आज यह यादृच्छिक रूप से देखा, क्यों मेरी चीनी लाइन पर किसी ने शेयर नहीं किया, हाहाहा| बताइए, जिम क्रेमर यह आदमी कौन है, ऐसा क्यों लगता है कि वह सुन गुरु के विपरीत संकेत प्रभाव से भी अधिक शक्तिशाली हैं, "असली" स्टॉक मार्केट का मिनट लाइट? 🤣

X, XHS और उपन्यासों में अक्सर "बैं के फूल", "स्कूल के फूल" जैसे शब्द देखे जाते हैं। लेकिन वास्तव में, इस बात पर सहमति उतनी केंद्रित नहीं होती, बल्कि काफी बिखरी होती है। मुझे याद है, ग्रेड 12 की परीक्षा से पहले, हमारी कक्षा के कुछ लड़कों ने दोपहर के समय अपनी कक्षा की सुंदर लड़कियों के बारे में बात की, और हमें अचानक पता चला कि हर किसी की नजर में कक्षा की सबसे सुंदर लड़की अलग-अलग थी। अर्थात, हम सभी सहमत थे कि कौन-सी लड़कियाँ सुंदर हैं, लेकिन "बैं के फूल" का खिताब 3-5 अलग-अलग लड़कियों के बीच बँटा हुआ था। और यह केवल लड़कों का सैंपल है—अगर पूरी कक्षा मिलकर मतदान करती, तो यह और भी अधिक बिखरा होता। इसलिए, हर बार जब मैं "डिपार्टमेंट के फूल" या "स्कूल के फूल" का जिक्र सुनता हूँ, तो मैं सिर्फ सुनता हूँ। एक कक्षा में 3-5 "बैं के फूल" हो सकते हैं, और एक विश्वविद्यालय में 50 से 100+ "स्कूल के फूल" हो सकते हैं। बेशक, कुछ अपवाद होते हैं—जैसे कि किसी का प्रकार "लिउयीफेई" हो। ऐसे में, सभी "फूल" का सम्मान उसी पर पड़ता है। हमारी पड़ोस की कक्षा में एक लड़की थी, जिसका चेहरा स्टार-लुक (चाय-बहन के प्रकार) से मेल खाता था—उनकी कक्षा के लड़कों में सहमति बहुत संकुचित थी, क्योंकि उसकी सुंदरता, दूसरों के लिए "डाइमेंशनल हाइपर-डोमिनेंस" की तरह महसूस होती थी। मुझे महसूस हुआ कि पूरे 12वीं स्तर पर, वह "बिना किसी विवाद" के "एग्जाम सेशन की सबसे सुंदर" होती। मुझे इसके बारे में सोचने का कारण पिछले कुछ दिनों में मुझे पता हुआ—मुझे याद नहीं, किसी ब्लॉगर ने Twitter पर पोस्ट किया: Crypto में प्रथम, द्वितीय, और तृतीय स्तर की समस्याएँ। प्रथम स्तर: Retail traders, किसी क्रिप्टो के मूलभूत मूल्य (fundamentals) पर पढ़ना। द्वितीय स्तर: Retail traders,अन्य Retail traders, किसी क्रिप्टो के बारे में क्या सोचते हैं, पर पढ़ना। तृतीय स्तर: Dev / Whale, Retail traders, "अन्य Retail traders" कब पढ़ना شروع करेंगे, पर पढ़ना—और उसके हिसाब से "मैनिपुलेशन" करना। प्रथम & द्वितीय स्तर, Keynesian Beauty Contest के प्रतिनिधि हैं: प्रथम: कौन सबसे सुंदर है? — Retail द्वितीय: सभी को कौन सुंदर लगता है? — Smart Money / High-level Pigs तृतीय: सभी "सभी को कौन सुंदर लगता है?" पर पढ़ना — Dev / Whale तृतीय स्तर पर Dev / Whale, सही समय पर positive news release, pump, aur discussion create karte hain। यह मानो सही समय पर, campus wall par kisi popular ladki ki photo daal dena ho। प्रथम: Value (fundamentals) द्वितीय: Consensus (सहमति) तृतीय: Consensus Acceleration (सहमति में तेज़ी) अंततः, हम trading karte hain consensus aur uske formation ki speed ke liye। इसको पढ़कर, मुझे lagsa ki ye concept options mein bhi similar hai: प्रथम: Spot (यह ladki asli mein kitni sundar hai?) द्वितीय: Delta (kya zyada se zyada log isse class queen maanne lage hain?) तृतीय: Gamma (kya class queen banne wale logon ki sankhya accelerate ho rahi hai?) इस recent market mein, kya aapko ek coin ko hold karne ka matlab hai—jab Gamma peak par ho jaye, tab jaldi se jaldi sell kar do? — jaise Pons! अच्छा... lagta hai main thoda late samjha.

इस बार 2049 जाने से पहले मैं कुछ हफ्तों के लिए भारत आया था, मैं आमतौर पर व्यायाम नहीं छोड़ता, इसलिए हर बार भारत आने पर मैं XHS और झानयू से बैडमिंटन के साथी ढूंढता हूँ। आमतौर पर 00 के दशक की लड़कियाँ होती हैं, कुछ पेशेवर स्पोर्ट्स स्कूल से आई राष्ट्रीय स्तर की खिलाड़ी हैं, कुछ आधे-रास्ते में लंबे समय तक प्रशिक्षण लेकर अपने शीर्ष पर पहुँची हुई अमानविक खिलाड़ी हैं। दो घंटे के सिंगल्स मैच के बीच में हम सब कुछ चर्चा करते हैं—प्रेम के अनुभव भी उसमें शामिल होते हैं—और मैंने देखा कि इन लड़कियों में एक सामान्य दृष्टिकोण है— प्रेम के प्रति—असहमति नहीं, लेकिन आशावादी भी नहीं। विवाह और बच्चे पैदा करने के प्रति—अभी नहीं, कुछ को तो प्रतिरोध भी है। यह हम 80 के दशक के लोगों के सोचने के तरीके से पूरी तरह अलग है, पूरी तरह से अलग दुनिया है। और जितना सोचता हूँ, उतना मुझे लगता है कि यह सब क्रिप्टो स्पेस से मिलता-जुलता है! 1. 80 के दशक का प्रेम, 2021 से पहले की क्रिप्टो स्पेस की तरह— उस समय किसी को पहचानना—विवाह, घर खरीदना, सदा के लिए साथ चलना। उस समय क्रिप्टो में खरीदना भी ऐसा ही था—एक कथा पर विश्वास करना, खरीदना, पकड़े रखना, HODL। उस समय भी कई धोखेबाज़ियाँ, ICOs,山寨 मूल्यहीन होगईं, पर Beta काफी बड़ा था, BTC और मुख्य क्रिप्टोज़ का मुआवज़ा मिलना सिर्फ़ समय का मुद्दा था—जो कुछ भी खरीदो, मुनाफ़ा होता। उस समय विवाह भी। आर्थिक growth, मजदूरी में बढ़ोतरी, मकान के मूल्य में बढ़ोतरी—दोनों का साथ में शादी करके बच्चे पैदा करना, मतलब हुआ ‘भविष्य’ पर long position। कई प्रेम संबंधों की समस्याएँ, समय के Beta से ढक जातीं। शायद 80 के 80s को प्रेम समझने में सफलता मिली, पर हम सिर्फ़ Bull Market में पड़े। 2. 00 के 00s का प्रेम, 2022 के बाद की क्रिप्टो स्पेस की तरह— LUNA, FTX, high FDV low circulating supply… Rug pulls से परेशान होकर, Hyperliquid के rise के साथ, abhi Narrative सुनकर पहली प्रतिक्रिया: “बस story mat bolo, data dikhao.” इस साल, even crypto stocks jaisa feel aa raha hai—revenue dekho, users dekho, buybacks dekho… Narrative ab sirf ek door-knock karne ka tool ban gaya hai। 00s का marriage bhi same hai: income kitna hai? family kaisi hai? parents ke liabilities? emotional stability?—emotional content creators ka rise hua hai: girls ke liye QuQu, boys ke liye Li Xinye। Boys dar rahe hain ki woh Exit Liquidity ban jayein, girls dar rahe hain ki kuch saal youth invest karne ke baad rug ho jaye। Sab DD karne lage hain, position control karne lage hain। Kuch log toh outright empty position choose kar rahe hain। अपने time ki yaad karo—"Main ek din successful hoon," "Main hamesha tumhare saath rahunga…" jaise bade-bade promises ya narratives—bahut si ladkiyan unpe khareedti thi। Ab shayad nahi (ladkiyan ab aasaan nahi padti)। अभी पूरे internet par chal raha "Yellow Hair Thin Muscle" theory—Pumpfun era ka feel de raha hai (long-term value mushkil hai, pehle short-term eyeballs aur attention pakdo!)। Beta khatam ho gaya—ab apne aap ko Alpha dhundhna padega। 00s ko prēm par vishwas nahi hai—bas unme risk pricing ka perspective zor se shamil ho gaya hai। 80s bas luck se ek Beta badi wali duniya mein pad gaye। 00s ke saamne ek aisi baat hai jahan sirf apne aap ke Alpha ko chunna hi bacha hai। Jaise 2013 mein entry kiye the toh bahut log OG ban gaye; 2023 mein entry kiye toh bahut log cannon fodder ban gaye। Time hai, fate hai।

आज के दिन मैंने अपने पिछले दो दिनों के खुद को भरने का फैसला किया, जिसमें मैंने Jev, Strata, और Atlas के बारे में बात की है — ये तीनों AI के क्षेत्र में मुझे हाल ही में सबसे दिलचस्प लगे। मैं इन तीनों को एक फिल्म के दृश्य के साथ जोड़कर समझाऊंगा — टर्मिनेटर! कल्पना कीजिए, T-800 को 1984 में भेजा गया है, और उसका मिशन है — सारा कॉनर को ढूंढकर मार डालना! इसके लिए उसे तीन मूलभूत क्षमताओं की आवश्यकता है: स्थान को समझना, तुरंत निर्णय लेना, और इंटरनेट के बिना सोचना (1984 में कोई "SkyNet" नहीं था!)। और हाँ — ये तीनों क्षमताएँ बिल्कुल Atlas, Jev, और Strata से मेल खाती हैं। 1. पहला: स्टीफनी ली का Atlas — स्थान को समझना जब श्वार्ज़नेगर (T-800) किसी कमरे में प्रवेश करता है, तो वह सिर्फ एक नज़र से पता लगा लेता है कि दरवाज़े के पीछे, मेज़ के नीचे क्या है। Atlas वही काम करता है: कुछ तस्वीरें दें, और यह पूर्वानुमान लगाता है कि अगर आप स्थिति बदलेंगे, तो क्या दिखेगा। LLM पहले शब्द का पूर्वानुमान लगाते हैं। वीडियो मॉडल (जैसे Seedance) समय-अक्ष पर प्रति-फ्रेम प्रोडक्शन करते हैं। Atlas प्रति-दृष्टिकोण (new viewpoint) का पूर्वानुमान लगाता है। अब, कई वीडियो मॉडल "वर्ल्ड मॉडल" कहलाते हैं। स्टीफनी ली ने कुछ महीने पहले इन्हें तीन श्रेणियों में बाँटा: renderer, simulator, planner। Simulator renderer में बदल सकता है, पर planner को मजबूत simulator पर ही निर्भर करना पड़ता है। T-800 कभी-कभी सिर्फ़ "एक नज़र" से कमरे में क्या है, पहचानता है — यह simulator है। "अगर मैं कूदूंगा, तो क्या होगा?" — simulator। "बुलेट कहाँ मारेगी?" — simulator। "पीछा करूँ? पलायन? कार से टकराऊँ?" — संभवतः planner। Renderer? मुख्यतः प्रयोग में नहीं। Atlas का मकसद सबसे मजबूत simulator बनाना है — और भविष्य में planner में upgrade होगा। उसका roadmap: स्थिर 3D स्पेस (वर्तमान) → dynamic (4D) → editable → interactive → simulator = planner (अंतिम स्थिति) यह सफर सिर्फ़ पहले कदम पर है, पर T-800 को सफलतापूर्वक प्राप्त करने के लिए यह *अनिवार्य* है — LLMs से ही काम नहीं चलेगा। 2. दूसरा: Jev — तुरंत निर्णय याद है? T-800, मोटल मोटल में, प्रबंधक की दस्तक पर —उसकी "दृष्टि" में सीधे कुछ options प्रदर्शित होते हैं — "अपनी पसंद" करो, सीधे reply! (मुझे याद है — सबसे "गुस्सैल" reply ही choose किया...) यही Jev है: LLM से text generate करने की *आवश्यकता* *नहीं* — COT (Chain-of-Thought) thinking *भी* *नहीं* — सिर्फ़ given options में से choose, aur uska confidence score bhi do. TypeSafe Jev: text generate *नहीं* — sirf options mein se choose karo, aur calibrated probability do. एक reply: 0.97 → direct reply Highest: 0.60 → wait, bade aur smarter model ko bhejo TypeSafe video demo mein invoice ki authenticity check ki gayi — traditional LLM 8 sec, Jev sirf 0.1 sec! क्यों? Kyunki yeh *multiple choice* hai — text generate nahi karta. कैसे? RLCD — Reinforcement Learning for Calibrated Decisions — calibrated decisions ke liye reinforcement learning. Architecture abhi open nahi hui, lekin maine socha hai ki yeh transformer architecture par hi based hoga — bas generation step ko completely cut kar diya gaya hai. Isko LLM ka ek specific context ke liye ASIC ke roop mein dekha ja sakta hai: nahi baat karta, nahi code likhta — bas high-frequency decisions le raha hai. Traditional LLM ke multiple steps ko ek single true/false ya multiple-choice question mein compress kar diya gaya hai — speed aur cost mein 1-2 orders of magnitude ka fark. यह Daniel Kahneman ke famous book "Thinking Fast and Slow" ke System-I jaisa hai — traditional LLM System-II hai. Mujhe lagta hai ki generation ke alawa ek nayi AI path khul rahi hai — decision/judgment. T-800 agar abhi ke LLM ki speed se kaam karta toh film ke kisi bhi task ko complete nahi kar pata — snail ki tarah slow hota (abhi mujhe "Zootopia" ke Flash yaad aa gaya...). Aur yahin Jev aati hai — Terminator ka doosra puzzle piece complete ho gaya! 3. Teesra aur aakhri puzzle piece — Strata — local run karna bada model 1984 mein internet tha... lekin bahut dheema tha, aur sirf military aur universities mein tha. Cloud mein koi SkyNet nahi tha! T-800 ke andar ek local model hi install karna padega. Strata ek 12GB VRAM + 64GB RAM wale consumer-grade GPU par 125B parameter ka Qwen3.8-Flash-Next model chala sakta hai! Black magic? Pehle quantization se parameters 16-bit se 2–3-bit mein compress kiya gaya — size 5x chhota. Phir common 20% experts (copies) VRAM mein daal diye. Sabhi experts 64GB RAM mein. Aur ek 30GB ka huge lookup table (training-time cheat sheet) SSD par. Completely offline. Data privacy. Haan, performance compression ke karan thoda kam hai, long documents padhne mein slow hai... lekin ek high-end gaming console par billion-parameter model chal raha hai! Yeh ek "zero to one" problem hai. T-800 ke internal GPU/VRAM/CPU specs hume nahi pata... lekin Strata aapko limited hardware mein bade MOE models chalane ki suvidha deta hai (abhi sirf Qwen support karta hai... lekin ye approach MOE models ke liye universal hai). Is tarah dekhein toh... hum SkyNet aur Terminator era ke kareeb aa rahe hain! @drfeifei @theworldlabs @typesafeai P.S - Koi ameer dost Roadster order kar dega? 2028 mein mujhe experience karne do... please!

WC! WC!!! पिछले हफ्ते मैंने Model Y L + FSD का टेस्ट ड्राइव किया, जिसका प्रभाव अत्यंत गहरा रहा। इस हफ्ते मस्क ने ऐसा बड़ा एक्शन दिखाया कि मेरा दिमाग बंद हो गया! ऑयल कार क्यों चलाएं! फ्रिज, टीवी, बड़ा सोफा क्यों चाहिए! सिर्फ टेस्ला ही चलाएं!

गत रात वापस आकर मैंने @Ondo द्वारा जारी Ondo Intelligent Portfolios देखा, और अचानक मुझे एहसास हुआ कि यह RWA के 2.0 युग का एक MileStone हो सकता है। पहले मैंने बार-बार कहा था कि RWA इस चक्र की सबसे बड़ी मुख्य रेखा है, और वर्तमान में इसे RWA 1.0 कहा जा सकता है - जहां विभिन्न प्रकार के संपत्तियों को ब्लॉकचेन पर लाया जा रहा है: अमेरिकी सरकारी बॉन्ड, स्टॉक, ETF, सोना... मैं इसे Tokenize Assets का युग कहना चाहूंगा, और Ondo इस युग का स्पष्ट नेता है। लेकिन मुझे नहीं पता था कि RWA 2.0 भी Ondo द्वारा ही शुरू किया जाएगा - मैं इसे Tokenize Strategies का युग कहना चाहूंगा। अर्थात, 1.0 में वित्तीय संपत्तियों को ब्लॉकचेन पर लाया जाता है, जिससे हमें पता चलता है कि हम कौन सी संपत्ति खरीद सकते हैं। 2.0 में, वित्तीय सेवाओं को ब्लॉकचेन पर लाया जाता है, जिससे हमें पता चलता है कि हम संपत्ति को कैसे रखें/प्रबंधित करें। इसके साथ, Intelligent Portfolios को उदाहरण के रूप में लें - इसकी संरचना वास्तव में जटिल नहीं है: नीचे की स्तर पर, Ondo Stocks जैसी पहले से Tokenize की गई स्टॉक्स और ETFs ही हैं; इसके ऊपर, प्री-डिफाइंड Portfolio Strategy के आधार पर यह तय किया जाता है कि क्या खरीदना है, प्रत्येक का कितना वजन होगा, और Rebalance कब किया जाएगा। इस पहले समूह में, पहले तीन Portfolio की स्ट्रेटेजी BlackRock द्वारा Ondo के लिए विकसित की गई है, Ondo इन स्ट्रेटेजीज़ को सचमुच ब्लॉकचेन पर कार्यान्वित करता है, नीचे की संपत्ति को कॉन्फ़िगर करता है, Rebalance करता है, और प्रोडक्ट का संचालन करता है। अंत में, आपको कई-कई Alts Token होने की आवश्यकता नहीं है - सिर्फ़ एकल Portfolio Token ही पर्याप्त है। पहले की प्रक्रिया - संपत्ति का चयन → वजन सेट करना → खरीदना → सतत मॉनिटरिंग → Rebalance - Ondo सभी को स्वचालित करता है। बेशक, आपके मन में स्वाभाविक प्रश्न होगा: मैं 1.0 पीढ़ी के Tokenized ETF, Jaise QQQ, SPY, में ही क्यों नहीं प्रवेश करता? - क्योंकि मुझे पता है, मुझे सबकुछ मुफ़्त में मिलता है। सतह पर, हाँ, मुझे प्रतीत होता है कि समान है - क्योंकि दोनों में संपत्ति के समूह होते हैं,और मुझे कुछ करने की आवश्यकता नहीं होती। लेकिन मुख्य अंतर प्रयोग कीलटल प्रक्रिया में है। TradFi में,एक नया पोर्टफोलियो प्रोडक्ट पेश करने के लिए,आपको基金 संरचना,लाइसेंस,ट्रस्टी,और प्रकाशन कीआवश्यकता होती है -इसकीबाधाएँबहुतउच्चहैं,इसलिएबाज़ारमेंकुछही"मानक"पोर्टफोलियोउपलब्धहैं। ब्लॉकचेन पर,यहअलगहै।जबअधिक-अधिकसंपत्तियाँTokenizeहोचुकीहोंगी,एकनयाप्रोडक्टबनानामुख्यतःइनBuildingBlocksकोस्मार्टकॉन्ट्रैक्टद्वारापटकनेकेबरबरहोगा:configuration,weighting,rebalance-सभीनियमोंमेंलिखदिएजाएँगेऔरस्वचालितरूपसेक्रियान्वितहोंगे।प्रत्येकट्रेडब्लॉकचेनपरजाँचयोग्यहोगी। इसलिएमैंकहताहूँकि2.0कीउड़ानअभीशुरूहुईहै।ऑफ़िशियलनेस्पष्टरूपसेकहाहैकिभविष्यमेंPerps,SpotCrypto,औरऑप्शनजैसीसंपत्तियोंकोधीरे-धीरेशामिलकियाजाएगा।उससमय,TradFiमेंबहुतमुश्किलसेबनने-वालेसंयोजनजैसेUSStocks+BTC,Commodities+OptionOverlay-इनकेलिएएकवास्तविकआधारउपलब्धहोगा।बशर्ते,वर्तमानमेंलॉन्चशुदाPortfolioकीनीचलीसंपत्तिTokenizedStocksऔरETFsहीहै। एकअनदेखीबातयहभीहै:PortfolioTokenखुदएकTokenहै! एकTokenएकवॉलेट,एकएक्सचेंजऔरDeFiकेबीचआज़्आदमुफ़्तमेंट्रांसफ़रहोसकताहै!आगेसोचें-एकपूरणPortfolioऋणयोग्यप्रतिभूति,Perpsमार्जिनयाएकअनयPortfolioमेंशामिलभीहोसकताहै।यहअभीएकदिशामात्रहै,लेकिनएकबारइसमेंउड़ानभरजाएगी,DeFiमें"बुलड़िय"एकलसंपत्ति(Asset)सेएकपूरणPortfolio(Strategy)मेंउन्नतहोजाएँगे।यहवह"फ़िन-लेगो"काअंतिमदृष्टि हैजिसेHumDeFiSummerमेंअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वाराअबतकअपने-आपसेअभिलषणथे! इसलिएOndoद्वारাঅबতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলিএOndoদ্বারাঅবতকঅপনে-আপসেঅভিলষণথে! ইসলิएОндо дьвараабтакапнэ-апсэабхилшантхе!

@168MrZ के आमंत्रण के लिए धन्यवाद, फिर से 168X पर आए जाने के लिए, मैंने एक घंटे से अधिक का समय बिताया और Z के साथ बहुत अच्छी बातचीत की। शायद यह आखिरी “संभावित” बुल रन होगी, महसूस होता है कि आगे की स्थिति अधिक से अधिक स्टॉक मार्केट की तरह होगी—बुनियादी बातों और डेटा के बिना के “शैम्पू VC” कॉइन्स के लिए कोई मौका नहीं होगा— दूसरे शब्दों में, मुझे लगता है कि इस राउंड में कई कचरा कॉइन्स अभी भी “अच्छे कॉइन्स” द्वारा खींचे जा रहे हैं, और ऐतिहासिक रूप से आखिरी “बेचने” का मौका प्राप्त कर रहे हैं🤨

पिछले साल एक दोस्त को बर्नआउट और ब्रेकअप का दोहरा झटका लगा, जिससे उसे हल्की डिप्रेशन और शारीरिक लक्षण हो गए। मैंने उसे यह समझाया: जीवन में मृत्यु के अलावा कोई बड़ी बात नहीं है, खुद को Earth Online के मुख्य पात्र के रूप में देखो, बाकी सब NPC हैं, चाहे वो तुम्हारा पूर्व प्रेमी हो या मैं। वास्तव में यह तीसरे पात्र के दृष्टिकोण की बात है। बाद में उसने इसे आजमाया, जिसका प्रभाव तुरंत नहीं दिखा, लेकिन दर्द और मानसिक थकान में कमी आई। जैसा कि छोटे मो गो के कमेंट सेक्शन में कहा गया—खेलो!

StableStock वर्तमान में बाजार में दुर्लभ प्लेटफॉर्म है जो U के माध्यम से एक साथ अमेरिकी, हांगकांग और दक्षिण कोरियाई बाजारों के संपत्तियों तक पहुंच प्रदान करता है, और अब यह मोबाइल ऐप के लिए समर्थित है!

हाओटियान के विचार से सहमत हूँ, लेकिन मैं दोनों को अभी बरकरार रखूंगा और कोई कार्रवाई नहीं करूंगा। पिछले $SHROOM को मैंने आधे पहाड़ पर खरीदा था, जो अब कठिन लग रहा है। अभी अचानक मुझे एहसास हुआ कि SHROOM जो करना चाहता है, उसे $AI थ्योरी में भी कर सकता है, और अगर वह ऐसा करे तो SHROOM की तुलना में इसके पास अधिक लाभ हो सकते हैं। पहला: AI अब कई अन्य Meme के लिए पेयरिंग एसेट के रूप में पहले से ही मौजूद है। अगर भविष्य में ये Meme एक ओर AI के साथ गहराई से जुड़ते हैं, और दूसरी ओर मध्यम-छोटे कैपिटलाइजेशन वाले स्टॉक के टोकनाइज्ड संस्करणों के साथ पेयरिंग करने लगते हैं, तो मल्टी-हॉप रूटिंग के माध्यम से AI वास्तव में इन लॉन्ग-टेल एसेट्स को कनेक्ट करने का मध्यवर्ती नोड बन सकता है। लेकिन, यह सिर्फ "एक मार्ग है" — AI के पास अभी तक इन प्रवाहों का स्वामित्व नहीं है। अधिक महत्वपूर्ण बात है दूसरी: AI के पास NVDA के साथ-साथ, Vault/Treasury में अब अन्य टोकनाइज्ड स्टॉक्स भी हैं। अगर प्रोजेक्ट टीम अगले संस्करण में आगे बढ़कर AI का उपयोग NVDA के अलावा स्टॉक्स के साथ पूल बनाने के लिए करती है, Meme ट्रेडिंग से प्राप्त पूंजी को सतत रूप से विभिन्न स्टॉक POL में संचित करती है, और फीस का पुनःनिवेश करके प्रवाह को बढ़ाती है — तो यह सीधे SHROOM की पथ पर चलना होगा, किसी का मार्ग प्रयोग करके, उसके मार्ग को समाप्त करना! और AI, SHROOM की तुलना में संभवतः अधिक प्रतिस्पर्धी हो सकता है: SHROOM पहले स्टॉक प्रवाह का नेटवर्क डिज़ाइन करता है, फिर Meme की स्पेकुलेटिव प्रवाह को इसमें प्रवेश कराने का प्रयास करता है; AI पहले से Meme के साथ है — प्रचुर मात्रा में ट्रेडिंग, पूंजी-निर्माण क्षमता —और फिर स्टॉक प्रवाह का नेटवर्क स्वयं को प्रसारित करता है। एक मामला: पहले सड़क बनाओ, फिर कारों का प्रतीक्षा करो। दूसरा मामला: पहले से ही कारों की हलचल है,फिर सड़कें बनाओ। अगर AI सचमुच इसी दिशा में अपग्रेड होता है, तो $SHROOM का "लॉन्ग-टेल स्टॉक प्रवाह नेटवर्क" —जोअभी करने की कोशिश कर रहा है—अंततः $AIद्वारा ही "फल" हड़पा जा सकता है।