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来和李林一起做股东吧，UMX想必大家不陌生了，但是真正用的人不多，我觉得可以试一试！ 这个平台有几点特别吸引我： （1）安全合规，老李为人靠谱 （2）交易真正股票，不搞乱七八糟 （3）USDT可以换成美元或港币，开具结算清单，成为合法收入来源 （4）交易能获得有米积分，后期大概率能兑换成公司股权，毕竟老李会走传统上市路线。 看完激动不，注册链接： 我觉得 UMX 最值得试的地方就一句：币股两头跑，钱不用跟着两头跑，USDT 能在平台内兑换划转买美股、港股，符合条件的美股还能折算成加密仓位的保证金，少搬几次钱，比多装一个交易 App 实在。 北京时间 11 月 17 日 23:59 前，合格交易按实付手续费计 3 倍积分，首轮总池 500 万 UMI，官方早期确实提过「股权代币」，但这轮积分能不能换、怎么换，还得等公告。 本来就要交易，顺手交易能赚积分获得未来股权兑换何乐而不为呢！

老李的 UMX @UMX_CN 上线了 UMI 积分计划， 积分 UMI 中文名称更好记，就叫：有米！ 很多人私信我问询这个交易所是什么以及积分有啥用，这里给大家做个统一的回复，方便大家理解： UMX 作为老李的再创业，这个交易所和其他交易所还是有着不太一样的定位，把老李家办的一些好的策略用到了财富管理系统，所以我在看来，主要的功能在于财富的管理和增值，所以你们进去后也能看到他的至臻理财和私行特供这种内容。 我估摸着大家之前关注好像主要是因为存款赠送 Iphone Duo 的活动，但是注册发现不接受国内身份注册， 其实注册并不难，可以用国内护照+海外生活地址证明来注册即可，海外地址证明别问我，我相信你们都能搞到。 然后今天上线的这个 11 月 11 日至 17 日开启首期活动，简单研究了一下规则，有几个值得关注的地方，也有一些需要理性看待的问题。 1️⃣ 积分机制 活动期间，符合条件的现货、合约及期权交易，可以获得常规规则下 3 倍的 UMI 积分。 积分主要根据实际支付的交易手续费计算，而不是简单按照交易量计算。 2️⃣ 500 万积分奖池 首期奖池为 500 万 UMI，不设置单账户积分上限。 但需要注意，这不是 500 万美元的奖励。如果全平台累计积分超过奖池，最终会按比例缩减。 3️⃣ 积分未来价值 这是我认为最值得关注的东西。 UMI 积分未来具体能兑换什么、如何定价、什么时候可以兑换，目前还没有明确答案，但是我大胆猜测一下，这个积分我看 @DujunX 杜老板说这可能会是最大的空投， 那会不会可能是某种股权？会不会可能要上市后的原始股兑换凭证？ 当然这只是我的猜测，我也不确定会不会有这么一天。 我个人而言，对这类活动的态度一直比较简单：如果本来就有真实交易需求，顺便积累一些积分，可能是额外的潜在权益。 但如果为了积分刻意增加交易量、承担额外手续费和交易风险，就需要重新算账了。 大家可以自行研究下。

开挖了！UMI 有米积分首轮盲挖正式开启。🌾 限时 7 天，合格交易享 3 倍积分，500 万积分奖池等你来分： ✅ 不用单独报名，系统自动计算 ✅ 覆盖合资格的现货、永续、交割与期权交易 ✅ 按实际支付的手续费累计 ✅ 单账户不设积分上限 ✅ 超出总池时统一按比例调整 现在打开 UMX 开始积米。你今天准备从哪个市场开挖？ 👉立即注册开挖： #UMX# #UMI积分# #交易赚有米#

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ok, so if i understood this correctly, the “in-context learning” ability was essentially baked into the model at training time. roughly speaking, the policy is trained to do something like: (demo video, current obs) → action this is quite different from in-context learning in llms, where the model is simply trained on next-token prediction over arbitrary context. fwiw, this is pretty clever because it could also solve another problem: they could pair an egocentric video-only demonstration with a UMI/teleop trajectory for the same task. the target trajectory provides the action labels, while the video-only demonstration provides the task context. that way, the policy can learn from action-labeled robot data while also learning how to translate an unlabeled video demonstration into robot actions.

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