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@0x_phire

Hodl your Bitcoins. Learning AI tools.

Taiwan Katılım Ocak 2016
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雨哥向前冲
雨哥向前冲@xiangxiang103·
AI 虚拟女友一个月赚4.3万美金! 我今天看到这个帖子,直接看呆了。 一个21岁的 Austin 大学生,用 AI 造了一个叫 Maya 的 OnlyFans 账号,第一个月就赚了4.3万美元。 问题是——照片里那个女孩,根本不存在。 Maya 22岁,UCF 心理学辍学生,1247个付费订阅者,单月最高一个粉丝就刷了1847美元。 她没有拍视频,没有真人打字,所有消息都是 Claude Code 写的,所有照片是 Flux 生成的,声音是 ElevenLabs 合成的。整个 Maya 只是他 MacBook 里四个 .md 文件。 以前造一个 AI 虚拟网红要花半年甚至一年半,现在只需要4个星期,下一个可能就是一个周末。 作者详细写了 Maya 的四个文件: persona.md 写她完整的人设、背景、喜好; voice.md 锁声音风格; flux.md 固定长相和拍摄风格; brain.md 记录每个订阅者的记忆和互动历史。 Claude Code 每次回复前都会读这四个文件,从不崩人设,也从不忘记粉丝说过什么。 真的很感慨,技术栈已经简单到可怕的地步。 以前的 Aitana López 花了18个月,现在 Maya 4周就跑通了。 这已经不是科幻,而是任何一个有 laptop 的人都能复制的路径——从 OnlyFans 到 Instagram、TikTok、Twitch,随便哪个平台都能套。 AI 让“虚拟人”成本降到了几乎为零,剩下的唯一瓶颈,是你有没有那个 taste 去决定这个虚拟人要成为什么样子。
Raytar@Raytargt

x.com/i/article/2050…

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Phoenix Yin
Phoenix Yin@Phoenixyin13·
🚨 数学界四月发生 8.0 级地震! 23岁零数学基础的年轻人 Liam Price,只用一个 Prompt,把 ChatGPT 5.4 Pro 扔进去思考了 80分钟17秒。 直接一剑封喉,解决了困扰全世界顶级数学家整整60年的 Erdős Problem #1196! 🔥 问题核心: 原始集(任意两个数互不整除的整数集合)中,那个关键的调和级数和,能不能被压到 ≤1 + 极小误差? 人类最好的结果还卡在1.399,卡了60年。 AI的证明没有走所有人走的分析路线,而是用了一个90年前的经典工具(von Mangoldt 函数),在整数世界里构造了一个精妙的流,把上界漂亮地压到 1 + O(1/log x)! 证明已被 Lean 形式化验证通过,官网已正式标记 PROVED,陶哲轩极度震惊。 我想,这是用人类从未想过的视角,优雅地解决了老问题。 我们已经站在数学+AI革命的开端。 得以见证,如此之幸。
Phoenix Yin tweet mediaPhoenix Yin tweet mediaPhoenix Yin tweet media
sengpt@sengpt

23 yaşında bi genç 60 yıldır çözülemeyen Erdös problemlerinden birini chatgpt 5.4 pro ile çözmüş. hem de tek atışta. chatgpt'nin soruyu çözmek için harcadığı süre 1 saat 20 dakika. işin ilginci ai, herkesin bildiği ama kimsenin bu probleme uygulamadığı bi formülü kullanarak problemi çözmüş. burada chatgpt yazışması; chatgpt.com/share/69dd1c83… bu da problem; erdosproblems.com/1176

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KK.aWSB
KK.aWSB@KKaWSB·
把离去的亲人做成全息数字人,放在手掌大的透明仓里,它会用他们的声音和你说话。 产品还很早期,但市场已经起来了——国内已有团队帮900多个家庭"在线团圆",30秒素材就能克隆一个数字人,价格从几百到几千元不等。有人开始给还健在的老人提前定制,趁来得及多留些数据。
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阿川 | AI thinking
阿川 | AI thinking@AI_jacksaku·
微软又搞事情了。 一个低调的Python工具,悄悄爬到GitHub趋势榜第一。 10万+ stars。 它叫MarkItDown,干什么的? 把任何文件变成Markdown。 PDF、Word、PPT、Excel、图片... 扔进去,出来就是干净的Markdown。 听起来很简单对吧? 但你知道这解决了多大的痛点吗? RAG系统最头疼的就是:怎么喂数据给AI。 PDF格式乱七八糟,Word藏满隐藏样式, PPT全是图片没文字... 现在,一行代码搞定。 更狠的是,这是微软官方出品, 完全免费,开源,可商用。 我试了一下,一个200页的PDF, 3秒转完,格式干净得不像话。 这就是大厂的实力: 不做则已,一做就是行业标准。 github.com/microsoft/mark…
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看不懂的SOL
看不懂的SOL@DtDt666·
另一位狠人,这老兄每天定投30美金比特币,共计投入7年10个月零 12 天后,他的比特币价值达到了 100 万美元。 总共投入了 86,370 美元,现在价值 100 万美元。 交易就是如此大道至简。
看不懂的SOL@DtDt666

狠人!!2011年,一位海外老哥,用他那套价值700美元的电脑作为矿机,最开始每天能挖出1枚比特币。 直到报废,他的电脑挖出了792枚BTC,至今他仍然没有出售。 不光有眼光,还得有格局。 ——简称:长期价值投资

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肖师傅
肖师傅@xiaojietongxue·
🔥Seedance 2.0 API 正式登录RunningHub,但价格…… 在RunningHub上它的名字叫做超能视频2.0/全能参考,文生视频、图生视频、多图参考都不是问题,最牛逼的是…… 🔥🔥🔥不在限制真人人脸 方法1 :打开 real_person_mode 开关,其它都不用管,直接就能生成真人(图3) 方法2: 通过 RH SparkVideo Asset/Create的方式,生成id的方式,支持多张图 多个ID生视频(图4) 💰还有可以直接生成4K的视频,每秒钟1.83,很贵,但是对于商单用户却很值得。
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阿绎 AYi
阿绎 AYi@AYi_AInotes·
喵的太魔幻了,有点 Claude 干翻 Google 的感觉😂 这个程序员老哥 Tom Turney只用7天,就把谷歌砸翻全球内存股的十亿级算法,干成了比官方承诺还快的开源实现, 谷歌只发了颠覆性的KV缓存压缩论文,半行代码都没放出来, Tom Turney啃完论文里的数学公式,打开终端靠着Claude辅助, 7天就走完了大厂几个月的路, 前三天写完核心算法, 搭好141个测试用例, 跑通Python原型, 中间两天直接移植到llama.cpp, 写完Metal GPU内核, 最后两天疯狂优化, 把推理速度从739 tok/s干到了2747 tok/s, 纯工程优化就实现了3.7倍的提速, 他还在谷歌的方案上, 加了三项自己的研究创新, 长上下文跳过90%的value解压, 非对称K/V压缩保留key精度狠压value,老token自动降低精度, 最终成果是35B大模型,在普通MacBook上就能流畅跑,KV缓存直接压缩4.6倍,开源仓库上线一周就拿到613个星标,而谷歌到现在, 都没放出自己的官方代码, 说实话,这才是2026年最真实的写照,一个普通人加AI,就能把大厂攥在手里的核心技术,直接干成人人能用的开源工具,真的牛逼🤙 github 地址评论区自取👇
阿绎 AYi tweet media
BuBBliK@k1rallik

Solo dev reverse-engineered Google's billion-dollar algorithm in 7 days Google published the paper that crashed memory stocks worldwide. Then shipped zero code. Tom Turney read the math, opened his terminal, and built the whole thing with Claude - then made it faster than Google promised. Day 1-3: Core algorithms, 141 tests, Python prototype Day 3-5: C port into llama.cpp, Metal GPU kernels Day 5-7: Speed optimization from 739 to 2747 tok/s That's a 3.7x speedup through pure engineering: > fp32 → fp16 WHT > half4 vectorized butterfly ops > graph-side rotation > block-32 storage layout Then he added his own research on top: > Sparse V: skip 90% of value decompressions at long context > Asymmetric K/V: keep keys precise, compress values harder > Temporal decay: old tokens get lower precision automatically Result: 35B model running on a MacBook with 4.6x compressed cache. 613 GitHub stars in a week. Google still hasn't released their own code.

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しんらしんげ shinrashinge
紙工作でLIVE2Dの動く女の子を作ってみた
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sitin
sitin@sitinme·
CapCut 的开源平替终于来了,而且不是玩具级别的。 OpenCut,46,500+ star,MIT 协议,完全免费。核心功能: • 时间线编辑 + 多轨道支持 • 实时预览 • 无水印、无订阅 • Web + 桌面 + 移动端全覆盖 • 自托管可选(Docker 一键起) 技术栈:Next.js + Zustand + TypeScript,Vercel 和 fal.ai官方赞助。 为什么这个项目值得关注?CapCut 正在把越来越多基础功能塞进付费墙。而 OpenCut 的出现意味着:独立创作者有了零成本、不受平台限制、可自由定制的选择。 这是开源啃下的又一块创意工具地盘:Figma → Penpot,Photoshop → GIMP/Photopea,现在视频编辑 → OpenCut。 🔗 github.com/OpenCut-app/Op…
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Dr.Hash 赛博哈希
Dr.Hash 赛博哈希@DrHashClub·
这事太硬核了。 澳洲一个程序员,领养了只癌症晚期的流浪狗Rosie,兽医说活不了几个月。 这哥们没认命: · 花3000刀测序肿瘤DNA · 把基因数据喂给ChatGPT和AlphaFold · 零生物学背景,硬是找到突变蛋白 · 自己设计了mRNA疫苗方案 · 搞定100页伦理审批,开车10小时带狗打针 结果:肿瘤缩小近一半,狗活蹦乱跳。 AI时代,普通人真的能干出以前只有实验室才能做的事。问题来了——既然能给狗做,为什么不能给人做?
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John
John@johnAGI168·
这个视频制作真的太强了👍 分享给大家,未来想象力的天下👍 一起不合理又显得那么合理😄 来源:抖音 不自由摄影师 winga
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好家伙🦅
好家伙🦅@wjf110·
父母把房子过户给子女要52万过户费,直接把一家人都逼疯了, 父母想把价值900万的房子过户给儿子,去办手续的时候,才知道要交纳52万的税费。 他们觉得自家房子传给自家孩子,花这么多钱太不划算。 于是一家人琢磨出一个连民政局和房产局都傻了眼的招。 先让爸爸和妈妈办离婚,妈妈净身出户,房子全归爸爸。接着再让儿子和儿媳也离婚。 然后儿媳转头和公公领结婚证,把儿媳的名字加在房产证上。之后公公再和儿媳离婚,同样净身出户,让儿媳把房子赚到手。 最后儿媳和儿子复婚,把儿子的名字填到房产证上。老两口再去把婚复了。 这一通神操作下来,总共花了不到400块钱。 这年头能这么豁得出去的家庭,才是实打实的相亲相爱一家人。
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科技混子Chris
科技混子Chris@ChrisSlacker·
我把Instagram账号交给了Claude。 结果?10天内3010万次浏览。 没有摄像头、没有跟风、没有日更。只有文案+人工智能。 这7个提示词让我的内容从无人问津变成了无处不在:
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KK.aWSB
KK.aWSB@KKaWSB·
🔥我的天……谷歌彻底终结了“我没有GPU”这种借口。 Google Colab现在可以直接在VS Code里跑。 意味着:本地文件,谷歌服务器,免费T4 GPU。 装个插件,不换窗口,不配置环境,不花钱。 过去的工作流是:本地写代码→上传到Colab→切换浏览器→运行→下载结果→回来继续改。 现在:就在VS Code里,直接连。 这件事受益最大的,是那些有想法、有代码能力、但没钱买云算力的人。 独立开发者、在校学生、副业项目—— 算力门槛,刚刚又低了一截。
KK.aWSB@KKaWSB

刚扫了一遍“被裁了吗” stillemployed.app 上的留言墙, 用灰色幽默撑着,是这一代打工人的乐观可爱之处。 但幽默背后,是真实的重量。 匿名:被裁不敢告诉爸妈,每天去图书馆假装上班,已经演了两个月。图书馆管理员都认识我了。😭 兄弟们,给这个硅谷的开发者小哥一波关注 @LaoMo9394

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Bill The Investor
Bill The Investor@billtheinvestor·
这台机器在跑一个叫 Hermes Agent 的开源项目,它用 RTX 3060 运行 Qwen 3.5 9B,每秒处理 50 个 token。这不是 AI,这是开源世界的终极武器。它不是在玩,它在干一件事:把人类的生产力重新定义。 你敢相信吗?这台机器正在用 1 块钱的 GPU,把 10 万块的 AI 模型跑出 10 倍的效率。 这台机器的配置是 31 个工具,85 个技能,从文件操作到终端命令,从浏览器控制到定时任务,再到代码执行和任务委托,它无所不能。它甚至能跨会话保持记忆,把你的操作记录下来,像一个永不遗忘的助理。Hermes Agent 的核心是 Qwen 3.5 9B,这个模型在开源世界里是顶级的存在,但它的运行成本被压到了极致。这不只是技术的胜利,更是开源生态的革命。 一个普通开发者,用这台机器,可以完成过去需要一个团队才能完成的工作。他不需要雇佣程序员,不需要搭建服务器,不需要支付云厂商的费用,他只需要一台 RTX 3060。他可以同时运行多个任务,每个任务都像一个独立的进程,但它们共享同一个模型和内存。这就像在你的电脑上装了 10 个 AI 助手,每个都在帮你做不同的事情,但它们都来自同一个大脑。 你可能觉得这很酷,但真正可怕的是,这种能力正在被滥用。不是用来做 AI 艺术,不是用来写小说,而是用来做金融套利、高频交易、甚至黑产数据采集。开源世界的自由,正在变成一场没有边界的战争。你有没有想过,你用的每一条信息,可能已经被某个匿名的 AI 系统记录下来,并在你不知道的时候被用来做决策? 从宏观来看,这是一场认知差的降维打击。那些还在用传统工具的人,正在被一群用开源技术武装到牙齿的玩家碾压。这不是未来,这是现在。你看到的,只是冰山一角。 你有没有想过,你每天用的那些工具,其实都在被一个看不见的 AI 系统操控?这不只是技术,这是权力的转移。 你愿意继续用你的手机和电脑,还是愿意看看,你真正掌控的是什么?
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华尔街财经 | WS × AI Era
前几天在YouTube看到一个真实案例:某人完全不露脸,他靠搬运YouTube Shorts做TikTok号,3 周涨粉 5 万+,一个月收入突破 1500 美元(约 1 万人民币)!我细看他的操作流程,发现真的太实操了。 第一步:找源视频 → YouTube Shorts 爆款为入口 他直接在 YouTube Shorts 找垂直赛道的内容——比如搞笑、宠物、生活技巧等。挑选播放量超 50 万的短视频,从人家验证过的爆款里搬内容。省得自己创意枯竭,还避坑。 下载工具他用 y2mate 或 4K Video Downloader,记住避开有水印或容易涉及版权的内容。 第二步:本地化处理 + 二次剪辑 内容搬过来后,用 CapCut 调整成竖屏,再用字幕软件【例如Auto-subtitle或CapCut自带】生成字幕并翻译成目标语言(中文、印尼语啥都行)。 字幕还得做醒目——大字号、高对比色。封面再用几秒吸睛画面和文案,让人一看就点进来。 底层逻辑就是:“让当地人觉得这是专门为他们做的视频”。 第三步:发布频次 × 数据反馈法 他每天发布 3 条(早/中/晚各一条),持续 30 天测试。通过 TikTok 后台看完播率最高的视频风格,然后继续量产那类内容。完播率低的视频直接换风格再发。 第四步:变现路径靠带货 + 广告接单 当粉丝数破 1 万,他开直播带货小商品(进货价 1 美金,卖 5)。粉丝破 5 万后,有商家联系植入广告,单条报价 50~100 美金。 结果是:粉丝从 0 ↗5 万,月收入稳定在 1500 美元以上。除了时间投入,几乎没啥成本。 总结这套玩法的核心逻辑: 借力爆款:不用自己拍视频 二次剪辑:让内容原地接地气 批量发布:快速测试触发平台推荐机制 多元变现:直播带货 + 广告收入复合赛道 有小伙伴想试就去试。只要你每天花一两小时找视频、剪裁、发,你也可以赚到钱。
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