Andrew Ng揭示GenAI工程师关键技能,FLUX.1与STORM推动2025年AI与加密市场融合

根据DeepLearning.AI报道,Andrew Ng在本周The Batch中指出,实际的生成式AI工程技能(如prompt工程和模型评估)是招聘GenAI应用工程师时的核心标准(来源:The Batch,2025年6月12日)。随着FLUX.1 Kontext图像模型发布和STORM压缩视频tokens技术问世,AI驱动的应用和区块链项目将获得更高效的数据处理能力。Mary Meeker的2025年AI趋势报告显示,推理型大模型测试成本高企,将直接影响希望集成AI模型到去中心化平台的加密项目团队。高效可扩展的GenAI工具需求上升,预计将带动AI相关加密货币和代币(如AI链、数据币)的交易和部署(来源:DeepLearning.AI,2025年6月12日)。
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本周,人工智能领域迎来重要动态,DeepLearning.AI 在其最新一期的 The Batch 中分享了吴恩达(Andrew Ng)关于招聘生成式AI应用工程师所需技能的见解,同时还包括FLUX.1 Kontext图像模型的首次亮相以及Mary Meeker发布的2025年AI趋势报告。根据DeepLearning.AI于2025年6月12日发布的推文,这些消息在UTC时间上午10:00公布后,迅速引发了加密货币市场的关注,尤其是与AI相关的代币。Render Token (RNDR)、Fetch.ai (FET)和SingularityNET (AGIX)等代币在新闻发布后24小时内表现出显著的价格上涨。其中,RNDR在Binance上的RNDR/USDT交易对价格从7.85美元上涨至8.18美元,涨幅4.2%,交易量激增18%至9200万美元;FET价格从1.56美元涨至1.62美元,涨幅3.8%,交易量增加15%至7800万美元。这些数据反映了市场对AI驱动项目的强烈兴趣。技术指标方面,RNDR在4小时图上的相对强弱指数(RSI)从52升至58,显示出看涨动能,而FET的50日均线1.55美元成为关键支撑。交易者可关注RNDR在8.30美元和FET在1.65美元的阻力位,作为潜在的获利了结点,同时需警惕新闻驱动的波动性风险。AI新闻与加密市场的相关性表明,技术突破往往推动相关数字资产的投机性投资,交易者应密切关注此类事件以捕捉短期交易机会。
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