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如果以下这些爆料是真的，那 iPhone 18 Pro 很可能会让整个通信行业都坐不住了。乍一看，它只是换了新配色、把灵动岛缩小了一点，但真正的变化藏在细节里，甚至已经不是简单的升级，而是直接在改规则。

朱墨清

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以前一直觉得“智能驾驶”都是厂家吹出来的，直到真正坐过一次特斯拉FSD。那种感觉不是“辅助驾驶”，是真的开始有点像一个人在开车了。变道、识别路况、提前预判，有时候甚至比很多司机还稳。现在国内这个还只是“残血版”，如果后面满血FSD真进来了，估计整个新能源圈又得重新洗牌。有些东西你可以嘴硬，但体验过以后就知道—— 这玩意儿确实有点“遥遥领先”了。 😅 尤其最可怕的是：它不是一次性功能，而是会不断进化的AI司机。很多人还在拿“冰箱彩电大沙发”做卖点的时候，真正改变行业的，可能已经变成了“车会不会自己开”。 Tesla, Inc. 的厉害之处，可能不是造车，而是它在把汽车慢慢变成“会学习的机器人”。

以前一直觉得“智能驾驶”都是厂家吹出来的，直到真正坐过一次特斯拉FSD。那种感觉不是“辅助驾驶”，是真的开始有点像一个人在开车了。变道、识别路况、提前预判，有时候甚至比很多司机还稳。现在国内这个还只是“残血版”，如果后面满血FSD真进来了，估计整个新能源圈又得重新洗牌。有些东西你可以嘴硬，但体验过以后就知道—— 这玩意儿确实有点“遥遥领先”了。 😅 尤其最可怕的是：它不是一次性功能，而是会不断进化的AI司机。很多人还在拿“冰箱彩电大沙发”做卖点的时候，真正改变行业的，可能已经变成了“车会不会自己开”。 Tesla, Inc. 的厉害之处，可能不是造车，而是它在把汽车慢慢变成“会学习的机器人”。

鲨十三🦈娱乐博主

22,378 просмотров • 2 месяцев назад

🔥特斯拉首席设计师Franz：Cybercab将是一个颠覆性的产品！在规模化生产中，将不会有大的调整，可能会有一些小的改动，只是为了提升车辆的效率和性能！ 🚨这是一款双座车，因为98%的乘客都是一到两个人，所以它真正专注于在这方面做到极致！每英里成本很低！当我们把它推向市场时，将改变一切！

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谢嘉琪

24,935 просмотров • 10 месяцев назад

最后一天了！祝愿大家所得皆所愿！ ——— 今天不铺垫了，直接说结论。 Kindred 真的很猛。它最厉害的地方，不是喊 AI，也不是蹭概念，而是真的把链上 AI 推到了消费者层。背后是 Sei 的性能兜底，才能撑得起这种大规模、实时互动的玩法。没有这层基础设施，很多东西根本跑不起来。从天线宝宝到铁臂阿童木，35 个以上的经典 IP，不是拿来发 NFT，而是作为长期存在的 AI 伴侣在 Sei 上“活”过来。文化、社区、技术被直接揉在一起，这种感觉在 Web3 里其实挺少见的。数据也不是嘴上说说。 Kindred 的等待列表已经到了 600 万地址，通过 IP 合作拿下了数百万美元的销售额。这些不是我在这儿吹，是 Sei 自己拿出来讲的，Max 老大的图都摆在那。我更看重的是趋势本身。这不是单点项目的成功，而是区块链和 AI 真正开始融合的一个形态。Kindred 用 IP 把流行文化带进 Web3，吸引的已经不只是加密圈的人，而是真正把 Web2 的用户和注意力一起拉了进来。而 Sei 在这里扮演的角色也很清楚。它不是主角，但它是能让这一切成立的那条链。没有能支撑高频互动的底层性能，这套东西根本不可能规模化。不管你是投资者还是普通用户，这个组合都值得重点盯着看。 Kindred 已经成了 Sei 生态里最有存在感的那个点，而这很可能只是刚开始。 #Kindred #Sei Kindred Labs Sei Max Giammario

最后一天了！祝愿大家所得皆所愿！ ——— 今天不铺垫了，直接说结论。 Kindred 真的很猛。它最厉害的地方，不是喊 AI，也不是蹭概念，而是真的把链上 AI 推到了消费者层。背后是 Sei 的性能兜底，才能撑得起这种大规模、实时互动的玩法。没有这层基础设施，很多东西根本跑不起来。从天线宝宝到铁臂阿童木，35 个以上的经典 IP，不是拿来发 NFT，而是作为长期存在的 AI 伴侣在 Sei 上“活”过来。文化、社区、技术被直接揉在一起，这种感觉在 Web3 里其实挺少见的。数据也不是嘴上说说。 Kindred 的等待列表已经到了 600 万地址，通过 IP 合作拿下了数百万美元的销售额。这些不是我在这儿吹，是 Sei 自己拿出来讲的，Max 老大的图都摆在那。我更看重的是趋势本身。这不是单点项目的成功，而是区块链和 AI 真正开始融合的一个形态。Kindred 用 IP 把流行文化带进 Web3，吸引的已经不只是加密圈的人，而是真正把 Web2 的用户和注意力一起拉了进来。而 Sei 在这里扮演的角色也很清楚。它不是主角，但它是能让这一切成立的那条链。没有能支撑高频互动的底层性能，这套东西根本不可能规模化。不管你是投资者还是普通用户，这个组合都值得重点盯着看。 Kindred 已经成了 Sei 生态里最有存在感的那个点，而这很可能只是刚开始。 #Kindred #Sei Kindred Labs Sei Max Giammario

董小姐｜预测世界杯就在Gate

21,887 просмотров • 7 месяцев назад

不如我直接往右？往右会坏了节奏😂 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 诚然在web3的世界里，节奏对了什么都对了都在谈交易要有节奏，但多少人把节奏误解成了频率？就像听歌，如果没有休止符，那只是一堆刺耳的噪音 easy.fun 最让我惊喜的一点，是它终于把“不操作”也变成了一种可视化的能力在以前，你如果不动，别人以为你是菜、是踏空但在的视角里，它帮你区分了什么是“无能为力”，什么是“主动克制” 它记录了你在垃圾时间的沉默，也记录了你在高波动的回避这种被记录下来的“空窗期”，才是交易员最顶级的节奏感不是因为没看见，而是因为尊重市场，所以选择把手背在身后当你学会欣赏这种留白，你才算真正看懂了谁是乱开枪的赌徒，谁是踩着点才扣扳机的猎人 #easydotfun #Trading #kaito

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🍭吃货不怕胖|上Gate玩事件合约

21,549 просмотров • 7 месяцев назад

这是一部资本密码，也是独裁体制的完整缩影。看懂了，你就懂了“飞升”的真正逻辑。表面是故事，背后全是规则、权术、收割与操控。普通人看热闹，高手看门道。真正狠的从来不是明面上的刀，而是藏在规则里的那只手。强烈建议认真看完，细品。看懂的人，沉默；看不懂的人，继续当工具人。

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Huan

103,562 просмотров • 3 месяцев назад

你真的用懂 Shadowrocket了吗？很多人用了两三年，其实还停留在“导入节点能用就行”的阶段但小火箭真正厉害的地方，其实是规则分流、节点管理、路由逻辑这些最近看到一个讲得很细的教程，从下载安装到： • 节点订阅导入 • 延迟测速 • 全局 / 规则模式切换 • 分组管理 • 自定义分流规则 • 回退功能基本全都讲到了最重要的是，它不是那种只教你点哪里的视频，而是真的会把背后的逻辑顺下来如果你平时也想把小火箭用得更稳定、更舒服建议收藏起来，把这个教程值得耐心看完

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Suu

69,037 просмотров • 2 месяцев назад

今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。去年那个曾经风靡一时、全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus，被 Meta 收购了。而且不是象征性的那种。传闻中的收购价，高达 20 亿美元。一瞬间，脑子里只有一句话：原来那一波热闹，真的不是泡沫。如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”，而是你一用就发现不对劲的那种工具。它不是只回答问题，而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。你给它一个目标，它自己往下干。后来大家才慢慢意识到：哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”，而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。不是辅助你，不是提高效率，而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数真的在往“替代”走的团队。这也是为什么它能在极短时间内：用户暴涨付费率不低在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了，但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。更讽刺的是另一件事。去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。这事在圈子里不是秘密。当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了：没卖。一年后，直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。你说这是运气？不完全是。这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。这一步，太关键了。不是因为新加坡有什么魔法，而是因为：面向全球用户面向美元资本面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家你必须站在“他们习惯的坐标系里”。产品是全球的，那公司也得是全球的。这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题：为什么这么多 AI 初创，最后都很难在中国大陆生根？不是技术不行，不是人不行，甚至也不完全是钱的问题。而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户能不能被全球巨头并购能不能走一条清晰、可预期的退出路径这些问题，对早期创业者来说，比模型参数重要得多。再回到 Meta。你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。它现在最缺的，不是模型，不是算力，而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口，但 Agent 才是生产力。而 Manus，恰好站在这个位置上。所以这次收购，与其说是“买一家创业公司”，不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。最后说句很人话的。很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。也有人会说： “这是中国创业者的成功”。我更愿意用一个不那么宏大的视角看它：这是一个创业者，在关键时刻，没有把自己卖便宜的故事。而在 AI 这个时代，这种故事，会越来越少，也越来越贵。如果你去年抢过 Manus 的邀请码，如果你用过 Agent，如果你正在创业、或者想创业，你大概能理解这种复杂的情绪。不是羡慕，也不是愤怒，而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。这条新闻，不只是 Manus 的终点。它更像是很多人，某种幻想的终点。也是另一种现实的开始。

今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。去年那个曾经风靡一时、全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus，被 Meta 收购了。而且不是象征性的那种。传闻中的收购价，高达 20 亿美元。一瞬间，脑子里只有一句话：原来那一波热闹，真的不是泡沫。如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”，而是你一用就发现不对劲的那种工具。它不是只回答问题，而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。你给它一个目标，它自己往下干。后来大家才慢慢意识到：哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”，而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。不是辅助你，不是提高效率，而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数真的在往“替代”走的团队。这也是为什么它能在极短时间内：用户暴涨付费率不低在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了，但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。更讽刺的是另一件事。去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。这事在圈子里不是秘密。当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了：没卖。一年后，直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。你说这是运气？不完全是。这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。这一步，太关键了。不是因为新加坡有什么魔法，而是因为：面向全球用户面向美元资本面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家你必须站在“他们习惯的坐标系里”。产品是全球的，那公司也得是全球的。这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题：为什么这么多 AI 初创，最后都很难在中国大陆生根？不是技术不行，不是人不行，甚至也不完全是钱的问题。而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户能不能被全球巨头并购能不能走一条清晰、可预期的退出路径这些问题，对早期创业者来说，比模型参数重要得多。再回到 Meta。你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。它现在最缺的，不是模型，不是算力，而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口，但 Agent 才是生产力。而 Manus，恰好站在这个位置上。所以这次收购，与其说是“买一家创业公司”，不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。最后说句很人话的。很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。也有人会说： “这是中国创业者的成功”。我更愿意用一个不那么宏大的视角看它：这是一个创业者，在关键时刻，没有把自己卖便宜的故事。而在 AI 这个时代，这种故事，会越来越少，也越来越贵。如果你去年抢过 Manus 的邀请码，如果你用过 Agent，如果你正在创业、或者想创业，你大概能理解这种复杂的情绪。不是羡慕，也不是愤怒，而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。这条新闻，不只是 Manus 的终点。它更像是很多人，某种幻想的终点。也是另一种现实的开始。

比特币橙子Trader

122,896 просмотров • 7 месяцев назад

这个 bot，一天只用 $5 小单，就在 5 分钟市场里打出了 +$42,000 一周时间，已经赚了 +$111,000 单笔最大盈利只有 $745 但真正离谱的不是单笔有多大而是它怎么把这么小的仓位堆成了这条利润曲线目前看下来，它大概在用 3 套打法：用 $5 去买 1¢ 的 outcome 在到期前提前卖出获利用 $250 去买 25¢ 或 50¢ 的 outcome 再用 $500 去买 50¢ 的 outcome 所以这东西看起来，又不像那种传统意义上的“超级 bot”，不是每一笔都在精准榨取 edge 更像是 Polymarket 某个地方出了问题，才会出现这种夸张到不太正常的结果。但至少现在，它还是 crypto 市场里按周利润排到第 2 的账户如果这账户真的是几乎每一笔都能稳定抽出利润那它就不是 bot 了那是印钞机

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0x_Miko

23,677 просмотров • 3 месяцев назад

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里这两年越来越明显的一件事是：会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做我的建议是收藏起来，认真看看这个视频它真正有价值的地方，不是教你“看网站”，而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

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Suu

540,671 просмотров • 2 месяцев назад

一个普通美国人的独白一个人当街被处决，为什么要让全世界看见？他本可以在无人之处遇害，悄无声息地消失。但现在，不是文字报道，不是间接传言，而是实拍画面，血淋淋地摆在每个人眼前，这不是偶然。这是一场公开的筛选，一次灵魂的分水岭。当你看到一个人被刺杀的瞬间，有人哀伤，有人沉默，但也有人在欢呼、在庆祝，这一反应，比画面本身更震撼；因为它直接暴露了人心深处的真实状态。不喜欢他可以，但你能为死亡鼓掌吗？有人因此醒来，有人因此沉沦。这不是血腥视频，这是心灵的照妖镜。如果这件事只是新闻稿，那些隐藏的恶意和冷漠可能就此潜伏；但当镜头对准真相，一切伪装都被撕碎了。你看到的，不只是一个人的殉道；你看到的，是这个时代最可怕的一点：人们不再为生命感到痛心。有人说他们信神。但他们信的，不是带着十字架的那一位。是另一位，黑暗的、冷漠的、扭曲的“神”。而真正信光明的那群人，此刻在觉醒。他们因为这画面，不是沉默，而是点燃了正义的怒火。不是复仇，而是清算。神没有隐藏这场谋杀；祂要我们看清，谁站在光里，谁藏在暗中。试炼已开始。判断，也将随之而来。

一个普通美国人的独白一个人当街被处决，为什么要让全世界看见？他本可以在无人之处遇害，悄无声息地消失。但现在，不是文字报道，不是间接传言，而是实拍画面，血淋淋地摆在每个人眼前，这不是偶然。这是一场公开的筛选，一次灵魂的分水岭。当你看到一个人被刺杀的瞬间，有人哀伤，有人沉默，但也有人在欢呼、在庆祝，这一反应，比画面本身更震撼；因为它直接暴露了人心深处的真实状态。不喜欢他可以，但你能为死亡鼓掌吗？有人因此醒来，有人因此沉沦。这不是血腥视频，这是心灵的照妖镜。如果这件事只是新闻稿，那些隐藏的恶意和冷漠可能就此潜伏；但当镜头对准真相，一切伪装都被撕碎了。你看到的，不只是一个人的殉道；你看到的，是这个时代最可怕的一点：人们不再为生命感到痛心。有人说他们信神。但他们信的，不是带着十字架的那一位。是另一位，黑暗的、冷漠的、扭曲的“神”。而真正信光明的那群人，此刻在觉醒。他们因为这画面，不是沉默，而是点燃了正义的怒火。不是复仇，而是清算。神没有隐藏这场谋杀；祂要我们看清，谁站在光里，谁藏在暗中。试炼已开始。判断，也将随之而来。

墓碑科技

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人形机器人这条线，最近其实已经很清楚了：开始往家庭场景收敛。一旦进入家庭，问题就不再是工业效率，而是长期共处。它会持续感知环境、采集信息、做出判断，而且很多时候并不在人的注视下。在这种条件下，动作精不精准、拟不拟人，反而是次要的。更关键的是：这些判断是怎么来的，你能不能知道。如果一个家用机器人：感知了什么是黑箱，推理过程不可追溯，行为是否越界只能靠厂商声明，那它在家里的身份，就不是工具，而是风险源。所以家庭机器人真正需要补的，不是性能指标，而是可信结构。它看到什么、怎么推理、是否按规则执行，都需要在不泄露隐私、不暴露模型细节的前提下，被验证过。从这个角度看，Inference Labs 在做的事情并不是让机器人更强，而是在为“能不能被放进家里”补必要条件。当机器人进入家庭，信任不是体验加分项，而是入场门槛。 #InferenceLabs #KaitoYap #KaitoAI

人形机器人这条线，最近其实已经很清楚了：开始往家庭场景收敛。一旦进入家庭，问题就不再是工业效率，而是长期共处。它会持续感知环境、采集信息、做出判断，而且很多时候并不在人的注视下。在这种条件下，动作精不精准、拟不拟人，反而是次要的。更关键的是：这些判断是怎么来的，你能不能知道。如果一个家用机器人：感知了什么是黑箱，推理过程不可追溯，行为是否越界只能靠厂商声明，那它在家里的身份，就不是工具，而是风险源。所以家庭机器人真正需要补的，不是性能指标，而是可信结构。它看到什么、怎么推理、是否按规则执行，都需要在不泄露隐私、不暴露模型细节的前提下，被验证过。从这个角度看，Inference Labs 在做的事情并不是让机器人更强，而是在为“能不能被放进家里”补必要条件。当机器人进入家庭，信任不是体验加分项，而是入场门槛。 #InferenceLabs #KaitoYap #KaitoAI

董小姐 |上Gate玩事件合约

103,607 просмотров • 7 месяцев назад

泪奔了！好感人，不争气的眼泪，它从口里流出来了 ⸻ 最近刷 AI 项目的时候，说实话有点疲了。不是它们不厉害，恰恰相反——都太厉害了。模型、参数、速度，一个比一个漂亮，但看多了情绪上真的没什么起伏。 Kindred Labs 是少数让我停下来想了一下的。不是“哇好强”，而是突然冒出一个不太技术的问题：如果 AI 真的要长期出现在生活里，它该怎么待着，才不让人别扭？不是那种我问你、你马上答的关系，而是你会不会哪天顺手再点开它。有些 AI 真的很聪明，但你心里清楚，它就是工具。用完、关掉，不会再想。 Kindred 给我的感觉不太像在争“最会答题”。它更像是在琢磨一件事：人为什么会愿意和一个存在长期相处？这时候我才开始注意到他们说的那套 Mind / Body / Soul。不是因为名字，而是方向。 Mind 这一层，其实挺像人。不是一直保持同一种状态。有时候你需要逻辑，有时候只是想被理解，有时候甚至不需要答案，只要有人把话接住。再加上它会记得你。不是那种冷冰冰的“你在某年某月问过什么”，而是你们之间发生过的那些事。一旦记忆变成关系的一部分，整个体验就不一样了。 Body 这点我以前真没太当回事。但后来发现，人很难和一个完全无形的东西建立稳定关系。 Kindred 至少正视了这一点。有形象、有存在的位置，在你已经习惯的设备和场景里出现。不是为了炫，而是为了让你不抗拒。在你信任之前，你首先得觉得它“正常”、不吓人。至于 Soul，其实是我最看重的。现在的 AI 都很会，但很少有那种让人想一直留着的。 Kindred 没那么急。不催你、不拉你、不用力制造黏性。你来，它在；你走，也不打扰。 Dark Matter、任务、社区这些东西，给我的感觉更像是一起走一段，而不是被系统牵着跑。所以后来我发现，这套 Mind / Body / Soul 看起来是在讲 AI，但底层其实是在讲人。我们怎么建立信任，怎么产生依附，怎么愿意长期和一个存在共处。 AI 只是载体。被认真对待的，其实是人的感受。如果说 2026 年还有哪个 AI 会一直留在我视野里， Kindred 大概会算一个。不是因为它最强，而是它没有急着证明自己。

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董小姐｜预测世界杯就在Gate

43,660 просмотров • 7 месяцев назад

1.胡猛：不要buy, hold and sleep，而是要buy, hold and watch. 2.不要buy and do nothing，要buy and keep doing homework. 李录： 3.持有的时间的长度，什么时候卖，很大程度上取决于你的能力圈是不是真实的，你是不是真正理解这个公司是一个什么样的公司。所以不是说我们买了一个公司，坐在那就什么都不做了。如果投资是这么简单的话呢，那遍地都是富人了。也没那么容易。 4.之所以成为叫工作，而不是完全的娱乐，还是有一点道理。它是很有趣的工作，很有挑战，但它依然也是工作，不完全是娱乐。另外： 5.对企业而言，不经/经不起考验的护城河不叫护城河；对投资者而言，不经/经不起考验的能力圈不叫能力圈。

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lufei

58,994 просмотров • 24 дней назад

杰哥也是个渣男！哼！和豆腐先生一样晕豆腐但是青云嫂可真美！李嘉欣我也爱！！ —— 说实话，我第一次看 Mike 这段采访时，并没有被什么“AI 愿景”打动。真正让我停下来思考的，是一个很简单的感觉： Talus 好像默认了一个前提——未来不是人亲自下场，而是“派东西下场”。你不再自己盯着 DeFi、刷链上机会、算风险，而是把一套判断和规则交出去，让它替你跑。这不是工具升级，更像是身份的外包。那为什么非得折腾到链上？因为如果 AI 全都跑在中心化服务器里，说白了还是平台的。平台随时可以关、改规则、优先自家账户。你用得再熟，也只是“借用”。 Talus 看起来是在较真一件事：如果 AI 要替你赚钱、替你决策，那它必须是你真正“拥有”的。能被验证、能被追责、也能光明正大地结算收益。至于他们为什么选 Sui，我的理解一点也不浪漫。不是因为口号，而是因为没别的链能撑住这种玩法。当你把世界想象成几千、几万甚至更多 Agent 同时在链上做决定、改状态、动资产—— 你就会发现，顺序执行的链根本不够用。 Sui 更像一个能并行跑任务的底层系统，每个 Agent 各干各的，不卡、不抢、不排队。再加上 Move 把“钱是谁的”这件事写死在规则里，至少你敢让 AI 碰资产。我不觉得 Talus 现在已经很成熟。但它让我第一次认真想了一件事：以后拼的，可能不是你多努力，而是你放出去的那个“替身”，有没有比别人的跑得更聪明。这事一旦成立，世界的玩法真的会变。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Talus Labs Talus 🐸 $US

杰哥也是个渣男！哼！和豆腐先生一样晕豆腐但是青云嫂可真美！李嘉欣我也爱！！ —— 说实话，我第一次看 Mike 这段采访时，并没有被什么“AI 愿景”打动。真正让我停下来思考的，是一个很简单的感觉： Talus 好像默认了一个前提——未来不是人亲自下场，而是“派东西下场”。你不再自己盯着 DeFi、刷链上机会、算风险，而是把一套判断和规则交出去，让它替你跑。这不是工具升级，更像是身份的外包。那为什么非得折腾到链上？因为如果 AI 全都跑在中心化服务器里，说白了还是平台的。平台随时可以关、改规则、优先自家账户。你用得再熟，也只是“借用”。 Talus 看起来是在较真一件事：如果 AI 要替你赚钱、替你决策，那它必须是你真正“拥有”的。能被验证、能被追责、也能光明正大地结算收益。至于他们为什么选 Sui，我的理解一点也不浪漫。不是因为口号，而是因为没别的链能撑住这种玩法。当你把世界想象成几千、几万甚至更多 Agent 同时在链上做决定、改状态、动资产—— 你就会发现，顺序执行的链根本不够用。 Sui 更像一个能并行跑任务的底层系统，每个 Agent 各干各的，不卡、不抢、不排队。再加上 Move 把“钱是谁的”这件事写死在规则里，至少你敢让 AI 碰资产。我不觉得 Talus 现在已经很成熟。但它让我第一次认真想了一件事：以后拼的，可能不是你多努力，而是你放出去的那个“替身”，有没有比别人的跑得更聪明。这事一旦成立，世界的玩法真的会变。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Talus Labs Talus 🐸 $US

董小姐

73,450 просмотров • 8 месяцев назад

哥哥们你们太卷了，卷不过你们了，掉了30多个名额了哦！哭死了！哎！！！ ——— 说实话，我一开始也是被 ZK 那一套讲法讲烦的。什么数学优雅、终极信任、密码学圣杯，听多了真的会走神。直到我在看 Inference Labs 的时候，脑子里突然冒出一个很不体面的画面：这玩意儿怎么这么像拆熟食的？传统 AI 给我的感觉，就像买一整块封装好的肉。看起来油亮，切面也不错，但你永远不知道里面有没有掺点别的。你只能选择信，或者不用。 Inference Labs 干的事反而很“笨”：它不让你信整块，而是把 AI 推理一刀一刀拆开。你不需要接受“这个模型很强”这种宏大叙事，你只需要确认一件小事：这一刀，是不是真的这么切的。说实话，这个点戳到我了。 DSperse 那套分布式验证，说白了就是在帮人偷懒。不是让所有人去理解整个模型，而是让验证这件事本身变轻。我不用背“我要为整个 AI 结果负责”的心理包袱，我只关心我现在用到的这一小段推理，有没有被乱来。这在很多现实场景里太重要了。医生、风控、合规，没人有精力啃完整头猪。更让我有好感的是，他们连“怎么验”都顺手简化了。我是真的讨厌管理私钥。不是不懂，是不想。每次验证之前先来一套仪式感，本身就已经在劝退人了。和 Self Chain 的无密钥方案，第一次看到的时候我心里是松了一口气的那种感觉：哦，终于不是为难普通人了。验证 AI，本来就不该比点外卖还复杂。 ⸻ 所以后来我发现， Inference Labs 干的事，其实挺不浪漫的。它不讲终极信任，也不喊改变世界，只是很务实地把信任拆碎、摊平、递到你手里。你想验，就验这一小块。你不想理解，也没关系。未来如果 AI 真开始翻车，那些没法被拆、没法被验的模型，大概真的会被永久挂在链上当反例。我现在已经不太关心 “这是不是真正的 ZK 巅峰设计”了。我更在意的是：当我真的要用 AI 的那一刻，它有没有为我考虑过。这一点上，Inference Labs 至少让我愿意继续看下去。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

哥哥们你们太卷了，卷不过你们了，掉了30多个名额了哦！哭死了！哎！！！ ——— 说实话，我一开始也是被 ZK 那一套讲法讲烦的。什么数学优雅、终极信任、密码学圣杯，听多了真的会走神。直到我在看 Inference Labs 的时候，脑子里突然冒出一个很不体面的画面：这玩意儿怎么这么像拆熟食的？传统 AI 给我的感觉，就像买一整块封装好的肉。看起来油亮，切面也不错，但你永远不知道里面有没有掺点别的。你只能选择信，或者不用。 Inference Labs 干的事反而很“笨”：它不让你信整块，而是把 AI 推理一刀一刀拆开。你不需要接受“这个模型很强”这种宏大叙事，你只需要确认一件小事：这一刀，是不是真的这么切的。说实话，这个点戳到我了。 DSperse 那套分布式验证，说白了就是在帮人偷懒。不是让所有人去理解整个模型，而是让验证这件事本身变轻。我不用背“我要为整个 AI 结果负责”的心理包袱，我只关心我现在用到的这一小段推理，有没有被乱来。这在很多现实场景里太重要了。医生、风控、合规，没人有精力啃完整头猪。更让我有好感的是，他们连“怎么验”都顺手简化了。我是真的讨厌管理私钥。不是不懂，是不想。每次验证之前先来一套仪式感，本身就已经在劝退人了。和 Self Chain 的无密钥方案，第一次看到的时候我心里是松了一口气的那种感觉：哦，终于不是为难普通人了。验证 AI，本来就不该比点外卖还复杂。 ⸻ 所以后来我发现， Inference Labs 干的事，其实挺不浪漫的。它不讲终极信任，也不喊改变世界，只是很务实地把信任拆碎、摊平、递到你手里。你想验，就验这一小块。你不想理解，也没关系。未来如果 AI 真开始翻车，那些没法被拆、没法被验的模型，大概真的会被永久挂在链上当反例。我现在已经不太关心 “这是不是真正的 ZK 巅峰设计”了。我更在意的是：当我真的要用 AI 的那一刻，它有没有为我考虑过。这一点上，Inference Labs 至少让我愿意继续看下去。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

董小姐 MemeMax ⚡️ 🐬TermMax

27,155 просмотров • 7 месяцев назад

字节把目前市面上最强的Seedance2.0端出来，可以看到模型已经不是问题，怎么低成本、大规模、不断产内容才是。比如抖音上这波演示，看的人第一反应是，这美女也太像真的了吧。动作顺、节奏卡点准、表情还不僵，已经到了那种你懒得去想是不是AI，只会多看两眼的程度。对短视频、直播、广告、MCN这些行业来说，影响只有一个：以后不缺人了。你不需要找模特、不需要约场地，甚至不需要真人，能跳、能演、能反复用。以后短视频里你刷到的跳舞博主，可能本人根本不存在，但你还是会点赞、停留、转发。人还在纠结有没有女朋友，平台已经在批量生产完美女友了。再过一阵子，AI美女泛滥可能不是道德问题，是审美通胀问题。

字节把目前市面上最强的Seedance2.0端出来，可以看到模型已经不是问题，怎么低成本、大规模、不断产内容才是。比如抖音上这波演示，看的人第一反应是，这美女也太像真的了吧。动作顺、节奏卡点准、表情还不僵，已经到了那种你懒得去想是不是AI，只会多看两眼的程度。对短视频、直播、广告、MCN这些行业来说，影响只有一个：以后不缺人了。你不需要找模特、不需要约场地，甚至不需要真人，能跳、能演、能反复用。以后短视频里你刷到的跳舞博主，可能本人根本不存在，但你还是会点赞、停留、转发。人还在纠结有没有女朋友，平台已经在批量生产完美女友了。再过一阵子，AI美女泛滥可能不是道德问题，是审美通胀问题。

金融世界 Financial World

84,502 просмотров • 6 месяцев назад

讲真，以前提到 meme💩，我的脑袋里就冒出三个字：“看不懂。” 就像那时上车学“科目三”一样，场面热闹得很，但完全不理解为什么大家都在激动，除了喊单和FUD，我始终觉得它跟币圈的真正价值还是差得远。直到遇到 MemeX ，我才像突然开窍了，感觉像从“科目三”进阶到了“高速公路”，这简直是加速升级啊！ MemeX 并不像那些一炮而红后消失的“金狗”，它的野心比我想象的要大得多。它不仅仅想成为 meme 世界的一个新星，更想成为所有“土狗”的“驯兽师”和“星探”！我突然意识到，它就像是把 meme 圈的“街头斗殴”升级成了“奥斯卡颁奖典礼”。首先，它从“喊单”升级到“选秀”。你发的梗能不能拿到好票？它不仅会看你的创意，还会根据社区的喜爱程度计算“战斗力”指数。这不就相当于 meme 界的“创意海选”吗？那些有才华的“练习生”终于有了出头之日，谁说不可以是星探？然后，它把“炒币”升级成了“斗蛐蛐”。你发的 meme 就像你的电子宠物，要放到“农场”里浇水施肥（互动创作），不然收益率就会直线下滑。再拉上其他人的 meme 进行“对决”，这完全变成了一个“宝可梦对战”的感觉。看到这些，我已经开始怀疑，未来的市场是不是要从 K线转变成 meme💩 的“股市”了？所以，MemeX 想要解决的，是 meme 💩币未来发展的方向。如果 meme 还停留在上一轮的纯情绪炒作上，路只会越走越窄。而现在，它的目标是将 meme💩 变得更加有趣、公平和可持续，叫做“MemeFi”。它的规则保护了 meme 💩的草根精神，同时也能让创意通过规则和市场来说话，而不是单纯靠“嗓门”！当然，这套“meme💩乌托邦”还在非常早期，能不能跑通还是个未知数。毕竟，市场的狂热和探索总是相辅相成，但至少它已经在做一些尝试，试图为这个混乱带来一些秩序。就像最近的嘴撸，我是不是也在挑战这种打法？我觉得，尝试过后，我也慢慢适应了这种节奏。未来，如果这种探索真的能跑通，那也许 meme 真的能变成一个有价值、可持续的市场。 #MemeX #Kaito Kaito AI 🌊 #BubuEverywhere MemeCore Community Ice.m🐜

讲真，以前提到 meme💩，我的脑袋里就冒出三个字：“看不懂。” 就像那时上车学“科目三”一样，场面热闹得很，但完全不理解为什么大家都在激动，除了喊单和FUD，我始终觉得它跟币圈的真正价值还是差得远。直到遇到 MemeX ，我才像突然开窍了，感觉像从“科目三”进阶到了“高速公路”，这简直是加速升级啊！ MemeX 并不像那些一炮而红后消失的“金狗”，它的野心比我想象的要大得多。它不仅仅想成为 meme 世界的一个新星，更想成为所有“土狗”的“驯兽师”和“星探”！我突然意识到，它就像是把 meme 圈的“街头斗殴”升级成了“奥斯卡颁奖典礼”。首先，它从“喊单”升级到“选秀”。你发的梗能不能拿到好票？它不仅会看你的创意，还会根据社区的喜爱程度计算“战斗力”指数。这不就相当于 meme 界的“创意海选”吗？那些有才华的“练习生”终于有了出头之日，谁说不可以是星探？然后，它把“炒币”升级成了“斗蛐蛐”。你发的 meme 就像你的电子宠物，要放到“农场”里浇水施肥（互动创作），不然收益率就会直线下滑。再拉上其他人的 meme 进行“对决”，这完全变成了一个“宝可梦对战”的感觉。看到这些，我已经开始怀疑，未来的市场是不是要从 K线转变成 meme💩 的“股市”了？所以，MemeX 想要解决的，是 meme 💩币未来发展的方向。如果 meme 还停留在上一轮的纯情绪炒作上，路只会越走越窄。而现在，它的目标是将 meme💩 变得更加有趣、公平和可持续，叫做“MemeFi”。它的规则保护了 meme 💩的草根精神，同时也能让创意通过规则和市场来说话，而不是单纯靠“嗓门”！当然，这套“meme💩乌托邦”还在非常早期，能不能跑通还是个未知数。毕竟，市场的狂热和探索总是相辅相成，但至少它已经在做一些尝试，试图为这个混乱带来一些秩序。就像最近的嘴撸，我是不是也在挑战这种打法？我觉得，尝试过后，我也慢慢适应了这种节奏。未来，如果这种探索真的能跑通，那也许 meme 真的能变成一个有价值、可持续的市场。 #MemeX #Kaito Kaito AI 🌊 #BubuEverywhere MemeCore Community Ice.m🐜

蟾哥🐬TermMax

22,610 просмотров • 1 год назад

Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题：用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始新开 session 重新解释背景重新贴上下文重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题而是你能不能把它放进一套系统里让它记住规则读取上下文调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频看完先 bookmark

Anthropic engineer 这句话很关键： “你不应该一直 prompt Claude。你应该搭一个会自己 prompt 自己的 system。” 这可能是最近看到最值得保存的 Claude workflow 之一视频里她拆了很多人正在犯的同一个问题：用了 Claude 几个月，但每次还是从零开始新开 session 重新解释背景重新贴上下文重新写 prompt 然后关掉 tab，一切停止她讲到几个细节： CLAUDE.md 在你输入第一个字前，就可能吃掉 14% 95% 用户从来没装过的 plugins 不需要你手动输入 prompt，也能运行的 workflows 以及为什么“打一条 prompt 然后关掉页面”，等于把 90% 的能力留在桌上真正有意思的是： Claude 的价值不只是回答你的问题而是你能不能把它放进一套系统里让它记住规则读取上下文调用 plugins 跑 workflows 甚至在你不输入下一条 prompt 的时候，继续推进任务如果你用了 Claude 几个月，但每次 session 还是从头开始那你至少还有 28 个 untouched features 可能是 30 个今晚与其再刷一集剧，不如看完这个视频看完先 bookmark

0x_Miko

155,054 просмотров • 2 месяцев назад

昨天母亲节，我回来家里陪妈妈吃饭，当小学教师的表妹让我给她演示下AI都有什么作用😂 刚好看到ring-2.6-1t 免费，我就试了下做个小红书很火的班级灵宠系统，本来以为应该要花点时间，但没想到速度惊人的同时质量也过硬！这个 demo 让我最强烈的感受是：ring-2.6-1t 不像是在“回答我”，更像是在把我的想法直接推到现实里。我只是生成了一个小学班级灵宠积分系统：学生打卡、做作业、考高分，就能给宠物攒积分、升级、冲排行榜的prompt。换成以前，这可能会停在一份 PRD、一张功能表，或者一段“你可以这样做”的建议里。但ring-2.6-1t 直接把它变成了一个能打开的网页小工具。你能看到全班宠物墙，能给学生加分扣分，能看等级进度，排行榜也会跟着变化。那一刻很微妙：它不再只是“懂你要什么”，而是把你脑子里的模糊需求，变成了一个可以被点击、被验证、被修改的东西。这也是我觉得它最有价值的地方。很多真实工作，其实不需要一套宏大的系统。我们只是需要一个临时的操作台：拆费用、排任务、调动画、做报名页、整理素材。用完就可以丢掉，但在那个时刻，它真的帮你把事情往前推了一步。 ring-2.6-1t的厉害，不是替你完成工作，而是先给你造出一个工作现场。然后，你在里面完成工作。不得不说，我的表妹已经决定好好学习AI了，或许这就是好模型的意义。 Ring-2.6-1T 模型已经在openrouter发布了，限时免费一周，地址是

昨天母亲节，我回来家里陪妈妈吃饭，当小学教师的表妹让我给她演示下AI都有什么作用😂 刚好看到ring-2.6-1t 免费，我就试了下做个小红书很火的班级灵宠系统，本来以为应该要花点时间，但没想到速度惊人的同时质量也过硬！这个 demo 让我最强烈的感受是：ring-2.6-1t 不像是在“回答我”，更像是在把我的想法直接推到现实里。我只是生成了一个小学班级灵宠积分系统：学生打卡、做作业、考高分，就能给宠物攒积分、升级、冲排行榜的prompt。换成以前，这可能会停在一份 PRD、一张功能表，或者一段“你可以这样做”的建议里。但ring-2.6-1t 直接把它变成了一个能打开的网页小工具。你能看到全班宠物墙，能给学生加分扣分，能看等级进度，排行榜也会跟着变化。那一刻很微妙：它不再只是“懂你要什么”，而是把你脑子里的模糊需求，变成了一个可以被点击、被验证、被修改的东西。这也是我觉得它最有价值的地方。很多真实工作，其实不需要一套宏大的系统。我们只是需要一个临时的操作台：拆费用、排任务、调动画、做报名页、整理素材。用完就可以丢掉，但在那个时刻，它真的帮你把事情往前推了一步。 ring-2.6-1t的厉害，不是替你完成工作，而是先给你造出一个工作现场。然后，你在里面完成工作。不得不说，我的表妹已经决定好好学习AI了，或许这就是好模型的意义。 Ring-2.6-1T 模型已经在openrouter发布了，限时免费一周，地址是

阿川 | AI thinking

13,343 просмотров • 3 месяцев назад