尽管以太坊的价格大幅下跌，跌至3000美元以下，但对加密货币的吸引力仍然不可动摇。在过去的一个月里，以太坊下跌了13.34%，交易价格为2914美元。随着新参与者继续加入以太坊网络，价格的下降趋势与用户参与度的增加形成了鲜明对比。
内容隐藏1新以太坊钱包激增2以太坊所有权模式3用户洞察链上分析公司Santiment的最新数据突显了以太坊网络的显著增长，创下了自2022年10月以来的最大扩张。4月28日和29日，大约有266600个新的以太坊钱包被创建。新钱包的增加是对以太坊日益增长的兴趣和信心的一个重要指标，尽管以太坊最近在价格上举步维艰。
这里有关于最新技术的所有新闻：Newslinker.co对以太坊钱包活动的分析显示，持有者的行为各不相同。当新的和小规模的投资者增持时，拥有一个以上以太坊的大型投资者似乎在抛售，以太坊储备的减少表明了这一点。这表明以太坊持有者的人口结构发生了变化，规模较小的投资者在市场中扮演着更大的角色。
个人投资者的持续兴趣可能会在不久的将来导致市场调整。这些投资者中的许多人被通过ETH质押服务赚钱的前景所吸引，该服务承诺投资回报。随着以太坊的持续押注，4424万ETH已经锁定，占其总流通量的36%，交易所的可用供应量正在减少，进一步影响了市场动态。
总之，尽管以太坊的价格目前面临下行压力，但潜在的用户兴趣和参与模式为其未来的稳定和增长提供了充满希望的前景。投资者行为的持续发展和调整对于理解这种主要加密货币的发展轨迹至关重要。
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每经AI快讯，4月19日，比特币日内跌超5%，现报60163美元，以太坊日内跌超5%，现报2904美元。
3 FBBank NFT 持有者 100 USDT 抽奖（第二期）
FBBank NFT 持有者 100 USDT 抽奖（第二期）链接：https://app.questn.com/quest/894151334843306154时间：2024/04/17 13:00 ~ 2024/04/22 00:00 (UTC+08:00)注意：此任务会进行快照，只有快照前的持有者地址才可以参与！
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5 比特币价格分析：7万美元或5万美元BTC价格的下一步是什么？
比特币 (BTC) 价格在过去 24 小时内下跌超过 4%，重新测试 62,000 美元至 61,000 美元之间的支撑区间。由于长期持有者并未动摇，这一旗舰代币在纽约早盘稳定在 6.3 万美元左右。 BTC波动性减半 距比特币第四次减半还有大约四天时间，总体交易量增加了 10% 以上，达到约 467 亿美元。更多加密货币交易者继续涌入稳定币市场，Tether 的 USDT 供应量在过去 24 小
6 Crypto Exchange OKX推出名为“X-Layer”的专有新以太坊第二层解决方案
加密货币交易所OKX已经推出了其新的以太坊（ETH）第二层（L2）网络的公共主网。 根据交易所的一份新公告，L2被称为“X层”，在测试网阶段推出了200多个去中心化应用程序。 OKX表示，该网络的DApp包括大约40个去中心化金融（DeFi）项目、12个基础设施项目、5个增长工具、12个桥梁、16个钱包、10个社会金融（SocialFi）平台以及10个不可替代代币（NFT）和游戏项目。 X层上流行
送给新人朋友的100条加密冷知识随着市场的回暖，越来越多的新人朋友慕名来到了加密世界；但除了最广为人知的造富能量之外，这个圈子的很大魅力还在于它是互联网文化同加密人文主义发酵与觉醒的自由之地，在短短十余年的进化历史里却上演了无数稀奇古怪令人咋舌的故事；在本文中，我会挑选并罗列一百条具有代表性的加密小知识分享给大家，或许这些在OG们听来已是如数家珍不足为奇了，但相信对于大多数新人朋友们来说还是会感到
8 历史趋势显示减半后比特币（BTC）价格的预期 崩盘在即？
距离2024 年比特币减半只剩两天了，人们对于减半事件结束后比特币价格可能会发生什么已经有不同的预期。不过，了解比特币价格如何发挥作用的一种方法是通过历史数据以及加密货币在这种情况下的表现。之前减半的比特币价格趋势自 2009 年比特币首次推出以来，迄今为止已经发生了三次减半，每次减半，比特币都会表现出不同的反应。第一次减半发生在2012年11月28日，第二次减半发生在2016年7月9日，最后一次
今天为您带来比特币 btc4 月 16 日行情分析，有兴趣的朋友可以参考一下。从比特币详细分析数据来看，比特币 btc 市价在 64200 点附近上下浮动。4 小时行情图显示比特币价格在下轨附近呈震荡下行趋势，根据附图所显示的红色能量柱来看，比特币处于回调下跌趋势，币价 MACD 以及 BOLL 持续震荡，有继续持续回调下跌趋势。总体来看，比特币仍处于向下走势运行。预测比特币价格会先回调一波后下跌
文章来源：AIGC开放社区4月19日，全球科技、社交巨头Meta在官网，正式发布了开源大模型——Llama-3。据悉，Llama-3共有80亿、700亿两种参数，分为基础预训练和指令微调两种模型（还有一个超4000亿参数正在训练中）。与Llama-2相比，Llama-3使用了15T tokens的训练数据，在推理、数学、代码生成、指令跟踪等能力获得大幅度提升。此外，Llama-3还使用了分组查询注
