Биткоин больше не упадёт до $60,000, прогнозирует Майкл Сэйлор

investing.ru2024-11-15 tarihinde yayınlandı2024-11-15 tarihinde güncellendi

Happycoin.club - Основатель MicroStrategy Майкл Сэйлор исключил вероятность того, что флагманская криптовалюта вернётся к уровню $60,000.

Я не думаю, что биткоин достигнет $60,000, полагаю, что он продолжит расти. Не вижу никаких угроз для этого в ближайшей перспективе, — сказал Сэйлор.

По словам председателя MicroStrategy, победа Дональда Трампа окончательно определила будущее криптовалют и биткоина. Майкл Сэйлор заявил, что будет удивлён, если BTC не достигнет $100,000 до начала 2025 года.

Я планирую вечеринку на $100,000. Думаю, это, скорее всего, будет в канун Нового года у меня дома.

Соучредитель торгового ресурса Material Indicators Кит Алан ещё более оптимистичен в отношении биткоина. Он считает, что флагманская криптовалюта может достичь $100,000 уже 28 ноября или ко Дню благодарения в США.

Генеральный директор CryptoQuant Ки Янг Джу ещё 9 ноября предупредил, что биткоин может завершить год на отметке ниже $59,000. Он назвал перегретый рынок фьючерсов одной из основных причин прогнозируемого им падения в конце 2024 года.

В настоящее время биткоин торгуется на уровне $89,000, подешевев за последние сутки на 2,53%. За неделю ведущий криптоактив подорожал на 17,35%.

Читайте оригинальную статью на сайте Happycoin.club

İlgili Okumalar

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.

marsbit5 saat önce

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

marsbit5 saat önce

İşlemler

Spot
活动图片