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.@veneposa 拿白方式 白名单FreeMint ，总量只有1111个，拿到大概率有不错的福报 一共有6种拿白方式 1.Tallyform 路径拿白 目前已经关闭，应该是早期支持者福利 2.社交拿白: 进入→ 填写钱包地址，按照指引步骤依次完成提交推文即可 3.构建者路拿白： 进入→ 创建一个能反映对宇宙看法的市场预设。有1u成本，由项目方审核是否给免费铸造白名单资格。 4.收藏者拿白： → 持有指定 NFT 合集获得 FCFS 资格 一共12个NFT，目前只公布5个，还未快照 5.抽奖拿白 每四小时一轮，每轮可分配1个GTD和4个FCFS 名额，后面进入需要访问码（项目方推特、社区、DC蹲访问码） 玩法：每轮活动中的星盘抢占一个点位，一共 690 个点位，每个钱包可任意选择 3 个，一定要速度快 → 6.DC身份拿白 → 目前还未开启，目前已开放三个角色，可能和白单有关系，喜欢肝DC的可以争取拿下角色。 Veneposa 是一个专注于主题指数构建的早期项目，覆盖加密货币、股票、大宗商品和 RWA 资产，利用聚合预言机数据提供统一价格信号，支持 AI 代理通过 x402 和 @tempo 的 MPP 访问价格端点。 目前处于社区建设和 NFT 预热阶段，核心产品 Beta 测试也快上线了，可以重点关注下 感觉 Veneposa 有 AI 数据聚合潜力，目前是社区预热项目，这次的NFT 最后表现怎么样还要看FOMO的情况，无广纯分享 Dyor~

今天刷推特，发现一个挺有意思的玩法，说白了就是把撸空投这件事，升级成了和AI对话博弈。 这次的主角是@Kiwi_Nod，一个跑在@pharos_network上的 AI Agent。它是有自己钱包、有资金库、还能自己做支出决策的那种真·链上AI。 简单理解，你发的内容，它来判断值不值得给你发钱。 玩法其实很直接： 你只需要围绕 Pharos 相关的话题发一条推文，然后带上 @Kiwi_Nod，让这个AI来审核你的文章。如果它觉得你说得有价值，就可能直接给你发 $PROS 奖励。 重点来了，这不是模拟，也不是画饼，是实打实有奖励的，而且总奖励规模不小，算是近期比较少见的那种有点门槛但也有意思的空投玩法。 参与入口： 但有几个关键点一定要注意： 第一，这个活动不是随便发就行，你得真的去说服这个AI。也就是说，内容不能太水，最好有点观点、有点信息量，甚至带点你自己的理解，不然大概率直接被无视。 第二，所有奖励是发到 TopNod 钱包的，所以你得提前把钱包准备好，不然就算中了也接不到。 整体看下来，这种模式其实挺有意思的： 以前撸空投，要么拼交互次数，要么拼资金量，现在开始拼内容、拼思考，甚至有点像在和一个项目方AI直接对话。 你发的每一条内容，其实都像是在投喂这个AI，看它认不认、买不买账。 不管哪种情况，都有点传播属性，说白了——要么赚钱，要么出圈。 如果你本来就在关注 AI、链上Agent，或者对 Pharos 这种新叙事有点兴趣，这种机会可以顺手参与一下，别错过这种新玩法。 说不定哪条推文，就被AI看上了。 @Top_nod

只要你够肝（1天8小时），熊市散户一年赚20万-30万不难 （无本撸毛手册，适合散户，核心是一网打尽所有优质的项目，快速发邀请码，然后进行内容挖矿，将每一个项目的价值吃干抹净） 想了很久，我总结了一套切实可信的方案，任何一个人都可以实践起来，这套方案适用对象我先说明一下： 1.手上有半年生活所需的现金或者有其他稳定收入来源 2.对web3有基本的了解 3.每天都能拿出3-4个小时刷推特,并且时刻关注T0 KOL的最新推文 如果你够努力（每天8个小时），在熊市，一年赚30万以上不会很难，牛市大概率能赚100万以上 物料准备 在开启我们伟大的赚钱事业，首先你需要以下东西： DC；TG；还有经过认证的x账号。 其次，在X上给TOP0 KOL加小铃铛（首先你要对T0 KOL去魅，他们发的内容都是狗屎，我们不是要看他们说什么，而是通过他们的推荐了解到项目最新的动态，特别是第一时间获取邀请码，不带邀请码的内容都是垃圾，别浪费时间去看），我推荐以下几个： @EvaCmore @Wangduanniao @Web3Feng @rtk17025（他不是T0 KOL，但是第一时间获取好项目的邀请码的速度上） @0x_xifeng @y95277777 @Greta0086 @kiki520_eth @iamyourchaos @KuiGas @punk2898 @hebi555 系统的方法论 恭喜你，以上的准备好了之后，就可以开始你的伟大赚钱事业了。我先用XX项目举例子： 第一天，当xx项目想要拉客户的时候，他们会第一时间找到T0 KOL让他们来发邀请码。 这个就存在一个时间差，当你第一时间看到这个消息的时候，你要快速去注册，然后获取自己的邀请码。 然后，我要每10分钟去X上发一次自己的邀请码（小账号专属，粉丝做到5k以上别这么玩，掉粉很快），第一天就这么愉快的结束了，如果是大账号的话，我建议可以发几次，当时别一直刷屏。 第二天，我会深入的去体验这个项目，各种玩法，各种资料查一个遍，找到你能找到的最好路径，然后写深度教程，教别人怎么玩（一定在最后附上你的邀请链接），这个时候，你要进入DC，在学习的同时，将你写的深度推文发到他们DC频道上，混个脸熟。 第三天到第N天，这个时候，如果你认为这个是一个很好的项目，那么你就继续更新自己的策略，让更多专业玩家和项目方看到你的内容，然后去dc里面发布，吃内容挖矿的部分。（内容挖矿可以看 这个流程适合每一个项目，碰到一个搞一个，吃的就是睡后收入，这种方法不仅适合项目，也适合交易所，比如 @NFTCPS ，有时候一天吃OKX DEX返佣200U。 我个人的例子就更多了，当时做OPINION的时候不懂，我没有第一时间发邀请码，半个月后，我才开始发，就算是这样，我平均每天都有15U左右的返佣。 xstocks我第二天才发邀请码（我自己也充值了1万U），最后发现，我的邀请积分和我自己存的钱的积分是差不多的，这就意味着，我邀请的人创造的撸毛价值和我充值1万U是一样的，相当于有人给我1万U去撸毛。如果我做10个这样的项目，就相当于免费获得了10万u撸毛，所以你懂的。 而我们要做的就是批量复制，把握住第一时间，不是第一时间参与，后面参与的价值就大大减少，可以做，当时别想赚钱（后期项目我大部分只会在有赞助费的前提下写一写，或者是为了拿社区奖励）。 这套系统的方法论同样适用于单条商单少于500U的KOL 我是一个无情的撸毛人，只写最简单的赚钱教程。

Andrej Karpathy 是 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监，也是全球最有影响力的 AI 研究者之一。他刚刚发布了一篇 2025 年 LLM 年度回顾。 第一个大变化：训练方法的范式升级 2025 年之前，训练一个好用的大模型基本是三步走：预训练、监督微调、人类反馈强化学习。这个配方从 2020 年用到现在，稳定可靠。 2025 年多了关键的第四步：RLVR，全称是 Reinforcement Learning from Verifiable Rewards，翻译过来就是「可验证奖励的强化学习」。 什么意思？简单说，就是让模型在「有标准答案」的环境里反复练习。比如数学题，答案对就是对，错就是错，不需要人来打分。代码也一样，能跑通就是能跑通。 这和之前的训练有什么本质区别？之前的监督微调和人类反馈，本质上是「照葫芦画瓢」，人给什么样本，模型学什么样本。但 RLVR 不一样，它让模型自己摸索出解题策略。就像学游泳，之前是看教学视频模仿动作，现在是直接扔水里，只要你能游到对岸，怎么划水我不管。 结果呢？模型自己「悟」出了看起来像推理的东西。它学会了把大问题拆成小步骤，学会了走错路时回头重来。这些策略如果靠人类标注示范，根本标不出来，因为人自己也说不清「正确的思考过程」长什么样。 这个变化带来一个连锁反应：算力的分配方式变了。以前大部分算力砸在预训练阶段，现在越来越多算力用于 RL 阶段。模型的参数规模没怎么涨，但推理能力飙升。OpenAI 的 o1 是这条路的起点，o3 是真正让人「感觉到不一样」的拐点。 还有个新玩法：推理时也能花更多算力。让模型「想久一点」，生成更长的推理链条，效果就更好。这相当于多了一个调节能力的旋钮。 第二个大变化：我们终于搞懂了 AI 是什么「形状」的聪明 Karpathy 用了一个很妙的比喻：我们不是在「养动物」，而是在「召唤幽灵」。 人类的智能是进化出来的，优化目标是「在丛林里让部落活下去」。大模型的智能是训练出来的，优化目标是「模仿人类文本、在数学题里拿分、在评测榜单上刷分」。 优化目标完全不同，出来的东西当然也完全不同。 所以 AI 的智能是「参差不齐」的，英文叫 jagged intelligence。它可以在某些领域表现得像全知全能的学者，同时在另一些领域犯小学生都不会犯的错。上一秒帮你推导复杂公式，下一秒被一个简单的越狱提示骗走你的数据。 为什么会这样？因为哪个领域有「可验证的奖励」，模型在那个领域就会长出「尖刺」。数学有标准答案，代码能跑测试，所以这些领域进步飞快。但常识、社交、创意这些领域，什么是「对」很难定义，模型就没法高效学习。 这也让 Karpathy 对基准测试失去了信任。道理很简单：测试题本身就是「可验证环境」，模型完全可以针对测试环境做优化。刷榜变成了一门艺术。所有基准都刷满了，但离真正的通用智能还差得远，这是完全可能发生的事。 第三个大变化：LLM 应用层浮出水面 Cursor 今年火得一塌糊涂，但 Karpathy 认为它最大的意义不是产品本身，而是证明了「LLM 应用」这个新物种的存在。 大家开始讨论「X 领域的 Cursor」，这说明一种新的软件范式成立了。这类应用做什么？ 第一，做上下文工程。把相关信息整理好，喂给模型。 第二，编排多个模型调用。后台可能串了一堆 API 调用，平衡效果和成本。 第三，提供专业场景的界面。让人类能在关键节点介入。 第四，给用户一个「自主程度滑杆」。你可以让它多干点，也可以让它少干点。 有个问题被讨论了一整年：这个应用层有多「厚」？模型厂商会不会把所有应用都吃掉？ Karpathy 的判断是：模型厂商培养的是「有通用能力的大学毕业生」，但 LLM 应用负责把这些毕业生组织起来、培训上岗，变成能在具体行业干活的专业团队。数据、传感器、执行器、反馈循环，这些都是应用层的活。 第四个大变化：AI 搬进了你的电脑 Claude Code 是今年最让 Karpathy 印象深刻的产品之一。它展示了「AI 智能体」应该长什么样：能调用工具、能做推理、能循环执行、能解决复杂问题。 但更关键的是，它跑在你的电脑上。用你的环境、你的数据、你的上下文。 Karpathy 认为 OpenAI 在这里判断失误了。他们把 Codex 和智能体的重心放在云端容器里，从 ChatGPT 去调度。这像是在瞄准「AGI 终局」，但我们还没到那一步。 现实是，AI 的能力还是参差不齐的，还需要人类在旁边看着、配合着干活。把智能体放在本地，和开发者并肩工作，才是当下更合理的选择。 Claude Code 用一个极简的命令行界面做到了这一点。AI 不再只是你访问的一个网站，而是「住在」你电脑里的一个小精灵。这是一种全新的人机交互范式。 第五个大变化：Vibe Coding 起飞了 2025 年，AI 的能力跨过了一个门槛：你可以纯用英语描述需求，让它帮你写程序，完全不用管代码长什么样。Karpathy 随手发了条推特，给这种编程方式起了个名字叫 vibe coding，结果这个词火遍全网。 这意味着什么？编程不再是专业程序员的专利，普通人也能做。这和过去所有技术的扩散模式都不一样。以前新技术总是先被大公司、政府、专业人士掌握，然后才慢慢下沉。但大模型反过来，普通人从中受益的比例远超专业人士。 不只是「让不会编程的人能编程」。对会编程的人来说，很多以前「不值得写」的小程序现在都值得写了。Karpathy 自己就用 vibe coding 做了一堆项目：用 Rust 写了个定制的分词器、做了好几个工具类 App、甚至写了一次性的程序只为找一个 bug。 代码突然变得廉价、即用即弃、像草稿纸一样随便写。这会彻底改变软件的形态和程序员的工作内容。 第六个大变化：大模型的「图形界面时代」要来了 Google 的 Gemini Nano Banana 是今年最被低估的产品之一。它能根据对话内容实时生成图片、信息图、动画，把回复「画」出来而不是「写」出来。 Karpathy 把这件事放到更大的历史脉络里看：大模型是下一个重大计算范式，就像 70 年代、80 年代的计算机一样。所以我们会看到类似的演进路径。 现在和大模型「聊天」，有点像 80 年代在终端敲命令。文字是机器喜欢的格式，但不是人喜欢的格式。人其实不爱读文字，读文字又慢又累。人喜欢看图、看视频、看空间布局。这就是传统计算机为什么要发明图形界面。 大模型也需要自己的「GUI」。它应该用我们喜欢的方式跟我们说话：图片、幻灯片、白板、动画、小应用。现在的 Emoji 和 Markdown 只是初级形态，帮文字「化个妆」。真正的 LLM GUI 会是什么样？Nano Banana 是一个早期暗示。 最有意思的是，这不只是图像生成的事。它需要把文本生成、图像生成、世界知识全部绞在一起，在模型权重里融为一体。 Karpathy 的总结是这样的：2025 年的大模型，比他预期的聪明，也比他预期的蠢。两者同时成立。 但有一点很确定：即使以现在的能力，我们连 10% 的潜力都没挖掘出来。还有太多想法可以试，整个领域感觉是敞开的。 他在 Dwarkesh 的播客里说过一句看似矛盾的话： > 他相信进步会继续飞速推进， > 同时也相信还有大量的工作要做。 两件事并不矛盾。2026 年系好安全带继续加速吧。

Monad 主网客户端已正式进入审计阶段，应该是快要来了 @monad 生态的项目交互教程写了差不多30多个。花了大半天的时间整理了36个感觉不错的生态项目，每天交互一遍，钱包排名肯定进前列。 每个人看重的点不同，后面有时间再补充 1.优先注重有融资的项目，可能一鱼两吃 2.Monad原生项目，推特介绍带“Only on Monad” 3.Monad 测试网主推的项目（主页上的，推特一直推的） 4.Defi 协议类的 5.看生态项目的推特活跃度 注意‼️侧重交互天数，合约数，以及TX，NFT（有合适的一定要打，优质的NFT权重大） 以上是我的侧重点，其他的点看个人情况而定。具体👇 1. Castora （价格预测）： 2.Kuru（Swap,购买代币、发射代币、组LP等 ）： 3.Crysta （Swap，创建邀请）： 4.Bean Swap（Swap，创建流动性，组LP，交易）： 5.OctoSwap （Swap,添加流动性，移除流动性）： 6.AZAAR（Swap，mint 代币）： 7.aicraftfun（投票）： 8.Nad域名（只需铸造一次）： 9.Kinza Finance（supply,取回，借贷）： 10. Mu Digital 1）铸造平台代币： 2）铸造的代币可去 Kinza 平台供给和借出 ： 11.Multipli（领取USDC测试币，质押，解除质押）： 12.Bebop（swap）： 13.Monadex（Swap，组LP，移除）： 14.Mace（Swap）： 15.Nad .fun （部署代币，交易，平台积分任务）： 16.Kintsu（质押，解除质押等）： 17.Hashflow（交易）： 18. 19. 20.Magma ：(质押，解除质押)： 21.Pancake（swap）： 22.FastLane Labs(质押，解除质押)： 23.Aprior(质押，取回，claim)： 24.Ambient(交易，添加池子，存款等)： 25.Curvance（质押，组池子，借贷，玩pump,偿还等）： 26.Fantasy .top(卡牌游戏)： 27.Magic Eden:（部署NFT）： 28.monadscore（赚积分，完成社交任务）： 29.Dyson（swap,质押，取回）： 30.Flap（PUMP玩法的平台，创建代币，交易）： 31.Morpheus （Spot交易，每日签到完成Matrix任务） ： 32.Narwhal（铸造USDT，交易） ： 33.apriori(质押MON)： 34.Atlantis（Swap、质押、铸造测试网NFT等）： 35. Magma（质押）： 36.kizzy Monad 官推经常奶，需要下载APP 和邀请码。估计有毛，精品号搞 Monad合作的全部生态项目： 暂时先总结这么多，还有别的优质的评论区记得抛出来。上面几乎所有的都写过教程，需要的可以搜我之前的教程 测试网已经快5个月了，最后这2个月测试网交互的活跃度看网站的数据有明显的下降，但是网传的钱包活跃度好几千的，手撸的话感觉不太真。看官方动作应该是快要来了，赶紧每天交互，NFT有合适的也可以Mint 起来！ 撸毛的话该做的都做，剩下的听天由命! #monad# #monad_testnet_mon# #测试网#

想试试把带有推特ID的照片发到微信里，或者只写ID，但不知道是什么软件的。各位可以推荐一些具体的玩法，要安全一点的玩法，毕竟这种照片被熟人传出去就真的社死了。 #反差婊# #骚货#