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Preis von Grok heute

Der aktuelle Kurs von Grok liegt heute bei €0.002123 pro (XAI / EUR) mit einer aktuellen Marktkapitalisierung von -- EUR. Das 24-Stunden-Trading-Volumen beträgt €0.00 EUR. XAI bis EUR wird der Preis in Echtzeit aktualisiert. Grok ist 0.09% in den letzten 24 Stunden. Es hat -- Tokens im Umlauf.

Was ist der höchste Preis von XAI?

XAI hat ein Allzeithoch (ATH) von €0.02778, aufgezeichnet am .

Was ist der niedrigste Preis von XAI?

XAI hat ein Allzeittief (ATL) von €0.001852, aufgezeichnet am .
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Grok Preisprognose

Wann ist ein guter Zeitpunkt, um XAI zu kaufen? Sollte ich XAI jetzt kaufen oder verkaufen?

Bei der Entscheidung, ob Sie XAI kaufen oder verkaufen sollen, müssen Sie zunächst Ihre eigene Handelsstrategie berücksichtigen. Die Handelsaktivitäten von Langzeit- und Kurzzeit-Tradern werden ebenfalls unterschiedlich sein. Der Bitget XAI technische Analyse kann Ihnen eine Referenz fürs Traden bieten.
Gemäß der XAI 4S Technische Analyse ist das Trading-Signal Starker Kauf.
Gemäß der XAI 1T Technische Analyse ist das Trading-Signal Starker Kauf.
Gemäß der XAI 1W Technische Analyse ist das Trading-Signal Starker Kauf.

Wie hoch wird der Preis von XAI in 2026 sein?

Auf Grundlage des Modells zur Vorhersage der vergangenen Kursentwicklung von XAI wird der Preis von XAI in 2026 voraussichtlich €0.{8}2159 erreichen.

Wie hoch wird der Preis von XAI in 2031 sein?

In 2031 wird der Preis von XAI voraussichtlich um +17.00% steigen. Am Ende von 2031 wird der Preis von XAI voraussichtlich €0.{8}3078 erreichen, mit einem kumulativen ROI von -100.00%.

Grok Preisverlauf (EUR)

Der Preis von Grok ist -80.13% über das letzte Jahr. Der höchste Preis von Grok in EUR im letzten Jahr war €0.01882 und der niedrigste Preis von Grok in EUR im letzten Jahr war €0.001898.
ZeitPreisänderung (%)Preisänderung (%)Niedrigster PreisDer niedrigste Preis von {0} im entsprechenden Zeitraum.Höchster Preis Höchster Preis
24h+0.09%€0.002107€0.002126
7d-0.61%€0.002032€0.002176
30d+0.88%€0.002048€0.002176
90d-41.30%€0.001898€0.005555
1y-80.13%€0.001898€0.01882
Allzeit+14.75%€0.001852(--, Heute )€0.02778(--, Heute )

Grok Markt-Informationen

Grok Verlauf der Marktkapitalisierung

Marktkapitalisierung
--
Vollständig verwässerte Marktkapitalisierung
--
Markt-Ranglisten
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Whales
Investoren
Einzelhandel

Grok Adressen nach Haltezeit

Inhaber
Cruiser
Trader
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Grok Bewertungen

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4.4
101 Bewertungen
Dieser Inhalt dient nur zu Informationszwecken.

Über Grok (XAI)

Was ist Grok (GROK)?

Grok ist ein interessantes neues Produkt von xAI, einem von Elon Musk gegründeten Unternehmen. Grok ist ein konversationelles KI-Modell, das ähnlich wie ChatGPT im Internet surfen kann. Es handelt sich dabei um einen Memecoin, der am 4. November 2023 auf der Ethereum-Blockchain eingeführt wurde und darauf abzielt, informative Antworten mit einer Prise Humor zu geben, inspiriert von Musks Vision.

Wie funktioniert Grok (GROK)?

Grok bietet eine Reihe von außergewöhnlichen Funktionen, darunter die Fähigkeit, informative Antworten mit Humor zu kombinieren, und die Integration mit dem xAI-Modell GROK. Dennoch ist es wichtig, darauf hinzuweisen, dass Grok bestimmte Einschränkungen hat, wie z. B. eine ethische Filterung, die bestimmte sensible Abfragen einschränkt, um eine verantwortungsvolle Nutzung zu gewährleisten.

Zu den großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLM) gehören Grok und GPT-4, beides Arten von KI-Modellen. Modelle der künstlichen Intelligenz haben mit dem Aufkommen von LLM einen langen Weg zurückgelegt. Diese Modelle werden anhand großer Mengen natürlicher Sprachdaten trainiert und für verschiedene Aufgaben eingesetzt, darunter maschinelle Übersetzung, Generierung natürlicher Sprache und Verstehen natürlicher Sprache. LLM erfasst die semantischen und syntaktischen Merkmale von Sprache in großen Datensätzen und ermöglicht es Maschinen, die sprachliche Struktur zu erlernen und bessere Sprachreaktionen zu produzieren.

Generative KI ist eine Technologie, die künstliche Intelligenz nutzt, um Daten oder Inhalte zu erstellen. Sie erzeugt neue Inhalte, die für kreative Anwendungen wie Bild-, Text- oder Musiksynthese verwendet werden können. Durch die Nutzung von Big Data und Algorithmen des maschinellen Lernens kann die generative KI einzigartige und kreative Daten oder Inhalte für verschiedene Zwecke erstellen.

GROK ist eine Verbesserung des KI-Modells "Alignment", das sich auf die Fähigkeit bezieht, den Absichten des Nutzers zu folgen und gleichzeitig weniger anstößige oder gefährliche Ergebnisse zu erzeugen. Sie verbessert auch die sachliche Korrektheit und die "Steuerbarkeit", d. h. sie kann ihr Verhalten entsprechend den Benutzeranforderungen ändern.

Was macht Grok (GROK) so einzigartig?

Grok ist das neue konversationelle KI-Modell mit Internet-Browsing-Funktionen, das sich an jede Situation anpasst und ein einzigartiges Konversationserlebnis bietet. Stellen Sie Grok Fragen, beginnen Sie Diskussionen oder erhalten Sie einfach informative Antworten mit einer Prise Humor. Mit seiner fortschrittlichen Technologie, die vom Grok-Modell von xAI inspiriert ist, ist Grok der perfekte Assistent für alle Ihre Bedürfnisse.

Was ist GROK Token?

Durch den Besitz von GROK-Tokens können Nutzer Zugang zu KI-Diensten und -Anwendungen zu erschwinglicheren Preisen erhalten, wovon sowohl Privatpersonen als auch Unternehmen profitieren. Darüber hinaus können GROK Tokens als Belohnungssystem für Mitwirkende wie Entwickler, Schöpfer, Miner, Forscher und Early Adopters dienen, die das GROK-Ökosystem verbessern und bereichern. Im Wesentlichen sind GROK Tokens ein wertvolles Asset für diejenigen, die an der innovativen KI-Entwicklung in der Krypto- und Blockchain-Industrie teilhaben wollen.

Grok Nachrichten

Ehemaliger Nasdaq-Manager tritt Arbitrum-Entwickler bei, um das Venture-Studio Tandem zu leiten
Ehemaliger Nasdaq-Manager tritt Arbitrum-Entwickler bei, um das Venture-Studio Tandem zu leiten

Kurzübersicht Offchain Labs hat Ira Auerbach, den ehemaligen Leiter für digitale Vermögenswerte bei Nasdaq, engagiert, um Tandem, das Partnerstudio und den Venture-Capital-Arm, zu leiten. Tandem hat das Ziel, Blockchain-Projekte mit Finanzierung, technischer Expertise und strategischer Beratung zu unterstützen.

The Block2025-01-09 18:23
Weitere Grok Updates

FAQ

Wie hoch ist der aktuelle Preis von Grok?

Der Live-Kurs von Grok ist €0 pro (XAI/EUR) mit einer aktuellen Marktkapitalisierung von -- EUR. Der Wert von Grok unterliegt aufgrund der kontinuierlichen 24/7-Aktivität auf dem Kryptomarkt häufigen Schwankungen. Der aktuelle Preis von Grok in Echtzeit und seine historischen Daten sind auf Bitget verfügbar.

Wie hoch ist das 24-Stunden-Trading-Volumen von Grok?

In den letzten 24 Stunden beträgt das Trading-Volumen von Grok --.

Was ist das Allzeithoch von Grok?

Das Allzeithoch von Grok ist €0.02778. Dieses Allzeithoch ist der höchste Preis für Grok seit seiner Einführung.

Kann ich Grok auf Bitget kaufen?

Ja, Grok ist derzeit in der zentralen Börse von Bitget verfügbar. Ausführlichere Anweisungen finden Sie in unserem hilfreichen Wie man grok kauft Leitfaden.

Kann ich mit Investitionen in Grok ein regelmäßiges Einkommen erzielen?

Natürlich bietet Bitget einen strategische Trading-Plattform, mit intelligenten Trading-Bots, um Ihre Trades zu automatisieren und Gewinne zu erzielen.

Wo kann ich Grok mit der niedrigsten Gebühr kaufen?

Wir freuen uns, ankündigen zu können, dass strategische Trading-Plattform jetzt auf der Bitget-Börse verfügbar ist. Bitget bietet branchenführende Handelsgebühren und -tiefe, um profitable Investitionen für Trader zu gewährleisten.

Wo kann ich Krypto kaufen?

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6. Geben Sie Ihre Daten ein, legen Sie eine Kopie Ihres Ausweises vor und machen Sie ein Selfie.
7. Reichen Sie Ihren Antrag ein, und voilà, Sie haben die Identitätsverifizierung abgeschlossen!
Kryptowährungs-Investitionen, einschließlich des Kaufs von Grok online über Bitget, unterliegen dem Marktrisiko. Bitget bietet Ihnen einfache und bequeme Möglichkeiten, Grok zu kaufen, und wir versuchen unser Bestes, um unsere Nutzer über jede Kryptowährung, die wir auf der Börse anbieten, umfassend zu informieren. Wir sind jedoch nicht verantwortlich für die Ergebnisse, die sich aus Ihrem Grok Kauf ergeben können. Diese Seite und alle darin enthaltenen Informationen sind keine Empfehlung für eine bestimmte Kryptowährung.

Bitget Insights

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11S
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+3.20%
BGB+2.13%
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11S
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+1.87%
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11S
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
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OBAI09
OBAI09
20S
$MGT The Moongate Foundation is in the process of placing its boldest bet yet. We are officially exploring the acquisition of the Moon itself to revolutionize human engagement with our celestial neighbor and ensure its resources are utilized responsibly for generations to come. Just to be clear—this is not financial advice, a solicitation, or an offer to invest in anything. Always do your own research (DYOR) and make informed decisions. We're just sharing updates on the journey. More to come. buy 💚🚨🚀 0.00500 coming 🚀 $BTC $ETH $TON $GUN $GAME2 $TUT $TSTBSC $MUBARAK $DOGS $PEPECOIN $NEIROCTO $BIZA $HALO $UP $JASMY $ORNJ $XAI $AIXBT $GHIBLI
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Kanyalal
Kanyalal
1T
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+1.87%
BTC+3.20%

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