Bitget App
Trading lebih cerdas
Beli KriptoPasarTradingFuturesBotsEarnCopy
Harga XAI

Harga XAIXAI

focusIcon
subscribe
Tidak dilisting
Mata uang kuotasi:
IDR
Data bersumber dari penyedia pihak ketiga. Halaman ini dan informasi yang diberikan tidak mendukung mata uang kripto tertentu. Ingin trading koin yang listing?  Klik di sini

Bagaimana perasaan kamu tentang XAI hari ini?

IconGoodBaik.IconBadBuruk
Catatan: Informasi ini hanya untuk referensi.

Harga XAI hari ini

Harga aktual XAI adalah Rp0.{4}1448 per (XAI / IDR) hari ini dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar Rp0.00 IDR. Volume perdagangan 24 jam adalah Rp46,029.18 IDR. Harga XAI hingga IDR diperbarui secara real time. XAI adalah 0.10% dalam 24 jam terakhir. Memiliki suplai yang beredar sebesar 0 .

Berapa harga tertinggi XAI?

XAI memiliki nilai tertinggi sepanjang masa (ATH) sebesar Rp0.003261, tercatat pada 2024-05-03.

Berapa harga terendah XAI?

XAI memiliki nilai terendah sepanjang masa (ATL) sebesar Rp0.{6}1483, tercatat pada 2024-05-03.
Hitung profit XAI

Prediksi harga XAI

Kapan waktu yang tepat untuk membeli XAI? Haruskah saya beli atau jual XAI sekarang?

Ketika memutuskan apakah akan membeli atau menjual XAI, Anda harus terlebih dahulu mempertimbangkan strategi trading Anda sendiri. Aktivitas trading trader jangka panjang dan trader jangka pendek juga akan berbeda. Analisis teknikal XAI Bitget dapat memberi Anda referensi untuk trading.
Menurut Analisis teknikal 4J XAI, sinyal tradingnya adalah Kuat jual.
Menurut Analisis teknikal 1H XAI, sinyal tradingnya adalah Jual.
Menurut Analisis teknikal 1M XAI, sinyal tradingnya adalah Kuat jual.

Berapa harga XAI di 2026?

Berdasarkan model prediksi kinerja harga historis XAI, harga XAI diproyeksikan akan mencapai Rp0.{4}1268 di 2026.

Berapa harga XAI di 2031?

Di tahun 2031, harga XAI diperkirakan akan mengalami perubahan sebesar +10.00%. Di akhir tahun 2031, harga XAI diproyeksikan mencapai Rp0.{4}3115, dengan ROI kumulatif sebesar +115.08%.

Riwayat harga XAI (IDR)

Harga XAI -68.78% selama setahun terakhir. Harga tertinggi dalam IDR pada tahun lalu adalah Rp0.003261 dan harga terendah dalam IDR pada tahun lalu adalah Rp0.{6}1483.
WaktuPerubahan harga (%)Perubahan harga (%)Harga terendahHarga terendah {0} dalam periode waktu yang sesuai.Harga tertinggi Harga tertinggi
24h+0.10%Rp0.{4}1446Rp0.{4}1460
7d-28.01%Rp0.{4}1411Rp0.{4}2083
30d+63.03%Rp0.{5}8957Rp0.{4}7633
90d+16.45%Rp0.{5}2731Rp0.{4}8683
1y-68.78%Rp0.{6}1483Rp0.003261
Sepanjang masa-78.43%Rp0.{6}1483(2024-05-03, 336 hari yang lalu )Rp0.003261(2024-05-03, 336 hari yang lalu )

Informasi pasar XAI

Riwayat kapitalisasi pasar XAI

Kapitalisasi pasar
--
Kapitalisasi pasar yang sepenuhnya terdilusi
Rp1,448,127,155.9
Peringkat pasar
Beli kripto

Kepemilikan XAI berdasarkan konsentrasi

Whale
Investor
Ritel

Alamat XAI berdasarkan waktu kepemilikan

Holder
Cruiser
Trader
Grafik harga langsung coinInfo.name (12)
loading

Peringkat XAI

Penilaian rata-rata dari komunitas
4.4
Peringkat 100
Konten ini hanya untuk tujuan informasi.

Tentang XAI (XAI)

XAI Token - Mengubah Cara Kita Berinteraksi Dengan AI

Perkembangan teknologi blockchain dan kripto secara dramatis telah mengubah banyak sektor industri. Salah satu teknologi blockchain terbaru yang membuat gelombang adalah XAI Token, yang membawa nilai baru dalam dunia kecerdasan buatan (AI).

Sejarah Kripto dan Pertumbuhan XAI Token

Kriptocurrency pertama kali dibuat sebagai mata uang digital alternatif, tetapi seiring berjalannya waktu, teknologi ini telah ditemukan memiliki lebih banyak aplikasi. Salah satu area dimana blockchain dan kripto memberikan nilai signifikan adalah dalam dunia AI.

XAI Token muncul sebagai solusi khusus untuk para pengembang dan pengguna AI. Dengan arah ini, XAI Token tidak hanya berfungsi sebagai mata uang digital, tetapi juga sebagai sarana pertukaran nilai dalam industri AI.

Karakteristik Unik XAI Token

Mirip dengan kripto lainnya, XAI Token menggunakan teknologi blockchain untuk memastikan transparansi dan keamanan. Namun, apa yang membuatnya unik adalah fokusnya pada dunia AI. Token ini memungkinkan individu dan bisnis untuk berpartisipasi dalam ekosistem AI, baik sebagai pengguna maupun pengembang.

Bukan hanya itu, XAI Token juga merancang sistem reward yang inovatif dimana pengembang yang berkontribusi dalam ekosistem AI akan mendapatkan imbalan berdasarkan kualitas dan penggunaan algoritma atau layanan AI mereka.

Kenapa XAI Token

Dalam era digital saat ini, AI telah menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari dan bisnis. Dengan XAI Token, semua individu dan bisnis, besar maupun kecil, memiliki akses yang sama ke teknologi AI ini. Hal ini menciptakan ekosistem AI yang lebih demokratis dan merata.

Dengan komunitas pengembang yang berkembang, XAI Token berjanji untuk memperkaya ekosistem AI dengan solusi dan algoritma berkualitas tinggi. Pengguna, di sisi lain, mendapatkan keuntungan dari akses ke teknologi terkini dengan biaya yang jauh lebih terjangkau.

Masa Depan XAI Token

Dengan potensinya yang besar, XAI Token diharapkan akan mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi AI. Token ini berpotensi memberikan cara yang lebih adil dan efisien bagi pengguna dan pengembang untuk berpartisipasi dalam ekosistem AI.

Para penggemar blockchain dan AI sama-sama berantisipasi akan masa depan XAI Token. Seperti semua inovasi, hanya waktu yang akan menentukan sejauh mana token ini akan mengubah industri AI.

Sebagai kesimpulan, XAI Token adalah salah satu kemunculan baru dalam dunia kripto yang merusak batas tradisional dan menciptakan peluang baru dalam industri kecerdasan buatan. Menjadi bagian dari perjalanan ini tidak hanya akan menguntungkan bagi individu dan bisnis yang terlibat tetapi juga untuk seluruh industri AI.

Berita XAI

Mantan eksekutif Nasdaq bergabung dengan pengembang Arbitrum untuk memimpin studio ventura Tandem
Mantan eksekutif Nasdaq bergabung dengan pengembang Arbitrum untuk memimpin studio ventura Tandem

Ringkasan Singkat Offchain Labs telah merekrut Ira Auerbach, mantan kepala aset digital di Nasdaq, untuk memimpin Tandem, studio mitra dan cabang modal venturanya. Tandem bertujuan untuk mendukung proyek blockchain dengan pendanaan, keahlian teknis, dan panduan strategis.

The Block2025-01-09 18:23
Pembaruan XAI lainnya

FAQ

Berapa harga XAI saat ini?

Harga live XAI adalah Rp0 per (XAI/IDR) dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar Rp0 IDR. Nilai XAI sering mengalami fluktuasi karena aktivitas 24/7 yang terus-menerus di pasar kripto. Harga XAI saat ini secara real-time dan data historisnya tersedia di Bitget.

Berapa volume perdagangan 24 jam dari XAI?

Selama 24 jam terakhir, volume perdagangan XAI adalah Rp46,029.18.

Berapa harga tertinggi sepanjang masa (ATH) dari XAI?

Harga tertinggi sepanjang masa dari XAI adalah Rp0.003261. Harga tertinggi sepanjang masa ini adalah harga tertinggi untuk XAI sejak diluncurkan.

Bisakah saya membeli XAI di Bitget?

Ya, XAI saat ini tersedia di exchange tersentralisasi Bitget. Untuk petunjuk yang lebih detail, bacalah panduan Bagaimana cara membeli kami yang sangat membantu.

Apakah saya bisa mendapatkan penghasilan tetap dari berinvestasi di XAI?

Tentu saja, Bitget menyediakan platform perdagangan strategis, dengan bot trading cerdas untuk mengotomatiskan perdagangan Anda dan memperoleh profit.

Di mana saya bisa membeli XAI dengan biaya terendah?

Dengan bangga kami umumkan bahwa platform perdagangan strategis kini telah tersedia di exchange Bitget. Bitget menawarkan biaya dan kedalaman perdagangan terdepan di industri untuk memastikan investasi yang menguntungkan bagi para trader.

Di mana saya bisa membeli kripto?

Beli kripto di aplikasi Bitget
Daftar dalam hitungan menit untuk membeli kripto melalui kartu kredit atau transfer bank.
Download Bitget APP on Google PlayDownload Bitget APP on AppStore
Trading di Bitget
Deposit mata uang kripto kamu ke Bitget dan nikmati likuiditas tinggi dan biaya perdagangan yang rendah.

Bagian video — verifikasi cepat, trading cepat

play cover
Cara menyelesaikan verifikasi identitas di Bitget dan melindungi diri kamu dari penipuan
1. Masuk ke akun Bitget kamu.
2. Jika kamu baru mengenal Bitget, tonton tutorial kami tentang cara membuat akun.
3. Arahkan kursor ke ikon profil kamu, klik "Belum diverifikasi", dan tekan "Verifikasi".
4. Pilih negara atau wilayah penerbit dan jenis ID kamu, lalu ikuti petunjuknya.
5. Pilih "Verifikasi Seluler" atau "PC" berdasarkan preferensimu.
6. Masukkan detail kamu, kirimkan salinan kartu identitasmu, dan ambil foto selfie.
7. Kirimkan pengajuanmu, dan voila, kamu telah menyelesaikan verifikasi identitas!
Investasi mata uang kripto, termasuk membeli XAI secara online melalui Bitget, tunduk pada risiko pasar. Bitget menyediakan cara yang mudah dan nyaman bagi kamu untuk membeli XAI, dan kami berusaha sebaik mungkin untuk menginformasikan kepada pengguna kami secara lengkap tentang setiap mata uang kripto yang kami tawarkan di exchange. Namun, kami tidak bertanggung jawab atas hasil yang mungkin timbul dari pembelian XAI kamu. Halaman ini dan informasi apa pun yang disertakan bukan merupakan dukungan terhadap mata uang kripto tertentu.

Insight Bitget

Cointribune EN
Cointribune EN
1h
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-5.24%
ELON-1.89%
Mahnoor-Baloch007
Mahnoor-Baloch007
2h
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-3.19%
BTC-0.74%
Crypto_inside
Crypto_inside
3h
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-0.74%
BGB-0.35%
Crypto_inside
Crypto_inside
3h
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-3.19%
BTC-0.74%
Crypto_inside
Crypto_inside
3h
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-3.19%
BTC-0.74%

Aset terkait

Mata uang kripto populer
Pilihan 8 mata uang kripto teratas berdasarkan kapitalisasi pasar.
Kap. pasar yang sebanding
Di antara semua aset Bitget, 8 aset ini adalah yang paling mendekati kapitalisasi pasar XAI.