親愛的廣場用戶們,新年即將開啟,我們希望您也能在 Gate 廣場上留下專屬印記,把 2026 的第一句話,留在 Gate 廣場!發布您的 #我的2026第一帖,记录对 2026 的第一句期待、願望或計劃,與全球 Web3 用戶共同迎接全新的旅程,創造專屬於你的年度開篇篇章,解鎖廣場價值 $10,000 新年專屬福利!
活動時間:2025/12/31 18:00 — 2026/01/15 23:59(UTC+8)
🎁 活動獎勵:多發多獎,曝光拉滿!
1️⃣ 2026 幸運大獎:從全部有效貼文中隨機抽取 1 位,獎勵包含:
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3️⃣ 新手首貼加成獎勵:活動前未在廣場發帖的用戶,活動期間首次發帖即可獲得:
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進入「新年新聲」推薦榜單,額外曝光加持
4️⃣ 基礎參與獎勵:所有符合規則的用戶中隨機抽取 20 位,贈送新年 F1 紅牛周邊禮包
參與方式:
1️⃣ 帶話題 #我的2026第一条帖 發帖,內容字數需要不少於 30 字
2️⃣ 內容方向不限,可以是以下內容:
寫給 2026 的第一句話
新年目標與計劃
Web3 領域探索及成長願景
注意事項
• 禁止抄襲、洗稿及違
OpenAI的領導層一直在描繪一個樂觀的公司盈利前景。隨著組織擴展,Sam Altman 建議大型模型的訓練成本將相對於整體收入變得較少,這是一個經典的規模經濟論點。這個數學在理論上聽起來合理。但有一個值得檢視的落差:儘管有這些擴展預測,公司的實際虧損卻在攀升而非縮小。這個理論模型與實際財務狀況之間的差距,提出了一些嚴峻的問題:目前的AI開發方式是否真的可持續,還是經濟學需要進行根本性的重置。