Обзор и оценка Everlyn

Динамика

Токеномика

Деривативы

Подробнее: фандинг, лонги/шорты, открытый интерес, ликвидации.

Относительная сила

Доходность Everlyn и её превышение над рынком за разные периоды. Положительное значение «против BTC» означает, что монета обгоняла биткоин.

Корреляция и бета

Насколько цена Everlyn движется синхронно с рынком. Корреляция от −1 до 1 (1 — полная синхронность). Бета показывает волатильность относительно BTC: значение выше 1 означает более резкие движения, чем у биткоина.

Сообщество и разработка

Уровни поддержки и сопротивления (Camarilla)

Доходность по месяцам

У Everlyn недостаточно собственной истории для расчёта сезонности — показана средняя историческая доходность рынка (Bitcoin) по календарным месяцам как ориентир. Лучший месяц — Ноя (+34,82%), худший — Сен (-3,35%).

Историческая сезонность не гарантирует повторения результата в будущем.

О проекте Everlyn

Everlyn (LYN) разрабатывает открытую базовую видеомодель и мультимодальную экосистему для генерации видео. Проект устраняет ограничения существующих видео-AI решений по длительности выходного контента, интерактивности, задержке генерации и реалистичности изображения. Флагманская модель проекта, Everlyn-1, обрабатывает видеогенерацию с фокусом на длительность роликов, скорость отклика и фотореалистичное качество. Платформа Everworld дополняет модель функцией создания персонализированных интерактивных видео-агентов — фотореалистичных цифровых представлений человека, способных выполнять заданные задачи. Everlyn-1 и Everworld вместе формируют инструмент для делегирования онлайн-активностей: видео-агенты берут на себя задачи, которые пользователь не хочет или не может выполнять самостоятельно. Такой подход выделяет проект в секторе AI среди решений, ограниченных генерацией статичного контента или короткими видеофрагментами без интерактивных возможностей. Команду Lyn основали специалисты в области генеративного AI — профессора Cornell University, Oxford University, Stanford University, University of Central Florida, Hong Kong University of Science and Technology, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence и Peking University, а также бывшие руководители Meta, Deepmind, Microsoft, Google и Tencent. Участники команды разрабатывали значимые для индустрии модели: базовую видеомодель Google Video Poet, модель Facebook Make-a-Video, базовую видеомодель Tencent, эталонную модель Seeing and Hearing для Meta Movie Gen, открытую видеомодель Open-Sora-Plan и модель Body of Her — первый end-to-end видео-агент реального времени от OpenAI.