Аналитики отчитались о крипторынке за 2-ю неделю ноября

cryptonews.ruXuất bản vào 2024-11-15Cập nhật gần nhất vào 2024-11-15

Исследователи Matrixport опубликовали еженедельный отчет о криптовалютном рынке. Они отметили, что котировки Bitcoin достигли отметки в $90 000, приближаясь к рубежу в $100 000 и это стало ключевым событием. Эксперты связывают рост с недавними политическими и рыночными событиями. По их словам, именно победа Дональда Трампа на выборах президента США и его план сделать BTC «национальным стратегическим активом» вызвали оптимизм среди участников рынка. По мнению аналитиков, серьезное влияние оказало ожидание более мягкой регуляции усилили рост криптовалюты.

Дополнительную поддержку оказали и институциональные инвесторы, которые продолжают увеличивать свои активы в Bitcoin. В результате, участие крупных фондов привело к росту стабильности и импульса рынка, что положительно сказалось на его долгосрочных перспективах.

Криптоиндустрия также отмечает растущий уровень глобального принятия, который уже близится к 8%. Это в свою очередь усиливает спрос на Bitcoin и другие криптоактивы. Аналитики прогнозируют, что продолжение позитивных тенденций институционального интереса приведет к новым рекордным отметкам.

Исследователи Matrixport подчеркивают, что использование ETF-продуктов позволяет инвесторам накапливать позиции на понижении цен, что особенно актуально в условиях волатильного рынка. Это помогает минимизировать риски и повысить эффективность вложений. Эксперты советуют фокусироваться на стабильном долгосрочном росте рынка, учитывая приток институциональных средств. По их мнению, данный подход позволяет извлечь выгоду в условиях колебаний рынка, делая акцент на долгосрочных перспективах. «В целом, неделя показала уверенный рост, обусловленный как политическими изменениями, так и усилением интереса крупных инвесторов», — подытожили аналитики.

Ошибка в тексте? Выделите её мышкой и нажмите Ctrl + Enter

Nội dung Liên quan

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

Hoạt động gần đây trên blockchain cho thấy kẻ khai thác lỗ hổng UXLINK đang tích cực rửa số tiền đánh cắp để gây khó khăn cho việc truy vết. Vụ việc xảy ra vào tháng 9/2025, khi hacker lợi dụng lỗ hổng 'delegateCall' để chiếm quyền ví đa chữ ký của dự án, tạo ra hàng tỷ token UXLINK bất hợp pháp và rút khoảng 4,5 triệu USD tài sản tiền mã hóa. Sau đó, kẻ tấn công đã chuyển đổi phần lớn số tiền sang DAI và ETH. Đáng chú ý, trong hai tuần qua, họ đã gửi tổng cộng 14.336,6 ETH vào Tornado Cash – một dịch vụ trộn tiền – để che giấu nguồn gốc, với lần gửi gần đây nhất trị giá hơn 8,1 triệu USD. Song song đó, một ví liên quan đến Mining Express – một dự án được cho là mô hình Ponzi đã sụp đổ – cũng bắt đầu tái phân bổ tài sản bằng cách chuyển đổi 5.004 ETH lấy 8,8 triệu DAI và sau đó chuyển một phần vào Tornado Cash. Các sự việc này làm nổi bật một khoảng trống lớn trong hệ sinh thái DeFi: mặc dù cho phép chuyển tài sản không cần cấp phép một cách trơn tru, nhưng vẫn thiếu các cơ chế hiệu quả để ngăn chặn hoặc xử lý các dòng tiền bất hợp pháp một khi chúng đã được đưa vào hệ thống. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc tăng cường phối hợp liên mạng và triển khai các hệ thống phát hiện đe dọa thời gian thực để bảo vệ tính phi tập trung và quyền riêng tư của người dùng.

ambcrypto4 giờ trước

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

ambcrypto4 giờ trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Trong bài viết mới nhất của mình, giáo sư Lý Phi Phi đã phân loại và làm rõ khái niệm "mô hình thế giới" đang bị sử dụng một cách lộn xộn trong lĩnh vực AI hiện nay. Bà đề xuất một cách phân loại chức năng dựa trên vòng lặp POMDP cổ điển (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát → tác nhân), chia các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba loại chính: 1. **Bộ kết xuất (Renderer):** Đầu ra là các quan sát (pixel). Mục tiêu là độ trung thực về mặt thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video từ văn bản như Sora, hay hệ thống tương tác như Genie. Chúng tạo ra hình ảnh đẹp nhưng không nhất thiết tuân thủ vật lý chính xác. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator):** Đầu ra là trạng thái thế giới. Mục tiêu là độ chính xác về cấu trúc hình học, vật lý và động lực học. Chúng phục vụ cả con người (kiến trúc sư, nhà thiết kế) và các chương trình máy tính (robot, xe tự hành) để tính toán và đào tạo. Đây được coi là trung tâm then chốt bị đánh giá thấp. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner):** Đầu ra là các hành động. Cho một quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình VLA (Vision-Language-Action). Đây là lĩnh vực thú vị nhất nhưng cũng non trẻ nhất, với khoảng cách lớn giữa demo trong phòng thí nghiệm và ứng dụng thực tế. Bài viết nhấn mạnh ba loại này không tách biệt mà chia sẻ hiểu biết cơ bản chung về thế giới. Xu hướng quan trọng hiện nay là sự hợp nhất giữa chúng, hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất** có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch tùy theo nhu cầu. Sản phẩm Marble của World Labs là một bước đi theo hướng này, cùng lúc tạo ra cả dữ liệu hình ảnh (Gaussian splatting) và dữ liệu vật lý (collision mesh) từ một mô hình duy nhất. Tóm lại, trong khi mô hình ngôn ngữ cho phép máy móc "nói" về thế giới, thì mô hình thế giới chính là con đường để chúng thực sự hiểu, tưởng tượng, suy luận và tương tác với thế giới vật lý.

marsbit5 giờ trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

marsbit5 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片