最近全网都在发 Irys (✧ᴗ✧) 和 375ai 的合作，我也赶紧研究了一下这是多大合作能被全网讨论啊？一研究发现这事挺大，375ai负责在现实世界扫街抓数据，Irys则给这些数据盖上防伪章，闭环从采集到变现 Irys作为Layer-1区块链界的学霸，主打低成本存储、可验证计算和AI协调，9月交易量8.55亿刀，40万活跃钱包，忙得热火朝天！它的绝招是数据上链后，谁也别想动，用加密指纹加密，零知识证明保真，干净利落，而375ai是Solana上的数据狂人，在美国扔了4万个AI传感器节点，覆盖70%的人口活动区，个个都是全副武装高清摄像头、NVIDIA Jetson GPU、环境传感器，抓起交通、环境、网络数据来那叫一个眼疾手快！更别提他们的375go... App，20万用户直接把手机变数据矿机，一边匿名贡献数据，一边赚代币，简直是躺着也能挖矿 传统AI数据垃圾进垃圾出，来源不明、随便篡改、存个几年就失踪，375ai和Irys这对CP直接放大招，375ai提供高保真现实数据，Irys当真相守护者，每条数据都有个永久的数字身份证，这数据还能编程，自动触发支付或AI训练，自动驾驶、智能城市、物流场景随便玩～ Irys主网上线在即，375ai还全球跑马圈地，目前170个国家已经到手了！加上Irys的EVM兼容性，开发者们估计要蜂拥而至，这波合作，简直是把死气沉沉的数据变活蹦乱跳的资产，坐等大戏开场～ 强调一句配的图可是我辛辛苦苦做了一个来小时做出来的，我可是从来不偷官图的好宝宝，希望能多给我点权重😭show more

.Irys (✧ᴗ✧) 主网的脚步越来越近，叙事正在悄然转变。 别再只当它是存储协议。 它的新身份：数据执行层。 目标从来不只是存储。 而是让数据真正活起来——结构化、可验证、可交互。 过去需要多层架构才能实现的功能，Irys 用一个统一接口全部搞定，将存储、索引、权限控制和可编程读写融为一体。... 拿 AI 验证网络 来说。 它通过多模型共识来保证 AI 输出的准确性，这会源源不断地产生海量结构化数据。如果底层设施无法支撑快速的写入、验证和复用，整个模式根本无法运转。 Irys 正是支撑这一切的底层。 起初，Irys 只是 Mira 的验证数据存储方。但最新的动向显示，这些验证记录未来可能会被其他智能合约直接引用。 这个趋势至关重要： 存下来的不再是冰冷的归档，而是可以被随时调用的热数据。 主网即将上线。 与其听各种天花乱坠的解读，不如多关注真正在上面构建的项目。 那里，才是真相。show more

简直可笑！网友登陆华为的辅助驾驶页面，再拔掉网线后惊奇发现，里程数据竟然还在拼命增长。API返回的不是真实车辆数据，而是基于时间计算的伪随机值。通过前端动画和后端配合，营造出数据实时增长的视觉效果。有网友评论称，“这让我想起了当年的e租宝，也有一个差不多的统计平台，数据一直在增加。”

好久没写诗了，今天看到irys这个项目 突发灵感，哈哈哈 那就来一首！ Irys链上闹哄哄 数据编程乐无穷 AI专治假消息 存啥都省大把钱 切入正题 Irys... (✧ᴗ✧) 最开始是在研究数据存储赛道时刷到的，当时还叫Bundlr，后来改名Irys后反而更让人记住了 毕竟现在做数据链的项目不少，但敢说自己是 可编程数据链 的，他们家确实有点东西。 蹲了很久看着社区从几十人慢慢涨到现在这么活跃，最舒服的是氛围特别牛逼。中文社区里没人瞎喊单，反而经常看到有人扒技术文档里的细节，比如那个多账本架构，有人把Submit Ledger和Publish Ledger的区别做成流程图分享，这种讨论技术的感觉，真的像早期玩链上项目时的氛围。团队给我的感觉是 闷声干大事型。去年种子轮融了890万刀，但从没见过他们拿融资额炒作，反而默默上了测试网，优化了好几次数据验证速度。 前阵子试了下他们的SDK确实不孬，三行代码就能搞定链上数据上传，对开发者太友好了, CEO Josh在AMA里被问到技术瓶颈时，直接打开编辑器现场演示解决方案，这种懂技术的老板比只会念稿子的强多了。 最让我觉得靠谱的是他们的落地节奏。不是那种光发合作通稿的项目，最近真的看到好几个AI项目和DePIN项目在官推提了和Irys的集成。而且他们的定位很清晰，就是做AI和数据密集型应用的基础设施，这种专注度在现在乱糟糟的市场里太难得。 现在每天刷他们的测试网任务成了习惯，Irys Arcade里的小游戏既能练手又能熟悉功能，听说活跃用户可能有机会拿未来的代币分配。中文社区的运营也很用心，有人扒他们的Provenance Toolkit组件，团队看到了还会出来补充使用技巧，这种互动感真的很圈粉，记得关注一下中文区官推Irys中文(✧ᴗ✧) 。 说实话，玩过不少测试网，但像Irys (✧ᴗ✧) 这样把技术、社区、开发者体验都打磨得这么细的不多。他们的动漫风格品牌看着轻松，但内核一点不含糊——IrysVM兼容EVM，混合共识机制兼顾安全和效率，还有那个反虚假信息的数据溯源功能，越研究越觉得这个方向有潜力。 最近把测试网的任务都清完了，顺手在GitHub上扒了他们的开发文档，打算试着用SDK做点小工具。这种从用户慢慢变成参与者的感觉，大概就是早期项目最吸引人的地方吧。 做个视频送给Irys (✧ᴗ✧) 告诉我喜不喜欢？show more

ZENT最近交易量起来了，但是bn广场上都在传最后门槛得卷到40w 来推上看 Zentry 在做AI数据看板zTerminal 感谢团队给了白，聊聊体验 UI很好看，很丝滑，直接问就能扒数据，关注DAT的也可以在这个工具上直接获得持仓or净值等你想要的数据 有意思的是玄学+数据的结合，西方喜欢看月相，期待后面增加周易 X crypto 用zTerminal拉了一下ZENT数据，很客观，对自己家代币评价也不手软😂

$G M Hirys 周末毒奶甄选选 Galxe 银河任务来了 这次分享的也是我偷撸很久的L1项目 👇 Irys... (✧ᴗ✧) 融资8.7M美元的面向AI和Web3的新一代去中心化+可编程数据存储Layer1公链 ⛓️ 参与方式: 1⃣ 领水 2⃣ 玩一局小游戏 3⃣ 连接 $SOL 钱包 上传一个文件 要保证银河账号绑定了Solana钱包 4⃣ 进入官方DC 通过建设获取各种Role 5⃣ 完成剩余的社交媒体任务 验证并完成以上步骤的银河任务 领取银河分数 6⃣关注 Irys (✧ᴗ✧) 积极互动并发推文开始嘴撸 😂 Irys的Galxe Starboard看板 Irys Questland任务看板 项目简单介绍: Irys (✧ᴗ✧) 是一条专注于数据可编程性的Layer1区块链 结合了低成本存储和高性能兼容EVM的IrysVM执行层 专为AI应用和链上大规模数据处理设计 Irys支持Ethereum以太坊 / BNB Chain / Polygon / Arbitrum / Optimism / Linea等主流生态跨链可组合 核心产品 - 链上高性能数据存储与可编程计算 去中心化抗审查数据层 为AI模型提供可验证数据基础 典型场景 - 链上AI训练数据 NFT元数据 DeFi数据 去中心化应用后端 Irys创始人为 Josh Benaron (✧ᴗ✧) 以领先业内技术创新获取到870万美元的融资支持 主要投资方为Lemniscap / Framework Ventures / Permanent Ventures / Hypersphere Ventures / OpenSea Ventures等 Alva aixbtshow more

现在身边的AI越来越多，摄像头、智能设备都自带AI运算，AI也不只会发文字，还能直接做决策、产生实际价值，连人造的合成数据也越来越逼真。 但Inference Labs 说AI用得越广、越分散，可信度并不会自动变高；合成数据好用，也让造假模仿变得更简单；AI一旦开始执行真实操作、产生经济相关信号，就必须有验证机制来兜底。 不管是遍地开花的边缘AI，还是以假乱真的合成数据，或是能实操的AI代理，都需要验证来守住真实和公正，这才是AI靠谱落地的关键。 #VerifiableAI #zkML #InferenceLabs Inference Labs

【周日无事，勾栏听曲】 今天周日，别卷了，看看小姐姐跳舞放松一下 😮‍💨 但我边看边想——咱在社交平台是不是都是裸着的 对着手机说句话还喂了算法 关系链、兴趣、聊天记录，最后都成了别人的广告模型 关键是：你自己啥好处没有，只会被杀熟！ 你说这像不像： 你以为你是主角，其实只是个数据源头... 2018 年那波 Cambridge Analytica 丑闻大家还记得吧？Facebook 被爆出把 8700 万用户的数据送去政治操控，用户没同意，数据就被拿去干选举。全球信任崩盘、欧盟连夜上 GDPR，最后 Facebook 被罚了 50 亿美元，才“装模作样”补了个系统漏洞。 结果呢？到了 2025，泄露事件还是接二连三： 上半年一次爆出 160 亿条数据泄漏，Google、Apple、Meta 通通在列；Meta 今年还又爆了一次，很多用户直接被盗身份、银行卡直接被撸。 你以为这事过去了吗？其实这事从来没过去——只要数据还是被掌握在中心化平台手里，用户永远就是被收割的“商品”。 那有没有别的出路？ 我最近越看越觉得：UXLINK 是 Web3 世界里，少有的几个真的在做“用户数据主权”的平台。 ———————————————————————— 📍 UXLINK在干嘛？一句话：把你在社交网络里的一切，变成你自己的链上资产。 你是谁（DID） 你认识谁（社交关系） 你做过啥（互动、邀请、建设行为） 这些信息，UXLINK 都不会拿去卖广告，而是变成你“链上简历”和“资产凭证”。 别人 Web2 是“你贡献、我赚钱”；UXLINK 是“你贡献、你赚钱”。 ———————————————————————— 🔐 隐私防线怎么做的？说几个点你就明白了： 1⃣ MPC-TSS 多方计算钱包 不是一个中心服务器说了算，私钥被分成好几份储存，即使某个节点被黑，也偷不走全部数据。 2⃣ 社交恢复 & Telegram一键开钱包 告别助记词，普通人也能轻松用，出问题还能恢复，用户不再是韭菜，而是拿着“链上钥匙”的主人。 3⃣ 去中心化存储 + DID 不用信平台，数据分布式保存，随时带走、迁移，没人能“冻结你的人脉”。 4⃣ 加密群组 UXGroup 不是普通的社交群聊，是端到端加密 + 用户主导权限管理的“链上朋友圈”，聊天记录连平台都看不到。 ———————————————————————— 🧱 更狠的是：他们不是光保护你隐私，而是让你的社交网络直接变成资产。 比如你在群里贡献活跃度、拉人、互动，都会被链上记录；再比如你的人脉网络，可以通过Social Graph铸造成NFT，用于参与项目空投，或者做广告分发。 以前你在 Facebook 搞社群，都是平台赚钱；现在你在 UXGroup 搞社区，未来这些社交关系可以变现，直接成为链上可用资产。 想得更远点：这就是社交版的“地契”。 ———————————————————————— 🛡 合规护城河也安排上了： 在全球越来越严的监管环境下，欧盟的《数字市场法案》、美国的 FTC 新规，谁都不能再假装用户隐私不重要了。 Meta 现在还在为当年“割用户”买单，罚款都罚麻了。 而 UXLink 这种从设计层面就“合规优先”的项目，不仅安全、还有优势。 ———————————————————————— 📌 所以 UXLINK 对我来说，不只是一个撸空投的工具，而是一种社交数据新范式。 它不是为了取代微信、Facebook，而是用区块链的方式，重构“我和我的社交数据”的关系。 你再不是被平台宰的“数据劳工”，而是拥有社交网络产权的“链上地主”。 🔚 结尾给没上车的人提个醒： 别等下次再出一个“Cambridge Analytica”了，再来后悔“早知道用 UXLink”。 现在就可以动手试试： 🔹 注册一个 MPC 钱包 🔹 加个 UXGroup 群组 🔹 绑定社交账号构建你的 DID 🔹 再把社交行为铸成你的链上资产 未来在链上的身份、空投、信用系统里，你会感谢自己今天做的这个决定。 ———————————————————————— 🎯你觉得未来社交，是“用完即弃”，还是“用一次、赚一生”？ 评论区说说你怎么看 UXLink 这条路。 #UXLINK #KaitoAI Kaito AI 🌊 UXLINKshow more

羡慕这种节奏感超强的。以前，拍几张损坏的照片就能搞定保险理赔。现在？事情变得复杂多了。AI已经开始自动修改图片，理赔流程也变得全自动，连拒赔都能瞬间给你反馈。这样的“高效”背后，最怕的就是信息不透明，特别是当AI决定了赔付时，谁能保证这不是系统的一个误判？ Inference Labs让这一切变得不一样。每个理赔决策都有可验证的证据：从图片到模型配置，再到每个计算步骤都有加密证明。这意味着，以后AI决定给你赔多少钱，背后有一堆可以核查的数字和数据，而不是简单的日志记录。 这种技术能让理赔透明、可信，确保每一分钱的赔偿都有根据。不仅仅是让AI做决策，而是让每个决策都能拿得出手的证明，谁也不能随便糊弄你。 Inference Labs #InferenceLabs #VXVHub #AI... #PredictionMarkets #TrustInTech #Cryptoshow more

昨天在偶然刷到这个网站 - 《动画巡礼》 作者将各种日本动画的场景标注在 Google 地图上，数据特别丰富，全是力气活，我在想这么多都是人工标注的吗？真的好棒啊，还开放了API，交互也做的很不错，喜欢日本动漫的朋友们真的不能错过哈，去日本可以直接按照标注去玩了，也可以在特定的地点拍对比图。 开源库在这里： 感兴趣的同学还能 PR 提交自己的数据。

炒美股的兄弟们有福气了。龙哥找了一个开源软件，胜过彭博。 彭博终端一年订阅费够买辆二手车，FinceptTerminal零元。 这不是玩笑。彭博那玩意儿起步价两万美金一年，专业版往二十万走。普通散户、刚起步的量化团队、小型投资机构，基本被这个门槛挡在外面。 FinceptTerminal 干的事就一个：把这堵收费墙拆了。 2.7万星，纯 C++ 写，说明不是花架子。打开终端，股票、期货、外汇、宏观数据全在一个界面里，不用切来切去。行情实时刷新，技术分析工具直接能用，想跑量化模型也行，不是那种只能看 K... 线的半成品。 几个实在的亮点：。 数据覆盖广。美股、欧股、亚太市场，外汇和大宗商品都进来了，宏观指标也能拉。不是只盯一个市场的玩具，是真的能当工作台用。 交互式探索。看数据不是死盯屏幕等刷新，可以自己下钻，点开某个行业、某只股票、某段时间，层层扒下去，找到你想看的那个数字。 开源免费。代码全在 GitHub 上，想改就改，想集成进自己的系统也行。彭博打死不让你碰它的数据接口，这个反过来。 举个场景。你想研究美股科技板块最近一周的资金流向，打开 FinceptTerminal，调出行业列表，点进科技板块，叠加宏观指标和个股资金数据，一套下来不用切软件、不用导 CSV、不用手动算比例。 安装也不麻烦，GitHub 上有详细说明，Linux 和 macOS 都支持。 金融圈一直有个怪现象：干活的人用的工具最贵，最需要数据的人反而买不起数据。这种开源项目能跑出来，说明大家真的受够了。 不是要替代彭博，专业机构该买还是买。但对于还在摸索阶段、想认真研究市场、但预算有限的人来说，这玩意儿就是真香的答案。 有兴趣的去 GitHub 翻代码就知道了。show more

惊呆了，原来这样可以每天0磨损刷alpha！我感觉已经隐隐约约把握住了流量密码，今天刷个黄推浏览量还挺高，食色性也，国内还是太性压抑了！alpha带来的搜索量也不错，我决定每天的发文都带一下alpha跟美女😂 第一点，这个方法确实是可以每天套利1.5u左右，但是得建立在bfusd脱锚的情况下，基本上可以覆盖当日的gas，实测是每日刷新额度。 第二点，男人嘛总喜欢刷点美女小视频，但是浏览记录被人看到了就很社死，我平时没事就喜欢去小红书学学穿搭，这个浏览记录跟链上的交互记录一样，在我老婆的眼里完全透明啊，怎么办呢，难道只能手动删除吗？这个时候就要引入FHE这个概念了，全同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）是一种先进的加密技术，允许在加密数据上直接进行计算（如加法和乘法），而无需先解密，从而实现数据隐私保护。而 Now @zama 的研究方向就是开发FHE解决方案，实现数据在加密状态下的计算和处理，确保链上数据始终保持隐私。换句话说，如果小红书引入这个技术是不是就可以保护我的浏览隐私呢？... 链上交互大家讲究的就是一个公平/公正/公开，数据完全透明可验证，但是呢人总是有点隐私的，ZAMA 凭借FHE技术把链上透明与个人隐私这两个看似悖论的东西融合到了一起，既保留了区块链的公开可验证性，又确保了数据的隐私性。可以说是重塑了区块链的隐私范式，为构建一个更安全、更公平的 Web3 生态奠定了一定的基础。#ZamaCreatorProgram 走过路过不要错过哈，有钱的捧个钱场（算了都是穷哥们），没钱的捧个人场，好歹看了美女视频您说是不是？show more

🚨我只花了十分钟不到就用flowith给自己做了一个全自动化搞定AI信息源的网站！ 如果你也想做这么一个网站，可以直接按下面步骤跟我一起操作👇 先来看一下效果：这个网站我可以直接打开用，并且根据我的需求做了分类，每个卡片上都有标题、简介、视频的数据等等，并且点击每个卡片我可以直接跳转到对应的视频！ 在这个过程中我什么都不用做，只需要在开始之前把我提前准备好的提示词丢给它，就可以让AI信息收集这件事完全自动化。 而且这个网站不是做好了就放在那了，而是每24小时都会重新更新一下，因为我有一个24h都在帮我干活的数字员工neo！

最近在 GitHub 上刷到一个挺炸的开源项目：Wren AI 它本质上是在做一件我们都很熟、但一直没被真正解决好的事：让不懂 SQL 的人，也能自己查数据库。 比如说，业务、运营想看数据，第一反应就是来敲后端：“帮我查下上个月销量前 3... 的产品”“这个转化率能不能按渠道拆一下”。 SQL 本身不难，但沟通成本、来回确认、临时插队，才是真正耗时间的地方。 Wren AI 的思路很直接：对话即查询。 你直接用自然语言问问题，它会自动生成 SQL、跑库、给结果，甚至顺手把图也画好（柱状图、折线图那种）。 可以把它理解成一个 “自带 AI 分析师的开源版 Metabase”，但门槛更低，不用拖字段、不用写 SQL。 比较关键的一点是，它不是那种“裸 Text-to-SQL”。 Wren AI 引入了 Semantic Layer（语义层），你可以提前把业务指标、表关系、口径定义清楚，相当于给大模型加了一层“业务护栏”。 这一步虽然需要懂数据库的人前期配置一下，但一旦理顺，后面业务方基本很难把数据问歪，准确性和安全性都高很多。 模型和部署这块也挺对技术人的胃口： ·云模型：OpenAI / Claude / Gemini 都能接 ·数据不出内网：可以配 Ollama + 本地模型（比如 DeepSeek） ·数据库支持也很全：MySQL、Postgres、ClickHouse、DuckDB 基本全覆盖 ·安装也不折腾，有 Docker 基本就是一键起 整体看下来，我觉得它特别适合两种场景： 1）想给团队搭一套真正能用的自助查数平台 2）想研究 “AI + BI + 语义层” 这种更偏工程化的落地方案 一句话总结：把“查数据”的自由还给业务，把时间还给开发。show more

欢迎各位小天💩～昨晚做了几个小时的视频，终于搞定了 今天继续女大十八便之第八便——《祝泥每天大💩通畅》 ⸻ 好了，以下是叽里呱啦的正文，我也不知道写文章加分还是做图或者视频加分，不管了，全面铺排上。 🚀 MemeCore 最新链上数据公布，生态表现惊艳！ MemeCore 公布了... MemeCore 和 MemeX 的最新链上活动数据，让人眼前一亮： • 🔁 总交易次数已突破 127 万次 • 💰 市值高达 9.33 亿美元，已跃居 CoinMarketCap 第 81 名 不仅是 MemeCore 本体，MemeX 作为其生态中最活跃的组成部分，数据更是炸裂： • 🔝 前 10 个代币平均涨幅超过 8,000% • 📈 质押增长率飙升 +9,305.92% • 💸 累计交易手续费达 60,712 万美元 • 👥 已验证用户数量突破 19.1 万人，环比增长 +3,749% ⸻ 🧠 这波不是热闹，是真正的链上共识在构建 从这些数据来看，MemeCore 并不是一时的炒作热度，而是具备真实活跃度和增长逻辑的生态系统。 不只是交易多、用户涨，最关键的是它正用一种全新的方式——Proof of Meme机制，把用户行为、内容创造与链上资产价值连接了起来。 简单说就是： 👾 你发内容 ≈ 你参与共识 💬 你互动转发 ≈ 你在链上留下痕迹 📈 最终形成的，是整个 MemeFi 世界的底层运行逻辑 ⸻ 🔥 MemeX：不仅能发币，更像一座 MemeFi 工厂 很多人以为 MemeX 就是个发币工具，其实已经走得更远。现在它像是一个正在高速运转的 MemeFi 工厂： • 有机制（Proof of Meme） • 有数据（用户、代币、交易持续增长） • 有内容驱动（社区自发产出） • 有实际经济活动（手续费、质押、资产流转） 这就让 MemeX 不只是玩梗的平台，而更像是 meme 世界的基础设施。 ⸻ 🔭 如果接下来还能保持节奏，把玩法打磨得更深、社区运营继续推进，那 MemeCore/MemeX 极有可能成为 MemeFi 赛道中真正的以太坊级别底座。 所以你问这是不是风口？ 不是风口，是它在自己造风口。 MemeX MemeCore Kaito AI 🌊 #MemeX #PoM #Yappingshow more

昨天在偶然刷到这个网站 - 《动画巡礼》 作者将各种日本动画的场景标注在 Google 地图上，数据特别丰富，全是力气活，我在想这么多都是人工标注的吗？真的好棒啊，还开放了API，交互也做的很不错，喜欢日本动漫的朋友们真的不能错过哈，去日本可以直接按照标注去玩了，也可以在特定的地点拍对比图。 开源库在这里： 感兴趣的同学还能 PR... 提交自己的数据。 还问一下各位推友：有没有类似电影在地图上的标注网站呢？我会非常感兴趣。show more

想自己做金融分析、股票研究？ 这些完全免费、Github开源的工具推荐给你，适合低门槛快速入门系统化 + AI 驱动的金融/财报分析👇 1. OpenBB（67.4k stars） 号称一个真正能替代... Bloomberg Terminal 的开源金融数据平台，数据整合能力强、支持 Python/CLI/AI 代理，日常股票深度研究和项目报告效率极高。唯一小缺点是高级数据源仍需自行接入，但免费部分已经够大多数人用了 2. Freqtrade（50.2k stars） 免费开源的 Python 加密交易机器人，内置回测、机器学习策略优化（FreqAI）、Telegram 控制等全套工具，是目前交易机器人里最成熟的一个，但学习门槛较高（需要会 Python），用 AI 学也可以上手 3.FinGPT（20k stars） AI4Finance 基金会维护的金融专属大模型框架，成本极低。这是真正能本地跑的金融 AI，用来做财报分析、新闻解读和智能研究非常实用 这三个工具组合起来，基本覆盖了数据获取 → 量化回测 → AI 智能分析的完整流程，全程本地运行、不用付费、不用担心数据隐私 省下来的订阅费，都拿去多买几只股票了😂show more

在 GitHub 上发现一个开源项目：Memvid，颠覆传统的向量数据库处理方式，直接将文本数据编码成视频文件。 通过将数百万文本块压缩到单个 MP4 文件中，不仅实现了 10 倍的存储压缩率，还能在亚秒级时间内完成语义搜索，完全无需数据库服务器。 GitHub：... 并且内置对话功能，可与知识库进行上下文感知的对话，同时支持直接导入 PDF 文档并自动索引处理。 可完全离线工作，视频生成后无需网络连接。正在构建大型知识库的 AI 开发者不妨看下这个项目。show more

全自动科学论文工厂，它真的来了。 你该看看这个新仓库。 之前那个中国大学生搞了个MiroFish，做实时社会模拟；字节跳动那边出了OpenViking，把记忆结构化；还有Percepta，把数学计算直接嵌进大模型的权重里；吴恩达那边也推了个Context Hub，相当于给代理加了一层自己标注的文档系统。 👉 Polymarket 官方入口： 现在，AutoResearchClaw 刚在... GitHub 上线——一个全自动的科学论文生成器。 仓库上线几个小时，就拿了差不多 4k 星。 给一个原始的想法进去，出来的就是一篇 6000 字、能直接用的 PDF 论文。关键它不是那种垃圾玩意儿。 它背后跑的是真正的代理系统： · 自己做实验：写代码、跑测试、读日志，崩了还能自己调 · 几乎没有幻觉：走硬核四层验证，对接真实科学数据库，没有假引用 · 格式也挑不出毛病：图表自动生成，LaTeX 排版，直接对标 NeurIPS / ICML 的标准 挺有意思的悖论是：这东西不会把 arXiv 搞死。 仓库： 当生成一篇论文的成本几乎为零，真正的权力就到了“筛选者”手里。行业里的新神，会是那些活人审稿人——他们要在无穷无尽的 AI 论文洪流里，手动淘出真东西。 愿安息吧，五年磨一篇的突破性论文——可能一夜之间就被批量淹没了。 把这几样东西拼在一起看： MiroFish 的集群 + OpenViking 的记忆 + Percepta 的真实数学 + Context Hub 的干净文档 + AutoResearchClaw 的自主研究 你就得到了一类代理——能自己跑完整个研究闭环，用真数学去验证假设，反复推敲，以远超人类的速度做出真正的突破。 这不就是在 Polymarket 和各类条件市场上，搭建下一代预测机器人要用的那套东西吗？代理自己去研究、模拟、验证概率，用科学的方法更新判断，而不是靠猜。 一个真正能发现、能证明的预测超级代理时代，就这么来了。 存好这套配置。 如果想在 Polymarket 上搞跟单交易，我推荐用这个： #Polymarketshow more

有人刚把一个新 bot 搭出来 它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto... 事件 跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易 目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住 研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起 一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成 成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约 推演成千上万个可能路径 → 找出 市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场 我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了 而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑 目前数据是： 累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来 新的 meta 可能已经来了 这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？show more

Distil-Whisper：让语音识别的速度提高 5.8 倍，参数减少 51%，准确度保持在 99%。 Whisper 在语音识别方面表现卓著，但是它有一个明显的缺点：训练出来的小模型支持的语言比较少，而大模型推理速度又很慢。如果你有海量的数据需要处理，或者对实时性要求略高，那使用 Whisper 可能会让你比较头疼。... 你可以使用工程手段来加速推理，例如将语音分片后并发处理然后合并结果，但这里涉及到本地计算资源瓶颈的问题，以及合并分片时容错处理的问题，工程复杂度比较高。 《Distil-Whisper: Robust Knowledge Distillation via Large-Scale Pseudo Labelling 》， Whisper 的 Large-v2 model 生成了一系列的 soft targets（也就是概率分布），然后复制 Whisper 网络的第一层和最后一层解码器，最后生成了一个更小、更快效果更好的蒸馏模型 Distil-Whisper。论文数据写的是：速度提高了 5.8 倍，参数减少了 51%，准确度保持在 99%。 这个模型的效果之所以不错，主要还是得益于训练数据的完备，它结合了九个公开可用的语音识别数据集，合并后包含 21170 小时的语音数据，涵盖超过 18260 名说话者和 10 个不同的领域；自从 Whisper 大力出奇迹（它从互联网爬取了 68w 小时的数据，未公开）以后，相信后续语音领域的论文都会配置更庞大的数据集。 Distil-Whisper 目前开源在 Hugging Face 上，模型地址： Demo： Demo 会把模型下载到本地，然后通过 WebGPU 直接在网页上跑起来，测试了下效果，还是挺不错的。 目前仅支持英文，如果想让它支持中文，需要使用同样海量的中文语料数据，重新做一次知识蒸馏，但我觉得即便是这样做，效果也不一定好，因为 Whisper 本身对中文、韩语等支持就不太优秀，这个信息可以从 Whisper 的论文中找到数据支撑。 下面这个视频是 Whisper 和 Distil-Whisper 的对比效果：show more