xpaimingxpaimingX 계정 데이터 모니터링
홈 / 계정 / Bobo Lin | AI for Everyone
Bobo Lin | AI for Everyone@komatsuso68dev글로벌 증가 207위

I dig through GitHub, test AI tools & break things so you don't have to. Follow for useful open source, local AI & experiments worth your time.

팔로워 10-03 14:07트윗 10-03 14:50
883팔로워
—7일 증가 · 업데이트 중
—7일 게시물당 평균 노출
2획득 타이틀

건강 추세

데이터 축적 중
최근 7일 게시물당 평균 노출
—
트윗 78개는 노출이 아직 쌓이고 있습니다. 24시간이 지나면 집계됩니다
노출 효율
—
비슷한 규모 중앙값 38.2% (43개 계정)
노출 전주 대비
—
최근 7일 평균 vs 이전 7일 · 14일치 트윗 필요
팔로워 증가 전주 대비
—
최근 7일 vs 이전 7일 · 14일치 스냅샷 필요

건강 추세는 공개 데이터 기반의 참고용입니다. X에서의 계정 상태를 뜻하지 않으며, X 공식 상태가 우선합니다.

데이터 개요

UTC 일 기준 · 약 6시간마다 스냅샷
지표오늘어제7일14일30일
트윗 노출≥ 1,937≥ 809≥ 2,746≥ 2,746≥ 2,746
게시물62≥ 16≥ 78≥ 78≥ 78
보낸 댓글222≥ 56≥ 278≥ 278≥ 278
증가0————
게시물당 평균 노출—————
최고 게시물≥ 54≥ 127≥ 127≥ 127≥ 127

이 페이지는 계정이 직접 올린 트윗만 집계하며 리트윗은 제외합니다. 게시물당 평균 노출은 24시간이 지난 트윗만 사용합니다. "≥"는 해당 기간에 노출 / 댓글이 아직 쌓이는 트윗이 있거나 일부만 업데이트되었다는 뜻이며(가장 이른 업데이트: 10-03 05:06) 실제 값은 이 이상입니다. "—"는 데이터가 불완전하다는 뜻이며 0이 아닙니다.

최근 30일

옅은 막대 = 불완전한 날 · 회색 점 = 데이터 없음

일별 노출

최근 30일
0
500
1,000
1,500
2,000
09/0509/1209/1909/26오늘

일별 팔로워 증감

최근 30일
0
09/0509/1209/1909/26오늘

일별 게시물

최근 30일
0
20
40
60
80
09/0509/1209/1909/26오늘

일별 보낸 답글

최근 30일
0
100
200
300
09/0509/1209/1909/26오늘

X 크리에이터 수익

14일마다 정산 · 다음 정산까지 6일
9.25 정산—이번 주기 현재까지≥ $104추정

정산별 수익

최근 1회 · 14일마다 정산
0
$50.00
$100
$150
이번

X는 크리에이터 수익을 공개하지 않습니다. 정산이 끝난 주기는 수집한 실제 금액만 표시합니다. 「확인됨」= 당사가 확인해 입력, 「트윗」= 본인이 게시한 금액(확인됨), 「사용자 신고」= 검토된 신고. 수집되지 않았으면 「—」입니다. 「이번 주기 현재까지」는 추정치입니다. 실제 수익을 아는 계정은 최근 정산액을 일할 계산(÷ 14일 × 경과 일수)하고, 그 외에는 최근 14일 트윗 조회수의 하루 평균(답글 포함, 리포스트 제외)을 한 주기 ≈ $26.6 × 하루 평균 조회수^0.25로 환산한 뒤 경과 일수로 일할 계산합니다. 계수는 검토된 신고 74건으로 추정했습니다. 대략적인 참고치입니다. 실제 금액을 아신다면 위의 「수익 신고」를 이용하세요.

최근 인기 트윗

노출 상위 5개 · 최근 30일
1

A security analyst can turn one suspicious file into ten plausible hypotheses with AI. Searching 10,000 endpoints is the easy part. Deciding which data the agent may collect, and who approves it, is the actual design wo…

10-03 06:54노출 127좋아요 3답글 0참여율 2.4%
열기 ↗
2

Memory, not raw FLOPs, is what turns a capable model into someone else’s service. If a loop can spend more compute without growing its KV cache, smaller machines get a little more room. Latency decides whether that room…

10-03 07:28노출 68좋아요 2답글 0참여율 2.9%
열기 ↗
3

Every AI infrastructure plan eventually becomes an electricity plan. GPUs can forecast demand and help balance a grid, but they do not add a single transmission line. Cheap compute keeps running into the old bottleneck.…

10-03 07:12노출 65좋아요 2답글 0참여율 3.1%
열기 ↗
4

An AI assistant that reads ten years of notes, email, and documents becomes hard to leave behind. If its memory lives behind one company account, switching providers means rebuilding the setup or handing the archive to …

10-03 06:31노출 59좋아요 3답글 1참여율 6.8%
열기 ↗
5

A model that needs less memory is easier to own, not merely cheaper to serve. This paper points at an unusual trade. Repeat more computation instead of carrying ever larger weights and KV cache. That only helps if laten…

10-03 07:28노출 56좋아요 1답글 0참여율 1.8%
열기 ↗

타이틀 기록

총 2회
🌐 세계 랭킹아직 우승 기록 없음
2026-10-03 게시 챔피언 (오늘, 잠정)2026-10-03 댓글 챔피언 (오늘, 잠정)

By UTC day: the growth title goes to #1 on that day's board, the posts / replies sent / views titles to #1 among the tweets collected that day. Today's entries can still change.

같은 분야의 계정

dev