
comp
CompoundCOMP
mantra
MantraMANTRA
waxl
AxelarWAXL
bill
Billions NetworkBILL
pyth
PYTH (Pyth)PYTH
rune
THORChainRUNE
velodrome
Velodrome FinanceVELODROME
brev
BrevisBREV
cake
PancakeSwapCAKE
jst
JUSTJST

Связанные с этим вопросы

QЧто такое BingX AI Skills Hub и какова его основная цель?

ABingX AI Skills Hub — это новая инфраструктурная платформа, разработанная криптобиржей BingX для преобразования взаимодействия пользователей с рынками криптовалют с помощью искусственного интеллекта и OpenClaw. Его основная цель — снизить барьеры для трейдеров, предложить удобство использования и упростить торговлю через AI-агентов.

QКакие модули включает в себя BingX AI Skills Hub?

AХаб включает 15 модулей, охватывающих перпетуальные фьючерсы, спотовую торговлю и управление аккаунтами. Эти модули позволяют пользователям запрашивать рыночные данные, отслеживать тренды, просматривать позиции, подтверждать ордера и управлять аккаунтом с помощью естественного языка.

QКак BingX AI Skills Hub поддерживает многофункциональные торговые процессы?

AПлатформа поддерживает многофункциональные рабочие процессы, позволяя AI-ассистентам объединять несколько возможностей в единый автоматизированный торговый процесс, что повышает эффективность и简化рует операции.

QСколько пользователей обслуживает BingX и какое место он занимает на мировом рынке?

ABingX обслуживает более 40 миллионов пользователей по всему миру и входит в топ-5 глобальных криптодеривативных бирж, являясь пионером в области копи-трейдинга.

QС какими известными партнёрами сотрудничает BingX?

ABingX является главным партнёром футбольного клуба Челси с 2024 года и первым официальным партнёром-криптобиржей команды Scuderia Ferrari HP с 2026 года.

Похожее

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Прошлые выходные стали поводом для бурных обсуждений в индустрии ИИ после публикации отчета аналитической компании SemiAnalysis. Согласно данным отчета, NVIDIA значительно изменила спецификации своего флагманского чипа Rubin Ultra, ключевой модели, анонсированной на GTC 2026. Вместо ожидавшегося увеличения вычислительной мощности и объема памяти, компания, судя по всему, пошла по пути оптимизации затрат. Основные изменения в спецификациях Rubin Ultra по сравнению с более ранними ожиданиями и базовой моделью Rubin: * **Теоретическая пиковая производительность (35 PFLOPs) осталась на уровне обычного Rubin.** * **Объем памяти HBM серьезно сокращен** — до 192 ГБ (8-Hi), что даже меньше, чем 288 ГБ (12-Hi) у Rubin. * **Пропускная способность памяти увеличена незначительно** (всего на 1 ТБ/с). * **Энергопотребление осталось высоким**, а максимальное даже возросло. * **Главным улучшением стал масштаб межсоединений (Scale-up)**: поддержка объединения до 576 GPU в единый логический узел через NVLink (против 72 GPU у Rubin). Аналитики SemiAnalysis связывают такое решение с резким ростом цен на высокоскоростную память HBM, которая является ключевым и самым дорогим компонентом современных ИИ-ускорителей. Стоимость HBM3 с 2025 года выросла в несколько раз. Первоначальный дизайн Rubin Ultra приводил к тому, что стоимость памяти в системе приближалась к 40% от общей стоимости материалов (BOM). После пересмотра спецификаций эта доля упала до 28%, что позволило снизить общую расчетную стоимость стойки с чипами примерно с 8 до 6.4 млн долларов. Таким образом, NVIDIA, по мнению аналитиков, смещает акцент с "наращивания компонентов" в отдельном чипе на создание более масштабируемых и, возможно, экономически эффективных систем на уровне кластера. Новый дизайн Rubin Ultra фокусируется на способности объединять огромное количество GPU, компенсируя изменения в характеристиках отдельных чипов. Новость оказала давление на котировки ведущих производителей памяти. Акции SK Hynix и Samsung, основных поставщиков HBM, упали примерно на 8%, что отражает опасения рынка: если крупнейший покупатель HBM начинает оптимизировать свои чипы для снижения зависимости от дорогой памяти, это может ограничить потенциал дальнейшего роста цен и спроса для производителей памяти. Эпоха безудержного наращивания ресурсов в ИИ-инфраструктуре, судя по всему, подходит к концу.

Odaily星球日报7 мин. назад

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Odaily星球日报7 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit1 ч. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist1 ч. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit1 ч. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片

Топ вопросы

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow