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我在 @SolvProtocol ：约 50 $BTC 至今无法正常赎回，我贪的是你 3% 的年化收益，你图的却是我的全部本金。 2026年7月8日，我从 Binance 提取约 50 BTC，通过正常渠道转换为 SolvBTC → BTC+。 我的目的非常简单，没有进行任何复杂交易或投机操作，只是希望通过持有 BTC+ 获得约 3% 的年化收益。 因为投入金额很大，存入以后我基本每天都会登录 Solv 官网查看 BTC+ 的净值以及收益增长情况。后来我发现 BTC+ 的铸造和赎回功能突然暂停。 7月13日，BTC+ 发生安全事件，但当时作为普通用户的我并不知道究竟发生了什么。 7月18日、7月20日，我两次在官方社区询问为什么 BTC+ 暂停铸造和赎回，希望了解自己的资产到底发生了什么，但始终没有得到针对这一问题的有效回复。 7月22日，Solv Protocol 才公开披露此次安全事件，并表示用户资产未受损。 7月31日，项目方宣布相关功能恢复，工作人员也明确告诉我“现在可以发起赎回了”。但当我实际操作时，却发现我的地址仍然受到限制，约 50 BTC 对应资产无法正常赎回。 从7月31日至今，我持续通过官方 Discord、Telegram 和邮件寻求解决。项目方要求我提供的资金来源、交易记录、钱包控制证明、账户信息以及其他说明，我都一直积极配合提交。 截至目前，双方已有约 60封邮件往来，其中约50封由我发送。9月份也通过各种渠道，联系该项目相关人员，但都没有给我回复任何有效信息。 我的诉求只有一个：解除限制，恢复正常赎回，让我取回自己约 50 BTC 对应的资产。 我愿意继续配合合理的风控及合规审核，也已经按照要求提供相关资料。 请 @SolvProtocol 正面回答： 资料已经提交，审核还需要多久？ 为什么我的地址至今仍然受到限制？ 什么时候才能恢复正常赎回？ 我之所以选择 BTC+，是因为当时我在 Binance Web3 Wallet 的 BTC 理财/收益相关页面看到了 BTC+ 产品的展示/推荐入口。出于我长期以来对 Binance 平台的信任，我对通过 Binance Web3 Wallet 接触到的该产品也产生了较高的信任，因此决定将约 50 BTC 转入 BTC+。 也希望 Binance 联合创始人兼 Co-CEO 何一 @heyibinance，以及 Binance Co-CEO Richard Teng @_RichardTeng 能够关注我的遭遇。 @Venusprotocol 作为Solvbtc重要的借贷市场，针对该项目目前官方群组出现的大量用户反馈长期无法赎回受限的情况，你们是否已经启动专项的风险评估？ 同时，我也希望 @SolvProtocol 的投资方及生态相关方能够关注此事： @yzilabs @blockchaincap @LaserDigital_ @OKX_Ventures @TheSpartanGroup @IOSGVC @hashed_official @mirana 我并不是要求这些投资方或 Binance 为 Solv 承担责任。 我只是希望各位作为 Solv 的投资方、生态相关方，以及我最初接触这一产品的重要渠道，能够关注一个普通用户约50 BTC长期无法正常赎回的问题，并协助推动 @SolvProtocol @Ryanchow_defi @Will42w @myantokengeek 给出明确、透明且可执行的处理方案。 希望大家能对我伸以援手，感谢感谢。

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9.29梭哈晨报： 昨天一波回调。又不知道带走了多少高杠杆的兄弟，当然一堆在等回调的xd还在继续等，又出分歧了😭。 1. $BTC 美股承压，小弟只能等等行情的样子，不过涨的多回调回调，直接带走了一大堆高杠杆滚仓的大哥； 2. $ETH 跟着大饼走，没有独立行情； 3. $SOL 生态项目开始回调了，不知道基金会打算怎么搞，冲的有点太乱了； 4.美国 XRP 现货 ETF 单日总净流入 395.85 万美元； 美国比特币ETF净流入1740枚BTC； 美国以太坊ETF净流入20447枚ETH； 5. Ether .fi将于本季度切断与EigenLayer的最后结构性联系； 煞笔Eigen最后的荣光就是去年OTC喊上去那一波？ 6.a16z 合伙人 David George：OpenAI 的优势在于创造新客户与分发； 7.ETF Store总裁：美国财政部351交易所指引或影响加密ETF税务安排，实际影响不如行业预期的那么乐观； 8.美SEC更新代币回购FAQ：无中心化主体的回购安排或不构成投资合同； 总是给回购的项目提供更多的支持？ 9. @MEXC 发布某用户资产安全事件更新：已妥善解决，双方已达成一致； 反观 @Gate 似乎不了了之了？ 10.慢雾 CISO：苹果或已修复被用于窃取加密钱包的零日漏洞； 11.Strategy过去9小时转出3568枚BTC，约合2.97亿美元； 12.WLFI治理参与激励计划提案投票通过，拟于10月1日前推出； 就是那个不投票直接冻结的提案吗？ 13.NEAR Intents拦截Bitget黑客逾5000万美元转移尝试，仅16.6万美元通过； 似乎因为这个，一堆人在Fud Near？ 14.美参议院民主党人指控 Tether 为伊朗政权的「金融生命线」； 那USDC算什么，ETH算什么😭； 15.CFTC 批准 Coinbase Clearing 上线，支持 USDC 抵押与全天候结算； 这应该利好 @circle ？ 16.伊朗称 11 月前难达协议，特朗普否认愿作制裁让步； ------------------ 会卖才是师傅，这确实是有一定道理的，所以什么时候卖呢bro。 这个游戏有点难玩咯。 #Bitcoin# #Ethereum# #Solana# #Crypto# #Nasdaq#

What the next chapter of Jumper looks like - interview with @zord4n, CEO of Jumper. 0:00 - Intro 2:13 - $JUMP Token Sale Goes Live Tomorrow 3:10 - Why $JUMP Matters 11:22 - Jumper Spinning out of LI.​FI 15:45 - Building the Super-App for Onchain Finance 21:45 - The Jumper Product Stack 34:40 - Jumper Perps 40:40 - What Comes Next

[开源学习资源] AI Engineering from Scratch 59.8K ⭐️ 作者 @ghumare64 课程共 20 个阶段，以 Python 为主要编程语言，主张在导入任何框架之前，先用纯数学把每个算法手写一遍。 课程地址： 开源地址： 它和常见教程的本质区别 ？ 大多数 AI 教程是“API 驱动”的：装个库、调个接口、跑个 demo。这个项目反其道而行，每节课遵循固定的六段结构： Motto → Problem → Concept → Build It → Use It → Ship It 以 Phase 10 的一节课「Tokenizers: BPE, WordPiece, SentencePiece」 为例，这个格式是真实落地的，而且写作质量相当高： · Problem 部分不讲废话，直接从代价切入：“你的 LLM 不读英语，它读整数。分词器决定这些整数是承载意义还是浪费意义”，然后解释为什么 tokenization 不是预处理，它是架构的一部分（影响上下文窗口利用率、API 计费、推理速度）。 · Concept 部分用“三种失败的方案和一种胜出的方案”来讲演化逻辑：词级切分（词表爆炸、[UNK] 问题）→ 字符级切分（序列过长）→ 子词切分（BPE 的折中），并配上真实语料上 BPE 逐步合并的手工演算。 每节约 3000+ 词，带 Mermaid 图、可运行代码和测试。 另外两个设计值得强调： · 每节课产出一个可复用的 artifact，一个 prompt、一个 skill、一个 agent 或一个 MCP server。学完整个课程，你手里有 523 个可展示的作品，不是 523 个跑完就扔的 notebook。 · 强调“证据留存”：保留命令、退出码、输出，作为学习发生的证明。这明显吸收了工程实践中“可验证性”的思路。 # 课程结构：从线性代数到自主智能体集群 20 个阶段构成一条完整的上升曲线，咱们它分成五个大块来看： 基础层（Phase 0–2）：环境与工具链、数学基础（线性代数/概率/微积分）、经典机器学习。这是给基础不牢的读者铺的路。 深度学习与感知层（Phase 3–6）：神经网络核心、计算机视觉（一路讲到 NeRF、高斯泼溅、世界模型，这已经超出一般教程的覆盖范围）、NLP、语音。 生成与决策层（Phase 7–9）：Transformer 深挖、生成式 AI（GAN、扩散模型、flow matching）、强化学习。 LLM 层（Phase 10–12）：这是全课程的重心之一。Phase 10 的目录我逐条看过，它不只是“从零实现 GPT”这种常规内容，还包含了相当前沿的论文级主题：DeepSeek-V3 架构走读、DualPipe 并行策略、Native Sparse Attention（NSA）、多 token 预测、Jamba 的 SSM-Transformer 混合架构、 speculative decoding 等。Phase 11 转向应用侧（RAG、LoRA、MCP、可观测性），Phase 12 覆盖多模态（从 CLIP 到 computer-use agent）。 智能体层（Phase 13–16）：工具与协议（MCP、A2A、Agent Skills）、54 节课的 agent 工程、自主系统与安全、多智能体集群。这一层的分量很能说明项目的判断：它认为 AI 工程的重心正在从“训模型”转向“构建可靠协作的智能体”。 收尾（Phase 17–19）：生产基础设施、伦理与对齐、毕业设计。 # 生态与周边：不只是一个课程仓库 网站：带浏览器本地存储的学习进度追踪、术语表、课程目录和路线图。 六卷本书籍：课程内容由 CI（pandoc）自动构建成 EPUB/PDF，附在 GitHub Releases 上，课程即书，且随仓库持续更新。 Agent 导师模式：运行 npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch，可以把整个课程装进 Claude Code、Codex 等编码智能体，变成一个带分级测验（placement quiz）和个性化路径的交互式导师，学习进度写在 LEARNING.md 里。这是“用你正在学的工具来学”的巧妙闭环。 认证备考：5 条备考路径、67 节课、505 道练习题，覆盖 Anthropic 的 Claude 认证和 Agentic AI Foundation 的 MCPA。项目明确声明与这些考试机构无关联，只是独立的备考材料。 12 种语言的翻译（含中文），以及四条核心学习路径（构建与部署 AI 应用、软件工程基础、Agent 辅助工程、产品判断与交付）供不同目标的人选路。

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