分析师警告称,特朗普的经济政策可能会破坏加密货币市场

币界网Xuất bản vào 2024-07-22Cập nhật gần nhất vào 2024-07-22

币界网报道:

加密货币分析师Noelle Acheson警告称,尽管前总统唐纳德·特朗普公开支持数字资产,但他的经济政策可能会破坏加密货币市场。

Acheson的分析侧重于这些政策引发更高通胀的可能性,这一因素可能会抵消加密货币通常从低通胀和利率环境中获得的好处。

艾奇逊指出,共和党的几项提议,如减税、关税和美元走软,往往会导致通货膨胀加剧。这一观点阐明了特朗普政策可能产生的不利影响。

虽然较低的通胀和利率通常会提振风险资产,但较高的通胀可能会在短期内阻碍加密货币市场的增长。这种双刃剑情景使市场处于岌岌可危的境地,在潜在利益与重大风险之间取得了平衡。

减税是共和党的一项共同政策,最初可能看起来是有益的。然而,艾奇逊解释说,这些削减可能会导致消费支出增加,从而推高需求,进而推高价格。这种需求的增加进一步加剧了通货膨胀。同样,关税是特朗普经济政策的另一个主要内容,可能会提高进口商品的成本。成本的增加转嫁给了消费者,加剧了通货膨胀。

此外,艾奇逊指出,美元走软是特朗普经济战略的另一个目标,对加密货币市场有着复杂的影响。一方面,美元走软可以使美国出口在国外更具竞争力,从而可能提振经济。另一方面,这也可能导致进口价格上涨,从而加剧通货膨胀。这种通胀压力可能会抵消这些好处,尤其是对加密货币市场来说,它依赖于较低的通胀和利率而蓬勃发展。

尽管存在这些担忧,但也可能有一线希望。艾奇逊承认,在货币动荡时期,美元走软可能会使加密货币作为替代资产更具吸引力。这种吸引力源于加密货币的去中心化性质,可以作为对冲传统金融市场不稳定的一种手段。然而,这种潜在的好处可能无法完全减轻通货膨胀加剧带来的风险。

Nội dung Liên quan

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

Vừa qua, DeepSeek V4 đã được cập nhật với framework giải mã suy đoán mới là **DSpark**, giúp tăng tốc độ suy luận lên tới 80%. Cốt lõi của bản cập nhật này là framework **DSpark**, một kỹ thuật giải mã suy đoán được triển khai trên DeepSeek-V4-Pro hiện có để tăng tốc độ suy luận, chứ không phải là nâng cấp kiến trúc mô hình. DSpark giải quyết các điểm nghẽn về độ trễ và thông lượng trong môi trường sản xuất, đặc biệt ở các tình huống có tải cao. DSpark kết hợp hai cải tiến chính: 1. **Kiến trúc sinh bán tự hồi quy (Semi-Autoregressive Generation)**: Giữ lợi thế về thông lượng cao của mô hình phác thảo song song, đồng thời thêm mô-đun nối tiếp nhẹ để mô hình hóa mối quan hệ phụ thuộc giữa các token, giúp giảm thiểu tỷ lệ chấp nhận suy giảm. 2. **Xác minh theo lịch trình độ tin cậy, nhận biết phần cứng (Confidence-Scheduled Verification)**: Một "đầu độ tin cậy" (Confidence Head) được sử dụng để đánh giá xác suất tồn tại của mỗi token phác thảo. Hệ thống điều phối sẽ xác định độ dài xác minh tối ưu một cách linh hoạt dựa trên đặc điểm tải và phần cứng, chỉ phân bổ tài nguyên tính toán cho những token có khả năng được chấp nhận cao nhất. Trong các thử nghiệm trên nhiều lĩnh vực như suy luận toán học, tạo mã và hội thoại, DSpark vượt trội so với các phương pháp tiên tiến hiện tại như Eagle3 và DFlash. So với cơ sở sinh token đơn trước đó (MTP-1), DSpark đã **tăng tốc độ phản hồi cho người dùng từ 57% đến 85%** (tuỳ thuộc vào việc sử dụng mô hình Flash hay Pro) trong khi vẫn duy trì cùng tổng thông lượng. Cùng với DSpark, DeepSeek cũng công khai mã nguồn **DeepSpec**, một bộ công cụ toàn diện để đào tạo và đánh giá các mô hình phác thảo cho giải mã suy đoán. DeepSpec cung cấp một đường ống công việc tiêu chuẩn bao gồm chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và đánh giá, hỗ trợ nhiều thuật toán (DSpark, DFlash, Eagle3) và mô hình mục tiêu (hiện tại là Qwen3 và Gemma).

marsbit5 giờ trước

Vừa qua, DeepSeek V4 cập nhật DSpark, tốc độ suy luận tăng 80%

marsbit5 giờ trước

Cách mà thần đồng Karpathy sử dụng Claude, hóa ra là như thế này?

Andrej Karpathy, một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI, được cho là đã sử dụng một tệp CLAUDE.md cá nhân để hướng dẫn Claude - công cụ AI lập trình từ Anthropic - hoạt động hiệu quả hơn. Dù tính xác thực của tệp này chưa được kiểm chứng, nhưng nội dung của nó phản ánh chính xác những nguyên tắc Karpathy thường chia sẻ. Tài liệu này đưa ra các quy tắc then chốt để tránh những lỗi phổ biến khi AI viết code. Trọng tâm bao gồm: **Đọc kỹ code hiện có** trước khi viết mới để đảm bảo tính nhất quán; **Suy nghĩ thấu đáo** về yêu cầu và các phương án triển khai trước khi bắt tay vào code; **Giữ mọi thứ đơn giản nhất có thể**, tránh thiết kế thừa và chỉ xử lý những vấn đề thực sự tồn tại; **Sửa đổi một cách "phẫu thuật"**, chỉ thay đổi phần cần thiết và tuân thủ phong cách code sẵn có của dự án. Các hướng dẫn khác bao gồm việc luôn **xác minh code** bằng kiểm thử, làm việc **theo mục tiêu rõ ràng**, **gỡ lỗi có phương pháp**, thận trọng khi thêm **phụ thuộc mới**, và **giao tiếp hiệu quả** về những thay đổi. Tài liệu cũng chỉ ra các "mẫu thất bại" thường gặp như làm quá nhiều việc cùng lúc, tạo ra sự trừu tượng hóa không cần thiết, hoặc lạc quyết định ban đầu. Về cơ bản, những nguyên tắc này nhằm biến Claude từ một thực thể tạo code chung chung thành một trợ lý lập trình thực sự hiểu ngữ cảnh, tuân thủ dự án và giảm thiểu nhu cầu viết lại code. Dù tệp gốc có phải của Karpathy hay không, các nguyên tắc này được cộng đồng đánh giá cao và đã có dự án trên GitHub tổng hợp chúng, được cho là giúp giảm tỷ lệ lỗi code do AI tạo ra một cách đáng kể.

marsbit6 giờ trước

Cách mà thần đồng Karpathy sử dụng Claude, hóa ra là như thế này?

marsbit6 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片