Эксперт спрогнозировал скачки биткоина на следующей неделе

cryptonews.ruОпубліковано о 2025-03-18Востаннє оновлено о 2025-09-19

На следующей неделе биткоин, скорее всего, останется в центре внимания из-за сочетания макроэкономических и технических факторов. Об этом «Известиям» 19 сентября рассказал владелец и генеральный директор GIS Mining Василий Гиря.

«Решение ФРС о снижении ставки на 25 б.п. уже отыграно рынком, но комментарии Джерома Пауэлла задали осторожный тон, поэтому инвесторы будут внимательно следить за свежей статистикой из США и новостями, которые так или иначе коснутся инфляции. На этом фоне крипторынок сохраняет привлекательность как более рискованный инструмент, а биткоин остается ключевым бенчмарком», — уточнил он.

Технически BTC удерживается в диапазоне $114–117,8 тыс. и выглядит устойчиво к фиксации прибыли. Ключевое сопротивление стоит в области $117,3–117,5 тыс. Пробой этой зоны откроет дорогу к $123тыс. и выше. Базовый сценарий на конец сентября предполагает постепенное движение в диапазон $119–121 тыс. с вероятностью обновления максимумов в октябре.

При этом риски сохраняются. Усиление долларовой ликвидности, неожиданные шаги ФРС или негативные новости из США и Китая могут быстро вернуть BTC к поддержкам в районе $113 тыс. и даже $110 тыс. Но пока макроэкономический фон умеренно позитивный, рынок склонен накапливать длинные позиции. Это увеличивает вероятность продолжения роста.

Стоимость второй по популярности криптовалюты Ethereum 25 августа обновила исторический максимум, превысив $4950. Эксперты рассказали, как это может отразиться на российском рынке и интересе инвесторов. Для российского сегмента это означает рост внебиржевых и зарубежных операций, так как на внутреннем рынке отсутствует полноценная криптобиржа для широкой аудитории.

Пов'язані матеріали

NVIDIA's AI Sweeps ARC-AGI-3, Chinese-Led Team Aces All 183 Levels in One Go

NVIDIA's general-purpose coding agent AVO has achieved a perfect 100.00 RHAE score on the ARC-AGI-3 benchmark. It solved all 183 levels across 25 game environments in just 6,624 steps. ARC-AGI-3 is a notoriously difficult test where agents are placed into unfamiliar games with no instructions, forcing them to deduce rules and goals through trial and observation. Top models like Claude Opus 5 typically score only around 30% when acting alone. AVO's breakthrough comes not from improving the underlying AI model (Claude Opus 5), but from adding an intelligent external framework or "harness" around it. This framework addresses three key failure modes: misunderstanding global rules, misapplying familiar mechanics, and failing to learn correctly from success. Two core mechanisms drive AVO's performance: 1. **Persistent Memory:** It stores past attempts, compiler outputs, and reasoning across tasks, preventing the model from resetting and re-exploring dead ends when its context window fills. 2. **Supervisor Agent:** A separate module monitors the main agent's progress, intervening to redirect strategy when it gets stuck or repeats unproductive actions. Notably, AVO processed the visual game environments using a pure 64x64 text grid representation, without any image tokens. Originally developed for GPU kernel optimization, AVO autonomously evolved CUDA code for 7 days, producing attention kernels that outperformed NVIDIA's own cuDNN and the leading open-source implementation, FlashAttention-4. The same core architecture was then successfully applied to ARC-AGI-3, demonstrating its generalizability for long-horizon, autonomous problem-solving. The project features a predominantly Chinese team, including Distinguished Engineer Bing Xu (co-author of the original GAN paper and creator of MXNet) and Tianqi Chen (creator of TVM and XGBoost). NVIDIA's strategy highlights that while AI models are crucial, the surrounding system—managing memory, tools, and feedback—is equally vital for creating capable, long-term autonomous agents. This approach aligns with NVIDIA's focus on providing the essential hardware and software infrastructure for the next generation of AI workloads.

marsbit18 хв тому

NVIDIA's AI Sweeps ARC-AGI-3, Chinese-Led Team Aces All 183 Levels in One Go

marsbit18 хв тому

Торгівля

Спот
活动图片