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Fine兑CNY价格实时走势图(FINE/CNY)
最近更新时间2025-10-17 23:48:49(UTC+0)

Fine市场信息

价格表现(24小时)
24小时
24小时最低价¥024小时最高价¥0
历史最高价(ATH):
¥0.{6}5357
涨跌幅(24小时):
-1.49%
涨跌幅(7日):
-5.96%
涨跌幅(1年):
-71.56%
市值排名:
#7597
市值:
--
完全稀释市值:
--
24小时交易额:
--
流通量:
-- FINE
最大发行量:
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今日Fine实时价格CNY

今日Fine实时价格为 ¥0.{8}8764 CNY,当前市值为 ¥0.00。过去24小时内,Fine价格跌幅为1.49%,24小时交易量为¥0.00。FINE/CNY(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

加密市场在2025年10月17日经历了极大的动荡,受到宏观经济忧虑和投资者情绪显著下降的影响。比特币(BTC)和以太坊(ETH)引领了更广泛的市场下跌,而尽管市场波动,某些特定的山寨币却展现了显著的动向。这发生在清算潮和投资者日益谨慎的态度中,尽管一些分析师将当前状况视为 accumulate 的机会。

市场下跌和宏观经济压力

今天,加密货币市场经历了连续第三天的大幅下跌。比特币跌至109,000美元以下,曾一度回落至105,231美元,而以太坊跌破4,000美元的关口,最低降至3,731美元。[1] 总市值跌至3.8万亿美元以下。[21] 这种下跌趋势主要是由于美国银行业重新出现的担忧,相关报告显示两家地区性美国银行存在不良贷款。[1] 此外,美中之间持续的贸易紧张局势也加剧了全球市场的整体风险回避情绪。[5] 这导致投资者将O更多高风险资产,包括加密货币,排除在外,转而寻求黄金等安全的避风港,黄金因此达到了新的历史高位。[5]

这些事件的影响在清算数据中体现得尤为明显。在过去24小时内,加密头寸的清算总额为7.23亿美元,其中大部分来自多头头寸。[1] 这发生在上周因190亿美元的清算事件而震撼市场后。[5]

投资者情绪处于低谷,但着眼于积累

投资者情绪降至低谷,Crypto Fear & Greed Index显示降至24(“恐惧”)的年度低点。[2] Google上对“比特币”的搜索兴趣也处于数月来的低位,反映出热情的减退。[2, 4] 尽管这些熊市信号显现,Bitwise的分析师认为当前的调整是“投资者积累的黄金机会,而不是恐慌”。[2, 4] 他们认为,贸易紧张等外部因素是下跌的主要原因,而这样的阶段常常标志着恢复周期的开始。[2]

山寨币动态与技术进步

今天,山寨币市场给出了混合的信号,但大多数仍然处于下行趋势。山寨币季节指数从78降至25,显示出山寨币向比特币的明显轮转。[1] 许多山寨币,包括Render(RENDER)和Filecoin(FIL)均出现了超过7%的下跌。[1] 不过也有一些例外:Zora(ZORA),一个Layer-2项目,涨幅达18%。[1] Chiliz(CHZ)因即将到来的Snake8硬分叉,提升验证者系统的原因,上涨了12%。[11] Bittensor(TAO)在Grayscale向美国证券交易委员会提交其Bittensor Trust的10号表格申请后,出现了36%的强劲涨幅,这可能会为更广泛的机构投资机会开启大门。[11] 相比之下,由于即将进行的大规模代币释放可能增加供应并对价格施加压力,Sei(SEI)被谨慎对待。[11]

在去中心化金融(DeFi)领域也有重要发展。Uniswap将原生Solana支持集成到其网络应用程序中。[24] 这是以太坊基础的去中心化交易所首次支持非EVM区块链,显著改善了以太坊与Solana之间的互操作性,并重新将Uniswap定位为多链DeFi网关。[24] 该集成利用Jupiter API实现对一百万种Solana代币的无缝交换。[24] 与此同时,批评人士警告说,由民主党推动的“有限清单”高风险DeFi协议的提案可能会阻碍创新,把项目转移到国外。[26]

以太坊生态系统中也有显著活动。鲸鱼们累计了超过4.17亿美元的ETH,这显示出强烈的长期信心。[19] 在区块链行业中,以太坊以2025年新增16,000名开发者领先,Solana紧随其后,新增11,500名开发者。[20]

前景与重要日程

尽管市场充满不确定性,2025年10月仍然是加密行业的一月繁忙的月份,有多场会议和峰会,如第11届欧洲区块链大会和区块链生命论坛。[3, 6, 7] 机构接受度,包括对现货比特币ETF的批准以及潜在的山寨币现货ETF(如Solana),仍被视为2025年第四季度的重要增长驱动力。[28, 29] Bitwise的分析师也强调,真实资产的代币化和DeFi解决方案的成熟是推动增长的主要趋势。[22, 28, 30]

总之,2025年10月17日的加密市场经历了一段挑战性的时期,标志着价格回落、清算压力与悲观的投资者情绪。尽管如此,DeFi、山寨币和机构接受度等领域仍有显著进展,可能为未来的复苏与增长带来潜力。

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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?

在决定买入还是卖出 FINE 时,您必须首先考虑自己的交易策略。长期交易者和短期交易者的交易活动也会有所不同。Bitget FINE 技术分析 可以为您提供交易参考。
根据 FINE 4小时技术分析,交易信号为 卖出
根据 FINE 1日技术分析,交易信号为 强力卖出
根据 FINE 1周技术分析,交易信号为 强力卖出

FINE 在2026的价格是多少?

2026年,基于+5%的预测年增长率,Fine(FINE)价格预计将达到¥0.{8}9575。基于该预测,投资并持有Fine直至2026年底的累计投资回报率将达到+5%。更多详情,请参考2025年、2026年及2030 ~ 2050年Fine价格预测

2030年 FINE 的价格将是多少?

2030年,基于+5%的预测年增长率,Fine(FINE)价格预计将达到¥0.{7}1164。基于该预测,投资并持有Fine直至2030年底的累计投资回报率将达到27.63%。更多详情,请参考2025年、2026年及2030 ~ 2050年Fine价格预测

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。
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BANK+22.60%
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。
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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/CNY 价格计算器

FINE
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FINE资料

Fine评级
4.4
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常见问题

Fine 现价多少?

Fine 的实时价格为 ¥0(FINE/CNY),当前市值为 ¥0 CNY。由于加密货币市场全天候无间断交易,Fine 的价格经常波动。您可以在 Bitget 上查看 Fine 的市场价格及其历史数据。

Fine 的24小时成交量是多少?

过去24小时,Fine 的成交量是 ¥0.00。

Fine 的最高价是多少?

Fine 的最高价是 ¥0.{6}5357。这个最高价是指 Fine 上市以来的最高价格。

Bitget 上能买 Fine 吗?

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