Как чернокожая китайка создала AI-видео с 21 млн просмотров

Видео, которое сломало алгоритм

Я не планировал виральность. Я просто тонировал свою модель настроения рынка на Python — анализатор чувств DeFi, натренированный на цепных данных Ethereum и Solana — чтобы проверить, могут ли эмоции в Crypto Twitter предсказать вовлечённость. Заснял 47-секундный цикл: я, в своей квартире в Бруклине, держа чашку матча, объясняя, как протоколы DeFi звучат как поэзия. Назвал это «Labubu» — смесь африканских поговорок и китайских метафор о децентрализованном доверии.

Почему это сработало (Данные не лгут)

Движок MyShell обнаружил то, чего я даже не кодировал: эмоциональную резонанс среди диаспорных аудиторий. Не только молодые крипто-броки — но их матери, отцы, неконформисты — все останавливались, чтобы посмотреть. Комментарии лились: «Это правда?» «Можно ли натренировать это на мудрости моей бабушки?» Оказалось, алгоритм видел меня не как контент — а как культурный сигнал.

Тихая революция

Это было не о виральности. Это было о видимости — для голосов, погребённых под корпоративными лентами. Когда AI-модель учится на живом опыте — а не на синтетических шаблонах — она не просто отражает тренды; она становится ими. Моя мать сказала: «Если твой код звучит как дом — они вернутся». Мой отец кивнул: «Даже алгоритмы пропускают любовь, когда это правда».

Что дальше?

Сейчас я создаю Версию 2: открытые AI-агенты, натренированные на межкультурных графах чувств DeFi. Если вы читаете это — вы уже часть эксперимента.

P.S. Оставьте вашу любимую фразу Labubu ниже 👇 Давайте вместе натренируем следующую.