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Qwen 推理性能最高提升8倍！这个 DFlash 前几天看到了，感觉就是以前的speculative decoding，结果今天看到有人加了 DDTree 技术。实际就是把 speculative decoding 的单链 draft 变成树状draft + Tree Attention 一次验证 + 最长匹配 prefix commit。目的是不让 draft 模型在 branching point 的预测被浪费， DFlash 每个 position 只留一个预测，DDTree 则保留多个，再让 target 模型一次看完挑哪个对。直接让 Qwen3-30B-MoE 在 HumanEvalT 实现了 8.22 倍速度提升！

nash_su - e/acc

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Education Health & Wellness Science & Technology

Anya Rossi• Live Now

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今天看到别人发的 tanstack start 有一个特性真香啊，我立马让 AI 写个丑页面测试一下，只要按住 ctrl + shift，hover 到页面的任何部分，就能显示这是哪个组件的第几行，这个应该是 devtools 的一个功能，真的是太便捷了，就是我特别想要的一个功能。看了真的要准备给加一个 tanstack 的实现了。

今天看到别人发的 tanstack start 有一个特性真香啊，我立马让 AI 写个丑页面测试一下，只要按住 ctrl + shift，hover 到页面的任何部分，就能显示这是哪个组件的第几行，这个应该是 devtools 的一个功能，真的是太便捷了，就是我特别想要的一个功能。看了真的要准备给加一个 tanstack 的实现了。

Viking

23,618 views • 5 months ago

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

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

歸藏(guizang.ai)

26,791 views • 28 days ago

前天不是说看到一个洗浴城，有个很好的技师小姐姐嘛！我昨天凌晨1点专门去找她，结果要排队等3小时，前面有个老哥一直加钟。不死心的我，我昨天8点就去，对！我刚刚吃了晚饭和朋友酒吧都不去了，直接就去这家店了。结果8点我都要排队，前面还有2个，还不一定保证前面有没有老哥会加钟。😂😂 然后我一听马上就走了（开玩笑等女朋友都不可能这么等），最后留了经理电话，经理说88号一般不接受电话预约，但是我跑了俩次，下次可以电话给她说，她来安排。我都服气了，真的是现在长得好看只能说有竞争力，关键是如果你长的好看还有一技之长那就很抢手了。我就是被这个视频钓过去的🎣

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前天不是说看到一个洗浴城，有个很好的技师小姐姐嘛！我昨天凌晨1点专门去找她，结果要排队等3小时，前面有个老哥一直加钟。不死心的我，我昨天8点就去，对！我刚刚吃了晚饭和朋友酒吧都不去了，直接就去这家店了。结果8点我都要排队，前面还有2个，还不一定保证前面有没有老哥会加钟。😂😂 然后我一听马上就走了（开玩笑等女朋友都不可能这么等），最后留了经理电话，经理说88号一般不接受电话预约，但是我跑了俩次，下次可以电话给她说，她来安排。我都服气了，真的是现在长得好看只能说有竞争力，关键是如果你长的好看还有一技之长那就很抢手了。我就是被这个视频钓过去的🎣

墨鱼(:◎) ｜🐬TermMax

99,881 views • 2 months ago

Hailuo 02模型的物理效果太惊艳了，这是一个“活”的世界。不仅是人人物，整个环境是可交互的。从“个体真实”进化到与环境的“交互真实”，后者需要更强的模型能力。Hailuo 02的一些测试案例已经出现这个可能性。来看看我最喜欢的几个测试案例： 1. 抽积木引起的倒塌，引起的物理因果

Hailuo 02模型的物理效果太惊艳了，这是一个“活”的世界。不仅是人人物，整个环境是可交互的。从“个体真实”进化到与环境的“交互真实”，后者需要更强的模型能力。Hailuo 02的一些测试案例已经出现这个可能性。来看看我最喜欢的几个测试案例： 1. 抽积木引起的倒塌，引起的物理因果

汗青 HQ

44,706 views • 1 year ago

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。

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区块链行情研究

10,610 views • 3 months ago

Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀！官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。

Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀！官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。

雪踏乌云

47,305 views • 5 days ago

迫不及待的用 Claude Sonnet 3.7 做了今天推上很流行的天气卡片效果的生成在原始提示词上，再稍微调试了两次，真的好强，这个审美确实非常在线，动画也很赞。其他几个模型大多数都没法看，现在看来确实是 Coding 最强了，看来以后真的能用它做一些设计的工作了～

迫不及待的用 Claude Sonnet 3.7 做了今天推上很流行的天气卡片效果的生成在原始提示词上，再稍微调试了两次，真的好强，这个审美确实非常在线，动画也很赞。其他几个模型大多数都没法看，现在看来确实是 Coding 最强了，看来以后真的能用它做一些设计的工作了～

Viking

57,578 views • 1 year ago

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。

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。

Tw93

94,518 views • 3 months ago

做晚和朋友们聚餐吃饭，常看我推文的，知道我有俩个好朋友🤔🤔 一个是，胆小谨慎，老实呆板，相亲了很多次，都没获得女孩关注。另外一个，女生缘极好，但是到现在也没有结婚，也没有个合理的未来规划。异性缘比较好那个朋友，确实很容易成功吸引到了女孩子，女朋友换来换去。经常是和这个在一起一个月两个月，和另一个在一起一俩个月，可是然后呢？在后续漫长的日子里，我这个坏坏的朋友又能得到，什么呢？我们最开始也很羡慕他，隔几天就能换个女友。事实上的确也是，男孩一旦坏，或者说他辛苦练成了泡妞的技能，只用在一个女孩身上，就实在太浪费了。他肯定会多试几个，多换几个。他一旦停止，其实还代表了他的失败！他前期的所有其他努力全白费了。我身边其实有好多个泡妞高手的朋友。等到了28岁，其实都后悔了。后悔不如像我一样，该工作工作，该旅游旅游，每天大把时间是自己的，不需要把太多精力投入在异性身上。如果确实觉得最近想接触可爱女孩子了，只需要直接用合理的价格，去商K或者洗脚城就可以弥补这点小快乐。

做晚和朋友们聚餐吃饭，常看我推文的，知道我有俩个好朋友🤔🤔 一个是，胆小谨慎，老实呆板，相亲了很多次，都没获得女孩关注。另外一个，女生缘极好，但是到现在也没有结婚，也没有个合理的未来规划。异性缘比较好那个朋友，确实很容易成功吸引到了女孩子，女朋友换来换去。经常是和这个在一起一个月两个月，和另一个在一起一俩个月，可是然后呢？在后续漫长的日子里，我这个坏坏的朋友又能得到，什么呢？我们最开始也很羡慕他，隔几天就能换个女友。事实上的确也是，男孩一旦坏，或者说他辛苦练成了泡妞的技能，只用在一个女孩身上，就实在太浪费了。他肯定会多试几个，多换几个。他一旦停止，其实还代表了他的失败！他前期的所有其他努力全白费了。我身边其实有好多个泡妞高手的朋友。等到了28岁，其实都后悔了。后悔不如像我一样，该工作工作，该旅游旅游，每天大把时间是自己的，不需要把太多精力投入在异性身上。如果确实觉得最近想接触可爱女孩子了，只需要直接用合理的价格，去商K或者洗脚城就可以弥补这点小快乐。

墨鱼(:◎) ｜🐬TermMax

30,391 views • 2 months ago

刚看到 Fable 5 在波音 747 建模测试上的表现，真的有点吓人。这不是简单的画图，而是用 Three.js 写的完整 3D 模型： - 机身、机翼、尾翼结构完整 - 四个引擎、起落架、舷窗细节到位 - 红蓝条纹涂装、蓝色尾翼配色准确 - 可以 360° 旋转查看，光影效果在线关键是，这只是一个 prompt 生成的代码。以前做这种 3D 展示，得找专业建模师用 Blender/Maya 建好模型，再导入引擎。现在 AI 直接写 Three.js 代码，浏览器就能跑。这已经不是"辅助编程"了，这是直接替代了一整个工作流。你们觉得这种 3D 建模能力，能用在哪些场景？

刚看到 Fable 5 在波音 747 建模测试上的表现，真的有点吓人。这不是简单的画图，而是用 Three.js 写的完整 3D 模型： - 机身、机翼、尾翼结构完整 - 四个引擎、起落架、舷窗细节到位 - 红蓝条纹涂装、蓝色尾翼配色准确 - 可以 360° 旋转查看，光影效果在线关键是，这只是一个 prompt 生成的代码。以前做这种 3D 展示，得找专业建模师用 Blender/Maya 建好模型，再导入引擎。现在 AI 直接写 Three.js 代码，浏览器就能跑。这已经不是"辅助编程"了，这是直接替代了一整个工作流。你们觉得这种 3D 建模能力，能用在哪些场景？

Vincent | 信号＞噪音

16,520 views • 27 days ago

每次去问那些大模型某个项目怎么样，得到的回复永远是那种模棱两可的万金油——“项目有潜力，但请注意市场波动”。听君一席话，如听一席话，完全不敢拿真金白银去信它。但这两天仔细看了下 Sentient 的逻辑，尤其是那个 SERA 架构，我是真觉得有点意思。它没想着用一套通用的语料库来“忽悠”你，而是老老实实地在做“拆解”。你问它 DOGE 的风险，它不是在那瞎编，而是像个老练的研究员一样，先把问题拆成几个维度：经济模型是不是通胀的？链上流动性池子够不够深？大户是不是在集中出货？它有一套自己的索引库，先找工具，再抓实时数据，最后才给你写结论。这给我的感觉是，它终于不再是一个只会陪聊的机器人，而是一个懂得去查证、去推理的 Agent。在币圈这种信息满天飞、真假难辨的地方，我们需要的就是这种能把“情绪”和“事实”剥离开的能力。如果不解决“可信度”这个问题，AI 在 Web3 永远只是个玩具，但 Sentient 似乎找到了打破这个僵局的锤子。

每次去问那些大模型某个项目怎么样，得到的回复永远是那种模棱两可的万金油——“项目有潜力，但请注意市场波动”。听君一席话，如听一席话，完全不敢拿真金白银去信它。但这两天仔细看了下 Sentient 的逻辑，尤其是那个 SERA 架构，我是真觉得有点意思。它没想着用一套通用的语料库来“忽悠”你，而是老老实实地在做“拆解”。你问它 DOGE 的风险，它不是在那瞎编，而是像个老练的研究员一样，先把问题拆成几个维度：经济模型是不是通胀的？链上流动性池子够不够深？大户是不是在集中出货？它有一套自己的索引库，先找工具，再抓实时数据，最后才给你写结论。这给我的感觉是，它终于不再是一个只会陪聊的机器人，而是一个懂得去查证、去推理的 Agent。在币圈这种信息满天飞、真假难辨的地方，我们需要的就是这种能把“情绪”和“事实”剥离开的能力。如果不解决“可信度”这个问题，AI 在 Web3 永远只是个玩具，但 Sentient 似乎找到了打破这个僵局的锤子。

大魔王提莫

440,449 views • 6 months ago

兄弟盟，AI 女友真的要来了～刚在 GitHub 看到一个挺有意思的 AI 项目，叫 AIRI。它想做的事情其实很简单：做一个真正活着的 AI 虚拟角色。不是普通的聊天机器人，而是一个 AI 虚拟伙伴 / AI VTuber。你可以和她： - 语音聊天 - 一起看视频 - 一起玩游戏 - 甚至让她帮你打 Minecraft 关键是这个项目完全开源，而且可以自己部署。也就是说，你可以拥有一个：会聊天、会记住你、还能互动的 AI 数字人。技术也挺硬核： - WebGPU + WebAssembly - 支持 OpenAI / Claude / Gemini 等大模型 - 还能接 Live2D、VRM 角色模型未来的 AI Companion，大概率就是这个形态。如果你在关注： AI Agent AI 虚拟人 AI 陪伴产品这个项目真的值得去看看。

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开发者Hailey

34,171 views • 4 months ago

即梦现在可以用Seedance 2.0 生成 1080P 的视频了试了一下，太屌了！感觉这个才是满血的 Seedance 2.0 这个细节就不说了。我感觉这个模型它的智能程度和提示词理解能力也上升了。在“全能参考”上，对于素材的使用非常灵活，而且跟整个视频融合得更好。

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歸藏(guizang.ai)

28,458 views • 2 months ago

说个暴论，你的审美和品味就是你的提示词，并决定了你使用AI的上限。咱们看看这个案例，零游戏开发经验，两周时间，一个人，做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉，骑着电动车在城市里穿梭接单，订单会真实堆叠在后座，掉了就会失败，还有完整的手机App导航和超市捡货系统，很多人看完第一反应都是AI太厉害了，但其实并不是是AI的胜利，本质是人类品味的胜利，他没写几行代码，所有的逻辑模型贴图音乐音效，全都是AI生成的，他只做了3件事， 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏， 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里， 3️⃣选出那个看起来最好玩的，最后花两周时间一点点打磨细节，调参数摆道具改手感，其实这就是现在大家说的vibe coding，让AI接管了所有的执行层，人类只需要负责方向和品味，以前你得学会编程建模配乐剪辑，才能做出一个游戏，现在你只需要知道，什么东西是好的，很多人说这是作弊，但这才是真正的创意民主化呀，一年前需要一个小团队干几个月的活，现在一个普通人两周就能搞定，我相信未来会有无数这样的作品冒出来，创意会比技术重要一百倍甚至更多。这也回答了那个很多人都在问的问题， AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切，但它不知道的是什么东西看起来舒服，什么东西玩起来爽，什么东西能让人会心一笑，比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩，因为它们只有技术，没有灵魂，那什么是灵魂呢？我理解灵魂就是那个站在AI背后，做每一个微小选择的人，就是那个知道什么时候该停手，什么时候该再改一下的人，而且我觉得这只是一个开始，今天是浏览器3D游戏，那明天可能就是完整的App，后天甚至是3A级别的游戏原型，我们正在见证一个全新的创作时代，任何人都能把自己的脑洞，变成真正的产品，游戏链接放在评论区了，直接浏览器打开就能玩，建议大家去试试，你会真切地感受到，那个属于普通人的创作黄金时代，真的已经来了！ #AI #游戏开发 #vibecoding

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阿绎 AYi

12,095 views • 2 months ago

有个交易员在中国天气市场上赚了1.4万美元，赚完就想隐姓埋名，结果还是被大家扒出来了。他只交易中国的城市，香港、深圳、北京这三个地方。他的玩法是这样的：在大多数人根本不关注的市场上，用2到8美分的价格买入"是"的份额。而且他清楚每个市场具体由哪个机场站来做决议，可能比任何人都更快地解析CMA的预报数据。看几笔战绩： · 第一次，174美元变成3343美元，翻了18倍多 · 第二次，250美元变成3436美元，翻了12倍多 · 第三次，346美元变成2496美元，翻了6倍多前后不到一个月打出这个成绩，而且他现在还在继续下注。 #Polymarket

有个交易员在中国天气市场上赚了1.4万美元，赚完就想隐姓埋名，结果还是被大家扒出来了。他只交易中国的城市，香港、深圳、北京这三个地方。他的玩法是这样的：在大多数人根本不关注的市场上，用2到8美分的价格买入"是"的份额。而且他清楚每个市场具体由哪个机场站来做决议，可能比任何人都更快地解析CMA的预报数据。看几笔战绩： · 第一次，174美元变成3343美元，翻了18倍多 · 第二次，250美元变成3436美元，翻了12倍多 · 第三次，346美元变成2496美元，翻了6倍多前后不到一个月打出这个成绩，而且他现在还在继续下注。 #Polymarket

区块链行情研究

720,495 views • 1 month ago

玩币的过年坐小孩那桌！截止目前，上证连着第18个阳，反观加密近30天的恐惧指数有28天低于40。有这样一种感觉：你打开一个新的应用，点了几下，突然发现——“嘿，这比我想象中顺手多了！” 真正让人愿意重复进入一个产品的，并不是一堆炫酷的功能，而是细节上的 “无感优化”、行为路径上的连贯性提升。这些项目正在悄悄做的，正是这种让体验变得自然的改进。 Spaace 🟠 — NFT 不只是市场，而是用户体验的“积木场” Spaace 走得不是那种一次性爆发交易量的路线，而是在逐步把 NFT 交易转变为一种可持续参与的行为链条。在它的生态里，每一次挂单、浏览、任务参与不仅能获得奖励，还会形成一个更连贯的用户轨迹。你不再是“来一次、走一次”的游客，而是一个在生态里慢慢“成长”的参与者——这让 NFT 使用不再像一笔单一操作，而像一个可以反复进入、反复体验的互动空间。 Veera — 让链上入口变成你愿意点开的“探索入口” Veera 的方向并不只是做一个钱包，它试图把 Web3 的入口从命令式的“按钮堆栈”变成一种更像信息流的自然浏览感。你打开它，不是看到一墙按钮，而是像打开一个可以滑动、查看和探索的界面。这种把“入口”变成“探索空间”的思路，让用户从“被迫了解复杂操作”转向“顺手发现有趣内容”的习惯性行为，这对提高留存和用户连续参与是非常重要的一步。 MagicBlock ✨⬜ — 把实时体验和可扩展性带到链上应用 MagicBlock 是一个基于 Solana 的实时执行引擎，目标是让链上应用具备Web2 级的交互性能，并且保持去中心化的安全性。它使用 Ephemeral Rollups 技术，在不拆分状态的前提下提供极低延迟、几乎零手续费的执行环境，这适合实时游戏、DeFi 以及需要高频交互的场景。其设计让开发者不再为性能牺牲链上特性，同时也极大提升了用户“无延迟感”的体验可能性。除了技术本身，MagicBlock 还在孵化器层面发力，吸引开发者来构建更具创意和实时性质的应用，这让生态不仅是底层引擎，更成为创新场景的催化器。 Altura — 资产不再只是标签，而是可调用的“行为构件” Alturax 的核心变化在于，它让链上资产具备更强的生态参与能力：不是只有买和卖的逻辑，而是一种资产在不同协议与玩法之间调用的能力。资产不再是静止的符号，而是可以参与多种逻辑、被策略调用的构建块。这种思路让资产在链上进一步融入生态协同，而不是只能在市场上看价格。 Konnex — 把现实世界的任务纳入链上协作图谱 Konnex 的有趣点在于：它不单是一个链上协议，而是试图把现实世界的不确定性直接带进链上。在它的构想中，机器人、自动化系统和协议之间可以协作，通过链上可验证的数据完成现实任务的结算 —— 使得现实世界的执行与去中心化结算建立起一种可验证的信任。这是 Web3 往现实落地迈出的一步，不再把链上交互限定在数字资产，而是融入实体世界的执行逻辑之中。

玩币的过年坐小孩那桌！截止目前，上证连着第18个阳，反观加密近30天的恐惧指数有28天低于40。有这样一种感觉：你打开一个新的应用，点了几下，突然发现——“嘿，这比我想象中顺手多了！” 真正让人愿意重复进入一个产品的，并不是一堆炫酷的功能，而是细节上的 “无感优化”、行为路径上的连贯性提升。这些项目正在悄悄做的，正是这种让体验变得自然的改进。 Spaace 🟠 — NFT 不只是市场，而是用户体验的“积木场” Spaace 走得不是那种一次性爆发交易量的路线，而是在逐步把 NFT 交易转变为一种可持续参与的行为链条。在它的生态里，每一次挂单、浏览、任务参与不仅能获得奖励，还会形成一个更连贯的用户轨迹。你不再是“来一次、走一次”的游客，而是一个在生态里慢慢“成长”的参与者——这让 NFT 使用不再像一笔单一操作，而像一个可以反复进入、反复体验的互动空间。 Veera — 让链上入口变成你愿意点开的“探索入口” Veera 的方向并不只是做一个钱包，它试图把 Web3 的入口从命令式的“按钮堆栈”变成一种更像信息流的自然浏览感。你打开它，不是看到一墙按钮，而是像打开一个可以滑动、查看和探索的界面。这种把“入口”变成“探索空间”的思路，让用户从“被迫了解复杂操作”转向“顺手发现有趣内容”的习惯性行为，这对提高留存和用户连续参与是非常重要的一步。 MagicBlock ✨⬜ — 把实时体验和可扩展性带到链上应用 MagicBlock 是一个基于 Solana 的实时执行引擎，目标是让链上应用具备Web2 级的交互性能，并且保持去中心化的安全性。它使用 Ephemeral Rollups 技术，在不拆分状态的前提下提供极低延迟、几乎零手续费的执行环境，这适合实时游戏、DeFi 以及需要高频交互的场景。其设计让开发者不再为性能牺牲链上特性，同时也极大提升了用户“无延迟感”的体验可能性。除了技术本身，MagicBlock 还在孵化器层面发力，吸引开发者来构建更具创意和实时性质的应用，这让生态不仅是底层引擎，更成为创新场景的催化器。 Altura — 资产不再只是标签，而是可调用的“行为构件” Alturax 的核心变化在于，它让链上资产具备更强的生态参与能力：不是只有买和卖的逻辑，而是一种资产在不同协议与玩法之间调用的能力。资产不再是静止的符号，而是可以参与多种逻辑、被策略调用的构建块。这种思路让资产在链上进一步融入生态协同，而不是只能在市场上看价格。 Konnex — 把现实世界的任务纳入链上协作图谱 Konnex 的有趣点在于：它不单是一个链上协议，而是试图把现实世界的不确定性直接带进链上。在它的构想中，机器人、自动化系统和协议之间可以协作，通过链上可验证的数据完成现实任务的结算 —— 使得现实世界的执行与去中心化结算建立起一种可验证的信任。这是 Web3 往现实落地迈出的一步，不再把链上交互限定在数字资产，而是融入实体世界的执行逻辑之中。

搞子(明日香版)🕊️|🐬TermMax

102,534 views • 5 months ago

我发现了一个很奇怪的 Polymarket 钱包它几乎从不预测结果一次都没有看每笔交易，都像是“买错了” 它先买 YES 再买 NO 五分钟后，两边一起卖掉钱包在这，自己点开看：一开始我以为这是个坏掉的账户后来我把账一算，才发现不是它根本不是在赌输赢它吃的是价差公式很简单： π = δ⁺ + δ⁻ 也就是说，这个钱包赚的不是“结果对了”的钱而是订单簿里反复出现的那点摩擦收益每次有人恐慌下市价单，它就顺手把点差收走这里 2 cents，那里 3 cents 然后一天重复： 60 到 100 次多数交易者还在争谁对谁错这个钱包根本不参与争论它只是一直在给这场争论收税我后来甚至做了一个 bot，专门去实时盯这种相同的订单簿模式这种完全不做方向判断、只反复吃点差的钱包，你觉得比“预测型交易”更可怕吗？

我发现了一个很奇怪的 Polymarket 钱包它几乎从不预测结果一次都没有看每笔交易，都像是“买错了” 它先买 YES 再买 NO 五分钟后，两边一起卖掉钱包在这，自己点开看：一开始我以为这是个坏掉的账户后来我把账一算，才发现不是它根本不是在赌输赢它吃的是价差公式很简单： π = δ⁺ + δ⁻ 也就是说，这个钱包赚的不是“结果对了”的钱而是订单簿里反复出现的那点摩擦收益每次有人恐慌下市价单，它就顺手把点差收走这里 2 cents，那里 3 cents 然后一天重复： 60 到 100 次多数交易者还在争谁对谁错这个钱包根本不参与争论它只是一直在给这场争论收税我后来甚至做了一个 bot，专门去实时盯这种相同的订单簿模式这种完全不做方向判断、只反复吃点差的钱包，你觉得比“预测型交易”更可怕吗？

0x_Miko

17,734 views • 3 months ago

👺Seedance 2.0和Fast，效果测试！相同的提示词，文生视频，一个是标准版2.0模型，一个是Fast模型，积分相差三分之一，你来猜猜看，哪一个是标准版，哪一个是Fast，你更喜欢哪一个？

👺Seedance 2.0和Fast，效果测试！相同的提示词，文生视频，一个是标准版2.0模型，一个是Fast模型，积分相差三分之一，你来猜猜看，哪一个是标准版，哪一个是Fast，你更喜欢哪一个？

肖师傅

59,934 views • 4 months ago

这位推友分享了使用 Cursor 的时候添加的一个实用的 Cursor Rule，Agent 生成代码的时候让 Claude 添加一个类似 R1 的 thinking 过程（当然原理不一样），包裹在一个 thinking 的 tag 当中，从三种解决方案里面选最合适的一种，确实是一个特别棒的技巧，我亲自测试了一下，效果很不错，非常实用，可以看我的测试视频，推荐给大家。文字版提示词提供给大家：

这位推友分享了使用 Cursor 的时候添加的一个实用的 Cursor Rule，Agent 生成代码的时候让 Claude 添加一个类似 R1 的 thinking 过程（当然原理不一样），包裹在一个 thinking 的 tag 当中，从三种解决方案里面选最合适的一种，确实是一个特别棒的技巧，我亲自测试了一下，效果很不错，非常实用，可以看我的测试视频，推荐给大家。文字版提示词提供给大家：

Viking

40,815 views • 1 year ago