Bitget App
تداول بذكاء
شراء العملات المشفرةنظرة عامة على السوقالتداولالعقود الآجلةBotsEarnالتداول بالنسخ
سعر Grok

سعر GrokXAI

focusIcon
subscribe
غير مدرجة
عملة عرض السعر:
EGP
يتم الحصول على البيانات من مزودي الجهة الخارجية. ولا تتبنى هذه الصفحة والمعلومات المقدمة أي عملة مشفرة مُحددة. هل تريد تداول العملات المدرجة؟  انقر هنا

ما رأيك في Grok اليوم؟

IconGoodجيدةIconBadسيئة
ملاحظة: هذه المعلومات هي للإشارة فقط.

سعر عملة Grok اليوم

السعر الحالي لـ Grok هو 0.1050EGP لكل (XAI / EGP) اليوم ويبلغ حد التوفر السوقي الحالي -- EGP. بلغ حجم التداول على مدار 24 ساعة 0.00EGP EGP. وقد تم تحديث سعر XAI إلى EGP في الوقت الفعلي. Grok بلغ -7.48% خلال الـ 24 ساعة الماضية. بلغ العدد المتداول -- .

ما هو أعلى سعر لعملة XAI؟

XAI في أعلى مستوى لها على الإطلاق (ATH) وهو 1.52EGP، وسُجّل في .

ما أعلى سعر لعملة XAI؟

بلغت XAI أعلى مستوى لها على الإطلاق (ATH) وهو 0.1012EGP، وسُجّل في .
احسب ربح Grok

التنبؤ بسعر Grok

متى يكون الوقت المناسب لشراء XAI؟ هل يجب أن أشتري أو أبيع XAI الآن؟

عند اتخاذ قرار شراء أو بيع XAI، يجب عليك أولاً التفكير في استراتيجية التداول الخاصة بك. سيكون نشاط التداول للمتداولين على المدى الطويل والمتداولين على المدى القصير مختلفًا أيضًا. وقد يوفر لك تحليل Bitget الفني لعملة XAI مرجعًا للتداول.
وفقًا لـ تحليل فني لمدة 4 ساعات لعملة XAI، فإن إشارة التداول هي شراء قوي.
وفقًا لـ تحليل فني لمدة يوم لعملة XAI، فإن إشارة التداول هي شراء قوي.
وفقًا لـ تحليل فني لمدة أسبوع لعملة XAI، فإن إشارة التداول هي شراء قوي.

ماذا سيكون سعر XAI في 2026؟

استنادًا إلى نموذج التنبؤ بأداء السعر التاريخي لـ XAI، من المتوقع أن يصل سعر XAI إلى EGP0.{7}9767 في 2026.

ماذا سيكون سعر XAI في 2031؟

في 2031، من المتوقع أن يرتفع سعر XAI بمقدار %7.00+. بحلول نهاية 2031، من المتوقع أن يصل سعر XAI إلى EGP0.{6}2368، مع عائد استثمار تراكمي قدره %100.00-.

سجل الأسعار عملة Grok (EGP)

سعر Grok بلغ %81.91- خلال العام الماضي. كان أعلى سعر لعملة Grok بعملة EGP في العام الماضي EGP1.03 وأدنى سعر لـ Grok بعملة EGP في العام الماضي EGP0.1031.
الوقتالسعر/التغييرالسعر/التغييرأقل سعرأقل سعر لعملة {0} في الفترة الزمنية المقابلة.أعلى سعر أعلى سعر
24h%7.48-EGP0.1031EGP0.1164
7d%9.53-EGP0.1031EGP0.1189
30d%8.18-EGP0.1031EGP0.1189
90d%46.57-EGP0.1031EGP0.3035
1y%81.91-EGP0.1031EGP1.03
طوال الوقت%4.45+EGP0.1012(--, اليوم )EGP1.52(--, اليوم )

معلومات السوق لعملة Grok

تاريخ حد التوفر السوقي لـ Grok

القيمة السوقية
--
القيمة السوقية المخفضة بالكامل
--
تصنيفات السوق
شراء العملات المشفرة

Grok المقتنيات حسب التركيز

كبار المتداولين
المستثمرون
البيع بالتجزئة

Grok من العناوين حسب الوقت المحتفظ به

المالكون
الطرود
المتداولون
مخطط أسعار مباشر لأسعار coinInfo.name (12)
loading

Grok من التقييمات

متوسط التقييمات من المجتمع
4.4
101 من التقييمات
يُستخدم هذا المحتوى للأغراض المعلوماتية فقط.

أخبار Grok

انضم مسؤول سابق في ناسداك إلى مطور Arbitrum لقيادة استوديو المشاريع Tandem
انضم مسؤول سابق في ناسداك إلى مطور Arbitrum لقيادة استوديو المشاريع Tandem

أوفشين لابز توظف إيرا أورباخ، الرئيس السابق للأصول الرقمية في ناسداك، لقيادة تانديم، استوديو الشراكة وذراع رأس المال الاستثماري. تهدف تانديم إلى دعم مشاريع البلوكشين بالتمويل والخبرة التقنية والتوجيه الاستراتيجي.

The Block2025-01-09 18:23
المزيد من التحديثات حول Grok

إضافات جديدة على Bitget

إضافات جديدة

الأسئلة الشائعة

ما السعر الحالي لـ Grok؟

السعر المباشر لعملة Grok هو EGP0.1 لكل (XAI/EGP) مع حد سوقي حالي قدره -- EGP. تشهد قيمة عملة Grok لتقلبات متكررة بسبب النشاط المستمر على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع (24/7) في سوق العملات المشفرة. تُتاح بيانات السعر الحالي في الوقت الفعلي لعملة Grok وبياناته السابقة على Bitget.

ما حجم تداول Grok على مدار 24 ساعة؟

خلال الـ 24 ساعة الماضية، حجم تداول Grok بلغ --.

ما أعلى مستوى على الإطلاق لـ Grok؟

أعلى مستوى على الإطلاق لـ Grok هو 1.52EGP. هذا أعلى سعر على الإطلاق لـ Grok منذ الإصدار.

هل يمكنني شراء Grok على منصة Bitget؟

نعم، يتوفر Grok حاليًا على منصة Bitget المركزية. للحصول على إرشادات أكثر تفصيلاً، راجع دليل كيفية شراء grok الخاص بنا المفيد.

هل يمكنني تحقيق دخل ثابت من الاستثمار في Grok؟

بالطبع، توفر Bitget منصة تداول استراتيجية، مع برامج تداول آلية ذكية لتشغيل عمليات التداول آليًا وتحقيق الأرباح.

أين يمكنني شراء Grok بأقل رسوم؟

يسعدنا أن نعلن أن منصة تداول استراتيجية متاح الآن في منصة تداول Bitget. تقدم Bitget واحدة من أفضل رسوم التداول في المجال وتفاصيل لضمان استثمارات مربحة للمتداولين.

أين يمكنني شراء العملات المشفرة؟

شراء العملات المشفرة على تطبيق Bitget
سجّل الاشتراك خلال دقائق لشراء العملات المشفرة عبر بطاقة الائتمان أو التحويل المصرفي.
Download Bitget APP on Google PlayDownload Bitget APP on AppStore
تداول على منصة Bitget!
قم بإيداع عملاتك المشفرة في Bitget واستمتع بسيولة عالية ورسوم تداول منخفضة.

قسم الفيديو - التحقق السريع والتداول السريع!

play cover
كيفية إكمال التحقق من الهوّية على Bitget وحماية نفسك من عمليات الاحتيال
1. يُرجى تسجيل الدخول إلى حسابك في Bitget.
2. إذا كنت مستخدمًا جديدًا لمنصة Bitget، شاهد الشرح التفصيلي الخاص بنا حول كيفية إنشاء حساب.
3. مرر مؤشر الماوس فوق رمز الملف الشخصي الخاص بك، وانقر على «لم يتم التحقق منه»، واضغط على «تحقق».
4. اختر بلد الإصدار أو المنطقة ونوع الهوّية، واتبع التعليمات.
5. حدد «التحقق عبر الجوّال» أو «الكمبيوتر الشخصي» بناءً على تفضيلاتك.
6. أدخل بياناتك وأرسل نسخة من هويتك، والتقط صورة ذاتية.
7. أرسل طلبك، وبهذا تكون قد أكملت التحقق من الهوية!
استثمارات العملات المشفرة، بما في ذلك شراء Grok عبر الإنترنت عبر منصة Bitget، عرضة لمخاطر السوق. توفر لك منصة Bitget طرقًا سهلة ومريحة لشراء Grok، ونبذل قصارى جهدنا لإبلاغ مستخدمينا بشكل كامل بكل عملة مشفرة نقدمها على منصة التداول. ومع ذلك، فإننا لا نتحمل أي مسؤولية للنتائج التي قد تنشأ عن عملية شراء Grok. لا تُعد هذه الصفحة وأي معلومات متضمنة تحيزًا لأي عملة مشفرة معينة.

مصادر XAI

العلامات

رؤى Bitget

Cointribune EN
Cointribune EN
20ساعة
Elon Musk Is Fighting For The Privacy Of Coinbase Users
Elon Musk, via his platform X, has filed a brief with the U.S. Supreme Court challenging the IRS’s practices regarding access to Coinbase user data. This initiative is part of a broader debate on privacy protection in the crypto space. X Corp, Elon Musk’s company that manages the X platform, filed an amicus curiae brief with the U.S. Supreme Court on Friday, contesting the IRS’s methods. The company specifically denounces the use of so-called “no-suspicion” subpoenas allowing the tax authorities to access, without a judicial warrant, the financial data of users on platforms like Coinbase. The case highlights how the tax authorities obtained, through simple administrative subpoena, three years of transaction statements concerning over 14,000 Coinbase customers, including James Harper, the main plaintiff. Alongside seven advocacy groups and researchers, X Corp denounces these “no-suspicion subpoenas” as a violation of the Fourth Amendment, which protects Americans against unreasonable searches. Following this request, the Supreme Court asked the federal government on Monday to formulate an official response, highlighting the importance of this case. The dispute dates back to 2020 when James Harper sued the IRS to contest the seizure of his personal information related to cryptos. In 2023, a federal court ruled in favor of the IRS, determining that the tax agency was acting within the scope of its legal prerogatives. The current appeal before the Supreme Court thus marks a new stage in this legal battle, with potentially significant implications for the protection of digital financial data. This initiative perfectly aligns with Elon Musk’s vision regarding digital governance. The billionaire, who recently sold his platform X to his own company xAI for 33 billion dollars, has always positioned himself as an advocate for privacy and freedom of speech. By taking a stand for the protection of cryptocurrency users’ data, Musk strengthens his credibility among the tech and crypto communities, particularly sensitive to privacy issues. The Supreme Court’s verdict could redefine the limits of state power in relation to digital privacy. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority, illustrating the growing tensions between state regulation and digital freedoms.
XAI%0.39+
ELON%0.31-
Mahnoor-Baloch007
Mahnoor-Baloch007
1يوم
AI agents and AI are related but distinct concepts in the field of artificial intelligence. AI (Artificial Intelligence) 1. Definition: AI refers to the broad field of study focused on creating intelligent machines that can perform tasks that typically require human intelligence. 2. Characteristics: AI systems can process and analyze large amounts of data, learn from experiences, and make decisions based on that data. 3. Examples: AI-powered chatbots, image recognition systems, and natural language processing tools. AI Agents 1. Definition: AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks on behalf of a user or another system. 2. Characteristics: AI agents have the ability to design their own workflow, utilize available tools, and interact with external environments to achieve complex goals. 3. Examples: AI-powered trading bots, autonomous vehicles, and smart home systems. Key Differences 1. Autonomy: AI agents have a higher level of autonomy compared to traditional AI systems, allowing them to make decisions and take actions independently. 2. Interactivity: AI agents can interact with their environment and other systems, whereas traditional AI systems may only process data internally. 3. Proactivity: AI agents can anticipate and prevent problems, whereas traditional AI systems may only react to problems after they occur. 4. Complexity: AI agents often require more complex decision-making and problem-solving capabilities compared to traditional AI systems. In summary, while AI refers to the broader field of artificial intelligence, AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks, interact with their environment, and make decisions independently. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $XRP $DOGE $SHIB $SUNDOG $MEME $AI $XAI $PEPECOIN $PIPPIN $ORAI $ETC $WHY $U2U
SUNDOG%7.52-
BTC%0.99+
Crypto_inside
Crypto_inside
2يوم
Machine learning ❌ Traditional learning. 🧐😵‍💫
Machine learning and traditional learning are two distinct approaches to learning and problem-solving. Traditional Learning: 1. Rule-based: Traditional learning involves explicit programming and rule-based systems. 2. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering. 3. Fixed models: Traditional learning uses fixed models that are not updated automatically. Machine Learning: 1. Data-driven: Machine learning involves learning from data and improving over time. 2. Algorithmic: Machine learning relies on algorithms that can learn from data and make predictions. 3. Adaptive models: Machine learning uses adaptive models that can update automatically based on new data. Key Differences: 1. Learning style: Traditional learning is rule-based, while machine learning is data-driven. 2. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems, while traditional learning is limited by human expertise. 3. Accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning, especially in complex domains. Advantages of Machine Learning: 1. Improved accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning. 2. Increased efficiency: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks. 3. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems. Disadvantages of Machine Learning: 1. Data quality: Machine learning requires high-quality data to learn effectively. 2. Interpretability: Machine learning models can be difficult to interpret and understand. 3. Bias: Machine learning models can perpetuate biases present in the training data. When to Use Machine Learning: 1. Complex problems: Machine learning is well-suited for complex problems that require pattern recognition and prediction. 2. Large datasets: Machine learning can handle large datasets and identify trends and patterns. 3. Automating tasks: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks. When to Use Traditional Learning: 1. Simple problems: Traditional learning is well-suited for simple problems that require explicit programming and rule-based systems. 2. Small datasets: Traditional learning is suitable for small datasets where machine learning may not be effective. 3. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering, making it suitable for domains where human expertise is essential. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $MEME $XRP $ADA $U2U $WUF $PARTI $WHY
BTC%0.99+
BGB%0.79+
Crypto_inside
Crypto_inside
2يوم
What is Q-learning...🤔🤔??
Q-learning is a type of reinforcement learning algorithm used in machine learning and artificial intelligence. It's a model-free, off-policy learning algorithm that helps agents learn to make decisions in complex, uncertain environments. Key Components: 1. Agent: The decision-maker that interacts with the environment. 2. Environment: The external system with which the agent interacts. 3. Actions: The decisions made by the agent. 4. Rewards: The feedback received by the agent for its actions. 5. Q-function: A mapping from states and actions to expected rewards. How Q-learning Works: 1. Initialization: The agent starts with an arbitrary Q-function. 2. Exploration: The agent selects an action and observes the resulting state and reward. 3. Update: The agent updates its Q-function based on the observed reward and the expected reward for the next state. 4. Exploitation: The agent chooses the action with the highest Q-value for the current state. Advantages: 1. Simple to implement: Q-learning is a straightforward algorithm to understand and code. 2. Effective in complex environments: Q-learning can handle complex, dynamic environments with many states and actions. Disadvantages: 1. Slow convergence: Q-learning can require many iterations to converge to an optimal policy. 2. Sensitive to hyperparameters: The performance of Q-learning is highly dependent on the choice of hyperparameters. Q-learning is a powerful algorithm for reinforcement learning, but it can be challenging to tune and may not always converge to an optimal solution. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $XRP $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $FLOKI $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $COQ $PEPE
SUNDOG%7.52-
BTC%0.99+
Crypto_inside
Crypto_inside
2يوم
What is Machine learning..🤔🤔??
Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that involves training algorithms to learn from data and make predictions, decisions, or recommendations without being explicitly programmed. Key Characteristics: 1. Learning from data: Machine learning algorithms learn patterns and relationships in data. 2. Improving over time: Machine learning models improve their performance as they receive more data. 3. Making predictions or decisions: Machine learning models make predictions, decisions, or recommendations based on the learned patterns. Types of Machine Learning: 1. Supervised Learning: The algorithm learns from labeled data to make predictions. 2. Unsupervised Learning: The algorithm learns from unlabeled data to identify patterns. 3. Reinforcement Learning: The algorithm learns through trial and error to achieve a goal. 4. Semi-supervised Learning: The algorithm learns from a combination of labeled and unlabeled data. 5. Deep Learning: A subset of machine learning that uses neural networks with multiple layers. Machine Learning Applications: 1. Image Recognition: Image classification, object detection, and facial recognition. 2. Natural Language Processing (NLP): Text classification, sentiment analysis, and language translation. 3. Speech Recognition: Speech-to-text and voice recognition. 4. Predictive Analytics: Forecasting, regression, and decision-making. 5. Recommendation Systems: Personalized product recommendations. Machine Learning Algorithms: 1. Linear Regression: Linear models for regression tasks. 2. Decision Trees: Tree-based models for classification and regression. 3. Random Forest: Ensemble learning for classification and regression. 4. Support Vector Machines (SVMs): Linear and non-linear models for classification and regression. 5. Neural Networks: Deep learning models for complex tasks. Machine Learning Tools and Frameworks: 1. TensorFlow: Open-source deep learning framework. 2. PyTorch: Open-source deep learning framework. 3. Scikit-learn: Open-source machine learning library. 4. Keras: High-level neural networks API. Machine learning has numerous applications across industries, including healthcare, finance, marketing, and more. Its ability to learn from data and improve over time makes it a powerful tool for solving complex problems. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $SHIB $FLOKI $BONK $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $PARTI $XRP
SUNDOG%7.52-
BTC%0.99+

الأصول ذات الصلة

العملات المشفرة المعروفة
مجموعة مختارة من أفضل 8 عملة مشفرة حسب القيمة السوقية.
المُضاف حديثًا
أحدث العملات المشفرة المضافة.
حد التوفر السوقي القابل للمقارنة
ومن بين جميع أصول Bitget، فإن هذه الأصول الـ 8 هي الأقرب إلى Grok من حيث القيمة السوقية.