兄弟们，我从每日一更 $River 变成了 隔日一更 不过还好，我每次更新积分都会给2000左右，所以其实关键不在于量而在于你的内容是否“有用”“有内容”“有价值” 昨天爆了2753分，总积分来到16万4分，希望s3结束后能换到福报 @RiverdotInc 的 Integral Conversion Model 最新模拟也更新了 升级后的模型重新跑了一轮数据，对比结果比之前版本（2.2）更清晰、更真实，主要有下面几个亮点👇 🔧 本次更新做了哪些改进？ 1. 换用了清洗过的输入数据 → 噪音更少、结果更准 2. 时间戳处理更精确 → 能更清晰看到“高密度活动” 3. 参数重新校准 → 模型的反应更符合预期 4. 线性模型 vs 积分模型对照更直接 → 谁稳谁飘一眼看懂 📉 1. 转换率对比：密集活动下差异更明显 图里红线 = 积分模型 蓝线 = 线性模型 关键观察⬇️ 一旦出现“挤着一起转”的情况： → 红线（积分模型）会马上下降 → 蓝线（线性模型）无动于衷 在 Day 30–50 的高压力时段： → 积分模型会更明显地下调转换率 → 活动减缓后再按恢复公式慢慢回升 👉 简单说：积分模型能实时反应参与密度，线性模型反应迟钝。 📈 2. 累计 RIVER 输出：更稳、更均衡 依然是红线（积分） vs 蓝线（线性） 两大结论👇 高密度时期：积分模型给得更少、更稳，不会像线性模型那样突然飙升 完整周期里：积分模型走得更平滑、没有突然跳高 👉 这表示：积分模型能避免短期“爆发式领取”，让整体发行节奏更健康。 🔍 3. 模拟结果说明了什么？ 总结一下积分模型的特性： 人多一起转 → 转换率自动下降（不鼓励挤兑） 人少间隔转 → 速率回升 高压力时期 → 总转换量比线性模型更低 分散参与 → 总体收益比扎堆参与更高 ➡️ 完全符合 Conversion 2.0 的目标： “更公平、更可预测、更由集体行为塑造。” 📅 4. 下一步计划 团队正在完成： 参数最终版 执行流程文档 升级模型的启用时间表 验证完成后会继续更新。 还是挺期待最终的版本，同时恭喜昨天拿到积分的榜10 还是有些新面孔加入！ 希望各位老师们多多互动： @Syu990 @dat150201 @gaengji7512 @0xKingsKuan @pipizhu_eth @BTC99M @Joensmoon @AWeb3Going @Sankhya1945 @bibisister0508 Invest wisely, stake $RiverPts - compound growth with @River4fun 's smart strategy! 🚀💡 #CryptoWisdom https://t.co/gIF1WuExnU #River #RiverPts #River4fun #Rivers $RIVER $satUSD @RiverdotInc @River4fun