माइक्रोसॉफ्ट के Phi-4 मॉडल: AI और क्रिप्टो के लिए एक नया सवेरा?
माइक्रोसॉफ्ट द्वारा Phi-4 श्रृंखला - जिसमें Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus, और Phi-4-mini-reasoning शामिल हैं - के अनावरण ने तकनीकी उत्साही और AI प्रेमियों के बीच चर्चाओं का तूफान खड़ा कर दिया है। यह रिलीज, जो लगभग 16 मई, 2025 को हुई, ऐसा लगता है कि इसने क्रिप्टोकरेंसी बाजारों के अक्सर अशांत जल में भी लहरें भेज दी हैं। ये मॉडल, जो गणितीय तर्क में अपनी क्षमता के लिए प्रतिष्ठित हैं, MIT लाइसेंस के तहत ओपन-वेट संसाधनों के रूप में पेश किए जाते हैं। माइक्रोसॉफ्ट द्वारा इस रणनीतिक कदम को कई लोग विभिन्न क्षेत्रों में AI को व्यापक रूप से अपनाने की दिशा में एक जानबूझकर उठाया गया कदम मानते हैं। यह क्रिप्टो व्यापारियों के लिए विशेष रूप से दिलचस्प है जो AI-संचालित समाधानों को ट्रेडिंग एल्गोरिदम में एकीकृत करना शुरू कर रहे हैं। यह सेंटीमेंट एनालिसिस और उन्नत ब्लॉकचेन एनालिटिक्स में भी मदद करता है। Phi-4 के आने से AI-केंद्रित क्रिप्टोकरेंसी के लिए विकास की एक नई लहर शुरू करने की क्षमता है, खासकर यदि विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों और AI-उन्नत कम्प्यूटेशनल शक्ति की मांग में काफी वृद्धि होती है।
बाजार की तत्काल प्रतिक्रियाओं का पता लगाना
क्रिप्टोकरेंसी ट्रेडिंग के लिए माइक्रोसॉफ्ट के कदम से उपजे निहितार्थ जटिल हैं, खासकर AI-लिंक्ड टोकन जैसे Render Token (RNDR), Fetch.ai (FET), और SingularityNET (AGIX) के संबंध में। 16 मई, 2025 को देखे गए डेटा से उल्लेखनीय गतिविधि का पता चला: RNDR की कीमत में केवल चार घंटे की अवधि में 5.3% की वृद्धि हुई, FET में 4.1% की समतुल्य वृद्धि देखी गई, और AGIX ने 3.8% की वृद्धि के साथ इस ऊपर की प्रवृत्ति को प्रतिबिंबित किया। ये गतिविधियाँ AI-संचालित टोकन में निहित संभावित मूल्य की बाजार की त्वरित पहचान को रेखांकित करती हैं। यह मुख्य रूप से इस उम्मीद से प्रेरित है कि माइक्रोसॉफ्ट के नए AI मॉडल AI-उन्मुख विकेंद्रीकृत कम्प्यूटेशनल संसाधनों की अधिक मांग को प्रोत्साहित करेंगे। यह उछाल तेजी से व्यापारियों को गति-आधारित व्यापार के लिए तत्काल अवसर प्रस्तुत करता है। RNDR/USDT, FET/BTC और AGIX/ETH जैसे जोड़े आकर्षक हो सकते हैं। इसके अतिरिक्त, सामान्य क्रिप्टो बाजार का माहौल, जिसका प्रतिनिधित्व बिटकॉइन (BTC) करता है, ने भी सकारात्मक सहसंबंध प्रदर्शित करके इस आशावाद को प्रतिबिंबित किया।
तकनीकी संकेतकों का विश्लेषण
तकनीकी क्षेत्र में गहराई से जाने पर, कोई भी 16 मई, 2025 के आसपास मूल्यांकन किए गए स्थापित संकेतकों और बाजार सहसंबंधों के माध्यम से क्रिप्टो संपत्तियों पर इन घटनाओं के प्रभाव का निरीक्षण कर सकता है। RNDR के लिए, चार घंटे के चार्ट पर रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (RSI) 2:00 PM EST से पहले 52 से बढ़कर 68 हो गया। यह बढ़ती तेजी की ताकत का संकेत देता है लेकिन यह भी चेतावनी देता है कि संपत्ति ओवरबॉट स्थितियों के करीब है। FET के मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस डाइवर्जेंस (MACD) ने लगभग 11:00 AM EST पर एक तेजी से क्रॉसओवर प्रदर्शित किया, जहाँ सिग्नल लाइन MACD लाइन से ऊपर चली गई, इस प्रकार निरंतर ऊपर की ओर कीमत आंदोलन की संभावना को मजबूत किया। बाजार गेज के रूप में अपनी भूमिका में बिटकॉइन ने AI टोकन के साथ एक बढ़ा हुआ सहसंबंध प्रदर्शित किया, जो AI-संचालित उन्नति की ओर झुका हुआ एक सर्वव्यापी बाजार भावना का सुझाव देता है।
व्यापक निहितार्थों को समझना
ओपन-सोर्स AI टूल में माइक्रोसॉफ्ट का प्रवेश परिष्कृत तकनीक तक एक्सेस को लोकतांत्रिक बनाने और कई क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। इन मॉडलों की पहुंच डेवलपर्स को बड़ी लाइसेंसिंग फीस या मालिकाना बाधाओं के बोझ के बिना AI कार्यक्षमताओं को लागू करने की अनुमति देती है। यह पहुंच नवाचार को प्रोत्साहित कर सकती है और AI-संचालित अनुप्रयोगों के विकास को गति दे सकती है, जो क्रिप्टो और ब्लॉकचेन रिक्त स्थान को बहुत लाभ पहुंचा सकती है। संसाधनों की उपस्थिति डेवलपर्स की एक विस्तृत श्रृंखला को आकर्षित करने में मदद करती है, जो बदले में AI को ब्लॉकचेन तकनीक के साथ एकीकृत करने के लिए नए उपयोग के मामलों और संभावनाओं को चलाती है।
AI-केंद्रित क्रिप्टोकरेंसी पर लहर प्रभाव
माइक्रोसॉफ्ट की AI सफलता से सबसे अधिक लाभान्वित होने वाली क्रिप्टो संपत्तियों में वे शामिल हैं जो विकेंद्रीकृत AI कंप्यूटिंग और डेटा मार्केटप्लेस पहलों का समर्थन करती हैं। Render Token (RNDR), जो पहले से ही बाजार में आंदोलन दिखा रहा है, उपयोगकर्ताओं को अपनी GPU शक्ति का मुद्रीकरण करने की अनुमति देता है, जिससे AI विकास के लिए आवश्यक संसाधन-गहन कार्यों को सुविधाजनक बनाया जा सके। Fetch.ai (FET) स्वायत्त आर्थिक एजेंटों के एक नेटवर्क पर कार्य करता है जो मशीन लर्निंग और स्मार्ट अनुबंधों को विकेंद्रीकृत कार्यों को स्वचालित करने में सक्षम बनाता है। SingularityNET (AGIX) AI सेवाओं के लिए एक विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस के रूप में कार्य करता है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण से लेकर कंप्यूटर विजन तक कई प्रकार के उपकरण प्रदान करता है।
माइक्रोसॉफ्ट के Phi-4 मॉडल की सफलता इन क्रिप्टोकरेंसी की मांग को सीधे बढ़ा सकती है। जब अधिक डेवलपर्स अभिनव अनुप्रयोगों के लिए AI मॉडल का उपयोग करते हैं, तो विकेंद्रीकृत कम्प्यूटेशनल शक्ति और AI सेवा मार्केटप्लेस की आवश्यकता तेजी से बढ़ सकती है। यह प्रवाह इन क्रिप्टो संपत्तियों के लिए उच्च टोकन मूल्यांकन और निरंतर विकास में तब्दील होने के लिए तैयार है।
व्यापार परिदृश्य को नेविगेट करना
सक्रिय क्रिप्टोकरेंसी व्यापारियों के लिए, माइक्रोसॉफ्ट का AI मॉडल रिलीज अल्पकालिक और दीर्घकालिक दोनों अवसरों की एक नई श्रृंखला प्रदान करता है।
अल्पकालिक गति
RNDR, FET और AGIX के लिए टोकन मूल्यांकन में तत्काल वृद्धि गति-आधारित व्यापार के लिए अवसर प्रदान करती है। व्यापारियों को संभावित प्रवेश और निकास पदों को पहचानने के लिए RSI और MACD जैसे तकनीकी संकेतकों पर कड़ी नजर रखनी चाहिए। RNDR/USDT, FET/BTC और AGIX/ETH जैसे ट्रेडिंग जोड़े विशेष रूप से आकर्षक हो सकते हैं।
दीर्घकालिक निवेश
AI और ब्लॉकचेन अभिसरण में मूलभूत परिवर्तन अधिक निवेश संभावनाएँ प्रस्तुत करते हैं। जैसे ही AI मॉडल अधिक आसानी से उपलब्ध होते हैं, AI-केंद्रित क्रिप्टोकरेंसी का आंतरिक मूल्य लंबे समय में बढ़ने की संभावना है। निवेशकों को भविष्य के विस्तार को सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त उपयोग के मामलों, मजबूत तकनीक और समर्पित विकास टीमों के साथ परियोजनाओं पर शोध करने पर विचार करना चाहिए।
जोखिम प्रबंधन
हालांकि दृष्टिकोण सकारात्मक दिखता है, व्यापारियों को परिश्रमपूर्वक जोखिम प्रबंधन सुरक्षा उपायों को लागू करना चाहिए। क्रिप्टोकरेंसी बाजार अपनी चरम अस्थिरता के लिए जाना जाता है, और यहां तक कि मौलिक रूप से ठोस संस्थाओं को भी तेज गिरावट का सामना करना पड़ सकता है। जोखिम को कम करने के लिए मजबूत स्टॉप-लॉस ऑर्डर स्थापित करें और संपत्तियों में विविधता लाएं। AI और ब्लॉकचेन उद्योगों को प्रभावित करने वाले नियामक विकास और बाजार समाचारों पर कड़ी नज़र रखें।
प्रमुख अवधारणाओं और तकनीकी शब्दजाल को समझना
स्मार्ट निवेश विकल्प बनाने के लिए AI और ब्लॉकचेन से संबंधित शर्तों को समझना महत्वपूर्ण है।
ओपन-वेट मॉडल
ओपन-वेट मॉडल AI मॉडल हैं जिनके पैरामीटर औरArchitekturen सार्वजनिक रूप से स्वतंत्र रूप से प्रदान किए جاتے हैं। यह शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को लाइसेंसिंग बाधाओं के बिना इन मॉडलों का उपयोग, संशोधन और निर्माण करने में सक्षम बनाता है। ओपन-सोर्स पहलू AI समुदाय के भीतर नवाचार और सहयोग को बढ़ावा देता है।
विकेंद्रीकृत AI कंप्यूटिंग
विकेंद्रीकृत AI कंप्यूटिंग में AI कार्यों को निष्पादित करने के लिए वितरित कंप्यूटरों के नेटवर्क का उपयोग करना शामिल है। यह विधि बेहतर स्केलेबिलिटी प्रदान करती है, केंद्रीकृत बुनियादी ढांचे पर निर्भरता को कम करती है, और संभावित रूप से कम्प्यूटेशनल लागत को कम करती है। Render Token और Fetch.ai जैसी ब्लॉकचेन परियोजनाएं विकेंद्रीकृत AI कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म बनाने में सबसे आगे हैं।
सेंटीमेंट एनालिसिस
सेंटीमेंट एनालिसिस में पाठ डेटा की भावनात्मक टोन निर्धारित करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और मशीन लर्निंग (ML) तकनीकों का उपयोग करना शामिल है। क्रिप्टो ट्रेडिंग के संदर्भ में, सेंटीमेंट एनालिसिस समाचार लेखों, सोशल मीडिया पोस्ट और फोरम चर्चाओं की जांच करके बाजार के रवैये का आकलन करने में सहायता कर सकता है। सकारात्मक भावना अक्सर तेजी से बाजार चालों की ओर ले जाती है, जबकि नकारात्मक भावना मंदी के दबाव को बढ़ा सकती है।
ब्लॉकचेन एनालिटिक्स
ब्लॉकचेन एनालिटिक्स ब्लॉकचेन डेटा से जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा विश्लेषण विधियों का उपयोग करता है। इसमें पैटर्न की पहचान करना, लेनदेन को ट्रैक करना और नेटवर्क गतिविधि का मूल्यांकन करना शामिल है। ब्लॉकचेन एनालिटिक्स धोखाधड़ी की पहचान करने, नेटवर्क स्वास्थ्य की निगरानी करने और ब्लॉकचेन प्रदर्शन को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
FAQ: माइक्रोसॉफ्ट के AI मॉडल रिलीज़ और क्रिप्टो बाजारों में गहराई से जाएँ
माइक्रोसॉफ्ट के AI मॉडल रिलीज़ ने क्रिप्टोकरेंसी बाजारों को कैसे प्रभावित किया?
16 मई, 2025 को माइक्रोसॉफ्ट के Phi-4 AI रीज़निंग मॉडल के अनावरण ने Render Token (RNDR), Fetch.ai (FET), और SingularityNET (AGIX) जैसी AI-केंद्रित क्रिप्टोकरेंसी में काफी तेजी लाई। घोषणा के घंटों के भीतर RNDR 5.3% बढ़कर $10.79 हो गया, FET 4.1% बढ़कर $2.15 हो गया, और AGIX 3.8% बढ़कर $0.92 हो गया। यह प्रतिक्रिया AI-संचालित प्रयासों पर संभावित प्रभाव की त्वरित बाजार पहचान को रेखांकित करती है।
इस खबर के बाद व्यापारियों को किन व्यापारिक जोड़ों पर नजर रखनी चाहिए?
व्यापारियों को RNDR/USDT, FET/BTC और AGIX/ETH जैसे जोड़ों पर कड़ी नजर रखनी चाहिए। ये जोड़े आंदोलन के लिए अच्छी क्षमता का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो विकेंद्रीकृत AI पहलों में तत्काल बाजार प्रतिक्रिया और अंतर्निहित आत्मविश्वास को दर्शाते हैं। व्यापार खोलने से पहले हमेशा पूरी तरह से उचित परिश्रम करें और तकनीकी और मौलिक दोनों संकेतकों पर विचार करें।
Phi-4 मॉडल का विस्तृत अवलोकन
माइक्रोसॉफ्ट ने AI नवाचार के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है, विशेष रूप से Phi-4 मॉडल श्रृंखला के साथ। यह श्रृंखला केवल एक उत्पाद नहीं है, बल्कि AI मॉडल डिजाइन और क्षमता की दिशा में एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है। Phi-4 मॉडल, जिसमें Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus, और Phi-4-mini-reasoning शामिल हैं, विशिष्ट आवश्यकताओं और एप्लिकेशन परिदृश्यों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
Phi-4-reasoning: उन्नत तर्क कौशल
Phi-4-reasoning मॉडल को जटिल तर्क कार्यों को संभालने की अपनी असाधारण क्षमता के लिए जाना जाता है। पारंपरिक AI मॉडल के विपरीत, जो डेटा पुनर्प्राप्ति और पैटर्न पहचान पर उत्कृष्टता प्राप्त कर सकते हैं, Phi-4-reasoning मॉडल को जटिल विचार प्रक्रियाओं, अनुमानों और रचनात्मक समस्या-समाधान में संलग्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए फायदेमंद है जिनके लिए उच्च स्तर की संज्ञानात्मक क्षमता की आवश्यकता होती है, जैसे वित्तीय मॉडलिंग, वैज्ञानिक अनुसंधान और उन्नत विश्लेषणात्मक कार्य।
Phi-4-reasoning-plus: क्षमताओं का विस्तार
Phi-4-reasoning-plus मॉडल Phi-4-reasoning के मजबूत तर्क क्षमता पर बनाता है और अतिरिक्त सुविधाओं और अनुकूलन के साथ क्षमताओं का विस्तार करता है। "प्लस" पदनाम बढ़ी हुई दक्षता, बेहतर सटीकता और बड़े और अधिक विविध डेटासेट को संभालने की क्षमता को इंगित करता है। यह मॉडल उन संगठनों के लिए आदर्श है जिनके लिए व्यापक AI समाधान की आवश्यकता होती है जो विभिन्न प्रकार की समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल कर सके। Phi-4-reasoning-plus मॉडल उच्च-मात्रा डेटा का विश्लेषण करने, संभावित कमजोरियों की भविष्यवाणी करने और अनुकूलन रणनीतियों को विकसित करने की अपनी क्षमता के साथ साइबर सुरक्षा, स्वास्थ्य सेवाओं और रसद जैसे क्षेत्रों में अपना मूल्य पा सकता है।
Phi-4-mini-reasoning: कॉम्प্যাক्ट आकार, बड़ा प्रभाव
Phi-4-mini-reasoning मॉडल Phi-4 श्रृंखला में एक अद्वितीय प्रस्ताव है, जो अपने कॉम्पैक्ट आकार और प्रभाव के संतुलन की विशेषता है। इस मॉडल को विशेष रूप से संसाधन-बाधित वातावरण के लिए डिज़ाइन किया गया है जहाँ कम्प्यूटेशनल शक्ति सीमित है। Phi-4-mini-reasoning मॉडल कम्प्यूटेशनल दक्षता से समझौता किए बिना महत्वपूर्ण प्रदर्शन को बनाए रखने का एक प्रभावी समाधान प्रदान करता है। यह मॉडल विशेष रूप से मोबाइल उपकरणों, IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) उपकरणों और एज कंप्यूटिंग परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ छोटे, कुशल AI मॉडल की मांग है।
MIT लाइसेंस के तहत ओपन-वेट प्रारूप
माइक्रोसॉफ्ट द्वारा MIT लाइसेंस के तहत Phi-4 मॉडल को ओपन-वेट संसाधनों के रूप में जारी करने के निर्णय ने AI समुदाय के लिए दूरगामी निहितार्थ हैं। ओपन-वेट प्रारूप का अर्थ है कि मॉडल के पैरामीटर और आर्किटेक्चर स्वतंत्र रूप से जनता के लिए उपलब्ध हैं, जिससे शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को बिना किसी प्रतिबंध के उपयोग, संशोधित करने और बनाने की अनुमति मिलती है।
नवाचार को बढ़ावा देना
ओपन-वेट मॉडल की पहुंच AI नवाचार को बढ़ावा देती है बायकोलेबररेटिव डेवलपमेंट को बढ़ावा देकर। शोधकर्ता विभिन्न पृष्ठभूमि से संबंधित एल्गोरिदम के साथ प्रयोग कर सकते हैं, नए दृष्टिकोणों का पता लगा सकते हैं और AI की सीमाओं को आगे बढ़ा सकते हैं। ओपन-सोर्स प्रकृति भी यह सुनिश्चित करती है कि मॉडल कठोर जांच और समुदाय के नेतृत्व वाले सुधार से गुजरते हैं, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर सटीकता, विश्वसनीयता और समग्र प्रदर्शन होता है।
व्यापक अपनाना
ओपन पहुँच AI तकनीक के प्रसार को बढ़ाती है, जिससे व्यवसाय, शैक्षिक संस्थान और व्यक्तिगत उत्साही सभी विशेषज्ञ AI संसाधनों की आवश्यकता के बिना परिष्कृत AI मॉडल तक पहुँच सकते हैं। इस तकनीक का लोकतंत्रीकरण AI समाधानों को विकसित करने और उन्हें लागू करने की बाधाओं को कम करता है, जिससे व्यापक दर्शकों के लिए नवाचार के नए रास्ते खुलते हैं।
तकनीकी प्रगति में तेजी लाना
ओपन-वेट मॉडल तकनीकी प्रगति को बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है विभिन्न क्षेत्रों में AI अनुप्रयोगों के विकास को तेज करके। डेवलपर्स और शोधकर्ता ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग नई क्षमताओं का निर्माण करने, विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए मौजूदा मॉडल को अनुकूलित करने और उपन्यास अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए आधार के रूप में कर सकते हैं। इससे AI प्रौद्योगिकी नवाचार चक्र में नाटकीय रूप से तेजी आती है, जिससे विभिन्न उद्योगों में तेजी से नवाचार की अनुमति मिलती है।
क्रिप्टो बाजार पर प्रभाव
माइक्रोसॉफ्ट के Phi-4 मॉडल का अनावरण क्रिप्टोकरेंसी बाजार से दूरगामी निहितार्थ है, खासकर AI-संबंधित टोकन में। Phi-4 मॉडल तर्क क्षमताओं, डेटा विश्लेषण और स्वायत्त निर्णय लेने में सुधार करके ब्लॉकचेन तकनीक की क्षमता को बढ़ा सकते हैं।
AI-संचालित क्रिप्टोकरेंसी में उछाल
Phi-4 मॉडल की रिलीज ने Render Token (RNDR), Fetch.ai (FET), और SingularityNET (AGIX) जैसी AI-संचालित क्रिप्टोकरेंसी की मांग में उल्लेखनीय वृद्धि की है। इन टोकनों में मूल्य में वृद्धि के कारण AI प्रौद्योगिकी में रुचि बढ़ी है और ब्लॉकचेन अनुप्रयोगों में इसकी संभावित भूमिका को मान्यता दी गई है।
बढ़ा हुआ विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग मांग
Phi-4 मॉडल के तर्क क्षमताओं को ब्लॉकचेन तकनीक में एकीकृत किया जा सकता है जिसके लिए विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, AI में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले GPU शक्ति की मांग को प्रोत्साहित करता है। Render Token (RNDR) अपने GPU शक्ति को मुद्रीकृत करने के लिए व्यक्तियों को सशक्त बनाकर मांग पूरा करता है, जिससे AI विकास के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल पावर की उपलब्धता बढ़ जाती है।
AI सेवाओं के लिए विकेंद्रीकृत बाजार
SingularityNET (AGIX) जैसे प्लेटफॉर्म, जो AI सेवाओं के लिए विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस प्रदान करते हैं, ब्लॉकचेन तकनीक के साथ AI के बढ़ते अभिसरण से महत्वपूर्ण लाभान्वित होंगे। ये प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न AI उपकरणों और सेवाओं तक पहुँच को लोकतांत्रिक बनाते हैं, जिससे विभिन्न उद्योगों के डेवलपर्स ब्लॉकचेन में AI कार्यक्षमताओं को एकीकृत करने में सक्षम होते हैं।
बढ़ी हुई दक्षता और स्केलेबिलिटी
Phi-4 मॉडल AI कंप्यूटिंग पर निर्भर ब्लॉकचेन नेटवर्क की दक्षता और स्केलेबिलिटी को अपग्रेड कर सकता है। उदाहरण के लिए, Fetch.ai (FET) के स्वायत्त स्वायत्त एजेंट डेटा प्रबंधन प्रोसेसो को स्वचालित कर सकते है और ब्लॉकचेन नेटवर्क के भीतर संसाधनों को ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं। इससे लेन-देन का समय भी कम होता है, नेटवर्क की बाधाएं कम होती हैं, और बेहतर स्केलेबिलिटी भी मिलती है।
बढ़ी हुई सुरक्षा और विश्लेषण
Phi-4 मॉडल डेटा पैटर्न को स्कैन करके, खराब गतिविधियों का पता लगाकर क्रिप्टो क्षेत्र میں سلامती को और बढ़ा सकते ہیں۔ این ماډلونه د مالیو د اټکل کولو او شبको فعالیتونو ته وده ورکولو کې رغنده دي.
निवेशकों اور ٹریڈرز لپاره حکمت عملی
کریپټو کرنسی بازارونو کې د فعال ټریڈرز لپاره، د مایکروسافټ څخه د AI ماډلونو خپرول د ګټې اخیستنې نوي فرصتونه رامینځته کوي.
لنډمهاله تاکتيکونه
د RNDR، FET، او AGIX په څير ټوکنونو کې د ارزښتونو فوری زیاتوالی د مومینټم پر بنسټ تجارت لپاره زمینه برابروي. هغه تجار باید د ګڼ شمیر ټیکنالوژیکي شاخصونو ته لکه د ټریډ ننوتلو او د بیریډلو په نظر کې نیول مهم دي. دغه راز د RNDIR/SUDT په څير ټریڊ جوړېدلی ډیر موډلیسي ته شامل وي.
اوږدمهاله پانګوونې
د AI او بلاکچین کنوريجنس په بنسټیزو بدلونونو کې زیات پانګوونې شاملیدلاي شي. هغسې څیړنې وکړئ چې د اوږدمهالو ودې لپاره قوي ټیکنالوژۍ او ډېډیکېټېډ ڈویلپment ټیمونه د پراخو کارونو ته زیات پاملرنه وکړي.
د خطر مدیریت
که څه هم وړاندیز په مثبت ډول ښكاري، تجار باید د خطر مدیریت خوندیتوب عملي کړي. کچیرې ځينې شرکتونه د بازار د خطر مدیریت له امله تېره شي، د قوي سټاپ لاس امرونه جوړول به د خطر په کمولو کې مرسته وکړي. نوي تحولات باید د AI او بلاکین صنعتونو د تنظیمی تحولاتو په نظر کې نیولو څخه زیات متاثر نه شي.
په پای کې ویلای شو چې د مایکروسافټ سره د AI پروژې د پراختیا او د کرېپټو د پراختیا په برخه کې مرسته کوي. نو په هغه کرېپټو د خوندیتوب ډاډ کوي چې په دغې وروستیو کې راغلی تر هغه اندازه چې په دغه برخه کې د پانګې اچولو کې ترې ډیره مرسته اخیستل کیدی شي.
پایله
د مایکروسافټ دا کړنه د کرېپټو کرنسی لپاره یو نوی باب وګرځېدي کوم چې د AI سره ډیره تړلي ده او ډېر خلک به وکولی شي چې دغه کرنسی څخه په خپلو تجارتونو کې د اسانتیانو لپاره کار واخلي. د دې ترڅنګ د ټوکنې له لارې به ډیر خلک خپلو تجارتونو ته پراختیا ورکړي او ډېرې هغه اسانتیاوې چې دوی ورته ضرورت لري په خپل تجارت کې به یې وکاروي.