想在链上探索全球市场机会？ 通过 Ondo Finance 交易 MUon、WDCon 和 STXon 等代币化证券，捕捉 AI 基础设施增长带来的机会。 体验代币化证券，以全新方式探索 RWA，并留下你的建议与反馈。#买币股上币安# 参与方式： 1️⃣ 在币安钱包或币安 Alpha 体验代币化证券交易 2️⃣ 点赞、关注、转发，并在评论区留下你的产品反馈 3️⃣ 提交你的 X 帖子链接和 UID： 🎁 15 位优质反馈用户将瓜分 1500 USDC（活动截止至 6 月 3 日 23:59 UTC+8）

收盘钟已快成时代的眼泪 10 只新代币化股票已在 PancakeSwap 上线，7×24×365 交易，包括周末和节假日 由 @OndoFinance 发行： → MUon — 美光 → SPCXon — SpaceX → SNDKon — 闪迪 → MRVLon — Marvell → INTCon — 英特尔 → AMDon — AMD → TSMon — 台积电 → AVGOon — 博通 → ARMon — Arm → SKHYon — SK 海力士 你在哪个时区，市场都开着：

刚忘了配图，成迷写内容忽视了😓从新发过！ 很多人会问，@TermMaxFi 里的 Strike Price（行权价）到底是什么意思？ 这里拿图一里的 MUon 市场举个例子👇 当前价格：1,170 USDT Deposit MUon → Strike = 1,200 Deposit USDT → Strike = 800 这里的 1,200 和 800，其实就是对应的 Strike Price 1️⃣ 如果选择 Deposit MUon ，Strike = 1,200 USDT 意思是你愿意在到期时，以 1,200 的价格卖出 MUon。 到期时： • 价格低于 1,200 → 拿回 MUon + 收益 • 价格高于 1,200 → MUon 按 1,200 卖出，获得 USDT + 收益 2️⃣ 如果选择 Deposit USDT， Strike = 800 USDT 意思是你愿意在到期时，以 800 的价格买入 MUon。 到期时： • 价格高于 800 → 拿回 USDT + 收益 • 价格低于 800 → 按 800 买入 MUon，同时获得收益 后话： 理解了 Strike Price 之后，你再去玩交易所的双币投资就很容易理解了。 比如图二里：当前 BTC 价格是 63,926 美元， 如果你选择Strike = 61,000 美元，到期日 = 1 天 ☑️如果到期时 BTC 仍高于 61,000：拿回 USDT + 收益 ☑️如果到期时 BTC 低于 61,000：用 61,000 的价格买入 BTC，同时获得收益 所以本质上，你是在围绕 Strike Price 做选择。 而双币投资的本质，其实是在设定目标买入价或卖出价的同时，顺便赚取额外收益，提高资金利用率（可以用来挂单买卖） 无论是交易所的双币投资，还是 @TermMaxFi 的 Dual Investment，本质都离不开三个核心参数： 1️⃣ Strike Price（行权价） 2️⃣ Maturity（到期日） 3️⃣ Yield / Premium（收益或权利金） 理解这三个参数，基本就理解了大部分期权产品～

最近妖币也熄火了，大盘感觉也被美股吸血吸的半死不活。 打开看了一下币安钱包趁 $MU 下跌时候抄的一些 $MUon ，这体验实在太好了🥲🥲 冰火两重天啊 美股对钻石手奖励还是丰厚

学深度学习一上来就 import torch，模型能跑起来，面试官问一句反向传播里梯度怎么传的，支支吾吾答不上来。 TrenTorch 的路子是不用 PyTorch，只靠 NumPy 从零写一个自己的深度学习框架，它照着哈佛 CS249r 课程的 TinyTorch 重做了一遍，还往前推了一段。 一共 20 个模块分四部分，先是张量、激活函数、层、损失、自动求导、优化器、训练循环这 8 块基础，接着卷积做图像分类。 GitHub： 第三部分是分词、词嵌入、多头注意力和 Transformer，最后写出 GPT 式的语言模型。第四部分讲推理，性能分析、量化、KV 缓存加速，优化器一路做到 AdamW、Lion、Muon。 每过一段会解锁一个历史里程碑复现，拿自己写的框架跑经典模型。装好自带一个 tren 命令行，进度和测试都在里面管。 20 个模块作者说小到能一口气读完，我觉得比刷文档踏实，想真正搞明白框架底下在干什么的可以照着敲一遍。

TermMax Alpha期权全新到期日上线，多资产策略全面解锁！ @TermMaxFi 再迎重磅更新，Alpha期权市场新增到期周期，进一步丰富BNB Chain链上衍生品玩法，给交易者与收益玩家更多灵活选择。 本次上线标的覆盖Ondo、bStocks旗下多款热门资产，包含AAPLon、MUon、XAUt、NVDAB，全部支持看涨期权、看跌期权双向交易，多空双向布局行情，精准捕捉价格波动红利 。 不管你是短线博弈行情、对冲现货持仓风险，还是波段布局资产涨跌，都能借助期权工具控制最大亏损，仅以权利金承担风险，告别传统合约清算爆仓的焦虑。 除此之外，稳健玩家的专属玩法：可主动充当看涨/看跌期权承销商，卖出期权赚取稳定期权费收益，坐等权利金被动入账，在震荡行情里稳稳拿到收益。 从美股合成资产、黄金代币到热门科技类标的，TermMax Alpha持续拓宽链上期权市场。 TermMax多周期到期选择+多元资产覆盖，做多空交易、做流动性承销，一套工具解锁全套DeFi期权策略！ #TermMax#

币安 Alpha 新币 DOS 明天下午17:00开抢，又得吃了 不过周末这两天刷量损耗是真的高： 昨天刷 BSB，6.56万交易量，损耗 4.32U； 今天同样档位，损耗 3.81U。 // @TermMaxFi 近3天热点整理： 1）TermMax Alpha 新增期权市场 HYPE Aug 21 期权已上线 HyperEVM。 支持： • Call / Put 双向交易 • 有限下行风险 • 无清算模式 同时 BNB Chain 新增多类资产期权： AAPLon、MUon、XAUt、NVDAB 等。 既可以方向交易，也可以作为承销方赚取权利金。 2）Dual Investment Vault 即将上线 TermMax Alpha 预告新的 Dual Investment 金库： 存入稳定币后，可自动承销周度 Put。 收益来源： ✅ Aave 等协议被动收益 ✅ Put 买方支付的权利金 如果触发行权，则按行权价获得对应资产。 未来还能结合 Covered Call，形成“卖 Put 建仓 → 卖 Call 收益”的策略循环。 3）Streak 连续打卡活动继续 目前已有100+用户连续打卡超过10天。 奖励： 7天：5万 AP 14天：12万 AP 30天：30万 AP + 专属徽章 漏一天重置（无卡日不影响）。 最近社区都在冲14天、30天 streak。 以上纯个人学习分享，不构成任何投资建议。请 DYOR，理性参与。

转一下苏剑林老师对 K3 架构的复盘。 一句话概括，K3 = KDA + MLA + Stable LatentMoE + AttnRes。整套设计没什么炫技，核心就是在模型效果、计算效率和训练稳定性之间做取舍。 这里稍微解释一下： KDA，一种线性 Attention MLA，一种 KV Cache 较小的 Full Attention 变体 Stable LatentMoE，对 LatentMoE 做过稳定性改造的 MoE 方案 AttnRes，用可学习的跨层注意力，替代固定等权的残差累加 几个比较有意思的点： ① K3 同时使用了 KDA 和 MLA。另外，训练仍然用 Moonlight 版本的 Muon 优化器，Attention 权重改成 Per-Head Muon，每个 Head 独立优化。苏神说这不会直接提高效果，主要是数学和结构上更合理：各个 Head 本来就相对独立，不应该在优化时耦合在一起。 ② 解决MoE“容易炸”的问题。 LatentMoE 会先降维，再使用更多专家，最后升维，在训推成本大致相同的情况下效果略好。不过连续的矩阵投影也让训练更容易出现数值不稳定。 K3 把 SwiGLU 换成了 SiTU-GLU，用 softcap 压住异常激活；又在 LatentMoE 升维前加了一层 RMS Norm。这个 Norm 不只是让训练更稳定，在 Valid Loss 差不多的情况下，不加它，某些 Benchmark 会稳定变差。 （这里有超级多的技术细节，感兴趣的可以看苏神原文） ③ 关于MLA DSV4 看上去都换设计了，K3 怎么还在用 MLA？苏神的答案是，目前 MLA 仍然很难被全面击败。它在训练阶段是 MHA 形态，推理时 KV Cache 较小；在固定训练成本和 KV Cache 大小时，MLA 依然近乎最优。 它的问题是对 MTP（推测解码）不够友好。MTP 的思路是“用计算换速度”，而 MLA 在 Decoding 阶段本身就比较吃计算，再叠一个 MTP，两边就容易抢算力。 换别的方案也有代价。比如换成 128+128 的 GQA8，效果很难打赢 MLA，KV Cache 还是 MLA 的三倍多；换成 256+256 的 MFA（本质上是 MQA），训练和 Prefill 成本又会上去。 目前还没有一个简单的 Attention 设计，能同时占住效果、训练成本、Prefill、KV Cache 和 Decoding 计算量。在 KDA+MLA 的混合架构下，MLA 的部分问题得到缓解，所以 K3 最后还是选了 MLA。 ④ 苏神觉得，DSV4 也不算真正“抛弃 MLA”。 DSV4 看上去重新设计了 Attention，但底层仍然有 MLA 的影子。它采用的是 head_dims=512、K=V 的 MQA，这正是 MLA 在 Decoding 阶段的形态；再加上 Sparse + Compress，前者减少计算，后者进一步压缩 KV Cache，同时减少计算。 方向很激进，不过 Infra 也更复杂。 ⑤ K3 的 MLA 可以去掉 RoPE，是因为 KDA 已经隐含提供了一种广义的位置信息。 这只适用于 KDA+MLA 的混合结构，像 K2 那种全 MLA 模型，直接去掉 RoPE 还是会明显掉效果。 感觉苏神真正的观点是：大模型架构里很少有免费的升级。K3 的设计哲学不是找一个碾压所有方案的新架构，而是在效果、训练成本、Prefill、Decoding、KV Cache 和稳定性之间，找一个当前更合适的组合。 苏神原文里还有很多技术内容，非常值得一看。 原文地址：

链上美股哪家强？rToken能称王 很多朋友在交易链上美股的时候，第一眼都会去看买卖价差，觉得价差越小越划算。 其实，真正影响交易体验的，往往不止价差，还有盘口深度和成交量。 尤其是在盘前交易时段，流动性不足带来的滑点，有时候比几毛钱的价差更影响最终成交价格。 比如我们拿 $MU 的链上资产为例，这次对比了 @Bitget_zh 的 rMU、bStocks 的 MUB 和 MUON 三个标的。 单看价差，MUB 确实更有优势，买卖价差只有 0.15 USDT，比 rMU 的 0.49 USDT 更窄。但如果把目光放到盘口深度，就能看到明显的区别。 rMU 首档深度约 2.97 万 USDT，是 MUB 的 8 倍、MUON 的 60 倍，而且买卖盘都保持在万 USDT 级别，这意味着即使下几千甚至上万美元的订单，也不容易因为深度不足而产生明显滑点。 而且成交量的差距就更加明显了。 rMU 的成交量达到 8.91 亿 USDT，而 MUB 和 MUON 都只有 2400 多万 USDT，rMU 足足高出 36 倍以上。 成交量越大，说明市场越活跃，订单更容易快速成交，也更容易以接近预期的价格完成交易。 所以，这组数据给我的感受很简单：如果只看一个指标，MUB 的价差确实更漂亮；但如果把真实交易时最重要的流动性因素一起考虑，我会更关注盘口深度和成交量。毕竟，挂出来的价格只是参考，真正能够顺利成交、减少滑点，才是交易体验的关键。从这组数据来看，Bitget rToken 在流动性方面的优势还是非常明显的。 #买美股首选Bitget#

最近美股概念是真的越来越火了。 从 SpaceX、OpenAI，到链上美股、RWA 这些叙事，市场资金明显又开始往“美股映射资产”方向走。 这两天看到 WEEX 上线了 Serenity 美股跟单交易周，感觉还挺适合最近这波行情节奏。 指定热门币种现货交易就能参与瓜分 60,000 USDT， 目前榜单已经有人冲到 5,000+ USDT 交易量了，氛围已经起来了。 最近像 CVXON、RDDTON、MUON 这些美股概念相关币热度都不低， 很多人其实已经开始提前埋伏下一波叙事。 牛市里最怕的不是没机会， 而是热点来了你还没上车。 WEEX 这类活动现在基本就是边交易边拿奖励，顺便还能跟着热点找节奏。 #WEEX# #Crypto# #RWA# #美股概念# #Web3# #BTC# #ETH# #MemeCoin# #链上美股# 活动链接: