Михаэль ван де Поппе оценил перспективы крипторынка

cryptonews.ru发布于2025-10-21更新于2025-10-21

Основатель консалтинговой компании MN Consultancy Михаэль ван де Поппе (Michaël van de Poppe) назвал произошедший обвал крипторынка неизбежной частью цикла Биткоина и призвал инвесторов не поддаваться панике.

По мнению бизнесмена, рынок переживает финальную стадию нисходящего тренда, и несмотря на масштабное падение, у альткоинов появились новые возможности.

«Важно отслеживать фундаментальные новости, макроэкономические сигналы и активность крупных игроков. Те, кто сохраняет хладнокровие и действует системно, смогут извлечь выгоду из коррекции и подготовиться к следующей фазе роста», — убежден Михаэль ван де Поппе.

Многие токены обвалились до таких уровней, которые инвесторы вряд ли ожидали увидеть снова в ближайшие несколько лет — но именно поэтому появились огромные возможности для тех, кто готов выстраивать долгосрочные позиции с минимальным риском, объяснил владелец консалтинговой компании.

Он уверен: растущий интерес корпоративных инвесторов, продолжающаяся интеграция биткоина и других криптовалют в традиционные финансовые системы не позволят крипторынку рухнуть. Цикл восстановления позиций крупных криптовалют может начаться в среднесрочной перспективе, предположил основатель MN Consultancy.

Ранее колумнист издания Financial Times Джемайма Келли (Jemima Kelly) возмутилась, что более десятилетия участники криптоиндустрии заявляют об идеях свободы, независимости, прозрачности и децентрализации, но в реальности все выглядит совсем по-иному.

你可能也喜欢

大模型能写出工业级优化算法吗?MIT提出FrontierOR给AI设下考场

麻省理工学院等机构的研究者推出了FrontierOR基准,用于评估大语言模型(LLM)设计大规模优化算法的能力。该基准不同于传统测试建模或调用求解器的任务,重点考察LLM能否像运筹学(OR)专家一样,针对复杂工业问题结构,自主设计出可扩展、高效且高质量的算法,例如分解、启发式搜索或混合策略。 FrontierOR包含180个源自OR学术文献的真实任务,并筛选出50个更具挑战性的“Hard”子集。评测采用两阶段流程:首先生成的算法需通过小实例的可行性预筛,然后在工业级规模的大实例上评估其解质量、速度及综合质效(QTE)。 实验结果显示,顶尖模型如GPT-5.3、Claude Opus 4.6等,在代码可执行性上已接近上限,但要在Hard任务上生成同时满足高质量和高速度的算法仍很困难。分析表明,能力较强的模型已减少基础建模错误,失败模式转向搜索深度与策略设计不足。此外,研究测试了三种自演化框架(如CORAL),发现通过迭代优化,LLM生成的算法性能可显著提升,在部分最难任务上QTE指标能从0.15提升至0.50。 这项工作标志着LLM-for-OR的研究重心正从“能否建模”转向“能否设计算法”,为开发能自主设计优化算法的AI智能体指明了方向,未来可能在供应链、能源、交通等领域实现更智能的决策支持系统。

marsbit1小时前

大模型能写出工业级优化算法吗?MIT提出FrontierOR给AI设下考场

marsbit1小时前

交易

现货
活动图片