Ценовое падение токена FET может смениться установлением нового ATH

cryptonews.ruОпубліковано о 2024-08-12Востаннє оновлено о 2024-08-12

На фоне общего обвала крипторынка токен Artificial Superintelligence (FET) упал на 12,28%, хотя в июле было завершено слияние SingularityNET, Fetch.ai и Ocean Protocol, что могло способствовать росту цены.

По данным CoinMarketCap, FET имеет рыночную капитализацию $2,1 млрд и занимает 33-е место среди цифровых активов из топ-100.

Ожидается, что Artificial Superintelligence продемонстрирует значительный рост, как только рынок возобновит восходящий тренд. Напомним, что с августа 2023 года FET прибавил в цене 316,27%.

В то же время, как видно из дневного графика TradingView, ценовое движение FET следует нисходящему тренду довольно долгое время, и за последний месяц цифровой актив упал на 25%. Кроме того, индекс относительной силы (RSI) криптовалюты показывает значение 35,42, что означает, что медведи контролируют ситуацию, а токен находится в зоне перепроданности.

Линия накопления/распределения также показывает медвежий тренд, поскольку накопление криптовалюты значительно снизилось. Однако градиент линии предполагает возможность краткосрочного увеличения накопления.

Как известно, токен Artificial Superintelligence появился в результате слияния FET, AGIX и OCEAN. Скоро проект ждёт начало Фазы 2 разработки, которая будет сосредоточена на «внедрении и развёртывании ASI, приоритизации держателей самообслуживания и развёртывании токенов ASI в нескольких сетях», написано в блоге.

Если всё пойдёт по плану, инвесторы могут стать свидетелями роста цены FET и возврата к уровню $0,9.

Трендові криптовалюти

Пов'язані матеріали

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

Embodied AI Faces a Daunting "Everest": New Benchmark Reveals Huge Gap Between Models and Humans A comprehensive new benchmark for robotic manipulation, RoboDojo, has been released, painting a stark picture of the current state of embodied AI. It serves as a unified evaluation platform covering both simulation and real-world robot tasks. The benchmark assesses five core capabilities: Generalization (adapting to new scenes/objects), Memory, Precision manipulation, Long-Horizon multi-step tasks, and Open semantic understanding. It includes 42 simulation tasks and 18 standardized real-world tasks across three dual-arm robot platforms. The results are sobering. In simulation, the best-performing generalist robot policy achieved an average success rate of only 8.80%. Performance in the real world was slightly higher but still low, with the top model succeeding 12.8% of the time on average. In stark contrast, human experts scored 76.03% in simulation and 100% in real-world tests. The benchmark highlights significant, uneven gaps in current models' abilities. While some excel in specific areas like visual recognition or simple actions, they struggle with reliability, especially in long-horizon tasks where errors accumulate and in open-ended semantic instructions. The low scores, particularly in real-world deployment with physical uncertainties like camera noise and contact dynamics, underscore that today's models are far from being robust, general-purpose operational robots. RoboDojo is more than just a ranking; it's an infrastructure designed for fair, reproducible comparison. Its companion system, XPolicyLab, standardizes the interface for different models to be evaluated. Maintained by an academic consortium without commercial ties, it aims to provide a community-wide "altitude meter" to track genuine progress toward reliable and generalizable robot manipulation.

marsbit1 год тому

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

marsbit1 год тому

Zuckerberg's 'Mango' Image Generation Model Trails Only GPT Image 2, It Learned to Revise Prompts on Its Own

Meta's MSL has launched Muse Image, an advanced image generation model nicknamed "Mango," which ranks second globally in text-to-image benchmarks, closely trailing OpenAI's GPT Image 2. Its key innovation is agent-like behavior: it searches for factual information, writes code for charts, and, most notably, has developed self-correction abilities through reinforcement learning, allowing it to revise its own outputs without explicit programming. This shift emphasizes reasoning over immediate generation. Integrated with Meta's ecosystem, Mango connects with the Muse Spark language model for complex tasks and features a unique "@" function that can incorporate public Instagram photos into generated images—raising privacy concerns as it's enabled by default. The model is directly accessible in Meta AI, Instagram, and WhatsApp, leveraging Meta's vast user base for distribution rather than competing solely on image quality. Accompanying Mango is the preview of Muse Video, a video generation model with integrated audio, currently ranked third in its category. All Mango-generated images include an invisible, persistent watermark (Content Seal) for AI identification, alongside a public detection tool. While Mango advances "thinking" image models, its use of social data poses new ethical questions about consent and digital boundaries.

marsbit2 год тому

Zuckerberg's 'Mango' Image Generation Model Trails Only GPT Image 2, It Learned to Revise Prompts on Its Own

marsbit2 год тому

Торгівля

Спот

Популярні статті

Як купити FET

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку FETCH.ai (FET) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити FETCH.ai (FET).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої FETCH.ai (FET)Після придбання FETCH.ai (FET) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля FETCH.ai (FET)Легко торгуйте FETCH.ai (FET) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

112 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.11Оновлено 2026.06.02

Як купити FET

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни FET (FET).

活动图片