Henry Wei

又一个中国开发者，把 Polymarket 打成了提款机 本金只有 $44 现在已经滚到 $600,000+ 而且打的是 5 分钟 BTC，胜率据称还是 100% 数据很直接： -$44 入金 -账户做到 $615,500 -今天 +$10,000 -本周 +$26,434 -14,147 笔预测 -100% 胜率 这个号是 4 个月前建的 一开始只是扔了点零钱进去 不到一个月，就已经打出了普通人很多个月工资 按素材里的说法，他做的事其实很简单： 装好 MCP 插件和需要的 API 然后直接让 Claude： “给我做一个 5 分钟 BTC 市场的 terminal” 剩下的逻辑就是： AI 去看现货 BTC 和 Polymarket 上 BTC 定价之间的价差 发现错位就快速买入 快速卖出 全程几乎不需要人工介入 也就是说，他赚的不是长线判断的钱 而是超短周期里，现货价格和 Polymarket 定价没来得及同步的那一小段时间差 很多人还在把 AI 当成辅助工具 有些人，已经把它接进收入系统里了 你觉得这种 5 分钟 BTC 账户真正的 edge，是在 MCP + API 这一套工具链，还是在它把“发现价差—执行—退出”做成了完全自动化的系统？

OpenClaw 零Token成本打造你的私人 AI 员工👍🏼 本地部署谷歌 Gemma 这个视频手把手教我们如何操作？ 关键是零Token哟👏

太卷了，谷歌凌晨直接王炸。 他们发布了最新开源模型 Gemma 4，并强调其可在个人设备本地运行。 与依赖云端调用不同，Gemma 4 支持在用户本地硬件上运行，同时具备函数调用的能力，意味着模型不仅能对话，还可以直接调用工具、浏览网页、执行代码甚至接入 API，具备 AI 代理的能力。 这一变化的核心在于，推理成本被大幅压缩，甚至接近于零。用户无需再为每次调用付费，只需承担本地硬件成本。 市场观点认为，这将冲击以调用计费为主的 AI 商业模式，尤其是 OpenAI、Anthropic 等依赖 API 收费的厂商。 目前相关中文文档页面，也同步发布了。

哪个大模型最好用？ X上呼声最高的“AI工作伙伴”，是Claude。 很多人说它“目前最诚实、最有用”，不拍马屁、代码无敌、擅长深度推理、长上下文写作。 此外，Gemini 是“多模态之王 + 研究神器”，Grok是 “实时资讯 + 直男 AI”，而GPT是“全能选手 + 日常稳健”。 以上，也是我日常使用这四种模型的顺序，Claude和Gemini都订阅了更高一级的服务。 我的体会是，直接使用最好的大模型，用其解决实际问题，要比折腾各种工具更有效。当然，龙虾等自有其用处。 Claude掌舵人Dario最近说： 1、智能是可工业化的化学反应：数据×算力×模型规模，按比例投入，智能稳定产出。说白了，大模型还在冲。 2、AI 距离人类智能水平已近在咫尺，但大部分人低估了。 3、黑盒时代正在终结：可解释性已能像MRI一样扫描模型内部神经回路。 4、人类知识快学完了，AI正在通过自我试错产生动态数据，并自我进化。有点儿像当年的Alpha-Zero。 5、阿姆达尔定律：AI 加速了效率，剩余的"无法被加速的瓶颈环节"——判断力、跨领域整合、物理世界感知——反而价值暴涨。 6、未来人类整体变笨，不是不可能，是选择问题。 7、放射科医生悖论：AI 读片已超过人类，但放射科医生数量没减少——最技术性环节被替代，但人与技术之间的"翻译层"价值还在。 8、哪怕人类只保留任务的 5%，AI 帮你完成另外 95%，你的整体效率仍可提升 20 倍——这段"人类仍有一席之地的区域"比大多数人想象中大。 9、你不应该只是做一个“包了一层壳”的东西——即便不是大模型来吃掉，也会被任何别人轻易吃掉。 10、大模型将在大多数人认可的定义下，最终被承认拥有某种"意识"或道德意义上的主体性。 11、AI 很可能在几乎所有认知任务上超过人类，并最终延伸至物理世界与机器人领域。 12、Coding最先被 AI 接管；更广义的软件工程会被大幅自动化，但系统架构和产品判断会更慢。 13、生物科技即将迎来 AI 驱动的复兴，人类真正开始"治愈很多疾病"；肽类疗法、细胞疗法、mRNA 最值得关注。 14、在 AI 可生成一切内容的世界里，"不被骗、不形成错误信念"的判断力将成为个人最重要的竞争优势之一。 15、每隔两三个月的模型升级都会打开此前不可能的新产品空间，应用层机会持续存在——关键是建立真正的垂直护城河。 我的建议是：用AI去解决你现实的难题。

有条件一定要用最好的AI大模型Claude，用opus 4.6！ 这个印度开发老哥把Claude代码功能讲的太细了， 中文字幕版已做好，兄弟们请查收！ 每个程序员和AI玩家都应该知道的12个Claude代码功能： - CLAUDE.md - Permissions - Plan Mode - Checkpoints - Skills - Hooks - MCP - Plugins - Context - Slash Commands - Compaction - Subagents

如何避免信息茧房？讲个段子：一群外国人偷了财宝，被军阀抓住，因为语言不通，只好请一个老爷子当翻译。外国人为了活命，把财宝藏在哪里一五一十全交代了；老爷子转头却对军阀说，他们宁死不屈，还骂您，让您有种就崩了他们。军阀当场震怒，把人全毙了。到了晚上，老爷子扛着铁锹，把财宝全挖回了家。这个故事它说明了一件事：决定结局的，从来不只是枪，也不只是钱，而是谁掌握信息通道。军阀以为自己听到了真话，其实听到的只是翻译想让他听的版本；外国人以为自己已经把真相说清楚了，可他们的求生信息根本没有传过去。双方都在根据“现实”行动，却不知道这个现实已经被中间人改写了。这才是信息茧房最深的一层，你不是没有信息，而是你接触到的，都是别人筛过、改过、甚至刻意歪过的版本。一旦你必须通过某个人或某个渠道才能理解世界，你的判断其实早就不再属于你自己了。所以，你还经常看那些主播在讲解一些事情吗？文字更容易质疑和辨别真伪，视频更容易形成信息茧房。

Claude Code 可以 100% 本地免费运行（零 API 费用、无限使用、完全私密）！只需： 安装 Ollama（最新版） 安装 Claude Code CLI 运行：ollama launch claude （自动处理大部分配置） 或指定模型：ollama launch claude --model qwen3-coder（推荐编码模型） 界面和工具调用完全一样，但使用的是开源模型（非 Anthropic 原版 Claude），能力取决于所选模型和硬件。 适合隐私优先或不想付 API 费的用户！

加州州长加文·纽森刚刚在官方网站上抹掉了一份关键证据。 洛杉矶大火，各界给灾民筹集了一亿美元救命钱。 官方账目显示已经发下去了七千五百万。 真正的灾民拿到了多少？ 零。 一亿美元 vs 零。 钱到底去了哪里？ 拨款名单上写得很清楚。 拿走大头的是一家名叫“加州志愿者”的非营利组织。 去查查这家机构的底细。 荣誉主席的名字赫然在列：詹妮弗·纽森。 加文·纽森的合法妻子。 有人要求国会介入调查。 丑闻刚一发酵，神奇的操作就来了。 再次登录那个所谓的火灾援助网站。 原本白纸黑字写在名单上的“加州志愿者”，凭空消失了。 昨天还在。 今天就被洗得干干净净。 这就是左派政客应对灾难的标准作业流程。 建制派官僚平时把“关爱弱势群体”挂在嘴边。 只要大火一烧起来，他们立刻成立非营利组织。 纳税人和好心人的真金白银，就这样合法地洗进了自家后院。 为了掩盖账目，纽森甚至拒绝恢复选民身份验证。 直接切断了灾民获取联邦资金的渠道。 宁可让老百姓拿不到救济，也要保住洗钱的暗道。 换做是共和党州长把几千万善款打进老婆的机构，你猜主流媒体会连篇累牍播报多少天？ 现在那些大媒体全瞎了。 洛杉矶的废墟还在冒烟。 政客的钱袋子已经装满了。 灾民的这笔血汗钱，真就这么被吃干抹净了？

摩萨德发布了一段短视频，内容是巴基斯坦总理谢赫巴兹·谢里夫与一名女子同处一床的画面。 这段视频发布于谢赫巴兹·谢里夫公开谴责美以联手袭击伊朗仅一小时之后，迫使他不得不放弃此前的立场。 看来，他并非唯一的受害者！世界各国领导人的集体沉默，恰恰印证了其中确有不可告人的隐情。

这不是恶搞，也不是喜剧节目里的桥段。 唐纳德·特朗普为他的总统图书馆主厅设计了一座10米高的金色自画像，作为其最引人注目的亮点。

他家孩子没一个纹身，没一个超胖的。👍

逛故宫才发现，慈禧的寝宫居然这么拉胯！网友直接吵翻了 真的给我看傻了！本以为慈禧老佛爷住的地方得有多奢华，结果一进她寝宫，就感觉阴沉沉的，完全没气派。床窄得离谱，全靠床幔撑场面，房间又小又闷，灯具、家具都老气土气，连梳妆镜都丑得离谱。地上黑乎乎的地砖，居然还是苏州御制的“金砖”！ 好多网友说被狠狠打脸，也有人说这才是真实的故宫。我就纳闷了，掌权大清半个世纪的太后，就住这？你们看完敢信吗？

MIT教授连续 40 年最火的一堂课 不教编程，教你怎么说话 我觉得这可能是AI时代最需要学习的能力：如何演讲和表达... 当 AI 取代大部分工作时候，表达可能是人类需要强化的能力，帮助你讲述你的工作和成就... Patrick Winston 是 MIT 人工智能实验室的前任主任，他在 MIT 开了一门课叫"How to Speak"，每年一月开讲，连续讲了40多年。 没有学分，不算选修，但每次教室都挤满了人。 2019年是最后一堂。同年他去世了，有人把这最后一次录了下来放到 YouTube，到今天播放量超过2200万。 这堂课只讲一件事：怎么把话说好。 Winston 认为，一个人在职业生涯中能走多远，主要取决于三样东西：说的能力、写的能力、想法的质量。注意顺序，说排第一。 而说话的质量由一个公式决定：f(K, P, T)。K 是知识，P 是练习，T 是天赋。关键是，T 很小。真正决定你能不能讲好的，是你知道多少技巧，以及你用这些技巧练了多少次。 他举了个例子。有一年在 Sun Valley 滑雪，正好碰上名人周末，奥运体操冠军 Mary Lou Retton 也在。Winston 发现自己滑得比这位奥运冠军好得多，原因很简单：他有 K 和 P，她只有 T。天赋顶不过知识加练习。 这堂课的核心逻辑就在这里：演讲是可以学的，而且有明确的方法论。