我以前認爲模型在訓練結束時上線，但現在覺得這太簡單了。

我的論點很簡單：開放賬本代幣只有在數據深度過濾流動性之後，綁定曲線纔有意義。🧠

綁定曲線聽起來像是價格數學，但其背後是流動性壓力：早期買家創建了一條路徑，後來用戶測試這條路徑是否真的值得留下來。

現在，OPEN的交易價格接近$0.17，24小時交易量在$16M到$20M之間，因此需求活躍，但深度不足以忽略壓力。
最大供應量爲10億，而社區分配爲51.71%，這告訴我激勵機制很廣泛，但廣泛的激勵仍然可能接收到弱數據。

所以閾值很重要。

如果稀薄的數據過快地激活收益，貢獻者會因爲噪音而得到報酬，用戶會爲他們的有用錯誤付費，而市場在未活躍之前看起來就很活躍。⚖️

真正的門檻不是上線。

而是證明。
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