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 🏆
字节跳动与浙大联合推多模态大语言模型 Vista-LLaMA,可解读视频内容
巴比特讯 字节跳动与浙江大学合作推出了多模态大语言模型 Vista-LLaMA,该模型专为视频内容理解而设计,能够输出高质量视频描述。通过创新的视觉与语言 token 处理方式,Vista-LLaMA 解决了在视频内容中出现“幻觉”现象的问题。
Vista-LLaMA 在多个开放式视频问答基准测试中表现卓越,尤其在 NExT-QA 和 MSRVTT-QA 测试中取得了突破性成绩。其在零样本 NExT-QA 测试中实现了 60.7% 的准确率,在 MSRVTT-QA 测试中达到了 60.5% 的准确率,超过了目前所有的 SOTA 方法。这些结果证明了 Vista-LLaMA 在视频内容理解和描述生成方面的高效性和精准性。