CoinNetwork

Tinu Bu thúc đẩy loại bỏ trợ cấp nhiên liệu có chi phí cao, bãi bỏ cải cách tỷ giá hối đoái nhiều cấp, nâng cao niềm tin đầu tư, cổ phiếu, trái phiếu và ngoại tệ đều tăng mạnh. Chỉ số chứng khoán tính bằng đô la tăng 63%, tích lũy hơn 200% vào tháng 12, Naira trở thành một trong những đồng tiền mạnh nhất châu Phi. Cải cách dự kiến sẽ thúc đẩy Moody và S&P nâng xếp hạng vào năm 2025. Giá dầu tăng mang lại lợi ích tài chính, trong tháng 3, vốn ngoại mua vào cổ phiếu Nigeria khoảng 1,33 tỷ USD, giá trị thị trường 1050 tỷ USD. FTSE Russell dự kiến sẽ đưa Nigeria vào danh sách thị trường cận biên vào tháng 9.

ETF Bitcoin giao ngay của Mỹ niêm yết đã rút ròng 277,5 triệu USD vào thứ Năm, chấm dứt gần năm ngày dòng chảy ròng khoảng 1,7 tỷ USD. Bitcoin giảm xuống dưới 80.000 USD, thấp nhất trong ngày là 79.250 USD. Quỹ Fidelity Wise Origin rút 129 triệu USD, BlackRock rút 98 triệu USD, Morgan Stanley Trust có dòng chảy ròng ròng 73 triệu USD trong ngày, không có dòng chảy mới. Trong tháng 4, dòng chảy ròng là 244 triệu USD, cuối tháng có áp lực rút ròng. Chỉ số sợ hãi và tham lam giảm xuống còn 38, khi sự biến động trở lại, nhu cầu có thể nhanh chóng giảm.

Đầu tư vào hạ tầng AI lên tới 725 tỷ USD, gây quá tải dòng tiền của bốn ông lớn công nghệ.
Dự kiến trong quý III năm nay, tổng dòng tiền tự do của bốn công ty này khoảng 4 tỷ USD, cả năm sẽ thiết lập mức thấp nhất kể từ 2014.
Để giảm thiểu tổn thất do xây dựng cơ sở hạ tầng, Alphabet và Meta đã tạm dừng mua lại cổ phiếu và phát hành trái phiếu, trong đó Alphabet lần đầu tiên tạm dừng mua lại cổ phiếu, phát hành trái phiếu mới khoảng 48 tỷ USD, Meta trong gần sáu tháng phát hành trái phiếu khoảng 55 tỷ USD.
Giá trị thiết bị của Microsoft tăng lên 191 tỷ USD kể từ năm 2022, Amazon dự kiến năm nay sẽ rút ra 10 tỷ USD dòng tiền, kế hoạch đầu tư 200 tỷ USD đến năm 2026.
Meta và các công ty khác đã chuyển các dự án trung tâm dữ liệu ra khỏi bảng cân đối kế toán thông qua SPV, thu hút vốn từ bên ngoài.

币界网消息，Zyphra开源的ZAYA1-74B预览版采用全AMD硬件进行端到端训练，模型总参数达到740亿，单次激活40亿。该模型基于混合专家（MoE）架构，预训练和上下文扩展全流程均在AMD MI300X加速卡上完成。为优化长文本效率，模型将全局注意力层替换为4K窗口大小的滑动窗口注意力（SWA），官方测试显示这一设计在不牺牲性能的前提下，显著减少了KV缓存的占用。训练过程中使用了15万亿token的预训练语料，并在3万亿token的中间训练中逐步将上下文窗口扩展至256K。Zyphra选择公布PASS成绩，以证明该基座具备产生正确推理步骤的能力，完整的满血版ZAYA1-74B预计将在未来