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GBPUSD 创下新高但回落

@galaxyhq、@anchorage 和 @joinrepublic 等代币化领域的领导者将登上 Injective Summit 的舞台，讨论代币化如何为一些最大的机构解锁新的流动性层并重塑市场准入。🗣️ Thomas Cowan, Head of Tokenization, Galaxy Digital🗣️ Manuel Andreani, Business Lead, Anchorage Digital🗣️ Paul Menchov, Co-Founder, Republic🎤 主持人：Remy Blaire, Lead Anchor, Fintech TV (@FintechTvGlobal)

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雾蒙蒙的拥抱让我的心咯咯笑！🌫️💖

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来自我们的开发者关系 @0xJESSIE_ 的关于 Initia 的 VIP 第 4 阶段的见解： 有趣的事实：由于 @embrdotfun 将他们所有的 VIP 奖励都用于玩他们的游戏 Chains of Chaos，他们已经成为赚取 INIT 的最有趣和最具吸引力的方式之一。 Capy 将在下面教你如何玩 ⤵️

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传统金融上链提速，代币化浪潮持续加速

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现实世界，数字超能力。就是这个范儿。

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Weed® 宣布与 Khalifa Kush 建立合作伙伴关系；启动全球商业化 https://t.co/dM7ljc4eU3

加密领域的隐私正在升级 新的隐私技术正在涌现：MPC、FHE、TEEs 和 zkTLS。每种技术都从不同的角度解决隐私问题，并且主要的 Project 正在使用它们进行构建。 以下是这些技术的工作原理以及它们的未来发展方向👇 ~~ 分析作者 @davewardonline ~~ 多方计算 (MPC) MPC 允许多方一起计算某些内容，而无需泄露他们的输入。 假设六个朋友想在不透露个人金额的情况下找到他们的平均工资。每个人将其工资分成六个随机份额，然后将一份发送给每个人。每个人都持有来自每个人的份额，但无法重建任何完整的工资。他们在份额上进行计算，而不是在实际数字上。结果合并为正确的平均值，而不会暴露输入。 当法规或竞争阻止数据共享，但联合分析有益时，MPC 非常有用。一个常见的例子：希望在不直接共享的情况下，在私人患者数据上训练 AI 模型的医院。 ◆ MPC 的障碍 — 更多的参与者意味着更多的通信和计算，这会减慢速度。区块链可以惩罚不良行为者，但无法消除沉重的资源成本。 谁在使用 MPC 以及用于什么？ → @FireblocksHQ — 拆分私钥以进行机构托管 → @ArciumHQ — 使用 MPC 进行私有 AI 和敏感计算 → @renegade_fi — 用于机密链上交易的暗池 全同态加密 (FHE) FHE 允许您在加密数据上进行计算，而无需对其进行解密。 通常，数据在传输过程中会被加密，但在处理过程中会被解密。使用 FHE，加密始终保持不变。 想象一下发送一个带有可编程手套的锁定的保险箱。您将私人数据放入其中，添加“添加这些”或“对此进行排序”之类的指令，然后将保险箱和手套发送给其他人。他们在不打开保险箱的情况下执行操作，然后将其返回。您将其解锁并查看结果。 ◆ FHE 的障碍 — FHE 速度很慢，比其他计算慢 10–100 倍。添加 zk 验证 (zkFHE) 可确保正确性，但会使其速度更慢。FHE 隐藏数据，但不能证明计算是正确完成的。zkFHE 解决了这个问题，但代价是速度。 谁在使用 FHE 以及用于什么？ → @zama_fhe — 用于加密智能合约的 FHE 工具 → @FhenixIO — 将 FHE 引入实际应用程序 → @Privasea_ai — 使用 FHE 训练加密 AI 模型 → @octra — 具有基于 FHE 的计算和 ML 共识的通用链 可信执行环境 (TEE) TEE 是安全的硬件区域，可将数据与设备的其余部分（包括操作系统和操作员）隔离。 IPhone 使用 TEE 进行生物识别。面部或指纹数据存储在安全芯片中。当您进行身份验证时，会在 TEE 内部比较新的扫描，该扫描会返回一个简单的“是/否” — 没有原始数据离开芯片。 在加密领域，TEE 用于私有合约和区块生产。@unichain，Uniswap 的 Layer 2，使用 TEE 来防止剥削性的 MEV。 ◆ TEE 的障碍 — TEE 依赖于硬件供应商，这使得它们在加密标准中是中心化的。它们容易受到供应链攻击或缺陷的影响，例如 Intel 漏洞，该漏洞损害了 Secret Network 的 TEE。 谁在使用 TEE 以及用于什么？ → @SpaceComputerIO — 使用轨道 TEE 进行防篡改卫星节点 → @OasisProtocol — 在 TEE 内部运行私有 EVM 合约的 L1 → @PhalaNetwork — 使用来自各种提供商的 TEE 的机密云 零知识传输安全层 (zkTLS) zkTLS 将 TLS（用于 HTTPS）与零知识证明合并，以验证数据，同时保持其私密性。 TLS 保护 95% 的 Web 流量。zkTLS 允许任何人证明来自此数据的事实（例如银行余额），而无需透露详细信息。 假设您想要一笔链上贷款，并且需要证明您的银行余额。zkTLS 工具通过 HTTPS 访问您的银行，读取显示的余额，并创建一个证明。DeFi 贷方看到您的余额存在，但看不到数字或历史记录。 ◆ zkTLS 的障碍 — 它仅适用于可见的 HTTPS 数据。它取决于 TLS 标准的持续使用，并且需要预言机参与，从而增加了延迟和信任。 谁在使用 zkTLS 以及用于什么？ → @zkp2p — 私人链上/链下通道 → EarniFi — 根据已赚取的工资向员工提供贷款 → @daisypayapp — 通过 zkTLS 验证的网红付款 每种 PET 都提供不同的优势和权衡。复杂的应用程序可能会使用多个 — MPC 用于协调，FHE 用于计算，TEE 用于密钥存储。许多 zkTLS 工具在内部集成了其他 PET。 这些工具共同扩展了加密的设计空间。但是，采用将取决于改善隐私本身的用户体验。 — 感谢 @milianstx 关于“WTF is MPC, FHE, and TEE?”的文章，这篇文章是一个很好的入门

𝐌𝐢𝐜𝐫𝐨𝐒𝐭𝐫𝐚𝐭𝐞𝐠𝐲 现在有 𝟗𝟏% 的几率进入 𝐒&𝐏 𝟓𝟎𝟎 指数，从而将间接的 𝐁𝐢𝐭𝐜𝐨𝐢𝐧 敞口置于世界上最受关注的指数之一中。 如果成功，BTC 的下一个牛市案例可能是被动的指数流入——不仅仅是散户或 ETF 的需求。 🏦 可能是没有人定价的隐形 ETF。 #Bitcoin #MSTR #S&P500 #CryptoMarkets

从 BaseCAMP 到 K2 Public Testnet，我们的早期参与者取得了巨大的进步。Summit Series 的第一阶段汇集了：• 4500万+ 笔交易• 350万+ 个钱包🥾  旅程回顾：https://t.co/UhFkGeEFmf

这是一篇关于这个主题的精彩帖子： https://t.co/cWnTQ4f78Z

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彭博社：随着 $SPX 逼近历史高点，投资者纷纷涌入高 beta 值股票和资产负债表疲软的股票——忽略了关税、增长放缓和全球紧张局势等迫在眉睫的风险。 FOMO 浪潮来袭。科技股领涨，谨慎情绪消退。

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纽约市长 Eric Adams 正在 @injective 峰会上进行现场演讲 🚨听取纽约市长 (@NYCMayor) 关于如何使纽约市成为世界加密货币之都的想法，以及 Injective 如何通过创建更公平、更透明的金融系统来为所有人创造公平的竞争环境。

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下一个加密货币超级周期是机密且稳定的，像岩石一样坚固。

我收到了无数个“香蕉区何时启动？”的问题。 在RV Pro和GMI中，我们称启动时间为2024年9月，此后Bitcoin翻了一番，优质的altcoins增长了3倍到5倍。 我们解释了1月到4月的第1阶段调整，并在4月也预测到了低点。 M2图表正处于加速点。利率正在下降。美元正在走弱…… 现在万事俱备，只欠东风，只需ISM果断地升至50以上，Altcoins季就将到来。如果你的token表现不佳，那说明你的配置有问题。 这就是剧本。

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夜幕降临，但建设者们仍在建设。 晚安，来自$MVRK。

SPY 刚刚触及 615.75 美元（股息调整后）。融涨 🔼

自 Michael Burry 发布此消息以来，标准普尔500指数上涨了+50%。

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加密领域的隐私正在升级 新的隐私技术正在涌现：MPC、FHE、TEEs 和 zkTLS。每种技术都从不同的角度解决隐私问题，并且主要的 Project 正在使用它们进行构建。 以下是这些技术的工作原理以及它们的未来发展方向👇 ~~ 分析作者 @davewardonline ~~ 多方计算 (MPC) MPC 允许多方一起计算某些内容，而无需泄露他们的输入。 假设六个朋友想在不透露个人金额的情况下找到他们的平均工资。每个人将其工资分成六个随机份额，然后将一份发送给每个人。每个人都持有来自每个人的份额，但无法重建任何完整的工资。他们在份额上进行计算，而不是在实际数字上。结果合并为正确的平均值，而不会暴露输入。 当法规或竞争阻止数据共享，但联合分析有益时，MPC 非常有用。一个常见的例子：希望在不直接共享的情况下，在私人患者数据上训练 AI 模型的医院。 ◆ MPC 的障碍 — 更多的参与者意味着更多的通信和计算，这会减慢速度。区块链可以惩罚不良行为者，但无法消除沉重的资源成本。 谁在使用 MPC 以及用于什么？ → @FireblocksHQ — 拆分私钥以进行机构托管 → @ArciumHQ — 使用 MPC 进行私有 AI 和敏感计算 → @renegade_fi — 用于机密链上交易的暗池 全同态加密 (FHE) FHE 允许您在加密数据上进行计算，而无需对其进行解密。 通常，数据在传输过程中会被加密，但在处理过程中会被解密。使用 FHE，加密始终保持不变。 想象一下发送一个带有可编程手套的锁定的保险箱。您将私人数据放入其中，添加“添加这些”或“对此进行排序”之类的指令，然后将保险箱和手套发送给其他人。他们在不打开保险箱的情况下执行操作，然后将其返回。您将其解锁并查看结果。 ◆ FHE 的障碍 — FHE 速度很慢，比其他计算慢 10–100 倍。添加 zk 验证 (zkFHE) 可确保正确性，但会使其速度更慢。FHE 隐藏数据，但不能证明计算是正确完成的。zkFHE 解决了这个问题，但代价是速度。 谁在使用 FHE 以及用于什么？ → @zama_fhe — 用于加密智能合约的 FHE 工具 → @FhenixIO — 将 FHE 引入实际应用程序 → @Privasea_ai — 使用 FHE 训练加密 AI 模型 → @octra — 具有基于 FHE 的计算和 ML 共识的通用链 可信执行环境 (TEE) TEE 是安全的硬件区域，可将数据与设备的其余部分（包括操作系统和操作员）隔离。 IPhone 使用 TEE 进行生物识别。面部或指纹数据存储在安全芯片中。当您进行身份验证时，会在 TEE 内部比较新的扫描，该扫描会返回一个简单的“是/否” — 没有原始数据离开芯片。 在加密领域，TEE 用于私有合约和区块生产。@unichain，Uniswap 的 Layer 2，使用 TEE 来防止剥削性的 MEV。 ◆ TEE 的障碍 — TEE 依赖于硬件供应商，这使得它们在加密标准中是中心化的。它们容易受到供应链攻击或缺陷的影响，例如 Intel 漏洞，该漏洞损害了 Secret Network 的 TEE。 谁在使用 TEE 以及用于什么？ → @SpaceComputerIO — 使用轨道 TEE 进行防篡改卫星节点 → @OasisProtocol — 在 TEE 内部运行私有 EVM 合约的 L1 → @PhalaNetwork — 使用来自各种提供商的 TEE 的机密云 零知识传输安全层 (zkTLS) zkTLS 将 TLS（用于 HTTPS）与零知识证明合并，以验证数据，同时保持其私密性。 TLS 保护 95% 的 Web 流量。zkTLS 允许任何人证明来自此数据的事实（例如银行余额），而无需透露详细信息。 假设您想要一笔链上贷款，并且需要证明您的银行余额。zkTLS 工具通过 HTTPS 访问您的银行，读取显示的余额，并创建一个证明。DeFi 贷方看到您的余额存在，但看不到数字或历史记录。 ◆ zkTLS 的障碍 — 它仅适用于可见的 HTTPS 数据。它取决于 TLS 标准的持续使用，并且需要预言机参与，从而增加了延迟和信任。 谁在使用 zkTLS 以及用于什么？ → @zkp2p — 私人链上/链下通道 → EarniFi — 根据已赚取的工资向员工提供贷款 → @daisypayapp — 通过 zkTLS 验证的网红付款 每种 PET 都提供不同的优势和权衡。复杂的应用程序可能会使用多个 — MPC 用于协调，FHE 用于计算，TEE 用于密钥存储。许多 zkTLS 工具在内部集成了其他 PET。 这些工具共同扩展了加密的设计空间。但是，采用将取决于改善隐私本身的用户体验。 — 感谢 @milianstx 关于“WTF is MPC, FHE, and TEE?”的文章，这篇文章是一个很好的入门

𝐌𝐢𝐜𝐫𝐨𝐒𝐭𝐫𝐚𝐭𝐞𝐠𝐲 现在有 𝟗𝟏% 的几率进入 𝐒&𝐏 𝟓𝟎𝟎 指数，从而将间接的 𝐁𝐢𝐭𝐜𝐨𝐢𝐧 敞口置于世界上最受关注的指数之一中。 如果成功，BTC 的下一个牛市案例可能是被动的指数流入——不仅仅是散户或 ETF 的需求。 🏦 可能是没有人定价的隐形 ETF。 #Bitcoin #MSTR #S&P500 #CryptoMarkets

从 BaseCAMP 到 K2 Public Testnet，我们的早期参与者取得了巨大的进步。Summit Series 的第一阶段汇集了：• 4500万+ 笔交易• 350万+ 个钱包🥾  旅程回顾：https://t.co/UhFkGeEFmf

这是一篇关于这个主题的精彩帖子： https://t.co/cWnTQ4f78Z

与我们一起深入了解 @virtuals_io 👺 https://t.co/jCXfXcJiGw

彭博社：随着 $SPX 逼近历史高点，投资者纷纷涌入高 beta 值股票和资产负债表疲软的股票——忽略了关税、增长放缓和全球紧张局势等迫在眉睫的风险。 FOMO 浪潮来袭。科技股领涨，谨慎情绪消退。

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纽约市长 Eric Adams 正在 @injective 峰会上进行现场演讲 🚨听取纽约市长 (@NYCMayor) 关于如何使纽约市成为世界加密货币之都的想法，以及 Injective 如何通过创建更公平、更透明的金融系统来为所有人创造公平的竞争环境。

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下一个加密货币超级周期是机密且稳定的，像岩石一样坚固。

我收到了无数个“香蕉区何时启动？”的问题。 在RV Pro和GMI中，我们称启动时间为2024年9月，此后Bitcoin翻了一番，优质的altcoins增长了3倍到5倍。 我们解释了1月到4月的第1阶段调整，并在4月也预测到了低点。 M2图表正处于加速点。利率正在下降。美元正在走弱…… 现在万事俱备，只欠东风，只需ISM果断地升至50以上，Altcoins季就将到来。如果你的token表现不佳，那说明你的配置有问题。 这就是剧本。

🚨 欺诈手段在不断演变。你准备好迎接下一个挑战了吗？ 今天在 @AiThority 上，我们的首席产品官分析了人工智能驱动的欺诈的下一个时代，以及组织如何构建适应性强、智能化的防御体系来应对。 🔗 在这里阅读全文：https://t.co/fUqj6OfOyR https://t.co/fZjE1GLiXZ

夜幕降临，但建设者们仍在建设。 晚安，来自$MVRK。

SPY 刚刚触及 615.75 美元（股息调整后）。融涨 🔼

自 Michael Burry 发布此消息以来，标准普尔500指数上涨了+50%。

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Phala Cloud 在过去一周实现了增长，用户、虚拟机数量增加，vCPU 需求也更高。 当然，GPU TEE 的使用率下降了 23.6%——但从好的方面来看，自 6 月初以来，Qwen 2.5 7B Instruct 的 LLM token 使用量猛增。更智能的 AI，更流畅的计算。

GBPUSD 创下新高但回落

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传统金融上链提速，代币化浪潮持续加速

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加密领域的隐私正在升级 新的隐私技术正在涌现：MPC、FHE、TEEs 和 zkTLS。每种技术都从不同的角度解决隐私问题，并且主要的 Project 正在使用它们进行构建。 以下是这些技术的工作原理以及它们的未来发展方向👇 ~~ 分析作者 @davewardonline ~~ 多方计算 (MPC) MPC 允许多方一起计算某些内容，而无需泄露他们的输入。 假设六个朋友想在不透露个人金额的情况下找到他们的平均工资。每个人将其工资分成六个随机份额，然后将一份发送给每个人。每个人都持有来自每个人的份额，但无法重建任何完整的工资。他们在份额上进行计算，而不是在实际数字上。结果合并为正确的平均值，而不会暴露输入。 当法规或竞争阻止数据共享，但联合分析有益时，MPC 非常有用。一个常见的例子：希望在不直接共享的情况下，在私人患者数据上训练 AI 模型的医院。 ◆ MPC 的障碍 — 更多的参与者意味着更多的通信和计算，这会减慢速度。区块链可以惩罚不良行为者，但无法消除沉重的资源成本。 谁在使用 MPC 以及用于什么？ → @FireblocksHQ — 拆分私钥以进行机构托管 → @ArciumHQ — 使用 MPC 进行私有 AI 和敏感计算 → @renegade_fi — 用于机密链上交易的暗池 全同态加密 (FHE) FHE 允许您在加密数据上进行计算，而无需对其进行解密。 通常，数据在传输过程中会被加密，但在处理过程中会被解密。使用 FHE，加密始终保持不变。 想象一下发送一个带有可编程手套的锁定的保险箱。您将私人数据放入其中，添加“添加这些”或“对此进行排序”之类的指令，然后将保险箱和手套发送给其他人。他们在不打开保险箱的情况下执行操作，然后将其返回。您将其解锁并查看结果。 ◆ FHE 的障碍 — FHE 速度很慢，比其他计算慢 10–100 倍。添加 zk 验证 (zkFHE) 可确保正确性，但会使其速度更慢。FHE 隐藏数据，但不能证明计算是正确完成的。zkFHE 解决了这个问题，但代价是速度。 谁在使用 FHE 以及用于什么？ → @zama_fhe — 用于加密智能合约的 FHE 工具 → @FhenixIO — 将 FHE 引入实际应用程序 → @Privasea_ai — 使用 FHE 训练加密 AI 模型 → @octra — 具有基于 FHE 的计算和 ML 共识的通用链 可信执行环境 (TEE) TEE 是安全的硬件区域，可将数据与设备的其余部分（包括操作系统和操作员）隔离。 IPhone 使用 TEE 进行生物识别。面部或指纹数据存储在安全芯片中。当您进行身份验证时，会在 TEE 内部比较新的扫描，该扫描会返回一个简单的“是/否” — 没有原始数据离开芯片。 在加密领域，TEE 用于私有合约和区块生产。@unichain，Uniswap 的 Layer 2，使用 TEE 来防止剥削性的 MEV。 ◆ TEE 的障碍 — TEE 依赖于硬件供应商，这使得它们在加密标准中是中心化的。它们容易受到供应链攻击或缺陷的影响，例如 Intel 漏洞，该漏洞损害了 Secret Network 的 TEE。 谁在使用 TEE 以及用于什么？ → @SpaceComputerIO — 使用轨道 TEE 进行防篡改卫星节点 → @OasisProtocol — 在 TEE 内部运行私有 EVM 合约的 L1 → @PhalaNetwork — 使用来自各种提供商的 TEE 的机密云 零知识传输安全层 (zkTLS) zkTLS 将 TLS（用于 HTTPS）与零知识证明合并，以验证数据，同时保持其私密性。 TLS 保护 95% 的 Web 流量。zkTLS 允许任何人证明来自此数据的事实（例如银行余额），而无需透露详细信息。 假设您想要一笔链上贷款，并且需要证明您的银行余额。zkTLS 工具通过 HTTPS 访问您的银行，读取显示的余额，并创建一个证明。DeFi 贷方看到您的余额存在，但看不到数字或历史记录。 ◆ zkTLS 的障碍 — 它仅适用于可见的 HTTPS 数据。它取决于 TLS 标准的持续使用，并且需要预言机参与，从而增加了延迟和信任。 谁在使用 zkTLS 以及用于什么？ → @zkp2p — 私人链上/链下通道 → EarniFi — 根据已赚取的工资向员工提供贷款 → @daisypayapp — 通过 zkTLS 验证的网红付款 每种 PET 都提供不同的优势和权衡。复杂的应用程序可能会使用多个 — MPC 用于协调，FHE 用于计算，TEE 用于密钥存储。许多 zkTLS 工具在内部集成了其他 PET。 这些工具共同扩展了加密的设计空间。但是，采用将取决于改善隐私本身的用户体验。 — 感谢 @milianstx 关于“WTF is MPC, FHE, and TEE?”的文章，这篇文章是一个很好的入门

𝐌𝐢𝐜𝐫𝐨𝐒𝐭𝐫𝐚𝐭𝐞𝐠𝐲 现在有 𝟗𝟏% 的几率进入 𝐒&𝐏 𝟓𝟎𝟎 指数，从而将间接的 𝐁𝐢𝐭𝐜𝐨𝐢𝐧 敞口置于世界上最受关注的指数之一中。 如果成功，BTC 的下一个牛市案例可能是被动的指数流入——不仅仅是散户或 ETF 的需求。 🏦 可能是没有人定价的隐形 ETF。 #Bitcoin #MSTR #S&P500 #CryptoMarkets

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彭博社：随着 $SPX 逼近历史高点，投资者纷纷涌入高 beta 值股票和资产负债表疲软的股票——忽略了关税、增长放缓和全球紧张局势等迫在眉睫的风险。 FOMO 浪潮来袭。科技股领涨，谨慎情绪消退。

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纽约市长 Eric Adams 正在 @injective 峰会上进行现场演讲 🚨听取纽约市长 (@NYCMayor) 关于如何使纽约市成为世界加密货币之都的想法，以及 Injective 如何通过创建更公平、更透明的金融系统来为所有人创造公平的竞争环境。

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下一个加密货币超级周期是机密且稳定的，像岩石一样坚固。

我收到了无数个“香蕉区何时启动？”的问题。 在RV Pro和GMI中，我们称启动时间为2024年9月，此后Bitcoin翻了一番，优质的altcoins增长了3倍到5倍。 我们解释了1月到4月的第1阶段调整，并在4月也预测到了低点。 M2图表正处于加速点。利率正在下降。美元正在走弱…… 现在万事俱备，只欠东风，只需ISM果断地升至50以上，Altcoins季就将到来。如果你的token表现不佳，那说明你的配置有问题。 这就是剧本。

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