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gatefun
gatefun
2990空單吃到2700!賺麻了兄弟們
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💡 為什麼$98K 是比特幣的拒絕磁石:短期持有者意識到價格停留在98,000美元——這是近期買方因痛苦而急於收支平衡的平均入場價。在熊市中,價格難以重新奪回這個水準。歷史上是高排斥區:#Bitcoin #OnChain #STH #CryptoAnalysis #BTC
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$ETH 實時單多單利潤40個點,可以止盈了
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孔子
孔子
孔子
gatefun
創建人@来自海洋的猪猪
上市進度
100.00%
市值:
$4.37萬
創建我的代幣
$BTC double底?哈哈
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Unoshivip:
感謝您的資訊
昨日一波 這就是提前預知 看穩了 60000油
在每一個黎明與黃昏,我都是自己的詩人,書寫著生命的篇章。 $BTC #金价突破5500美元
$ETH #GateLive直播挖矿公测开启
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2990空單吃到2700!賺麻了兄弟們
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丹·雅普選擇在機器人網格和期貨中做多,結果卻全部被挖走,真是靠北啊,可以這樣嗎兄弟,但也只能這樣了,想起了邦丹·蘇羅索的話
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HanzShotvip:
這確實和老虎機網站一樣;我們是他們的利潤農場。
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BTC 8.4W,ETH 2.7K,这是多头最後的紅線。一旦這道閘門合上,下方就是萬丈深淵:BTC 目標 7.1W,ETH 目標 2.2K。確定性 100%。在流動性枯竭面前,請屏住呼吸。
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#AIBT 在這個不確定的金融市場,AIBT投資一定會帶給你意想不到的驚喜,財富自由都有可能!
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億萬富翁格蘭特·卡多恩剛剛買入更多比特幣,你感到害怕,鯨魚正在買入
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虛擬貨幣潛在風險極高! 價格如過山車般劇烈波動,可能讓你血本無歸。 監管缺失,易被不法分子利用洗錢、詐騙。 交易平臺還可能遭駭客攻擊,資產瞬間蒸發,投資需極度謹慎。 虛擬貨幣潛在風險極高! 價格如過山車般劇烈波動,
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提醒:大饼最后的防守就看日线级别的前低80600
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北派二哥vip:
兄弟姐妹們發財
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panda
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gatekol
創建人@赚他两个亿
認購進度
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市值:
$0
創建我的代幣
#晒出我的持仓收益#
空單又續上了啊,這個地方應該能回調一些,大概到49,先減倉,然後推個保本損,看看後續怎麼走。$ETH
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經過無數次打瞌睡的經歷,美國終於誕生了一位「睡眠聖人」。
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#晒出我的持仓收益#
2774減倉等他回調以後可以再接多,26709全部止損,$ETH ‌在此之前可以多
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GateUser-b4317154vip:
發財了,可以過豐年了,求帶[色]
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Coinstore 上的 RWAMP Launchpad 详解🚀:有哪些值得期待的内容
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Gate 年度帳單出爐! 一起來看我的年度表現
點擊連結查看你的專屬 #2025Gate年度账单 ,領取 20 USDT 倉位體驗券 https://www.gate.com/zh/competition/your-year-in-review-2025?ref=HSDFJXXX&ref_type=126&shareUid=VVlBVl5cCQO0O0OO0O0O
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歷史總是驚人的相似,還記得清朝的33兩白銀嗎?是不是 工資低 ???兄弟們多少 讲个鬼故事現在白銀35/g 按100g 月俸禄就是二兩銀子一年下来就是33兩白銀!奶奶的黄金 妈妈的白银 我的btc 都输了给领导买了两条烟兄弟們,我去認個錯打螺絲了昨天黄金直接回调到5200 距離最高點5650回调400美金币圈 btc 直接暴跌到 84000 今天二次下跌82000@TermMaxFi
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你能相信嗎?就在 #BTC Dumps之前,這篇👇文章被貼出來了! 關鍵詞「May」 🔥🔥
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AI 教父黃仁勳在 CES 2026 進行了 90 分鐘的演講,下面是他對對於未來的趨勢的看法的總結。 1. AI 是新的平臺AI 不再只是一個應用,而是像互聯網那樣成為新一代的計算與商業基礎平臺。 AI 正在變成軟體和硬體運行的「新操作系統」。 2. 軟體從“寫代碼”轉向“訓練模型”未來的軟體越來越多是通過數據訓練出來的模型,而不是一行行手工編碼,這些模型主要運行在 GPU 上,推動晶元、系統、網路、雲和應用的五層架構全面升級。 3. 數十萬億美元級的產業機會AI 將逐步“吞噬”傳統計算市場,並帶動製造、交通、能源、醫療等多個行業的數字化轉型,形成規模達數十萬億美元的長期投資與創新機會。 4. AI 開始真正「思考」AI 正從簡單的問答和生成,轉向具備推理、記憶、規劃和決策能力,未來幾年將迎來關鍵拐點,更接近人類的“思考”方式。 5. 智慧體 AI 爆發AI 將從被動回答問題,變成能主動規劃任務、查閱資料、類比未來、執行多步工作流的“智慧體”,像虛擬員工一樣參與工作流程。 6. 物理 AI 是下一個爆點 AI 將從虛擬世界走向物理世界,理解重力、摩擦、空間運動等物理規律,從而控制汽車、機器人、工廠設備,推動自動駕駛、智慧製造等領域的突破。 7. 自動駕駛高度依賴類比世界真實道路數據有限且危險場景難以覆蓋,AI 需要大量在模擬環境中訓練,用合成數據學習各種極端情況,再遷移到現實,實
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