卡爾達諾 (ADA) 上漲 7%，比特幣和以太坊穩步上漲，交易員進入 2026 年

週五亞洲早盤，比特幣和主要代幣在 2026 年開始走強，卡爾達諾代幣 ADA 領漲大盤幣，因為交易員們結束假期回歸市場，風險偏好有所改善。

比特幣上漲約 1%，交易價格接近 88,700 美元，而以太坊上漲約 1%，徘徊在 3,010 美元附近，繼續從 12 月下旬的低點穩步復甦。

ADA 上漲7%，漲幅超過大盤，Solana、XRP 和 BNB 也都走高。這種價格走勢顯示市場存在選擇性建倉，而非山寨幣大漲的開始。

加密支付公司 B2BINPAY 的分析師在一封電子郵件中表示，由於投資者在年初處於保本模式，資金流動仍然偏向流動性強的加密貨幣。

該公司表示，“投資者並沒有大規模地將資金從比特幣和以太坊轉移到山寨幣市場”，並補充說，接近 16 的 Altseason 指數仍然表明比特幣佔據主導地位，並且缺乏市場整體參與。

在他們看來，流入 Solana 和 XRP 等少數幾隻市值較大的加密貨幣的資金，更像是定向投資，而不是早期山寨幣季的買入。

https://kopyai.com/markets/view/type.stock.us/0/114

Picture Source
unsplash

留言

這個網誌中的熱門文章

美國公布 2025 年六月非農就業人數

美國勞工統計局今天報告稱，6 月非農業就業總人數增加了 14.7 萬人，失業率基本持平於 4.1%。州政府和醫療保健領域的就業機會增加。聯邦政府部門的就業機會持續減少。本新聞稿提供的統計數據來自兩項月度調查。家庭調查以人口統計特徵衡量勞動力狀況，包括失業率。機構調查以行業衡量非農業就業人數、工時和收入。家庭調查數據 6月份，失業率為 4.1%，失業人數為 700 萬，兩者皆變化不大。自2024年5月以來，失業率一直維持在 4.0% 至 4.2% 的窄幅區間內。在主要勞動族群中，非裔美國人（6.8%）的失業率在6月有所上升，而成年女性（3.6%）和白人（3.6%）的失業率則下降。成年男性（3.9%）、青少年（14.4%）、亞裔（3.5%）和西班牙裔（4.8%）的失業率在當月幾乎沒有變化。 6 月份，長期失業人數（失業 27 週或以上）增加了 19 萬，達到 160 萬，基本上抵消了上個月的降幅。長期失業者佔所有失業人口的 23.3%。 6 月份，勞動參與率基本維持不變，為 62.3%，就業人口比率維持在 59.7%。 6 月份，因經濟原因從事兼職工作的人數為 450 萬，基本維持不變。這些人原本更傾向於全職工作，但由於工作時間減少或無法找到全職工作，他們只能從事兼職工作。 6 月份，目前希望就業但未加入勞動力的人數基本保持不變，為 600 萬人。這些人未被計入失業人數，因為他們在調查前 4 週內沒有積極尋找工作，或無法接受工作。在希望就業但未加入勞動力隊伍的人數中，6 月處於邊緣就業狀態的人數增加了 23.4 萬人，達到 180 萬人。這些人希望工作，並且能夠工作，在過去 12 個月的某個時間點尋找工作，但在調查前 4 週內沒有尋找工作。灰心喪志的工人（邊緣就業人群中的一部分，他們認為沒有工作機會）的人數在 6 月增加了 25.6 萬人，達到 63.7 萬人。機構調查數據 6月份非農業就業總人數增加了 14.7 萬個，與過去 12 個月平均每月增加 14.6 萬個的水平持平。6月份，州政府和醫療保健領域的就業機會增加。聯邦政府的就業機會持續減少。 6月政府就業機會增加了 7.3 萬個。州政府就業機會增加了4.7萬個，主要集中在教育領域（增加了4萬個）。地方政府教育領域的就業機會持續增加（增加了2.3萬個）。聯邦政府就業機會持續減少（減少了7千個），自1月...

閱讀完整內容

DeepSeek-V3.1 發布，邁向 AI Agent

DeepSeek-V3.1 在 DeepSeek-V3.1-Base 的基礎上進行後訓練，後者基於原始 V3 基礎檢查點，通過兩階段長上下文擴展方法構建，遵循原始 DeepSeek-V3 報告中概述的方法。 DeepSeek 透過收集更多長文件並大幅擴展兩個訓練階段來擴展資料集。32K 擴展階段的標記數量增加了 10 倍，達到 6,300 億個標記，而 128K 擴展階段的標記數量增加了 3.3 倍，達到 2,090 億個標記。此外，DeepSeek-V3.1 使用 UE8M0 FP8 規模資料格式進行訓練，以確保與微尺度資料格式相容。 DeepSeek-V3.1 是一個同時支持思考模式和非思考模式的混合模型。相較於上一版本，本次升級帶來了多個方面的改進：混合推理：思考與非思考－一個模型，兩種模式更快的思考：DeepSeek-V3.1-Think 與 DeepSeek-R1-0528 相比，可以在更短的時間內找到答案更強大的代理商技能：後製訓練可提高工具使用率和多步驟代理任務 DeepSeek-V3.1 模型提升了工具使用、程式碼生成和推理效率，在高難度基準測試中實現了與 DeepSeek-R1 相當的效能，同時響應速度更快。它支援結構化工具呼叫、代碼代理和搜尋代理，適用於研究、編碼和代理工作流程。工具和代理程式升級在 SWE / Terminal-Bench 上獲得更好的結果針對複雜搜尋任務的更強大的多步驟推理思考效率大幅提升模型更新 V3.1 基礎：在 V3 基礎上繼續對 840B 個 token 進行預訓練，以進行長上下文擴展 Tokenizer 和聊天範本已更新 - 新的 tokenizer 設定： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek- V3.1/blob/main/tokenizer_config.json V3.1 基礎開源權重： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base V3.1 開源權重： https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1 價格變動新定價開始及非高峰折扣結束時間為 2025 年 9 月 5 日 16:00（UTC 時間）在此之前，API 遵循當前定價 ...

閱讀完整內容

Multiverse Computing 推出微型高性能 AI 模型

據公司新聞稿稱，Multiverse Computing 表示已經解決了長期困擾人工智慧的一個問題：在不損失效能的情況下縮小模型。這家總部位於西班牙的公司週四發布了名為 "Model Zoo" 的產品，這是一系列 "奈米模型"，據稱這些模型可以在中等硬體上本地運行，同時性能可匹敵甚至超越更大型的系統。此次發表的產品包括兩款新產品——ChickenBrain 和 SuperFly，旨在證明在人工智慧領域，規模越大並不一定越好。 ChickenBrain 是 Meta 的 Llama 3.1 大型語言模型的精簡版，Multiverse 表示，該模型比通常所需的計算資源小 3700 倍。儘管如此，該模型在 MMLU Pro、MATH500、GSM8K 和 GPQA Diamond 等行業基準測試中仍優於 Llama 3.1 8B。該公司在 MacBook Pro 和低成本 Raspberry Pi 等日常設備上對其進行了測試，表明它無需專門的雲端基礎設施即可運行。 SuperFly 較小，基於開源的 SmolLM2 135 模型，僅有 9,400 萬個參數。 Multiverse 表示，它足夠小，可以容納兩隻蒼蠅的神經容量，比雞腦小 15000 倍。該模型旨在實現無需互聯網連接即可運行的對話式 AI，因此非常適合嵌入到消費產品和車輛中。該公司指出，SuperFly 可在智慧家電等領域實現直接應用，無需將資料傳送到雲端即可實現語音控制。這將使洗衣機或冰箱即使在離線狀態下也能回應簡單的語言指令。在汽車領域，它可以為車載助理提供動力，使其在沒有蜂窩信號覆蓋的區域也能繼續運行，處理導航、氣候和音頻任務。 https://theaiinsider.tech/2025/08/15/multiverse-computing-reports-it-shrinks-ai-models-without-sacrificing-power/ Picture Source: Multiverse Computing

閱讀完整內容

Kopy AI Blog

搜尋此網誌