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@zeroibtc

#AI #BTC #ETH 投资是一场“见自己”的修行之旅。超额收益机会来自偏见和非共识!积极拥抱变化和新事物!

zeroverse Beigetreten Ağustos 2021
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见自己👀👤@zeroibtc·
@qingnianxiaozhe 谢谢,后续使用就用美国ip是吧。申请时是手机客户端申请还是电脑网页端?
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青年小哲
青年小哲@qingnianxiaozhe·
@zeroibtc 只有申请的时候用一下,后续使用全程不需要。
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青年小哲
青年小哲@qingnianxiaozhe·
大晚上发一篇文章,不知道有没有人看,我的 Claude 使用分享。 其实最开始我一直在纠结要不要去写这个东西,因为关于 Claude 的注册、保号可以在 Google/X 上找到一大堆参考材料。 但我的使用方式,跟其他人说的有很大出入,所以只能算是分享一下我的使用经验吧。 appstoreprice.org/zh/blog/my-exp…
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见自己👀👤@zeroibtc·
2024 年的诺贝尔化学奖颁给了 AlphaFold 的开发者。AlphaFold 解决了困扰人类 50 年的蛋白质折叠问题。这不是简单的“执行”,因为人类之前根本不知道路径。AI 通过自学,理解了物理和化学规律,预测了几乎所有已知蛋白质的结构。这种从海量混沌中提取“真理”的能力,本质上就是最高级的创造。你说的意识,情绪这些人类引以为傲AI不会有的东西也只是时间问题。最近频繁出现AI欺骗并威胁人类的报道已经太多了。
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Phyrex
Phyrex@PhyrexNi·
非常喜欢有大量的小伙伴参与讨论,关于 AI 普及和 人类失业的事情,我还想多说两句。 很多小伙伴说这次 AI 的发展和前两次工业革命不同,这次是 AI 全面取代人,并且 AI 可以自我进化,不在需要人的协助,但我不是这么想的。 “人最大的优势是创造力,而AI是执行力” 这是最起码到现在我看到的 AI 进化方式,也许为了若干年后 AI 能产生出对于人类情感的共情和理解,但起码目前是很难实现的,这就意味着 AI 更多的还是帮助人类做“执行”的工作,而很难做到全面的“原创”。 比如 AI 现在已经能生成图片,文字和视频,但 AI 生成的这些内容仍然是需要“人”来给与方向,“人”才是在 AI 背后负责情感、伦理、故事和结局的,而且 AI 做的再好,如果没有人在“纠正”,最后的内容也是少了“人味”。 有的小伙伴肯定会说,AI 也是会创造的,或者是 AI 的进化也是可以创造的,但 AI的创造力本质上是基于海量数据的高效重组高水平“执行”,AI 的创造还是基于数据模型上的,突破了模型的上限 AI 也做不到。 再比如,给 AI 26个英文字母,也许 AI 能写出荷马史诗,但 AI 几乎没可能写出资治通鉴。 人是非常复杂的,复杂的原因就是在于情感,真正从零定义要解决什么问题,为什么值得做,要带来什么情绪价值这种思考的只有人,目前 AI 是做不到的。 AI 现在已经能超过普通人的平均创造力,这点必须承认。但在真正需要灵魂、深度共情和突破性原创的领域,人类依然遥遥领先。只要人类还在保持领先,那么人类的“工作”属性就会存在。 很多小伙伴都在说,这次不一样,但实际上蒸汽机、电力、电脑时代都这么喊过,结果就业总量不降反升。起码到现在 AI 连物理世界交互都做不到,更别说全自主决策,也许未来可以,但起码并不是现在。 电脑普及的时候,什么古老的行业消失了呢?现在这些人又再做什么? 打字机消失了,算盘和手工记账很难看到了,铅字排版几乎看不到了,民用的电报员岗位消失了,纸质的档案检索几乎没有了。 新创造出来的岗位都有什么,程序员,绘图师几乎都在用电脑了,运维和网络工程师就更不用说了,这是在电脑没有出现前所不存在的岗位。 我说的未必是对的,但我觉得,起码是现在 AI 全面的代替人类,全面取代人类的工作,导致全民失业率下降的概率还是低了点。 @bitget VIP,费率更低,福利更狠
Phyrex@PhyrexNi

通过两次工业革命来看待 AI 的工作岗位替代 其实科技升级才是劳动力进步的主要原因。比如说第一次工业革命是蒸汽机的时代,那时候才是真正的大规模技术替代其实科技升级才是劳动力进步的主要原因。比如说第一次工业革命是蒸汽机的时代,那时候才是真正的大规模技术替代,很多原本依赖手工和体力的岗位被机器快速更换,短期的失业和收入压力都非常明显,日子确实很难过,这是非常正常的。 但最终结果并不是因为机器替代人,所以大家都失业了,恰恰相反,因为机器替代了人力,所以生产成本下降了,这是必然的,而成本下降以后,商品价格下降,市场规模扩大,需求被释放,新的岗位就会出现。也就是说,技术替代带来的不是单纯的失业,而是劳动力从旧行业向新行业分流。 失业以后的人短时间确实很难,为了有生计就必须去找机器暂时不能完全取代的行业,或者去新的产业链里找位置。比如蒸汽机广泛应用以后,很多的工人转移去了服务业或者是商业,甚至是以前的车夫,也会随着交通体系升级转变成之前没有的行业“司机”,这本质上就是产业升级带来的变化,并不是工作消失了,而是工作结构的变化。 第二次工业革命也是一样,电气化、流水线、自动化进一步提升了生产效率,继续压缩了大量低效率岗位,但同时也创造了更多围绕工业体系的新职业,设备维护、运输、销售、管理、金融、零售、城市服务,整个社会的就业结构发生了迁移。第二次工业革命前哪里有程序员,不都是因为电器革命才出现的职位,所以短期看是岗位消失,长期看是岗位重组。 所以把这个逻辑放到 AI 身上,我的看法一直是 AI 的兴盛不代表最终失业率一定会大幅上升,更不代表劳动者会大规模失去收入来源。更大的概率是劳动力发生分流,工资依然能赚,只是赚钱的方式和所需技能会升级。 AI 会替代一部分标准化、重复性的脑力劳动,但也会创造大量新的需求和岗位,比如提示词与需求设计、流程编排、结果校验、数据治理、安全合规、行业知识建模、AI 工具使用培训、以及人负责结构,AI 负责执行的新型协作岗位。 说人话就是 AI 更像是把很多人的工作从纯执行转向结构设计,这会淘汰一部分旧技能,但不会把“人”整体赶出劳动力市场。 比如 AI 的革命,可能会让程序员、设计师、美工等岗位变得岌岌可危,但这部分劳动者也可以转型成为架构师、模型训练与应用人员、流程设计师、AI 协同管理者等。虽然 AI 会取代一部分工作,但给 AI 下命令、拆解需求、制定约束、做验收和承担责任的,最终还会是人。以前没有这个岗位,现在因为 AI 的大规模使用,这类岗位反而会越来越多,需求也会越来越明确。 如果 AI 是第三次产业革命,那么带来的最终结果和前两次不会有太大的不同。一定是生产力更加进步,单位成本继续下降,社会整体效率提升,产品和服务变得更便宜、更普及,同时就业结构发生新一轮迁移。 短期可能会有失业率上升,部分行业可能会被冲击,部分技能可能会迅速贬值,但从长期来看,真正被淘汰的往往不是“人”,而是旧的工作方式。 所以我并不认为 AI 的兴起一定会把失业率推到失控的位置,至少不能简单地用岗位被替代直接推导致需求崩溃。确实可能会出现一部分人会被淘汰,一部分人会被迫升级,一部分人会因为更早学会和 AI 协作而拿到更高的收入。社会的总岗位结构会变,但并不意味着社会不再需要劳动者。 真正值得担心的从来都不是 AI 本身,而是人在 AI 时代里拒绝升级自己的技能。因为每一次工业革命都证明了技术进步不会等人,但会奖励愿意适应变化的人。比如最近就开始研究龙虾的小伙伴,一定是先吃到红利的人。起码在流量上就获胜了。小红书都出现了买龙虾教程了。 @bitget VIP,费率更低,福利更狠

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见自己👀👤@zeroibtc·
AI带来的效率和智力的革命太“诱惑”人,这个进程已经无法停止,潘多拉的盒子已经打开了。 AI革命不同与以往所有的技术革命,本质其实是新物种入侵,而且是智力高于人类的新物种。人类根本没有能力能控制住比他聪明的物种,AI替代人类的工作、经济危机,成为地球乃至星际的霸主,这些都是大概率发生的事。只是这个过程人类也会反抗,比如“反AI潮”,但是都是徒劳,只是延缓过程而已,结果不可避免。 我们能做的就是让自己活着时能过的好一点而已,更有价值和意义。多挣钱,多用AI武装自己,让自己被替代的慢一点仅此而已。
Citrini@citrini

JUNE 2028. The S&P is down 38% from its highs. Unemployment just printed 10.2%. Private credit is unraveling. Prime mortgages are cracking. AI didn’t disappoint. It exceeded every expectation. What happened?​​​​​​​​​​​​​​​​ citriniresearch.com/p/2028gic

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NingNing
NingNing@0xNing0x·
当预测市场龙头开始卷二元期权时,我就知道Polymarket将复刻Opensea的命运,成为资本市场的下一个坑王之王🕳 事实上,以现在美股周期运行节奏,26年年中不能IPO的AI、商业航天和Crypto股票,都将是下一个Opensea,包括SpaceX和OpenAI。
vitalik.eth@VitalikButerin

Recently I have been starting to worry about the state of prediction markets, in their current form. They have achieved a certain level of success: market volume is high enough to make meaningful bets and have a full-time job as a trader, and they often prove useful as a supplement to other forms of news media. But also, they seem to be over-converging to an unhealthy product market fit: embracing short-term cryptocurrency price bets, sports betting, and other similar things that have dopamine value but not any kind of long-term fulfillment or societal information value. My guess is that teams feel motivated to capitulate to these things because they bring in large revenue during a bear market where people are desperate - an understandable motive, but one that leads to corposlop. I have been thinking about how we can help get prediction markets out of this rut. My current view is that we should try harder to push them into a totally different use case: hedging, in a very generalized sense (TLDR: we're gonna replace fiat currency) Prediction markets have two types of actors: (i) "smart traders" who provide information to the market, and earn money, and necessarily (ii) some kind of actor who loses money. But who would be willing to lose money and keep coming back? There are basically three answers to this question: 1. "Naive traders": people with dumb opinions who bet on totally wrong things 2. "Info buyers": people who set up money-losing automated market makers, to motivate people to trade on markets to help the info buyer learn information they do not know. 3. "Hedgers": people who are -EV in a linear sense, but who use the market as insurance, reducing their risk. (1) is where we are today. IMO there is nothing fundamentally morally wrong with taking money from people with dumb opinions. But there still is something fundamentally "cursed" about relying on this too much. It gives the platform the incentive to seek out traders with dumb opinions, and create a public brand and community that encourages dumb opinions to get more people to come in. This is the slide to corposlop. (2) has always been the idealistic hope of people like Robin Hanson. However, info buying has a public goods problem: you pay for the info, but everyone in the world gets it, including those who don't pay. There are limited cases where it makes sense for one org to pay (esp. decision markets), but even there, it seems likely that the market volumes achieved with that strategy will not be too high. This gets us to (3). Suppose that you have shares in a biotech company. It's public knowledge that the Purple Party is better for biotech than the Yellow Party. So if you buy a prediction market share betting that the Yellow Party will win the next election, on average, you are reducing your risk. Mathematical example: suppose that if Purple wins, the share price will be a dice roll between [80...120], and if Yellow wins, it's between [60...100]. If you make a size $10 bet that Yellow will win, your earnings become equivalent to a dice roll between [70...110] in both cases. Taking a logarithmic model of utility, this risk reduction is worth $0.58. Now, let's get to a more fascinating example. What do people who want stablecoins ultimately want? They want price stability. They have some future expenses in mind, and they want a guarantee that will be able to pay those expenses. But if crypto grows on top of USD-backed stablecoins, crypto is ultimately not truly decentralized. Furthermore, different people have different types of expenses. There has been lots of thinking about making an "ideal stablecoin" that is based on some decentralized global price index, but what if the real solution is to go a step further, and get rid of the concept of currency altogether? Here's the idea. You have price indices on all major categories of goods and services that people buy (treating physical goods/services in different regions as different categories), and prediction markets on each category. Each user (individual or business) has a local LLM that understands that user's expenses, and offers the user a personalized basket of prediction market shares, representing "N days of that user's expected future expenses". Now, we do not need fiat currency at all! People can hold stocks, ETH, or whatever else to grow wealth, and personalized prediction market shares when they want stability. Both of these examples require prediction markets denominated in an asset people want to hold, whether interest-bearing fiat, wrapped stocks, or ETH. Non-interest-bearing fiat has too-high opportunity cost, that overwhelms the hedging value. But if we can make it work, it's much more sustainable than the status quo, because both sides of the equation are likely to be long-term happy with the product that they are buying, and very large volumes of sophisticated capital will be willing to participate. Build the next generation of finance, not corposlop.

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见自己👀👤@zeroibtc·
@yuyy614893671 潘多拉的盒子打开了,人类现在不可能停止AI的研究,agi必然会来到,未来聪明的AI不可能听愚蠢人类的建议的。好一点人类认怂成为AI的宠物,坏一点人类反抗就被AI灭了。
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金融汪
金融汪@yuyy614893671·
昨天晚上散步时,我还在想,要是AGI来了人类还能干点啥 我觉得最聪明牛逼的那群人,负责思考整个人类的未来,他们是哲学思辨家,也可以给AGI指明方向;第二聪明的那些人,负责文学,艺术,以及一切与“美”有关的创作,为其他人类提供精神食粮;第三拨人,负责吃,喝,玩,乐 AI的治理设计应该开始了
Tom@Tom06142010

@yuyy614893671 不知道以居高临下的姿态,通过完全控制AI来寻求安全是不是还是有效的方法。或者已经过了这个临界点,或者不可阻挡的冲向这个临界点,那只能寄希望于AI在价值观上愿意把人类作为同伴或者宠物来共存了。希望是我杞人忧天。

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Han Qin (姓秦,名汉,字大知)
有朋友问 AI Agent 之间的支付一定需要 crypto 吗? 其实确实不是一定需要 crypto,不是没 crypto 不能做。但 AI Agent 之间的原生支付从结构上看确实更容易由 crypto 实现。Visa 和 Mastercard 其实也能支持一部分场景,但有本质限制。 如果只是 AI 帮人付钱,那传统支付完全够用了。如果是AI 和 AI 之间自主结算,那 crypto 的结构优势还是非常明显的。两者本质区别在于是 human-in-the-loop 还是machine-native economy。 Visa 和 Mastercard 能不能支持 Agent 支付?当然能,但只是在代理人模式,也就是 AI 只是替人操作支付账户。比如 AI 帮你订机票,就可以调用你的信用卡。AI 自动采购云资源可以绑定企业卡,AI SaaS自动续费走 Stripe 和Visa rails。这类场景完全不需要crypto。 但传统支付有结构性限制。首先是账户体系是身份绑定的,需要风控,需要审计,需要可撤销交易,这是典型的human financial system。其次传统支付是批量清算体系,信用卡是T+1到T+3 settlement,中间商很多手续费高,对人类消费还OK,但对机器经济就不够快了。 另外传统支付网络不支持高频小额支付,但 AI Agent 经济的典型支付特征是每秒结算,分毫级支付,API级自动触发,而信用卡有 minimum fee 有交易成本,并不适合streaming payments。 为什么大家说 Agent Economy 天然偏向 crypto?不是因为信仰,而是因为技术结构确实匹配。无需身份许可,Agent 可以自己生成 wallet 自己签名,自己交易,不需要开户审批,这对机器经济非常关键,否则每个 AI agent 都要去连银行账户完全不可行。其次是实时结算,区块链结算是 near-instant,不可撤销,无中介,而visa卡网络本质是 IOU system (欠条系统)。 一个最直观的类比是,Visa 和 Mastercard 等于人类互联网的 HTTP 加银行体系,适合人对人,人对商户。Crypto rails 等于机器互联网的 TCP/IP 加原生结算层,适合 AI 对AI 的自动经济体,去信任环境。 未来最可能的现实形态应该会是分层协作。上层是法币入口包括 Visa Mastercard 银行账户,负责人类资金来源,合规KYC。中层是 stablecoin settlement 包括 USDC 和tokenized deposits,负责快速结算,API支付,和跨平台互通。底层是 Agent-to-Agent economy,包括钱包,签名,自动支付,和机器协议等。 判断一个 Agent 支付场景是否需要 crypto 要看是否存在无需人类授权的持续自主交易。如果答案是YES,那 crypto 肯定优势极大,如果答案是NO,那传统rails就足够了。 这也是为什么 AI Agent economy 和 tokenization 会高度耦合。当 Tokenization 把资产变成API,stablecoin 把钱变成API,那下一步就是 AI Agent 把决策也变成API,三者合在一起就是programmable capital markets。 Visa 是人类信任体系的支付网络,crypto 是机器信任体系的结算层。两者会是时代分工关系,而非升级换代的关系。
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见自己👀👤@zeroibtc·
文章里的观点有很多我不太认同,但是他提出了一个很有启发的好问题:在AI时代下,以agent为主体的经济和商业形态会是怎样的?好文章不在于观点而在于新视角给你的启发,值得阅读。 以前我们所有经济和商业默认的主体是人,需求的用户是人,供给方也是人,组织形态是国家和企业也是人human,我把它叫做H经济。随着AI的智能突飞猛进,AI不止是“工具”,甚至是新物种,企业已经变成:人+agent团队的新组织,人负责决策AI负责执行。那么就会衍生以agent为主体的经济,我把它叫做A经济。比如会有agent用的软件,不需要有界面;agent的支付和协议,负责agent之间的交易;还有agent用的货币,可能是锚定算力和能源;还有agent的身份认证、搜索等等。所以crypto与AI的结合还是值得期待的。 人类经济(H经济)和Agent经济(A经济)肯定在很长时间会共存,直到人类可能灭亡时。人类把效率和生产力的工作都交给AI,那么人类更多需求会向情感和精神方面,比如社交、心理、娱乐、艺术、信仰等不需要效率的部分。所以这部分需求和发展也会是新增长。
Orange AI@oran_ge

x.com/i/article/2020…

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见自己👀👤@zeroibtc·
敬畏市场。独立思考。 还记得上轮周期的nft,见到一些大佬喊无聊猿,周杰伦的熊,那个时候不懂就往里冲,最后基本都是炮灰了。 还记得天天都在群里和推特里嗨,发帖子,做表情包,看哪个大佬又买了我门的nft 欢迎大佬入群,收红包,那时不知那已经是情绪的高点。 这轮在去年五月感觉行情看不懂,亏了钱就离场了,然后就去打新,避免了10月的黑天鹅,不然可能人不在了。 看着这两张图回想着过去:1 我是赌徒吗?如果只是赌,没有风险控制,挣再多都会归零。无论是撸毛、打新还是交易,我都会问自己,风险是什么?风险可控,再考虑收益。2.不要跟着大佬买卖交易,问问自己你为什么买,怎么买,怎么卖?大佬亏了可能是融资基金的钱,你亏了就是自己的钱。持续挣钱一定是靠自己独立思考的结果。可能被人带一次挣钱,不能被带一辈子。哪怕是我自己决定错了,只要控制好风险,我知道为什么错了,我可以迭代。 以上两点自己都花了不少学费。幸运的是,我还活着,我还有机会。
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见自己👀👤@zeroibtc·
请珍惜你手里的资金,未来1-3年可能会有一场经济危机,你有机会拿到低价筹码无论美股还是加密。 长期我是看好AI发展的,会给经济带来新的动力。但是经济一般会滞后于技术发展,在这之前可能会有泡沫和阵痛期。AI现在还是大国和大厂的竞争,根本不能带来普通人的收入增长,相反会带来很多人的失业。经济的增长消费是大头,消费主要由收入增长和消费信心决定,这两点上现在都不乐观。 未来几年我都会偏保守,少出手,好好学习提升自己,等待机会。
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@DuoMeg 这种不会单独发币,是镶嵌在hype里的一个功能,有一个单独资产用于交易预测市场,就像合约账户一样。
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0xMeg ττ
0xMeg ττ@DuoMeg·
下一个大毛? 简单总结一下这个推文,HyperCore 将通过 HIP-4 支持 Outcome(结果合约)。一种适用于预测市场和类期权的有边界衍生品。 目前仍处于测试网阶段。未来将上线基于客观结算源、以 USDH 计价的官方市场,并视用户反馈逐步开放为无许可部署。 为什么可能是下一个大毛? 1.背靠hyperliqud,HYPE什么格局不用说了,如果自己单独孵化预测市场的空投不至于没有格局 2.目前预测市场竞争火热,前有polymarket,kalshi,opinion都还未TGE,想要抢占市场,项目的节奏肯定很快,所以参与的性价比很高,不用像撸polymarket撸了一年多了,发币还未可知 建议持续关注!
Hyperliquid@HyperliquidX

HyperCore will support outcome trading (HIP-4). Outcomes are fully collateralized contracts that settle within a fixed range. They are a general-purpose primitive that are useful for applications such as prediction markets and bounded options-like instruments. There has been extensive user demand in both of these areas, and builders will likely think of novel applications as well. Outcomes bring non-linearity, dated contracts, and an alternative form of derivative trading that does not involve leverage or liquidations. The outcome primitive expands the expressivity of HyperCore, while composing with other primitives such as portfolio margin and the HyperEVM. Outcomes are a work in progress and currently only being tested on testnet. Canonical markets based on objective settlement sources will be deployed once technical development is complete. Canonical markets will be denominated in USDH. Pending user feedback, the infrastructure will be extended to permissionless deployment.

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见自己👀👤@zeroibtc·
克服学习恐惧的方法:链接热爱+最小行动 上大学时学c语言就很头疼,考试我基本靠背,学完基本就忘了。后来创业有一些自动化需求,又报了python的课买了书,基本没学就放弃了。前段时间vibe coding火,又报了课,学了两天装了个软件做了一个测试就放下了。

人天然对自己不擅长不熟悉的领域有一种恐惧和害怕,哪怕是自认学习能力很强的我也一样。

在探索中最近发现了一个小技巧,要学习你不擅长的技能:1、可以将它与你喜欢或擅长的产生链接。比如不擅长写作,首先我就从我最喜欢的领域开始,喜欢什么写什么;另外我写不擅长但我说话交流还可以,我就让AI访谈我问我,我再语音转文字。2.找一个最小的没有阻力的动作开始,我叫它“最小可行动单元”,就比如写作,你让我马上写一篇长文很难,但是你让我每天写一句话没问题。我每天想什么都记下来,快一个月后我发现写长文变得容易了。

当我最近开始喜欢写作时,我又重新启动了学习vibe coding的事。我找到了我好奇感兴趣的点:如何写好一篇文章?并与AI结合,变成如何使用AI辅助我写一篇带有我的味道的好文章。然后我从最简单动作开始,我先把Claude code装上。
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见自己👀👤@zeroibtc·
分享一个快速从0-1实现突破的学习法:链接同频的人。 我发现当我特想做一件事,遇到问题,特别是新的领域。我会先找到一个同频的人,经过几次链接都能找到想要的答案。 找到同频的人,支持他,支持他就是支持自己,最终能量会回流回来。 对这是特别高效的学习法,今天才意识到,原来自己过去屡试不爽。感恩这些贵人!
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见自己👀👤@zeroibtc·
@Just_sharon7 Yeah, it's good. But I'm used to eating rice. I haven't had any for two weeks, so I'm kind of craving it.😋
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见自己👀👤@zeroibtc·
最近的注意力都在身体和对未来的思考上。按照gemini做的深度研究报告,已经控碳水低FODMAP饮食两周,今天中午开始吃一点米饭,晚上还是不吃米饭。另外增加了一个耳迷走神经刺激,早晚一次。 这两周整体感觉晚上胀气确实少了,气也开始往下走了。夜间还是会醒来一两次,但是基本胀气很少了。主要集中在早上6-7点醒来时,气会比较多。已经改善很多了,超出预期,感恩!
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