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017 贴吧
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BSC 的 Meme 行情出现了一个很明显的现象,币安系 Meme 正在轮流启动 币安人生从 0.037 → 0.92,接近 25 倍。 TUT 从 0.009 → 0.30,超过 30倍。 龙虾则从 0.005 → 0.314,超过 60 倍。 现在轮到 MUBARAK 0.009-0.08 接近10倍 同时 BROCCOLI714、TST、GIGGLE ,4,我踏马来了 等 BSC Meme 也同步上涨,但是感觉有几个还没达到启动状态,我感觉 $tst ,现在才0.017其实盈亏还是不错的,说不定下一个妖币就会在里面跑出来
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确认再三没看错。。在 Hyperliquid 原生代币 HYPE 临近 100 美金,不断新高之际,币安宣布上线其现货交易。 上币费为 0。
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0.0172上车 $btw ,翻倍出本,陆陆续续卖。 中间洗一个月,太狠了。 谢谢 @shaneqiu 老板拉盘
疑似跟 @ambergroup_io 关联的一个地址,在 5 小时前从 Binance 提取了价值 $997 万的多个代币: ◎3889 万枚 $ENA ($358 万); ◎28,262 枚 $AAVE ($252 万); ◎1,140 枚 $ETH ($218 万); ◎ 2,017 枚 $BNB ($120 万); ◎ 59,202 枚 $LINK ($49 万)。 地址: -------------------------------------------------------------------------- #Bitget# 来了就是VIP!Crypto、美股、CFD,全球先机一站布局
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我在思考,ETH/BTC的汇率这个数据是不是看的价值不大了。上一轮是因为这个数据我1500抄底的ETH 且没有BTC,比较激进。 如果这轮依旧按照这个逻辑抄底的话,那么很快就到底部了?但我觉得这个理由很单薄! ETH\BTC 汇率这个数据的意义是什么? ETH乃山寨之王,它代表了所有情绪性的流动。所以牛市总是BTC先涨,调动市场的心绪,E再来一波带动散户杀入山寨!相反它的市占率到最低点的时候,也代表市场情绪到达了冰点。 然而,上一轮我刻舟求剑判断失误,并没有出现实质意义上的山寨季。所以怎么判断顶点呢?我并没有在最高点卖出! 当汇率到0.017的时候,反弹最高也只有0.034,连0.05都没到。你要知道最高突破过0.08。 所以不得不思考一个问题,市场的流动性到底去哪里了?发行了那么多稳定币并没有流入ETH等基础设施。 很多人说是叙事的原因,没有新的叙事,但是这轮这么多机构入场,都在关注资产上链等新叙事呀。 我认为是流动性结构根本的变了: 22年以前加密市场的流动性主要由散户驱动,资金可预测地按照叙事热度和市值买卖与持有。一类资产上涨会带动市值排行榜向下传导,形成全市场动量追逐,从而催生山寨季。 现在结构已彻底转变,绝大多数资金通过机构渠道进入:比特币/以太坊 ETF(贝莱德、富达等)、企业财务储备、托管机构等。 投资者只是通过券商买,资金被锁死在BTC、ETH等最大资产,不会轮动到随机山寨币。 创造山寨币季条件的流动性,如今被困在头部资产的监管产品中。这直接导致BTC市值占比持续飙升,而大多数山寨币不断失血、表现疲软。​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ 所以,抄底的信号指标要根本性的转变: 我现在使用AI @openclawby 监控ETF流入,BTC暗池交易数据等大资金的动向。 反之,判断高点也一样! 抄底结构也需要根本性的转变,资金主要放在BTC,其他分散在有ETF的资产里面。 你们觉得呢?
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OpenMOSS 开源 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B,多人长音频转写一次搞定「说了什么、谁说的、何时说的」。 0.9B 参数,128K 上下文,最长约 90 分钟音频一次喂进去,不切片不拼接。 4090 单卡,RTF 0.017,5–10 分钟录音 30 秒转完。 架构是 Whisper-Medium 编码器 + Qwen3-0.6B 风格 decoder,端到端一个自回归任务全包,不走 ASR+说话人分离+时间对齐那套级联。 带热词增强,人名/术语/型号能预配。 Apache 2.0,能商用。 模型 🤗 代码
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🤗 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B is now open source on @huggingface. Built with an end-to-end audio-to-structured-transcript paradigm: >0.9B open-source ASR model >Apache license 2.0 >128k long-context transcription >Up to ~90-min audio input >Speaker labels + timestamps in one generation >Multi-speaker diarization for meetings, interruptions, and overlapping voices >Hotword biasing for names, terms, and domain-specific vocabulary >~100 token/s on NVIDIA RTX 4090, RTF ~0.017 Thank you @sgl_project @vllm_project @Prince_Canuma @lllucas for day-0 support! 🚀 Github: Huggingface: API: Live demo: Technical Report: HF Space: AtomGit: SGLang-Omni: vLLM: MLX-audio: Discord:
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I've come to appreciate boring hotfires. Our BE-7 team recently completed a 2,500 second hotfire test at 10klbf on a development engine, setting the record for the longest-duration turbo pump-fed liquid rocket engine hotfire. This built on some of the most rigorous testing in the history of propulsion, with the previous record set by the RS-25 engine that powered the Space Shuttle. They recorded two 2,017 second tests in 1988. It's not lost on us that we're following a path those engineers blazed, and we're grateful for it. Grab the popcorn and enjoy watching 41 minutes of hotfire goodness.
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