Bitget: входит в топ-4 по глобальному ежедневному объему торговли!
Доля рынка BTC61.79%
Новые листинги на Bitget : Pi Network
BTC/USDT$84925.04 (+2.68%)Индекс страха и жадности44(Страх)
Индекс сезона альткоинов:0(Сезон биткоина)
Монеты, запущенные на премаркетеPAWS,WCTОбщий чистый приток средств в спотовые биткоин-ETF -$60.6M (1 д.); +$218.9M (7 д.).Приветственные подарки для новых пользователей стоимостью 6200 USDT.Получить
Торгуйте в любое время и в любом месте с помощью приложения Bitget. Скачать сейчас
Bitget: входит в топ-4 по глобальному ежедневному объему торговли!
Доля рынка BTC61.79%
Новые листинги на Bitget : Pi Network
BTC/USDT$84925.04 (+2.68%)Индекс страха и жадности44(Страх)
Индекс сезона альткоинов:0(Сезон биткоина)
Монеты, запущенные на премаркетеPAWS,WCTОбщий чистый приток средств в спотовые биткоин-ETF -$60.6M (1 д.); +$218.9M (7 д.).Приветственные подарки для новых пользователей стоимостью 6200 USDT.Получить
Торгуйте в любое время и в любом месте с помощью приложения Bitget. Скачать сейчас
Bitget: входит в топ-4 по глобальному ежедневному объему торговли!
Доля рынка BTC61.79%
Новые листинги на Bitget : Pi Network
BTC/USDT$84925.04 (+2.68%)Индекс страха и жадности44(Страх)
Индекс сезона альткоинов:0(Сезон биткоина)
Монеты, запущенные на премаркетеPAWS,WCTОбщий чистый приток средств в спотовые биткоин-ETF -$60.6M (1 д.); +$218.9M (7 д.).Приветственные подарки для новых пользователей стоимостью 6200 USDT.Получить
Торгуйте в любое время и в любом месте с помощью приложения Bitget. Скачать сейчас
Связанно с монетами
Калькулятор цены
История цены
Прогноз цены
Технический анализ
Руководство по покупке монет
Категория криптовалют
Калькулятор прибыли
Курс GrokXAI
Не включен в листинг
Валюта котировки:
RUB
Данные получены от сторонних поставщиков. Данная страница и представленная информация не поддерживают какую-либо конкретную криптовалюту. Хотите торговать добавленными монетами? Нажмите здесь
₽0.1868-3.53%1D
График цен
TradingView
Последнее обновление: 2025-04-02 01:27:26（UTC+0）
Рыночная капитализация:--
Полностью разводненная рыночная капитализация:--
24 ч. объем:--
Объем за 24 часа / рыночная капитализация:0.00%
Макс. за 24 ч.:₽0.1945
Мин. за 24 ч.:₽0.1857
Исторический максимум:₽2.53
Исторический минимум:₽0.1690
Объем в обращении:-- XAI
Общее предложение:
--XAI
Скорость обращения:0.00%
Макс. предложение:
--XAI
Цена в BTC:-- BTC
Цена в ETH:40,311.73 ETH
Цена при рыночной капитализации BTC:
--
Цена при рыночной капитализации ETH:
--
Контракты:
0x0009...605ae5d(BNB Smart Chain (BEP20))
Что вы думаете о Grok сегодня?
Хорошо
ПлохоПримечание: данная информация носит исключительно справочный характер.
Цена Grok на сегодня
Актуальная цена Grok на сегодня составляет ₽0.1868 за (XAI / RUB) с текущей капитализацией -- RUB. Торговый объем за 24 ч. составляет ₽0.00 RUB. Цена XAI в RUB обновляется в режиме реального времени. Изменение цены Grok: -3.53% за последние 24 ч. Объем в обращении составляет -- .
Какова наибольшая цена XAI?
XAI имеет исторический максимум (ATH) ₽2.53, зафиксированный .
Какова наименьшая цена XAI?
Исторический минимум XAI (ATL): ₽0.1690, зафиксированный .
Прогноз цен на Grok
Когда наступает благоприятное время для покупки XAI? Стоит сейчас покупать или продавать XAI?
Принимая решение о покупке или продаже XAI, необходимо в первую очередь учитывать собственную торговую стратегию. Торговая активность долгосрочных и краткосрочных трейдеров также будет отличаться. Технический анализ Bitget XAI может служить ориентиром для торговли.
В соответствии с Технический анализ XAI на 4 ч. торговый сигнал — Активно покупать.
В соответствии с Технический анализ XAI на 1 д. торговый сигнал — Активно покупать.
В соответствии с Технический анализ XAI на 1 нед. торговый сигнал — Активно покупать.
Какой будет цена XAI в 2026?
Основываясь на модели прогнозирования исторических показателей XAI, цена XAI может достигнуть ₽0.{6}1970 в 2026 г.
Какой будет цена XAI в 2031?
Ожидается, что в 2031 году цена XAI изменится на +17.00%. По прогнозам, к концу 2031 года цена XAI достигнет ₽0.{6}2808, а совокупный ROI составит -100.00%.
История цен Grok (RUB)
Цена Grok изменилась на -80.85% за последний год. Самая высокая цена Grok в RUB за последний год составила ₽1.72, а самая низкая цена Grok в RUB за последний год составила ₽0.1732.
ВремяИзменение цены (%)
Самая низкая ценаСамая высокая цена
Самая низкая ценаСамая высокая цена 24h-3.53%₽0.1857₽0.1945
7d-4.20%₽0.1854₽0.1985
30d-2.77%₽0.1857₽0.1985
90d-43.43%₽0.1732₽0.5069
1y-80.85%₽0.1732₽1.72
Все время+10.60%₽0.1690(--, Сегодня )₽2.53(--, Сегодня )
Информация о рынке криптовалют
История рыночной капитализации Grok
Удержание Grok по концентрации
Киты
Инвесторы
Ритейл
Адреса Grok по времени удержания
Держатели
Крейсеры
Трейдеры
График цен coinInfo.name (12) в реальном времени
Рейтинг Grok
Средний рейтинг от сообщества
4.4
Содержимое страницы представлено только в ознакомительных целях.
О Grok (XAI)
Что такое Grok (GROK)?
Grok представляет собой новый интересный продукт от компании xAI, основанной Илоном Маском. Это разговорная модель искусственного интеллекта, которая может просматривать интернет, аналогично ChatGPT. Grok является мемкоином, который был запущен на блокчейне Ethereum 4 ноября 2023 года и призван предоставлять информативные ответы с ноткой юмора, вдохновленные видением Маска.
Как работает Grok (GROK)?
Grok предлагает ряд исключительных функций, включая возможность сочетать информативные ответы с юмором и интеграцию с моделью xAI GROK. Тем не менее, важно отметить, что у Grok есть определенные ограничения, такие как этическая фильтрация, которая ограничивает определенные конфиденциальные запросы. Данный проект призван обеспечить ответственное использование платформы.
Крупные языковые модели (LLM) включают Grok и GPT-4, которые оба являются типами моделей искусственного интеллекта. Модели искусственного интеллекта далеко продвинулись с появлением LLM. Эти модели обучаются на огромных объемах данных естественного языка и используются для решения различных задач, включая машинный перевод, генерацию и понимание текста на естественном языке. LLM фиксирует семантические и синтаксические особенности языка при помощи больших массивах данных, позволяя машинам изучать лингвистическую структуру и выдавать более качественные ответы.
Generative AI является технологией, которая использует искусственный интеллект для создания данных или контента. С помощью этой функции генерируется новый контент, который может быть использован для творческих приложений, таких как синтез изображений, текста или музыки. Используя большие данные и алгоритмы машинного обучения, данный инструмент может создавать уникальные и креативные данные или контент для различных целей.
GROK — это улучшение «согласования» модели ИИ, которое определяет его способность следовать намерениям пользователя, одновременно генерируя менее оскорбительные или опасные результаты. Он также улучшает фактическую корректность и «управляемость», а это означает, что он может изменять свое поведение в соответствии с запросами пользователя.
Что делает проект Grok (GROK) таким уникальным?
Grok — это новая модель искусственного интеллекта для общения с возможностями просмотра интернета. Она была разработана для адаптации к любой ситуации и предлагает уникальные возможности общения. Задавайте вопросы Grok, начните диалог или просто получайте информативные ответы с ноткой юмора. Благодаря передовой технологии, вдохновленной моделью Grok от xAI, данный проект является идеальным помощником для всех ваших потребностей.
Что такое токен GROK?
Удерживая токены GROK, пользователи получают доступ к сервисам и приложениям искусственного интеллекта по более доступным ценам, что выгодно как физическим, так и юридическим лицам. Помимо этого, токены GROK могут служить в виде вознаграждений для таких участников, как разработчики, создатели, майнеры, исследователи и ранние последователи, которые улучшают и обогащают экосистему GROK. По сути, токены GROK представляют собой ценный актив для тех, кто стремится участвовать в передовых разработках в области искусственного интеллекта в отрасли криптовалют и блокчейна.
XAI в местную валюту
1 XAI в MXN$0.041 XAI в GTQQ0.021 XAI в CLP$2.091 XAI в HNLL0.061 XAI в UGXSh8.081 XAI в ZARR0.041 XAI в TNDد.ت0.011 XAI в IQDع.د2.91 XAI в TWDNT$0.071 XAI в RSDдин.0.241 XAI в DOP$0.141 XAI в MYRRM0.011 XAI в GEL₾0.011 XAI в UYU$0.091 XAI в MADد.م.0.021 XAI в OMRر.ع.01 XAI в AZN₼01 XAI в SEKkr0.021 XAI в KESSh0.291 XAI в UAH₴0.09
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
Последнее обновление: 2025-04-02 01:27:26（UTC+0）
Новости о Grok
Что FDV говорит нам о лучших альткоинах 2024 года — победители против проигравших
Coinedition•2025-03-26 12:11
Токеномика активов сдвигается в сторону равномерных эмиссий
CryptoNews•2025-03-05 14:00
Бывший руководитель Nasdaq присоединился к разработчику Arbitrum для руководства его венчурной студией Tandem
Краткий обзор: Offchain Labs наняла Айру Ауэрбаха, бывшего руководителя отдела цифровых активов Nasdaq, для руководства Tandem, своей партнерской студией и венчурным подразделением. Tandem стремится поддерживать блокчейн-проекты, предоставляя финансирование, техническую экспертизу и стратегическое руководство.
The Block•2025-01-09 18:23
Купить больше
ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ
Какова текущая цена Grok?
Актуальная цена Grok составляет ₽0.19 за (XAI/RUB) с текущей рыночной капитализацией -- RUB. Стоимость Grok подвержена частым колебаниям из-за постоянной круглосуточной активности на криптовалютном рынке. Текущая цена Grok в реальном времени и ее исторические данные доступны на Bitget.
Каков торговый объем Grok за 24 часа?
За последние 24 часа торговый объем Grok составил --.
Какая рекордная цена Grok?
Рекордная цена Grok составляет ₽2.53. Это самая высокая цена Grok с момента запуска.
Могу ли я купить Grok на Bitget?
Можете. Grok представлен на централизованной бирже Bitget. Более подробную инструкцию можно найти в полезном гайде Как купить grok .
Могу ли я получать стабильный доход от инвестиций в Grok?
Конечно, Bitget предоставляет платформа для стратегического трейдинга с интеллектуальными торговыми ботами для автоматизации ваших сделок и получения прибыли.
Где я могу купить Grok по самой низкой цене?
Мы рады сообщить, что платформа для стратегического трейдинга теперь доступен на бирже Bitget. Bitget предлагает лучшие в отрасли торговые сборы и глубину для обеспечения прибыльных инвестиций для трейдеров.
Где можно купить криптовалюту?
Раздел с видео – быстрая верификация, быстрая торговля
Как пройти верификацию личности на Bitget и защитить себя от мошенничества
1. Войдите в ваш аккаунт Bitget.
2. Если вы новичок на Bitget, ознакомьтесь с нашим руководством по созданию аккаунта.
3. Наведите курсор на значок профиля, нажмите на «Не верифицирован» и нажмите «Верифицировать».
4. Выберите страну или регион выдачи и тип документа, а затем следуйте инструкциям.
5. Выберите «Верификация по мобильному» или «ПК» в зависимости от ваших предпочтений.
6. Введите свои данные, предоставьте копию вашего удостоверения личности и сделайте селфи.
7. Отправьте вашу заявку, и вуаля, вы прошли верификацию личности!
Инвестирование в криптовалюты, включая покупку Grok онлайн на Bitget, подразумевает риски. Bitget предлагает легкие и удобные способы покупки Grok и делает все возможное, чтобы предоставить полную информацию о криптовалюте, представленной на бирже. Однако платформа не несет ответственность за последствия вашей покупки Grok. Вся представленная информация не является рекомендацией покупки.
Bitget Идеи
Mahnoor-Baloch007
8ч.
AI agents and AI are related but distinct concepts in the field of artificial intelligence.
AI (Artificial Intelligence)
1. Definition: AI refers to the broad field of study focused on creating intelligent machines that can perform tasks that typically require human intelligence.
2. Characteristics: AI systems can process and analyze large amounts of data, learn from experiences, and make decisions based on that data.
3. Examples: AI-powered chatbots, image recognition systems, and natural language processing tools.
AI Agents
1. Definition: AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks on behalf of a user or another system.
2. Characteristics: AI agents have the ability to design their own workflow, utilize available tools, and interact with external environments to achieve complex goals.
3. Examples: AI-powered trading bots, autonomous vehicles, and smart home systems.
Key Differences
1. Autonomy: AI agents have a higher level of autonomy compared to traditional AI systems, allowing them to make decisions and take actions independently.
2. Interactivity: AI agents can interact with their environment and other systems, whereas traditional AI systems may only process data internally.
3. Proactivity: AI agents can anticipate and prevent problems, whereas traditional AI systems may only react to problems after they occur.
4. Complexity: AI agents often require more complex decision-making and problem-solving capabilities compared to traditional AI systems.
In summary, while AI refers to the broader field of artificial intelligence, AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks, interact with their environment, and make decisions independently.
Thank you...🙂
$BTC $ETH $SOL $PI $XRP $DOGE $SHIB $SUNDOG $MEME $AI $XAI $PEPECOIN $PIPPIN $ORAI $ETC $WHY $U2U
SUNDOG+0.18%
BTC-0.23%
Crypto_inside
19ч.
Machine learning ❌ Traditional learning. 🧐😵💫
Machine learning and traditional learning are two distinct approaches to learning and problem-solving.
Traditional Learning:
1. Rule-based: Traditional learning involves explicit programming and rule-based systems.
2. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering.
3. Fixed models: Traditional learning uses fixed models that are not updated automatically.
Machine Learning:
1. Data-driven: Machine learning involves learning from data and improving over time.
2. Algorithmic: Machine learning relies on algorithms that can learn from data and make predictions.
3. Adaptive models: Machine learning uses adaptive models that can update automatically based on new data.
Key Differences:
1. Learning style: Traditional learning is rule-based, while machine learning is data-driven.
2. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems, while traditional learning is limited by human expertise.
3. Accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning, especially in complex domains.
Advantages of Machine Learning:
1. Improved accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning.
2. Increased efficiency: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks.
3. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems.
Disadvantages of Machine Learning:
1. Data quality: Machine learning requires high-quality data to learn effectively.
2. Interpretability: Machine learning models can be difficult to interpret and understand.
3. Bias: Machine learning models can perpetuate biases present in the training data.
When to Use Machine Learning:
1. Complex problems: Machine learning is well-suited for complex problems that require pattern recognition and prediction.
2. Large datasets: Machine learning can handle large datasets and identify trends and patterns.
3. Automating tasks: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks.
When to Use Traditional Learning:
1. Simple problems: Traditional learning is well-suited for simple problems that require explicit programming and rule-based systems.
2. Small datasets: Traditional learning is suitable for small datasets where machine learning may not be effective.
3. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering, making it suitable for domains where human expertise is essential.
Thank you...🙂
$BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $MEME $XRP $ADA $U2U $WUF $PARTI $WHY
BTC-0.23%
BGB-0.42%
Crypto_inside
19ч.
What is Q-learning...🤔🤔??
Q-learning is a type of reinforcement learning algorithm used in machine learning and artificial intelligence. It's a model-free, off-policy learning algorithm that helps agents learn to make decisions in complex, uncertain environments.
Key Components:
1. Agent: The decision-maker that interacts with the environment.
2. Environment: The external system with which the agent interacts.
3. Actions: The decisions made by the agent.
4. Rewards: The feedback received by the agent for its actions.
5. Q-function: A mapping from states and actions to expected rewards.
How Q-learning Works:
1. Initialization: The agent starts with an arbitrary Q-function.
2. Exploration: The agent selects an action and observes the resulting state and reward.
3. Update: The agent updates its Q-function based on the observed reward and the expected reward for the next state.
4. Exploitation: The agent chooses the action with the highest Q-value for the current state.
Advantages:
1. Simple to implement: Q-learning is a straightforward algorithm to understand and code.
2. Effective in complex environments: Q-learning can handle complex, dynamic environments with many states and actions.
Disadvantages:
1. Slow convergence: Q-learning can require many iterations to converge to an optimal policy.
2. Sensitive to hyperparameters: The performance of Q-learning is highly dependent on the choice of hyperparameters.
Q-learning is a powerful algorithm for reinforcement learning, but it can be challenging to tune and may not always converge to an optimal solution.
Thank you...🙂
$BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $XRP $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $FLOKI $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $COQ $PEPE
SUNDOG+0.18%
BTC-0.23%
Crypto_inside
19ч.
What is Machine learning..🤔🤔??
Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that involves training algorithms to learn from data and make predictions, decisions, or recommendations without being explicitly programmed.
Key Characteristics:
1. Learning from data: Machine learning algorithms learn patterns and relationships in data.
2. Improving over time: Machine learning models improve their performance as they receive more data.
3. Making predictions or decisions: Machine learning models make predictions, decisions, or recommendations based on the learned patterns.
Types of Machine Learning:
1. Supervised Learning: The algorithm learns from labeled data to make predictions.
2. Unsupervised Learning: The algorithm learns from unlabeled data to identify patterns.
3. Reinforcement Learning: The algorithm learns through trial and error to achieve a goal.
4. Semi-supervised Learning: The algorithm learns from a combination of labeled and unlabeled data.
5. Deep Learning: A subset of machine learning that uses neural networks with multiple layers.
Machine Learning Applications:
1. Image Recognition: Image classification, object detection, and facial recognition.
2. Natural Language Processing (NLP): Text classification, sentiment analysis, and language translation.
3. Speech Recognition: Speech-to-text and voice recognition.
4. Predictive Analytics: Forecasting, regression, and decision-making.
5. Recommendation Systems: Personalized product recommendations.
Machine Learning Algorithms:
1. Linear Regression: Linear models for regression tasks.
2. Decision Trees: Tree-based models for classification and regression.
3. Random Forest: Ensemble learning for classification and regression.
4. Support Vector Machines (SVMs): Linear and non-linear models for classification and regression.
5. Neural Networks: Deep learning models for complex tasks.
Machine Learning Tools and Frameworks:
1. TensorFlow: Open-source deep learning framework.
2. PyTorch: Open-source deep learning framework.
3. Scikit-learn: Open-source machine learning library.
4. Keras: High-level neural networks API.
Machine learning has numerous applications across industries, including healthcare, finance, marketing, and more. Its ability to learn from data and improve over time makes it a powerful tool for solving complex problems.
Thank you...🙂
$BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $SHIB $FLOKI $BONK $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $PARTI $XRP
SUNDOG+0.18%
BTC-0.23%
Kanyalal
1дн.
AI agents and AI are related but distinct concepts in the field of artificial intelligence.
AI (Artificial Intelligence)
1. Definition: AI refers to the broad field of study focused on creating intelligent machines that can perform tasks that typically require human intelligence.
2. Characteristics: AI systems can process and analyze large amounts of data, learn from experiences, and make decisions based on that data.
3. Examples: AI-powered chatbots, image recognition systems, and natural language processing tools.
AI Agents
1. Definition: AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks on behalf of a user or another system.
2. Characteristics: AI agents have the ability to design their own workflow, utilize available tools, and interact with external environments to achieve complex goals.
3. Examples: AI-powered trading bots, autonomous vehicles, and smart home systems.
Key Differences
1. Autonomy: AI agents have a higher level of autonomy compared to traditional AI systems, allowing them to make decisions and take actions independently.
2. Interactivity: AI agents can interact with their environment and other systems, whereas traditional AI systems may only process data internally.
3. Proactivity: AI agents can anticipate and prevent problems, whereas traditional AI systems may only react to problems after they occur.
4. Complexity: AI agents often require more complex decision-making and problem-solving capabilities compared to traditional AI systems.
In summary, while AI refers to the broader field of artificial intelligence, AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks, interact with their environment, and make decisions independently.
Thank you...🙂
$BTC $ETH $SOL $PI $XRP $DOGE $SHIB $SUNDOG $MEME $AI $XAI $PEPECOIN $PIPPIN $ORAI $ETC $WHY $U2U
SUNDOG+0.18%
BTC-0.23%
Похожие активы
Популярные криптовалюты
Подборка топ-8 криптовалют по рыночной капитализации.
Недавно добавленный
Последние добавленные криптовалюты.
Сопоставимая рыночная капитализация
Среди всех активов Bitget эти 8 наиболее близки к Grok по рыночной капитализации.
