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Lex Boy!

15,585 subscribers

31,023 次观看 • 7 个月前 •via X (Twitter)

NSFW #PNPTv #冰系 #晶态 #在高点 #自然连接 #烟雾模式 #同志夜场 #冷烟 #双高状态 #入态 #夜派PnP #高冰频率 #雾中 #嗨玩 #旋转态 #PnP互动

Anya Rossi• Live Now

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8️⃣ 这是2021年在网上流传的视频，俄罗斯黑客破解了与苗宝宝的“人体芯片”相连接的服务器，并在计算机上读取到苗宝宝的详细个人信息、生活状态以及所植入的芯片的信息… 黑客从服务器中读取的苗宝宝的信息包括：姓名、出生日期、地址、接种新冠疫苗每一针的日期和接种地点、目前所在坐标以及活动状态、芯片供应商、芯片型号、芯片频率、芯片植入日期… 在当时，这个视频备受质疑。现在看来，是咱们韭菜自己的见识和思维限制了我们对这个世界的认知力和想象力… 我曾在高维度博客里读到：顶层镰刀所掌握的科学技术比咱们韭菜所能知晓的要高出500年‼️ 对！你没看错，是500年，不是50年😂

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9月23日，有网友指出，蔡国强与始祖鸟联合在高原进行的“升龙”烟花艺术项目，所造成的环境破坏远超外界预期，与主办方此前的表态存在明显出入。首先，始祖鸟与蔡国强曾公开表示，燃放结束后已对现场进行清理，但根据网友和央视新闻的最新现场画面显示，山体遍布未清理的紫铜、废弃电线、塑料桶等杂物。目前，当地政府正组织村民和无人机，对山体残留垃圾进行逐点清理。如果不是因舆论曝光，这些污染物很可能将长期留在山体。更令人震惊的是，所谓“艺术作品”所带来的破坏远不止垃圾遗留。为了安装固定烟花，施工团队在高山草甸上挖下大量拳头大小的洞穴，密集分布于整座山体。而在布设过程中，大量工人反复踩踏草甸，现场已被严重破坏。网友强调，高山草甸是一种极其脆弱的生态系统，往往需要几百年才能自然形成。而此次施工过程中的随意挖掘与碾压，已对其造成不可逆转的破坏。据报道，本次烟花燃放共计1050盆，历时52秒，分4次点燃，烟花从小溪一路燃放至海拔约4500米的山顶。燃放地点主要位于高山草甸区域，距离最近的水体仅30米，距离冰川仅6公里，存在显著生态风险。

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李老师不是你老师

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在中国广袤的大地上，有这样一些地方，藏着人与自然最和谐、最动人的相遇。纪录片《幸会中国》走访全国12个生态样本地，用镜头记录下这些真实而温柔的故事。这一站，我们来到了三江源国家公园的黄河源园区，走进这片被誉为“中华水塔”的高寒净土。这里是中华民族的生命之源，长江、黄河、澜沧江在此发端，每年输送600亿立方米清澈甘泉，润泽大地、滋养生灵。秉持习近平生态文明思想，三江源国家公园应运而生，成为我国首个国家公园体制试点。如今，冰川雪峰、草原湿地、森林河谷得到了一体化保护和系统治理，藏羚羊、野牦牛等珍稀物种重回家园，人与自然共生共荣的画卷在这片高原徐徐展开。守护三江源，就是守护中华民族的永续发展。《幸会中国》，记录人与自然的双向奔赴。 #幸会中国 #山水林田湖草沙 #生态文明

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China Daily

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兄弟们，阿里今天直接放了个大招——Qwen3.5-Omni 正式上线了！这玩意儿不是那种拼凑的多模态，而是真正原生全模态，文本、图片、音频、视频一股脑儿全吃得下，还能实时吐出自然语音。看一段手绘界面视频，它居然能直接“看懂”你的需求，瞬间生成能跑的代码和移动端效果——Audio-Visual Vibe Coding 能力自然涌现，简直像AI自己开窍了，太离谱！它支持超长输入： 10小时音频或1小时视频，上下文256K，还能生成带时间戳、场景切换、说话人映射的细粒度视频脚本。语义打断超自然，背景噪音也不怕， 74种语言识别+29种语言生成，音色克隆、语音控制样样行。内置WebSearch和复杂Function Call，真正能自主干活的Agent感拉满。阿里给了Plus、Flash、Light三个版本，开发者直接在阿里云上玩，成本和效率都在线。做视频剪辑、UI原型、跨语言交互的兄弟，这波直接起飞！谁试过了？快来分享你的神操作！ #Qwen3.5Omni

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HankAI

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量化交易核心难题：如何应对 Market Regime Change？之前遇到一位做高频交易的朋友，他问了我一个问题：为什么很多量化策略回测表现完美，但一到实盘遇到市场风格切换就失效？我直接推荐了前HFT顶级量化交易员的《How to handle Regime Changes》的硬核视频。它直击量化交易中最常见的问题——为什么策略在历史数据里有效，但遇到市场状态变化（Regime Change）后会大幅失效？视频系统讲解了 4 种工业级解决方案，核心内容包括：什么是体制切换：均值、方差、偏度、峰度随时间剧烈变化 1️⃣ 方案一：滑窗重训练（作者坦言不推荐） 2️⃣ 方案二：特征工程 + 隐状态/相对记忆编码，让简单线性模型自适应切换动量与均值回归 3️⃣ 方案三：在线流式学习（Passive-Aggressive），根据误差实时调整权重 4️⃣ 方案四：强化学习 + 香农熵正则化，防止策略陷入局部最优最终结论很明确：金融数据不是静态的，真正有效的方法是让模型具备感知误差并动态更新权重的能力，而不是依赖全量静态训练。对正在做量化策略的朋友，这是非常深度的生产环境避坑指南。建议收藏。

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爱吃折耳根的Ace

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国产最新的多模态模型来了！！前两周我刚体验过国产的阶跃星辰大模型，没想到这么快他们的新模型 Step 3.7 Flash 就出了。现在大模型一发布必卷 benchmark 分数，但真正做 Agent 的人都清楚：跑分高 ≠ 能把活干完。所以这次阶跃星辰的新模型 Step 3.7 Flash 它再不追求单点最聪明、也不只是单次最快，而是主打“生产任务端到端执行效率”。一个真实的 Agent 任务从来不是一次问答，而是规划 → 搜索 → 工具调用 → 代码生成 → 多模态理解 → 反复校验的完整闭环，Step 3.7 Flash 这次升级的重点是整条链路的效率，而不是某个孤立指标。提几个我觉得挺务实的点： 1. 原生多模态模型：它可以直接处理 UI 截图、图表、仪表盘、文档，原生读懂并转成结构化输出和可执行步骤，不需要像一些模型那样外挂视觉理解 MCP，而且现在多模态是顶级模型的标配。 2. 推理加入搜索和视觉检索：网页搜索、图像搜索、视觉验证、多源信息比对，让 Agent 在开放任务里边查边验证边行动，而不是事后再接个外部工具。 3. 198B MoE、约 11B 激活参数，最高 400 TPS：稀疏激活 + 这个速度，意味着高频交互、多步工作流、反复工具调用的场景下，单位任务的成本和延迟都压得很低——快和省是一起来的。 4. 开源、可部署：生产环境要的不只是 API，还有透明度、可控性和部署灵活性。如果你在做 AI Agent、coding 工作流、搜索类应用或多模态系统，值得用 StepFun 试试这款新模型的能力。想看更进阶的平台能力，可以了解 Step Plan。海外平台：国内平台：

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英国首相斯塔默于本周三（28日）展开访中行程，这是自2018年以来，英国首相首次正式访问中国，也被视为中英关系的重要转折点。过去8年，中英关系因香港反送中运动，以及英国对北京间谍活动的指控而逐渐降温。然而，随着川普政府再度为欧洲局势带来不确定性，英国对中国的态度正悄然转变。斯塔默此行究竟盘算为何？国际社会又为何高度关注？ DW采访中国研究学者、IPAC创办人裴伦德，以及移英香港前区议员刘珈汶，从不同视角解析这场牵动国际局势的中英外交会面。

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肝了几天,来回打磨了快 30 遍, 一次性把最新的 Claude Code 的 Workflow 给你完全拆解清楚有人说它的伟大程度,不亚于 MCP 和 Skill。第一眼我是不信的,直到拆开看它内部怎么跑：这不是"问一句答一句"的对话,而是一个能自己跑起来的任务系统:后台持续执行、可监控、可保存进度, 还能一口气派出几十上百个 agent 分头干活/合并汇总。核心就三个角色: Claude 拆任务、定计划; Runtime 管调度和状态; 每个 agent 只啃一个子任务,配上并发池和队列,有节奏地推进。它代表的是一种新的工程编排方式:智能负责规划,Runtime 负责执行,状态独立保存,模型按需调度。最反直觉的一点:它能扩展到上百个 agent,靠的不是模型变强,而是"状态外置"—中间结果全交给执行系统保存,主上下文只看摘要和关键判断。这才是复杂任务能跑稳的真正原因。这条视频直接给了你把它搬进自己系统的方法: 先用 Claude Code 做高质量规划、拆任务定阶段; 再把 workflow 转成自己的执行格式,按任务难度路由到不同模型池，简单的走便宜模型，复杂的才上高阶模型。这条视频,值得反复看几遍👇

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huangserva

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一个印度小哥花半个月做了一只 AI 机器，成本不到700块这只小家伙叫"核桃"，别看便宜，功能一点不像玩具首先走路不是预设动作，是用强化学习训练出来的。视频里左边电脑屏幕上能看到训练曲线和 3D 仿真画面——先在模拟环境里让它自己学怎么走，练几百万次，然后把模型部署到实体机器人上。走出来的步态很自然，不是那种机械的一抬一落然后它有视觉感知。装了摄像头，画面右上角显示"Feeling Suspicious"和"MOVING"——它不只是能"看"，还能根据环境变化产生状态反馈最厉害的是接了大语言模型做语音交互。开发者跟它说 hello 它有反应，说 go back to sleep 然后把它按倒，它就真的趴下不动了 700块钱做出强化学习步态 + 语音交互 + 视觉感知，这个性价比太离谱了宇树最便宜的机器狗也要大几千，波士顿动力那些更不用说。这个项目证明了具身智能的门槛正在被打到地板上

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Vincent

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日常运维工作监控服务器网络连接，使用 netstat、ss 这些工具虽然能显示连接信息，但缺乏实时更新和直观展示。最近找到了 RustNet 这款功能强大的网络监控开源工具，专为实时网络连接分析而设计，正好解决了这个痛点。支持实时监控 TCP、UDP 等连接状态和生命周期，还能深度解析数据包内容，自动识别 HTTP、HTTPS、SSH 等协议详情。 GitHub：除此之外，还提供高性能的并发包处理能力，以及高级过滤系统，支持 Vim 风格搜索和关键词过滤。提供了多种安装方式，推荐通过 Cargo 安装，同时需要管理员权限进行网络包捕获，有需要的同学可以看一下。

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若在Soul广场发“今天天气不错”这类废话，你永远是边缘人。每一条瞬间必须是“钩子”。比如展示你处理复杂工作后的状态，配文：“在Soul上发现，越追求深刻的人，越难在现实中找到共鸣。如果你也曾在深夜思考过我们存在的本质，或许我们可以深入聊聊。”这直接筛选掉浅薄者，锁定同频女性。在评论区运用互动：“看法很独特，这让我想到了我之前一个结论，这里不太适合展开，私信聊？”这种引导式文案，能极大地提高在Soul的私信回复率，让你在起号阶段就拥有源源不断的精准女性关注。#soul记录 #反差

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Mugou

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我说但凡智商情商，只要有一项是稍微高一点的，都能猜中昨晚半夜发的股池首板精选，也确实你们猜对了。多氟多，是不是15.55---15.77为压力区，直接高开6%是不是回踩这个压力进行了换手补量，大概就是3%，准到主力都要按照我定的方案来！大神们，你们不是经常吹自己神算吗？锦浪科技是不是高开回落三日线即零轴，然后拉起来？敢遵循既定规则，那就是低吸大肉+涨停连板！分歧时，有时要定义好关键的支撑和压力，通常会在这个区间做换筹。首次分歧不要追高一般不会大面，相反要用弹性模式去玩套利的猥琐方式！手法的定义是直接关联到心态的取舍和预期值。

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股隐归来

12,682 次观看 • 11 个月前

谢霆锋好帅哦！甜甜的爱情他又来了！🤣激情片段不敢发了！被人怼了！ Ferra 不是另一家 DEX，而是 Sui 的流动性操作系统很多人在对比 Sui 上的 DEX，其实容易把方向看偏。大多数 DEX 在竞争的是交易体验与成交量，而 Ferra 解决的是一个更靠前的问题：流动性如何被组织、调度与复用。视角差异 Cetus / Turbos / Magma 更像交易场所：优化撮合、深度与手续费结构 DeepBook 偏专业交易：订单簿 + AMM Ferra 的出发点是：流动性本身应该长什么样结构差异 Ferra 同时引入 DLMM、CLMM、DAMM，多引擎并行并非堆功能，而是覆盖资产不同阶段：冷启动｜稳定期｜高波动期 → 不同引擎承载不同资本效率需求其它 DEX 多为单一或有限模型，在动态区间与可编排流动性上天然受限 LP 角色差异传统 DEX：LP 被动吃费率 Ferra：LP 选择引擎、区间与曲线，本质是在选择一条风险—收益路径流动性从“资金池”升级为“策略单元” 费用与协议层差异多数 DEX：0.2%–0.5%，几乎全部服务 LP 激励 Ferra：费用被视为协议级资源基础费率清晰、再分配可治理，可反哺激励、协议收入与生态扩展开发者与生态定位 Ferra 提供的是一整套可调用的流动性基础设施： API / SDK｜内部聚合路由｜动态曲线｜发行与流动性管理工具更像 Liquidity Layer，而非单点交易前端一句话总结 Ferra 不在和其他 DEX 拼谁的交易量更高，它在解决的是：Sui 上的流动性，能否被模块化、策略化、长期复用。优势不在短期数据，而在结构选择。 #KaitoYap #Yap Kaito AI 🌊 Ferra

谢霆锋好帅哦！甜甜的爱情他又来了！🤣激情片段不敢发了！被人怼了！ Ferra 不是另一家 DEX，而是 Sui 的流动性操作系统很多人在对比 Sui 上的 DEX，其实容易把方向看偏。大多数 DEX 在竞争的是交易体验与成交量，而 Ferra 解决的是一个更靠前的问题：流动性如何被组织、调度与复用。视角差异 Cetus / Turbos / Magma 更像交易场所：优化撮合、深度与手续费结构 DeepBook 偏专业交易：订单簿 + AMM Ferra 的出发点是：流动性本身应该长什么样结构差异 Ferra 同时引入 DLMM、CLMM、DAMM，多引擎并行并非堆功能，而是覆盖资产不同阶段：冷启动｜稳定期｜高波动期 → 不同引擎承载不同资本效率需求其它 DEX 多为单一或有限模型，在动态区间与可编排流动性上天然受限 LP 角色差异传统 DEX：LP 被动吃费率 Ferra：LP 选择引擎、区间与曲线，本质是在选择一条风险—收益路径流动性从“资金池”升级为“策略单元” 费用与协议层差异多数 DEX：0.2%–0.5%，几乎全部服务 LP 激励 Ferra：费用被视为协议级资源基础费率清晰、再分配可治理，可反哺激励、协议收入与生态扩展开发者与生态定位 Ferra 提供的是一整套可调用的流动性基础设施： API / SDK｜内部聚合路由｜动态曲线｜发行与流动性管理工具更像 Liquidity Layer，而非单点交易前端一句话总结 Ferra 不在和其他 DEX 拼谁的交易量更高，它在解决的是：Sui 上的流动性，能否被模块化、策略化、长期复用。优势不在短期数据，而在结构选择。 #KaitoYap #Yap Kaito AI 🌊 Ferra

董小姐

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黄仁勋警告马云：即使你的GPU免费，也干不过英伟达。所以，阿里(BABA)股价，还能维持吗？看到特斯拉搞了电动车，中国冒出一批模仿者，但以比亚迪为首的，都在排队破产。如果马云、任正非和黄仁勋竞争，谁会满地找牙？即使华为和阿里的芯片免费，但如果部署复杂、能耗高或适配性差，长期运营成本可能更高。亚洲金融(AsiaFinance)认为，黄仁勋指的是TCO核心作用：TCO(全面运营成本)是数据中心运营的关键指标，涵盖芯片采购、功耗、部署时间、性能利用率、任务适配性等。英伟达的成功在于其产品在这些维度上的综合表现，即便单价高，但在实际运营中能降低整体成本，如更快的上线时间、更低的能耗、更高的性能利用率。英伟达的优势不仅在硬件，还在于其生态系统(CUDA、AI框架优化等)，这让其在每个环节都比对手更高效。然而，市场竞争远未结束，中国企业如阿里、华为，在政策支持和资金投入下，可能通过“不计成本”的方式(如港珠澳大桥模式)快速追赶，试图打破英伟达的垄断。芯片之战不仅是硬件之争，更是生态之争。华为和阿里，需要构建类似CUDA的开发者生态。芒格：不看好阿里，这就是TM零售公司。

黄仁勋警告马云：即使你的GPU免费，也干不过英伟达。所以，阿里(BABA)股价，还能维持吗？看到特斯拉搞了电动车，中国冒出一批模仿者，但以比亚迪为首的，都在排队破产。如果马云、任正非和黄仁勋竞争，谁会满地找牙？即使华为和阿里的芯片免费，但如果部署复杂、能耗高或适配性差，长期运营成本可能更高。亚洲金融(AsiaFinance)认为，黄仁勋指的是TCO核心作用：TCO(全面运营成本)是数据中心运营的关键指标，涵盖芯片采购、功耗、部署时间、性能利用率、任务适配性等。英伟达的成功在于其产品在这些维度上的综合表现，即便单价高，但在实际运营中能降低整体成本，如更快的上线时间、更低的能耗、更高的性能利用率。英伟达的优势不仅在硬件，还在于其生态系统(CUDA、AI框架优化等)，这让其在每个环节都比对手更高效。然而，市场竞争远未结束，中国企业如阿里、华为，在政策支持和资金投入下，可能通过“不计成本”的方式(如港珠澳大桥模式)快速追赶，试图打破英伟达的垄断。芯片之战不仅是硬件之争，更是生态之争。华为和阿里，需要构建类似CUDA的开发者生态。芒格：不看好阿里，这就是TM零售公司。

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