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- 12 月 ETH 价格预测 · 发帖挑战 📈
12 月降息预期升温，ETH 热点回暖，借此窗口期发起行情预测互动！
欢迎 Gate 社区用户 —— 判趋势 · 猜行情 · 赢奖励 💰
奖励 🎁：预测命中的用户中抽取 5 位，每位 10 USDT
时间 📅：预测截止 12 月 11 日 12:00（UTC+8）
参与方式 ✍️：
在 Gate 广场发布 ETH 行情预测帖，写明价格区间（如 $3,200–$3,400，区间需＜$200），并添加话题 #ETH12月行情预测
发帖示例 👇
示例①：
#ETH12月行情预测
预测区间：$3,150-$3,250
行情偏震荡上行，若降息如期落地 + ETF 情绪配合，冲击前高可期 🚀
示例②：
#ETH12月行情预测
预测区间：$3,300-$3,480
资金回流 + L2 降费利好中期趋势，向上试探 $3,400 的概率更高 📊
评选规则 📍
以 12 月 11 日 12:00（UTC+8）ETH 实时价格为参考
价格落入预测区间 → 视为命中
若命中人数＞5 → 从命中者中随机抽取 5 位 🏆 - 12月8日 #美联储降息预测
💰 请带上话题 #美联储降息预测 发帖，5 位优质发帖者 * 每人 $50 仓位体验券
本周迎来美联储年内最后一次议息会议，将于周四 3:00（UTC+8）公布利率决议。市场预计降息 25BP 的概率达 84%。如果真的降息，你认为市场会迎来反弹吗？分享你的降息预测和近期交易策略，瓜分发帖奖励！
📅 活动时间：12 月 8 日 13:00 - 12 月 12 日18:00 （UTC+8）
⚠️ 注意事项：禁止抄袭，鼓励原创内容 - 👀 家人们，每天看行情、刷大佬观点，却从来不开口说两句？你的观点可能比你想的更有价值！
广场新人 & 回归福利正式上线！不管你是第一次发帖还是久违回归，我们都直接送你奖励！🎁
每月 $20,000 奖金等你来领！
📅 活动时间： 长期有效（月底结算）
💎 参与方式：
用户需为首次发帖的新用户或一个月未发帖的回归用户。
发帖时必须带上话题标签： #我在广场发首帖 。
内容不限：币圈新闻、行情分析、晒单吐槽、币种推荐皆可。
💰 奖励机制：
必得奖：发帖体验券
每位有效发帖用户都可获得 $50 仓位体验券。（注：每月奖池上限 $20,000，先到先得！如果大家太热情，我们会继续加码！）
进阶奖：发帖双王争霸
月度发帖王： 当月发帖数量最多的用户，额外奖励 50U。
月度互动王： 当月帖子互动量（点赞+评论+转发+分享）最高的用户，额外奖励 50U。
📝 发帖要求：
帖子字数需 大于30字，拒绝纯表情或无意义字符。
内容需积极健康，符合社区规范，严禁广告引流及违规内容。
💡 你的观点可能会启发无数人，你的第一次分享也许就是成为“广场大V”的起点，现在就开始广场创作之旅吧！ - 🔥 Gate 广场活动：#发帖赢代币NESS 🔥
发布与 NESS 或 HODLer Airdrop 活动 相关的原创内容，即有机会瓜分 5,000 枚 NESS 奖励！
📅 活动时间：2025年12月2日 – 12月9日 24:00（UTC+8）
📌 HODLer Airdrop 活动详情：
https://www.gate.com/zh/announcements/article/48445
📌 参与方式：
1️⃣ 在 Gate 广场发布原创内容，主题需与 NESS 或 HODLer Airdrop 活动相关
2️⃣ 内容不少于 80 字
3️⃣ 帖子添加话题：#发帖赢代币NESS
4️⃣ 可附上参与 HODLer Airdrop 的截图（可选）
🏆 奖励设置
🥇 一等奖（1名）：1,000 NESS
🥈 二等奖（3名）：800 NESS / 人
🥉 三等奖（5名）：300 NESS / 人
📄 注意事项：
内容需原创，不得抄袭或灌水；
获奖者需完成 Gate 广场身份认证；
Gate 对活动拥有最终解释权。 - ✍️ Gate 广场「创作者认证激励计划」优质创作者持续招募中！
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立即加入，发布优质内容，参与活动即可瓜分月度 $10,000+ 创作奖励！
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1️⃣ 打开 App 首页底部【广场】 → 点击右上角头像进入个人主页
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DeepMind的水晶发现：我刚刚见证了800年的科学压缩到几个月内
谷歌的人工智能实验室做了一件让我感到不安的事情。他们通过他们的高级神经网络GNoME发现了220万种新的晶体结构。这不是打字错误 - 数以百万计的新材料，如果手动寻找，科学家们需要八个世纪才能找到。
我一直在密切关注人工智能的发展，但这真是令人震惊。他们声称这些晶体可能会彻底改变电动车电池，并为下一代计算机创造超导体。但我是否是唯一一个在想这个技术还可能带来什么其他可能的人？谁控制这些发现？当然不是公众。
验证过程感觉可疑地有限——他们只实际创建了736种这些数百万种材料。这就像试驾三辆车就宣称整个车队适合上路。
一些研究人员称 GNoME 为 “化学领域的聊天 CPT” - 考虑到大型语言模型的幻觉问题，这并没有让我感到信心十足。康奈尔大学的卡拉·戈麦斯称科学发现是 “人工智能的下一个前沿” - 但前沿总是混乱而危险的地方。
让我们现实一点 - 这项技术可能会显著加速材料科学的创新，或者带来我们甚至无法想象的前所未有的风险。当我们发现的材料具有超出我们当前理解的特性时，会发生什么？这种速度变得令人恐惧。
或许最令人担忧的是 - 谁将从这些发现中获利？开发这些工具的科技公司无疑会垄断最有价值的应用，而公众则将承担任何不可预见的后果。
我对所看到的既感到惊讶又感到恐惧。这不仅仅是科学进步——这是人类发现和与物理世界互动的根本转变。
#AI #深度学习 #材料科学