美元保不住的意思就是。霍尔木兹海峡加了两个收费站以后。全球制造业成本上升。石油可不只是汽车用，化工，连塑料袋都是石油里来的。。制造业成本上升，东南亚制造业崛起被打压。日本能源严重依赖进口经济会重创。全球制造业成本上升+政局据动荡，为制造业回流美国做铺垫。美国经济脱虚向实，代价就是随着制造业成本上升，物价会飞涨。。。严重通货膨胀，这个时候再被迫减息。。。通货膨胀会到达一个击碎美元霸权的程度。。也就是前两年常说的美国选择保就业还是保美元，川普终于做了选择，保就业，弃美元。所以黄金，比特币真的是很好的东西一定要持有。 还要有两个附加条件，字节跳动，spacex，neurolink连续上市，对资本市场进行史无前例的大抽血。泡沫资产尤其是软件行业和部分泡沫ai会被击溃。科技行业几乎必然成为本轮全球债务危机的主要埋单者，ai会成为背锅者。顺势合理的对ai套上监管的枷锁。 以上推演我觉得必然会发生在一年之内。我真的觉得中国提前应对措施做的是不错的

【 Predictfun 积分大更新背后：到底是什么在驱动预测市场的流量？】 最近 Predictfun 上线了全新的积分流动性奖励系统。 本来想在 @Dune 看看新机制带来了多少增量，结果意外发现了 2 月底一段诡异（？）的增长，以及近期几次非常明显的数据异动。 因为对上次春节的事件营销印象很深，以为 2 月底数据增长是春节导致的，但仔细一看居然不是春节 2.14 那周？？ 百思不得其解的时候，找到了 @defioasis 老师的dashboard 才发现端倪。（有详细的 by market 数据，甚至数据太全面，以至于加载了好久才看到全貌🤣） 以 trader by markets 这个比较有代表性的数据为例，可以发现有两个「大色块」特别突出 —— 分别是 2 月底 3 月初，和 4 月初到现在。 🟢2 月底 3 月初（草绿色部分）：都是来自 Will Opinion Launch a token by Dec 31st 2026 🟠4 月初到现在（橘色部分）：是来自 BTC up and down 另外，最近几天，币安人生和 @fourdotmemezh 相关的市场也吸引了不少用户，traders 数量增长基本上来自这几个市场，但较为分散。 ———————————————— 回看这几个数据增长点，再结合最近上线的积分流动性奖励，背后的逻辑就变得比较清晰了。 🌟关于新的积分流动性奖励 简单来说，可以根据市场上的星级🌟的数量判断 Predict Points 积分的多少，五星市场就是积分奖励最高的，点开市场也会有具体的积分数据。详细的可以去看引用的 @yuexiaoyu 鱼总的帖子。 目前来看五星奖励的市场几乎一定（？）是先给到 BTC up and down，然后其他市场的奖励会根据情况随时调整。 比如昨天的五星市场上还有个是 @predictdotfun 独有的预测 —— What chain will Polymarket migrate to in 2026；今天再一看这个的积分奖励就变少了。 我个人比较好奇新的流动性积分奖励大规模铺开之后，团队会如何通过奖励去引导事件的注意力走向，进而带动流动性的增长。 我理解的方向是，一是要做高频市场（which 当然所有团队都在做），二是要做独家的、有话题度且让人有下注意愿的事件。 Anyway 不管后续如何利用积分引导流动性，我都强烈建议把这个 dashboard 纳入研究范围！！！

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MiniMax 发布技术博客，披露其 M2 系列大模型无法输出人名「马嘉祺」的根因排查过程。排查从一个个例出发，最终揭示了一个波及整个词表近 5% 的系统性退化问题。 根本原因是大模型两个训练阶段的数据覆盖严重脱节。第一阶段（预训练）用海量互联网文本编出了一本约 20 万词的「字典」；第二阶段（后训练）用精选的对话数据教模型说话，但这份对话数据只覆盖了字典里的一部分。字典里有、但对话数据里没练到的词，就会在第二阶段逐渐被遗忘。 「嘉祺」就是这样的一个词。分词器（tokenizer，负责把文字切成模型能处理的最小单元）因为在互联网文本中见到「嘉祺」连用的次数够多，就把它合并成了一个独立单元。预训练时模型学会了这个词，但后训练的对话数据里包含「嘉祺」的样本不到 5 条。后训练不断调整模型参数，练到的词越来越准，没练到的词则在参数更新中被带偏。最终，模型仍然「认识」马嘉祺、能准确回答相关信息，丢失的只是把这个名字写出来的能力。 退化排名靠前的还有「传奇私服」「无痛人流」等互联网 SEO 垃圾词。这类词在预训练的互联网语料中铺天盖地，分词器给了它们独立编号，但精选的后训练对话数据不会收录这些内容，结果同样被遗忘。 团队对完整词表做了全量扫描，发现约 4.9% 的词发生了显著退化。退化最严重的是日语：29.7% 的日语词显著退化，远超韩语 3.3%、俄语 3.7%、中文 3.9% 和英文 3.5%。 日语的严重退化还解开了一个旧谜。此前模型在日语对话中偶尔混入俄语或韩语字符，一直找不到原因。这次分析表明，大量日语词退化后，在模型内部的参数空间里「漂」到了其他语言的地盘上，导致模型该写日语时错写成俄语或韩语。 修复方案是构造一份覆盖全词表的合成数据，让模型用简单的复读任务把字典里每个词都练一遍。效果立竿见影：日语回答中混入俄文字符的比例从 47% 降至 1%，全词表参数稳定度从最低 0.329 升至全部高于 0.97。

根据大家投票，昨天迭代了一个大版本。 1️⃣ 只推送简单信息（图1），感兴趣可以点击“详情”（以 aave 治理危机为例）。 2️⃣ 进入详情后，既有群聊信息，也有各个社区的观点，以及其他新闻/链上/频道的相关补充信息作为“事实锚点”。（图2） build in public

今天，距离 1011 大爆仓已经过去一个月整。 根据 CoinGlass 数据，当天整个衍生品市场被清算超 190 亿美元，是加密货币市场有史以来最庞大的单日清算量，这个数字足以让任何金融市场为之颤抖。由于各交易所的数据披露规则不同，以币安与OKX为例，其公开的清算 API 存在严重的报告限制，即在极端波动期间（如 1011 当晚），其 API 每秒最多只上报一笔清算订单。这是一个荒谬的统计口径，因为真实的清算是在同一秒内成千上万笔地并发执行，据此我们可以猜测1011 的真实清算量在400-600 亿这个区间。 1011 过后，市场的流动性遭到毁灭性打击。以流动性最好的 BTC 举例，1011 后 BTC 的合约双边挂单流动性深度下降约 40%，至今未恢复。作为市场主要流动性提供者的做市商在此次事件中损失严重，导致市场深度和抗冲击能力大幅下降。 我们没有时间哀悼。 根据CoinGlass 数据，包括 SUI 在内的多种主流山寨币在 5 分钟内跌幅高达 80%，部分币种跌幅超 95%，甚至归零。绝大多数山寨币的流动性依赖于算法做市商，当 1011 发生时，波动率瞬间突破阈值，MM 程序自动执行熔断，撤掉所有双边报价并停止交易。这暴露了在极端情况下，山寨市场的流动性是多么脆弱。巨大的穿仓损失使算法触发 ADL机制，强制平仓来对冲部分空头头寸，本质上是将空头头寸与已平仓的多头头寸进行匹配，从而形成“虚拟对冲”，防止价格全面崩盘。根据 Wintermute 报告，“很多机构的仓位都被强制平仓，价格极其不合理。比如我们遇到的情况，一些ADL的价格完全不合逻辑——市场价是1美元，但我们的空头头寸却被系统强制以5美元的价格平仓。这种情况根本无法对冲，只能立即承受损失。” 那么，谁该为此负责？还是说，没有人需要为此负责？

收到很多私信问：大暴跌亏麻了，小资金怎么翻本？ 1.戒掉合约，不要再去赌！ 2.低成本参与即将发币的项目 当大家都不撸毛都不参与项目，你去参与你就赚钱了。 -去哪里找即将发币的项目？ 币圈版最强chatgpt @surfai 列出来了对于项目的预测，并且有一栏是预测上线FDV和币安上市概率，也就是你的参与回报比。小项目花再多时间死磕也没用，抓住几个大项目，每天花几个小时参与，能上币安大所，如果赚不到10w你来找我。 -如何参与这些项目？ 以 融资了2000w的 @openmind_agi 为例，机器人ai基础设施项目。 1.刚开放了在网站上mint nft ： 2.下载app每日通过走路赚取积分，最高11积分/天。 3.参与总奖励池$250,000的开发者联盟计划 我已经开始弄了，我看到排名靠前的都是越南人，越早参与越好。后面还有远程控制机器人的功能，根据积分排名给机会，之前我也写过文章去分析他们的模型。 @surfai 列出来的其他高概率上币安的项目，我后面会持续跟进。