NeoTokyoSoul
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The numbers for Rapid MLX are insane
Probably the best way to run models on Mac OS
Geek Lite@QingQ77
在 Apple Silicon Mac 上本地运行 LLM 推理服务，提供比 Ollama 和 llama.cpp 更快的 OpenAI 兼容 API，同时原生支持工具调用和提示缓存。 github.com/raullenchai/Ra… Rapid-MLX 用 Apple 自家的 MLX 框架做推理，搭了个 FastAPI 服务跑 OpenAI 兼容 API。在 Apple Silicon 上比 Ollama 快 2-4 倍，靠 KV 缓存裁剪和 DeltaNet 状态快照把续轮 TTFT 压到 0.08 秒左右。工具调用这块做了 17 种解析器，Qwen、DeepSeek、Gemma、GLM 这些模型自动识别格式，量化把输出搞坏的情况也能自动修回来。 另外还有推理链分离、云端路由、视觉/音频多模态、V 缓存压缩等功能。Cursor、Claude Code、Aider、LangChain 都能直接对接。
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最近看了一篇《人工智能裁员陷阱》的论文📑，让人瑟瑟发抖，这篇论文由宾夕法尼亚大学和波士顿大学的两位研究员共同发表，应该能让那些疯狂搞AI裁员的CEO们睡不着觉了。🧐
核心逻辑其实很简单，大厂用 #AI 代替掉人工，看起来省了成本，但同时他们也干掉了自己未来的客户。被裁的员工不消费了，裁的人越多，整个市场消费能力就越弱。最后企业会发现，产品做出来了，却没人买得起了。
这个道理其实每个企业高管都懂，经济学逻辑也不复杂。但问题来了，为什么没人停下来？
论文中描述了这个囚徒困境：
• 假如你不搞自动化，竞争对手搞了
• 他们降成本、压价格、抢占市场份额
• 你不动手，就等着被干掉
• 所以每家公司明知集体毁灭，也只能硬着头皮上
研究人员证明了这就是一场实时上演的囚徒困境博弈。
我们看看实际列举的数据📊，就知道有多疯狂：
• Block今年裁掉了近一半员工（接近5000人），Jack Dorsey直接说AI让这些岗位没必要了，预计明年大多数公司都会得出同样结论。
• Salesforce用AI替换了4000个客服。
• 高盛部署了编程工具，1个工程师能干5个人的活。
• 2025年超过10万科技从业者被裁，其中一半以上明确是因为AI。
• 美国80%的工作岗位，任务都可以被AI自动化。
研究团队测试了所有常见的解决方案，但最终都走向破灭！
• 全民基本收入UBI？不改变任何一家公司自动化的激励
• 资本利得税？调整利润水平，但改变不了单个任务层面替换人的决策
• 集体谈判？维持不住，因为自动化永远是占优策略
更可怕的是，他们还发现了一个"红皇后效应"。更好的AI不会解决问题，只会加速问题。每家公司都追求更快的自动化来抢市场份额，但最后大家都自动化了，优势互相抵消，唯一剩下的就是被摧毁的需求。
研究给出的唯一可能有效的方案，是「征收庇古税」。按任务收费的自动化税。强制公司为每次替换工人所摧毁的需求买单。
从经济学角度看，这会触发一个更致命的连锁反应，通缩螺旋。咱们来看看这个逻辑链条：
第一步：工资收入下降
• AI替代工人，失业率上升
• 在职员工担心被裁，不敢要求加薪
• 全社会工资总收入持续下滑
第二步：有效需求崩塌
• 凯恩斯早就说过，经济增长的核心是有效需求
• 工资下降=消费能力下降=企业卖不出货
• 企业收入减少，进一步裁员降本
第三步：价格-工资通缩螺旋
• 企业为了去库存，被迫降价
• 降价导致利润萎缩，继续裁员
• 工资进一步下降，消费更加疲软
• 形成自我强化的死亡螺旋
第四步：产能过剩与流动性陷阱
• 生产效率因AI大幅提升，但没人买
• 企业即使零利率借钱，也不愿扩大生产
• 央行降息失效，货币政策传导机制断裂
• 经济陷入日本式失落30年
这个逻辑链的可怕之处在于，传统的经济学工具几乎全部失效：
• 降息？企业不缺钱，缺的是需求
• 财政刺激？政府发钱，企业继续裁员，钱流不到实体
• 放水印钞？钱全进了资产市场，普通人更买不起东西
• 贸易战？全球都在通缩，保护主义只会加速衰退
上述情况，就很像当下的中国经济，我们观察一下现在的国内经济就知道了。制造业产能过剩严重，PPI持续负增长，CPI接近零。不是不想刺激消费，是老百姓口袋里没钱，企业还在降本裁员。这就是典型的通缩情况。
🧐而AI正在加速全球走向这个进程中：
• 不像以往技术革命创造新岗位，AI直接替代脑力劳动
• 被替代的白领是消费主力军，他们的消费能力崩塌影响巨大
• AI提升效率的速度，远超新需求创造的速度
• 最终结果：生产过剩+需求不足=长期通缩
历史上唯一一次类似的场景，是1929年大萧条。当时也是生产效率提升，因为电气化革命，但工人工资增长跟不上，最终需求崩盘。罗斯福新政花了10年才缓过来，最后还是靠二战的需求才真正走出来。
这次AI革命，论文中提醒⚠️，可能比大萧条更凶险。因为：
• 替代速度更快，范围更广
• 全球化让各国无法独善其身
• 央行工具箱已经被2008和2020掏空了
• 债务水平比1929年高得多，财政空间有限
最终结论让人清醒，这次AI革命，不是简单的财富从工人转移到老板。双方都输。工人失去收入，公司失去客户。这是一场无谓损失，市场机制本身无法阻止。
更要命的是，这会引发系统性的经济通缩，而通缩一旦形成预期，就像黑洞一样难以逆转。日本的教训就在眼前。
我觉得这个逻辑放在加密行业也一样适用。当AI开始大规模替代开发者、运营、社区管理的时候，Web3项目方可能也要思考思考：你的代币经济模型，能不能扛住这波需求坍塌？用户都没钱了，谁来接盘市场的Token？🧐
Rocky@Rocky_Bitcoin
最近光模块板块有点回调，不少小伙伴又开始担心了，纷纷建议我们来讲一讲。正好最近 ChatGPT Images 2出来，测试了一下用它做行研分析图，如👇图1，就是用Images 2出的光模块拆解，效果真的不错。 言归正传，我们依旧长期看好光模块领域的核心企业，AI 数据中心的算力战争，早已经从 GPU 打到光子芯片了。🧐 很多人还在死盯着英伟达，殊不知真正的卡脖子环节，早就转移到光互联和光子学这条产业链上了。 我们看看数据就知道了：AI 服务器的功耗从传统的 5-10kW 直接飙升到 100kW+，这些算力怪兽之间的数据传输，靠传统铜线？根本扛不住！光子芯片，才是 #AI 基础设施的下一个必争之地。 我们最近花了不少时间，把整条光子学产业链从头到尾梳理了一遍。从最上游的材料、设备，到中游的激光器、代工厂，再到下游的光模块、网络连接，每个环节的核心标的都扒拉了个遍。 这不是什么概念炒作，是实打实的硬科技赛道，每一层都有明确的投资机会。咱们掰开揉碎了讲，看看这条产业链到底藏着哪些机会： 🔹 第一层：材料与晶圆 - 半导体之基 这是产业链最顶端，主要提供磷化铟、砷化镓这些化合物半导体材料。说白了，没有这些材料，后面啥都别想搞。 • $AXTI (AXT Inc) 垂直整合的衬底供应商，在 InP（光通信激光器专用）市场占据重要地位。这哥们是从源头卡位的玩家。 • $WOLF (Wolfspeed) 虽然主攻碳化硅功率器件，但在氮化镓射频和光电衬底方面也有深厚积淀。多条腿走路。 • $COHR (Coherent) 全球领先的工程材料和光子器件厂商。不仅卖材料，还向下游垂直整合到激光器和模块，这是真正的巨头玩家。 🔹 第二层：制造设备 - 卡脖子环节 光子芯片的制造需要极高精度的光刻和外延生长设备，这可是真正的卡脖子环节。科林研发(LRCX)与应用材料(AMAT）、阿斯麦(ASML）并列，是全球前三大半导体设备商。 • $ASML(阿斯麦) 绝对的霸主，没啥好说的。随着硅光技术向更小纳米节点迈进，ASML 的光刻机是不可或缺的。垄断级别的存在。 • $AMAT (Applied Materials) & $LRCX (Lam Research) 在薄膜沉积、刻蚀等关键工艺上提供设备。2026 年的逻辑很清楚，随着 AI 驱动的晶圆厂扩产，这些设备厂的订单可见度极高。稳稳的。 🔹 第三层：激光器 - 光源引擎 激光器是把电信号转化为光信号的核心心脏，不可或缺的关键要素，妥妥的卖铲子王者。 • $LITE (Lumentum) 提供用于800G到1.6T高速数据传输的磷化铟激光器、EML激光器及光收发器，是NVIDIA和各大超大规模数据中心的核心供应商，市占率高达80%。在云数据中心和电信网络的高性能激光器领域极具竞争力。大厂背书，靠谱。 • $SMTC (Semtech) 专精于高性能模拟、混合信号集成电路、物联网系统及云端连接服务。尤其在激光驱动芯片和 CDR领域优势明显，是信号调理环节的关键。虽然不是最性感的环节，但不可或缺。 🔹 第四层：代工厂 - 制造产能 有了设计和材料，谁来生产？代工厂就是把图纸变成芯片的关键环节。 • $TSM (台积电) 正在积极布局 CPO（共封装光学）技术。台积电的 COWAS 封装技术与硅光技术的结合，是未来 AI 算力卡的标配。龙头就是龙头。 • $TSEM (Tower Semiconductor) 总部位于以色列，专门从事模拟和混合信号制造，在硅光代工领域有先发优势，是很多初创光子设计公司的首选。小而美。 🔹 第五层：测试、检测与封装 - 质量守门员 光子芯片出厂前，必须经过严格的测试和检测，这一环节直接决定良品率。 • $AEHR (Aehr Test Systems) 目前的明星股！核心逻辑是光子芯片，尤其是激光器在出厂前需要长时间的"老化测试"。随着硅光芯片上量，AEHR 的晶圆级测试设备需求呈指数级增长。这是今年的大黑马。 • $ONTO (Onto Innovation) 专注于微电子器件、逻辑芯片、DRAM 内存以及先进封装领域提供高性能的过程控制量测、缺陷检测、光刻技术和数据分析系统，提供自动光学检测，在异构集成封装检测中不可或缺。稳健型选手。 🔹 第六层：光学模块 - 系统的物理表现 这一层是把光芯片、电芯片、光纤连接器整合在一起的"黑盒子"，也是最接近终端应用的环节。 • $AAOI (Applied Optoelectronics) 随着数据中心向 800G/1.6T 演进，AAOI 作为具有自主激光器产能的模块厂商，成本优势和产能弹性都很明显。高弹性标的。 • $GLW (Corning) 康宁是光纤之王。无论芯片怎么变，最终光信号还是要通过康宁的光纤进行传输。躺赢的存在。 🔹 第七层：网络连接 - 价值兑现终点 这是整条产业链的最后一环，也是价值兑现的终点。所有的技术最终都要在网络设备上体现出来。 • $AVGO (Broadcom) 光子学领域的终极 Boss！博通不仅拥有全球最强的交换芯片，还通过集成硅光技术CPO直接将光接口做进芯片里。同时也是ASIC定制芯片的龙头企业，是谷歌TPU的核心合作伙伴。属于真正的王者。 • $ANET (Arista Networks) AI 数据中心网络架构的领导者，是光模块的最大采购方和应用场景定义者。需求端的话事人。 • $MRVL (Marvell) 在光互联 DSP 领域与博通双头垄断，其 PAM4 DSP 芯片是 800G 光模块的标配。技术壁垒很高。 总结来说，光子学这条产业链，不是什么遥远的未来技术，而是正在发生的现在进行时。AI 算力的爆发，已经把光互联从"可选项"变成了"刚需"。 从材料到设备，从激光器到封装，从光模块到网络连接，每一层都有明确的赢家和清晰的投资逻辑。我个人策略很简单，一旦光模块板块出现回调，逢低买入是一个好机会！ 这份清单里面： • 有稳健的行业巨头（ASML、台积电、博通） • 有高弹性的成长标的（AEHR、TSEM、AAOI） 我们不需要全买，但至少要知道这条产业链的关键环节在哪里，钱流向了谁。 AI 的下半场，不只是 GPU 的游戏，光子学才是真正的物理层卡位战。布局正当时，等风来。DYOR🙏 目前上述提及的公司在 #MSX 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：msx.com/?code=Vu2v44 早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！
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SuperQwen3.6-35B-DFlash-MLX가 준비되었습니다.
벤치마크 : 상용 벤치마크 실제 항목 100개 원본 vs 튜닝본 비교
- GPQA Diamond
- MMLU-Pro
- IFEval
- HumanEval+
- MBPP+
그리고 당연히 무검열.
몇시간 이내에 MLX 버전이 공개됩니다.
(Nvidia 버전은 DGX Spark 구매후에 작업 예정)
한국어
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🚀 Meet Qwen3.6-27B, our latest dense, open-source model, packing flagship-level coding power!
Yes, 27B, and Qwen3.6-27B punches way above its weight. 👇
What's new:
🧠 Outstanding agentic coding — surpasses Qwen3.5-397B-A17B across all major coding benchmarks
💡 Strong reasoning across text & multimodal tasks
🔄 Supports thinking & non-thinking modes
✅ Apache 2.0 — fully open, fully yours
Smaller model. Bigger results. Community's favorite. ❤️
We can't wait to see what you build with Qwen3.6-27B! 👀
🔗👇
Blog: qwen.ai/blog?id=qwen3.…
Qwen Studio: chat.qwen.ai/?models=qwen3.…
Github: github.com/QwenLM/Qwen3.6
Hugging Face:
huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-2…
huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-2…
ModelScope:
modelscope.cn/models/Qwen/Qw…
modelscope.cn/models/Qwen/Qw…
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WHAT???????????????
DFlash for MLX actually boosted the speed of Qwen3.6
Prefill : 3,500 tok/s -> 3,483 tok/s (same)
Decode : 87.2 tok/s -> 148.9 tok/s (+70.8%)
It is truly amazing, going to test the quality.
HF⬇️
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SpaceXAI and @cursor_ai are now working closely together to create the world’s best coding and knowledge work AI.
The combination of Cursor’s leading product and distribution to expert software engineers with SpaceX’s million H100 equivalent Colossus training supercomputer will allow us to build the world’s most useful models.
Cursor has also given SpaceX the right to acquire Cursor later this year for $60 billion or pay $10 billion for our work together.
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纯 Swift 写的 Apple Silicon LLM 推理服务器，不用 Python，低内存 Mac 也能跑大模型。
github.com/SharpAI/SwiftLM
SwiftLM 是个 Swift 原生的推理服务器，直接对接 OpenAI API，不需要 Python 环境。它用 SSD 流式加载技术把 MoE 模型的权重从 NVMe 读取到 GPU，122B 的模型在 64 GB Mac 上只要约 10 GB 内存就能跑。TurboQuant 把 KV 缓存压缩到原来的三分之一，26B 模型加上 40K 上下文也能塞进 24 GB 的 MacBook。支持文字、图片和音频输入，还有个 iOS 应用 SwiftBuddy 能在手机上直接推理。
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没想到这篇文章出自鲸鱼 defi用户，而不是任何的安全公司或 defi协议从业者，大概只有用户，才有切身之痛，才久病成医，里面的可行性操作，有一部分感觉是可行的，如提现时间锁，更大的意义是此篇抛砖引玉，引起更多的力量，趋向讨论未来 defi 的安全机制。
Meta One@AndyOneOne2
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这个牛逼，兄弟你抽屉里肯定正躺着一部旧安卓手机吧？
默默吃灰，不值几个钱，扔了又可惜。
现在有人写了个脚本，能直接把它变成一台完整的Linux桌面电脑、智能家居服务器，或是开发机。
关键是，完全免费。
这个神器叫linux-android。
就一个脚本，不用root，不用刷机，完全没有变砖的风险。只要在Termux里运行，你的旧手机，直接就能变身Linux电脑。
它能给你装上这些东西：
→ 完整Linux桌面环境。
可选XFCE4、LXQt或MATE桌面，手机上直接跑真正的窗口化桌面。用USB接上显示器和键盘，用起来跟正经PC毫无差别。
→ 智能家居服务器。
手机上直接运行Home Assistant，局域网内随便一个浏览器，就能操控你家的WiFi灯、智能插座和各类智能设备，完全不用依赖云端。
→ GPU加速支持。
高通骁龙芯片的手机，通过Turnip Vulkan驱动能获得接近原生的GPU性能；Mali GPU机型也有软件兜底方案。
→ SSH服务器。
同WiFi下的任何电脑都能远程访问你的手机，完整终端权限，传文件、写代码，用笔记本键盘就能全搞定。
→ Wine兼容支持。
通过Box64转译，能在安卓手机上运行基础的Windows应用程序。
→ 音频支持。
PulseAudio自动配置完成，开箱即用。
→ 全机型兼容，只要是能安装Termux的安卓手机都能用。
最离谱的还在后面：
一块树莓派4要35到75美元，一台二手迷你主机少说100多美元，一台VPS更是要每月5美元，年年都要持续掏钱。
可你抽屉里那台旧手机呢？它有更快的处理器、更大的内存，还自带备用电池、WiFi、触摸屏，一分钱不用多花，这东西本来就是你的。
2019年手机上那颗骁龙855，性能到现在都能吊打绝大多数入门级服务器芯片。以前每次换手机，你都等于直接扔掉了一台正经电脑。
现在，再也不会了。
一行命令，一台旧手机，一台完整的Linux主机，直接到手。
项目100%开源，采用MIT许可协议，放心用。
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🚀 1.58bit 开源模型炸裂来了！
@mervenoyann 转发 PrismML Ternary Bonsai 系列发布！
🧠 使用 ternary weights {-1,0,+1}，顶级智能却极致压缩：
• 8B 仅1.75GB
• 4B 仅0.86GB
• 1.7B 仅0.37GB（9x小于FP16，同级别性能领先）
⚡ 支持 MLX（苹果）、ONNX、WebGPU 浏览器直跑 😍
📱 65K 上下文 + M4 Pro 快5.2x + iPhone 27 TPS！
🔥 Apache 2.0 全开源，边缘AI/浏览器本地推理时代来了！
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我说今天为什么 USD1 的价格迅速回正，原因是锁仓时间加长 + 销毁 ，市场信心开始恢复了，但其实要我说，为什么很多小伙伴认为 USD1 和 $WLFI 有正相关呢？
毕竟 USD1 的资产是在托管中的美债才是，虽然都是川普家族的生意，但 USD1 从第一天起和 WLFI 就应该是两条不同的路线。
USD1 如果要暴雷也应该和 WLFI 没有直接的关系，真暴雷要么就是托管银行倒闭了，但这也有理赔，要么就是没有足够的抵押物，WLFI 就是归零了，对于 USD1 都不应该有直接的影响。
WLFI@worldlibertyfi
Every advisor, institution, partner, founder, and team member locked token — all 45,238,585,647 WLFI — is assigned to a 2-year cliff with a 3-year linear vest upon opting in, and subject to a 10% burn upon doing so. Up to 4,523,858,565 WLFI permanently destroyed. This is the least favorable unlock terms in this proposal and is subject to a mandatory burn upon opt-in.
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🤯 又一枚核弹级开源模型来了！@leftcurvedev_ 刚分享的 Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1 直接把本地AI拉到新高度！
🧠 用 GLM-5.1 顶级推理蒸馏，思考深度完爆基础版
⚡ 仅需 8GB VRAM 就能跑，普通显卡直接起飞
🍎 还有 MLX 苹果原生版已上线
🔥 作者刚蒸馏完 Claude Opus 4.6，现在又干翻最强开源模型！
27B 大版本据说也在路上了…
这波真要卷死一堆闭源模型啊
模型直达：huggingface.co/Jackrong/Qwen3…
left curve dev@leftcurvedev_
New insane model from Jackrong on @huggingface 🤯 Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1 🧠 Distilled on GLM-5.1 reasoning ⚙️ Deeper thinking than base model 🧪 Benchmarks coming soon ✅ Fits on 8GB VRAM ✍️ New model after Qwopus/Gemopus After distilling Claude Opus 4.6, he’s now back on the strongest open-source model! An MLX version is also available on his huggingface page 27B model incoming? huggingface.co/Jackrong/Qwen3…
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Qwen@Alibaba_Qwen
⚡ Meet Qwen3.6-35B-A3B：Now Open-Source！🚀🚀 A sparse MoE model, 35B total params, 3B active. Apache 2.0 license. 🔥 Agentic coding on par with models 10x its active size 📷 Strong multimodal perception and reasoning ability 🧠 Multimodal thinking + non-thinking modes Efficient. Powerful. Versatile. Try it now👇 Blog：qwen.ai/blog?id=qwen3.… Qwen Studio：chat.qwen.ai HuggingFace：huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-3… ModelScope：modelscope.cn/models/Qwen/Qw… API（‘Qwen3.6-Flash’ on Model Studio）：Coming soon～ Stay tuned
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Locally AI 把 Gemma 4 26B A4B 和 31B 直接塞进 Mac 了！
Mac 用户现在能本地跑目前最强最大的 Gemma 4 模型！
✅ 26B A4B + 31B 同步上线
✅ 目前 app 里最聪明、参数最大的模型
✅ iPhone / iPad 版也同步优化修复
完全离线、本地运行、隐私安全拉满，本地 AI 体验又上一个台阶🤯
更新后赶紧试试！
Locally AI - Local AI Chat@LocallyAIApp
The Gemma 4 26B A4B and 31B models are now available on Mac with the latest update! The largest and most intelligent models currently available in the app. This update also improves and fixes issues with Gemma 4 on compatible iPhones and iPads.
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Google's Gemma 4 26B A4B running on MacBook Pro M5 Max
100% native Swift
Achieving over 100tk/s with Apple MLX framework
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🚀 Apple M芯片本地LLM速度太顶了！DFlash推测解码，Stock MLX零fork，
Qwen3.5最高4.13倍加速太猛了！
专为M系列芯片优化，速度简直了…
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Let me tell you what happened in the $WLFI x Justin Sun saga so far:
At the first unlock of $WLFI tokens, Justin Sun sent part of his newly vested tokens to his own exchange HTX. “Test transactions” he said, whatever that might mean. Then he offered the WLFI presale investors, who just had 20% of their tokens unlocked, high yields on their tokens on HTX to lock them up for a certain amount of time. While retail did this and locked up their tokens, Sun allegedly sold tokens on the back-end of his exchange, and wanted to sell the tokens of HTX users too. This way he could cash out his vested tokens (which he said he would not) and have an early payday for his unvested tokens. He would then, when more $WLFI tokens got unlocked, fill the hole in user funds on HTX by his own future unlocks of WLFI tokens.
The WLFI team allegedly ‘got notified’ about what was happening and claims to have backlogs of it. They then froze his wallet based on that they believe Justin Sun breached his contract.
What really happened, or what was in the contract, we don’t know yet. But this is what allegedly happened. Sun never really gave much explanation. I think he tried to fix it behind the scenes.
But now Justin Sun acts like he did nothing wrong and the WLFI team randomly froze his wallet “without cause”.
The WLFI responded that they’ll meet him in court. To be continued.
H.E. Justin Sun 👨🚀 🌞@justinsuntron
我一直是特朗普总统及其加密友好政策的坚定支持者。 作为World Liberty Financial的早期支持者，我在项目初期投入了大量资金，因为我相信该项目向公众展示的愿景：一个促进金融自由、去除中介、将去中心化金融的福祉带给普通民众的DeFi平台。 然而，从未有人向我或任何投资者披露的是：World Liberty在部署WLFI代币的智能合约中暗植了一个后门黑名单功能。该功能赋予公司单方面的权力，可以在无需通知、无需理由、无需救济途径的情况下，冻结、限制乃至实质没收任何代币持有者的财产权利。 这是去中心化的反面。这是一扇伪装成大门的陷阱。 我在此谴责WLFI内部不良行为者持续制造的代币丑闻。 我是第一个也是最大的受害者——早在2025年，他们就非法将我的WLFI代币钱包列入黑名单，这一行为违反了基本的投资者权利和区块链的公平原则。 WLFI团队所采取的一切行为——从用户身上榨取费用、秘密植入后门控制用户资产、在未经披露和正当程序的情况下冻结投资者资金、将加密社区当作个人提款机——所有这些行为都是不正当的，从未经过任何公平、透明、善意的社区治理程序授权。 那些被援引来为上述行为正名的治理投票，并非通过公平或透明的程序进行。关键信息对投票者隐瞒，实质性的参与受到限制，结果早已预定。这些投票代表的不是社区的意志——而是设计它们的人的意志。 这些行为与我无关。与那些相信该项目承诺的投资者无关。我们以最强烈的态度反对上述每一项行为。 WLFI团队的所作所为正在侵蚀社区对项目的信任。解锁代币，维护对社区的透明。让我们以诚信建设，而非以不端行事。
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太炸裂了，居然有人做了款能直接看懂K线交易的AI，胜率还高达93%！
这款AI叫Kronos，靠45家交易所120亿条数据训练，是首个专门为金融市场打造的开源基础大模型，从底层就是为K线和交易逻辑设计，不是通用AI改出来的。
它能做价格预测、波动率预判，支持全资产零样本直接使用，覆盖币安、纽交所、纳斯达克等45家交易所，从400万到4.99亿参数共4个版本，笔记本就能跑。
实测效果很夸张：准确率比主流时序模型高93%，比顶尖非预训练模型高87%，而且不用微调，拿来就用。目前BTC实时走势演示免费开放，每小时更新。
对比之下，对冲基金定制模型要几百万，彭博终端年费2.4万美金，而Kronos完全免费，几行Python就能调用。
由清华团队研发，入选2026 AAAI顶会，现已上架Hugging Face，GitHub斩获1.16万星标、2400复刻，MIT协议，100%开源。
github.com/shiyu-coder/Kr…
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最优雅的方案是使用 One Switch 的「保持亮屏」里面的「合盖不休眠」功能，随时选择开启或关闭。 fireball.studio/oneswitch
Yifeng "Evan" Wang@ewind_dev
看起来把装了长期值守 agent 的个人电脑当盒子用的需求会越来越大！在 macOS 上 caffeine 这种防休眠软件对合盖无效，硬件防休眠唯一缺点是对没 HDMI 口的 Air 不太好装，有谁推荐个优雅的适配方案吗？
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