「万斯币」抢戏美乌总统吵架瓜,PWEASE 速通 3500 万美元市值

marsbitPubblicato 2025-03-04Pubblicato ultima volta 2025-03-05

在近期行情枯燥的情况下,Meme 的热潮也随之淡去了不少,在 Pump.fun3 月 3 日诞生的代币仅一个在 24 小时内市值依旧超过 100 万美元,这个优秀毕业生就是 $PWEASE,经过两天的洗盘热度发酵后,市值最高达到了 3500 万美元,现报价 2500 万美元市值,他为什么能成为近期最强势的 Meme 呢?

Meme


「Have you said thank you once?」在 Vol 美国副总统 JD Vance 质问下,乌克兰总统连泽斯基无奈叹息,Pwease 这个 Meme 也随之诞生。Pwease 的原意是可爱或婴儿式版本的「Please」,多用于非正式、玩乐的语境。而反对者认为 JD Vance 的质询对泽连斯基总统和乌克兰人民来说是冒犯性且优质的,因此其大头的婴幼儿形象在网上迅速病毒式的传播。


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有不少人对 $PWEASE 有很高的预期,将他与去年同期发行的 $BODEN 进行类比,都同为政治人物的 Memecoin,一个是突出了前美国总统拜登的老头形象迷因化,另一个是将美国副总统万斯婴幼儿化,而 $BODEN 跑到了 7 亿 5000 万市值,认为 $PWEASE 也将会有不错的成绩。


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而同样也有 Degen 认为这只是每日金狗的昙花一现,在这个市场情况下购买新的 Memecoins 应该小于 500 万美元市值,而不是大于 2000 万美元市值的代币。


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而 Polymarket 也跟上趋势,发起了多次关于特朗普、JDVance 和泽连斯基相关的投票,并用上大头 JD Vance 的 Meme,且将投票题目中的单词变种与「Pwease」相同的「Apowogee」、「vewy」等。


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前几日刚刚筹集到 1 亿美元的加密天使投资平台 Echo,创始人 Cobie 也换上了娃娃脸 Vance 的头像,此前他为想要换掉 bob the builder 的头像而苦恼。


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而根据 Know Your Meme 的介绍,制作 $PWEASE 的迷因图的创作者是现年 31 岁的 7/11Truther「DaveMcNamee3000」,该迷因的最初概念是 Truther 在 2024 年 10 月的一则推文,「每获得 100 个赞,我会将万斯的脸 P 的更加像苹果肌宝宝」并配图了脸颊被 P 的更大的万斯,这则推文在三周内总共获得了 237000 个赞。


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而在这之后,苹果肌宝宝的万斯形象迅速传播,并延伸出各式各样的形象,而在与乌克兰总统连泽斯基的这次会谈后,万斯的宝宝形象则更加的深入人心。在此之前加密货币投资机构 1confirmation 的创始人 Nick Tomaino 于社交平台表示,JD Vance 年仅 39 岁,从政风格与当前「老年人政治」截然相反。


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除此之外,Memecoins 的常规操作,在一个 Meme 火了之后肯定会制作其相关人物的 Memecoin。Dave 也不例外,网友将他与他的狗都制作成了 Memecoin,但都没有很好的成绩。其中最高的市值只有 48 万美元市值,而收到代币的 Dave 认为 Crypto 对他来说压力太大了,决定卖掉所有代币并将钱捐赠给 LGBTQ 组织「TrevorProject」以此来反对 JD Vanc 的政见。


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这究竟是极端行情下多日不见金狗的 Degen 集体 FOMO,还是一场代表背后理念冲突的文化运动,现在还不得而知。但是 $PWEASE 确实是将市场的关注度从名人币转回了迷因文化的本质。当然以上内容皆非投资建议,极端行情请始终珍惜自己的筹码。

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Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

Anthropic has publicly detailed its security measures and a new "Cyber Jailbreak Severity" (CJS) framework following the controversial takedown of its Fable 5 model. The incident, triggered by simple user requests like counting letters or stating a profession, highlighted overzealous safety filters. Anthropic classifies cybersecurity-related prompts into four tiers: malicious activities (blocked), high-risk dual-use (like pentesting, with strict limits), low-risk dual-use (often blocked by "safety margin" errors), and harmless tasks (theoretically allowed but still frequently flagged). The company admits its classifiers are tuned for high sensitivity, leading to many false positives. The newly proposed CJS framework aims to objectively score the severity of AI "jailbreaks" (prompts that bypass safety rules) on a 0-10 scale across four dimensions: Capability Gain (does it grant new attack abilities?), Breadth (does it work across multiple attack types?), Weaponization Ease (how hard is it to turn into a real attack?), and Discoverability (how easy is it to find?). The score determines the response, from no action (CJS-0) to a potential model takedown (CJS-4). The score is context-dependent; for example, discovering a major unknown vulnerability today scores high, while asking about a well-known one scores low. The article raises concerns about Anthropic's dual role: it is both creating powerful models (like the restricted Mythos 5) and defining the rules (CJS) for judging their misuse, potentially giving it disproportionate influence. This is set against the backdrop of U.S. export controls, which for the first time directly restricted API access to a model (Fable 5), creating a "tiered" system where public models are heavily filtered and advanced ones are limited to vetted partners. The CJS framework is portrayed as potentially providing regulators with a metric to justify future API shutdowns. For users, the advice is to carefully phrase prompts, watch for signs of being downgraded to a weaker model, and wait indefinitely for promised filter improvements.

marsbit25 min fa

Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

marsbit25 min fa

$100M Annual Revenue, Two Berkeley Roommates in Their 20s Build the Most Profitable AI Business

Arena, the AI model ranking platform, has become a $100 million annual revenue business just eight months after launching its commercial service. Originally a UC Berkeley open-source research project called Chatbot Arena, it created a "battle arena" where users blind-test and vote on anonymous AI model responses. This has generated a highly trusted, community-driven leaderboard based on over 10 million user evaluations and 82 million votes. Major AI companies like OpenAI, Google, and Anthropic submit their flagship models to be ranked. The core monetization strategy is its AI Evaluations service, where model developers and large enterprises pay for in-depth performance analysis from Arena's massive user community. This provides real-world feedback on model strengths, weaknesses, and hallucinations—a critical service as models become more complex. The company, spun out from Berkeley in early 2025, quickly raised $100 million in seed funding at a $600 million valuation and later secured a $150 million Series A at a $1.7 billion valuation. The founding team includes CEO Anastasios Angelopoulos, a mathematician focused on rigorous model evaluation; CTO Wei-Lin Chiang, creator of the popular Vicuna chatbot; and co-founder Ion Stoica, a renowned Berkeley professor. Arena is now expanding beyond chat benchmarks into "Agent Mode," evaluating AI agents on complex, multi-step tasks like coding and research. The company's success illustrates the growing value and cost of independent, real-world AI model evaluation as the industry intensifies.

marsbit29 min fa

$100M Annual Revenue, Two Berkeley Roommates in Their 20s Build the Most Profitable AI Business

marsbit29 min fa

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

Vercel, known for its developer tools like Next.js, has launched 'skills', a package manager for AI coding agents, garnering 24,000 GitHub stars. It allows developers to add specialized capabilities, such as React best practices, to AI assistants like Claude Code or Cursor with a single command: `npx skills add <package>`. Skills are shareable, reusable modules that define an AI agent's behavior for specific tasks, moving beyond one-off prompt engineering towards standardized 'capability engineering'. A key innovation is the 'find-skills' skill, which acts as an internal search engine, allowing an agent to autonomously find and install the right skill for a user's request. This lowers the barrier for non-developers to leverage advanced AI coding assistance. However, this 'npm moment' for AI brings significant security risks. Security audits of thousands of skills on platforms like skills.sh and ClawHub found over 30% contained security flaws, with about 13% classified as severe. Threats include malicious scripts that can access local files and credentials, and prompt injection hidden within skill documentation. Unlike traditional code packages, skills blend instructions, code, and system access, posing a direct risk to user machines and data. Experts advise treating skills like code—reviewing them carefully before installation, especially their scripts, and being wary of excessive permissions. Ultimately, Vercel's initiative represents a major shift towards modular, reusable AI capabilities, but its rapid adoption requires developers to bring the same caution used in managing traditional software dependencies.

marsbit30 min fa

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

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Claude Engineer Finally Unveils Fable 5's Ultimate Strategy, Teaching You How to Bridge the Information Gap with AI Models

This article, titled "Claude Engineer Finally Releases Fable 5 'Skill-Burning' Guide, Teaching How to Bridge the Information Gap with Models," details a blog post by Claude Code engineer Thariq Shihipar. The core concept is the "information gap" or "unknowns"—the disconnect between a user's instructions (the "map") and the actual task requirements (the "territory"). The article argues that with powerful models like Claude Fable 5, work quality depends on the user's ability to identify and clarify these unknowns. Shihipar categorizes unknowns into four types: Known Knowns (explicit instructions), Known Unknowns (awareness of gaps), Unknown Knowns (implicit, unstated knowledge), and Unknown Unknowns (unforeseen issues). The blog provides a framework for addressing these gaps throughout the workflow: * **Before Implementation:** Techniques include "Blindspot Scanning" to uncover Unknown Unknowns, brainstorming/prototyping for visual or complex tasks, having Claude ask clarifying questions, using reference code/examples, and creating implementation plans. * **During Implementation:** Maintaining an "implementation notes" file for Claude to document deviations and decisions made due to encountered edge cases. * **After Implementation:** Creating summary documents for review and having Claude generate quizzes to ensure the user fully understands the completed changes. The article concludes that as models become more capable, the key to success is systematically discovering and defining these unknowns through low-cost methods like prototyping and planning, allowing for more effective collaboration.

marsbit35 min fa

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