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在加密世界，真正決定勝負的從來不是代碼，而是流動性、權力與監管之間的博弈。BUSD 的興衰，並不是一枚穩定幣的血淚史，而是一場關於交易所如何試圖“統一天下”的金融戰爭。
當 BUSD 被推上歷史舞臺，它承載的不只是合規敘事，更是幣安試圖用高壓手段重塑穩定幣秩序的野心——通過強制匯率、合併交易對，把競爭對手的深度直接吞進自己的賬本。
2022 年的“自動轉換”，是一場教科書級別的閃擊戰；而 2023...

幣安霸權興衰錄：從BUSD“大一統”到$U“吞天下”的穩定幣戰爭

來源：Galaxy Research；翻譯：金色財經xz
比特幣2025年的收官價位預計將與年初水平大體持平。
今年前十個月，加密貨幣市場經歷了一輪真正的看漲浪潮。監管改革持續推進，ETF持續吸納資金，鏈上活動也日趨活躍。比特幣在10月6日創下126,080美元的歷史新高。
然而，市場在狂熱情緒後並未迎來期待的突破，取而代之的是輪動、重定價和再平衡。宏觀預期的落空、投資敘事的轉向、槓桿的爆倉以及巨...

Galaxy：2026年加密市場26大預測

原創 | Odaily 星球日報（@OdailyChina）
作者 | Asher（@Asher_ 0210）
12 月 17 日，預測市場平臺 predict.fun 的創始人 dingaling 在 X 平臺發文宣佈，平臺已正式開放，並向 BNB Chain 上的 Meme 交易者、Aster 參與者、及各預測市場活躍的用戶空投了初始積分。
與 Polymarket、Kalshi 等傳統預測市...

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1. Generative AI Explained
Learn the basics, applications, challenges, and opportunities in AI.
You’ll learn:
• How Generative AI works
• Applications of Generative AI
• Challenges and opportunities
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1. 生成式人工智能解析
瞭解人工智能的基礎知識、應用、挑戰和機遇。
您將瞭解：
• 生成式人工智能的工作原理
• 生成式人工智能的應用
• 挑戰和機遇
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1

2. Introduction to AI in the Data Center
You’ll learn:
• Basics of AI, ML, and deep learning
• Training and inference in deep learning workflows
• GPU architecture vs. CPU and their role in AI
🔗 https://www.coursera.org/learn/ai-infrastructure-operations-fundamentals 

2. 數據中心 AI 簡介
你將學習：
• AI、ML 和深度學習的基礎知識
• 深度學習工作流程中的訓練和推理
• GPU 架構與 CPU 的比較及其在 AI 中的作用
🔗 https://www.coursera.org/learn/ai-infrastructure-operations-fundamentals

3. Accelerate Data Science Workflows with Zero Code Changes
You’ll learn:
• Benefits of unified workflows across CPUs and GPUs
• GPU-accelerating data processing and ML workflows
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-DS-03+V1 

3. 無需更改代碼即可加速數據科學工作流程
您將瞭解：
• 跨 CPU 和 GPU 統一工作流程的好處
• GPU 加速數據處理和 ML 工作流程
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-DS-03+V1

4. Getting Started with AI on Jetson Nano
You’ll learn how to:
• Collect and annotate image data
• Train neural networks on your data
• Run inference with your models
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2 

4. 在 Jetson Nano 上開始使用 AI
您將學習如何：
• 收集和註釋圖像數據
• 在您的數據上訓練神經網絡
• 使用您的模型進行推理
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2

5. Augment your LLM Using RAG
You’ll learn:
• Overview of Retrieval Augmented Generation
• Improving GenAI with advanced techniques
• Navigating vector databases, embedding models, and LLMs
🔗 https://www.nvidia.com/en-us/training/find-training/ 

5. 使用 RAG 增強你的 LLM
你將學習：
• 檢索增強生成概述
• 使用高級技術改進 GenAI
• 瀏覽向量數據庫、嵌入模型和 LLM
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6. Building RAG Agents with LLMs
You’ll learn:
• Setting up the environment for LLM agents
• Exploring LLM inference interfaces and microservices
Perfect for developers looking to create advanced AI agents.
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-15+V1 

6. 使用 LLM 構建 RAG 代理
您將學習：
• 為 LLM 代理設置環境
• 探索 LLM 推理接口和微服務
非常適合希望創建高級 AI 代理的開發人員。
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7. Building Video AI Applications at the Edge on Jetson Nano
You’ll learn:
• Building DeepStream pipelines for video insights.
• Integrating alternate input and output sources.
• Managing multiple video streams.
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7. 在 Jetson Nano 上構建邊緣視頻 AI 應用程序
您將學習：
• 構建 DeepStream 管道以獲取視頻洞察。
• 集成備用輸入和輸出源。
• 管理多個視頻流。
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8. Building A Brain in 10 Minutes
Discover the biology behind the first neural networks.
You’ll learn:
• How neural networks learn from data
• Building and training a neuron model with TensorFlow 2
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-FX-01+V1 

8. 10 分鐘構建大腦
探索第一個神經網絡背後的生物學原理。
您將瞭解：
• 神經網絡如何從數據中學習
• 使用 TensorFlow 2 構建和訓練神經元模型
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