$ETH 瀑布插上一針。

$PENGO 在這個瘋狂的市場中表現堅挺

牛不牛逼你說了算，沒訂閱的趕緊，訂閱的兄弟也不要著急啊，有的單子不適合發動態，發動態的單子都是吃飯去的多，就像今天2165那裡，直播間帶你們空了三次，但是沒發動態，希望你們能理解，點哥心裡是有分寸的，目前已經18單連勝了，挑戰曾經的41單連勝記錄，沒訂閱的趕緊，目前訂閱費只有曾經的四分之一了

家人們，盯著這瓶茅台好久了，感覺它也在盯著我……👀
問題來了：怎麼樣才能顯得自然又不失禮貌地讓 @Kevin 主動邀請我共同品鑑？
在線等，不急，杯子已經洗得比這兩天的錢包還乾淨了 🤤

「我希望我在比特幣價格為26K美元時買入」嗯，BTC 自那個價格以來在熊市中是最超賣的👀

上午给出的丝路再次如约而至！精准达到目标點位！
大饼三千點，
二饼一百一十点！

CS2隊伍官方等級列表

#EthereumL2Outlook : 以太坊的可擴展性與創新未來
隨著以太坊作為領先智能合約平台的不斷演進，Layer 2 (L2) 解決方案正日益成為其擴展性、效率與長期採用的核心。對於更快交易、更低費用以及更流暢用戶體驗的日益需求，已將 L2 技術定位為以太坊生態系的下一個前沿，為開發者、投資者與用戶帶來充滿希望的前景。
Layer 2 解決方案本質上是在以太坊主網 (Layer 1) 之上構建的協議，負責鏈下交易，同時保持以太坊的安全性與去中心化。透過這樣做，它們緩解了主網的擁堵，降低了 gas 費用，並實現了幾乎即時的交易，這是大規模採用去中心化應用 (dApps) 和去中心化金融 (DeFi) 平台的關鍵因素。Rollups，作為最具代表性的 L2 解決方案之一，已成為遊戲規則的改變者。樂觀 Rollups 和零知識 (ZK) Rollups 將多筆交易打包成一個證明，大幅降低成本並提高吞吐量，同時不影響安全性。
L2 解決方案的採用已在以太坊的主要領域中展現出來。DeFi 協議越來越多地整合 L2 網絡，為用戶提供更快的交易、質押與借貸體驗。NFT 市場也利用 L2 來降低鑄造、購買與轉移數字資產的交易成本，使其更易於進入。
此外，遊戲與元宇宙項目開始依賴 L2 的擴展性來處理高容量互動，創造出更流暢的遊戲體驗與用戶體驗，這在以太坊擁堵的情況下曾受到限制。
展望未來

$XRP 在這裡見，夥伴們。🤡👍避免內線人士繼續攻擊你的投資組合。

⚠️ 最新消息：比特幣跌破$71,000 在過去24小時內，超過$130,000,000,000從加密貨幣總市值中蒸發#Crypto #比特幣 #MarketCrash #加密新聞 #Cryptera

訂閱實時單比特幣拿下#当前行情抄底还是观望？

TRADFI 在鏈上邁出了重要的一步 🤯
CME 集團——全球最大的衍生品交易所——正在開發一款代幣化現金產品，將用作機構的抵押品，計劃今年推出。
這就是同一個 CME，它：
📊 清算數萬億美元的期貨和期權
📊 運營利率、外匯、股票、能源和加密貨幣的核心市場
📊 位於全球價格發現的中心
他們與 Google Cloud 一起打造這個產品，旨在實現真正的清算、保證金和結算，而非試點或公關展示。
這不是加密貨幣在實驗傳統金融。這是傳統金融在鏈上升級自己。

以70500美元買入了第二筆現貨，均價在72500美元左右，後市或許會稍微突破7萬美元，但是問題不大，70000-74000美元支撐區間不會這麼快跌破，在進一步下跌之前，這個位置至少要有波反彈才對。 $BTC

#ADPJobsMissEstimates
發生了什麼：
最新的ADP報告顯示，美國私營企業在2026年1月僅新增了22,000個工作崗位，遠低於預期的46,000個——明顯低於預期。
為何重要：
這表明勞動市場正在放緩，但尚未崩潰。ADP數據常常影響市場情緒，因為它暗示未來的聯邦儲備政策和整體經濟增長。
市場影響：
股票：主要指數略有下跌
債券：隨著投資者預期更鴿派的聯儲，收益率下降
加密貨幣：比特幣和以太坊短期內出現下跌，波動性上升
底線：
儘管ADP就業報告顯示美國就業市場放緩，但短期市場反應可能偏向負面。長期投資者可以保持冷靜，關注關鍵支撐位。
#JobsReport #USLaborMarket #FedWatch #MarketUpdate #CryptoVolatility

深刻理解這張圖吧——一切技術和經濟的底層，都是政治！

#CC 比特幣都在暴跌他還能逃得過我不相信暴跌即將開始要小心了，看看持幣地址你就知道了百分之八十的幣在幾個莊家手裡一旦出貨必將腰斬，你買嘛現在買就是死虧的你內褲都不剩。

AI 代理人的演進
AI 代理人已迅速從簡單的文字模型演變成強大的推理系統。
每個階段的演進都加入了上下文、記憶、工具和決策能力，使它們更接近人類智慧。讓我們來拆解 👇
𝟏. 小型上下文視窗的LLMs
早期的LLMs處理有限的輸入，能產生有用的輸出，但在長對話或詳細上下文方面表現較差。
𝟐. 大型上下文視窗的LLMs
擴展的上下文視窗改善了連貫性，使模型能處理更長的文本輸入，並產生更豐富、更連貫的輸出。
𝟑. LLM + 工具使用
通過整合工具，LLMs能檢索資料、執行計算，並產生超越純文字處理的輸出。
𝟒. 多模態LLM + 工具使用與記憶
加入多模態能力（如文字、影像、音訊）以及記憶功能，讓LLMs能回憶上下文並在不同任務間適應。
*圖像說明：多模態能力示意圖*
𝟓. 具有推理記憶的代理人
最先進的階段——代理人現在結合多模態輸入、工具，以及短期和長期記憶。它們能自主做出決策、規劃行動並執行任務。
從小型上下文模型到推理代理人，AI正穩步朝向適應性、自主性的智慧邁進。
哪個階段最讓你對未來的AI代理人感到興奮？
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()#AI #ChatGPT

天啊，我剛剛查看了我的錢包，Man Fxck，我該怎麼從這個情況中恢復過來？

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