橙子Joyce
904 Публикации
橙子Joyce
价值投资者:以十年为单位投资美股及BTC.ETH.BNB.SOL.推特X:@Joyce88ai
Владелец BNB
Трейдер с регулярными сделками
8.6 г
627 подписок(и/а)
28.4K+ подписчиков(а)
30.7K+ понравилось
Посты
Все
Цитирования
Видео
Активно
PINNED
PINNED
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💵💰
橙子Joyce
·
--
Команда исследователей Apple провела раунд экспериментов по усилению обучения с 9 моделями и 11 языками, чтобы выяснить: если обучающие данные только на одном языке, можно ли применить выученные способности решать задачи к задачам на других языках?
Ответ: да, и эффект довольно заметный. Тренируя модель только на одном языке, она также становится сильнее во многих других языках.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
·
--
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль!
Стратеги Goldman Sachs, Бен Снайдер, отмечают, что компании с невиданной прежде скоростью увеличивают инвестиции в искусственный интеллект (ИИ), однако для большинства компаний эта технология пока не превратилась в ощутимое улучшение прибыльности.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
·
--
Команда исследователей Apple провела раунд экспериментов по усилению обучения с 9 моделями и 11 языками, чтобы выяснить: если обучающие данные только на одном языке, можно ли применить выученные способности решать задачи к задачам на других языках?
Ответ: да, и эффект довольно заметный. Тренируя модель только на одном языке, она также становится сильнее во многих других языках.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
·
--
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль!
Стратеги Goldman Sachs, Бен Снайдер, отмечают, что компании с невиданной прежде скоростью увеличивают инвестиции в искусственный интеллект (ИИ), однако для большинства компаний эта технология пока не превратилась в ощутимое улучшение прибыльности.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
·
--
Команда исследователей Apple провела раунд экспериментов по усилению обучения с 9 моделями и 11 языками, чтобы выяснить: если обучающие данные только на одном языке, можно ли применить выученные способности решать задачи к задачам на других языках?
Ответ: да, и эффект довольно заметный. Тренируя модель только на одном языке, она также становится сильнее во многих других языках.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
·
--
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль!
Стратеги Goldman Sachs, Бен Снайдер, отмечают, что компании с невиданной прежде скоростью увеличивают инвестиции в искусственный интеллект (ИИ), однако для большинства компаний эта технология пока не превратилась в ощутимое улучшение прибыльности.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
·
--
Команда исследователей Apple провела раунд экспериментов по усилению обучения с 9 моделями и 11 языками, чтобы выяснить: если обучающие данные только на одном языке, можно ли применить выученные способности решать задачи к задачам на других языках?
Ответ: да, и эффект довольно заметный. Тренируя модель только на одном языке, она также становится сильнее во многих других языках.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💵
橙子Joyce
·
--
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль!
Стратеги Goldman Sachs, Бен Снайдер, отмечают, что компании с невиданной прежде скоростью увеличивают инвестиции в искусственный интеллект (ИИ), однако для большинства компаний эта технология пока не превратилась в ощутимое улучшение прибыльности.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
·
--
Команда исследователей Apple провела раунд экспериментов по усилению обучения с 9 моделями и 11 языками, чтобы выяснить: если обучающие данные только на одном языке, можно ли применить выученные способности решать задачи к задачам на других языках?
Ответ: да, и эффект довольно заметный. Тренируя модель только на одном языке, она также становится сильнее во многих других языках.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
Например, во французском тесте: если напрямую тренироваться на французском, средний результат повышается на 25,6 процентных пункта; если вообще не тренироваться на французском и вместо этого брать только задачи на испанском, то на финальном экзамене по французскому всё равно удаётся повысить результат на 24,6 процентных пункта — разница всего в 1 процентный пункт.
Модель учится не только решать задачи определённого языка, но и частично такие методы решения, которые можно переносить на другие языки и продолжать ими пользоваться. Поэтому, если в будущем захотим усилить китайские рассуждения модели, необязательно заново переделывать под китайский все данные для обучения с подкреплением.
@橙子Joyce 🧧🧧🧧🧧🧧🧧💰💸
橙子Joyce
·
--
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль!
Стратеги Goldman Sachs, Бен Снайдер, отмечают, что компании с невиданной прежде скоростью увеличивают инвестиции в искусственный интеллект (ИИ), однако для большинства компаний эта технология пока не превратилась в ощутимое улучшение прибыльности.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
В отчёте Goldman Sachs от 14 августа говорится, что в период публикации финансовых результатов за второй квартал текущего года среди компаний — компонентов индекса $S&P 500$ (.SPX.US) — лишь 2% оценили конкретное влияние ИИ на прибыль; ещё 11% заявили, что в отдельных областях, таких как программирование и поддержка клиентов, ими наблюдается измеримый рост производительности.
Однако компании, которые реализовали улучшения эффективности, не смогли заметно обогнать рынок в целом по темпам роста прибыли. Данные показывают, что их медианная годовая динамика прибыли составила 17%, тогда как у компаний, которые не смогли оценить вклад эффективности от ИИ, — 14%. Goldman Sachs отмечает, что этот разрыв статистически не является значимым.
Проверено
По данным CNBC, на прошлой неделе Nvidia заключила с компаниями прямых инвестиций частичное гарантийное соглашение на общую сумму 50 млрд долларов для поддержки своей так называемой новой «категории активов» вычислительных мощностей. Юристы отмечают, что недавние разъяснения Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC) прокладывают путь для финансирования долговых обязательств центров обработки данных, что может сделать соответствующие сделки более гибкими, повысить эффективность использования капитала и снизить долю акций, необходимую для заключения сделки.
大仁Jaron
·
--
16 августа 2026 года, Министерство финансов США наращивает зависимость от краткосрочных долговых обязательств: на данный момент казначейские векселя и облигации с короткими сроками погашения составляют 21% от оборотных казначейских долговых ценных бумаг на рынке, и эта доля приближается к самому высокому уровню с 2020 года. Тогда, во время борьбы с пандемией, объем заимствований федерального правительства США резко вырос. Этот показатель значительно выше диапазона 10–15%, наблюдавшегося в 2012–2019 годах. Для сравнения: в период финансового кризиса 2008 года эта доля достигала примерно 34%.
Тем временем правительство США все больше полагается на краткосрочные казначейские обязательства, чтобы удовлетворять растущую потребность в заимствованиях, а не на долгосрочные облигации. Если Минфин США будет продолжать выпускать долгосрочный долг текущими темпами до 2027 финансового года, то доля казначейских бумаг в общем объеме долга составит 25% — это будет самый высокий уровень с 2004 года. Однако такая практика повышает риск для государства столкнуться с колебаниями краткосрочных процентных ставок; если ставки будут продолжать расти или снова поднимутся, стоимость обслуживания долга станет еще труднее переносимой. Долговой кризис в США уже разворачивается в полном масштабе.
🧧🧧🧧Ответьте 2008, чтобы получить $BNB 🧧🧧🧧
🎁🎁🎁👇👇👇🎁🎁🎁
Тем временем правительство США все больше полагается на краткосрочные казначейские обязательства, чтобы удовлетворять растущую потребность в заимствованиях, а не на долгосрочные облигации. Если Минфин США будет продолжать выпускать долгосрочный долг текущими темпами до 2027 финансового года, то доля казначейских бумаг в общем объеме долга составит 25% — это будет самый высокий уровень с 2004 года. Однако такая практика повышает риск для государства столкнуться с колебаниями краткосрочных процентных ставок; если ставки будут продолжать расти или снова поднимутся, стоимость обслуживания долга станет еще труднее переносимой. Долговой кризис в США уже разворачивается в полном масштабе.
🧧🧧🧧Ответьте 2008, чтобы получить $BNB 🧧🧧🧧
🎁🎁🎁👇👇👇🎁🎁🎁
иди
猫咪神9527
·
--
Хорошие новости, хорошие новости, хорошие новости — огромное, невероятное шансы! Важно повторить три раза 🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥
Ты всё ещё сомневаешься? Всё ещё наблюдаешь со стороны?
Сомневаться = упустить
Наблюдать = загубить путь к развороту
Цена попытки не высока
упущенные возможности — это много потерянной прибыли
Добро пожаловать в стрим «Пожарный кот» — получите эйрдроп
Ежедневное расписание стрима 🔥Пожарный кот🐱:
Утром с 9:00 до 11:00
Днём с 16:00 до 17:00,
Вечером с 20:00 до 21:00
🔥Решение совета директоров «Пожарного кота»🐱:
Чтобы способствовать 🔥FIRECAT🐱 сильному росту📈
Чтобы в августе вырасти в 100 раз до 0.001
Чтобы к концу года вырасти в 1000 раз до 0.01
Чтобы в следующем году вырасти в 10000 раз до 0.1
Чтобы через год вырасти в 100000 раз до 1
И также чтобы быстрее листиться на Binance,
и благодаря глубокой интеграции с Binance,
по приглашению были разработаны Binance-технологиями:
FireCat и BNB — как пул ликвидности.
Дивиденды за держание монет — 🔥Пожарный кот🐱
Весь FIRECAT, который будет обменян и переведён в совет директоров, будет заблокирован, сократит оборот и будет поддерживать рост.
🔥Цена запуска 🔥FireCat🐱 будет выше,
🔥FIRECAT🐱 тогдашней цены.
Пусть деньги заработают те, кто верит 💰🎁🌹
Пусть большие деньги заработают те, кто старается 💰💰💰
Количество мест ограничено — 100 штук, кто первый — тот и получил 🎉
Количество FireCat, получаемое при обмене на FIRECAT:
16-е число: 500 тыс. обменивается на 2 млн
17-е число: 550 тыс. обменивается на 2 млн
18-е число: 600 тыс. обменивается на 2 млн
19-е число: 650 тыс. обменивается на 2 млн
20-е число: 700 тыс. обменивается на 2 млн
21-е число: 750 тыс. обменивается на 2 млн
22-е число: 800 тыс. обменивается на 2 млн
23-е число: 850 тыс. обменивается на 2 млн
24-е число: 900 тыс. обменивается на 2 млн
25-е число: 950 тыс. обменивается на 2 млн
26-е число: 1 млн обменивается на 2 млн
Мои 500 тыс. уже зачислены — чего ты ещё ждёшь 🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥
Ты всё ещё сомневаешься? Всё ещё наблюдаешь со стороны?
Сомневаться = упустить
Наблюдать = загубить путь к развороту
Цена попытки не высока
упущенные возможности — это много потерянной прибыли
Добро пожаловать в стрим «Пожарный кот» — получите эйрдроп
Ежедневное расписание стрима 🔥Пожарный кот🐱:
Утром с 9:00 до 11:00
Днём с 16:00 до 17:00,
Вечером с 20:00 до 21:00
🔥Решение совета директоров «Пожарного кота»🐱:
Чтобы способствовать 🔥FIRECAT🐱 сильному росту📈
Чтобы в августе вырасти в 100 раз до 0.001
Чтобы к концу года вырасти в 1000 раз до 0.01
Чтобы в следующем году вырасти в 10000 раз до 0.1
Чтобы через год вырасти в 100000 раз до 1
И также чтобы быстрее листиться на Binance,
и благодаря глубокой интеграции с Binance,
по приглашению были разработаны Binance-технологиями:
FireCat и BNB — как пул ликвидности.
Дивиденды за держание монет — 🔥Пожарный кот🐱
Весь FIRECAT, который будет обменян и переведён в совет директоров, будет заблокирован, сократит оборот и будет поддерживать рост.
🔥Цена запуска 🔥FireCat🐱 будет выше,
🔥FIRECAT🐱 тогдашней цены.
Пусть деньги заработают те, кто верит 💰🎁🌹
Пусть большие деньги заработают те, кто старается 💰💰💰
Количество мест ограничено — 100 штук, кто первый — тот и получил 🎉
Количество FireCat, получаемое при обмене на FIRECAT:
16-е число: 500 тыс. обменивается на 2 млн
17-е число: 550 тыс. обменивается на 2 млн
18-е число: 600 тыс. обменивается на 2 млн
19-е число: 650 тыс. обменивается на 2 млн
20-е число: 700 тыс. обменивается на 2 млн
21-е число: 750 тыс. обменивается на 2 млн
22-е число: 800 тыс. обменивается на 2 млн
23-е число: 850 тыс. обменивается на 2 млн
24-е число: 900 тыс. обменивается на 2 млн
25-е число: 950 тыс. обменивается на 2 млн
26-е число: 1 млн обменивается на 2 млн
Мои 500 тыс. уже зачислены — чего ты ещё ждёшь 🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥🔥
灼见
·
--
🚨 Криптовалютный рынок внезапно затих, но этот «тихий» момент, возможно, стоит внимания.
$BTC по-прежнему продолжает колебаться в районе $63K–$64K.
Нет явного пробоя: цена не показывает заметного движения, объёмы снижаются, а волатильность остаётся на низком уровне.
При этом в рынке по-прежнему полно факторов:
🔹 В последнее время вновь отмечается отток средств из BTC ETF
🔹 Институциональные деньги ранее уже заметно возвращались
🔹 Ожидания по политике ФРС всё ещё продолжают меняться
🔹 Геополитическая обстановка снова добавляет неопределённости нефти и риск-активам
🔹 ETH и большинство Altcoins пока не сформировали устойчивый самостоятельный тренд
Сейчас рынок находится в очень характерном состоянии:
Покупатели (лонги) ещё не начали по-настоящему действовать, и продавцы (шорты) тоже пока не полностью захватили инициативу.
Все чего-то ждут.
А по истории самые интересные периоды обычно начинаются не в самые шумные моменты рынка, а после того, как одновременно снижаются объёмы и волатильность — и тогда начинает формироваться новое направление капитала.
Поэтому дальше, вместо того чтобы каждый день гадать, вырастет BTC или упадёт, лучше следить за тремя сигналами:
👀 Возобновится ли и начнёт ли устойчиво расти приток средств в ETF
👀 Сможет ли BTC выйти за рамки текущего бокового диапазона
👀 Появится ли реальная ротация капитала между ETH и Altcoins
Чем тише рынок, тем внимательнее нужно отслеживать, куда пойдёт следующий поток средств.
Вопрос сейчас такой: кто первым нарушит это спокойствие?
$BTC? $ETH? Или какой-то сектор Altcoin?
👇 Оставьте свой ответ.
#BTC #ETH $BNB
$BTC по-прежнему продолжает колебаться в районе $63K–$64K.
Нет явного пробоя: цена не показывает заметного движения, объёмы снижаются, а волатильность остаётся на низком уровне.
При этом в рынке по-прежнему полно факторов:
🔹 В последнее время вновь отмечается отток средств из BTC ETF
🔹 Институциональные деньги ранее уже заметно возвращались
🔹 Ожидания по политике ФРС всё ещё продолжают меняться
🔹 Геополитическая обстановка снова добавляет неопределённости нефти и риск-активам
🔹 ETH и большинство Altcoins пока не сформировали устойчивый самостоятельный тренд
Сейчас рынок находится в очень характерном состоянии:
Покупатели (лонги) ещё не начали по-настоящему действовать, и продавцы (шорты) тоже пока не полностью захватили инициативу.
Все чего-то ждут.
А по истории самые интересные периоды обычно начинаются не в самые шумные моменты рынка, а после того, как одновременно снижаются объёмы и волатильность — и тогда начинает формироваться новое направление капитала.
Поэтому дальше, вместо того чтобы каждый день гадать, вырастет BTC или упадёт, лучше следить за тремя сигналами:
👀 Возобновится ли и начнёт ли устойчиво расти приток средств в ETF
👀 Сможет ли BTC выйти за рамки текущего бокового диапазона
👀 Появится ли реальная ротация капитала между ETH и Altcoins
Чем тише рынок, тем внимательнее нужно отслеживать, куда пойдёт следующий поток средств.
Вопрос сейчас такой: кто первым нарушит это спокойствие?
$BTC? $ETH? Или какой-то сектор Altcoin?
👇 Оставьте свой ответ.
#BTC #ETH $BNB
良茂哥
·
--
🧧 【В периоде наращивания подписчиков! Подписка + репост + комментарий — получайте бонусы для фанатов BNB｜Добро пожаловать в копирование сделок, «код богатства» без заблуждений】
🧧 В сделках побеждает тот, кто живёт дольше, а не тот, кто в какой-то момент заработал больше.
В криптосфере никогда не было недостатка в сказках о внезапном обогащении, но тех, кто может забрать прибыль и спокойно пережить бычий и медвежий рынок, — единицы.
Многие, когда рынок идёт хорошо, полны решимости, но одна системная просадка обнуляет всё накопленное.
Настоящий победитель понимает: безопасность капитала всегда важнее всего. Живи — и у тебя есть право участвовать в следующем распределении.
Лучше упустить большую часть рынка из-за строгого риск-менеджмента, чем позволить риску бесконтрольного сжатия «съесть» основной капитал.
Нажимайте, чтобы копировать сделки: сделайте выживание главным принципом, и пусть время станет вашей самой сильной опорой.
🧧 В сделках побеждает тот, кто живёт дольше, а не тот, кто в какой-то момент заработал больше.
В криптосфере никогда не было недостатка в сказках о внезапном обогащении, но тех, кто может забрать прибыль и спокойно пережить бычий и медвежий рынок, — единицы.
Многие, когда рынок идёт хорошо, полны решимости, но одна системная просадка обнуляет всё накопленное.
Настоящий победитель понимает: безопасность капитала всегда важнее всего. Живи — и у тебя есть право участвовать в следующем распределении.
Лучше упустить большую часть рынка из-за строгого риск-менеджмента, чем позволить риску бесконтрольного сжатия «съесть» основной капитал.
Нажимайте, чтобы копировать сделки: сделайте выживание главным принципом, и пусть время станет вашей самой сильной опорой.
Ai浪浪
·
--
Какой фильм может получить почти стомиллионные сборы за «абстрактное кино» «Ню Лай»?
Весь интернет, словно собрался на шумное зрелище, подначивая и подогревая интерес: когда у «Ню Лай» накопленные сборы превысили 10 миллионов, многие в первую очередь реагировали так: «Что это вообще за фильм?» А когда прогноз его внутренних сборов в материковом Китае подняли до 89,218 млн, споры вспыхнули окончательно.
Ни звёзд-медиаперсон, ни традиционного повествования; более того, даже само слово «абстрактный» стало его главным ярлыком — но именно в этом и причина его «прорыва» за рамки узкой аудитории. В эпоху коротких видео вкусы зрителей переживают тихую, но масштабную перемену: чем более аккуратным и правильным выглядит произведение, тем легче его забыть; чем более странным и дерзким оно кажется, тем проще оно превращается в социальную валюту. «Ню Лай» — это не событие из мира кино, а событие из мира распространения контента: его сборы «не смотрят», а «обсуждают», «разгоняют», «превращают в спор».
Почти стомиллионные сборы открывают одновременно жестокий и забавный факт: сегодня на рынке кино качество контента больше не является единственной формулой кассы. Способность создавать инфоповоды, степень противоречивости и сила социального «вирусного» распространения становятся новой твёрдой валютой. Успех «Ню Лай», возможно, нельзя будет просто повторить, но выявленная им тенденция уже необратима — зрители больше не просто смотрят фильм: они участвуют в общенародном карнавале абстрактной культуры.
Весь интернет, словно собрался на шумное зрелище, подначивая и подогревая интерес: когда у «Ню Лай» накопленные сборы превысили 10 миллионов, многие в первую очередь реагировали так: «Что это вообще за фильм?» А когда прогноз его внутренних сборов в материковом Китае подняли до 89,218 млн, споры вспыхнули окончательно.
Ни звёзд-медиаперсон, ни традиционного повествования; более того, даже само слово «абстрактный» стало его главным ярлыком — но именно в этом и причина его «прорыва» за рамки узкой аудитории. В эпоху коротких видео вкусы зрителей переживают тихую, но масштабную перемену: чем более аккуратным и правильным выглядит произведение, тем легче его забыть; чем более странным и дерзким оно кажется, тем проще оно превращается в социальную валюту. «Ню Лай» — это не событие из мира кино, а событие из мира распространения контента: его сборы «не смотрят», а «обсуждают», «разгоняют», «превращают в спор».
Почти стомиллионные сборы открывают одновременно жестокий и забавный факт: сегодня на рынке кино качество контента больше не является единственной формулой кассы. Способность создавать инфоповоды, степень противоречивости и сила социального «вирусного» распространения становятся новой твёрдой валютой. Успех «Ню Лай», возможно, нельзя будет просто повторить, но выявленная им тенденция уже необратима — зрители больше не просто смотрят фильм: они участвуют в общенародном карнавале абстрактной культуры.
Войдите, чтобы посмотреть больше материала