This Is Fine 价格

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最近更新时间2025-10-28 15:08:30(UTC+0)

This Is Fine市场信息

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24小时
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涨跌幅(1年):
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市值排名:
#8812
市值:
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--
24小时交易额:
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今日This Is Fine实时价格CNY

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AI 分析
加密货币市场今日热点

2025年10月28日,加密货币市场热闹非凡,重大监管变革、主要资产显著价格波动和关键行业事件正在展开。整体情绪指向一种谨慎乐观和战略发展的结合,因为该行业在不断变化的全球框架和技术进步中继续成熟。

监管环境成为中心舞台

监管明确性在加密领域仍然是一个重要主题。金融稳定委员会(FSB)和国际证券委员会组织(IOSCO)于2025年10月16日最近发布了两份报告,评估其对加密资产和稳定币活动的建议的落实情况。这些报告强调,虽然在某些方面取得了一些进展,但全球范围内的落实仍然缓慢且卷散,强调需要更一致和有效的监管响应,以防止套利并确保市场完整性。[1]

在英国,新的草案立法《2000年金融服务和市场法(加密资产)令2025》于2025年4月29日公布,正式将加密资产纳入英国的监管范围。该立法引入了新的受监管活动,包括加密交易平台的运营和稳定币的发行,并建立了透明度和消费者保护的标准。[2] 金融行为监管局(FCA)还发布了咨询文件和“加密路线图”,预计2026年将发生重大变化。值得注意的是,FCA已解除对某些比特币交易所交易产品(ETP)的禁令,为像BlackRock的ETP推出铺平了道路。[2]

跨越大西洋,美国参议院成员于2025年10月22日召开了一场与领先加密货币高管的私人圆桌会议,讨论全面的市场监管。讨论的关键政策领域包括监管机构之间更明确的管辖边界、稳定币的联邦框架、增强的反洗钱措施和强有力的投资者保护。[4] 与此同时,瑞士比特币应用程序Relai今天(2025年10月28日)取得了一个重要里程碑,获得了法国金融市场监管局(AMF)的MiCA许可证。这一授权使Relai能够在欧盟范围内扩展其受监管的比特币服务,增强用户的可达性和透明度。[20]

比特币和以太坊展现韧性和牛市信号

今天,比特币(BTC)表现出强劲的牛市动能,向115,000美元区域推进。这一上涨是在最近的资金流出后发生的,归因于销售压力减轻、日益增长的牛市情绪以及投资者的增持。在过去24小时内,有超过700万个比特币重新回归盈利状态,突显出投资者信心的恢复。[8, 31] 分析师们持乐观态度,一些人预测比特币可能达到120,000美元,并有可能在年底之前超过其126,000-130,000美元的历史最高价,可能延伸至150,000美元,随着2025年的临近。[9, 26, 31]

以太坊(ETH)同样表现强劲,涨幅超过比特币,达到6%,交易价格高于4,200美元。[22, 23, 31] 市场观察者注意到了一种“牛旗”模式,暗示ETH可能达到5,000美元。[22] 机构需求和持续的ETF资金流入是推动因素,其中“鲸鱼和鲨鱼”被报道正在增持ETH,显示出大账户之间信心的改善。[13, 22] 预计将于10月28日至29日举行的美联储会议,预计将降息25个基点,被广泛认为将成为一个重要催化剂,推动包括加密货币在内的风险资产。[9, 21, 22, 27, 31]

山寨币市场动态

在更广泛的市场运动中,几种山寨币引起了人们的关注。Digitap($TAP)是一家同时提供加密和法币的全球银行,目前在其预售中成功筹集了超过100万美元,一些分析师预测其将显著增长。Hyperliquid(HYPE)录得26%的价格飙升,受到其财务公司计划筹集10亿美元的支持。卡尔达诺(ADA)也引起了瞩目,投资者预期可能会获得ETF批准。[3]

Chainlink(LINK)表现出潜在突破的迹象,由于链上活动的增加和大持有人的增持,巩固了其在去中心化金融中的关键基础设施角色。[16, 17] 在一个显著的发展中,Vultisig的本地代币$VULT今天(2025年10月28日)首次在Kraken交易所上市。[14, 34] 此外,纳斯达克上市的EtherZilla(ETHZilla)作为以太坊的企业投资者,进行了4000万美元的以太坊出售,以资助股权回购计划,旨在提升股东价值。[29]

关键行业事件与NFT市场演变

加密货币日历突出显示了区块链生活2025论坛,今天(2025年10月28-29日)在迪拜举行。这一重要事件预计将吸引超过15,000名与会者,汇聚行业先锋和领导者,共同探讨Web3、加密货币和挖矿的未来。[7, 19, 24] 此外,以太坊一个关键的技术里程碑今天(2025年10月28日)也将到来,其Fusaka硬分叉升级将在Hoodi测试网上进行最后的干运行,主网部署预计在12月初进行。[13, 21, 22]

在经历了由于地缘政治紧张局势导致市场资本化下滑的波动期后,NFT市场展现出韧性反弹。市场的恢复信号表明,越来越关注于工具和长期价值,而不是投机性收益,OpenSea正在发展为一个全面的加密交易聚合器。[30] 市场正在向有明确路线图和可证明实际应用的项目转变,预计NFT部门的市场资本化将在2025年达到490亿美元。[30]

总之,2025年10月28日对加密市场来说是一个动态时期,特征是日益推进的监管讨论、领先资产的牛市价格走势以及在山寨币和NFT领域的持续创新。这些因素的汇聚强调了一个市场,正在积极构建可持续增长和更广泛采用的基础元素。

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This Is Fine价格预测

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FINE 在2026的价格是多少?

2026年,基于+5%的预测年增长率,This Is Fine(FINE)价格预计将达到¥0.0001076。基于该预测,投资并持有This Is Fine直至2026年底的累计投资回报率将达到+5%。更多详情,请参考2025年、2026年及2030 ~ 2050年This Is Fine价格预测

2030年 FINE 的价格将是多少?

2030年,基于+5%的预测年增长率,This Is Fine(FINE)价格预计将达到¥0.0001308。基于该预测,投资并持有This Is Fine直至2030年底的累计投资回报率将达到27.63%。更多详情,请参考2025年、2026年及2030 ~ 2050年This Is Fine价格预测

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。
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BANK+10.82%
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
$TETSUO is developing AI agents with fine-tuned local models for enhanced interaction via Discord and Telegram bots. The team focuses on tech development, hackathon participation, and integrating advanced tech like NVIDIA Audio2Face-3D for realistic agent avatars, emphasizing community engagement and tech innovation. 🚀🚀TETSUO 24h内上涨+2.95%,现价$0.0176, 用GMGN更快发现,更快买卖!#TETSUO #GMGN
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CNY
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This Is Fine评级
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100 评级
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