12 月 ETH 价格预测 · 发帖挑战 📈
12 月降息预期升温,ETH 热点回暖,借此窗口期发起行情预测互动!
欢迎 Gate 社区用户 —— 判趋势 · 猜行情 · 赢奖励 💰
奖励 🎁:预测命中的用户中抽取 5 位,每位 10 USDT
时间 📅:预测截止 12 月 11 日 12:00(UTC+8)
参与方式 ✍️:
在 Gate 广场发布 ETH 行情预测帖,写明价格区间(如 $3,200–$3,400,区间需<$200),并添加话题 #ETH12月行情预测
发帖示例 👇
示例①:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,150-$3,250
行情偏震荡上行,若降息如期落地 + ETF 情绪配合,冲击前高可期 🚀
示例②:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,300-$3,480
资金回流 + L2 降费利好中期趋势,向上试探 $3,400 的概率更高 📊
评选规则 📍
以 12 月 11 日 12:00(UTC+8)ETH 实时价格为参考
价格落入预测区间 → 视为命中
若命中人数>5 → 从命中者中随机抽取 5 位 🏆
有没有想过城市是如何变得“智能”的?这一切都归功于其背后的数据基础设施。
Linker Vision 的方法非常有趣——他们正在利用 NVIDIA 的全套方案(,包括 Metropolis 用于视觉 AI,Cosmos 用于世界建模,以及 Omniverse 用于仿真环境),以构建互联的城市系统。他们的工作流程是:首先模拟场景,然后在模拟数据上训练 AI 模型,最后将这些智能体部署到现实世界的运营中。
值得注意的是他们采用了闭环方法论。他们不是直接部署然后听天由命,而是先在虚拟环境中进行压力测试。这样的“模拟-训练-部署”循环意味着当 AI 系统真正应用到城市基础设施时,意外会更少。
城市规划正从静态模式加速转向数据响应型系统。这不仅仅是仪表盘——我们正在谈论的是能够实时做出交通流量、资源分配和基础设施优化决策的自主智能体。