加密市场情绪研究报告(2024.03.22-03.29):从ASI(Artificial Superintelligence)探究三大AI项目合并

Odaily星球日报發佈於 2024-03-30更新於 2024-03-30

文章摘要

在过去一周的行情中,比特币与以太坊的价格都有一定幅度上升,其中比特币上涨8.06% ,历史波动率在3.25上升时最大,成交量在3.27创新高回落是最大,未平仓量较周初都有上升。隐含波动率BTC变化小而ETH较周初上升。此外,资金费率低位回升,表明合约交易情绪逐步回暖。市场宽度指标显示过半数量的币价在30日均线上方,整体还属于盘整阶段。在事件方面,过去一周无重大数据公布,等待下个月初的非农数据。

从 ASI(Artificial Superintelligence)探究三大 AI 项目合并

什么是 ASI?

加密市场情绪研究报告(2024.03.22-03.29):从ASI(Artificial Superintelligence)探究三大AI项目合并

人工智能可以分为三个主要等级:弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence,简称 ANI)、通用人工智能(Artificial General Intelligence,简称 AGI)和超人工智能(Artificial Superintelligence,简称 ASI)。

  • 弱人工智能(ANI):弱人工智能是指专门用于解决特定问题或执行特定任务的人工智能系统。它们在特定领域内表现出色,但缺乏跨领域的智能和学习能力。目前的许多人工智能应用,如语音助手、图像识别和推荐系统,属于弱人工智能。

  • 通用人工智能(AGI):通用人工智能是指具备与人类相似的智能水平和能力的人工智能系统。它们能够理解和学习各种任务,拥有类似于人类的推理、问题解决和学习能力。通用人工智能的目标是实现机器的自主思考和创造能力,能够在各种不同领域进行任务执行。

  • 超人工智能(ASI):超人工智能是指智能水平超越人类智能的人工智能系统。超人工智能具有远远超过人类智能的认知能力和智慧,可以在各种任务和领域中展现出卓越的表现。这种超级智能可能具备创造性思维、全面的领域知识和超快的计算能力,在许多方面都能超越人类的智能水平。

值得注意的是,超人工智能(ASI)目前仍然属于理论和研究的领域,并且尚未实际实现。对于超级智能的发展和可能性存在各种观点和预测,但它仍然是一个开放的问题,有待未来的科学和技术发展。

五大 ASI 的发展趋势

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图片来源:https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/super-artificial-intelligence/

  • 大型语言模型(LLMs)的发展:语言模型利用自然语言处理(NLP)技术和算法来预测句子中一系列词语的出现。这些模型是专家系统,可以对文本数据进行摘要,并创建可视化图表。LLM 模型在大规模数据集上进行训练。其中一些著名的 LLM 示例包括 OpenAI 的 GPT-2 和 GPT-3 以及 Google 的 BERT。

  • 多模态人工智能的进展:多模态人工智能结合了视觉和语音模态,创造出与人类感知相匹配的场景。OpenAI 的 DALL-E 是一个最近的多模态人工智能示例,它可以根据文本生成图像。另一个例子是 NVIDIA 的 GauGAN 2 模型,它可以根据文本输入生成逼真的照片。它使用文本到图像生成技术来创作出最精美逼真的艺术作品。

  • 人工智能驱动的编程:近年来,人工智能驱动的编程取得了重要进展。多个工具如 Amazon 的 CodeGuru 可以提供相关建议,改善代码质量,确定应用程序中的昂贵代码。

  • AI 解决方案的垂直整合:亚马逊、谷歌和微软等顶级人工智能供应商现在已经商业化了他们的基于人工智能的产品。所有这些技术的融合,结合 LLM、对话式人工智能和多模态人工智能的前沿研究,将使得超级人工智能的发展成为可能。

  • 人工智能生成的发明:人工智能已经在几乎所有领域推动创新,从创作音乐、艺术和文学到发展科学理论。

以上是五大发展趋势,加上英伟达的高性能计算支持,使得构建人工智能应用和服务的开放平台成为可能。

Agents(FET)+Data(Ocean)+AGI(AGIX) 的强强联合代币取名 ASI

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  • Fetch.ai是在 AI 代理方面积累了较为成熟经验的公司。德国电信在 2 月 20 日宣布与 Fetch.ai 基金会合作,成为 Fetch.ai 的首个企业盟友,并且德国电信的子公司 MMS 将成为 Fetch.ai 的验证者。此外,Fetch.ai 还宣布推出名为"Fetch Compute"的基础设施投资项目,投资规模达到 1 亿美元,计划部署 Nvidia H 200、H 100 和 A 100 GPU,为开发人员和用户提供计算能力平台。

  • Ocean Protocol 在去中心化的数据共享、访问控制和支付方面构建了多个模块服务。据介绍,其产品 Predictoor 在推出后的六个月内销售额已超过 8 亿美元。

  • SingularityNET 是这三个项目中在 AGI(人工通用智能)领域探索最多的项目之一。SingularityNET 的 AGI 团队与合作伙伴 TrueAGI 和 OpenCog 社区自 2020 年以来一直致力于开发 AGI 框架 OpenCog Hyperon。SingularityNET 还计划在今年推出去中心化人工智能平台,旨在创建一个适合运行 AGI 系统的基础环境。

本周有关三个项目合并的消息发布后,FET、Ocean 和 AGIX 的价格经历了短期上涨后的回调。未来去中心化人工智能领域的发展动态值得持续关注。

比特币减半距离今天(2024.03.29)还有约 22 天

减半倒计时:https://www.nicehash.com/countdown/btc-halving-2024-05-10-12-00?_360safeparam=1289146171

市场技术与情绪环境分析

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情绪分析组成

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技术指标

价格走势

过去一周 BTC 价格上涨 8.06% ,ETH 价格上涨 1.94% 。

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上图是 BTC 过去一周的价格图

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上图是 ETH 过去一周的价格图

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表格显示过去一个周的价格变化率

价量分布图(支撑阻力)

过去一周 BTC 在高位形成新的密集成交区而 ETH 价格在密集成交区上方。

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上图是 BTC 过去一周的密集成交区分布图

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上图是 ETH 过去一周的密集成交区分布图

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表格显示 BTC 与 ETH 过去一周中每周的密集成交区间

成交量与未平仓量

过去一周 BTC 与 ETH 成交量在 3.27 创新高回落时最大;未平仓量 BTC 与 ETH 都上升。

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上图最上方 BTC 的价格走势,中间是成交量、最下方是未平仓量、浅蓝色是 1 天均值,橘色是 7 天均值。其中 K 线的颜色代表当前的状态,绿色是价格上升有成交量支持,红色是在平仓,黄色是在缓慢累积仓位,黑色是拥挤状态。

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上图最上方 ETH 的价格走势,中间是成交量、最下方是未平仓量、浅蓝色是 1 天均值,橘色是 7 天均值。其中 K 线的颜色代表当前的状态,绿色是价格上升有成交量支持,红色是在平仓,黄色是在缓慢累积仓位,黑色是拥挤状态。

历史波动率与隐含波动率

过去一周历史波动率 BTC 与 ETH 都在 3.25 时最高;隐含波动率 BTC 变化小而 ETH 都较周初上升。

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黄色线为历史波动率,蓝色线为隐含波动率,红点是其 7 日平均

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事件驱动

本周无重大数据公布。

情绪指标

动量情绪

过去一周比特币/黄金/纳指/恒指/沪深 300 中,比特币最强势,而表现最差为沪深 300 。

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上图为不同资产过去一周的走势

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放贷利率_借贷情绪

过去一周 USD 放贷年化收益平均为 14.8% ,短期利率上升至 15% 左右。

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黄色线为 USD 利率的最高价,蓝色线为最高价的 75% ,红色线为最高价的 75% 的 7 天平均值

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表格显示 USD 利率过去不同持有天数的平均收益

资金费率_合约杠杆情绪

过去一周 BTC 资费平均年化收益为 22.5% ,合约杠杆情绪低位回升。

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蓝色线为币安上 BTC 的资金费率,红色线为其 7 日平均

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表格显示 BTC 的资费过去不同持有天数的平均收益

市场相关性_一致性情绪

过去一周选中的 129 个币中相关性上升至 0.75 左右,不同品种间产生较为一致的行情。

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上图蓝色先为比特币价格,绿色线为['1000 floki', '1000 lunc', '1000 pepe', '1000 shib', '100 0x ec', '1inch', 'aave', 'ada', 'agix', 'algo', 'ankr', 'ant', 'ape', 'apt', 'arb', 'ar', 'astr', 'atom', 'audio', 'avax', 'axs', 'bal', 'band', 'bat', 'bch', 'bigtime', 'blur', 'bnb', 'btc', 'celo', 'cfx', 'chz', 'ckb', 'comp', 'crv', 'cvx', 'cyber', 'dash', 'dgb', 'doge', 'dot', 'dydx', 'egld', 'enj', 'ens', 'eos','etc', 'eth', 'fet', 'fil', 'flow', 'ftm', 'fxs', 'gala', 'gmt', 'gmx', 'grt', 'hbar', 'hot', 'icp', 'icx', 'imx', 'inj', 'iost', 'iotx', 'jasmy', 'kava', 'klay', 'ksm', 'ldo', 'link', 'loom', 'lpt', 'lqty', 'lrc', 'ltc', 'luna 2', 'magic', 'mana', 'matic', 'meme', 'mina', 'mkr', 'near', 'neo', 'ocean', 'one', 'ont', 'op', 'pendle', 'qnt', 'qtum', 'rndr', 'rose', 'rune', 'rvn', 'sand', 'sei', 'sfp', 'skl', 'snx', 'sol', 'ssv', 'stg', 'storj', 'stx', 'sui', 'sushi', 'sxp', 'theta', 'tia', 'trx', 't', 'uma', 'uni', 'vet', 'waves', 'wld', 'woo', 'xem', 'xlm', 'xmr', 'xrp', 'xtz', 'yfi', 'zec', 'zen', 'zil', 'zrx’]整体的相关性

市场宽度_整体情绪

过去一周选中的 129 个币,价格在 30 日均线上方的占比为 53% ,相对 BTC 价格在 30 日均线上方占比为 31% ,距离过去 30 天最低价大于 20% 的占比为 48% ,距离过去 30 天最高价小于 10% 的占比为 22% ,过去一周市场宽度指标显示过半数量的币价在 30 日均线上方,整体还属于盘整阶段。

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上图为['1000 floki', '1000 lunc', '1000 pepe', '1000 shib', '100 0x ec', '1inch', 'aave', 'ada', 'agix', 'algo', 'ankr', 'ant', 'ape', 'apt', 'arb', 'ar', 'astr', 'atom', 'audio', 'avax', 'axs', 'bal', 'band', 'bat', 'bch', 'bigtime', 'blur', 'bnb', 'btc', 'celo', 'cfx', 'chz', 'ckb', 'comp', 'crv', 'cvx', 'cyber', 'dash', 'dgb', 'doge', 'dot', 'dydx', 'egld', 'enj', 'ens', 'eos','etc', 'eth', 'fet', 'fil', 'flow', 'ftm', 'fxs', 'gala', 'gmt', 'gmx', 'grt', 'hbar', 'hot', 'icp', 'icx', 'imx', 'inj', 'iost', 'iotx', 'jasmy', 'kava', 'klay', 'ksm', 'ldo', 'link', 'loom', 'lpt', 'lqty', 'lrc', 'ltc', 'luna 2', 'magic', 'mana', 'matic', 'meme', 'mina', 'mkr', 'near', 'neo', 'ocean', 'one', 'ont', 'op', 'pendle', 'qnt', 'qtum', 'rndr', 'rose', 'rune', 'rvn', 'sand', 'sei', 'sfp', 'skl', 'snx', 'sol', 'ssv', 'stg', 'storj', 'stx', 'sui', 'sushi', 'sxp', 'theta', 'tia', 'trx', 't', 'uma', 'uni', 'vet', 'waves', 'wld', 'woo', 'xem', 'xlm', 'xmr', 'xrp', 'xtz', 'yfi', 'zec', 'zen', 'zil', 'zrx’] 30 日的各宽度指标占比

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总结

在过去一周的行情中,比特币(BTC)与以太坊(ETH)的价格都有一定幅度上升,其中比特币上涨 8.06% ,历史波动率在 3.25 上升时最大,成交量在 3.27 创新高回落是最大,未平仓量较周初都有上升。隐含波动率 BTC 变化小而 ETH 较周初上升。此外,资金费率低位回升,表明合约交易情绪逐步回暖。市场宽度指标显示过半数量的币价在 30 日均线上方,整体还属于盘整阶段。在事件方面,过去一周无重大数据公布,等待下个月初的非农数据。

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

696 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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