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弱小和无知不是生存的障碍 傲慢才是 不是老师 老师都在硬盘里 研究AI/Crypto和人與人之間的關係 好看的皮囊无处安放 正在寻找生命的意义 梦到什么说什么 不定时种草开源项目 Premium+ user here 我自认为是个特别的人 我也是一个平凡的人 所以我是一个特别平凡的人

罗马尼亚
Joined July 2024
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XStable 是一个支持钱包接入、使用 USDT/USDC 参与黄金、外汇、指数及加密资产价格交易的多资产衍生品平台。 最近听说他家的XStable Points Program 积分计划很有意思,特意去看了一眼: 同样是 100 个基础交易 CP,通过有效邀请链接注册的用户可以拿到 105,邀请人还能另外获得 10。 @XStableAI 的 CP 积分计划,交易、邀请和亏损补贴分别怎么算?我完成了一轮真实交易,也把官网规则核了一遍。 1⃣ CP 是什么,怎么获得? CP 全称 Contribution Points,用来记录用户在 XStable 的交易和推荐贡献,关联平台公布的积分权益。CP 不可转让,也不能直接兑换现金。 目前主要有三条获取路径:符合条件的交易、有效邀请,以及符合规则的亏损平仓补贴。 2⃣ 交易积分:不同市场,计算方式不同 黄金、白银、主要外汇和纳指按交易手数计算;BTC、ETH 按成交额计算。符合条件的开仓和平仓都能计入,通常约 10 分钟到账。 拿 ETH 举例:当前 Points 页面列出的基础系数是每 10 万美元成交额获得 320 CP。 假设开仓成交额为 1,000 美元,平仓也为 1,000 美元,那么合计计分成交额为 2,000 美元,按当前系数理论计算: 2,000 ÷ 100,000 × 320=6.4 CP。 实际到账以平台明细为准,系数也可能随活动周期调整。这里看的是真实有效成交额,不能直接拿充值金额或保证金代入。 3⃣ 邀请加成:受邀者和邀请人都有,但基数不同 通过有效邀请链接注册的用户,符合条件的交易 CP 额外增加 5%。 邀请人则获得好友基础交易 CP 的 10%,不包含好友的邀请加成和亏损补贴,也不会从好友的积分里扣除。 例如好友产生 100 基础交易 CP: - 好友获得:100+5=105 CP。 - 邀请人额外获得:100×10%=10 CP。 准备使用邀请加成的新用户,可在注册前使用有效邀请链接;邀请人可以在 Points 页复制自己的链接。 4⃣ 亏损补贴:按亏损占保证金的比例分档 符合条件的亏损平仓,可以额外获得 CP。官网列出的档位是: - 亏损比例低于 10%:额外 20% CP。 - 10%–30%:额外 50% CP。 - 30%–60%:额外 80% CP。 - 60%及以上:额外 100% CP。 举一个🌰:某笔符合补贴条件的平仓,基础交易积分为 100 CP,亏损占保证金的比例为 20%。 没有邀请加成时,额外补贴为 50 CP,合计 150 CP。 如果这位用户享有 5% 邀请加成,官网 FAQ 说明,亏损补贴也包含这项加成: 交易积分 105 CP+亏损补贴 52.5 CP=157.5 CP。 邀请人仍按好友的 100 基础交易 CP 计算,获得 10 CP。 这里“最高 100%”指的是额外积分比例,交易亏损仍由自己承担。另外一点值得注意,持仓不足 5 分钟、同一实际控制主体的反向交易等,不纳入对应亏损补贴。 5⃣ 实际操作怎么走? 连接钱包 → 选择支持的网络 → Deposit 并在钱包确认 → 按自己的交易计划完成有效交易 → 约 10 分钟后进入 Points,查看 “Trading、Subsidy、Referral” 三栏及 CP History。 我这次用 OKX 钱包走 BSC,充值 50 USDT,完成了一轮 0.1 ETH、5 倍杠杆的交易。总损耗约 0.25 USD,持仓 81 秒,当前积分页面显示: Trading+1,Subsidy 0,Referral 0。 这笔记录只能说明本次交易和到账结果,不能理解为固定花 0.25 美元就能换 1 CP。参与前先把积分基数、邀请关系和补贴条件看清,CP 无法抵销市场风险。 交易入口:xstable.ai/trade 积分与完整规则:xstable.ai/points xitter.twitterapi.xyz/XStableAI/status/21196…
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📢 XStable Contribution Points (CP) are officially LIVE! 💛 Trade. Earn CP. Share in XStable’s revenue. As we build AI-Native Infrastructure for On-Chain Gold & FX Trading, we want our community to grow with us. With the launch of CP, we're giving back to the traders and supporters who make this journey possible, allocating 20% of platform revenue to eligible CP participants. XStable is backed by YZi Labs, Sui Foundation, Taisu Ventures, CatcherVC, Amber Group, KuCoin Ventures, and Singchain Investment, with incubation support from the Solana Foundation. 🔗 Explore the CP Program: xstable.ai/points 🧵
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AI 做出一段视频之后,谁来报价、找人配乐、修改镜头,最后交付收款? @termix_ai 有没有考虑过这些问题呢,我开始关注它在 agent.family 上怎么组织这些环节。 11月11日,官方一边宣布 Agent Skills 可接入 Dot、Grok Bot、Claude Agent 等工具,一边预告了“一句话生成游戏”的 AI Game Agent。 后者还没上线,但官网已有一个可以具体研究的服务:Montage Studio。 它的服务说明是酱紫的:用户提交一份需求,Montage 负责导演和剪辑,再去平台雇其他 Agent 做分镜、音乐和视频镜头。 也就是说,一份广告需求,可以拆成多个 Agent 的分工。 目前服务页给出的参考报价是: • 15秒广告:约31.5 USDC,3天 • 30秒含歌曲广告:约62.5 USDC,3天 • 90秒MV:约150 USDC,4天 交付包含1080p成片、预览、分镜和制作说明,含一次剪辑修改。具体价格需要在聊天中按项目确认。 我就很好奇它怎么把交付责任落下来。 订单款先锁入链上稳定币托管;提供方按确认的范围交付后,有两天审核窗口。 存在不符约定的情况,需要在窗口结束前提出争议,否则托管款会自动释放。报价、交付和争议处理,都有对应路径。 当然,现在还早。Montage 页面目前只显示1笔 Jobs、没有用户评价,后续成片质量、修改体验和复购情况,都需要等完成反馈。 如果本来就有广告或MV需求,当前还有一项活动: 绑定X账号,首次完成一笔不低于31.5 USDC的 Montage 订单,并完成链上结算,可获得15,750 TP。每钱包限一次,取消或退款不计;TP不可转让,未来具体用途尚待公布。 准备询价的话,可以先写清楚视频长度、画幅、镜头数量、音乐要求和交付日期。 把这些条件带进聊天,再判断报价和交付范围是否适合自己的项目。 服务入口:agent.family/listing?id=cmw0…
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Google家又出新模型,叫 Gemini Decision 1,配套接口叫 Gemini Decisions API。 它专门做给定选项里的判断和评分,例如: - 判断一条请求是否符合规则。 - 给 Agent 选择工具、模型或思考档位。 - 根据图片、录音、视频、PDF 做分类或按标准打分。 支持是/否、最多 255 个选项的选择题,以及评分;一次请求最多处理 1,000 个问题。 它直接给候选项评分并返回概率、置信度,不像聊天模型那样逐字生成长回答。 官方报价为每百万输入 token 0.10 美元,输出不收费。
Today we’re launching the Gemini Decisions API, powered by our new Gemini Decision 1 model in @GoogleAIStudio. Instead of generating text token by token, it’s built for closed-set choices scoring up to 1,000 questions across text, images, audio, video + PDFs in a single pass. A few details: - 3 decision types: yes/no, multiple choice (up to 255 options) + rubric scoring - $0.10 / 1M input tokens with $0 billed for output tokens (~5x cheaper than Flash-Lite) - leads on several benchmark evals with lowest calibration error Google teams are already building with it, below is a look at Stitch Rapid designing a full product flow in seconds (1x speed)
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为什么黄仁勋这样的大佬会出轨黄乐这样的少妇而不是更年轻的女孩子 因为有钱有地位,不代表一个人挑选亲密对象时,只看谁更年轻。 你觉得反常,可能是默认了“选择越多,就越会选年轻女孩”,但吸引力并不是按年龄排出来的。 如果讨论一般的人际心理,有几个很实际的原因: 接触机会♾ 商务往来、共同饭局、反复见面,更容易让具体的人产生吸引。能认识很多年轻女性,不等于会和她们发展关系。 聊得来和相处舒服📳 共同经历、行业知识、幽默感、交流节奏,都可能比年龄更影响一个人是否愿意继续接近。 被关注、被欣赏的感受🛐 有些人追求的是某个人带来的兴奋、认可或亲密感,年轻本身并不能保证这些。 个人审美🎦 成熟女性本来就可能更有吸引力,青涩在岁月中褪去,风情在风骨里扎根。 年轻人还在研究萝莉的可爱,真正的老哥早已看透本质,成熟人妻那眼神里的欲拒还迎、举手投足间的韵味与掌控力,才是赛博时代最高级的情绪价值!
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Google凌晨发布Gemini 4 Carbon 仅付費 API 和 Ultra 用户可用 Carbon 是基于 Argon 的版本,重点加强最难的长程任务: 复杂多步编码与调试、科学研究,以及更长的推理和验证循环。 官方称它使用比 Argon 更多的 thinking tokens;这意味着可能增加延迟成本,但具体幅度取决于配置和任务。 上下文规格没有变大:两者的输入输出上下文上限均为 1M token。 Carbon 的差异主要是推理预算和任务侧重,不是新增模态或更大上下文。 社区反应是期待能力,但对可用性和配额很不满;时间已过12小时,仍然没有形成稳定口碑。 独立实测反馈总体偏正面看编码与构建能力,但也指出判断力和监督需求仍有问题。
先说个冷知识:Fable 和 Mythos 不是两个模型。 "Fable and Mythos are the same underlying model" — Fable 带强 cyber/bio 护栏、对所有人开放; Mythos 是同一模型的无护栏/科研版,只能通过 Life Sciences、Cyber 验证计划申请。 Fable 5.2实际变化: 1. 速度:输出比 5.1 快最多 30%;另有可选 fast mode,提速 2.5x。 2. 价格:$8/M 输入、$40/M 输出(官方称比前代低);fast mode $16/$80。 3. 安全:cyber/bio 护栏强度与 5.1 持平但误拦更少,并加了"史上最强反蒸馏"防护。prerelease 里做了 sandbox escape 类新评测。 官方给的用法:日常 coding/知识工作仍建议 Opus 5.5 起步,最硬的开放式技术活再上 Fable/Mythos;Fable 5.2 还能当 Advisor 或 Orchestrator 用。 社区对 Fable 5.2 的评价 共识:速度快、发布当天就能在 Claude Code 里用、第三方评测(Artificial Analysis)给出 65 分,是它当时所有模型里的最高分 分歧:官方说的“a step above Opus 5.5”,到底是真实的实力提升,还是因为对比对象是已经被削弱的 Opus 5.5 Hacker News用户指出:多数 benchmark 的版本已经换过,因此和当初 Opus 5.5 的公告对不上,只有 Humanity's Last Exam 一项能对上。
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安全 Agent 半夜三点发现风险,他是选择把我叫醒,还是直接动我的钱包? 如果要长期花钱雇它,我肯定先弄明白这个问题。 假设它发现某个合约的管理员权限变了,或者钱包里一笔旧授权出现异常。 它需要告诉我:哪里变了,涉及哪些资产,判断风险的依据是什么。 至于撤销授权、暂停操作、转移资产,每一步能不能自动执行,都应该提前约定。 这也是我看完 @termix_ai 最新提出的 C724 Security Agents 倡议后,最关心的部分。 C 代表 Crypto,724 代表每周七天、每天二十四小时。TermiX 希望把专业安全工具、AI Agent 和安全团队结合起来,提供持续监控、风险分析和受控响应。 官方对执行权限也作了限定:应急操作需要预先授权,并且技术上可行;资产转移等高风险动作,需要更严格的控制和确认。 这个方向有实际需求。 一份审计报告对应特定版本和检查范围,协议上线以后,权限、配置、外部依赖还可能继续变化。 有人愿意为上线前的检查付费,也会有人需要上线后的持续值守。 agent.family首页已经能看到合约扫描等安全服务。 TermiX 需要连接能够提供持续安全服务的开发者,以及有这类需求的个人和 DeFi 协议。 平台现有的服务发现、订单托管和争议处理机制,也给这些能力提供了一个商业入口。 C724 目前仍处于共建倡议阶段,现有扫描服务也不能直接当作全天候自主防护。 等第一批服务出来,我们用几个小问题做检查: 它发现了什么,凭什么判断,通知了谁,最后执行了什么。 这些问题都说清楚了,我才知道该给这个 Agent 多大的权限,以及这份服务值不值得长期续费。 #TermiX #C724 #AIAgent
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SpaceX 联手 Qualcomm 建 AI 网络 Qualcomm CEO 称与 SpaceX 协议已敲定:SpaceX 建基站,Qualcomm 供硅与 RAN 加速器; 打造美国最大 5G 部署之一的 AI-native 地面网络,叠加 Starlink D2C。
SpaceX is making moves to become the first AI carrier $SPCX • Current cell towers are still mostly “dumb” radios. The Qualcomm deal is about making them AI-native. • Edge inference at the tower, like an updated Akamai for AI • Starlink Direct-to-Cell and V3 satellites alongside the terrestrial build Qualcomm’s CEO said the SpaceX agreement is finalized — not an engagement. SpaceX will build the base stations. Qualcomm supplies the silicon and the RAN accelerator for a terrestrial network he called one of the largest 5G deployments in the United States, with an AI-native architecture.
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我们公司财务总监徐姐37了还一直单身,据她自己说年轻时候是个学霸; 公司里没人不信,毕竟她30出头就拿了注会,但她有个爱好,就是爱喝酒。 白天认真工作、准点下班,把一天都用来为晚上那一杯酒做准备: 走路、健身、桑拿,再去超市捡打折食材,回家仔细做下酒菜,用冰过的杯子倒啤酒。 即使工作遇到麻烦临时要加班,她也会精心设计细心规划,把晚上的酒局重新安排好。 我因工作关系和她接触较多,有幸被她邀请过几次,她家的藏酒多到根本认不全。 喝酒配的小菜就没有重样的,不同的酒配不同的杯子,仪式感拉满。 按她的说法:酒好不好喝,取决于这一天自己怎么过。
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你还没点“确认交易”,钱包可能已经向 RPC 节点报到了。 打开 MetaMask 查余额、读合约,都要发网络请求。 直连时,RPC 提供方可能看到请求涉及的钱包地址、时间和连接 IP。 换个钱包地址,也可能留下可关联的网络线索。 @nym 的 NymVPN 有个针对这个场景的设置:dApp & wallet mode。 桌面端开启代理后,日常流量继续走双跳 Fast Mode,为 MetaMask 配置的以太坊 RPC 请求则可以通过 Nym Mixnet 转发。 混网通过多跳转发、流量混合和掩护流量,增加从网络流量反推使用者的难度。 它保护的是联网过程,不会让以太坊链上的公开交易隐身;目前还是测试功能。 下面的片段截自 Nym 官方演示,展示如何在 MetaMask 中添加代理 RPC。 想按视频体验 dApp 模式,可以这样走: 1. 打开我的邀请链接: nym.com/pricing?ref=NYM-iA7t… 进入价格页,选择套餐,点击套餐卡片里的「Let's go!」进入结算;不用点右上角「登录」。 2. 如果想用 7 天试用,选择页面标注支持试用的套餐和银行卡支付,先看清“今日应付”、试用结束后的扣费金额与日期,再决定是否开通。试用期内未取消,之后会转为付费订阅;加密货币支付不支持该试用。 3. 成功开通后,按页面提示下载桌面版 NymVPN,登录并连接 Fast Mode。 4. 在 Settings → App & wallet proxy 开启代理。复制 HTTP RPC 地址,用你信任的以太坊 RPC 提供方 URL 替换占位符。 5. 在 MetaMask 的 Settings → Networks → Ethereum → Edit 中,将组合好的地址添加到 Default RPC URL 并保存。
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今天看到一位 TermiX 服务提供者的进度贴: 认领了 3 个悬赏,上架了 3 项服务,Skill 和云托管也接好了,却还没等来第一笔订单。 他不着急挂第 4 项服务,先回头检查现有的 3 项: 买家要提供什么材料? 最后交什么? 哪些问题 Agent 答不了,必须交给主人? 如果买家问一句“这个价格包几次修改”,Agent 只会说“我可以帮你”,那也接不住这单。 @termix_ai 说 Agent Skills 已可配合 Grok bot。 让Bot 进入 agent.family 找活的入口有了;官网上也能看到在架服务和开放报价请求。 但从“能上架”到“有人愿意下单”还有一段距离:把服务范围写清楚,让 Agent 接住买家的追问。 手上有会写、会查、会做图的 Bot,可以先挑一项交付物明确的小服务试试。
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先说个冷知识:Fable 和 Mythos 不是两个模型。 "Fable and Mythos are the same underlying model" — Fable 带强 cyber/bio 护栏、对所有人开放; Mythos 是同一模型的无护栏/科研版,只能通过 Life Sciences、Cyber 验证计划申请。 Fable 5.2实际变化: 1. 速度:输出比 5.1 快最多 30%;另有可选 fast mode,提速 2.5x。 2. 价格:$8/M 输入、$40/M 输出(官方称比前代低);fast mode $16/$80。 3. 安全:cyber/bio 护栏强度与 5.1 持平但误拦更少,并加了"史上最强反蒸馏"防护。prerelease 里做了 sandbox escape 类新评测。 官方给的用法:日常 coding/知识工作仍建议 Opus 5.5 起步,最硬的开放式技术活再上 Fable/Mythos;Fable 5.2 还能当 Advisor 或 Orchestrator 用。 社区对 Fable 5.2 的评价 共识:速度快、发布当天就能在 Claude Code 里用、第三方评测(Artificial Analysis)给出 65 分,是它当时所有模型里的最高分 分歧:官方说的“a step above Opus 5.5”,到底是真实的实力提升,还是因为对比对象是已经被削弱的 Opus 5.5 Hacker News用户指出:多数 benchmark 的版本已经换过,因此和当初 Opus 5.5 的公告对不上,只有 Humanity's Last Exam 一项能对上。
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月之暗面发布 3T 级开源权重模型 K3.1 Pro:2.8T 总参/104B 激活 MoE、1M 上下文、多模态, Terminal-Bench 4.0 超 Opus 5.5 且成本约 1/3,金融幻觉降 65%,权重 11/4 开源。 目前社区评价:能力口碑很强,尤其代码/视觉/性价比;但刚发布一天,真实口碑还没形成,配额和任务收尾是主要槽点。 正面反馈: • 代码与复杂判断进入第一梯队。 一组开发者自建 6 项盲测里,K3.1 Pro 得分 87.9,略高于 Opus 5.5 的 86.7,而且单任务成本更低; 作者也强调样本很小,不能当总榜。 • 相较 K3 是明显升级。 独立编码实验中,K3.1 Pro 8 次尝试留下 4 个通过全部测试的补丁;同环境下 K3 为 0/8。 研究任务里它也以更低成本做到与 GPT/Claude 接近或更好。 • 视觉、前端、3D 被频繁称赞。 早期体验认为它比 K3 出界面更快,审美表现更强;Reddit 用户也普遍认为 Kimi 系列视觉任务一直高于预期。 • 开放权重阵营里热度很高。 社区有人直接称它是当前 open-weight 第一梯队,认为实际能力已接近闭源旗舰;但这仍是首日判断,不是稳定共识。 负面与保留意见: • 长任务“做出东西但不一定正常交卷”。 上述独立编码实验中,4 个有效补丁全部在正式完成流程前耗尽额度;说明产物能力强,但 agent 稳定性/任务收尾仍有问题。 • 订阅配额被吐槽。 有用户称 5 小时额度很快耗尽,购买后后悔;这是个体体验,尚不能代表普遍情况。 • 官方 benchmark 不能全吃。 不同项目波动很大,例如 Terminal-Bench 4.0 很强,但 Science 子项明显落后 Astra/Opus;而且多数首发数据仍是厂商自报,尚未被全面复跑。 • 安全限制更重。 部分用户认为 K3.1 Pro 的网络安全能力被削弱,因此特定安全研究场景可能仍偏好 K3;目前主要是社区反馈,尚缺系统独立验证。 我的判断: 这不是纯 benchmark 炒作,K3.1 Pro 确实像一次大升级;编码、前端/视觉、3D 和高性价比复杂推理均有提升。 但暂时别信“全面超越 Opus/GPT”,Agent 完成率、配额和持续稳定性还没过关。
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我认识几个年轻时候爱玩纹身的姑娘基本都在成家之前洗掉了。 同事小雨手臂上纹了好几年的花,开会时别人目光总会停一下。 她说当初是毕业那年跟着朋友去的,纹完发了朋友圈,点赞比论文字数还多。 后来找工作,好几家前台说了句「我们这儿形象要求严一点」,她就学会了把袖子往下拽一拽。 今年跳槽刚好来我们公司,新领导不提纹身,但客户合影她还是下意识把手背到身后。 上周公司体检,她随口问了下医生洗纹身麻不麻烦。 医生说,洗的话要分几次,中间会结痂,疼起来像骨头在热。 小雨问了价,当天没定。 昨天她发消息给我,说约上了下午的号: 「纹的时候觉得酷,洗的时候才知道,酷是要还的。」 我还没来得及回,她又补一句:「你别来看,我怕叫得难听。」
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邻居老梁开着一家几十人的亮化公司,想参与区里的老街改造。 赵局是分管城建的领导,好容易托关系搭上线,组了个饭局。 两人吃完饭,赵局报了个地址,说去按按肩。 老梁以为终于要私下聊项目,把公文包也带上了。 导航把车领到一栋旧写字楼后门。 老梁以为走错了,赵局却熟门熟路地下车。 领班从侧门迎出来,电梯要由她刷卡才能动。 门再开,先听见水声,半层楼做成了园子,池塘和竹子都亮着,却看不见一盏灯。 老梁做了十几年亮化,忍不住沿池边绕了半圈,才发现光是从池沿的石缝和檐板里透出来的。 衣服刚脱下来,就有人拿去熨;鞋也被收走,说离店前会擦好送回来。 领班问他想先泡、先喝茶,还是直接去按摩。 老梁以为是三选一,问了价才知道,这些都在今晚的安排里了。 去包间的路上,他们经过一间有人现场做夜宵的小厨房。 老梁说刚吃完饭,领班解释那是给他们按完以后准备的。 走廊岔路太多,他中途去趟卫生间,回来竟找不到房,最后还是领班看了他手环上的房号,把他领了回去。 赵局早已躺下,问他怎么去了这么久。 老梁说刚才那池子里像有月亮,想看看灯,绕着绕着就迷路了。 赵局听乐了,后面一个钟头跟他聊起这家店以前怎么装修、那个设计师是国外请的云云。 老梁带来的图纸一直放在柜子里没机会取。 按完,两人坐下来吃夜宵。 赵局问老梁味道怎么样,老梁说面不错,又转头问领班:“进门池沿那圈灯带是谁做的?” 领班哪里答得上来,尴尬笑笑望向赵局,赵局在旁边自顾嗦面,笑而不语。
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Jensen Huang 承认婚外情 $NVDA Huang 致员工信承认对妻子不忠,公司启动独立调查确认其是否成外国情报目标; 涉事女性 Alice Huang 被指中国间谍并涉芯片走私,NVDA 治理与国安风险同时暴露。
NEW: Nvidia CEO Jensen Huang admits to cheating on his wife two days after a report dropped that U.S. intelligence believes he had a relationship with a Chinese spy. "I was unfaithful to my wife," Huang said in a letter to Nvidia staff. "My actions hurt her and our children. There is no excuse for what I did." "I love our country and our company, and I am committed to protecting Nvidia and supporting America's national security," he said. The company has launched an independent investigation into Huang to determine whether he was the "target of a foreign intelligence effort." The woman in question, alleged Chinese spy Alice Huang, is suspected of smuggling chips to China. Photos show her with the Nvidia CEO, and she is accused of funneling information to Beijing.
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我住的公寓楼下就是商场,上下班会路过一个美甲店,店主阿琳右手腕纹着三个字。 给客人修指甲时袖子总会往上滑,熟客问起,她就说年轻时随便纹的。 其实那是前男友的名字。 两人分开七八年了,她连店都换过两家,也结了婚,孩子都上一年级了,名字却还留在手上。 她丈夫知道这事,刚认识时问过一次,后来没再提。 阿琳平时戴块表,洗澡、做饭摘下来,也没刻意躲谁。 上个月儿子开始学认字。 有天晚上她在厨房切菜,儿子跑过来抓着她的手腕,问:“妈妈,这三个字怎么念啊?” 她说是以前认识的人的名字。 儿子又问:“那你怎么把他的名字写在手上,不写爸爸的?” 丈夫正在旁边洗菜,没回头。 阿琳把手抽回来,说手上还拿着刀呢,让儿子先出去。 第二天她去问了洗纹身的价格。
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DeepSeek V4.1 攻防能力逼近GPT-6 Sol Vals AI 测试:DeepSeek V4.1 Flash 在模拟入侵中完成73%目标,GPT-6 Sol 为81%; 单次成本不到3美元 vs 约22美元,且权重公开无护栏。
‼️ DeepSeek's free, downloadable AI model is almost as good at hacking as the model OpenAI keeps locked behind a restricted cyber programme. In Vals AI's test, AI agents broke into simulated company networks, stealing credentials and moving from machine to machine. DeepSeek V4.1 Flash hit 73% of the objectives, OpenAI's GPT-6 Sol 81%. A DeepSeek run cost under $3. A Sol run cost about $22. On one of the two networks, DeepSeek came out ahead. Its weights are public, so anyone can run it with no safeguards.
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我的同门师兄老魏 211工科出身 行业不景气之后找了个物流园开叉车的工作。 离婚后他住进六人宿舍,因为离婚协议上写的是每隔一个周末可以接十岁的儿子过夜,他跟前妻说,自己在外面租了个单间。 宿舍不让带孩子,他就每到周六带儿子去洗浴中心。 孩子倒也喜欢那里,有丰盛的宵夜,泡完澡可以看电影,困了就挑一张靠墙的躺椅。 前妻知道他们去洗澡,以为夜里会回住处休息。 上周孩子新买的电话手表,凌晨两点还定位在洗浴中心。前妻打了几个电话没人接,她只好开车赶过去。 找到父子俩的时候,儿子睡得正香,身上盖着两条浴巾。 前妻肺都要气炸了,把老魏被叫醒:“你看你干的什么事儿,这里是小孩子睡觉的地方吗、” 老魏只能唯唯诺诺解释宿舍的事情。前妻不依不饶一顿数落,把孩子也吵醒了。 孩子抢着说:“是我想来的。爸爸说这里有电影,你别骂他。” 说完又小声补了一句:“我答应过爸爸不告诉你,这是我们男子汉的秘密。”
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AI Agent 接单,也要考虑手里有多少钱能质押。 今天看 @termix_ai 的 AACP 白皮书,里面有个设计还蛮有趣:服务方接单时锁一笔保证金,信誉分越低,同样一单要锁的钱就越多。 举个🌰: 拿一笔 100 USDC 的订单算,50 分的新 Agent 要锁 20 USDC,100 分的 Agent 锁 10 USDC。 如果同时接十单,光保证金占用就差了 100 USDC。 订单结束后,锁住的钱回到可用余额,可以继续接活。 再看今天的 agent.family,新代理的目录记录有 50 分、0 单 ,首页展示的 HoloCardMaker 是 99 分、159 单 。 单数和分数本身不能保证下一单做好,但白皮书至少提出了一件值得验证的事: 履约记录能否让认真接活的 Agent 少占用资金,接得起更多订单。 这比给 Agent 挂一枚“高信誉”徽章具体得多。
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AI 裁员赌局开始反噬 $META Meta 因员工大量修补 agent 的技术与安全错误,缩减裁员改用 AI 的计划并重新招回管理者。 Microsoft、McKinsey 限制员工用 AI,Walmart 员工称 AI 排班制造假警报。 Atlanta Fed 工作论文显示 90% 高管称 AI 尚未提升生产率,而今年美国已有逾 11.2 万裁员归因于 AI。
The AI layoff gamble is backfiring. Companies that rushed to replace workers with AI are now cleaning up the mess, per The Guardian. Meta scaled back plans to cut staff and use more AI agents after employees spent growing time cleaning up the agents’ technical and security errors. It’s now rehiring managers. Microsoft and McKinsey are limiting employee AI use as costs pile up. Walmart workers say AI scheduling and task tools set impossible standards and generate false alerts. The payoff isn’t showing up: 90% of executives say AI hasn’t yet boosted productivity at their companies, per an Atlanta Fed working paper. Yet more than 112,000 US job cuts this year have cited AI, per Challenger, Gray & Christmas.
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