TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08
Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev
Hashtags
Търсене: #etf
@cryptobull_360 · Post #49195 · 12.04.2026 г., 01:08
🕵️ Arthur Hayes Buys Another $1.1 Million in HYPE According to Lookonchain, Arthur Hayes bought another 26,022 HYPE yesterday for about $1.1M, marking his first HYPE purchase in nearly three months. He now holds 247,334 HYPE worth approximately $10.44M, with unrealized gains exceeding $2.5M. Bitwise is also advancing its Hyperliquid index ETF filing. #etf
Hashtags
@cryptobull_360 · Post #48424 · 17.02.2026 г., 17:49
💼 Abu Dhabi sovereign wealth fund Mubadala reported owning $630.6 million of BlackRock's spot Bitcoin ETF. #etf
Hashtags
@bullrunnerofficials · Post #31028 · 30.01.2026 г., 19:31
Crypto #ETF inflows today: Bitcoin ETFs: 1D net flow: -7,856 $BTC (-$653.98M) 7D net flow: -10,695 $BTC (-$890.28M) Ethereum ETFs: 1D net flow: -41,542 $ETH (-$113.83M) 7D net flow: -21,314 $ETH (-$58.4M) Solana ETFs: 1D net flow: -10,786 $SOL (-$1.26M) 7D net flow: +96,033 $SOL (+$11.24M) @Runlifenick_fx✅
Hashtags
@bullrunnerofficials · Post #30785 · 09.01.2026 г., 21:51
🇺🇸👀Crypto #ETF Flows Today: Bitcoin ETFs: 1D NetFlow: -3,826 $BTC (-$350.35M) 7D NetFlow: -184 $BTC (-$16.89M) Ethereum ETFs: 1D NetFlow: -58,467 $ETH (-$182.77M) 7D NetFlow: +56,236 $ETH (+$175.79M) Solana ETFs: 1D NetFlow: +67,125 $SOL (+$9.4M) 7D NetFlow: +342,134 $SOL (+$47.9M)
Hashtags
@bullrunnerofficials · Post #30765 · 09.01.2026 г., 02:14
🇺🇸👀Crypto #ETF Flows Today: Bitcoin ETFs: 1D NetFlow: -6,606 $BTC (-$593.17M) 7D NetFlow: +1,580 BTC (+$141.86M) Ethereum ETFs: 1D NetFlow: +25,608 $ETH (+$79.16M) 7D NetFlow: +127,633 ETH (+$394.51M) Solana ETFs: 1D NetFlow: +26,314 $SOL (+$3.53M) 7D NetFlow: +305,808 SOL (+$40.98M)
Hashtags
@bullrunnerofficials · Post #30727 · 06.01.2026 г., 21:07
🇺🇸 Crypto #ETF flows today: 🪙 Bitcoin ETFs 1D net flow: +7,428 $BTC (+$694.68M). 7D net flow: +12,192 BTC (+$1.14B) 🪙 Ethereum ETFs 1D net flow: +76,233 $ETH (+$249.13M) 7D net flow: +96,037 ETH (+$313.85M) 🪙 Solana ETFs 1D net flow: +124,003 $SOL (+$17.61M) 7D net flow: +241,790 SOL (+$34.33M) Helpful for management. 💛 @Runlifenick_fx 📱wa.me/+19203422495
Hashtags
@bullrunnerofficials · Post #30669 · 03.01.2026 г., 14:23
🇺🇸👀 Krypto #ETF flows today: Bitcoin ETFs: 1D Nettofluss: -2.061 $BTC (-$183.86M) 78 Nettofluss: -2.746 BTC (-244.93 Mio. USD) Ethereum ETFs: 1D Nettofluss: +12.930 $ETH (+39.82M $) 73 Nettostrom: -12.629 ETH (-38.9 Mio. USD) Solana ETFs: 1D Nettostrom: +30.799 $SOL (+3.97 Mio. $) 78 Nettostrom: +96.181 SOL (+12.41 Mio. USD)
Hashtags
@usa100cks · Post #25787 · 04.05.2026 г., 13:35
#ETF Bitcoin-ETF BlackRock в топе притока средств Bitcoin-ETF от BlackRock — IBIT — занял 11 место по притоку средств в апреле с показателем около $2,3 млрд. Это примечательно, так как IBIT — единственный ETF в списке с отрицательной доходностью с начала года (YTD), но при этом продолжает привлекать капитал. Для нового ETF такой объем притоков — редкость: обычно подобные позиции занимают уже устоявшиеся фонды. Также в топе оказался DRAM ETF (12 место). Это тематический фонд, ориентированный на сектор памяти и полупроводников (DRAM-чипы) — один из ключевых сегментов инфраструктуры для AI и дата-центров.
Hashtags
@usa100cks · Post #25671 · 27.04.2026 г., 08:02
#ETF Bitwise и Roundhill запускают ETF на prediction markets Компании Bitwise и Roundhill подали заявки на новые ETF, завязанные на рынки прогнозов. Что внутри: — ставки на рецессию (Yes / No) — трекинг событий вроде увольнений в технологическом секторе Это первые ETF такого типа — фокус смещается на макроэкономику и реальные экономические события. Фактически речь о новом классе инструментов: инвесторы смогут получать экспозицию к вероятности событий, а не к самим активам.
Hashtags
@usa100cks · Post #25627 · 22.04.2026 г., 15:59
#ETF GSR запустил ETF на BTC, ETH и SOL GSR объявила о запуске своего первого ETF под тикером BESO. Это активно управляемый фонд, который инвестирует в Bitcoin, Ethereum и Solana. Комиссия фонда составляет 1%. Задача фонда — обгонять индекс из BTC, ETH и SOL, а не просто повторять его структуру. На этом фоне Bloomberg-аналитик James Seyffart считает, что именно такие корзинные крипто-ETF — активные и пассивные — могут стать одним из самых быстрорастущихсегментов рынка в ближайшие годы.
Hashtags
@usa100cks · Post #24926 · 18.02.2026 г., 07:30
#ETF Bitwise и GraniteShares подали заявки на “prediction-style” ETF Bitwise и GraniteShares присоединились к Roundhill Investments и подали заявки на запуск ETF с механикой, напоминающей рынки прогнозов. Фонды предполагают бинарную структуру выплат: инвесторы фактически делают ставку на наступление конкретного события к определенной дате, а расчет происходит по принципу “да/нет”. Если регулятор одобрит структуру, это станет новым форматом ETF, который приблизит традиционный рынок к логике prediction markets.
Hashtags
@usa100cks · Post #24830 · 04.02.2026 г., 14:03
#ETF ProShares запустил KRYP - ETF на корзину CoinDesk 20. ProShares вывел на NYSE Arca фонд ProShares CoinDesk 20 Crypto ETF (KRYP). Он дает экспозицию к 20 крупнейшим и наиболее ликвидным криптоактивам через индекс CoinDesk 20. В индексе нет стейблкоинов, мемкоинов, wrapped- и privacy-токенов. Пересмотр состава и весов - раз в квартал (январь, апрель, июль, октябрь). Ограничения по концентрации: до 30% на крупнейший актив и до 20% на остальные при назначении весов. KRYP не покупает крипту напрямую: фонд использует свопы для повторения динамики индекса. Комиссия (expense ratio) - 0,58%, распределения заявлены ежемесячно.
Hashtags