Chuyên gia Seyffart của Bloomberg dự báo sự sàng lọc trong thị trường ETF tiền mã hóa: 'Ném nhiều thứ vào tường'

ambcryptoXuất bản vào 2025-12-18Cập nhật gần nhất vào 2025-12-18

Tóm tắt

Theo nhà phân tích ETF của Bloomberg James Seyffart, thị trường ETF tiền mã hóa có thể sẽ chứng kiến một cuộc đại thanh lọc. Ông dự báo nhiều ETF altcoin đơn lẻ, đặc biệt là những sản phẩm tập trung vào tài sản có vốn hóa thấp, có thể bị xóa sổ trong một thị trường gấu sâu hơn, dự kiến vào cuối năm 2026 hoặc 2027. Seyffart chỉ ra rằng các nhà phát hành đang "ném rất nhiều sản phẩm vào tường" với ít nhất 126 hồ sơ đăng ký, và thay vào đó, ông kỳ vọng các ETF chỉ số (index ETFs) theo dõi một rổ tiền mã hóa sẽ thu hút nhiều tài sản hơn và là cách tiếp cận hiệu quả. Mặc dù các ETF cho XRP và SOL đã thu hút dòng tiền lớn (hơn 1 tỷ USD và 725 triệu USD tương ứng), biểu đồ giá cho thấy XRP vẫn giảm mạnh hơn SOL, nhấn mạnh rằng ngoài sự quan tâm của tổ chức, tâm lý thị trường cũng ảnh hưởng đáng kể đến hành động giá.

Công ty quản lý tài sản Bitwise cực kỳ lạc quan về các quỹ ETF tiền mã hóa, dự báo rằng chúng sẽ thu hút hơn 100% nguồn cung mới của Bitcoin, Ethereum và Solana.

Công ty này dẫn ra nhu cầu ETF trong lịch sử, khẳng định rằng quỹ ETF altcoin sắp tới có thể nhận được sự quan tâm tương tự.

Nhà phân tích ETF của Bloomberg, James Seyffart, đồng ý với triển vọng này. Nhưng ông cho biết rằng hầu hết các quỹ ETF altcoin đơn lẻ có thể phải đối mặt với thanh lý trong một thị trường gấu sâu hơn.

“Tôi cũng nghĩ rằng chúng ta sẽ chứng kiến nhiều vụ thanh lý trong các sản phẩm ETP tiền mã hóa. Điều này có thể xảy ra vào cuối năm 2026, nhưng nhiều khả năng là vào cuối năm 2027.”

Ông nói thêm,

“Các tổ chức phát hành đang ném rất nhiều sản phẩm vào tường — có ít nhất 126 hồ sơ đăng ký.”

Tính đến năm 2025, BTC, ETH, SOL và XRP đã thu hút dòng tiền vào ETF đáng kể và có khả năng tiếp tục là các tài sản tiền mã hóa hàng đầu.

Tuy nhiên, các altcoin có vốn hóa thị trường thấp khác có thể gặp khó khăn và có thể kích hoạt các đợt thanh lý quy mô lớn nếu giá của chúng giảm sâu hơn.

Liệu các quỹ ETF chỉ số tiền mã hóa sẽ chiếm lĩnh thị trường?

Theo Seyffart, các quỹ ETF chỉ số theo dõi một rổ altcoin, cùng với BTC, có thể là một cách tiếp cận hiệu quả hơn so với việc theo đuổi con đường ETF altcoin đơn lẻ, đặc biệt là đối với các tài sản có vốn hóa thị trường thấp.

Ông nói thêm,

“Một danh mục tôi kỳ vọng sẽ thu hút nhiều tài sản là các ETP chỉ số tiền mã hóa. Chúng sẽ xuất hiện với nhiều hình dạng và quy mô khác nhau.”

Hiện tại, có sáu quỹ ETF chỉ số tiền mã hóa, và về các altcoin ngoài ETH, SOL và XRP, một cái tên nổi bật xuất hiện trong tất cả các sản phẩm là Cardano [ADA].

Mặc dù một sản phẩm chỉ số như vậy giúp việc đầu tư vào nhiều tài sản tiền mã hóa trở nên dễ dàng hơn, nhưng tác động trực tiếp của nó đến giá dường như bị hạn chế, ít nhất là theo dữ liệu gần đây.

Ví dụ, ADA đã mất 56% trong năm 2025, nhiều hơn nhiều so với mức 36% của XRP hoặc 20% của SOL.

Điều này càng củng cố mối quan ngại của Seyffart rằng một quỹ ETF altcoin đơn lẻ, đặc biệt là quỹ có vốn hóa thị trường thấp hơn, có thể giảm mạnh hơn và dẫn đến gia tăng thanh lý ETF.

Dù vậy, quỹ ETF XRP spot của Hoa Kỳ đã thu hút hơn 1 tỷ USD dòng tiền tích lũy trong chưa đầy hai tháng kể từ khi ra mắt.

Ngược lại, các quỹ ETF SOL có 725 triệu USD dòng tiền chảy vào tích lũy và được ra mắt sớm hơn khoảng một tháng. Điều này cho thấy sự quan tâm của các tổ chức đối với XRP mạnh mẽ hơn so với SOL.

Tuy nhiên, trên biểu đồ giá, XRP vật lộn để giữ trên mức 2 USD và đã giảm mạnh hơn SOL.

Nói cách khác, mặc dù việc được các tổ chức chấp nhận là rất quan trọng, nhưng các yếu tố khác, chẳng hạn như tâm lý thị trường, cũng có thể ảnh hưởng đến hành động giá.


Suy nghĩ cuối cùng

  • Sayffart cho biết các quỹ ETF chỉ số tiền mã hóa có thể hoạt động tốt hơn thị trường ETF altcoin đơn lẻ đã quá đông đúc.
  • XRP hoạt động kém hơn SOL trên biểu đồ giá bất chấp có được sự quan tâm lớn hơn từ các tổ chức.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QBloomberg nhà phân tích James Seyffart dự báo điều gì về các quỹ ETF tiền điện tử đơn lẻ?

AJames Seyffart dự báo rằng hầu hết các quỹ ETF tiền điện tử đơn lẻ (single altcoin ETF) có thể sẽ phải đối mặt với tình trạng thanh lý trong một thị trường giá xuống sâu hơn, có khả năng xảy ra vào cuối năm 2026 hoặc muộn nhất là cuối năm 2027.

QLý do chính nào khiến Seyffart cho rằng sẽ có một cuộc đại thanh lý?

ALý do chính là các tổ chức phát hành đang "ném rất nhiều sản phẩm vào tường" (thử nghiệm ồ ạt) với ít nhất 126 hồ sơ đăng ký, dẫn đến thị trường quá bão hòa. Các altcoin vốn hóa thấp sẽ gặp khó khăn và có thể kích hoạt các đợt thanh lý lớn nếu giá của chúng giảm sâu hơn.

QGiải pháp thay thế nào được Seyffart đề xuất thay vì đầu tư vào các altcoin ETF đơn lẻ?

ASeyffart đề xuất rằng các quỹ ETF chỉ số (index ETFs) theo dõi một rổ tiền điện tử, bao gồm cả Bitcoin, có thể là một cách tiếp cận hiệu quả hơn, đặc biệt là đối với các tài sản có vốn hóa thị trường thấp.

QMặc dù được các tổ chức ưa chuộng hơn, tại sao XRP vẫn có biểu hiện giá kém hơn SOL?

AMặc dù quỹ ETF XRP thu hút dòng tiền lớn hơn (hơn 1 tỷ USD so với 725 triệu USD của SOL), giá XRP vẫn giảm mạnh hơn (36% so với 20% của SOL). Điều này cho thấy ngoài sự chấp nhận của tổ chức, các yếu tố như tâm lý thị trường cũng có tác động mạnh mẽ đến biến động giá.

QTài sản tiền điện tử nào nổi bật trong tất cả các sản phẩm ETF chỉ số hiện có, ngoài ETH, SOL và XRP?

ATheo bài viết, Cardano (ADA) là tài sản nổi bật được đưa vào tất cả các sản phẩm ETF chỉ số hiện có, ngoài Ethereum (ETH), Solana (SOL) và XRP.

Nội dung Liên quan

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit3 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit3 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit7 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit7 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit8 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit8 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 961Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.9kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片