2026-04-17 Thứ sáu

Trung tâm Tin tức - Trang 20

Nhận tin tức tiền kỹ thuật số và xu hướng thị trường theo thời gian thực với Trung tâm Tin tức HTX.

Bitcoin Duy Trì Xu Hướng Giảm Chủ Đạo, HYPE Điều Chỉnh Tích Lũy Đúng Lúc | Phân Tích Chuyên Gia

Dưới đây là bản tóm tắt nội dung bài viết phân tích thị trường tiền điện tử bằng tiếng Việt: Phân tích viên Cody từ Odaily đưa ra nhận định về xu hướng thị trường tuần này, tập trung vào HYPE và Bitcoin (BTC). **VỀ HYPE:** Cấu trúc sóng Elliott trên biểu đồ ngày cho thấy HYPE đang trong giai đoạn sóng V tiềm năng (tăng giá), bắt đầu từ mức đáy 34.44 USD vào ngày 2/4. Tuy nhiên, tín hiệu trên khung 4h cho thấy tình trạng mua quá mức, dự báo khả năng điều chỉnh trong tuần. Chiến lược được khuyến nghị là "thuận xu hướng, mua ở vùng giá thấp", chờ giá hồi về vùng hỗ trợ 37.5-38 USD để thiết lập vị thế mua (30% vốn) với điểm dừng lỗ chặt chẽ. Tuần trước, hai lần giao dịch theo đà tăng đã thu lợi nhuận tổng cộng 9.02%. **VỀ BITCOIN (BTC):** BTC duy trì xu hướng giảm chủ đạo, được xác nhận bởi mô hình theo dõi vị thế. Giá dự kiến tiếp tục dao động trong khoảng 65,000-74,000 USD. Chiến lược trung hạn là tiếp tục nắm giữ lệnh bán khống (60% vốn) được mở ở 89,000 USD, hiện đang có lãi. Ba kịch bản giao dịch ngắn hạn (30% vốn) được đề xuất: bán khống khi giá bật lên vùng 74,500-76,000 USD (Kịch bản A), bán khi giá phá vỡ hỗ trợ 69,000 USD (Kịch bản B), hoặc tăng cường bán khống nếu giá phá vỡ 65,000 USD (Kịch bản C). **LƯU Ý QUAN TRỌNG:** Phân tích này chỉ nhằm mục đích ghi chép giao dịch cá nhân, không phải lời khuyên đầu tư. Thị trường biến động rất nhanh, cần quản lý rủi ro cẩn thận bằng cách luôn đặt điểm dừng lỗ ngay khi vào lệnh và dịch chuyển điểm dừng lỗ để chốt lời khi có lãi.

Odaily星球日报04/13 06:21

Bitcoin Duy Trì Xu Hướng Giảm Chủ Đạo, HYPE Điều Chỉnh Tích Lũy Đúng Lúc | Phân Tích Chuyên Gia

Odaily星球日报04/13 06:21

Một sự đồng thuận tập thể mang tên phi tập trung hóa

Tôi chưa bao giờ hoàn toàn tin vào thứ gọi là "phi tập trung hóa" trong thế giới tiền mã hóa. Những người hô hào to nhất về tinh thần chống lại hệ thống ngân hàng tập trung lại thường là những kẻ vội vã thu tiền của bạn vào hệ sinh thái của họ. Ngành công nghiệp này được xây dựng trên ý tưởng "tiền tệ không cần tin tưởng", nhưng hầu hết những người trong cuộc lại không đáng tin. Theo thời gian, sự thật dần lộ rõ: phi tập trung hóa giống như một màn trình diễn hơn là niềm tin thực sự. Mục đích thực sự là thu hút "tiền ngốc". Ngay cả Bitcoin, từng được thiết kế để không có điểm kiểm soát duy nhất, giờ đây cũng ngày càng tập trung hóa. Hai nhóm khai thác lớn nhất hiện kiểm soát gần 50% sức mạnh tính toán. Các sản phẩm thành công nhất trong không gian crypto, như stablecoin (USDT, USDC) hay các sàn giao dịch, trên thực tế đều mang tính tập trung cao. Chúng được vận hành bởi các công ty, có thể đóng băng ví và dự trữ trong ngân hàng - thứ mà ngành công nghiệp này vốn dĩ muốn thay thế. Điều họ cung cấp là hiệu quả và trải nghiệm người dùng tốt hơn, không phải là triết lý phi tập trung. Thế giới crypto giờ chia làm hai loại: Lớp giao thức cơ sở (như Bitcoin, Ethereum) vẫn giữ được các đặc tính phi tập trung, và lớp ứng dụng, nơi hy sinh tính phi tập trung để đổi lấy hiệu suất và khả năng sử dụng. Khi đối mặt với lựa chọn giữa "sản phẩm tốt" và "nguyên tắc không thực tế", người dùng luôn chọn cái trước. Bài học cuối cùng là sự trung thực. Các dự án nên thành thật về những gì họ đang xây dựng: một sản phẩm tập trung với trải nghiệm tốt hơn, thay vì che giấu dưới lớp vỏ ngụy biện về phi tập trung. Người dùng có thể chấp nhận sự thật, nhưng họ sẽ rời đi khi khoảng cách giữa lời nói và hiện thực quá lớn.

marsbit04/13 06:04

Một sự đồng thuận tập thể mang tên phi tập trung hóa

marsbit04/13 06:04

Người tạo ra Kling trở lại Alibaba và tạo ra một 'ngựa ô' mới

Người đứng sau mô hình AI video HappyHorse-1.0 của Alibaba, Zhang Di, từng làm việc tại Alibaba và Kuaishou, đã trở lại Alibaba vào tháng 11/2025 và chỉ sau 5 tháng đã cho ra mắt HappyHorse. Mô hình này đã đứng đầu bảng xếp hạng Artificial Analysis trong cả hai hạng mục text-to-video và image-to-video, vượt qua các đối thủ như ByteDance và Kuaishou. HappyHorse có 15 tỷ tham số, sử dụng kiến trúc Transformer đa phương thức, cho phép đồng bộ hóa khẩu hình với nhiều ngôn ngữ và giảm thời gian tạo video xuống còn 38 giây cho video 5 giây. Điều này giúp nó phù hợp cho các ứng dụng thương mại. Alibaba định hướng ứng dụng HappyHorse vào lĩnh vực thương mại điện tử, giúp các nhà bán hàng tạo video quảng cáo sản phẩm nhanh chóng, đa dạng hóa kịch bản và ngôn ngữ, đồng thời tăng hiệu quả chuyển đổi. Với lợi thế dữ liệu giao dịch và hành vi người dùng, Alibaba có thể tối ưu hóa video cho mục đích bán hàng. Tuy nhiên, vẫn có những thách thức về bản quyền và độ trung thực của nội dung AI. Nhưng với một kế hoạch ứng dụng rõ ràng, HappyHorse hứa hẹn mang lại lợi thế cạnh tranh cho Alibaba trong thị trường video AI.

marsbit04/13 05:14

Người tạo ra Kling trở lại Alibaba và tạo ra một 'ngựa ô' mới

marsbit04/13 05:14

Harness Mỏng, Kỹ Năng Dày: Nguồn gốc thực sự của năng suất AI gấp 100 lần

Trong bài viết "Thin Harness, Fat Skills: Nguồn gốc thực sự của năng suất AI gấp 100 lần", tác giả Garry Tan (Chủ tịch kiêm CEO Y Combinator) cho rằng sự khác biệt lớn về năng suất khi sử dụng AI không đến từ mô hình mạnh hơn, mà từ một hệ thống được thiết kế tốt xung quanh mô hình. Ông giới thiệu khung "thin harness, fat skills" (khung chạy mỏng, kỹ năng dày), phân tích ứng dụng AI thành 5 thành phần chính: 1. **Skill file (Tệp kỹ năng):** Tài liệu markdown có thể tái sử dụng, dạy mô hình *cách* thực hiện một quy trình cụ thể với các tham số đầu vào khác nhau. 2. **Harness (Khung chạy):** Lớp chương trình mỏng chỉ quản lý việc chạy mô hình, đọc/ghi file, quản lý ngữ cảnh và ràng buộc bảo mật. 3. **Resolver (Bộ phân giải):** Bảng định tuyến ngữ cảnh, quyết định tải thông tin nào vào đúng thời điểm. 4. **Latent vs. Deterministic (Tiềm ẩn vs. Xác định):** Phân biệt rõ ràng nhiệm vụ cần trí thông minh (phán đoán, tổng hợp) và nhiệm vụ cần tính xác định (truy vấn, tính toán). 5. **Diarization (Quy chuẩn tài liệu):** Khả năng của mô hình đọc, tổng hợp và nén nhiều tài liệu thành một bản tóm tắt cấu trúc hóa về một chủ đề. Hệ thống ba tầng (kỹ năng dày, khung chạy mỏng, cơ sở hạ tầng xác định) cho phép kỹ năng tự động cải thiện theo thời gian thông qua vòng lặp học tập (đọc -> phân tích -> viết lại kỹ năng), mà không cần viết lại mã. Điều này biến AI từ công cụ một lần thành cơ sở hạ tầng có hiệu ứng lãi kép, nơi giá trị tích lũy theo thời gian và mọi kỹ năng đều được nâng cấp vĩnh viễn khi mô hình mới ra mắt.

marsbit04/13 04:24

Harness Mỏng, Kỹ Năng Dày: Nguồn gốc thực sự của năng suất AI gấp 100 lần

marsbit04/13 04:24

活动图片