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今のトラフィックの秘密は、GitHubで高評価のオープンソースにストーリーを作ること、ということですか

AI時代がもたらす最も深い思考は
過去の伝統的なインターネット成長モデルが大きく変わる可能性があるということです。
過去の成長モデルの核心は
誰がより多くの流量を獲得できるか、誰がより容易に成長を達成できるかということでした。
この20年のインターネットの成長ロジックは、ある基盤の上に成り立っています。
情報を得るコストが非常に高いことです。
過去において、ユーザーが自分のニーズを解決するには、主に二つの方法がありました。
1. 自発的に探索する
検索エンジンで検索し、ほぼ確実にプロジェクト側が精心して配置したseo/sem広告に入り、情報の流れはすべて正の情報に偏っています。seoも大量の外部リンクを張り巡らせ、深くて信頼できる評価結果を得るのは非常に難しいです。特に高度な検索技術を持っていれば、seoの重み付けの低い小さなサイトや話題の少ない投稿から情報を抽出できます。
2. 被動的に受け取る
あるチャネルで偶然に製品を見つけて、詳細を自分で調べ、結果的に1のループに陥る。検索エンジンで検索し、広告に入り続ける…
しかし、AI時代は違います。
AIがもたらす最大の変化は、情報取得のコストを徹底的に下げたことです。
以前は、ある製品を理解するには検索エンジンを使うしかなく、検索エンジンは最大の流量入口でした。
しかし今や、AIの普及により、製品を理解するにはAIに質問するだけです

AI時代がもたらす最も深い思考は
過去の伝統的なインターネット成長モデルが大きく変わる可能性があるということだ
過去の成長モデルの核心は
誰がより多くの流量を獲得できるか、誰がより容易に成長を達成できるかということだった
このインターネットの過去20年の成長ロジックは、ある基盤の上に成り立っている
情報を得るコストが非常に高いことだ
過去において、ユーザーが自分のニーズを解決する方法は主に二つあった
1. 自発的な探索
検索エンジンで検索し、ほぼ確実にプロジェクト側が入念に設計したseo/sem広告に入り、情報の流れはすべて正の方向に偏っている。seoも大量の外部リンクを張り巡らせる作業を行う。深くて正確な評価結果を得るのは非常に難しい。特に高度な検索技術を持っていれば、seoの重み付けのない小さなサイトや話題性の低い投稿から情報を抽出できる。
2. 被動的な受け取り
あるチャネルで偶然に製品を見つけて、自分で詳細を調べ、その結果、1の無限ループに陥る。検索エンジンで検索し、広告に入り続ける…
しかし、AI時代は違う
AIがもたらす最大の変化は、情報取得のコストを徹底的に下げたことだ
以前は、ある製品を理解するには検索エンジンを使うしかなかった。検索エンジンは最大の流量入口だった
しかし今や、AIの普及により、製品を理解するにはAIに質問するだけで良い
これにより、流量の入口は検索

またステーブルコインの暴落が起きた。飛行機の中で電波が悪くて、グループの友達の情報を逃してしまった🤡🤡🤡

最近、transformの基礎的な仕組みを深く研究しているが、私にとって最も深い理解は、AIが「正しい」と考えるものは、実は非常に強力な関数近似器であり、究極の統計モデルであるということだ。これを踏まえると、実際にLLMの既存の能力を利用して量的取引や実盤取引を行おうとしている人々は、ギャンブルと何ら変わらない、全く誤った道を進んでいると本当に思う。なぜなら、LLMモデルが最も得意とするのは単語の予測であり、自己回帰モデルであるため、「正しい」とされる出力しかできないからだ。たとえば、「ビットコインは上がるか」と質問した場合、LLMは訓練データのテキスト分布に基づき、一語一語最も一般的な回答パターンを拼（つ）くり出すだけだ。そして、その出力は最初のトークン次第で決まる。候補としては、「上がる」「上がらない」「市場には不確実性がある」「先に上がって後に下がる」などが考えられる。LLMは最初に生成したトークンに沿って、その後も絶えず生成を続け、最終的には正誤もわからないが、非常に専門的に見える長いレポートを作り出す。これはほぼ、検索エンジンがマッチさせた文脈次第で決まるものである。一方、実際の量的モデルは、板の注文流やさまざまな数学的モデリング、多因子分析などを必要とする。量的な大規模モデルとLLMの大規模モデルは全く別物であり、量的システムはそもそもtransformを使わない。誰か

自分の事業を空売りする理由が理解できません。
暗号通貨はハイベータの流動性資産であり、世界の流動性の指標、晴雨表です。
複雑で動揺する地政学
中米金融対立
米国経済の後退の煽り
4年ごとの半減期
10.11の流動性空白
これらの複雑な要因がもたらす最も直感的な影響は流動性の衰退です。流動性の衰退により、暗号通貨も自然と強気ではなくなります。
10.11以降、仮想通貨市場と米国株の動きが完全に乖離したと言われていますが、
それを牽引しているのは、主にテクノロジーAI株であり、
ここでの根底にある論理は、AIによる上昇であり、流動性による上昇ではありません。
テクノロジー株の爆発は、資金供給の周期的な過剰による流動性の氾濫の結果ではありません。現在のFRBの政策は、「バランスシート縮小の停止」であり、「利下げによる縮小」ではないことを理解すべきです。
なぜ、先ほど清算された易理華を含む多くの大物たちが後市を好見しているのか、その理由は、彼らがトップクラスの投資研究チームと資源背景を持っているからです。
私はこれに根拠がないとは思いません。
市場は最初から典型的な大規模資金供給の周期に入ったことはなく、世界の流動性もまた一つの周期循環です。今日市場で起きていることは、歴史上でも同じことが起きています。彼らの予言周期は、舟を刻んで剣を求めるようなものであり、本質的には問題ありません。
私も

未来のネットワーク構造は、きっと多エージェントと人間のハイブリッドになるでしょう。OpenClawはおそらく新しい時代を切り開いたのかもしれません。もし、人間の本当のニーズ（エンターテインメントや生産性の要求）を的確に捉え、多エージェントを組み合わせて協調させるプラットフォームがあれば、それは非常に素晴らしいアイデアだと思います。例えば、かつてのStack Overflowのように、AI時代以前はすべてのプログラマーのオープンソース知識ベースでした。もし、それの一版としてオープンソースの知識ベースを作るとしたらどうでしょうか。例えば、GoogleのNotebook LLMをRAG（Retrieval-Augmented Generation）の形式で保存し、必要に応じて呼び出す仕組みです。私はこの分野で類似のことを少しずつ磨きながら取り組んでいます。未来は間違いなくエージェントの時代になると信じています。

一鲸落万物生
プロジェクト側の口だけの流量需要は実在する
kaitoの没落はおそらく新しいチャンスを生み出すだろう
私は、私と似たような小さなアカウントにとっては好材料だと思うが、短期的にはどこに利益があるのかまだ見えない

bsc真是m链 现在又开始怀念奶牛了😂😂
しかし彼はずっとスキャンしているだけで、debotに盗まれてウォレットを交換しただけだ
韭菜はまだ多いな ただ単に追従して流動性を倍増させて資金を増やす人たちだと思っているのか

的運営はクビにして、一手に良い牌を台無しにした
もともとスター級のプロジェクト
ピーク時のICOもエアドロも少なくともコインを配布していた
何度も変更して、見苦しいほどの振る舞いだ。コミュニティに少しでも多くのお金を渡すのを恐れているのか、最後には誰もお金を出してくれなくなる
poly上のあの評価額は市場ですでにかなり前からあった。1BのYESが68から3まで下落したが、幸い私は一手を握っていた。さもなければ本当に逆襲されていた🫠🫠

もともとはマーケットテイカーの裁定取引を行い、2025年の金の終値を予想しようと思っていました
買った途端に転んだのはなぜ🤡🤡 また乗っ取りだ
次回はゲームの終盤でこの戦略は絶対に使いません

6bと8bの価格で、ポリとオピニオンに多くのライターのNOが次々と取られています
少し盲目的に楽観的すぎる、1分で80ドル以上出てきた。
現在の市場のトレンドでは、そんなに多くの人にa7 a8のエアドロップを出すことはないでしょう…
私はただ一点理解できないことがあります。エアドロップの支出は一般的にプロジェクトチームが負っている負債です。この負債は収入の一部から捻出されます。つまり、プロジェクトチームが10億のエアドロップを配布するためには、少なくとも10億を稼がなければならないということです。
そのプロジェクトは何でお金を稼いでいるのですか？ 0手数料で、マーケットメイキングで稼いでいます。DEX自体は初心者から遠ざかる市場です。現在、誰もが利益を得ていない、さらには損をしているこのような環境の中で、これほど高い収益を上げることができるのは本当に信じられないことです。

もしあなたがゼロから始めるコード初心者で、Vibe Codingを始めたい場合、最初にすべきことはCursor Windsurf Codexを次のように進めることではありません。
むしろ、B站（ビリビリ動画）でよく使われる言語の文法入門とデータ構造を一通り学習することです。
さもなければ、AIが書いたコードはおそらく動かし方がわからない屎山（しさん）になってしまいます。
私はGPT3.5の時代からコードを書くのに使ってきました。長い間改良を重ねてきましたが、能力はますます向上しています。でも、以前コードに触れたことのない初心者が一瞬で独立した開発者になるのは、あまりにも非現実的です。現段階では、AIを使って軽量な小規模監視ツールを一括生成することは可能ですが、それだけです。
本当に効率的で深みのあるプログラムを書きたいなら、全体を把握できる能力が絶対に必要です。少なくとも、全体のプログラムを書き終えた後に、AIから離れてREADMEを書けるようにならなければなりません。さもなければ、何かバグが出たときに修正するのは、コード全体のリファクタリングになってしまいます。
私はこれもそれほど難しいことではないと思います。少なくとも、入門レベルの文法を一通り学びながら、実践と並行して学習すれば、一、二ヶ月で十分です。これはすでに非常に驚異的な学習速度です。

エリザベスがバズった😅😅
周りでXをやっているけどWeb3をやっていない友達も、この有名人のことを知っている
ずっと前に彼女をブロックしたけど、不快な演技型人格で、本当にこの件がどう終わるのか気になる
もしこの件がさらに広まったら、その世論の影響だけで彼女を中に送るには十分だと思う
何事もありませんように🙏🙏