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第一次声闻，有点意识流，电脑跑得还是太慢了，有很多废片也不能拿来用，燃尽了，直出的很多东西不能用全靠后期

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物灵

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安全带还有这些好用的功能，相信很多推友都还不了解吧
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西时珍🌎

387,811 views • 11 months ago

看了一下sol的流动性确实是挺枯竭的 但也不是不能玩 而且其实也有不错的机会 就是要枯坐干等 切片来自 Sidekick 这玩意后来飞到了500k好像 还有 $Meet $93 一些不错的币 今天撸了6s 放低预期慢慢回归 直播使用的交易工具是 GMGN.Ai
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看了一下sol的流动性确实是挺枯竭的 但也不是不能玩 而且其实也有不错的机会 就是要枯坐干等 切片来自 Sidekick 这玩意后来飞到了500k好像 还有 $Meet $93 一些不错的币 今天撸了6s 放低预期慢慢回归 直播使用的交易工具是 GMGN.Ai

十九岁绿帽少年🍀

22,410 views • 10 months ago

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”。
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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”。

鲨十三🦈娱乐博主

22,378 views • 3 months ago

西方的工业文明，真不是弯道超车能超得了的。很多东西你抄都抄不会的，你就只能拿容易抄的吹。
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西方的工业文明，真不是弯道超车能超得了的。很多东西你抄都抄不会的，你就只能拿容易抄的吹。

Leva

76,128 views • 1 year ago

这个周六油管的直播有兴趣的可以听下，3个多小时我自己玩的很开心，也分享了一些新东西，感觉还算高能的一期。 墙内淘宝直播貌似也播不了了，虽然有点被“赶尽杀绝”的沮丧，但很快就接受了，就这样吧。
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这个周六油管的直播有兴趣的可以听下，3个多小时我自己玩的很开心，也分享了一些新东西，感觉还算高能的一期。 墙内淘宝直播貌似也播不了了，虽然有点被“赶尽杀绝”的沮丧，但很快就接受了，就这样吧。

王慧玲HuilingWang

10,959 views • 4 months ago

星爷讽刺了世间一切，唯独没有讽刺爱情，: 原来是如此的隐喻，到现在才明白，感谢星爷，只是我们弄脏了爱情。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表， 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”， 而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径， 听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写， 把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验， 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得： 它不是在证明“我可以”， 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破， 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。 懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表， 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”， 而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径， 听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写， 把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验， 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得： 它不是在证明“我可以”， 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破， 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表， 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”， 而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径， 听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写， 把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验， 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得： 它不是在证明“我可以”， 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破， 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。#KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs
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星爷讽刺了世间一切，唯独没有讽刺爱情，: 原来是如此的隐喻，到现在才明白，感谢星爷，只是我们弄脏了爱情。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表， 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”， 而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径， 听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写， 把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验， 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得： 它不是在证明“我可以”， 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破， 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。 懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表， 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”， 而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径， 听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写， 把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验， 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得： 它不是在证明“我可以”， 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破， 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。懂你意思了，这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿，像是你自己琢磨出来的，而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美：模型是对的，而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现，基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”，而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点，电路直接失控，内存、时间全都爆表， 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候，关注点反而不在“zk”， 而在他们是不是愿意承认：这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉，就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径， 听起来很朴素，但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅，但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写， 把 ONNX 模型丢进去，能转、能跑、能验， 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后，zkML 才第一次让我觉得： 它不是在证明“我可以”， 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说，zkML 的拐点从来不是密码学突破， 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来，至少选了这一边。#KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

董小姐 |上Gate玩事件合约

36,252 views • 9 months ago

缝出差必来月经，明年出差会更多。 每个月出差都挺开心的，不是在工厂就是在山里。这一年跑出去接触到了很多行业，也学到了很多有用的东西。生活上再也没有时间emo了，明年我们新西兰的工厂也要正式投产了，以后就能做跨境贸易了。没想到我说过全球可飞的梦想竟然以这种方式实现了，变成了全球接单…
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缝出差必来月经，明年出差会更多。 每个月出差都挺开心的，不是在工厂就是在山里。这一年跑出去接触到了很多行业，也学到了很多有用的东西。生活上再也没有时间emo了，明年我们新西兰的工厂也要正式投产了，以后就能做跨境贸易了。没想到我说过全球可飞的梦想竟然以这种方式实现了，变成了全球接单…

小马驹 哒哒哒 哒哒哒

30,908 views • 1 year ago

#男喘实录 #寸止 #女性向 #高潮 #iiii 家里有人但是突然发情belike）想叫叫不出来一直在喘，所以全是气声，实在忍不住了只能把脸埋到枕头里发出一点点声音。而且最近真的不能再涩涩了，稍微释放了一点点星宇就差不多连更了一个星期，有点太夸张了......真得控制一下我自己了
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#男喘实录 #寸止 #女性向 #高潮 #iiii 家里有人但是突然发情belike）想叫叫不出来一直在喘，所以全是气声，实在忍不住了只能把脸埋到枕头里发出一点点声音。而且最近真的不能再涩涩了，稍微释放了一点点星宇就差不多连更了一个星期，有点太夸张了......真得控制一下我自己了

哈哈，更出来了

17,047 views • 6 months ago

这么干净齐全的游戏房才60不到一晚，这不是弄的很多小孩子们都不想回家了，一个月也才1800，估计包月可能还能更便宜点，不是很多社畜就不想走了？
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WangNextDoor

14,213 views • 3 months ago

老高和小茉的传言估计是坐实了 老高26年第一次更新油管视频，独自语音回应了，声音变得低沉许多；没有了双人出镜，照片合成的视频看着也有点山寨。 看样子很可能以后都不露面，只有语音了；更可能下次露面出现的搭档是另一位“小茉”。 油管链接：
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老高和小茉的传言估计是坐实了 老高26年第一次更新油管视频，独自语音回应了，声音变得低沉许多；没有了双人出镜，照片合成的视频看着也有点山寨。 看样子很可能以后都不露面，只有语音了；更可能下次露面出现的搭档是另一位“小茉”。 油管链接：

KK.aWSB

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VT-5还真的是最适合東南亞丛林地形，可惜东南亚有国防预算的不多，手里的T-55和59还能继续用很多年。加上无人机的广泛应用，VT-5的预期销量不会太高了
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🔪飞刀🔪

36,618 views • 4 days ago

日本这次，不是在挖泥，而是在给未来买保险。🇯🇵 看到日本成功从6000米深海回收半导体必需的重稀土，我第一反应不是"发财了"，而是："终于不用天天看别人脸色了。" 以前总觉得，海底那么深，挖点泥巴能有什么用？ 现在才知道，这哪是泥巴，简直就是高科技的"维生素"。 芯片、医疗设备、航空发动机、新能源……少了它，很多产业都得打喷嚏。 有人说："开采成本太高，还不如继续买。" 听着有点道理。 可保险也是一年一年交，平时觉得白花钱，真出事的时候，才知道那张保单有多香。 日本这次最大的突破，不只是发现了资源，而是证明了——6000米深海，真的能把东西拿上来。 技术有了，后面的路就好走多了。 当然，真正能不能大规模开发，还要看政策、成本和时间。 但至少，日本已经把"钥匙"握在自己手里了。 这个世界，最贵的不是资源，而是在关键时刻，别人一句："不好意思，不卖了。" 能自己掌握一点主动权，总比临时抱佛脚强。毕竟，靠别人供货叫生意，自己能供货，才叫底气。🇯🇵🌏
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日本这次，不是在挖泥，而是在给未来买保险。🇯🇵 看到日本成功从6000米深海回收半导体必需的重稀土，我第一反应不是"发财了"，而是："终于不用天天看别人脸色了。" 以前总觉得，海底那么深，挖点泥巴能有什么用？ 现在才知道，这哪是泥巴，简直就是高科技的"维生素"。 芯片、医疗设备、航空发动机、新能源……少了它，很多产业都得打喷嚏。 有人说："开采成本太高，还不如继续买。" 听着有点道理。 可保险也是一年一年交，平时觉得白花钱，真出事的时候，才知道那张保单有多香。 日本这次最大的突破，不只是发现了资源，而是证明了——6000米深海，真的能把东西拿上来。 技术有了，后面的路就好走多了。 当然，真正能不能大规模开发，还要看政策、成本和时间。 但至少，日本已经把"钥匙"握在自己手里了。 这个世界，最贵的不是资源，而是在关键时刻，别人一句："不好意思，不卖了。" 能自己掌握一点主动权，总比临时抱佛脚强。毕竟，靠别人供货叫生意，自己能供货，才叫底气。🇯🇵🌏

夏目在日本·

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有些路，老板带你走过一次， 后来你就知道该往哪里去。 是领导， 也是恩师。 海很远，话不多。 但有些东西，记得很久。
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阳国江

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尽显渣男本色。有些东西，靠装靠演是掩盖不了的，不经意间就能露出本来面目，就像接受记者采访时的那个摇头晃脑劲。
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iPaul

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Kimi k3的确很强，但不像网上传的能吊打Fable，跑分这东西不能全信。这让我想起个有意思的事：当年Meta的AI团队属于印度人主导，在Llama 4做基准测试时动了点手脚，跑分可好看了，结果一发布翻车了，恶评铺天盖地，后来小扎把那批人裁得差不多了，换成华人。现在Meta中餐厅都得排队...所以真别拿榜单评分当唯一依据，自己多用用就知道了，尤其是长任务。
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傅盛

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今天给大家分享一个2026年最全最实用的 Codex 副业教程。 2026 年，主打一个从 0 到 1。 小白也能跟着跑通，不是那种上来就甩一堆概念、看完更懵的教程。 重点是实用。 Codex 怎么用、流程怎么搭、项目怎么跑、怎么拿它去做副业，基本都按步骤拆开了。 说白了，不是教你“了解 AI 编程”。 是直接带你把东西做出来。 今年还不会用 Codex 搞点小项目，真的有点说不过去了。 AI 圈卷成这样，最离谱的是： 很多人还在收藏教程，别人已经开始接单月入3万了。
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火山哥🕊️

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