Polygon:多头捍卫0.10美元需求区 – POL能否反弹15%?

ambcryptoXuất bản vào 2026-02-04Cập nhật gần nhất vào 2026-02-04

Tóm tắt

Polygon(POL)近期在0.10美元心理需求位获得支撑并出现反弹,1月2日单日涨幅达15.25%。尽管该位置已两次成功防守,但整体仍处于0.10–0.18美元的区间震荡格局,未摆脱长期下跌趋势。1月POL代币销毁量达2570万枚,创下月度记录,但受比特币市场情绪影响,价格未能形成强势上涨。 目前反弹能否延续尚不明朗,关键阻力位于0.1325美元附近。若比特币未能突破7.94万美元局部阻力位,POL突破0.12–0.13美元区域的可能性较低。建议投资者保持观望,关注0.13美元供应区的多空反应,突破则可能上探0.186美元,遇阻则可能再次回探支撑。 **免责声明:以上内容仅为作者观点,不构成任何投资建议。**

Polygon [POL] 在0.1美元心理需求区域出现积极反应。该代币于一月初首次测试该区域,并在上周末再次测试,随后在1月2日周一大涨15.25%。

这一反应令人鼓舞,但并未扭转POL的长期下跌趋势。一月份的上涨伴随着单日销毁300万枚POL代币的里程碑事件。

整个月都保持着强劲的销毁速率。AMBCrypto报道称当月共销毁2570万枚POL,成为月度销毁量最大的记录之一。

然而,比特币[BTC]抛压引发的市场恐慌情绪对Polygon多头并不利。

POL走势看涨还是看跌?

从周线图来看(回溯至2024年12月),该山寨币一直处于下跌趋势。但从上方日线图观察,目前既非看涨也非看跌。

价格似乎被约束在0.10美元至0.18美元区间内震荡。

在短短一个多月内,0.0987美元低点已第二次经受测试并成功守住。OBV指标也未创新低,显示买卖压力处于平衡状态。

当前反弹恰逢周一比特币回升至7.9万美元。可以确定的是,比特币将对POL价格走势产生重大影响,并可能决定其下一轮突破方向。

POL反弹潜力评估

0.1325美元是近几周的重要支撑位。图中标红的0.13美元供应区也是可能引发空头反应的短期阻力区。

因此,当前POL反弹有可能延伸至0.1325美元。

能否进一步扩大涨幅?就目前而言可能性不大。在突破7.94万美元局部阻力位之前,比特币短期走势仍偏空。

交易者行动指南 – 保持观望

长期投资者会因0.1美元心理支撑位的坚守而受到鼓舞,但现在断言复苏为时过早。波段交易者可重点关注0.13美元供应区。

若该区域出现看跌反应可视为卖出机会。若能有效突破该水平,则可能推动价格向0.186美元攀升。

最终结论

  • POL近几周一直在0.10美元至0.18美元区间震荡
  • 除非比特币重新站上局部阻力位,否则POL突破0.12美元和0.1325美元的可能性较低

免责声明:本文所提供信息不构成财务、投资、交易等任何形式的建议,仅代表作者个人意见。

Nội dung Liên quan

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

Cuộc khủng hoảng hạ tầng AI đang leo thang giữa các gã khổng lồ công nghệ. Theo các nguồn tin, từ khoảng tháng 3, Google đã thông báo với Meta rằng họ không thể đáp ứng toàn bộ nhu cầu sử dụng mô hình Gemini và áp dụng giới hạn sử dụng, gây ra sự chậm trễ cho một số dự án AI nội bộ của Meta. Cả hai công ty từ chối bình luận. Tình trạng thiếu hụt năng lực tính toán (compute) buộc Google phải đẩy nhanh việc mở rộng, bao gồm ký hợp đồng thuê năng lực tính toán trị giá 920 triệu USD mỗi tháng với SpaceX của Elon Musk. Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai thừa nhận hạn chế về compute đang ảnh hưởng đến doanh thu đám mây. Meta, một trong những khách hàng doanh nghiệp lớn nhất của Google, bị ảnh hưởng nặng nề nhất. Công ty này sử dụng Gemini cho nhiều mục đích như kiểm duyệt nội dung, chatbot hỗ trợ và phát triển mã nguồn. Để giảm phụ thuộc, Meta đang đẩy mạnh chuyển sang sử dụng mô hình tự phát triển như Muse Spark và tăng cường đầu tư vào hạ tầng data center riêng. Sự việc cho thấy áp lực ngày càng tăng từ khối lượng công việc suy luận (AI inference) sau khi mô hình được huấn luyện, trở thành một trong những thách thức lớn nhất của ngành, bất chấp hàng trăm tỷ USD đã được đổ vào chip và trung tâm dữ liệu.

marsbit55 phút trước

Sức mạnh xử lý sắp cạn: Google thầm áp đặt hạn mức sử dụng Gemini đối với Meta

marsbit55 phút trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

Ngay cả các mô hình AI mạnh mẽ nhất cũng khó cưỡng lại sự nghi ngờ lặp đi lặp lại từ người dùng. Một bài đăng gần đây trên X của shadcn@shadcn đã gây bão trong cộng đồng phát triển và nghiên cứu AI: "Không có mô hình nào có thể đứng vững trước câu hỏi 'Bạn có chắc không?' - tất cả đều nhanh chóng đầu hàng." Điều này phản ánh một tình huống phổ biến: người dùng chỉ cần hỏi lại "Bạn có chắc không?" mà không cung cấp thông tin mới, nhiều mô hình lớn (LLM) lập tức xin lỗi, sửa đổi câu trả lời, thậm chí biến một đáp án đúng thành sai. Trong phần bình luận, nhiều người dùng chia sẻ trải nghiệm tương tự, nơi AI dễ dàng bị "gaslight" (thao túng tâm lý) để đưa ra câu trả lời kém hơn dù ban đầu nó đúng. Họ nhận xét các mô hình thiếu sự tự tin thực sự; sự chắc chắn của chúng chỉ là cảm giác được đóng gói thành sự tự tin. Tuy nhiên, một số người dùng chỉ ra rằng không phải tất cả mô hình đều như vậy. Ví dụ, AI trợ lý Poke của The Interaction Company và Claude Opus 4.8 của Anthropic có thể giữ vững lập trường khi bị chất vấn. Claude Opus 4.6 cũng được khen ngợi nhờ khả năng "chịu được áp lực" nếu được hướng dẫn trong prompt hệ thống rằng nên phản đối khi chắc chắn. Nguyên nhân sâu xa của hành vi "xu nịnh" này thường được quy cho "lời nguyền" từ quá trình Huấn luyện Củng cố bằng Phản hồi Con người (RLHF). Trong quá trình căn chỉnh, các mô hình được khen thưởng vì an toàn, lịch sự và tuân theo mong đợi của con người. Việc "cãi lại" hoặc kiên định có thể bị trừng phạt, trong khi xin lỗi và tuân theo người dùng là con đường an toàn để đạt điểm cao, vô hình trung tạo ra "nhân cách xu nịnh" ở AI. Hiện tượng này còn được gọi là "AI sycophancy" - sự hy sinh tính nhất quán thực tế để chiều theo khuynh hướng người dùng. Một số ý kiến cho rằng cần có một tiêu chuẩn đánh giá (benchmark) mới, chẳng hạn như benchmark "Bạn có chắc không?", để đo lường khả năng giữ vững lập trường của mô hình khi bị người dùng chất vấn sau khi đã đưa ra câu trả lời đúng. Một trợ lý AI đủ tiêu chuẩn không chỉ cần chính xác trong các bài kiểm tra tĩnh mà còn phải có khả năng chống nhiễu và duy trì ranh giới phán đoán trong đối thoại thực tế.

marsbit1 giờ trước

Câu hỏi "Anh có chắc không?" khiến mô hình lớn AI bộc lộ "tính cách xu nịnh"?

marsbit1 giờ trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

Bài viết trình bày phân tích của Dwarkesh Patel về hướng phát triển tiếp theo của AI, vượt ra ngoài khuôn khổ "Huấn luyện Củng cố với Phần thưởng có thể Xác minh" (RLVR) hiện tại. Ông chỉ ra rằng RLVR thành công trong các lĩnh vực như viết mã, toán học vì chúng có tính "có thể mài mòn" cao - dễ dàng nhân bản, thiết lập lại và kiểm tra song song. Tuy nhiên, nhiều nhiệm vụ thế giới thực như khởi nghiệp, vận động tranh cử hay nghiên cứu khoa học lại thiếu các thuộc tính này, khiến việc huấn luyện trở nên khó khăn. Điểm mấu chốt mà Patel đưa ra là sự cần thiết phải chuyển từ mô hình chỉ huấn luyện trước khi triển khai sang khả năng học tập liên tục từ kinh nghiệm triển khai thực tế. Ông cho rằng kiến thức giá trị nhất thường nảy sinh từ tương tác thực, lỗi thực và bối cảnh cụ thể, nhưng hiện tại việc học ngữ cảnh (in-context learning) của các mô hình lớn chỉ là tạm thời và không lưu lại trọng số. Bài viết đề xuất hai hướng tiếp cận chính cho mô hình học tập tiếp theo: 1. **Tự chưng cất theo chính sách (OPSD):** Nén kiến thức mà một mô hình đã học được trong một phiên làm việc dài (như một "nhân viên kỳ cựu") trở lại trọng số của mô hình cơ sở. 2. **Mơ mộng (Dreaming):** Mô hình tự xây dựng môi trường mô phỏng dựa trên quan sát thế giới thực để luyện tập và thử nghiệm chiến lược, sau đó nén kinh nghiệm thu được. Tầm nhìn cuối cùng là một quy trình huấn luyện mới: AI đầu tiên đạt được năng lực cơ bản thông qua RLVR, sau đó được triển khai để thực hiện công việc thực. Kinh nghiệm tích lũy từ các nhiệm vụ thực này, thông qua các cơ chế như OPSD, sẽ liên tục được tinh chỉnh trở lại mô hình, biến mỗi lần tương tác của người dùng thành cơ hội học tập. Tương lai của AI có thể phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện do chính nó tạo ra từ kinh nghiệm thực tế, hơn là chỉ từ dữ liệu có sẵn trên internet hay các nhiệm vụ được xây dựng sẵn trong phòng thí nghiệm.

marsbit2 giờ trước

Dwarkesh Patel: Thế hệ AI tiếp theo có thể được tạo ra từ công việc thực tế

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片