🚨 $FET BULLS 請注意： $3.5M AI 訓練行動在捕獲爆炸性收益後遭叫停！💥

📊 小米的直播式強化學習跑完了，歷時 30 步；期間燒掉了 3.47M 美元，將 DeepSWE 的得分提升了：Pro +14.16，Flash +17.01。可結果曲線遠未呈現“乾淨的突破”——中途的回撤和 GPU 內存過載表明：把大量原始資金直接砸到模型訓練上，會撞上沉重的額外阻力。

💡 基礎設施脫節與數據集重新校準，凸顯一個關鍵的市場動態：沒有緊密優化的前提下，算力的“原始擴張”將遭遇急劇遞減的回報。🔍 隨着資本激進追逐 AI 敘事機會，真正的戰場正在從“蠻力花錢”轉向“算力效率”。💭 去中心化算力網絡能否解決這些硬件瓶頸，還是飆升的訓練成本會限制模型動能？👇

⚠️ 非財務建議。請務必管理好你的風險。🛡️

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