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我刚看了下现在的KAVA。 当前大约 $0.069，流通量约10.83亿枚，市值约7400万美元；历史高点约$9.19，距离前高仍有非常大的空间，但这也说明它属于高风险、高弹性的老牌小市值资产。 更重要的是，Kava 2026年的路线已经明显转向 RWA + 稳定币 + AI Agent：Q2开始布局代币化金融产品和AI辅助执行，Q3继续推进流动性和AI Agent能力，Q4计划通过钱包、法币入口等扩大分发。 我现在对KAVA的交易思路 第一档：$0.065–0.070 现在就在这个区域附近，可以作为观察/轻仓试错区。 第二档：$0.058–0.062 如果市场整体回调，我反而更喜欢这里接，风险收益比会更舒服。 第三档：$0.050–0.055 这是比较激进的低吸区。如果BTC出现明显回撤，可以等KAVA杀到这里再考虑加仓。 上方目标 如果后面放量突破： $0.075 → $0.085 → $0.10 其中$0.10是我认为第一个真正需要观察的位置。 从$0.069附近到$0.10，空间大约45%；但前提是必须有成交量和市场情绪配合。 止损怎么设置？ 如果你做的是短线，我不会给KAVA太宽的止损。 $0.058失守：短线仓位明显降下来。 $0.050失守：这套低吸逻辑基本失效，先撤。 不要因为“它以前9美元”就觉得现在0.07便宜。KAVA过去的ATH确实超过$9，但历史高点不能直接作为未来估值锚。 为什么我现在反而愿意关注它？ 因为Kava正在尝试重新找叙事。 以前： Cosmos + DeFi + 跨链 现在： USDT流动性 → RWA → AI Agent → 链上金融产品 而且Kava官方路线图明确把RWA和AI作为2026年的重点。 另外一个比较重要的变化是，Kava此前已经把KAVA通胀机制归零，官方表示后续不再通过协议新增KAVA，供应只能通过销毁减少。 所以我会把它定义成： 不是核心仓，而是“低市值+新叙事+高弹性”的卫星仓。 如果你现在准备买，我个人更倾向： $0.065–0.070：20% $0.058–0.062：30% $0.050–0.055：30% 剩余20%：留给突破确认 一旦放量站稳 $0.075，再考虑把剩余仓位用于突破追踪。 最关键的一点：KAVA现在真正的催化剂不是“老牌Cosmos项目”这个故事，而是RWA和AI Agent能不能给它带来真实资金。 如果TVL、稳定币规模、RWA资产和链上收入开始同步增长，0.07美元这个市值水平才有重新定价的逻辑；否则就是纯粹的低价陷阱。 kava:native

在9月8日至9月13日期间，Strategy 没有买入或者卖出 Bitcoin，也没有通过 ATM 在市场上出售任何股票。截至 9月13日 $MSTR 的 bitcoin:native 持仓仍然是 845,050 枚，总购入成本约 637.3 亿美元，持仓均价约为 75,412 美元。 在过去一周 MSTR 一共花了 1.393 亿美元，回购 1,420,467 股 $STRC 每股回购均价约为 98.07 美元。这笔钱仍然全部来自已有的美元现金。 回购以后，优先股回购计划目前还剩 10.5 亿美元额度，MSTR 普通股回购计划另外还有 10 亿美元额度。 目前 MSTR 用来支持优先股股息和债务利息支付的美元储备仍然是 51 亿美元，另外还有 13 亿美元美元现金，可以用于买入 Bitcoin、补充美元储备和其他资本管理用途，两部分合计约 64 亿美元。 @Gate Crypto、美股、港股、韩股、黄金、CFD、预测市场一站交易

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吴说获悉，IREN 2026 财年第四季度营收 1.372 亿美元，基本符合预期；调整后 EBITDA 为 1,920 万美元，较预期低约 53%。AI 云服务收入环比由 3,360 万美元增至 7,050 万美元，比特币挖矿收入由 1.112 亿美元降至 6,670 万美元。公司目前运营 ARR 约 10 亿美元，2026 年容量已基本售罄，对应合同 ARR 约 40 亿美元，并新签一家 frontier AI lab 的多年期合同。近期三年期合同每 IT MW 收入超过 2,000 万美元，部分洽谈价格约 2,500 万美元。IREN 计划将累计 IT 容量由 2026 年约 0.3GW 提升至 2027 年约 0.8GW；现有现金、已承诺 GPU 融资及客户预付款合计约 140 亿美元。

⚓️ Ethra Ship Notes｜Vol.050 Today, I came across a number that made me stop. Nearly 1,900 vessels are now considered part of the maritime "dark fleet" according to Windward, roughly tripling since the Russia-Ukraine invasion. The interesting part isn't just the number. It's what the number tells us about visibility. A ship can disappear from AIS. That doesn't mean the ship disappears from the ocean. It just disappears from one information layer. And that's a very different thing. This is where I think Sea Verity's approach gets interesting. Instead of asking a single system to tell us the truth, it combines different sources. Reporters on the ground. AI analysis. Controller nodes. Each piece adds another layer of evidence. And rather than forcing every observation into a simple "true" or "false", the system is designed around confidence scores. I like that approach. Because the physical world rarely gives us perfect information. A satellite image can be obscured. A reporter can only see part of a vessel. AIS can disagree with visual evidence. Weather can make everything harder. The honest answer isn't always certainty. Sometimes it's: We're 90% confident this is what happened, and here's why. That's much more useful than pretending the other 10% doesn't exist. For insurers, traders, logistics companies and regulators, knowing the confidence behind a piece of maritime intelligence could be just as important as the information itself. The ocean is enormous. Maybe the answer isn't one perfect signal. Maybe it's many imperfect signals learning how to verify each other. @EthraShip #EthraShip# #EthraShipProtocol#

监视器画面拍下价值约900万欧元（1,050万美元） 的艺术品从博物馆遭窃的过程，其中包括塞尚、雷诺瓦及马蒂斯等大师的画作。 由于失窃作品总价值惊人，此案被视为意大利近年最重大的艺术品窃盗案之一。 警方表示，已在后续搜索行动中寻回其中三幅遭窃画作，但未透露进一步细节。

Here is how to enable a 1M-token context window in Codex for GPT-5.6 Sol. Even though we have tuned the context limit in Codex to be set optimally when it comes to performance and cost, this is a common ask, so here it is documented. A larger context window lets Codex retain more code, tool output, and conversation history before summarizing older material. You need a model that supports it. And GPT-5.6 Sol, for example, has a documented 1,050,000-token window. Open ~/.codex/config.toml and add or update these settings at the top level, before any [section] headers: ``` model = "gpt-5.6-sol" model_context_window = 1000000 model_auto_compact_token_limit = 900000 ``` The first setting selects the model. The second tells Codex to use a one-million-token context budget. The third starts automatic history compaction around 900,000 tokens, leaving some headroom. Restart Codex client and start a new session after saving. To try the configuration for a single CLI session without changing your defaults: ``` codex -m gpt-5.6-sol \ -c model_context_window=1000000 \ -c model_auto_compact_token_limit=900000 ``` Have fun, but also know that we tuned the default carefully!

一个 MakerDAO 初始团队/投资人地址，20 分钟前把持有已经长达 10 年的 MKR 卖出换成了 USDC。 1⃣他在 2016 年 4 月领取获得 1,050 枚 MKR。 2⃣之后这 1,050 枚 MKR 在钱包里放了 10 年都没动 (除了 2018 年 MKR 代币升级做了下迁移)。 3⃣最终这笔 1,050 枚 MKR 在 10 年后的今天被操作卖出，换成了 131.6 万枚 USDC 转进了 Kraken。 领取 MKR 地址： 卖出地址： -------------------------------------------------------------------------- #Bitget# 来了就是VIP！Crypto、美股、CFD，全球先机一站布局