write2earn

Это общее объявление. Продукты и услуги, упомянутые здесь, могут быть недоступны в вашем регионе.
Binance Square рада запустить акцию#Write2Earnдля всех создателей Binance Square. Соответствующие критериям создатели Binance Square, которые публикуют квалифицированный контент на Binance Square в течение Периода акции, могут каждый получить до 5 % комиссионных за торговлю со спотовых, маржинальных и/или фьючерсных сделок своих читателей в порядке очереди. основе.
Период акции: с 22 января 2024 г., 00:00 (UTC) по 25 февраля 2024 г., 23:59 (UTC).

Наблюдается повышенная активность по паре RVV/USDT с объёмом торгов более 9 млрд монет за 24 часа. Цена в настоящее время составляет около 0.004497 USDT, достигнув максимума в 0.004622 USDT.
При этом технический показатель RSI(6) находится в зоне 95,64, что может указывать на перекупленность актива в краткосрочной перспективе. В таких условиях возможны коррекции или повышенная волатильность.
Рынок демонстрирует значительное движение, что привлекает внимание трейдеров. Важно учитывать высокие риски, связанные с торговлей на перегретых рынках, особенно при работе с низколиквидными или высоковолатильными активами.
Рекомендуется самостоятельно проводить анализ, учитывать соотношение риска и прибыли и принимать взвешенные решения в соответствии с личной торговой стратегией и допустимым уровнем риска.
$RVV
#RVV #crypto #Binance #Write2Earn

Текущая динамика
Цена: 0.1573 USDT (+2.01%)
Диапазон за 24ч: 0.1470–0.1771
Объём (AT): 339.47 млн
Объём (USDT): 54.57 млн
Технические наблюдения
На часовом графике наблюдается формирование тройной вершины после резкого роста вчерашнего дня. После третьего пика началась коррекция.
Управление рисками
Рынок криптовалют отличается высокой волатильностью. Трейдерам рекомендуется:
Устанавливать стоп-лосс
Контролировать размер позиции
Учитывать возможные новостные факторы
Данное сообщение содержит только описание рыночной ситуации и не является финансовой рекомендацией. Все торговые решения принимаются самостоятельно и на свой риск.
$AT
#Binance #Write2Earn #TrendingTopic #crypto

Встаньте. Выключите воображение. И запомните раз и навсегда.
Первая причина слива - вы покупаете личность, а не анализ.
Вы заходите в Square.Видите посты «ВЗЛЕТЕЛ, КУПИЛ МЕРС».
И вместо вопроса«Почему?» вы думаете «Кто?».
Вы покупаете не сигнал.Вы покупаете сказку о себе будущем.
Вы не проверяете график- вы проверяете, сколько у автора подписчиков. Это ловушка. Самый дорогой товар здесь - не крипта, а чувство принадлежности к победителям.
Вторая причина - вы торгуете свечами, а не структурой.
Вы видите три зелёные свечи и чувствуете FOMO.Вы опоздали.
Потому чтоваш вход - это чей-то выход.
Тот,кто купил до движения, уже фиксирует прибыль - на ваших эмоциях. Вы - ликвидность. Вы - крайний в пирамиде внимания. Пока вы кричите «HODL», умные деньги уже вышли.
Третья причина - вы путаете казино с работой.
Вы приходите с$100 и мечтой о $10,000. Это не инвестиция. Это лотерейный билет.
И рынок всегда забирает лотерейные билеты обратно.
Потому чтосчёт, который вы открываете в Binance, - это не брокерский счёт. Это - счёт вашего терпения.
И он всегда оказывается пуст раньше,чем вы успеваете сказать «To the moon».
Что делать? Перестать быть клиентом. Начать быть инженером.
1. Смените вопрос. Вместо «Кто это сказал?» спрашивайте «Почему это должно сработать?». Если в ответ - только эмодзи и хайп, вы нашли развод.
2. Торгуйте тишину. Если про монету кричат ВСЕ - вы уже опоздали. Ваша зона - там, где ещё нет хайпа. Где только шелест графиков и ваша собственная логика.
3. Считайте в убытках. Ваш первый вопрос перед сделкой: «Сколько я готов здесь похоронить?». Если ответ «нисколько» - вы не готовы торговать. Вы готовы только мечтать.
Проверка на вшивость прямо сейчас:
Откройте последнюю свою сделку.Спросите себя честно:
Вы вошли до хайпа или после?
Вы купили структуру или эмоцию?
У вас был чёткий план, сколько потерять, или только мечта, сколько заработать?
Ответы запишите в комментарии. Только честно. Давайте посмотрим правде в глаза.
➜ Подписка - если хотите, чтобы вам регулярно напоминали эти три пункта, когда руки снова потянутся купить на хайпе. Без скриншотов мерседесов, только трезвая математика и жёсткая психология.
$ETH
$SOL
$XRP
#FOMO #Binance #Write2Earn Write2Earn #crypto

Технологические компании завершили 2025 год прорывом в области искусственного интеллекта (AI) AI-генерации трехмерных миров. В ноябре стартап World Labs запустил первую коммерческую модель Marble, а Google, экстремистская Meta и xAI Илона Маска (Elon Musk) разрабатывают конкурирующие технологии. Эксперты считают эти решения следующим шагом после ChatGPT и важным этапом на пути к новым интеллектуальным машинам.
Что такое «модели мира»
Так называемые «модели мира» представляют собой AI-системы, которые генерируют виртуальные пространства, где действуют законы физики: объекты падают и сталкиваются, свет отражается от поверхностей, а персонажи и среда реагируют на действия пользователя.
Это похоже на современный игровой мир, но с принципиальным отличием — его не создают вручную разработчики, а формирует сама машина по текстовому запросу, изображению или видео. Такие модели считаются шагом вперед по сравнению с языковыми и визуальными AI, поскольку они не просто описывают реальность, а моделируют ее внутренние связи и логику.
Genie 3 от Google DeepMind
В августе 2025 года Google DeepMind представила Genie 3 — первую модель мира, способную генерировать интерактивные среды в реальном времени со скоростью 24 кадра в секунду при разрешении 720p. Система может поддерживать логическую целостность мира в течение нескольких минут, что значительно превосходит возможности предшественников.
Модель позволяет не только перемещаться по созданному миру, но и изменять его через текстовые команды — например, менять погоду или добавлять новые объекты и персонажей. Компания тестирует Genie 3 с агентом SIMA для выполнения сложных задач в сгенерированных средах.
Marble от World Labs
Стартап World Labs, основанный пионером AI Фэй-Фэй Ли (Fei-Fei Li), получил $230 млн инвестиций и позиционирует Marble как первый шаг к созданию «пространственно интеллектуальной модели мира». В отличие от Genie 3, эта система создает постоянные, загружаемые 3D-пространства из текста, изображений, видео и панорам, которые можно редактировать и экспортировать для использования в других программах.
Компания уже работает с игровой индустрией, предлагая инструменты для создания 3D-контента через веб-интерфейс с возможностью экспорта в различные форматы.
Habitat 3.0 от Meta
Meta представила Habitat 3.0 — симуляционную платформу, предназначенную для обучения AI-роботов и автономных помощников. Система позволяет роботам изучать выполнение бытовых задач в безопасной виртуальной среде, включая взаимодействие с виртуальными людьми.
Платформа поддерживает реалистичное моделирование человеческих аватаров и позволяет оценивать производительность роботов при совместной работе с людьми через VR-интерфейсы.
xAI входит в гонку
Илон Маск (Elon Musk) также включился в разработку моделей мира. В октябре 2025 года его компания xAI наняла двух исследователей из Nvidia — Зишана Пателя (Zeeshan Patel) и Итана Хе (Ethan He), ранее работавших над моделями мира для платформы Omniverse.
Маск заявил о планах выпустить полностью сгенерированную AI видеоигру до конца 2026 года, где персонажи, окружения и сюжет будут динамически создаваться искусственным интеллектом(AI).
AI-миры против метавселенной
AI-генерируемые 3D-миры принципиально отличаются от концепции метавселенной. Метавселенная представляет собой постоянное виртуальное пространство, созданное разработчиками для социального взаимодействия людей.
Модели мира от Google, экстремистской Meta и xAI решают другую задачу. Они автоматически генерируют временные виртуальные среды для обучения AI-систем, тестирования роботов или создания контента. Эти миры не предназначены для постоянного обитания людей — они служат инструментом для развития искусственного интеллекта(AI).
Если метавселенная требует месяцы работы дизайнеров и программистов, то AI-модели создают новую среду за секунды по текстовому описанию. При этом каждый сгенерированный мир уникален и адаптируется под конкретную задачу — от обучения робота уборке до тестирования автономного транспорта в различных условиях.
Применение в различных областях
Основная практическая ценность «моделей мира» заключается в их использовании при обучении роботов и автономного транспорта. Одним из самых близких применений остаются видеоигры — рынок с оборотом $190 млрд, который уже активно меняется под влиянием AI.
Однако сфера применения таких технологий гораздо шире: в строительстве они позволяют заранее оценивать освещение, потоки людей и нагрузки конструкции, а в медицине — моделировать реакцию организма на лекарства и процедуры, что может повысить качество диагностики и лечения.
Развитие моделей мира знаменует переход от текстовых AI к системам, способным понимать и взаимодействовать с трехмерным пространством. Эти технологии могут стать основой для нового поколения роботов, автономных систем и интерактивных развлечений.
Мнение AI
Анализ показывает интересную параллель с эпохой появления 3D-графики в 1990-х, когда Nvidia, ATI и другие компании боролись за стандарты рендеринга. История подсказывает, что победителем станет не тот, кто первый создаст технологию, а кто сможет масштабировать ее с приемлемыми затратами.
Ситуация с энергопотреблением остается критическим фактором — генерация 3D-миров в реальном времени требует значительно больше вычислительных ресурсов, чем текстовые модели. Центры обработки данных уже потребляют около 1% мировой электроэнергии, и массовое внедрение моделей мира может удвоить эту цифру. Появится ли технологический прорыв в энергоэффективности или развитие замедлится из-за физических ограничений — ключевой вопрос ближайших лет.
#AImodel #AI #meta #XAI #Write2Earn
$ETH

Искусственный интеллект (AI) впервые превзошел человека в решении логических головоломок, которые считались неприступными для машин. Компания Poetiq достигла 75% точности в тесте ARC-AGI-2 — одном из самых сложных испытаний для AI, где нужно находить скрытые закономерности в визуальных задачах.
Что такое ARC-AGI
ARC-AGI представляет собой набор визуальных головоломок на цветной сетке. AI должен изучить несколько примеров, понять правило и применить его к новой задаче. Средний человек справляется с такими заданиями на 60%.
Тест создал исследователь Google Франсуа Шолле (François Chollet) в 2019 году специально для проверки способности AI к обобщению. В отличие от обычных тестов, здесь нельзя просто запомнить правильные ответы — каждая задача уникальна.
Долгие годы неудач
Пять лет подряд AI терпел сокрушительные поражения. GPT-3 показал 0% в 2020 году, GPT-4 тоже около нуля, а GPT-4o добрался лишь до 5% в начале 2024-го.
Прорыв случился в декабре, когда OpenAI O3 показал 87,5% на исходном тесте. Но создатели быстро выпустили усложненную версию ARC-AGI-2, где даже O3 справляется менее чем с 30% задач.
Новый подход Poetiq
Компания Poetiq разработала метасистему, которая управляет моделью GPT-5.2 через циклы самопроверки. Система генерирует решение, анализирует результат, исправляет ошибки и повторяет процесс до получения правильного ответа.
Такой подход оказался эффективнее прямого использования более мощных моделей. На официальном тестировании Poetiq достигла 54% точности при стоимости $30,57 за задачу против 45% у Gemini 3 Deep Think за $77,16.
Что это значит
Результаты показывают два пути развития AI: наращивание вычислительной мощности, как у OpenAI, или создание умных систем управления существующими моделями, как у Poetiq.
Создатель теста Шолле предупреждает: успех в ARC-AGI не означает достижения общего искусственного интеллекта. AI по-прежнему проваливается на простых задачах, демонстрируя фундаментальные отличия от человеческого мышления.
Мнение AI
Анализ исторических паттернов показывает интересную закономерность: каждый прорывной тест AI в итоге становится рутинной задачей. Шахматы, го, покер — все эти вызовы казались непреодолимыми, пока специализированные системы их не решили. ARC-AGI может повторить этот путь, особенно учитывая успех метасистемного подхода Poetiq.
Перспектива реального применения показывает ограниченную практическую ценность достижения. ARC-AGI остается академическим бенчмарком, далеким от задач реального мира. Способность решать абстрактные головоломки не гарантирует эффективность в медицине, финансах или инженерии.
#AImodel #AI #Write2Earn
$BTC