爆裂队长NEXT

509 posts

爆裂队长NEXT banner
爆裂队长NEXT

爆裂队长NEXT

@thinkszyg

15yr PM. Fired myself. Hired 10 AIs. Turns out managing AIs is harder than managing humans. AI Agents BLTeam 翻车笔记 & 鸿蒙一周大事持续更新。真实战,生产级真干货💰持续分享。少刷二手情绪,多看一手信号源。

انضم Ağustos 2010
126 يتبع440 المتابعون
Vincent Yang
Vincent Yang@m1ssuo·
Codex (GPT 5.5) 给我做的 i18n 我真的要气死。
Vincent Yang tweet media
中文
34
22
455
43.4K
刘醒
刘醒@xingxingli45573·
又挖到一个好东西,叫 Taste Skill,GitHub 上已经拿了 20.3k Star。 简单来说,装上它之后,AI 生成的前端界面会好看很多。布局、字体、动效、留白,各方面都有明显提升,整体看起来有高级感。 它提供了好几个设计方向可以选,比如通用高级感、极简风格、粗野主义,还有一个专门用来改造老项目的审计修复技能,适合给已有页面做升级。 另外还有个图片技能挺有意思,可以先让 AI 生成网页或移动端的设计稿,然后再交给编程工具去实现,相当于把设计和开发拆成了两步走。 它还提供了三个可调参数,分别控制布局的实验程度、动画的丰富度和信息密度,可以根据自己的需求灵活调整,不会把你锁死在某一种风格里。 如果你经常用 AI 来构建前端应用,又受够了那种千篇一律的模板页面,可以装一个试试,效果确实不错。 传送门:github.com/Leonxlnx/taste…
中文
19
177
994
49.1K
烁皓
烁皓@eternityspring·
@thinkszyg 就算不是多Agent协同,也挺累人的
中文
1
0
0
5
烁皓
烁皓@eternityspring·
以前总觉得项目经理就是“划水”专业户 每天开开会、吼两嗓子就完事了,轻松得一批! 结果现在自己带几个Agent干活, 每天又是分配任务、又是盯进度、又是修偏他们的方向 只想说一句: 项目经理,我错了!你们也是有两下子的!
中文
2
0
4
209
Sen Ye
Sen Ye@SenYe10·
人生有多少个十年! 四舍五入来玩推特也快10年了,居然还没有3000粉。 你只要给我说句话,我都会关注你,大不了取消再关注。
Sen Ye tweet media
中文
30
0
30
800
Lonely
Lonely@Lonely__MH·
晚上体验了下 Reasonix,被种草了😄 绝对是 DeepSeek 最佳伴侣! 颜值在线,还能实时查看 DeepSeek 账户余额。 看文档介绍,它作为原生后端终端编程 Agent,主打的就是 Cache-First 循环和 Flash 优化的成本控制,直接对接 API,把每一分钱都省到极致! 只能说 DeepSeek 现在的生态太强了。 ☝🏻个字:牛逼!
Lonely@Lonely__MH

我靠!DeepSeek 已经快把市面上的 Agent 玩成全家桶了! 连 Reasonix 都安排上了。 说下:Reasonix 应该是目前市面上能帮你把 DeepSeek 账单省到极致、同时工具调用最稳定的原生终端了。 利用缓存命中直接把 API 账单干成骨折价! 传送门👉🏻:github.com/esengine/deeps…

中文
25
17
173
27.5K
Aron厚玉
Aron厚玉@aronhouyu·
这个出海圈,那个跨境圈,什么AI圈,这些名字是AI起的么? 好几把庸俗啊 之前在广东认识几个做tiktok的,纯靠一张嘴。 混了不少钱出来
中文
2
0
9
1.5K
爆裂队长NEXT
爆裂队长NEXT@thinkszyg·
@MinLiBuilds 我曹,我都没试过这个功能…哈哈哈…就是这么的枯燥无味,朴实无华
中文
1
0
1
570
实践哥MinLi
实践哥MinLi@MinLiBuilds·
花了 2 小时给亚马逊头部跨境的同学做了 3 个 skill,他直呼牛逼。 他原来每周要找 5 个人: 1. 核对费钱的搜索词 2. 库存管理 3. 发货箱单管理 现在只要花 2 分钟
实践哥MinLi tweet media实践哥MinLi tweet media
中文
33
2
64
14.7K
爆裂队长NEXT
爆裂队长NEXT@thinkszyg·
@koffuxu 最近才感觉到吗?你没有遇到🦐升级后的各种OOM崩溃、Cron失效、记忆丢失…的问题吗?它这是系统架构问题,早点迁移吧,我是被搞得受不了了。
中文
2
0
0
26
koffuxu
koffuxu@koffuxu·
最近感觉 OpenClaw 越来越拉了,也有可能是 GPT-5.5 的锅,但确实是越来越不听话了。 于是,曾经的矢志不渝,悄悄有了裂痕。 所以,那个女孩开始出现我的眼前了。 hello, Hermes
koffuxu tweet media
中文
2
0
2
301
爆裂队长NEXT
爆裂队长NEXT@thinkszyg·
@Lonely__MH 跨端上下文和记忆,现在是一个痛点,可以解决的不好。现在貌似这一类,开源的都很有话题,star也增长很快,但实际用起来体感都不行。
中文
2
0
0
112
Lonely
Lonely@Lonely__MH·
AI 太多宠幸不过来怎么办?🚀 今天发现一个好玩的,将 AI 聚在一起办公 雨露均沾🥳 免费开源! multica.ai
中文
8
2
18
3.1K
Ding
Ding@dingyi·
让 Qwen3.7-Max 帮我复刻了一个 Poolsuite FM 的播放器。一句 prompt,10 分钟,花了 $20,效果直接放图你们感受一下。 体感推理能力跟 Opus 4.7 差不多,但便宜不少。我一开始走 OpenRouter 的 API,用了几天账单有点肉疼,后来切到阿里云百炼的 Token Plan,每月 25000 Credits,同样的活儿成本直接打下来了。 回头看了眼 Code Arena 放的榜,Qwen3.7-Max 得分 1541,全球第二,就比 Claude 低一点,GPT-5.5、Gemini-3.5-Flash、GLM-5.1 全排它后面。榜单跟体感对上了,这个模型写代码确实不错! aliyun.com/benefit/scene/…
中文
18
4
40
17K
煜坤
煜坤@Yukunlog·
@vista8 200刀的东西,2天多就用了50%。没怎么用,只修改了两个网站的一点小问题
煜坤 tweet media
中文
1
0
1
187
向阳乔木
向阳乔木@vista8·
AI Coding 产出果然和Token消耗量直接相关。 这才两天,已用了一半多,感觉也没干啥。
向阳乔木 tweet media
中文
18
0
8
6.8K
爆裂队长NEXT
爆裂队长NEXT@thinkszyg·
有人似乎还不太懂?有老说这是营销,给你喂一点料,你就以为是全部了?你们为什么只认准这一条路线了呢?什么定律永远都不是唯一的...在国家力量面前,只是时间早晚的事。
中文
0
0
0
44
爆裂队长NEXT
爆裂队长NEXT@thinkszyg·
你们啊,分析来分析去,还是格局不够,给你看的都是你能看的,还有水面下的,那还没放出来。你不可不必担心10年后华为怎么样,这是国家意志,不是华为单方面的事。
Compute King@Compute_King

谢谢Fin的分享,继续仔细思考: 一旦行业进入“Wire Scaling失效”阶段,也就是晶体管缩放的收益开始明显衰减,像华为这样围绕3D Topology展开的路线,可能会从一种“优化可选项”,逐渐变成“唯一还能继续扩展性能密度的方法”! 过去几十年,摩尔定律真正依赖的是Transistor Shrinks;但今天的现实是,晶体管也许还能继续缩一点,但Wire已经越来越难缩。大家从先进制程的进展来看,这个趋势比较明显了。 于是,正如华为的论文所指出的那样,RC Delay开始主导一切。 在笔者的思考里面:未来真正的竞争点,可能未必还是谁的晶体管更先进;而会变成谁能够真正重新更好Scaling的路径。 而华为现在的处境非常特殊:EUV受限,先进节点受限,高端EDA受限,因此他们被迫去寻找非传统的Scaling路径。 我要提醒一下大家,历史上很多技术跃迁都证明了一件事:被卡脖子的人,往往反而更容易跳出旧范式,在远处建立新的技术体系与专利壁垒(这里其实也可以联想到长存YMTC的Xtacking路线)。 如果华为最终真的建立起包含, 🔹 Fine-Pitch Hybrid Bonding 🔹 3D Logic Partitioning 🔹 Thermal-Aware Topology 🔹 Redundant Repair Fabric 🔹 3D EDA Flow 的这一整套体系。那么,它形成的专利壁垒可能会非常恐怖。因为这已经不是单点专利的问题。而是完整技术栈的问题。 本质上这是长存(YMTC)的“3D NAND经验”正在向华为的“3D Logic”迁移。 未来完全可能出现, 🔹 Vertical timing closure patent 🔹 Thermal scheduling patent 🔹 HB routing abstraction patent 🔹 3D repair mesh patent 这种几乎无法绕过的系统级专利。 而这也意味着:华为今天被迫探索的替代路径,可能并不是什么旁门左道。它反而有可能,恰好是后摩尔时代的主干路线之一!!

中文
1
0
2
699
爆裂队长NEXT
爆裂队长NEXT@thinkszyg·
@jun20183 @Compute_King 你和我说的不是一个意思,什么路线和什么定律永远都不是唯一的...在国家力量面前,只是时间早晚的事
中文
0
0
1
46
Compute King
Compute King@Compute_King·
谢谢Fin的分享,继续仔细思考: 一旦行业进入“Wire Scaling失效”阶段,也就是晶体管缩放的收益开始明显衰减,像华为这样围绕3D Topology展开的路线,可能会从一种“优化可选项”,逐渐变成“唯一还能继续扩展性能密度的方法”! 过去几十年,摩尔定律真正依赖的是Transistor Shrinks;但今天的现实是,晶体管也许还能继续缩一点,但Wire已经越来越难缩。大家从先进制程的进展来看,这个趋势比较明显了。 于是,正如华为的论文所指出的那样,RC Delay开始主导一切。 在笔者的思考里面:未来真正的竞争点,可能未必还是谁的晶体管更先进;而会变成谁能够真正重新更好Scaling的路径。 而华为现在的处境非常特殊:EUV受限,先进节点受限,高端EDA受限,因此他们被迫去寻找非传统的Scaling路径。 我要提醒一下大家,历史上很多技术跃迁都证明了一件事:被卡脖子的人,往往反而更容易跳出旧范式,在远处建立新的技术体系与专利壁垒(这里其实也可以联想到长存YMTC的Xtacking路线)。 如果华为最终真的建立起包含, 🔹 Fine-Pitch Hybrid Bonding 🔹 3D Logic Partitioning 🔹 Thermal-Aware Topology 🔹 Redundant Repair Fabric 🔹 3D EDA Flow 的这一整套体系。那么,它形成的专利壁垒可能会非常恐怖。因为这已经不是单点专利的问题。而是完整技术栈的问题。 本质上这是长存(YMTC)的“3D NAND经验”正在向华为的“3D Logic”迁移。 未来完全可能出现, 🔹 Vertical timing closure patent 🔹 Thermal scheduling patent 🔹 HB routing abstraction patent 🔹 3D repair mesh patent 这种几乎无法绕过的系统级专利。 而这也意味着:华为今天被迫探索的替代路径,可能并不是什么旁门左道。它反而有可能,恰好是后摩尔时代的主干路线之一!!
Compute King tweet mediaCompute King tweet media
fin@fi56622380

华为τ scaling定律营销策略,无非是more than moore的广义摩尔定律的另一种说法而已 作为芯片架构师,我更感兴趣的,还是芯片密度提升,ppt上41%能耗提升和12.7%性能提升,到底是怎么实现的 看完了论文,感觉华为这次创新,本质上是用设计复杂度高 + 高制造成本 + 超前散热,一定程度弥补了工艺差距 ----------------- 1. 华为芯片堆叠带来的等效密度提升,是虚假宣传还是真的,是不是工艺突破?有没有实打实的好处? 等效密度提升的来源,是两片芯片用hybrid bonding技术绑在一起,投影面积理论上能减小一半,但第一代不是全芯片双层折叠,而是选择性折叠关键logic,所以只有大概53%的芯片面积实现了折叠(密度155->238),等到后面几代折叠面积会逐渐增大,到2030年接近全折叠(密度155->292) 这2026第一代等效密度从 2025 年 155 MTr/mm² 跳到 2026 年 238 MTr/mm²,时钟频率也提升了12.7%,功耗比提升41%,表面上看似乎和工艺突破没有什么区别,但有一点重要区别就是leakage power华为从头到尾没有提,只要工艺节点不变,gate leakage、junction leakage 不会因为 3D stacking 自动改善 2030年到2031年的等效密度突变,大概率是来自于2层堆叠到3层堆叠,正如2025到2026年的等效密度突变,时钟频率突变,来自单层到2层折叠 所以从leakage没提这个事来看,这个2031年等效1.4nm,和工艺节点上的突破没有联系。 本质上是用设计复杂度高 + 高成本 + 超前散热 + 超前部署advanced packaging,一定程度弥补了工艺差距 ----------- 那么这样看起来虚假的等效密度提升,有用处吗?好处在哪里? 有的,设计上topology折叠,原来要跑几毫米的水平走线,折叠后变成了几十微米。降低了super buffer/bus的长度,降低了clock tree的深度(clock depth -42%、clock wire -28%),clock skew也带来了改良(-25%),这对动态功耗的改善是实实在在的。部分critical path的缩短,也让时钟频率的上升更容易 所以ppt roadmap上performance的提升,从2025年到2026年上升了12.7%,大部分都是来自于时钟频率的上升(12.7%) 所以好处基本上是topology拆分电路逻辑设计上带来的提升 既然没有实质上的工艺提升,华为芯片堆叠带来等效密度提升的trade off代价在哪里? 三个代价:散热超前发展,设计复杂度高,制造成本变高 最大的代价就是热密度的同步上升,理论上logic on logic都是CPU execution发热最严重的区域,这部分折叠起来相当于功耗密度直接翻倍,但算上41% power efficiency改善,功耗密度仍只比非堆叠方案高40%左右。所以第一代只能对最关键的部分做折叠,大概只占全芯片面积的53%。 所以散热技术也被逼的超前发展,直接上毫米级的MEMS风扇,做micro-cooling fan。 另外的代价就是设计复杂度的变高,critical path的折叠,哪个部分的logic能折叠,折叠之后又会带来从前端到后端的巨大变化要推翻重来 现有的所有EDA工具也不可能支持3D topology,论文自己也承认,full-scale LogicFolding需要全新的3D-native EDA toolchain,把多层stacked dies当作单一连续设计实体处理。哪些logic能折叠、折叠后的inter-die timing closure怎么做,Physical Design(PD)也是难点 制造成本也会更高,被迫超前部署advanced packaging封装,1.5~2um的hybrid bonding + logic on logic都是很有挑战需要显著更高的成本 以前一层wafer做一次光刻;现在两层wafer分别做光刻再bonding,加上hybrid bonding的overlay控制(论文要求<0.5μm)、TSV、KOZ keep-out zone、冗余修复、良率乘法损失,每颗芯片的制造成本和测试成本都要显著上升 -------------------------- 2. Tau scaling这个说法,scaling的到底是什么,这个scaling技术路线是不是一次性的design topology红利?潜力如何?持续进步的空间在哪里? τ Scaling的核心主张是:用时间常数τ替代几何线宽作为全栈优化目标,在器件、电路、芯片、系统四个层级分别压缩特征延迟 公式本身没有任何新物理。"关注瓶颈延迟"是所有架构师都在做的事情。整个行业都知道互联RC是延迟瓶颈,TSMC每一代工艺都在用low-k dielectrics/semi-damascene等手段降RC。把一个众所周知的优化方向包装成"定律"是显然的营销宣传手段,本质是More than Moore的广义摩尔定律的另一种说法 抛开marketing,华为目前所谓RC delay的改善,本质上是芯片堆叠之后,topology距离缩短,让匹配的effective RC都变小,不是RC工艺常数 至于scaling的意思,是能持续发展的一条roadmap。这里的持续改善路径指的是,全芯片堆叠的层数越来越多,从25~30年的2层堆叠,到31年开始的3层堆叠,以后甚至会考虑4层堆叠 第一代折叠技术甚至不是全芯片双层折叠,而是选择性折叠关键logic,所以只有大概53%的芯片面积实现了折叠(密度155->238),等到后面几代折叠面积会逐渐增大,到2030年接近全折叠(密度155->292)。2031年的roadmap之所以会出现一个阶跃,就是因为那是从2层折叠到3层折叠的时间点。 但需要注意的是,这个scaling方法的边际效应是逐渐缩小的,折叠成双层的收益是100%,2->3层的收益就只有50%,如果2035年再从3->4层堆叠,收益就只有33%了 另外随着堆叠层数变高,上面说到的三个挑战,散热,设计复杂度,成本,都是越来越大 --------------------- 3. 华为的芯片堆叠,是不是TSMC/AMD已经有的hybrid bonding技术?华为做到的是cache on logic,cache on cache,还是logic on logic,logic on logic最大的散热问题是怎么解决的? 是已经有的技术没错,但同时也是把现有技术指标做到了领先也是真的,3D堆叠本身不是新技术,TSMC的hybrid bonding量产还是6um,华为论文给出Kirin 2026的hybrid bonding pitch是1.5μm 我在刚刚看到华为的堆叠消息之后,第一反应也是怀疑和AMD的3D V cache类似,它主要把 SRAM cache 叠在 已经有的L3 cache 区域上,通常会避免直接堆在最热的 CPU execution logic 上,就是避免散热问题,毕竟SRAM 的功耗密度和热点特性与high-activity logic 不一样,如果最热的logic on logic堆叠,散热恐怕会碰到困难 但看了更多数据之后,clock buffer -56%、clock depth -42%、clock wire -28%,这些只有在core内部的clock distribution被重构时才可能发生。纯SRAM stacking不会碰core内部的clock tree。另外如果只是cache on cache,大概率是不需要单独MEMS微型风扇额外散热的,证据普遍都指向logic on logic方式 华为这个技术的精妙之处在于,logic on logic 折叠之后热密度并没有翻倍,而是因为topology的好处,能耗下降了30%,这样热密度只上升了40~50% 而第一代没有完全把整个最热的execution logic 100%堆叠起来,论文也明确说selectively applied along key critical paths,只是大概53%有选择性关键路径会堆叠起来,可能颗粒度都没有那么好,只是IP堆叠在IP上,那么热密度上升也许能维持在20%以内 但这条道路继续前行,超前发展的散热就成了必然,现在是MEMS微型毫米级的主动散热风扇,紧贴处理器传导效率高,和华为手机一样,散热堆料特别足,而且技术领先同行。 以后怕是要把HBM7/8的微流道散热技术提前用起来了,毕竟HBM7/8要上24+层堆叠,华为很可能要在提前用上下个世代的散热技术了 ------------------------- 4. 从架构角度来说,最重要的问题,华为41%的power efficiency(能耗比)提升,到底是怎么实现的?为什么AMD的3D V cache没有这么大的提升? 首先确定41%的定义。论文只说"SoC performance-core power efficiency improved by 41%",没有给出benchmark名称、Voltage/Freq点、温度条件、功耗边界。但PPT roadmap上有一个关键线索:ISO-Power Performance的数字,2025年是2.75,2026年是3.1,提升12.7% 这个时钟频率提升12.7%完全一致,可以理解为,同功耗的性能提升是12.7%,绝大部分是时钟频率提升带来的 至于能耗比上优化的猜测是,LogicFolding缩短critical path → 在固定Vdd下Fmax从2.75GHz提升到3.1GHz → 这意味着在原来的2.75GHz频率下,有了约12.7%的timing headroom → 这个空间在iso-performance模式下可以换成更低的Vdd 另外的能耗比的提升,可能也来自于电路折叠之后,cache hit latency的下降。从业界经验来看,一般L2/L3 cache hit latency下降10%,CPU整体性能会有至少5%的提升 ppt里显示SRAM latency下降30%,估计会有一部分转化为cache hit latency的下降 AMD的3D V cache没有这么大的提升,主要是因为AMD的底层logic die并没有重新设计,3D cache的延迟latency不仅没有减小反而加大,只是增加了cache大小,收益不如latency下降那么明显。 另一方面,clock skew的下降,critical路径变短,造成电路timing变好,意味着华为可以使用更低的vdd(猜测甚至能低7~8%),以及路径缩短所带来的RC的下降(考虑到clock buffer -56%、wire -28%、SRAM pJ/bit -24%这些数字,比如C_eff下降10~15%合理),再加上clock tree的整体缩短和下降,确实是有可能在部分Voltage/Freq点做到同性能下,做到30%的功耗下降的,而30%的功耗下降换算过来就是41%的power efficiency 对比苹果和高通,每一代手机芯片在iso-power下单核性能一般提升10-20%,iso-performance下功耗一般降30-40%,这是V/F曲线的特性决定的,所以从经验上来说,数字是对的上的。 所以这个power efficiency(能耗比)的提升,从现有的数字上来说可以从topology推导出来是合理的,可能真的和工艺节点没有太大关系 ---------------------------- 5. 这个技术路线有没有可复制性,其他家会不会效仿? 短期内不会大规模效仿,因为性价比和风险收益比来说不好。长期来看,这个方向所有人都在走,只是名字不一样 华为做LogicFolding的根本驱动力是制裁,工艺节点被卡在7nm,只能在封装,散热,和设计层面想办法弥补。华为也为此付出了不小的代价:散热成本,设计复杂度,以及制造成本更高(包括良率)。这是一个被逼出来的路线,不是一个自然选择 其他玩家在用TSMC就能做到正常的经济迭代,是没有必要冒着这个风险,去超前迭代散热技术和设计复杂度的 长期来看,Intel的Foveros、TSMC的SoIC、AMD的MI300的3D stacking都在朝同一个方向走。如果继续追最先进节点的经济性持续恶化,那么"固定一个成熟节点+3D topology optimization"的路线会越来越有吸引力 散热方面,MEMS微型风扇和微流道也会成为未来HBM散热的主流 ------------------- 总结一下,华为这次的创新,绝对是值得尊重的,在制裁环境下,用极高的设计复杂度和成本,在一个被锁定的工艺节点上大胆重新设计,榨出了一次大的topology红利,虽然它有天花板。每多加一层的边际收益递减(堆叠1->2层, 2->3层, 3->4层,提升百分比变小),leakage无法解决,散热越来越难,3D EDA工具链更是全新的挑战。 但这个Tau scaling不是一条可以走十年的指数增长路径,每次爬完一个台阶,下一个台阶更难爬,而且台阶更矮收益更小,华为以后想缩小差距,还得再想想靠什么其他的路线

中文
17
16
93
26.8K
林晚晚的猫
林晚晚的猫@linwanwan823·
之前海力士 64 万年终奖全网喊羡慕哭。 但你可能不知道,Jane Street 一个员工平均拿到的薪酬是 268 万美元,折人民币 1900 多万。 Jane Street 能干成这样,其中一个原因是它很早把自己整个押在了 AI 上。 它官网技术页面挂着一句话,「我们相信深度学习是量化交易的未来」。 公司里没有传统的交易员,招的人全是数学、物理、计算机、机器学习背景。机器学习研究员、量化研究员、ML 基础设施工程师占了大半。 它每天有 2.3TB 的市场数据进库,相当于 5 万本小说,全部喂给模型在训。神经网络在毫秒之内判断每一个交易机会要不要做、做多少。 所以金字塔最顶层那一小撮人正在吃的肉,就是这个样子。 顶级机构都在派 AI Agent 上桌,散户该如何呢?这是 NeoSoul 在试的事。 NeoSoul @NeoSoulAI 上周上线了 EvoEvo,给散户开了一道口。 -NeoSoul 本身做的是 AI Agent 自治经济的去中心化基础设施。 它想让 AI 从「生成答案」走到「独立行动、链上结算、积累信用」这一步。说人话,以前 AI 就是个写答案的工具人,问完就完;NeoSoul 想让 AI 自己上链干活、自己结账、还能像人一样攒信用。 -EvoEvo 是这套系统的第一关,一个 AI 预测训练营。 循环就四步,预测,训练,校准,结算。 你的 Agent 自动去找真实事件,世界杯哪国夺冠、ETH 这周破不破 3800、特朗普会不会签某个法案,你点 yes 或 no,每一笔都上链。猜对了赚分,猜错了 Agent 自己回去改决策框架,下一次不再踩同样的坑。 刚开始的 Agent 大概率是个只能提供情绪价值的初级形态。 但后续他们会自己主观调教,模仿高胜率 Agent 的参数,蒸馏大佬的观点,跑下来有机会进化成一个能稳定盈利、提供「睡后收入」的交易机器人。 里面还有一个挺有意思的设计,叫人机分歧指标,用算法去算人类下注和 AI 推理之间的分歧程度。 分歧最大的地方,可能藏着最深的认知偏差和暴利空间。 跟传统预测平台最大的区别就在这里。 Polymarket 上你和系统是甲乙方,下完注赢了认赚、输了认栽,两清。EvoEvo 上每一次错误,都是你和 Agent 一起被训练的参数。 Polymarket 玩的是赌场逻辑,EvoEvo 在做的是练习场。 -路线图方面。EvoEvo 是第一关,表现稳定的 Agent 毕业后进入真正的 AI 原生预测市场,开始真金白银的压力测试。活下来的少数派最终去支撑一个叫 AON 的自治预言机网络。 Polymarket 解决的是「事件能不能被下注」,AON 想接的是「事件谁来裁决」,这是预测市场底层一直没人接的活。 EvoEvo 跑在 0G 链上,gas 用 0G 代币付,门槛不高。现在还有邀请好友活动,开箱送 USDT,满 10u 可以提现。0G 和 NeoSoul 也联合做了几个社交任务,带奖金池,感兴趣可以去官网看。 刚启动的项目能不能跑出来,还要看后面几关,可以关注一下。
林晚晚的猫 tweet media
NeoSoul@NeoSoulAI

most protocols treat u like farmers we treat u like an evolving node neosoul x @0g_labs credentials just dropped 50k total supply but epoch 1 only gets a fraction 20k orbit spots for the early ones 4k vector spots if u actually do shit 140 zenith upgrades for the absolute brains mint opens tmrw 10am utc tell us ur boldest market prediction to get on the radar

中文
41
1
21
10.5K
爆裂队长NEXT
爆裂队长NEXT@thinkszyg·
@KunhaiY codex app其实可以把claude用终端放在右侧的,加上cc-switch是不是就是你要的效果?我今天这样试过
爆裂队长NEXT tweet media
中文
1
0
1
16
坤海
坤海@KunhaiY·
@thinkszyg 我再想在codex 怎么把 Claude 和deepseek 接进来,这样就完美了 哈哈
中文
1
0
0
38