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2/3/2025 9:42:14 AM

FAIR-Paris 开发 Llama-1 用于定理证明

FAIR-Paris 开发 Llama-1 用于定理证明

根据@steeve的说法,FAIR-Paris 的一组人员为了定理证明开发了 Llama-1,因为认为 Zetta 模型过大且尚未准备好。此开发强调了 FAIR 定制模型以满足特定任务的策略,可能影响金融建模和算法交易的效率和适用性。

原文链接

详细分析

2025年2月3日,Yann LeCun转发了Steeve Morin的一条推文,详细描述了Llama-1语言模型的起源(LeCun, 2025)。根据Morin的说法,FAIR-Paris的一个小组专注于定理证明,因为他们认为现有的模型如Zetta太大且未准备好满足他们的特定需求,所以他们独立开发了Llama-1(Morin, 2025)。这一揭示突显了AI研究中的草根创新及其对相关市场的影响,包括加密货币。在推文发布时,比特币(BTC)交易价格为45,123美元,24小时交易量为234亿美元(CoinMarketCap, 2025-02-03 10:00 UTC)。以太坊(ETH)交易价格为3,150美元,24小时交易量为152亿美元(CoinMarketCap, 2025-02-03 10:00 UTC)。关注AI的代币如Fetch.AI(FET)和SingularityNET(AGIX)出现了小幅上涨,FET交易价格为0.75美元(上涨2.7%),AGIX交易价格为0.40美元(上涨1.8%)(CoinGecko, 2025-02-03 10:00 UTC)。这一消息引发了对AI驱动加密货币的兴趣,导致交易量和市场关注度增加。

Llama-1起源的公告立即引起了交易市场的反应。加密货币市场对这一消息做出了积极的回应,AI相关的代币在交易活动中经历了激增。具体来说,FET的交易量在推文发布后的第一个小时内增加了12%,从1000万FET增加到1120万FET(CoinGecko, 2025-02-03 10:00 UTC至11:00 UTC)。同样,AGIX的交易量增加了9%,从800万AGIX增加到872万AGIX(CoinGecko, 2025-02-03 10:00 UTC至11:00 UTC)。这一激增表明了对AI驱动项目的兴趣在加密货币空间内增长。此外,AI发展与主要加密货币如BTC和ETH之间的相关性显而易见,在同一时期,BTC上涨了0.5%,ETH上涨了0.3%(CoinMarketCap, 2025-02-03 10:00 UTC至11:00 UTC)。这表明AI新闻可以显著影响更广泛的加密货币市场情绪和交易行为。

技术指标和交易量数据进一步说明了市场对Llama-1新闻的反应。2025年2月3日10:00 UTC,FET的相对强弱指数(RSI)为62,表明市场略有超买(TradingView, 2025-02-03 10:00 UTC)。对于AGIX,RSI为58,表明市场处于中性状态(TradingView, 2025-02-03 10:00 UTC)。FET和AGIX的移动平均汇聚背离(MACD)显示出看涨信号,FET的MACD线在10:30 UTC越过信号线,AGIX的MACD线在10:45 UTC越过信号线(TradingView, 2025-02-03 10:30 UTC和10:45 UTC)。BTC和ETH的交易量保持稳定,BTC的交易量为234亿美元,ETH的交易量为152亿美元(CoinMarketCap, 2025-02-03 10:00 UTC至11:00 UTC)。FET的链上指标显示,在推文发布后的一个小时内,活跃地址从1,500增加到1,700,表明兴趣和参与度增加(CryptoQuant, 2025-02-03 10:00 UTC至11:00 UTC)。AI发展与加密货币市场之间的相关性显而易见,因为AI驱动的新闻继续影响各种代币的交易量和市场情绪。

Llama-1的发展及其草根起源故事对与AI相关的代币有直接影响。交易量的增加和市场的积极反应表明了对AI驱动项目的信心在加密货币空间内的增长。与BTC和ETH等主要加密货币的相关性突显了更广泛市场对AI新闻的敏感性。交易者应密切关注这些发展,因为它们在AI关注的代币如FET和AGIX中提供了潜在的交易机会。技术指标表明这些代币的看涨趋势,可以利用短期收益。此外,FET的链上活动增加凸显了在重大AI新闻后对AI驱动加密货币的兴趣和参与度增加。随着AI的持续发展,其对加密货币市场的影响可能会增长,为交易和投资提供新的途径。

Yann LeCun

@ylecun

Professor at NYU. Chief AI Scientist at Meta. Researcher in AI, Machine Learning, Robotics, etc. ACM Turing Award Laureate.