LittleChaoZi
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@sssionggg Would be great if make trading fee transparent during buy sell currently it’s very plain, just show you what you get
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we’ve added another 1,000 slots to my GUM invite code.
if you missed it the first time, you can now use the same code to join the private beta.
invite code: SIONG
gum.ag/waitlist/invit…
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我还特意去看了一下这个号:
这个号的实力克不容小觑奥，她一个号可以轻松养活国内 10-20 个营销号
她最近的推文除了 PM 操纵民主之外，还包括：
-平行国家实验
-爱泼斯坦和 Paypal 黑帮掌握比特币
-CIA 控制疫苗
-AI 真相法庭篡夺叙事
-以色列控制科技和加密
-硅谷在推动的新封建君主制度
...
Feng Liu@fishkiller
这是一篇超级傻逼的所谓的「调查报道」。。。所谓的 Polymarket 隐匿的前生后世和一小撮利益群体（犹太人、彼得蒂尔系）的阴谋等等等等 如果非要批判性的看，可以看看前面一小部分，关于预测市场历史发展和早期实验的部分，梳理的挺清楚的。 但是进入 crypto 相关的历史发展和拉关系图谱部分，就蠢且坏了。我看，主要是蠢。
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🔈BidCast - New Interview with @mikeahorton from @geodnet on $GEOD
We discuss:
📌 Geodnet's device economics and growth flywheel
📌 Breakdown of its $3.5-4 mm ARR and path to $10 mm ARR with a diverse range of potential customers
📌 Tokenomics breakdown and math on net-burn
📌 Why Robotics is their #1 focus today with upside to $1 Bn ARR target longer-term
Links 👇
Summary → tinyurl.com/5xr5zpdw
YouTube → youtu.be/Rlddw6QICUY
Timestamps 👇
00:00 Opening
00:44 Introduction to GeodNet and Its Technology
03:45 Understanding the Cost Differences in Base Stations
06:43 Market Competition and Hardware Evolution
09:34 Tokenomics and Network Coverage
11:19 Marketing Strategies and Community Engagement
13:14 Empowering Small Businesses with GeodNet
16:40 Manufacturing Challenges and Decentralization
18:46 Revenue Growth and Customer Base
23:48 Future Projections and Backlogs
27:45 Understanding Customer Dynamics and Token Economics
31:40 Exploring New Use Cases and Revenue Opportunities
35:23 The Role of Robotics in Future Growth
40:35 The Impact of Robotics on Market Dynamics
45:16 Innovations in Indoor Positioning and Satellite Technology
50:44 Competing in the Global Robotics Market
57:33 Financial Sustainability and Future Outlook
YouTube
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如果 A 社没有整那么多活儿，包括但不限于：
-起名一会 Mythos （神话），一会又 Fable （寓言）
-建议大家业界停止研发 AI
-只把权限开放给白名单的安全公司
-天天警告这警告那
>> 就老老实实地叫它 Opus 5.0 <<
美国政府谁闲得没事会禁止它提供。
0xTodd ( thinking )@0xTodd
醉了，实测 Fable 5 非美国账户真的不给用了 刚用几天，刚渐入佳境😅
中文
Just deposited money straight from my Chase Bank account to @aave in less than 5 minutes. Can’t wait for you all to use Aave App! 🔜
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LittleChaoZi retweetledi
你的 AI 又變笨了？三個評測工具直接看結果！
還在白白浪費每月數千美元的訂閱費？ 💸
三個評測工具
👉 @AIStupidlevel（aistupidlevel.info）
- 頻率：每天跑評測
- 模型：包含 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM 等 6 家共 16 種模型
- 提供更完整的評測數據，以及交叉評估後的推薦模型（coding、最值得信任、CP 值最高）
- 進階數據需付費解鎖（多時間跨度、獨立評測角度）
👉 @themarginguy（marginlab.ai）
- 頻率：每天跑評測
- 模型：包含 Claude Code 和 Codex
- 已有 Live Tracker
👉 @DerekNee（nerfed.watch）
- 頻率：兩天左右跑一次評測
- 模型：包含 Claude Code 和 Codex，未來可能會有 Grok 和 Cursor
- 數據準備中，目前僅提出設計理念
👇 具體評測方式繼續往下看
Derek Nee@DerekNee
thanks for sharing! didn't know about this, will dig into their eval. though looking at their tracking history, it doesn't really seem to have caught the recent codex regression. hoping we can build something that actually reflects what users are feeling in real time. but yeah, takes time to validate. appreciate the link!
中文
Feels good to know we are doing much better on most of these metrics.
Still too early, back to work.
Carlos Domingo@carlosdomingo
Highest quarterly revenue in company history and updated S4 filed. One step closer. LFG!!
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@luigidemeo @aave Why “much more welcomed among institutions and fintechs”? Compliance friendly? Operation friendly?
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It’s been a little less than a month since my official start at @aave. A few quick observations:
1. DeFi is the use case for blockchains and is much more welcomed among institutions and fintechs than I even expected.
2. QC backed lending will provide the next growth spurt for DeFi lending - Aave will win here.
3. The old game that chains played for logo slapping is now happening to DeFi protocols. Astute players will price deals wisely and have a way to monetize or just watch their token go into oblivion. Lot of smoke and mirrors here.
4. Receivables financing is a tangible use case for DeFi to step in, really helps if the player is willing to put the full dataset on chain
5. DeFi lending will essentially redefine how prime brokerage works ($25B revenue industry)
6. Aave has work to do on BD side. It’s getting fixed and will be a sight to see.
7. @StaniKulechov is actually a beast - impressive ability to grind.
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@Murphychen888 M大请问有没有entity adjusted URPD根据时间变化的走势情况? 比如3M/6M/1Y/3Y before how was the chart look like?
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以往周期都是大户在顶部逃顶把筹码派发给fomo追高的散户，而这一轮最牛逼的地方是把大户给套在了山顶上。
实体调整后以钱包大选划分的URPD，可以清楚的看到目前鲸鱼群体和散户群体主要分布在哪里。
1、持币大于10w枚的超级鲸鱼成本都集中在8-8.5w左右。其他就是7w和4w左右有一些。所以目前的价格，把超级鲸鱼们也给套了。
2、在6w5以上到12w，主要组成都是100-1k和1k-10k鲸鱼们，而散户占比很少。而6w以下到2w，持有0.1-1枚和1-10枚的散户群体占比很高。
3、2w以下，又是大钱包鲸鱼群体为主要占比。
所以，这些被套的大户要不要集体自杀，将决定着熊市有多深。6w到2w的那些散户基本已无关痛痒，想卖的早就卖了，留到现在的，基本也就不会动了。
Murphy@Murphychen888
你想等，有人不想等...... BTC从5/15开始连跌5天，一些前几天还在害怕踏空的人又开始预期这次要去4w5w了。 正所谓悲观者正确，乐观者前行，今天咱们不讨论能不能到4w5w，只看这5天里筹码的流向和资金的态度。 注意看下面2张图，在5/15的数据中（图1），6.6w和7.8w是换手最多的2根筹码柱，清晰体现了大资金的入场位置。 而8w-8.2w区间的筹码柱很矮（蓝色虚线框）。尽管BTC价格在此停留了近1周的时间，但换手很少；说明BTC回到8w以上，资金开始变得谨慎。 再看5/19的数据变化（图2），在价格下跌时，7.8w的筹码柱不仅没变少，还更多了。 变化最大的是7.6w这根，上次突破这里的时候大概也就20w枚出头，而这次跌回这里时变成了38w枚。 小伙伴们，你们有看懂吗？ 很明显，7.8w进场的资金没有因为跌破成本而恐慌出逃。等跌到7.6w的时候，又有资金入场了，这就是态度。 有句话说：“拉升的目的是在回调时让你觉得便宜了” —— 想想是不是这个道理？ 从筹码结构上我个人认为，合理的回调区间大致会在$78,000-$66,000之间。 正如下方引文中所说（5月8日的推文），二次回踩进入该区间并再次换手，可以让结构拥有比之前更强的“抗打击能力”。 能到哪里，我不知道。 但是从资金的态度来看，7.6w就有人开始出手截胡，那么到6.6w会怎样？
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@im23pds @evilcos @SlowMist_Team Please indicate the source “黑客可能用Anthropic 的Mythos 安全AI”
They just mentioned a poisoned extension
x.com/github/status/…
GitHub@github
1/ We are sharing additional details regarding our investigation into unauthorized access to GitHub's internal repositories. Yesterday we detected and contained a compromise of an employee device involving a poisoned VS Code extension. We removed the malicious extension version, isolated the endpoint, and began incident response immediately.
English
🧐
我们@SlowMist_Team 刚刚分析网络犯罪论坛的爆料,黑客可能用Anthropic 的Mythos 安全AI,用它精准突破 GitHub 的防线,偷走约4000个核心内部仓库：
里面有Copilot的源码、CodeQL的算法、Actions运行时和整个计费系统等等太多信息了。
后续分析这些代码，可能会再次攻击，对整个开源社区产生深远安全影响。
cc @evilcos
GitHub@github
We are investigating unauthorized access to GitHub’s internal repositories. While we currently have no evidence of impact to customer information stored outside of GitHub’s internal repositories (such as our customers’ enterprises, organizations, and repositories), we are closely monitoring our infrastructure for follow-on activity.
中文
@0xTodd @huang_song_ pls vibe it ship it tomorrow thanks, typeless so good thank you!
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早上我测试了几个语音转文字输入法。
我已经苦苦找这种语音转文字工具很久了。因为我每天都要高强度码字，电脑端有键盘稍微还好点，尤其手机端，特别头疼。
准确率上：Typeless>豆包输入法>微信输入法>>苹果自带语音转文字。
速度上：豆包输入法=微信输入法>Typeless>>苹果自带语音转文字。
价格上：Typeless 每月 12U，其他都不要钱。
关于体验问题→
除了苹果，准确率都在 90% 以上，体验非常非常，超乎意料地好。
真的。AI 时代就应该这么输入。AI 时代谁还在那里扣手机打字啊，是吧？
语音转文字，然后用文字告诉 AI 该干什么活，这是一个“最后一公里”问题。
我之前那个 iPhone 17 Pro 还是特意买的新加坡版本没买国行，目的就是想体验苹果的 AI。但是但凡你用过一次 Siri，就会觉得它听力有问题，智商也有问题。
真的。苹果的语音转文字太垃圾了：我问它问题的时候，听懂、听不懂也就一半一半吧。
其实我这个人说话，只要线下见过我的人都知道，我普通话水平还是非常高的，用苹果的智能没法我在那里字正腔圆地模仿播音员，最好 Siri 完全跑偏，就非常挫败。
关于隐私问题→
接下来，豆包微信背景不需要我多介绍，作为研究员，咱们还是得 DD 一下，看看这个 Typeless 输入法到底是怎么回事。
先说团队情况：Typeless 看起来也是华人团队，应该是斯坦福背景，真格投了他们，算是中美联姻吧。
另外它号称数据都在本地保存，但我总觉得这就像那句话：不能“入宝山而空回”吧？这么大的素材它不可能不用。
保不齐未来某次更新，还是要把大家的输入当训练素材😂。
所以你用语音输入法的话，尽量别把敏感信息放进去。
基于这个考虑，我建议大家尽量装在苹果手机里。因为苹果的权限控制得比较死；
你要是装在电脑上（尤其 Windows）或者安卓系统，我怕权限过大。当然这也是来自 OpenClaw 的建议。
关于输入方式切换→
Typeless 有一点不太好：输入法装上之后（如图所示），如果你想临时手动输入一些东西，就没那么方便，还得先切换一下。
这件事有利有弊。微信和豆包输入法的好处在于：它们保留了传统键盘格式，只是把语音转文字作为功能之一。
我觉得 Typeless 的 UI 可能还有改进空间，比如：
现在 UI 上就是一个大大的话筒，最好旁边能有一些常用的英文键。因为有时候只想输入两三个字，也非得用语音转文字，感觉有点怪。
比如 5 个字以内，我觉得还是手打更快；但如果是长句子，那毫无疑问，语音转文字简直吊打手写。
关于“雪花写作法”→
而且它还催生了一个新的写作方法，叫“雪花写作法”。
意思就是：你平常想到什么就直接说出来，攒够了一起让 AI 根据你的语录编篡为文章。
其实我很擅长动笔，但我也知道很多朋友没那么喜欢动笔，有时候用嘴说反而更自然、更方便。你平常没事就说，往备忘录里说话谁不会啊？
等你说够二十句、三十句，各个观点也都齐全了，就把这些观点直接丢给 AI，让它根据你的内容生成一篇文章。
这样生成的文章全是你的观点，而不是那种很傻、大家都不爱看的“AI 八股文”。我觉得让 AI 帮你整理语录，这个逻辑还是很 OK 的。
其他→
另外有个忘说了，我刚下载时还有点困惑：它靠什么盈利？也没看到弹广告。
后面我看官网说可以升级 Pro 会员，升级后每月大概 12 美金，不便宜。对我这种重度输入文字的人来说，肯定能回本。
所以看到它收费，稍微放心了一点😂。要是它免费，那肯定（包的，对吧）会拿我的语音数据当训练素材。
当然，收费也不代表它就不会这么做，但至少我知道它的动机是为了赚钱。我觉得知道动机很重要。
哎呀，真是相见恨晚。
中文
1000 tps for codex 🤯
Andrew Feldman@andrewdfeldman
Just one month after announcing our partnership with @OpenAI, we’re launching our first model together: OpenAI Codex-Spark, powered by @cerebras. Codex-Spark is built for real-time software development. In coding, responsiveness is the product. It is not a nice to have. Codex-Spark is optimized for targeted code edits, logic revisions, and frontend iteration. It gives developers near-instant feedback so they can stay in flow. Powered by the Cerebras Wafer-Scale Engine, it runs at over 1,000 tokens/s. That speed fundamentally changes the experience. We did not build this to win a benchmark. We built it so developers could move faster. I’m proud of how quickly the OpenAI and Cerebras teams have brought this to life. This is what fast execution looks like - deep engineering collaboration, rapid iteration, and shipping real products developers can use today. We are just getting started. When inference is fast, entirely new markets open up. We plan to lead that shift with our partners at OpenAI.
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同感，X 时间线上和微信群里已经太多股神，涨飞的讨论
Mark 一下
一口新饭@onenewbite
现在我的X feed上有点像疫情大涨期间的感觉：人人都是股神，人人都在晒portfolio, 人人都说 this time is different。
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