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Fine市场信息

价格表现(24小时)
24小时
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涨跌幅(1年):
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#7621
市值:
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24小时交易额:
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今日Fine实时价格CNY

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AI 分析
加密货币市场今日热点

加密市场在宏观经济逆风和关键创新中应对“红色九月”

2025年9月24日 – 全球加密货币市场目前正经历许多人称之为“红色九月”的阶段,市场的重大变化是由一系列宏观经济因素和持续的监管发展共同推动的。尽管背景是波动性,但几种关键叙述正在定义市场的轨迹,突出了挑战和变革性的增长。

宏观经济压力推动市场波动性

今天,加密市场对全球宏观经济条件的敏感性依然很高。2025年9月,市场经历了显著的下跌,这主要归因于美国经济增长放缓、令人失望的就业报告以及持续的地缘政治紧张局势,尤其是以色列-伊朗冲突。这种环境强化了美元并导致美联储采取鹰派立场,从而促成了加密生态系统中大量杠杆多头头寸的清算。 [6, 14] 尽管比特币波动,但据报道仍保持在111,000-112,000美元范围附近的稳定,而以太坊在九月初也面临下跌。 [6] 这突显了市场与传统金融和全球事件的日益相互关联性。 [14]

真实世界资产(RWAs)崛起为主导力量

今年加密空间中最引人注目的叙述之一是真实世界资产(RWA)代币化的爆炸性增长。包括卡尔达诺创始人查尔斯·霍斯金森在内的专家预计,RWAs将在未来五年推动加密市场的主要增长,可能将10万亿美元的资产带入区块链。 [11] RWA市场在2025年已达到300亿美元的链上价值,标志着在短短三年内实现了400%的显著增长。 [21] 这种激增是由于机构兴趣的增加、监管透明度的提高,以及来自黑石和摩根大通等主要金融公司的积极参与,这些公司在弥合传统金融与去中心化系统之间的鸿沟。 [2, 21] 私人信贷和美国国债目前是代币化RWA领域的主导部分。 [21]

以太坊在扩展性和互操作性方面向前推进

以太坊的核心开发继续聚焦于可扩展性和互操作性。该网络2025年的路线图强调通过第二层(L2)解决方案进行扩展,长期目标是通过优化数据存储和压缩实现每秒100,000笔交易(TPS)。 [1, 7, 19] 诸如2025年5月的Pectra部署和即将于11月到来的Fusaka升级等重大升级是关键里程碑。 [24] 这些升级利用了blob扩展和PeerDAS来提高吞吐量,导致燃气费下降至约0.08美元,而L2现在占据了网络交易量的60%。 [24]

Solana生态系统因技术进步而蓬勃发展

Solana仍然是一个关键参与者,以其高性能和低交易成本而受到赞扬。 [4] 生态系统因预计在2025年实施的多项技术升级而充满活力,包括设计用于增强网络可靠性和性能的新验证器客户端Firedancer的实施。 [4, 23] 计划将Solana的区块空间加倍,进一步提高其已经很高的交易吞吐量。 [23] Solana的机构采用也在上升,弗兰克林·坦普顿等实体正在将该网络集成到他们的金融操作中,展示了对其效用日益增长的信心。 [31]

去中心化物理基础设施网络(DePIN)获得显著进展

去中心化物理基础设施网络(DePIN)经历了爆炸性增长,该行业的市场资本化到2025年末超过160亿美元,活跃项目超过1,170个。 [9, 12, 35] 这种扩展主要是由于人工智能的进步、对去中心化计算能力的日益需求、存储主权和对扩展网络基础设施的需求。 [9, 39] 以太坊和Solana正逐渐成为DePIN项目的领先中心,突显了它们在支持这一创新行业中的基础性角色。 [35]

Web3游戏朝着主流接受迈进

2025年被证明是Web3游戏的关键年份,使其更接近主流接受。 [10, 22, 28, 30] 像Immutable这样的公司已经推出了专门的移动游戏部门,以利用1210亿美元的移动游戏市场,专注于简化游戏开发者的区块链集成。 [10] 行业正在经历从“玩赚”模式向“玩拥有”模式的重大转变,真正的资产拥有权和NFT作为功能性游戏内资产的整合正在增强玩家的参与度,并革新虚拟经济。 [28, 36]

不断演变的监管格局和机构DeFi

全球加密货币的监管格局正在发生重大变化,特别是在美国。预计到2025年底,将出台一项全面的加密法案,旨在澄清商品期货交易委员会(CFTC)和证券交易委员会(SEC)之间的监管监督。 [17, 25] 引导和建立美国稳定币创新法案(GENIUS法案)已经签署成为法律,为支付稳定币提供框架。 [17, 27] 这种日益明确的监管条例是更广泛采用的主要催化剂,包括零售和机构的采用。 [20] 尽管机构对去中心化金融(DeFi)的兴趣持续增长,尤其是RWAs和稳定币作为关键切入点,但由于法律和监管的不确定性,机构资本流入DeFi协议的有意义流入仍然有限,尽管基础设施改进强劲。 [29, 32, 34]

总之,2025年9月24日的加密市场是一个动态环境,受重要的宏观经济压力影响,同时也受到RWA代币化、以太坊的可扩展性、Solana的生态系统、DePIN和Web3游戏等突破性创新的推动,这一切发生在一个日益明确,尽管仍在演变的监管框架内。这些力量的持续相互作用将继续定义市场的前进道路。

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Fine价格预测

什么时候是购买 FINE 的好时机?我现在应该买入还是卖出 FINE?

在决定买入还是卖出 FINE 时,您必须首先考虑自己的交易策略。长期交易者和短期交易者的交易活动也会有所不同。Bitget FINE 技术分析 可以为您提供交易参考。
根据 FINE 4小时技术分析,交易信号为 强力卖出
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Bitget 观点

雨中狂睡Sleeping in the Rain
雨中狂睡Sleeping in the Rain
2025/07/17 19:34
fine,不给明确的预期,价格就回去。
區塊先生 ⚠️ (rock #58)
區塊先生 ⚠️ (rock #58)
2025/06/04 10:20
🔥幾個經典「反指標」案例: 1.Bear Stearns(2008)  他曾在節目中高喊:「Bear Stearns is fine! Don’t be silly! Don’t move your money from Bear!」  📉 結果一週後,Bear Stearns 倒了。 2.Silicon Valley Bank(2023)  Cramer 稱 SVB 是「長期值得持有的股票」。  📉 幾天後 SVB 爆雷,是美國史上第二大銀行倒閉案。 3.Meta(FB)和 Netflix(2021-2022)  他在股價高點時強力推薦,結果幾個月內股價腰斬。  📉 投資人血流成河。 4.Coinbase(2022)  他在 Coinbase 上市初期喊買,當時股價超過 $300。  📉 之後跌到 $30 多。 5.FTX(2022)  他曾誇讚 SBF 是「下一位 JP Morgan」,結果幾週後 FTX 爆雷。
MOVE+0.91%
BANK-1.22%
鉴叔
鉴叔
2025/02/19 06:00
DeepSeek 最近接连推出并开源了 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 ,在海内外引起了不小的反响。其依靠出色的模型质量和极低的训练成本,引起了广泛的关注,并间接带动了英伟达市值的暴跌。 其中 DeepSeek V3 可以说是目前最强大的开源基础模型,并达到了与领先的闭源模型(包括 GPT-4 和 Claude-3.5-Sonnet)相当的性能。其在知识、数学、代码等领域的表现尤为优秀: 在 MMLU、MMLU-Pro 和 GPQA 等教育基准测试中,DeepSeek-V3 的表现优于所有其他开源模型 在所有非长链推理的开源和闭源模型中,DeepSeek-V3 在数学相关基准测试中取得了最先进的性能 在代码相关任务中,DeepSeek-V3 在 LiveCodeBench 等代码竞赛基准测试中成为表现最佳的模型 值得注意的是,DeepSeek V3的训练成本约为558万美元,远低于OpenAI GPT-4的训练成本。这一突破性成果证明了通过优化算法架构、训练框架和流水线设计,可以在保证模型性能的前提下,大幅降低训练成本。 而 DeepSeek R1 则进一步指明了一个摆脱有监督微调依赖,纯粹依靠强化学习,实现 AI 推理能力优化并自我成长的探索发展方向。在多个基准测试中,DeepSeek R1展现出卓越的推理能力,尤其在数学、代码和自然语言推理等任务上,与OpenAI的o1模型相媲美。 在LLM大模型普遍陷入算力和数据内卷当前局势下,DeepSeek 从算法和训练框架层面实现了创新突破并开源,无疑是人工智能领域的又一个重要转折点。 🌟【模型浅析】 常规大语言模型(LLM)的训练过程通常有三个阶段:预训练(Pretraining)、有监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)、以及强化学习反馈优化(Reinforcement Learning Feedback, RLF,常见的是 Human-based),每个阶段都有不同的目标和方法。 而 DeepSeek 不仅是在每个阶段内部实现了大量优化,还颠覆了整个训练流程,为大模型发展指出了一些新的路线。 🌟【DeepSeek V3】 DeepSeek V3 基于 14.8T 数据进行预训练,涉及 6710 亿参数,其中激活参数 370 亿,模型性能与 GPT 4o- 0513 不相上下。 但由于其算法架构和训练框架等方面的设计,与 GPT 相比,及大幅度削减了训练成本。完整训练消耗 278.8w 个GPU小时,仅消耗约 557.6w 美元。 与 DeepSeek V2 一样,DeepSeek V3 在预训练阶段,依旧专注于 MoE(混合专家系统) + MLA(多维长程注意力) 架构: 🔸DeepSeekMoE 是一种混合专家(MoE)模型架构,旨在通过激活部分专家来提高训练效率。与传统 MoE 模型不同,DeepSeekMoE 使用更细粒度的专家,并将部分专家隔离为共享专家。 通过动态路由机制,模型能够根据输入的特征选择合适的专家进行处理,从而提高了模型的表达能力和训练效率。 🔸MLA 通过低秩近似方法,将注意力键(Key)和值(Value)进行压缩,减少了推理过程中的内存占用和计算量,从而提高了推理效率。 这种方法有效降低了模型的内存需求,使其在推理时更加高效。 除此之外,在 DeepSeek V3 中还新增了两项核心技术: 🔸无辅助损失的负载均衡策略 传统 MoE 系统需要额外训练"平衡器"来防止某些专家模块过载(类似交通调度员),但这会影响模型性能。而为了避免传统负载均衡策略对模型性能的负面影响,DeepSeek V3 设计了无辅助损失的负载均衡策略。 该策略通过动态调整专家的偏置项,确保每个专家的负载均衡,避免了辅助损失对模型性能的干扰。这种方法有效地提升了模型的训练效果和性能,就像给高速公路装上自动分流系统,既保证车流畅通又不增设收费站。 🔸多 Token 预测训练 传统模型像逐字填空,每次只预测下一个词。DeepSeek V3 设计了多 Token 预测训练的方式,即在训练过程中同时预测多个未来的 Token。这种方法能够提高模型在评估基准上的整体性能,增强了模型的预测能力和泛化能力。 为提升训练效率,DeepSeek 还设计了下述框架和流程: 🔸FP8 混合精度训练 为了实现更高效的模型训练,DeepSeek V3 引入了 FP8 混合精度训练框架,并首次在超大规模模型训练上验证了其可行性。 FP8 是一种使用 8 位浮点数表示的数值格式,相比传统的 32 位浮点数,精度有所降低,但占用空间更小,计算速度更快。能够显著提升了训练速度并减少了 GPU 内存的使用。 🔸DualPipe 流水线算法 DualPipe 算法是一种高效的流水线并行策略,旨在减少训练过程中的通信延迟和内存占用。通过算法、框架和硬件的协同设计,克服了跨节点 MoE 训练中的通信瓶颈,实现了近乎完全的计算-通信重叠。显著提高了训练效率并降低了训练成本,使得能够在不增加额外开销的情况下进一步扩大模型规模。 而基于预训练出来的基础模型,通过有监督微调(SFT)和强化学习(RL)使其与人类偏好对齐。并基于 DeepSeek-R1 系列模型对 DeepSeek V3 模型进行蒸馏提炼以进一步增强了推理能力。在蒸馏部分,DeepSeek 引入了一种创新的方法,能够将推理能力从长链思维 (CoT) 模型(特别是来自 DeepSeek R1 系列模型之一)提炼到标准大语言模型中(特别是 DeepSeek-V3)。 🌟【DeepSeek R1 Zero 和 强化学习策略】 DeepSeek-R1 是一种先进的推理模型,指明了不依赖SFT数据仅通过纯强化学习来让 LLM 自主发展推理能力的可行性。 DeepSeek R1 Zero 的目标是探索不依赖SFT数据仅通过纯强化学习来让 LLM 自主发展推理能力的可行性。 它利用了准确率奖励和格式奖励来鼓励模型进行有效的推理,并且避免了过程奖励(PRM)或结果奖励(ORM)。这不仅减少了训练数据的依赖,还开辟了不依赖SFT的推理训练的新路径。 这种纯 RL 训练方式让 R1 自己学会了 Longer-chain reasoning(长链推理)和 Reflection(反思),这是一种“自我进化”能力,被认为是大语言模型学会自我反思、可以自我纠错的 “aha moment(顿悟)”。 其下是 DeepSeek 在推理过程中产生 ”顿悟“ 的实例: 🌟【DeepSeek R1 和小模型蒸馏】 尽管 DeepSeek R1 Zero 在推理能力上表现出了不俗的性能,但是在语言表达和结果可读性上存在较大的不稳定性。 为了解决这部分问题,并进一步优化性能,DeepSeek-R1 使用了冷启动 + 多阶段训练的方式: 🔸阶段1⃣:使用少量高质量的 CoT 数据进行冷启动,预热模型。 🔸阶段2⃣:进行面向推理的强化学习,提升模型在推理任务上的性能。 🔸阶段3⃣:使用拒绝采样和监督微调,进一步提升模型的综合能力。 🔸阶段4⃣:再次进行强化学习,对推理数据和一般数据采用不同的奖励规则,使模型在所有场景下都表现良好 其中第一阶段使用冷启动数据的主要目的是为了解决 DeepSeek-R1-Zero 在训练早期出现的训练不稳定问题。 相比于直接在基础模型上进行 RL,使用少量的 SFT 数据进行冷启动,可以让模型更快地进入稳定训练阶段: 🔸可读性:冷启动数据使用更易于理解的格式,输出内容更适合人类阅读,避免了 DeepSeek-R1-Zero 输出的语言混合、格式混乱等问题。 🔸潜在性能:通过精心设计冷启动数据的模式,可以引导模型产生更好的推理能力。 🔸稳定训练:使用 SFT 数据作为起始点,可以避免 RL 训练早期阶段的不稳定问题。 另外,R1 在强化学习中加入了组相对策略优化算法(Group Relative Policy Optimization,GRPO),从效果上来说,它能够优化策略、提高样本效率和增强算法稳定性等。 而采用第三阶段产生的样本数据,可以对其他 LLM 小模型进行进行蒸馏,使其具备更强的逻辑推理能力,掌握更高阶的推理策略。下面是蒸馏出来的 6 个小模型以及相应的性能对比。 基于 DeepSeek R1 蒸馏出的小模型,都具备不错的性能。其中,Distill-Qwen-7B 模型在 AIME 2024 上达 55.5%,超越 32B 规模的 QwQ-Preview。而 Qwen-32B 和 Llama-70B 模型在除了 CodeForeces 以外的任务上都超过 o1-mini 。 未来DeepSeek还会发展到什么程度?叔拭目以待。
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2025/01/05 12:00
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Fine 的实时价格为 ¥0(FINE/CNY),当前市值为 ¥0 CNY。由于加密货币市场全天候无间断交易,Fine 的价格经常波动。您可以在 Bitget 上查看 Fine 的市场价格及其历史数据。

Fine 的24小时成交量是多少?

过去24小时,Fine 的成交量是 ¥11,684.1。

Fine 的最高价是多少?

Fine 的最高价是 ¥0.{6}5387。这个最高价是指 Fine 上市以来的最高价格。

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