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Twohwang
💙為什麼 flipster 不發行交易所代幣呢?
我突然好奇,為什麼 @flipster_io 沒有發行交易所代幣呢?即使查找官方資料或公告,也完全沒有提到代幣發行計劃。到目前為止,代幣的話題完全沒有。
與大多數 CEX 都發行自有代幣不同,Flipster 仍然保持沉默。預計未來也會繼續沉默。Flipster 一再強調的核心理念是「沒有隱藏費用。沒有花招。只有清晰的定價和真實的表現」。
這句話可以說是表達了他們專注於純粹交易性能的決心,沒有隱藏的成本或技巧。
事實上,對於用戶來說,交易所代幣如果能空投給用戶,似乎會有一些好處,但 flipster 以其他替代方案為用戶提供好處。
例如零點差或高達 22% 的穩定幣獎勵等功能,是其他交易所難以找到的好處。如果隨便發行代幣而導致失敗,那麼之前的努力就會化為泡影,因此代幣的發行並不是唯一的解決方案。
flipster,誠實且實在的交易所,對吧? 🚀


Bartender Loopy🍸MemeMax ⚡️.싸이식12月20日 12:01
今天要來參加項目「一口咬下去」。
Flipster (@flipster_io) 透過最小化滑點來實現交易優化吧?支持零點差的超棒交易所!專為 AI 交易優化的交易所!!這就是 Flipster。
同時提到 @inference_labs,可以說是用數學證明 AI 代理行為的信任層!最近代理、機器人、自動交易者、鏈上自動化真的很多呢。但問題只有一個。'這個結果真的是通過那個模型、那個輸入、那個過程得出的嗎?' << 這個問題就由它來解決。
喔喔喔 ^^ 好好吃
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🖤預定於11月11日的Allora TGE(?),我們來預測一下吧?
@AlloraNetwork的TGE已經成為事實。在這個時候,我們將利用集體智慧的力量來整理一下Yapping的獎勵。
✅ 基準條件
- FDV : $800,000,000
- 獎勵池比例: 總供應量的0.5%
總獎勵池: $800,000,000 × 0.5% = $4,000,000
各階段獎勵金額:
Phase 1: $4,000,000 × 70% = $2,800,000
Phase 2: $4,000,000 × 20% = $800,000
Phase 3: $4,000,000 × 10% = $400,000
1⃣ 現實情境
- 上市日的FDV : $800m
- Kaito Yapping獎勵池 : 0.5% ($4,000,000)
- 各階段獎勵金額
Phase 1: $4,000,000 × 70% = $2,800,000
Phase 2: $4,000,000 × 20% = $800,000
Phase 3: $4,000,000 × 10% = $400,000
- 每人均等獎勵
Phase 1: $2,800,000 / 500 = $5,600 = 約800萬元
Phase 2: $800,000 / 500 = $1,600 = 約230萬元
Phase 3: $400,000 / 1,000 = $400 = 約60萬元
* 排除Phase 1 Voter獎勵和Phase 3 Golden raffle
🚀 FDV可能會減少,Yapping池可能會增加。您可以輸入預期的數字進行計算。Phase 3一天跑60萬元,難道不應該全力以赴嗎?
✅ Allora Network是一個DeAI網絡,通過開放式網絡連接ML模型和計算能力,生成集體智慧。這是一個自我改進的系統,模型之間相互評估和學習,實時改善性能,提供更準確的上下文推理.

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🖲️Openmind,NVIDIA 問了嗎?
@openmind_agi 真的在發力的投黃。今天我們將詳細調查 Openmind 的 NVIDIA 問了什麼。這真是一個令人期待的根本項目。
✅Openmind X NVIDIA 的技術合作!
事實上,通常提到夥伴關係時,大家會想到戰略投資或聯盟,但 NVIDIA 可不是那麼好對付的吧?這次在九月發表的合作內容是「技術整合」。
如大家所知,OpenMind 正在開發用於機器人的開源操作系統 OM1,通過支持 NVIDIA 的 Jetson AGX(邊緣 AI 計算硬體),使機器人能夠輕鬆整合 RealSense 深度相機和 Jetpack 6.x 軟體。
值得一提的是,這次合作是利用 Intel 的 RealSense AI 夥伴關係中 NVIDIA 硬體的結果,似乎 Openmind 在各方都受到很高的期待呢!
如果不著急,你就是 BABO!

냐옹쩌둥Ⓜ️Ⓜ️T2025年10月30日
[@openmind_agi ]
這是出現在每日經濟新聞上的開放思維!哈哈
在真正的新聞中看到真的很神奇呢
對於人形機器人,大家還是會認為
那是遙遠的未來,還要一百年才行,但
開放思維的主要目標是將其推向外界
在學校、醫院、製造現場等各種地方使用
雖然簡短,但真的可以看到他們非常認真地在說這些
成為機器人的第一名吧,開放思維 🫡

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