亲爱的广场用户们,新年即将开启,我们希望您也能在 Gate 广场上留下专属印记,把 2026 的第一句话,留在 Gate 广场!发布您的 #我的2026第一帖,记录对 2026 的第一句期待、愿望或计划,与全球 Web3 用户共同迎接全新的旅程,创造专属于你的年度开篇篇章,解锁广场价值 $10,000 新年专属福利!
活动时间:2025/12/31 18:00 — 2026/01/15 23:59(UTC+8)
🎁 活动奖励:多发多奖,曝光拉满!
1️⃣ 2026 幸运大奖:从全部有效帖子中随机抽取 1 位,奖励包含:
2026U 仓位体验券
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全年广场首页推荐位曝光
2️⃣ 人气新年帖 TOP 1–10:根据发帖量及互动表现综合排名,奖励包含:
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广场精选帖 5 篇推荐曝光
3️⃣ 新手首帖加成奖励:活动前未在广场发帖的用户,活动期间首次发帖即可获得:
50U 仓位体验券
进入「新年新声」推荐榜单,额外曝光加持
4️⃣ 基础参与奖励:所有符合规则的用户中随机抽取 20 位,赠送新年 F1 红牛周边礼包
参与方式:
1️⃣ 带话题 #我的2026第一条帖 发帖,内容字数需要不少于 30 字
2️⃣ 内容方向不限,可以是以下内容:
写给 2026 的第一句话
新年目标与计划
Web3 领域探索及成长愿景
注意事项
• 禁止抄袭、洗稿及违规
未来三年大模型的智能迭代会有多猛?
拆开来看其实就两个变量在推动:硬件算力的指数增长,加上模型本身的scaling规律。
从芯片端,差不多每18个月计算能力就能翻4倍——这是业界公认的节奏。从训练数据端,按现在的scaling law估算,现有可用的高质量数据大概能支撑2-3个这样的迭代周期。
这么算下来,到2029年,大模型的智能水平相比现在会提升16倍。这个数字听起来有点疯狂。
对于Web3和AI基础设施这样的新兴领域来说,这种能力提升可能是加速应用落地的关键。但同时也意味着,我们需要更早思考技术伦理和风险防控的问题。
你怎么看?是期待那些可能性,还是有点担心?