Bitget: Top 4 toàn cầu về khối lượng giao dịch hàng ngày!
Thị phần BTC61.87%
Niêm yết mới trên Bitget : Pi Network
BTC/USDT$81960.92 (-4.11%)Chỉ số Sợ hãi và Tham lam25(Sợ hãi)
Chỉ số altcoin season:0(Bitcoin season)
Coin được niêm yết trên Thị trường sớmPAWS,WCTTổng dòng tiền ròng Bitcoin spot ETF +$218.1M (1 ngày); +$111.9M (7 ngày).Gói quà chào mừng dành cho người dùng mới trị giá 6200 USDT.Nhận ngay
Giao dịch mọi lúc, mọi nơi với ứng dụng Bitget. Tải xuống ngay
Bitget: Top 4 toàn cầu về khối lượng giao dịch hàng ngày!
Thị phần BTC61.87%
Niêm yết mới trên Bitget : Pi Network
BTC/USDT$81960.92 (-4.11%)Chỉ số Sợ hãi và Tham lam25(Sợ hãi)
Chỉ số altcoin season:0(Bitcoin season)
Coin được niêm yết trên Thị trường sớmPAWS,WCTTổng dòng tiền ròng Bitcoin spot ETF +$218.1M (1 ngày); +$111.9M (7 ngày).Gói quà chào mừng dành cho người dùng mới trị giá 6200 USDT.Nhận ngay
Giao dịch mọi lúc, mọi nơi với ứng dụng Bitget. Tải xuống ngay
Bitget: Top 4 toàn cầu về khối lượng giao dịch hàng ngày!
Thị phần BTC61.87%
Niêm yết mới trên Bitget : Pi Network
BTC/USDT$81960.92 (-4.11%)Chỉ số Sợ hãi và Tham lam25(Sợ hãi)
Chỉ số altcoin season:0(Bitcoin season)
Coin được niêm yết trên Thị trường sớmPAWS,WCTTổng dòng tiền ròng Bitcoin spot ETF +$218.1M (1 ngày); +$111.9M (7 ngày).Gói quà chào mừng dành cho người dùng mới trị giá 6200 USDT.Nhận ngay
Giao dịch mọi lúc, mọi nơi với ứng dụng Bitget. Tải xuống ngay
Liên quan đến coin
Tính toán giá
Lịch sử giá
Dự đoán giá
Phân tích kỹ thuật
Hướng dẫn mua coin
Danh mục tiền điện tử
Máy tính lợi nhuận

Giá XAIXAI
Chưa niêm yết
Coin định giá:
VND
Dữ liệu được lấy từ nhà cung cấp bên thứ ba. Trang này và thông tin được cung cấp không xác nhận cho bất kỳ loại tiền điện tử cụ thể nào. Bạn muốn giao dịch các coin đã niêm yết? Nhấp vào đây
₫0.{4}2252+0.10%1D
Biểu đồ giá
Cập nhật mới nhất vào 2025-04-03 20:42:14(UTC+0)
Vốn hóa thị trường:--
Vốn hóa thị trường pha loãng hoàn toàn:--
Khối lượng (24h):--
Khối lượng 24h / Vốn hóa thị trường:0.00%
Giá cao 24h:₫0.{4}2250
Giá thấp 24h:₫0.{4}2228
Cao nhất mọi thời đại:₫0.005023
Thấp nhất mọi thời đại:₫0.{6}2285
Nguồn cung lưu hành:-- XAI
Tổng nguồn cung:
100,000,000,000,000XAI
Tỷ lệ lưu hành:0.00%
Nguồn cung tối đa:
--XAI
Giá bằng BTC:0.{13}1067 BTC
Giá bằng ETH:0.{12}4895 ETH
Giá khi bằng vốn hóa thị trường BTC:
--
Giá khi bằng vốn hóa thị trường ETH:
--
Hợp đồng:
0xD16E...3fbB08B(BNB Smart Chain (BEP20))
Bạn cảm thấy thế nào về XAI hôm nay?
Lưu ý: Thông tin này chỉ mang tính chất tham khảo.
Giá XAI hôm nay
Giá trực tuyến của XAI là ₫0.{4}2252 mỗi (XAI / VND) hôm nay với vốn hoá thị trường là ₫0.00 VND. Khối lượng giao dịch 24 giờ là ₫0.00 VND. Giá XAI theo VND được cập nhật trên thời gian thực. XAI là 0.10% trong 24 giờ qua. Có nguồn cung lưu hành là 0 .
Giá cao nhất của XAI là bao nhiêu?
XAI có mức giá cao nhất mọi thời đại (ATH) là ₫0.005023, được ghi nhận vào 2024-05-03.
Giá thấp nhất của XAI là bao nhiêu?
XAI có mức giá thấp nhất mọi thời đại (ATL) là ₫0.{6}2285, được ghi nhận vào ngày 2024-05-03.
Dự đoán giá XAI
Khi nào là thời điểm thích hợp để mua XAI? Tôi hiện nên mua hay bán XAI?
Khi quyết định mua hay bán XAI, trước tiên bạn phải xem xét chiến lược giao dịch của mình. Hoạt động giao dịch của các nhà giao dịch dài hạn và nhà giao dịch ngắn hạn cũng sẽ khác nhau. Phân tích kỹ thuật Bitget XAI có thể cung cấp cho bạn tài liệu tham khảo cho giao dịch.
Theo Phân tích kỹ thuật 4 giờ của XAI, tín hiệu giao dịch là Bán.
Theo Phân tích kỹ thuật 1 ngày của XAI, tín hiệu giao dịch là Bán mạnh.
Theo Phân tích kỹ thuật 1 tuần của XAI, tín hiệu giao dịch là Bán mạnh.
Giá của XAI vào năm 2026 sẽ là bao nhiêu?
Dựa trên mô hình dự đoán hiệu suất giá lịch sử của XAI, giá XAI dự kiến sẽ đạt ₫0.{4}2003 vào năm 2026.
Giá của XAI vào năm 2031 sẽ là bao nhiêu?
Trong năm 2031, giá XAI dự kiến sẽ thay đổi +1.00%. Đến cuối năm 2031, giá XAI dự kiến sẽ đạt ₫0.{4}3438 với ROI tích lũy là +52.83%.
Lịch sử giá XAI (VND)
Giá của XAI là -68.78% trong năm qua. Giá cao nhất của tính bằng VND trong năm ngoái là ₫0.005023 và mức giá thấp nhất của tính bằng VND trong năm ngoái là ₫0.{6}2285.
Thời gianBiến động giá (%)
Giá thấp nhất
Giá cao nhất 
24h+0.10%₫0.{4}2228₫0.{4}2250
7d-28.01%₫0.{4}2173₫0.{4}3209
30d+63.03%₫0.{4}1380₫0.0001176
90d+16.45%₫0.{5}4208₫0.0001338
1y-68.78%₫0.{6}2285₫0.005023
Tất cả thời gian-78.43%₫0.{6}2285(2024-05-03, 336 ngày trước )₫0.005023(2024-05-03, 336 ngày trước )
Thông tin thị trường XAI
Lịch sử vốn hóa thị trường của XAI
Vốn hóa thị trường
--
Vốn hóa thị trường pha loãng hoàn toàn
₫2,252,476,965.35
Thứ hạng thị trường
XAI nắm giữ theo mức độ tập trung
Whale
Investor
Retail
Địa chỉ XAI theo thời gian nắm giữ
Holder
Cruiser
Trader
Biểu đồ giá coinInfo.name (12) trực tiếp
Xếp hạng XAI
Xếp hạng trung bình từ cộng đồng
4.4
Nội dung này chỉ dành cho mục đích thông tin.
XAI sang tiền nội địa
1 XAI đến MXN$01 XAI đến GTQQ01 XAI đến CLP$01 XAI đến HNLL01 XAI đến UGXSh01 XAI đến ZARR01 XAI đến TNDد.ت01 XAI đến IQDع.د01 XAI đến TWDNT$01 XAI đến RSDдин.01 XAI đến DOP$01 XAI đến MYRRM01 XAI đến GEL₾01 XAI đến UYU$01 XAI đến MADد.م.01 XAI đến OMRر.ع.01 XAI đến AZN₼01 XAI đến SEKkr01 XAI đến KESSh01 XAI đến UAH₴0
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
Cập nhật mới nhất vào 2025-04-03 20:42:14(UTC+0)
Tin tức về XAI

5 token mở khóa đáng chú ý trong tuần thứ hai của tháng 03
BeInCrypto•2025-03-09 23:22

5 sự kiện mở khóa token đáng chú ý trong tuần thứ hai của tháng 3
Tapchibitcoin•2025-03-09 22:22

Cựu giám đốc Nasdaq gia nhập nhà phát triển Arbitrum để dẫn dắt studio đầu tư mạo hiểm Tandem
Offchain Labs đã thuê Ira Auerbach, cựu giám đốc tài sản kỹ thuật số tại Nasdaq, để dẫn dắt Tandem, studio đối tác và nhánh đầu tư mạo hiểm của mình. Tandem nhằm hỗ trợ các dự án blockchain với nguồn tài trợ, chuyên môn kỹ thuật và hướng dẫn chiến lược.
The Block•2025-01-09 18:23
Xai cập nhật quy tắc Sentry Key, giá giảm xuống còn 0.0143 ETH
Bitget•2024-12-12 09:51
Niêm yết mới trên Bitget
Niêm yết mới
Mua thêm
Câu Hỏi Thường Gặp
Giá hiện tại của XAI là bao nhiêu?
Giá trực tiếp của XAI là ₫0 cho mỗi (XAI/VND) với vốn hóa thị trường hiện tại là ₫0 VND. Giá trị của XAI trải qua những biến động thường xuyên do hoạt động liên tục 24/7 trên thị trường tiền điện tử. Giá hiện tại của XAI trong thời gian thực và dữ liệu lịch sử khả dụng trên Bitget.
Khối lượng giao dịch 24 giờ của XAI là bao nhiêu?
Trong 24 giờ qua, khối lượng giao dịch của XAI là ₫0.00.
Giá cao nhất mọi thời đại của XAI là bao nhiêu?
Giá cao nhất mọi thời đại của XAI là ₫0.005023. Mức giá cao nhất mọi thời đại này là mức giá cao nhất của XAI kể từ khi ra mắt.
Liệu tôi có thể mua XAI trên Bitget?
Có, XAI hiện đang khả dụng trên sàn giao dịch tập trung của Bitget. Để biết thêm chi tiết, vui lòng xem qua hướng dẫn Hướng dẫn mua của chúng tôi.
Tôi có thể nhận được thu nhập ổn định khi đầu tư vào XAI không?
Như mọi người đều biết, Bitget cung cấp nền tảng giao dịch chiến lược, với các bot giao dịch thông minh để tự động hóa các giao dịch của bạn và kiếm lợi nhuận.
Tôi có thể mua XAI ở đâu với mức phí thấp nhất?
Chúng tôi vui mừng thông báo nền tảng giao dịch chiến lược hiện đã có mặt trên sàn giao dịch Bitget. Bitget cung cấp mức phí giao dịch và độ sâu tốt hàng đầu trong ngành để đảm bảo lợi nhuận cho các khoản đầu tư của nhà giao dịch.
Tôi có thể mua tiền điện tử ở đâu?
Mục video — xác minh nhanh, giao dịch nhanh

Cách hoàn tất xác minh danh tính trên Bitget và bảo vệ bạn khỏi gian lận
1. Đăng nhập vào tài khoản Bitget của bạn.
2. Nếu bạn chưa quen với Bitget, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về cách tạo tài khoản.
3. Di chuột qua biểu tượng hồ sơ của bạn, nhấp vào "Chưa xác minh" và nhấn "Xác minh".
4. Chọn quốc gia hoặc khu vực phát hành và loại ID của bạn, sau đó làm theo hướng dẫn.
5. Chọn "Xác minh Di động" hoặc "PC" dựa trên sở thích của bạn.
6. Nhập thông tin chi tiết của bạn, gửi bản sao giấy tờ tùy thân và ảnh selfie.
7. Gửi đăng ký của bạn và chúc mừng, bạn đã hoàn tất xác minh danh tính!
Đầu tư tiền điện tử, bao gồm mua XAI trực tuyến qua Bitget, có thể chịu rủi ro thị trường. Bitget cung cấp các phương thức đơn giản và thuận tiện để bạn mua XAI, bên cạnh đó, chúng tôi cố gắng đưa thông tin đầy đủ đến người dùng của mình về từng loại tiền điện tử được cung cấp trên nền tảng. Tuy nhiên, chúng tôi sẽ không chịu trách nhiệm về các kết quả có thể phát sinh từ giao dịch mua XAI của bạn. Trang này và các thông tin trong đó không được xem là chứng thực của bất kỳ loại tiền điện tử cụ thể nào.
Bitget Insights

Cointribune EN
1ngày
Elon Musk Is Fighting For The Privacy Of Coinbase Users
Elon Musk, via his platform X, has filed a brief with the U.S. Supreme Court challenging the IRS’s practices regarding access to Coinbase user data. This initiative is part of a broader debate on privacy protection in the crypto space.
X Corp, Elon Musk’s company that manages the X platform, filed an amicus curiae brief with the U.S. Supreme Court on Friday, contesting the IRS’s methods.
The company specifically denounces the use of so-called “no-suspicion” subpoenas allowing the tax authorities to access, without a judicial warrant, the financial data of users on platforms like Coinbase.
The case highlights how the tax authorities obtained, through simple administrative subpoena, three years of transaction statements concerning over 14,000 Coinbase customers, including James Harper, the main plaintiff.
Alongside seven advocacy groups and researchers, X Corp denounces these “no-suspicion subpoenas” as a violation of the Fourth Amendment, which protects Americans against unreasonable searches.
Following this request, the Supreme Court asked the federal government on Monday to formulate an official response, highlighting the importance of this case. The dispute dates back to 2020 when James Harper sued the IRS to contest the seizure of his personal information related to cryptos.
In 2023, a federal court ruled in favor of the IRS, determining that the tax agency was acting within the scope of its legal prerogatives.
The current appeal before the Supreme Court thus marks a new stage in this legal battle, with potentially significant implications for the protection of digital financial data.
This initiative perfectly aligns with Elon Musk’s vision regarding digital governance. The billionaire, who recently sold his platform X to his own company xAI for 33 billion dollars, has always positioned himself as an advocate for privacy and freedom of speech.
By taking a stand for the protection of cryptocurrency users’ data, Musk strengthens his credibility among the tech and crypto communities, particularly sensitive to privacy issues.
The Supreme Court’s verdict could redefine the limits of state power in relation to digital privacy. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority.
This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority, illustrating the growing tensions between state regulation and digital freedoms.
XAI-0.78%
ELON-0.15%
Mahnoor-Baloch007
2ngày
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-14.86%
BTC-0.69%

Crypto_inside
2ngày
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-0.69%
BGB-0.84%

Crypto_inside
2ngày
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-14.86%
BTC-0.69%

Crypto_inside
2ngày
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-14.86%
BTC-0.69%
Tài sản liên quan
Tiền điện tử phổ biến
Lựa chọn 8 loại tiền điện tử hàng đầu theo vốn hóa thị trường.
Đã thêm gần đây
Các loại tiền điện tử đã được thêm gần đây nhất.
Vốn hóa thị trường tương đối
Trong tất cả các tài sản Bitget, 8 tài sản này có vốn hóa thị trường gần nhất với XAI.
