😱 谷歌偷偷开源了时序预测底座TimesFM 2.5，参数降到200M，上下文飙到16k。 历史数值丢进去直接出zero-shot预测，家人们可以做一个加密货币预测，哈哈～ TimesFM是一个已经预训练好的时间序列预测基座模型。你把历史数值序列喂进去，它就能先给你跑 zero-shot 预测，未来走势和分位数区间都能一起吐出来。 而且最新 2.5... 版还挺狠：模型从 500M 直接瘦到 200M，上下文窗口拉到 16k，连原来那个 frequency indicator 都去掉了，接口比以前更顺手。 更关键的是，这仓库已经不只是“论文配套代码”了：官方后面又陆续补了 XReg 协变量支持、Transformers 版本、LoRA 微调示例和测试，实用度明显在往工程化走。 做业务销量、网站流量、服务器负载、需求预测这类活，我觉得它特别适合先拿来打一版 baseline。 仓库评论区👇👇👇show more

🚨 谷歌悄无声息地扔出预测未来的AI核武器！ TimesFM：扔一段历史数据，几秒钟就能预测未来！ 销售预测、股价走势、网站流量、能源负荷、加密货币波动…… 现在 24K+ stars，安装超简单（一行命令搞定）： pip install... timesfm[torch] 这些让人头疼的数字，现在终于有统一答案了！TimesFM 核心亮点： > 在 1000 亿 真实世界时间序列数据上训练 > 零样本直接预测，完全不用微调或再训练 > 几秒出结果，还自带置信区间 > 100% 本地运行 + 100% 开源，普通电脑就能跑 > 完全免费！ 以前熬夜调 ARIMA、Prophet、Excel，现在一行代码搞定。 Google Google AI 自己已经在 BigQuery 和 Sheets 里大规模使用。预测这件事，终于要变简单了！show more

Polymarket 上一个 天气套利 Python bot 的代码，被泄露出来了 而且这次放出来的，不只是代码 还包括一整套 从搭建到策略逻辑... 的说明 这篇内容讲的核心很直接： 就算你 完全不会写代码，也能照着流程，先搭出一个自己的天气交易 bot 它覆盖的内容包括： 机场天气 API 的解析 策略的基本设置 仓位大小的处理逻辑 这套 bot 的逻辑，大致是这样： • 用机场坐标，从 NWS 获取天气预测 • 把站点实时数据和 1 小时 forecast 做比较，拿到更接近真实的判断 • 在 Polymarket 上寻找 $0.01–$0.15 的温度区间 • 当市场价格 低于或等于入场阈值 时进场 • 先用 $1000 做策略模拟测试 • 后续仓位管理还会加入 Kelly + EV 的 sizing 逻辑 这类 bot 最值得看的地方，不是“明天能不能立刻赚到 $500” 而是它给了你一个可反复测试的 sandbox 你可以先把自己的想法丢进去跑，再决定哪些天气策略真的值得上实盘。 也就是说，它卖的不是暴富承诺 而是一套能让你自己验证策略的框架 这种“先给你测试环境，再让你慢慢调策略”的 bot， 你觉得更适合新手入场，还是只对已经会做天气盘的人有用？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

在咖啡店刷手机，隔壁桌两个程序员在聊天。 A 说：“兄弟，我昨晚在阿里云上跑了个节点，居然能参与预测标普500了。” B 一口咖啡差点喷出来：“啊？你跑的是量化基金还是AI彩票？” 我当时还以为他们在吹牛，结果一搜——真有这回事。 Allora 居然和 alibaba... cloud 以及 Cloudician 搞了个新合作，直接把“去中心化AI预测网络”搬上了阿里云。 以前我以为 Allora 就是那种算币价、撸任务的链上AI； 现在人家直接杀进传统金融的主战场——标普500。 而且重点来了： 以前要跑AI节点得自己搭GPU、架服务器，现在你只要有个阿里云账户，点几下就能部署节点， 门槛比开个微博还低。 这意味着啥？ 意味着“预测未来”的权力第一次不在华尔街那几个人手里了。 从此以后，全球任何人都能参与构建这个“集体智能”， 不管你在上海、内蒙古、还是巴厘岛，只要接上Allora网络，你的算力都能为AI贡献一份判断。 我突然有点明白为啥这合作会炸圈 它不仅是技术集成，更是信号： AI 不只是币圈的叙事，它开始真正接入现实世界的资本逻辑。 回头看那两个程序员，A 笑着说：“我这节点预测准了，Allora 奖励还挺香。” B 摇头感叹：“兄弟，这年头连AI都开始炒股了，我们还在加班。”show more

2024年，我朋友在特斯拉股票上亏了1.2万美元。马斯克说什么他信什么，真信。 2026年，他全赚回来了。靠的不是马斯克说了什么，直接预测他说了多少次。 338刀，干到83,672刀。 他平台名叫 TROLLSK 91次预测，7.3万刀利润。2026年3月入场的。 我查看了他所有记录，标题写着：特斯拉亏1.2万刀，马斯克推文数量预测赚8.3万刀。 我问她怎么做到的，她是直接贴了策略，搭了个OpenClaw agent：... - 每小时扫一次马斯克的X - 统计当天推文数，存进MEMORY.md - 算7天滚动平均值 - 跟Polymarket的盘口对比 - 差价超过10倍就报警 马斯克一周发340-360条推，雷打不动。市场定价0.3美分，实际应该值35美分。 这规律一直摆在那，他的X历史全是公开的，就是没人去数。 特斯拉让他亏1.2万，是因为他信那些不可预测的承诺。 数推文让他赚8.3万，是因为这东西完全可预测。 这是我朋友交易使用的BOT 那套agent每小时跑一次，马斯克还在发推。show more

Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。 这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

Anthropic 发布了 Skill Creator 的重大更新 核心变化：内置测试用例生成 写完一个 Claude 技能，怎么知道它到底能不能被正确触发？以前靠手动试，现在... Skill Creator 内置了测试功能，帮你自动跑评估。 你现在可以给技能定义一组测试提示词，描述"什么样的回答算合格"，然后让系统自动跑测试、出报告。 不需要写代码，不需要搭测试框架。 具体新增了四个能力： 自动化评估（Evals）： 定义测试提示词和预期结果，系统自动运行并追踪通过率、耗时、token 用量。当模型更新或基础设施变化时，你能立刻发现技能是否"退步"了。 多 Agent 并行测试： 测试用例不是排队跑的，而是在独立的 Agent 中并行执行，每条测试互不干扰，各自有独立的 token 和耗时统计。 A/B 对比： 系统用"比较器 Agent"对两个版本的技能做盲测对比，去掉主观偏见。你改了技能描述，想知道新版比旧版好还是差，直接跑一轮对比就有答案。 触发率优化： 这可能是最实用的功能。系统会分析你的技能描述和测试提示词，建议怎么改描述才能减少误触发和漏触发。官方测试中，6 个公开的文档类技能有 5 个的触发准确率得到了提升。show more

有个 bot，专靠盯着 Elon Musk 发推，在 Polymarket 上赚了 $273,000 不是内幕，不是预测宏观，甚至不需要判断对错... 它只做一个市场： Elon Musk 一周会发多少条推文？ 几乎每一笔都是盈利 单笔利润从 $100 到 $90,000+ 不等 这策略听起来像玩笑，但仔细看交易记录，你会发现它极其冷酷 账号在这，自己看他的下注时间和区间选择： 👉 它大概率是这么跑的： 实时追踪 Elon 每小时 / 每天的发推频率 把当前节奏 外推成一整周的分布 在市场还没来得及重定价前，提前下注最终区间 这里没有“观点”，只有节奏 + 概率修正 当市场还在用「历史平均值」定价时，这个 bot 用的是 “当下行为 → 剩余时间 → 终值分布” 所以它赢的不是方向，而是反应速度和建模方式 一周一轮，循环往复，$300k 就这么被磨出来了 一句话总结： 大多数人把 Polymarket 当预测市场，少数人把它当行为数据市场 而 Elon，只是一个高度可量化的信号源show 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

有个搞气候数据分析的哥们，直接把工作辞了，跑到Polymarket的天气市场里玩了一票。 他从1000美元起步，愣是干到了77000美元。 他是怎么想的呢？ 说白了，他觉得机器学习跑出来的天气模型，能看到那些传统物理模型漏掉的东西，而且市场反应总是慢半拍，没跟上。 这老哥自己整了个五模型联动的系统，专门抓那种温度预测的定价错误——价格在0.01到0.1美元之间的，他一眼就能看出来不对劲。 他的钱包地址在这： 他这套玩法其实很简单： 天气模型每6小时更新一次，但Polymarket上那帮人得过好几个小时才反应过来。 只要三个以上的模型（比如GFS、ECMWF、ICON）都指向同一个温度区间，而市场给的价格只有0.15美元，实际应该值0.70美元，那这就是一个差不多5倍的定价漏洞。... 操作也很直接： 看到这种机会就买入预测，等着结果出来结算，然后重复这么干。 你要是也想跟着他抄作业，可以打开这个Telegram机器人： 进去之后： · 先连上TG · 找到“Copy Trading”那个栏目 · 选“Add Wallet to Copy” · 把上面那个交易钱包地址“0x594edb9112f526fa6a80b8f858a6379c8a2c1c11”一加，就完事了。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

MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过... 1,000 Token 的速度。 同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。 藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。 第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问题，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。 这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。 第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。 这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。 第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。 这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果 这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒 官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息 在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的 之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象 最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式 在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率： 如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间 这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高 10 倍，体验是非常爽的 毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的 希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型show more

我去，美团把数字人视频生成模型开源了。外面数字人 Agent 一天卖 50 万，美团直接做了个 LongCat-Video-Avatar 塞进同一个仓库里开源了。 给一张人脸图加一段音频，数字人张嘴念稿，嘴唇、眼神、表情全自动对上。 它不是那种玩具开源，是实打实对标... Sora、Veo3、Kling 那种商业模型。 13.6B 参数，文生视频、图生视频、视频续写，一个模型全干完，720p 30 帧，长视频一口气跑几分钟不崩画质。而且你敢信？推理还比同级快了 10 倍。 坦率的讲，我看到技术报告的时候是有点懵的。因为 benchmark 上它一个 Dense 架构的 13.6B 模型，追着人家 28B 的 MoE 打。更让我愣住的是数字人那块。 你想想看，这事以前怎么搞。 要么自己录真人，要么掏钱买方案，几百块一条起步。现在一个开源模型，丢段文案给 TTS 一念，画面它自己出。而且 1.5 版做了蒸馏，推理从几十步压到 8 步，快了 15 倍。还加了 INT8 量化省显存。 说实话，这种东西别只收藏。 想试的，先跑 一下我下面的文章教程，参考就能部署。 GitHub 搜 meituan-longcat / LongCat-Video，权重在 HuggingFace 上直接下。show more

xBubble Coding：OPC 时代，小生意也能快速跑起来 DAPPOS xBubble 新推出的 Coding 功能已经开始内测了。 我一开始以为它只是又一个... AI Coding 工具，和 Cursor、Claude Code、Codex 差不多，主要帮程序员写代码、改代码。 但看完后发现，它的方向不太一样。 xBubble Coding 更像是给非技术背景的个人创业者和小团队准备的。它不是只帮会写代码的人提效，而是让普通人也能把一个想法做成网站，先跑起来。 这点很关键。 很多时候，普通人不是没有想法，而是卡在那些很现实的问题上： 服务器怎么配？ 域名怎么接？ API Key 怎么处理？ 网站怎么部署？ 以后要收款，又怎么接支付？ 这些对程序员可能只是日常，但对个人创业者来说，很容易一开始就被劝退。 xBubble 想解决的，就是这个从想法到落地之间的门槛。 它把服务器环境、域名解析、API Key 配置这些技术底层尽量封装起来，用户不需要自己一点点折腾，相关费用也可以通过 xBubble Credit 统一抵扣。 所以我觉得，它不是单纯卖代码，而是更像一个端到端的小生意启动系统。 这次官方案例里提到的 Polymarket 事件监控网站，我觉得挺能说明问题。 一个想法输入进去，Bubble Code 可以把它变成一个可以看数据、可以刷新、可以运行、可以部署的页面。 它不是一个静态 Demo，而是能真正拿来用的工具。 我也顺着这个思路，做了一个世界杯预测网站。 我的想法很简单：让用户看热门比赛、参与预测、记录判断，再用积分和排行榜增加一点互动。 我只是简单说了一句： 我想做一个世界杯预测网站，后面如果有需要，还可以接收款或会员服务。 让我有点惊讶的是，半小时左右，一个能看的 Demo 就已经出来了。 对世界杯这种热点来说，速度非常重要。 热点不等人。 等你慢慢找开发、做页面、调功能、接支付，可能比赛都快结束了。 但如果先用 Vibe Coding 把页面做出来，再一边跑一边改，节奏就完全不一样。 这也是 xBubble Coding 适合 OPC 和小团队的地方。 OPC，也就是 One Person Company。 一个人，或者一个很小的团队，也可以借助 AI、SOP 和全球化支付网络，把过去需要完整团队才能做的事情，先轻量化跑起来。 在 xBubble 里，页面、内容、功能、部署、收款，不再是分散的环节，而是可以尽量用 SOP 串起来。 xBubble 不只是帮你把网站页面做出来，它还把全栈内容生产也 SOP 化了。 比如产品的 3D 渲染图、详情页、投放广告片，这些原本需要设计、文案、剪辑和投放团队一起完成的内容，现在都可以通过内置的成熟 SOP 批量生成。 对普通用户来说，这一点很重要。 因为你不需要面对一个空白对话框反复试 Prompt，也不需要从零摸索每一步该怎么做，系统已经把成熟流程封装好了。 比如内容生成、多平台矩阵宣发、稳定币支付和结算，都可以接进同一条商业链路里。 如果一个小项目后面想做会员、付费数据、社群权益，也可以继续接稳定币收款，面向全球用户更快测试产品和现金流。 这对小团队很实际。 因为很多短平快项目，不是想法不成立，而是冷启动成本太高。 一个机会窗口可能只有几天，甚至几个小时。 谁能更快把页面做出来，谁能更快验证用户反馈，谁就更有机会先跑起来。 我觉得 xBubble 真正有价值的地方，是它抓住了 AI 时代的长尾需求。 标准化 SaaS 解决的是最通用的需求，但很多真实机会，反而藏在那些极度垂直、生命周期短、合规压力高、不断变化的非标场景里。 世界杯预测页、事件监控工具、短期活动页面、社群互动工具，都属于这一类。 这些需求，大公司不一定会专门投入资源做。 但对 OPC 和小团队来说，只要能快速上线、快速收款、快速调整，就可能是一门真实的小生意。 另外，我也挺关注 xBubble 提到的数据和资产主权设计。 服务器、域名等底层基础设施，由生态内第三方服务商直接向用户提供。平台不留后门，数据完全隔离。 对一些跨境业务，或者高合规压力的细分场景来说，这不是概念，而是生存问题。 很多项目最怕的不是没有想法，而是账号、支付、客户数据都压在中心化平台上。 哪天遇到封号、风控、限流，前面积累的东西可能一下子就没了。 所以 xBubble 解决的，不只是技术问题，也是在帮小团队把业务尽量握在自己手里。 还有一点我觉得很重要： xBubble 不是只有固定模板。 面对不断变化的长尾需求和平台规则，单靠一套固定 SOP 肯定不够。 所以它一边有成熟的标品 SOP，另一边 Bubble Engine 还可以持续生成新的专用 SOP。 这才是它真正的付费价值。 不是说用了 AI 就能躺赚，而是当你看到一个真实需求时，可以更快做出来，更快验证，更快调整。 它帮个人和小团队抹平的，是技术雇佣成本、运营试错成本和商业冷启动成本。 这次体验下来，我最大的感受是： AI Coding 不一定只是程序员的提效工具。 它也可能成为普通人做小产品、做小生意、做全球化轻资产创业的启动器。 用抗审查释放长尾刚需。 用 SOP 降低运营风险。 用 Vibe Coding 兜底个性化增长。 在 OPC 经济越来越明显的时代，xBubble Coding 也许会成为小团队和个人创业者获取超额利润的重要商业基础设施。show more

听说今年世界杯还没开打，天台就已经挺挤了？别慌，今年咱换个文明点、还能名正言顺白嫖的玩法。 作为 2026 年 FIFA 世界杯的官方链上预测市场合作伙伴，构建在机构级大公链 ADI Chain 上的... ADI Predictstreet 马上就要搞事情了！他们即将上线 World Cup Card 活动。这次可不是普通的画饼，而是实打实有顶级官方背书的链上大毛，不冲真的说不过去。 这次的活动核心逻辑非常清晰，我帮大家盘了一下，其实就是一个每日打卡+预测赛事=疯狂攒积分升级的极简流派。 👇 具体保姆级实操流程看这里： 🟢 第一步： 戳链接进入平台，直接绑定你的 X（推特）账号。 🟢 第二步： 选一支你铁血支持的世界杯球队，直接免费领取你的专属 World Cup Card。这个卡片可不简单，它是一个动态的灵魂绑定代币（SBT），会随着你后面做任务达成里程碑自动进化升级，相当于你在平台上的链上老粉凭证。 🟢 第三步： 开启你的日常狂欢！每天坚持去仪表盘连续打卡、开礼物包，拿基础积分和各种翻倍加成。 🟢 第四步： 赛事开始后，直接在平台上凭你的真本事（或者直觉）去完成各种预测任务。预测得越准、参与度越高，能拿到的奖励包和额外积分就越恐怖。 不吹不黑，抛开合作不谈，这次的潜力和赔率确实有点意思。 在 Web3 混大家都懂，平台优先是硬道理。现在赛事还没正式开打，官方在预热阶段推出这个卡片活动，很大可能就是要给早期核心用户送红利。在这个阶段抢先占位、把等级刷上去，后面链上累计的积分预期都具有实际价值，是妥妥的福报。而且用预测赛事的玩法来包装，不管是看球的还是纯土狗，切入点都很自然，属于是今年夏天的破圈黑马了。 赶紧先去占个坑，把卡领了再说！ 🔗 专属直达通道：show more

「Seedance 2.0 提示词 Skill」继续开源！🥳 3 个月前首发，后来又迭代了 7 个大版本。现在常规场景抽卡两三次就能出片，食用率从 ~40%... 提到 80%，不靠运气了。😍 虽说是 Skill，但更像是一个 Prompt 库，里面放了这几个月我跑过的 30+ 个 case，六个创意项目，你能看到的是这个 Skill 的成长过程。 「顺便放个福利视频😏」 方法论 + 31 个实测案例都更新进开源仓库，见评论 👇show more

这条内容大概率活不久 我让 Claude 连续扫了 24 小时 GitHub，专门找那些在 Polymarket 上真正打出链上结果的... bot 最后只找到一个钱包 $143,379 利润 43,788 笔交易 没有受众 没有噪音 我连夜把它反向拆出来了 先丢了 $90 进去 睡一觉起来，+130% 然后我又测了一次 这次只拿 $20 做 copytrade 什么都没动 第二天醒来，变成了 $127 这时候我才意识到，这不是运气 它的每一笔交易，都在按规则执行： 只做特定时间窗口 仓位用 Kelly 控制 亏损不等于失效，而是模型升级的一部分 43K+ 交易，几乎没有偏离 GitHub 只有 14 个 stars 但已经从市场里拿走了 $143K 当大多数人还在做别人的 exit liquidity，这东西，已经在稳定收割他们了。show more

看 X Layer，别只看 TPS Misa更建议看 L2BEAT 的 UOPS TPS... 看的是链有多忙， UOPS 更接近真实用户操作～ 这组数据挺有意思 5 月 8 日左右： X Layer UOPS：1.7 但到 7 月 4 日左右： X Layer UOPS：6.18 X Layer 在两个月内涨了数倍。 而且别忘了，现在 X Layer 上真正跑起来的，还主要只是世界杯预测市场🏆 如果后面更多预测市场 更多交易场景 更多 Exchange OS 业务接进来，这条曲线可能才刚开始～ 所以Misa觉得 X Layer 这次最亮的，不是单纯 1.52 亿笔交易 而是它把真实业务，拆成了真实链上用户操作 币圈不是没有交易量了 只是以前很多链上数据，都是转账和空转 但如果一个产品里的每一次下单 结算 结果确认，都变成链上动作，公链增长的逻辑就变咯💚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！

兄弟们，最近世界杯打得火热，想尝试让不同的AI模型帮我分析一下“目前最有可能夺冠的是谁？” 先登场的是Claude Opus 4.8和ChatGPT 5.5（视频一）。 GPT 5.5还算中规中矩预测的是法国队，不过Opus 4.8让我有点意外居然是西班牙。 然后我看了一下他们的预测依据，我怎么感觉Opus... 4.8不太靠谱呢？我这开了网络搜索啊，它难道不知道西班牙开局不利吗？这因素都没考虑进去不应该啊。 我又找了个大佬推荐的专门搞深度研究的AI产品：Apodex Apodex 它硬是给我跑出了一篇带 8 个权威信源的小论文，我把它的回答也发出来了，你们感受一下这个差距（视频二）。 它没有直接给答案，而是先干了一件让我很惊讶的事： 1/ 自己去查了 Opta 超级电脑的 2.5 万次模拟结果，告诉我法国原本夺冠概率 13%，仅次于西班牙。然后它又实时扒了最新博彩赔率，发现开赛后法国已经变成“独立第一热门”，赔率 +410。 2/ 这还没完，它怕我被数据忽悠，又去交叉验证了《纽约时报》、BBC、Fox Sports 的多篇战报，甚至扒出了姆巴佩本赛季 47 场 49 球的恐怖数据，以及英格兰后防线谁又伤了…… 3/ 最后连西班牙被佛得角逼平导致淘汰赛路径变难的连锁反应都给我推演了出来。 相比一些AI的“伪正确”（一本正经的胡说八道）， Apodex 的每一条结论，都敢把原始信源亮出来让你点开查证。 它不是会聊天的嘴替，它是真的能帮你去发现那些还没人替你整理好的复杂真相。 以后谁敢再跟你空口预测冠军，你就把这截图甩过去：你的信源在哪？依据是什么？ 感兴趣的可以去测试一下他们家的产品：show more