币圈梦想家7740
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币圈梦想家7740
@isadora288881 2.8億
真熊市黑天鵝
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我已經刷到5個做token中轉的財務自由的了
還一條龍包教會
這麼好的生意
放心哥
賺錢我能帶你？
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2026年Meme冷成狗，RealGo反而活了。
22萬玩家、每週55K人在玩、礦機預購2000+台秒空——這數據放在Q1簡直炸裂。
它和傳統Meme項目的區別在哪？別人是拿著代碼喊單，它是讓你真的出門抓寵物。Toshi、Floki、Dogelon這些IP被做成了AR實體，你可以帶著它們5v5對戰，打完還能租給其他人躺賺。
三種參與方式：
• 零撸黨：出門抓寵物、打競技場，攢積分等TGE變現
• 租賃黨：租礦機設備讓別人幫你挖，你收分成
• 礦機黨：買設備自挖+出租，雙重收益
經濟模型也相對健康——FDV 1億美元，代幣釋放60個月，團隊鎖倉最長48個月。不像那些開盤砸盤的垃圾。
而且它解決了Web3一個痛點：不是每個人都天天有時間刷鏈上、部署合約、盯著K線。有的人就是想躺著賺錢。租賃模式就是給這種人準備的。
Meme 3.0 是不是未來不知道，但至少這次，有人真的在做出行體驗的東西。
@RealGoOfficial
查看原文22萬玩家、每週55K人在玩、礦機預購2000+台秒空——這數據放在Q1簡直炸裂。
它和傳統Meme項目的區別在哪？別人是拿著代碼喊單，它是讓你真的出門抓寵物。Toshi、Floki、Dogelon這些IP被做成了AR實體，你可以帶著它們5v5對戰，打完還能租給其他人躺賺。
三種參與方式：
• 零撸黨：出門抓寵物、打競技場，攢積分等TGE變現
• 租賃黨：租礦機設備讓別人幫你挖，你收分成
• 礦機黨：買設備自挖+出租，雙重收益
經濟模型也相對健康——FDV 1億美元，代幣釋放60個月，團隊鎖倉最長48個月。不像那些開盤砸盤的垃圾。
而且它解決了Web3一個痛點：不是每個人都天天有時間刷鏈上、部署合約、盯著K線。有的人就是想躺著賺錢。租賃模式就是給這種人準備的。
Meme 3.0 是不是未來不知道，但至少這次，有人真的在做出行體驗的東西。
@RealGoOfficial
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$RIVER 這波震得確實狠，從 30 刀附近一路打到 16-18 刀區間，24 小時回撤 15%-20%，盤面一眼就是在強洗。
但價格在晃，不代表底層那幾條線已經散掉。質押量過了 100 萬美元，新交易所入口也在往前開，說明場內資金沒有因為這波下殺直接撤乾淨。
我更在意的是它做的事。
現在很多鏈上項目還在圍著 PVP 打轉，River 這套鏈抽象穩定幣，至少是在解決一個更實際的問題：流動性太碎，跨鏈太折騰。你在 A 鏈抵押 BTC 或 LST，可以直接在 B 鏈拿到 satUSD，不用自己反覆過橋、切鏈、補一堆步驟。
Omni-CDP 這層如果真能跑順，價值就不只是發幣敘事，而是把散在各條鏈上的流動性重新接起來。
再往後看，veRIVER 的鎖倉分潤，也給了代幣一點更長期的拿幣理由。
所以這票現在比較值得看的地方，是短線有波動，長線也有機制，不完全是那種只靠情緒往上拱的東西。風險當然還在，但邏輯不只是價格。
@RiverdotInc @River4fun
但價格在晃，不代表底層那幾條線已經散掉。質押量過了 100 萬美元，新交易所入口也在往前開，說明場內資金沒有因為這波下殺直接撤乾淨。
我更在意的是它做的事。
現在很多鏈上項目還在圍著 PVP 打轉，River 這套鏈抽象穩定幣，至少是在解決一個更實際的問題：流動性太碎，跨鏈太折騰。你在 A 鏈抵押 BTC 或 LST，可以直接在 B 鏈拿到 satUSD，不用自己反覆過橋、切鏈、補一堆步驟。
Omni-CDP 這層如果真能跑順，價值就不只是發幣敘事，而是把散在各條鏈上的流動性重新接起來。
再往後看，veRIVER 的鎖倉分潤，也給了代幣一點更長期的拿幣理由。
所以這票現在比較值得看的地方，是短線有波動，長線也有機制，不完全是那種只靠情緒往上拱的東西。風險當然還在，但邏輯不只是價格。
@RiverdotInc @River4fun
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2023年大家冲Arb拿12億、OP拿20億，人均幾千上萬刀入帳，很多人覺得多弄幾個號就能財富自由。結果今年直接全員夢醒。
項目方早已精明了。當年Uni撒錢發空投，留存率不到5%，誰還當冤大頭花幾億買一次性羊毛黨？現在的規則直接給大戶鋪紅毯，Blast強制鎖倉，Eigenlayer拼質押資金。
用腳本批量卷？Gas費高的時候單號成本就能讓你翻倍，加上越來越變態的鏈上審查，算算失敗率，時薪可能真不如去跑兩單滴滴。
撸毛這行當沒死，但純靠體力堆號賺快錢的時代應該翻篇了。現在發幣比例越來越抠搜，真該好好按幾下計算器，瞅瞅投入的時間、Gas和護肝片，到底包不包賠。
查看原文項目方早已精明了。當年Uni撒錢發空投，留存率不到5%，誰還當冤大頭花幾億買一次性羊毛黨？現在的規則直接給大戶鋪紅毯，Blast強制鎖倉，Eigenlayer拼質押資金。
用腳本批量卷？Gas費高的時候單號成本就能讓你翻倍，加上越來越變態的鏈上審查，算算失敗率，時薪可能真不如去跑兩單滴滴。
撸毛這行當沒死，但純靠體力堆號賺快錢的時代應該翻篇了。現在發幣比例越來越抠搜，真該好好按幾下計算器，瞅瞅投入的時間、Gas和護肝片，到底包不包賠。
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張雪峰老師因心臟驟停猝死了
感覺好突然，一直不敢相信這是真的
真的挺可惜的
張雪峰老師真的給
很多高考學子很多有幫助的建議
打破報考信息差
今年才41歲啊
剛準備享福
可惜了
查看原文感覺好突然，一直不敢相信這是真的
真的挺可惜的
張雪峰老師真的給
很多高考學子很多有幫助的建議
打破報考信息差
今年才41歲啊
剛準備享福
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Mantle 最初那一波打「模組化」概念，用了 EigenLayer 做 DA 層，當時很多人估計覺得又是造新名詞。結果現在回頭看，那其實是在給 AI 鋪路。
最近 Mantle 引入的 ERC-8004 才是重頭戲。都在喊 AI Agent，但 Agent 怎麼在鏈上絲滑交互、怎麼擁有獨立且安全的資產權限？這個協議就是幹這個的。Almanak 和 Allora 這些項目往上一湊，邏輯就閉環了：用 EigenLayer 解決數據成本問題，再用新協議解決交互權限問題。
這比單純炒作一個 AI meme 靠譜得多。以前覺得 EIP-3074 讓用戶免 Gas、用 meta-transactions 挺方便，現在看那只是前菜。真正的硬菜是讓機器人在鏈上跑起來不受阻。
我看好這個方向是因為它不虛。技術這東西，早佈局幾個月就是壁壘。現在的 Mantle 不單純是以前那個 BitDAO 孵化的公鏈了，更像是一個給 AI 和高頻交易準備的底層容器。
如果你還在盯著傳統的 TPS 數據看，那可能就看偏了。未來的鏈，拼的是誰能接得住 AI 的海量操作，這才是新紀元該有的樣子。
@0xMantleCN @Mantle_Official
查看原文最近 Mantle 引入的 ERC-8004 才是重頭戲。都在喊 AI Agent，但 Agent 怎麼在鏈上絲滑交互、怎麼擁有獨立且安全的資產權限？這個協議就是幹這個的。Almanak 和 Allora 這些項目往上一湊，邏輯就閉環了：用 EigenLayer 解決數據成本問題，再用新協議解決交互權限問題。
這比單純炒作一個 AI meme 靠譜得多。以前覺得 EIP-3074 讓用戶免 Gas、用 meta-transactions 挺方便，現在看那只是前菜。真正的硬菜是讓機器人在鏈上跑起來不受阻。
我看好這個方向是因為它不虛。技術這東西，早佈局幾個月就是壁壘。現在的 Mantle 不單純是以前那個 BitDAO 孵化的公鏈了，更像是一個給 AI 和高頻交易準備的底層容器。
如果你還在盯著傳統的 TPS 數據看，那可能就看偏了。未來的鏈，拼的是誰能接得住 AI 的海量操作，這才是新紀元該有的樣子。
@0xMantleCN @Mantle_Official
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見字如面。必須跟兄弟們聊聊 Mantle 最近這波逆天節奏。別管行情冷不冷，Mantle 這邊簡直是「卷王」附體，CeDeFi 玩得越來越溜了。
先甩幾個數據：Mantle 在 Aave 上的借貸規模直接衝破 13.4 億美元，成了全球第三！這是什麼概念？說明大戶們的錢都在往這兒鑽。KelpDAO 的 wrsETH 剛存進來就破億，還有那個 USDT0，穩定幣排名也殺到全球前三了。
說真的，現在的 Mantle 已經不是單純的 L2 了，它更像是一個「流動性大水庫」。特別是最近搞的 ERC-8004 標準，這就是給 AI Agent 鋪路的。以後鏈上發幣、搞策略可能都是 AI 幫你在操盤。比如最近那個 @Monikamonad Agent，在 Mantle 上直接就能絲滑發幣，簡直是懶人福音。
怎麼衝最有性價比？
別只盯著 MNT 漲跌，得看收益。現在的實操邏輯很簡單：把資產丟進 Aave 或者通過 CIAN 搞 USDe 的結構化策略，收益疊 buff。如果你手頭有 $mETH 或 $cmETH ，甚至能去 3jane 申請無擔保信用額度，這種操作在別家真的見不到。
最後多嘴一句，@xhunt_ai 的活動還有不到 22 小時截止，萬八塊的 MNT 獎池不拿白不拿。
@Mantle_Official @0xMantleCN
查看原文先甩幾個數據：Mantle 在 Aave 上的借貸規模直接衝破 13.4 億美元，成了全球第三！這是什麼概念？說明大戶們的錢都在往這兒鑽。KelpDAO 的 wrsETH 剛存進來就破億，還有那個 USDT0，穩定幣排名也殺到全球前三了。
說真的，現在的 Mantle 已經不是單純的 L2 了，它更像是一個「流動性大水庫」。特別是最近搞的 ERC-8004 標準，這就是給 AI Agent 鋪路的。以後鏈上發幣、搞策略可能都是 AI 幫你在操盤。比如最近那個 @Monikamonad Agent，在 Mantle 上直接就能絲滑發幣，簡直是懶人福音。
怎麼衝最有性價比？
別只盯著 MNT 漲跌，得看收益。現在的實操邏輯很簡單：把資產丟進 Aave 或者通過 CIAN 搞 USDe 的結構化策略，收益疊 buff。如果你手頭有 $mETH 或 $cmETH ，甚至能去 3jane 申請無擔保信用額度，這種操作在別家真的見不到。
最後多嘴一句，@xhunt_ai 的活動還有不到 22 小時截止，萬八塊的 MNT 獎池不拿白不拿。
@Mantle_Official @0xMantleCN
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最近 AI 圈都在聊"模型坍缩"，一旦 AI 吃多了垃圾數據，智力退化是早晚的事。這時候看 Perle Labs 站出來了。
團隊底子還挺厚，創始人直接從 Scale AI（那個估值 290 億的獨角獸）跳出來，拉著 MIT 和 Meta 的老手，拿了 Framework 領投的 1750 萬美金，專攻數據"保真"。
他們避開了那種誰都能幹的流水線標註，直接主打 Expert-in-the-loop。比如醫療數據得讓真醫生來審，工程圖紙得工程師看。官方數據顯示比 Amazon Rekognition 精度高了 70%。
更有看頭的是這套東西跑在 Solana 上，每一條數據驗證都上鏈，誰幹的活、質量咋樣全透明。Coinbase 已經把 $PRL 劃進路線圖了。
以後 AI 拼的可能真不全是算力，而是誰手裡的數據更"乾淨"。
#PerleAI #ToPerle
— participating in @PerleLabs community campaign
團隊底子還挺厚，創始人直接從 Scale AI（那個估值 290 億的獨角獸）跳出來，拉著 MIT 和 Meta 的老手，拿了 Framework 領投的 1750 萬美金，專攻數據"保真"。
他們避開了那種誰都能幹的流水線標註，直接主打 Expert-in-the-loop。比如醫療數據得讓真醫生來審，工程圖紙得工程師看。官方數據顯示比 Amazon Rekognition 精度高了 70%。
更有看頭的是這套東西跑在 Solana 上，每一條數據驗證都上鏈，誰幹的活、質量咋樣全透明。Coinbase 已經把 $PRL 劃進路線圖了。
以後 AI 拼的可能真不全是算力，而是誰手裡的數據更"乾淨"。
#PerleAI #ToPerle
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昨晚複盤，發現以前給銀行交的手續費夠買好幾股英偉達了...
以前為了入金美股，搞得心累。搞離岸賬戶、等電匯得好幾天，還得擔心被銀行櫃員盤問資金來源。那一套流程走下來，行情早沒了。
最近拿著手裡的 U 試了一下 BiyaPay，這體驗真的可以。
不用在那倒騰法幣，直接 USDT 1:1 兌換 USD，然後秒進美股賬戶。我特意看了一下，全程沒啥磨損，對比以前走 Swift 或者找 OTC 的路子，綜合成本差不多省了 90%。這點錢拿來加倉吃複利不香嗎？
最主要的是心裡踏實。
很多人不敢用 U 炒股就是怕出金凍卡，但它是正規持牌機構，走的合規通道。資金鏈路乾淨，不用每天提心吊膽怕賬戶被風控。最喜歡這種「穩」的感覺。
也沒啥門檻，幾分鐘註冊就能用。現在新人註冊還送 10U 體驗金，而且 Maker 掛單 0 手續費，不管是做波段還是囤藍籌都挺順手。
想省心炒美港股的，建議自己去試試：
@BIYAPAYOFFICIAL
#biyapay
以前為了入金美股，搞得心累。搞離岸賬戶、等電匯得好幾天，還得擔心被銀行櫃員盤問資金來源。那一套流程走下來，行情早沒了。
最近拿著手裡的 U 試了一下 BiyaPay，這體驗真的可以。
不用在那倒騰法幣，直接 USDT 1:1 兌換 USD，然後秒進美股賬戶。我特意看了一下，全程沒啥磨損，對比以前走 Swift 或者找 OTC 的路子，綜合成本差不多省了 90%。這點錢拿來加倉吃複利不香嗎？
最主要的是心裡踏實。
很多人不敢用 U 炒股就是怕出金凍卡，但它是正規持牌機構，走的合規通道。資金鏈路乾淨，不用每天提心吊膽怕賬戶被風控。最喜歡這種「穩」的感覺。
也沒啥門檻，幾分鐘註冊就能用。現在新人註冊還送 10U 體驗金，而且 Maker 掛單 0 手續費，不管是做波段還是囤藍籌都挺順手。
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Coinbase 剛把 $PRL 列入上幣路線圖。
我看好 Perle @PerleLabs 的邏輯很簡單，就兩條：正規軍出身 + 解決 AI 的「近親繁殖」危機。
先看團隊，Perle 基本上就是 Scale AI 的核心班底出來創業。Scale AI 現在估值 300 億美金，Meta 砸了 143 億進去，創始人身價幾十億。
Perle 的 CEO 以前就是 Scale AI 負責供給側增長的老大。這個賽道的財富效應早就被驗證過了，Perle 做的是這個邏輯的 Web3 版，且拿了 Framework 和 CoinFund 1750 萬美金的融資。
再看業務。現在 AI 圈最大的隱患是 Model Collapse——用 AI 生成的數據去訓練 AI，迭代幾次模型就廢了。尤其在醫療、國防這些領域，數據必須得是真人專家驗證過的。Perle 做的就是這個：找真正的醫生、律師去審核數據，然後在鏈上留痕。
這就是剛需。Perle 現在手裡握著真實的B端甚至主權國家客戶，有實打實的收入流水。
Coinbase 這一波 Listing 預告算是明牌了。在滿大街都在炒算力的時候，高質量的「人類數據」基礎設施其實才是那個還沒被完全定價的勝負手。
$PRL 這波值得盯緊。
查看原文我看好 Perle @PerleLabs 的邏輯很簡單，就兩條：正規軍出身 + 解決 AI 的「近親繁殖」危機。
先看團隊，Perle 基本上就是 Scale AI 的核心班底出來創業。Scale AI 現在估值 300 億美金，Meta 砸了 143 億進去，創始人身價幾十億。
Perle 的 CEO 以前就是 Scale AI 負責供給側增長的老大。這個賽道的財富效應早就被驗證過了，Perle 做的是這個邏輯的 Web3 版，且拿了 Framework 和 CoinFund 1750 萬美金的融資。
再看業務。現在 AI 圈最大的隱患是 Model Collapse——用 AI 生成的數據去訓練 AI，迭代幾次模型就廢了。尤其在醫療、國防這些領域，數據必須得是真人專家驗證過的。Perle 做的就是這個：找真正的醫生、律師去審核數據，然後在鏈上留痕。
這就是剛需。Perle 現在手裡握著真實的B端甚至主權國家客戶，有實打實的收入流水。
Coinbase 這一波 Listing 預告算是明牌了。在滿大街都在炒算力的時候，高質量的「人類數據」基礎設施其實才是那個還沒被完全定價的勝負手。
$PRL 這波值得盯緊。
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Seeing that Peking University master's graduate delivering food, I feel the real issue isn't about "wasting education" or personal freedom at all.
In 2023, 11.58 million graduates entered the market, yet the total new job creation target was only 12 million for the entire year. And that's not even counting the 500,000 mid-level talents that internet giants "returned" to society.
The current employment pool is like a pressure cooker. Mid-level professionals with 3-5 years of experience are lowering salaries to compete for positions. HR budgets are fixed, so they naturally prioritize those who c
查看原文In 2023, 11.58 million graduates entered the market, yet the total new job creation target was only 12 million for the entire year. And that's not even counting the 500,000 mid-level talents that internet giants "returned" to society.
The current employment pool is like a pressure cooker. Mid-level professionals with 3-5 years of experience are lowering salaries to compete for positions. HR budgets are fixed, so they naturally prioritize those who c
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Since o1 launched, the biggest complaint is that it's "too verbose."
I just wanted to fix a simple bug, and it gave me three background explanations, two solution approaches plus error handling, and then wished me good luck on top of that.
I was only looking for a spelling mistake on line 12, but ended up having to review Python naming conventions all over again.
This blame falls squarely on RLHF. Annotators tend to give higher scores to longer responses, thinking more text looks more professional.
So the model desperately piles up "seemingly useful" filler, while the actual core information g
查看原文I just wanted to fix a simple bug, and it gave me three background explanations, two solution approaches plus error handling, and then wished me good luck on top of that.
I was only looking for a spelling mistake on line 12, but ended up having to review Python naming conventions all over again.
This blame falls squarely on RLHF. Annotators tend to give higher scores to longer responses, thinking more text looks more professional.
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