Bitget App
เทรดอย่างชาญฉลาดกว่าที่เคย
ซื้อคริปโตตลาดเทรดFuturesBotsEarnCopy
ราคา Grok

ราคา GrokXAI

focusIcon
subscribe
ไม่ได้ลิสต์
สกุลเงินอ้างอิง:
THB
ข้อมูลมีแหล่งที่มาจากผู้ให้บริการบุคคลที่สาม หน้านี้และข้อมูลที่ให้ไว้ไม่ได้เป็นการสนับสนุนคริปโทเคอร์เรนซีใดๆ โดยเฉพาะ ต้องการเทรดเหรียญที่ลิสต์ไว้ใช่ไหม  คลิกที่นี่

คุณรู้สึกอย่างไรบ้างเกี่ยวกับ Grok ในวันนี้

IconGoodดีIconBadแย่
หมายเหตุ: ข้อมูลนี้ใช้สำหรับอ้างอิงเท่านั้น

ราคาของ Grok วันนี้

ราคาแบบเรียลไทม์ของ Grok ในวันนี้ คือ ฿0.07581 ต่อ (XAI / THB) และมูลค่าตามราคาตลาดในปัจจุบันอยู่ที่ -- THB โดยมีปริมาณการเทรด 24 ชั่วโมงอยู่ที่ ฿0.00 THB ราคา XAI ต่อ THB จะได้รับการอัปเดตเรียลไทม์ Grok เปลี่ยนแปลงไป -3.10% ใน 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา ส่วนอุปทานหมุนเวียน คือ --

ราคาสูงสุดของ XAI คือเท่าไร

XAI ขึ้นไปแตะ All Time High (ATH) ที่ ฿1.02 เมื่อ

ราคาสูงสุดของ XAI คือเท่าไร

XAI ขึ้นไปแตะ All Time High (ATH) ที่ ฿0.06827 เมื่อ
คำนวณกำไร Grok

การคาดการณ์ราคา Grok

ช่วงไหนเป็นจังหวะที่ดีในการซื้อ XAI ตอนนี้ควรซื้อหรือขาย XAI

เมื่อตัดสินใจว่าจะซื้อหรือขาย XAI คุณต้องพิจารณากลยุทธ์การเทรดของคุณเองก่อน อีกทั้งรูปแบบการเทรดของนักเทรดระยะยาวกับนักเทรดระยะสั้นก็แตกต่างกันด้วยเช่นกัน การวิเคราะห์ทางเทคนิค XAI จาก Bitget จึงเข้ามาช่วยให้คุณมีข้อมูลอ้างอิงสำหรับการเทรด
เมื่อดูตาม การวิเคราะห์ทางเทคนิค XAI 4 ชม. แล้ว พบว่า Signal ในการเทรดคือ ซื้อมาก
เมื่อดูตาม การวิเคราะห์ทางเทคนิค XAI 1 วัน แล้ว พบว่า Signal ในการเทรดคือ ซื้อมาก
เมื่อดูตาม การวิเคราะห์ทางเทคนิค XAI 1 สัปดาห์ แล้ว พบว่า Signal ในการเทรดคือ ซื้อมาก

ราคา XAI จะเป็นเท่าใดในปี 2026

จากโมเดลคาดการณ์ผลตอบแทนราคา XAI ในอดีต คาดว่าราคา XAI จะถึง ฿0.{7}7958 ใน 2026

ราคา XAI จะเป็นเท่าใดในปี 2031

ในปี 2031 ราคา XAI คาดว่าจะเปลี่ยนแปลง +17.00% โดยภายในสิ้นปี 2031 ราคา XAI คาดว่าจะแตะ ฿0.{6}1135 และมี ROI สะสม -100.00%

ประวัติราคา Grok (THB)

ราคาของ Grok ปรับตัว -80.76% ในช่วงปีที่ผ่านมา ราคาสูงสุดของ Grok เป็น THB ในปีที่แล้วอยู่ที่ ฿0.6939 และราคาต่ำสุดของ Grok เป็น THB ในปีที่แล้วอยู่ที่ ฿0.06998
เวลาการเปลี่ยนแปลงราคา (%)การเปลี่ยนแปลงราคา (%)ราคาต่ำสุดราคาต่ำสุดของ {0} ในช่วงเวลาที่สอดคล้องกันราคาสูงสุด ราคาสูงสุด
24h-3.10%฿0.07503฿0.07858
7d-3.77%฿0.07492฿0.08022
30d-2.42%฿0.07503฿0.08022
90d-43.17%฿0.06998฿0.2048
1y-80.76%฿0.06998฿0.6939
ตลอดกาล+11.10%฿0.06827(--, วันนี้ )฿1.02(--, วันนี้ )

ข้อมูลตลาดของ Grok

ประวัติมูลค่าตามราคาตลาด Grok

มูลค่าตามราคาตลาด
--
Fully Diluted Market Cap
--
การจัดอันดับตลาด
ซื้อคริปโต

ยอดถือครอง Grok ตามการกระจุกตัว

วาฬ
นักลงทุน
รายย่อย

Grok Address ตามระยะเวลาถือครอง

ผู้ถือ
นักท่องเที่ยว
นักเทรด
กราฟราคา coinInfo.name (12) แบบเรียลไทม์
loading

เรตติ้ง Grok

เรตติ้งโดยเฉลี่ยจากชุมชน
4.4
101 เรตติ้ง
คอนเทนต์นี้มีจุดประสงค์เพื่อให้ข้อมูลเท่านั้น

ข่าว Grok

คู่เทรด Spot Margin ใหม่ — XAI/USDT, MBOX/USDT, ALPACA/USDT
คู่เทรด Spot Margin ใหม่ — XAI/USDT, MBOX/USDT, ALPACA/USDT

เรายินดีที่จะประกาศว่า Bitget ได้เปิดให้บริการเทรด Isolated Spot Margin สำหรับ XAI/USDT, MBOX/USDT, ALPACA/USDT. สิทธิประโยชน์สำหรับรายการลิสต์ใหม่: เพื่อเฉลิมฉลองการลิสต์เหรียญใหม่ Bitget จะสุ่มแจกคูปองลดอัตราดอกเบี้ย Spot Leverage และโบนัสการเทรดให้กับบัญชีผู้ใช้ คูปองเหล่านี้สามารถใช้เพื่อเลเวอเ

Bitget Announcement2024-09-09 07:04
ข้อมูลอัปเดต Grok เพิ่มเติม

รายการลิสต์ใหม่บน Bitget

รายการลิสต์ใหม่

คำถามที่พบบ่อย

ราคาปัจจุบันของ Grok คือเท่าไร

ราคาแบบเรียลไทม์ของ Grok อยู่ที่ ฿0.08 ตาม (XAI/THB) โดยมีมูลค่าตามราคาตลาดปัจจุบันที่ -- THB มูลค่าของ Grok เผชิญกับความผันผวนถี่เนื่องจากตลาดคริปโตมีการเคลื่อนไหวอย่างต่อเนื่องตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน สามารถดูราคาปัจจุบันแบบเรียลไทม์และข้อมูลย้อนหลังของ Grok ได้ที่ Bitget

ปริมาณการเทรด 24 ชั่วโมงของ Grok คือเท่าไร

ในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา ปริมาณการเทรดของ Grok คือ --

All Time High ของ Grok คือเท่าไร

All Time High ของ Grok คือ ฿1.02 All Time High คือราคาสูงสุดสำหรับ Grok นับตั้งแต่เปิดตัวมา

ฉันสามารถซื้อ Grok บน Bitget ได้หรือไม่

แน่นอน เพราะ Grok พร้อมให้บริการแล้วบนแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนแบบรวมศูนย์ (Centralized Exchange) ของ Bitget สำหรับรายละเอียดการใช้งานเพิ่มเติม โปรดอ่านที่คู่มือ “วิธีซื้อ grok ” ของเรา

ฉันสามารถรับรายได้คงที่จากการลงทุนใน Grok ได้ไหม

แน่นอน! Bitget ให้บริการ แพลตฟอร์มเทรดเชิงกลยุทธ์ พร้อมบอทเทรดอัจฉริยะเพื่อให้คุณเทรดและทำกำไรได้โดยอัตโนมัติ

ฉันจะซื้อ Grok ด้วยค่าธรรมเนียมต่ำที่สุดได้จากที่ไหน

เรายินดีที่จะประกาศว่า แพลตฟอร์มเทรดเชิงกลยุทธ์ พร้อมให้บริการแล้วบนแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยน Bitget Bitget มีค่าธรรมเนียมการเทรดและความลึกของตลาดระดับแนวหน้าในวงการ เพื่อการันตีว่านักเทรดจะได้รับผลกำไรจากการลงทุน

จะซื้อคริปโตได้ที่ไหน

ซื้อคริปโตบนแอป Bitget
สมัครได้ในไม่กี่นาทีเพื่อซื้อคริปโตผ่านบัตรเครดิตหรือการโอนผ่านธนาคาร
Download Bitget APP on Google PlayDownload Bitget APP on AppStore
เทรดที่ Bitget
ฝากคริปโทเคอร์เรนซีของคุณเข้า Bitget แล้วเพลิดเพลินไปกับสภาพคล่องที่สูงและค่าธรรมเนียมการเทรดที่ต่ำ

ส่วนวิดีโอ — ยืนยันฉับไว เทรดได้รวดเร็ว

play cover
วิธียืนยันตัวตนบน Bitget ให้เสร็จสิ้นและป้องกันตนเองจากการฉ้อโกง
1. เข้าสู่ระบบไปยังบัญชี Bitget ของคุณ
2. หากคุณเป็นผู้ใช้ใหม่ของ Bitget โปรดดูบทช่วยสอนของเราเรื่องวิธีสร้างบัญชี
3. ชี้เมาส์ไปที่ไอคอนโปรไฟล์ของคุณ จากนั้นคลิกที่ “ไม่ได้รับการยืนยัน / Unverified” แล้วคลิก “ยืนยัน / Verify”
4. เลือกประเทศหรือภูมิภาคที่ออกและประเภทเอกสารระบุตัวตนของคุณ แล้วทำตามขั้นตอนที่ปรากฏ
5. เลือก “การยืนยันทางโทรศัพท์มือถือ / Mobile Verification” หรือ “PC” ตามต้องการ
6. ป้อนรายละเอียดของคุณ ส่งสำเนาเอกสารระบุตัวตน และถ่ายภาพเซลฟี
7. ส่งใบสมัครของคุณ เท่านี้ก็เรียบร้อย คุณเสร็จสิ้นการยืนยันตัวตนแล้ว!
การลงทุนในคริปโทเคอร์เรนซี รวมถึงการซื้อ Grok ออนไลน์ผ่าน Bitget นั้นอยู่ภายใต้ความเสี่ยงในตลาด Bitget พร้อมให้บริการวิธีที่ง่ายดายและสะดวกสำหรับซื้อ Grok และเราจะพยายามอย่างสุดความสามารถเพื่อให้ข้อมูลผู้ใช้เกี่ยวกับคริปโทเคอร์เรนซีแต่ละรายการที่เรามีให้บริการบนแพลตฟอร์ม อย่างไรก็ตาม Bitget จะมิได้มีส่วนรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นจากการซื้อ Grok ของคุณ หน้านี้และข้อมูลที่อยู่ในหน้านี้ไม่ใช่การสนับสนุนคริปโทเคอร์เรนซีรายการใดรายการหนึ่งแต่อย่างใด

แหล่งข้อมูล XAI

แท็ก

Bitget Insights

Mahnoor-Baloch007
Mahnoor-Baloch007
9ชม.
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+1.47%
BTC-0.49%
Crypto_inside
Crypto_inside
21ชม.
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-0.49%
BGB-1.05%
Crypto_inside
Crypto_inside
21ชม.
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+1.47%
BTC-0.49%
Crypto_inside
Crypto_inside
21ชม.
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+1.47%
BTC-0.49%
Kanyalal
Kanyalal
1วัน
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+1.47%
BTC-0.49%

สินทรัพย์ที่เกี่ยวข้อง

คริปโทเคอร์เรนซียอดนิยม
รายการคริปโทเคอร์เรนซีที่มีมูลค่าตามราคาตลาดสูงที่สุด 8 อันดับแรก
เพิ่มเมื่อเร็วๆ นี้
คริปโทเคอร์เรนซีที่เพิ่มเข้ามาล่าสุด
มูลค่าตามราคาตลาดที่เปรียบเทียบกันได้
ในบรรดาสินทรัพย์ Bitget ทั้งหมด 8 สินทรัพย์เหล่านี้มีมูลค่าตามราคาตลาดใกล้เคียงกับ Grok ที่สุด