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1 比特币罕见的买入信号返回，为什么价格可以达到130000美元
加密货币分析师Mikybull Crypto透露，一个代表比特币买入信号的技术指标已经回归。根据他的预测，旗舰加密货币可能会出现大幅反弹，最终价格可能高达13万美元。 比特币见证了“罕见”的买入信号 Mikybull Crypto在一篇X（前身为推特）帖子中透露，比特币刚刚见证了一个罕见的哈希带买入信号。这位分析师补充说，每当这种情况发生时，就会出现“爆炸性反弹”。事实上，这对BTC来说是看涨的，
2 在Coinfest Asia 2024上潜入Web3创新：亚洲最大的Web3节回归！
亚洲最大的Web3节Coinfest Asia将于2024年8月22日至23日举办第三届！准备好在印度尼西亚巴厘岛的中心地带享受一种不同于其他任何地方的沉浸式体验，这里充满了创新、教育和社交机会。 今年的Coinfest Asia在塔巴南庞大的努阿努市举行，拥有17个独特而综合的区域，专门用于促进与会者之间的联系。预计将有来自各国的6000多名与会者和Web3行业的150位知名人士出席，Coinf
摘要：本文对美国以太坊现货 ETF 的上市进行了全面且深入的分析。涵盖了其获批历程、交易细节、对行业的多重影响、价格走势预期、与比特币 ETF 的对比，以及 Solana 等相关市场的动态和未来展望。一、以太坊现货 ETF 获批与上市背景在以太坊十周年生日之际，9 支现货 ETF 终于在经历数年的监管阻力后“通关”获批。这一成果是 8 家发行商在面对长期的监管挑战后取得的，标志着以太坊向主流化迈出
Bill the Bear，备受欢迎的虚拟熊形象，宣布推出其首个模因代币“Bill the Bear”，标志着其在加密世界的正式进军。Bill the Bear不仅仅是一个普通的代币，它代表着一个全新的社区和文化，将Bill the Bear的幽默和魅力带入数字金融领域。比尔熊的起源比尔的故事始于一场悲剧和命运的转折。比尔还是个婴儿时，一对善良的鸭子夫妇漂浮在河上救下了他，并抚养长大。比尔 12
卡尔达诺即将与张硬分叉迈出一大步，迈向一个名为伏尔泰的去中心化治理新时代。这个硬分叉以2022年去世的卡尔达诺支持者Phil Chang的名字命名。 这一切都是为了将区块链的控制权从少数大玩家转移到持有ADA代币的人身上。 7月25日，Cardano推出了新的节点版本node 9.1.0，其中包括实现Chang硬分叉所需的一切。 Node 9.1.0带来了一些重要的更新。与之前
6 泽西市与SEC修订监管文件 计划将部分养老基金投资于BTC ETF
编译：区块链骑士泽西市是新泽西州的第二大城市。7月25日，泽西市市长Steven Fulop宣布，计划将该市养老基金的一部分投资于BTC ETF，这是将Crypto资产纳入市政金融战略的重要一步。Fulop在社交媒体上发文称，泽西市养老基金正在更新其提交给美国证券交易委员会（SEC）的文件，将BTC ETF纳入其中。在此举之前，威斯康星州养老基金也做出了类似决定，在第二季度将其1560亿美元资产的
7 早报 | 哈里斯：准备好9月10日与特朗普辩论 OpenAI将推出AI搜索引擎SearchGPT
头条▌哈里斯：已准备好9月10日与特朗普辩论美国副总统哈里斯告诉记者，已准备好9月10日与特朗普辩论。她说：“我同意之前商定的9月10日辩论。他（特朗普）之前也同意了，现在，他却在退缩，我准备好了，我认为选民应该在辩论舞台上看到这场竞选的分裂，所以我准备好了。我们开始吧。”据报道，哈里斯已获得足够多代表的支持，有望成为民主党候选人。民主党全国代表大会将于8月19日至22日在芝加哥举行。▌OpenA
本周，在埃隆·马斯克的领导下，社交媒体平台X决定删除几个长期存在的加密货币表情符号，加密货币社区受到了冲击。这一意外举动让用户感到困惑，并猜测其背后的潜在原因。在其他重大事件中，参议员罗杰·马歇尔撤回了对一项有争议的反加密法案的支持，前总统唐纳德·特朗普为竞选活动获得了300多万美元的加密货币捐款。 内容隐藏1为什么X删除了加密表情符号？2是什么促使马歇尔参议员退出？3谁为特朗普的加密货币运动做
9 Kamala Harris对加密货币的立场：我们所知道的
随着Kamala Harris现在成为民主党提名的领跑者，加密货币社区正在寻求了解副总统在该行业的立场。 没什么好说的。哈里斯根本没有公开谈论加密货币、区块链技术或不可替代代币（NFT），她发出的少数间接信息也没有描绘出一幅清晰的画面。 首先，亿万富翁企业家Mark Cuban在接受采访时表示，哈里斯的竞选团队向他提出了有关加密货币的问题。 尽管没有任何消息得到证实，但库班认为这是一个充满希望的迹
10 人工智能模型在人工智能生成的数据上训练时会吐出“胡言乱语”
一项新的研究发现，基于人工智能生成材料的先前迭代训练的大型语言模型（LLM）产生的输出缺乏实质性和细微差别。这些发现给人工智能开发人员带来了新的挑战，他们依赖有限的人工生成数据集来获取内容。 另请阅读：AI deepfakes使美国当局难以保护儿童——报告 来自英国剑桥大学和牛津大学的人工智能研究人员试图根据仅包含人工智能生成内容的数据集编写提示。结果并不理想，因为它产生了难以理解的反应。 人工智
