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 🏆
这里的核心思想是什么?用神经网络来取代传统的物理计算,承担繁重的计算任务。
想象一下——与其用老派的方法运行复杂的物理仿真或共识验证,不如训练一个模型来预测结果、处理验证或优化网络行为。这对可扩展性来说可能是巨大的突破。想象区块链节点用AI模拟交易流,或者DeFi协议利用神经网络来建模流动性动态,而无需巨大的计算开销。
当然这不是完美无缺的。训练数据的质量很重要。极端情况可能会让模型出错。但其潜力在于什么?在保持准确性的同时大幅缩短处理时间——这就是赌注。我们已经看到这种方法在其他领域悄然出现。为什么不可以应用到去中心化系统呢?
不过现在还只是早期阶段。大多数项目还在探索这种方式是否真的有意义,超越概念验证阶段。但如果有人能攻克这个难题?将会彻底改变我们搭建去中心化基础设施的方式。