你在 X 后台看到的总曝光,是把发的推和回复的曝光都算在一起的。榜单上的推文曝光只算推文本身,不含回复带来的曝光,所以会比你自己后台的数字少一些,这是正常的。
每天早上 8 点为界。8 点之后你看到的「今日」,统计的是从今天 8 点开始的数据;在这之前看到的「今日」还在攒,数字偏小是正常的。页面每小时重新生成一次,页面更新时间不等于数据截止时间。
X 个人页那个计数器把转发和回复都算进去了,看着虚高。榜单上的发帖量不算转发,也不算回复,只算他自己发的和引用的,所以会比你在 X 上看到的计数小。
一条推的曝光会一直涨。榜单上的曝光是当天新增的部分,不是这条推历史累计的总量。
X 没有公开的评论计数,榜单上的评论数是根据公开数据推算出来的,会有偏差,用来看量级和排序,不要当成精确值。
刚收录的账号需要攒几天数据才能进榜。观察期里看到「暂无数据」或「数据偏少」是正常的,不是出错。
某个账号某天的数据没能凑齐时,这一格显示「无数据」,不会拿旧数字顶上。看到「无数据」就是真的没有,不是零。
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健康趋势仅为公开数据层面的走势参考,不代表账号在 X 平台的任何状态判定,一切以 X 官方为准。
| 维度 | 今天 | 昨日 | 7天 | 30天 |
|---|---|---|---|---|
| 推文曝光 | 877 | 8424 | 39.8万 | - |
| 发帖 | 3 | 3 | 27 | - |
| 评论 | 157 | 165 | 1304 | - |
| 涨粉 | +2 | +8 | +275 | - |
| 帖均曝光 | 6004 | 6004 | 6004 | 6004 |
帖均曝光固定是近 7 天口径,不随时间档变。空着的格子表示这个账号在那个时间窗里数据还不完整,不是 0。
Axis Robotics 到底在解決什麼問題? 如果只看表面,很容易把 Axis 理解成一個讓大家操作虛擬機械臂、完成任務的平台。 但把官方資料、白皮書和最新研究放在一起看後,我覺得這樣理解會少掉很重要的一層。 Axis 真正想處理的,是 Physical AI 的 Data Bottleneck。 現在 AI 的發展速度非常快,模型、GPU、演算法都在持續進步,但機器人要真正進入現實世界,還需要大量高品質的操作數據。 ChatGPT 可以從大量文字中學習,影像模型可以從海量圖片中學習。 機器人呢? 它需要知道一個物體應該怎麼抓、從哪個角度接近、手臂要移動多少、力量要怎麼控制,…
GM CT 如果把 @EthraShip 的整個發展路線拆開來看,我覺得它其實很像是在一層一層增加功能。 第一階段,是先把最基本的 Token Infrastructure 建起來。 包括 SHIP Token 部署、Treasury、多簽錢包,以及不同 allocation 的 Vesting Contract。 這一階段很單純。 先讓 Token 能夠正常運作。 第二階段才開始加入 Staking 和 Governance。 持有者可以把 SHIP 放進 Staking Contract,並依照不同的 Lock-up Duration 參與。 同時建立 Proposa…
最近 Stable 上的 $FEFER 真的有點戲劇化 原本的 FEFER 合約是 0xeaf7aC0FdF150CDD89340fB762D83848De6A7b83 早期曾經因為 Stable 生態的熱度受到關注,後來舊 Dev 團隊離場,社群資金也受到影響,接著社群開始出現 CTO 接手的聲音。 但這幾天最大的變化,是 FEFER 出現了新版。 @savefefer 宣布在 @Stable 上重新推進 FEFER,並與 @coinsdot 相關生態展開合作 新版 CA: 0xDEeE8f25fe3B5C33AeF78637278ACBFF23EeBFa6 更有意思的是,…
好冷阿 ,誰要救救她 固定供應量這件事情,我覺得很多人很容易看完就忘。 @EthraShip 的 SHIP 最大供應量是 10 億枚。 它本身不是通膨型 Token。 也就是說,不會因為時間經過就無限制增加總供應。 但未來還有另一個值得注意的機制: Burn。 Ethra 的 Roadmap 裡規劃了 On-chain Burn Functionality。 Token 被永久移除之後,市場上的總供應量就會下降。 另外也規劃 Public Reporting Dashboard,用來公開 Buyback 和 Burn 的相關活動。 我覺得這裡真正值得看的,不只是「會不會…
最近看到 @dgrid_ai 的 TGE 公告,我反而更想回頭看它前面做了什麼。 因為 AI 項目現在真的很多,模型、Agent、各種 API 一大堆,普通使用者最容易遇到的問題其實很簡單 到底該用哪個?好不好用?成本高不高? DGrid 的 Smart Router 就是在處理這一層,根據任務、模型表現和成本去匹配更合適的模型或 Agent。 再加上 Marketplace,模型和 Agent 提供者可以自己上架、定價並獲得收入。 我自己比較在意的還有 PoQ。 AI 基礎設施越往後發展,服務品質能不能被驗證會越重要。DGrid 也把這部分做成自己的信任層。 目前 DGri…
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