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dumb 貼吧
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感觉真的很奇妙,被骂dumb和stupid超级色情... 中文里面好像就没有dumb bitch的对等词 喜欢明明自己很聪明,结果被当成什么都不懂,只能艾草羞辱的stupid cunt.. 在羞辱之中被弄得越来越笨也很色x #misogyny# #男尊女卑#
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workbuddy 做调研的能力还行,符合预期。
警惕!这个账号是冒充的诈骗犯,请不要相信他 这个账号冒充FOMO上賺了一千万美金的大佬:DumbCrayonEater。我已找出证据证明这是假号 这是他的底层 ID(1927711132392816640),我顺腾摸瓜发现这是一个劣迹斑斑的套壳诈骗犯: 就在 50 天前(2026 年 7 月 23 日前),他的 handle 确切叫 @noxa_life ,当时他在 Robinhood 链上蹭热度发了一个山寨假盘 Noxa Life ($NOXA) 池子归零跑路后,为了洗白,他连夜删掉了 20 多条推文,趁机抢注改名为 @DumbCrayonEater 盗用FOMO榜二大哥的名号! 你在X直接搜 @noxa_life ,就能看到他 7 月改名前的历史残留推文,铁证如山 @WazzCrypto @CryptoKaleo @punk6529 @DeeZe @SolJakey @ashrobin @0xSammy @soby0x @MINHxDYNASTY @seyong @buffalu__
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🔥4个聪明钱正在买它!🔥 🔥4 smart traders are buying it! 🔥 💎Token: Dumb (MC: $14.1K) 0x76dd51a6c5dd7162239c370602731e2a1ea8340e 查看我主页简介即可加入无延迟群组 View my homepage profile to join the no delay group
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🔥4个聪明钱正在买它!🔥 🔥4 smart traders are buying it! 🔥 💎Token: Dumb (MC: $6.99K) 0xd1f14d4bb413a0f343039fec702534097b809e90 查看我主页简介即可加入无延迟群组 View my homepage profile to join the no delay group
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这是特斯拉自动驾驶相关最新进展。奥斯汀Robotaxi运营时段拉长到早6点至晚11点,通过增配车辆、优化调度减少乘客等候时间,行程结束后备箱会自动弹开; Cybertruck已经可以搭载Grokbot。Ark分析师Sam Korus预判,Cybertruck或将快速成为奥斯汀网约车主力。 欧洲这边,FSD改名叫Tesla Assisted Driving(TAD),基础召唤功能官方命名为“dumb summon(傻召唤)”,完整版本还在等待监管审批。
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那些老古董程序员说AI生成的代码不如古法编程优美可读性强的,就像当年背围棋棋谱坚持认为自己下的棋才是围棋棋道的蠢人一样一样的,还不是被Alpha Go打的跟屎一样?如果你觉得AI的代码可读性差,那你整的提示词你的harness给它限制好啊,自己不会弄非要搞啥最后的倔强, so dumb!
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知道为什么 fomo 最近这么火吗?🔥 因为在 8 月份这平台成就了 25 位月度盈利超过 $1m 的交易大神!其中 top10 数据如下: 1. unipcs 盈利 $5.68m 2. DumbCrayonEater 盈利 $3.35m 3. Ethermonk 盈利 $3.15m 4. Qwerty 盈利 $2.58m 5. Salem 盈利 $2.23m 6. AJC 盈利 $1.89m 7. frank 盈利 $1.77m 8. Rowdy 盈利 $1.69m 9. Nate 盈利 $1.64m 10. Burgz 盈利 $1.58m 非常有趣的是,当一群人还在质疑牛市是否到来时?在他们感知之外的链上,已经有太多 Degen 赚的盆满钵满了 如何你不擅长交易,也可以在 fomo 上推返佣和嘴撸,过去一周官方发了 $2m 的 Rewards 我自己收到了接近两百刀的收益,还是非常可观的。现在使用我链接注册 fomo 不仅可以节省 10% 手续费,我个人另返 10%,相当于你一共可以省 20%👇(注册后请私信我)
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路透社对于宇树为何急着上市的拆解: 供应链压暴成本:依托国内电机、传感器产业链,造价远低于 Tesla 和波士顿动力,打造性价比杀手锏。 商业化处于早期:盈利主要靠科研与教育订单,在复杂场景落地和替代人工上仍有技术瓶颈。 扎堆上市抓红利:研发与 AI 训练极为烧钱,企业趁政策利好与资本热度争相赴港/赴沪上市,提前储备长期“战粮”。 我觉得主要还是最后一点,宇树的人形机器人太dumb,人工智能的程度离主流相差太远,无法在工厂工作,灵巧手的研发也平庸,商业实用性太低。跟美国的擎天柱和Figure比就不像同一类和同时代的产品,总结来说就是: 硬件虽强,脑力不足:肢体运动极其出色,但缺乏长逻辑推理与泛化能力,尚未真正智能化。 大模型训练极度烧钱:物理数据采集、算力与 VLA 模型迭代开销巨大,亟需二级市场补血。 上市抢筹,构建生态:通过 IPO 储备研发“粮草”,加速自研或并购 AI 算法,防止在软件竞争中被淘汰。
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