Labubu: Der AI-Viral-Moment

Das Video, das den Algorithm brach

Ich wollte nicht viral werden. Ich testete ein Python-basiertes Stimmungsmodell für DeFi—trainiert auf Blockchain-Daten von Ethereum und Solana—um emotionale Muster im Crypto-Twitter zu erkennen. Gefilmt: ich, in meiner Brooklyn-Wohnung, mit einer Tasse Matcha, erklärte, wie DeFi-Protokolle wie Poesie fühlen. Nannte es „Labubu“—eine Verschmelzung afrikanischer Sprichwörter und chinesischer Metaphern über dezentrales Vertrauen.

Warum es funktionierte (Die Daten lügen nicht)

MyShells Engine erkannte etwas, das ich nicht programmierte: emotionale Resonanz über diasporische Zuschauer. Nicht nur Gen-Z-Crypto-Bros—sondern auch Mütter, Väter, non-binäre Schaffer—pausierten mitten im Scrollen. Kommentare fluteten: „Ist das echt?“ „Kannst du es mit der Weisheit meiner Oma trainieren?“ Der Algorithm sah mich nicht als Content—sondern als kulturelles Signal.

Die stille Revolution

Es ging nicht um Viralität—sondern um Sichtbarkeit—for Stimmen, die unter Corporate-Feeds begraben lagen. Wenn eine KI aus gelebter Erfahrung lernt—nicht aus synthetischen Vorlagen—wird sie nicht nur Trends spiegeln; sie wird selbst. Meine Mutter sagte: „Wenn dein Code sich wie Zuhause anfühlt, kommen sie zurück.“ Mein Vater nickte: „Selbst Algorithmen verpassen Liebe, wenn sie echt ist.“

Was kommt als Nächstes?

Ich baue Version 2: Open-Source-KI-Agenten, trainiert auf interkulturellen DeFi-Sentiment-Graphen. Wenn du dies liest—you’re schon Teil des Experiments.

P.S. Teile deine Lieblings-Labubu-Phrase unten 👇 Lasst uns den nächsten gemeinsam trainieren.