This Is Fine 价格

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最近更新时间2025-09-21 18:01:21(UTC+0)

This Is Fine市场信息

价格表现(24小时)
24小时
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涨跌幅(24小时):
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涨跌幅(7日):
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涨跌幅(1年):
+31.69%
市值排名:
#8995
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完全稀释市值:
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24小时交易额:
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今日This Is Fine实时价格为 ¥0.0001159 CNY,当前市值为 ¥0.00。过去24小时内,This Is Fine价格跌幅为4.56%,24小时交易量为¥0.00。FINE/CNY(This Is Fine兑CNY)兑换率实时更新。
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AI 分析
加密货币市场今日热点

2025年9月21日的加密货币市场呈现出动态的格局,体现出不断发展的监管透明度、重要的机构动向,以及主要资产和新兴领域的显著变化。在比特币经历了一段整合期的同时,以太坊展示出强劲的机构基础兴趣,山寨币则显示出市场总值的显著扩张。

比特币的当前态势与未来展望 比特币(BTC)最近经历了波动,其价格已降至$116,000以下,今日交易约为$115,744.98。这是在BTC年初达到超过$120,000的历史最高点之后,目前在$116,000–$117,000区间整合。[4, 11] 分析师对比特币的短期走势意见分歧,有些人预计年底将反弹至$120,000,而另一些人则警告可能会接近$100,000的潜在下跌。[33] 美国对现货比特币交易所交易基金(ETF)的批准以及2024年的减半事件被视为推动比特币在2025年9月达到$115,518的关键催化剂,展示出持续的机构采纳。[34] 某些角落的乐观情绪依然存在,Coinbase首席执行官布莱恩·阿姆斯特朗表示比特币最终可能达到$100万美元的概率很高。[37] 此外,BitMEX的亚瑟·海斯主张,一旦美国财政部一般账户达到$8500亿的目标,比特币市场可能进入“仅上涨”阶段,这标志着流动性可能重返金融资产。[32]

以太坊的机构动能 以太坊(ETH)目前交易价格在$4,469.73到$4,504.63之间,显示出适度的活动。[8, 21] 由于重大期权到期和持续的供应解锁,该资产在维持支撑方面遇到了挑战。[12] 市场分析师对以太坊的预测各不相同,有些人预计年底将保持在$4,300,而另一些人则预测将达到$5,200的更高目标。[8] 一个显著的发展是以太坊鲸鱼活动的大幅增加,2025年增加了284%,这表明对该资产的战略性积累和日益增长的机构兴趣。[19] 今年抵押的ETH数量也上升了35%,进一步增强了对以太坊长期价值的信心。[19]

山寨币市场在多元增长中蓬勃发展 更广泛的山寨币市场目前正在经历显著扩张,总市值超过了$1.16万亿。这一变化表明市场正在超越比特币的历史主导地位,朝着更为多样化的山寨币驱动增长迈进。[28] 预计到年末,山寨币市场可能达到$5万亿到$7万亿之间。[28]

这个月,一些山寨币正在引起显著关注。狗狗币(DOGE)继续乘着与网络迷因相关的动力波,并对狗狗币ETF的可能性进行投机。[6] XRP也在经历日益增长的机构需求,并受到潜在价格突破的关注。[6, 24] 一种新入场的山寨币MAGACOIN FINANCE成为了一个 trending altcoin,吸引了大量兴趣并展示出显著的增长潜力。[6, 20, 23, 24] Solana(SOL)则是另一种获得关注的山寨币,受益于机构采纳与去中心化金融(DeFi)领域的强劲增长,交易价格在$184.88到$217.32之间。[29]

不断发展的DeFi格局 去中心化金融(DeFi)正在迅速发展,进入所谓的“DeFi 2.0”阶段。这一新阶段的特点是增强合规性、改善可扩展性、增加机构参与度,并开发与传统金融系统更深度整合的更安全的协议。[15] 2025年DeFi的主要趋势包括关注“真实收益”而不仅仅是激励、创建更安全的跨链用户体验,以及越来越多地采用人工智能辅助操作。[2] 流动质押和重新质押仍然是DeFi生态系统中的关键组件。[2] 跨链互操作性是一个特别重要的趋势,能够在各种区块链网络之间实现无缝沟通和交易,从而扩大用户接入更广泛的服务和更优利率。[25] Stargate Finance,一种突出的跨链流动性协议,在9月吸引了超过$2,179亿的流入,以太坊贡献了最大份额。[35]

NFT市场的韧性增长 非同质化代币(NFT)市场显示出温和复苏的迹象,过去一周交易量增加了1.27%,达到$1.086亿。[7] 买家和卖家的数量都显著增加,分别增长了53.24%和67.19%,这表明市场参与度提高,尽管交易总量略有下降。[7] 以太坊网络单独录得NFT交易量大幅上升42.85%。[7]

然而,早在9月初的时候,报道称销售量降至自6月中旬以来的最低水平,独特买家和平均销售价格也有所下降。[9] 尽管信号复杂,但有一个明确的趋势是,市场正在从纯粹投机的艺术型NFT向以实用为驱动的数字收藏品转变。[11] 特定的系列如Hypurr NFTs,关联到Hyperliquid平台,正在经历强烈的投机需求,导致地板价格飙升。[27] 元宇宙继续是NFT需求的一个安静但持续的推动力。[31]

监管进展与机构采纳 监管动态正在显著塑造加密市场。美国证券交易委员会(SEC)实施了新的上市规则,简化了对现货加密ETF的批准过程,标志着与其以往谨慎立场的显著转变。[14, 16] 预计这种监管演变将促进产品的可用性和市场流动性增强。[14] SEC的2025年春季监管议程概述了旨在澄清加密资产法律框架的提案,包括替代交易系统(ATS)的交易规则、保管规定以及加密资产的提供和销售指南。[17, 18]

在协调一致的努力下,SEC与商品期货交易委员会(CFTC)共同努力澄清所 governing的现货加密资产产品的法律框架。[18] 在大西洋彼岸,英国金融行为监管局(FCA)正在咨询其现有手册规则应用于受监管的加密资产活动,重点加强消费者保护和运营韧性。[26]

即将召开的会议和活动 加密日历上充满了重要活动。韩国区块链周(KBW)将于2025年9月22日至28日在首尔举行,而TOKEN2049在新加坡的会议定于2025年10月1日至2日举行。[1, 3, 10] 这些重大会议,以及2025年的其他全球聚会,继续作为行业领袖、创新者和投资者讨论趋势和制定未来方向的重要平台。[1, 3, 5, 10, 13]

总之,2025年9月21日标志着加密市场的显著成熟与机构整合时期。尽管波动性依然存在,但监管、技术和采纳的根本性变化指向数字资产更为结构化和扩展性的未来。

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This Is 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?

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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+0.30%
BANK+4.42%
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。
W-3.32%
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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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FINE
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