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今天我想和大家分享一个激动人心的项目——@sparkdotfi！🌟（距离饼干空投还有2天） 在这个快速发展的 #DeFi 领域，Spark 正在引领一场革命，通过将现实世界资产（RWA）与去中心化金融相结合，创造出一个全新的金融生态系统。🚀 为什么选择 #Spark？ 稳定性与信任 Spark 将传统金融资产（如美国国债）引入 DeFi 生态系统，为用户提供了大多数加密项目梦寐以求的稳定性和信任度。这意味着，你可以在一个波动性较小的环境中进行投资和交易。 独特的 #SparkLend 平台 SparkLend 让用户能够存入稳定币（如 $USDS）并获得有竞争力的回报，用户不仅可以享受高收益，还能接触到现实世界的资产。这种创新的结合确保了 Spark 的流动性来源不仅限于数字资产。 流动性管理 Spark 的流动性层（SLL）提供跨多种协议的自动化流动性管理，优化收益生成的同时，实现资金的无缝流动。凭借超过 60 亿美元的总锁定价值（TVL），Spark 在 DeFi 市场中占据了重要地位。 现实世界资产的重要性 现实世界资产为 DeFi 生态系统提供了稳定性和可预测的回报，使其成为可靠的资金来源。Spark 将这些资产整合进 DeFi，不仅增强了收益生成能力，还为机构采用提供了必要的安全保障。 跨链集成与机构合作 Spark 专注于跨链集成和机构合作，为 DeFi 与传统金融的共存奠定了基础，创造了一个更加稳定和高效的市场。 💡 加入我们，体验 Spark 带来的金融未来！ 在这个充满机遇的时代，@sparkdotfi 将为你打开新的大门。期待与大家一起探索更多可能性！❤️ #SNAPS #SparkFi #COOKIE

可能是出于我对 @cookiedotfun 的足够信任 很多排行榜我没有去仔细研究 @cookiedotfun 但是在今天看见 @egyptk6 发的那些东西，在 @sparkdotfi 排行榜上面竟然这么离谱 才发现老外很cs，公平和中文社区在这面前，像个新兵蛋子 刷数据，AI写文，我都能理解，但是不写文，乱发都能拿几十分，这个排名86拿了20.84分，粉丝72，没有写过关于 @sparkdotfi 的推文 中文社区老师们卷都快嘴秃噜皮了，拿0.0几分，有些可能好一点，0.几或者几分 虽然说我知道 @cookiedotfun 现在算法确实有水分，但是起码我们中文社区都在努力互动，一直建设🍪跟💥 有些人跟24小时在线客服似的，就为了拿拿几分，看看那些账号，72粉丝，随随便便拿几十分？？！！ 很需要一个合理的解释 @cookiedotfun @fwielanier @sparkdotfi @JoinSapien @OpenledgerHQ #SparkFi #CookieDAO #Cookie #Spark #SNAPS #PlaySapien

GCookie Snappers 🍪, 现在是$Cookie的忠诚InfoFI季节。 忠诚被夸大了——定期分享你喜欢的所有项目，但忠诚的分享者仍然会获得应得的奖励！Cookie上的所有项目都是宝藏，用户因忠诚而获得巨大的提升！ 对@SparkdotFI和@JoinSapien超级看涨 Spark不是银行，它重新定义了DeFi的未来。分享奖励将很快揭晓！ Sapien是个猛兽——在区块链上进行游戏化的数据标注，支付用户代币以进行高质量的AI训练。那$8.7M的融资？仅仅是个开始！ 我们正在冲击所有前1000的排行榜，现在是忠诚季节，在@Cookiedotfun上有巨大的奖励。 继续分享，放松心情。 祝你和家人周末愉快。 #Cookie #Snap #Sapien #Spark

gCookie. gSapien. gSpark 答应我，起床不要看交易所跟钱包好吗？ 闭着眼睛嘴👄撸，啥也不要管😭 顺便来一手蓝V互关，一起建设🍪🍪LFG 🍪🍪💥💥🤖🤖🐙🐙🦋🦋 @cookiedotfun @fwielanier @sparkdotfi @JoinSapien @OpenledgerHQ @Maiga_AI

最近认真看了下 @JoinSapien ，老实说，眼前一亮。 不是因为它有什么酷炫模型，而是它认真在搞“数据质量”这件事。 你看现在到处都是 AI 项目，拼算力、拼推理速度、拼谁的 demo 更炫，但真正该花力气的地方，反而很少人碰—— 👉 你训练的那些 AI，底层数据到底干不干净？标得准不准？来源够不够广？ 🔹很多项目一开始都觉得“先做起来再说”， 🔹结果出事了才回头补资料，修标签、重训模型、烧钱补锅…… 🔹说白了就是：数据没搞好，模型全白搭。 打个比方吧： 🔹你再聪明的人，天天看错别字、乱七八糟的教材，能学明白啥？ 🔹AI 也是一样，资料乱来，再多 GPU 都白费。 🔹像金融或医疗这种领域，模型出一次错可能就是灾难级别。 🔹尤其是诈骗识别那类，用错数据 = 假警报一堆，结果用户根本不信系统了。 所以我觉得 Sapien 做得聪明的点在于： 🔹数据来源强调多元化，不是只收某一种人群的内容（这点超重要，避免模型偏见） 🔹标注规矩写清楚（什么叫“车”？轿车？跑车？巴士？说清楚才不会乱） 🔹有人复查！不是机器标完就完事，那样出错率会直接飙升 一句话总结就是： 他们是把“人类知识怎么转给AI”这件事，当成一个严肃的系统在搞。 我看了一圈项目，讲 GPU 多快的、讲模型多炫的很多， 但讲“怎么把资料做对、做精”的，还真不多。 现在想认真做 AI 的团队，真的该先把“数据底子”打好， 不然你就只是喂 AI 吃快餐，还指望它变科学家？别闹了。 所以我现在开始觉得，像 Sapien 这种项目， 可能才是 Web3 AI 里真正该关注的一类： 不是短期爆个空投就没事的那种，而是一步步把 AI 能力建立在“真实数据”和“人类经验”基础上的那种。 我个人是支持这种路线的，AI 想靠谱，先把数据管住。 别让模型又快又准地做错事。😅 #Sapien #SNAPS #COOKIE #Sapien大使 #Web3AI #CookieDotFun #JoinSapien #Spark #CookieDAO #Spark