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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😭

Ohmann张奥曼

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45,991 次观看 • 9 个月前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

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.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。

.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。

阿毛

13,685 次观看 • 8 个月前

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。”

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。”

作家崔成浩

250,929 次观看 • 10 天前

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？

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？

JM 火龙果

19,187 次观看 • 11 个月前

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😂

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😂

Sky

30,277 次观看 • 10 个月前

$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 aixbt

$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 aixbt

毒奶

17,684 次观看 • 1 年前

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

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

币自由 🐬

129,983 次观看 • 4 个月前

【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 🌊 UXLINK

【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 🌊 UXLINK

Captain Jim

12,062 次观看 • 1 年前

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 #Crypto

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 #Crypto

加密 Linda 🐬

11,878 次观看 • 3 个月前

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。

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。

一

2,229,581 次观看 • 1 个月前

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。

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空投龙 | 预测世界杯就在Gate

11,690 次观看 • 1 个月前

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？

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？

Crypto听泉

81,617 次观看 • 8 个月前

🚨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！

🚨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！

西里森森

13,914 次观看 • 10 个月前

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。

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。

sitin

30,018 次观看 • 5 个月前

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 #Yapping

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 #Yapping

Nono_小鱼饼饼💙 $M | 🐜

17,067 次观看 • 1 年前

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。

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。

Viking

88,243 次观看 • 1 年前

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😂

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😂

梭哈.AI

25,922 次观看 • 2 个月前

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。

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。

GitHubDaily

57,587 次观看 • 1 年前

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： #Polymarket

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： #Polymarket

区块链行情研究

62,529 次观看 • 3 个月前

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？

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？

0x_Miko

41,822 次观看 • 4 个月前

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：

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：

Barret李靖

124,227 次观看 • 2 年前