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银狐VPN畅游海外
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Living Free Katılım Ağustos 2021
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🔥美国之音中文网@VOAChinese：中国政府镇压法轮功27周年之际，约两千名法轮功学员在美国首都华盛顿举行集会，呼吁中国当局停止迫害，并要求追究中共相关责任‼️(视频来源：美国之音中文网）
👉详细报道：voachinese.com/a/8174890.html
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海外爆料@zhihui999
🔥美國會15位議員聲援法輪功，籲法辦中共施暴者！ 在法輪功反迫害27周年之際，15位美國國會議員發來視頻與信函，支持在華府舉行的反迫害27周年大型集會遊行活動。 聯邦參議員克魯茲和托德‧楊，以及聯邦眾議員金映玉等人紛紛譴責中共，法輪功修煉者遭受了難以想像的虐待，中共的非法打壓多年前就應該停止。 同時，美國應該採取行動，將施暴者繩之以法，他們還表示，會繼續與法輪功並肩而戰，希望自由世界國家共同制止中共的暴行‼️
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地震: 2026-07-25 05:37HKT 6.0級 [南緯14,東經166.7] 瓦努阿圖群島 openstreetmap.org/?mlat=-14&mlon…
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Strong first post!
Jensen Huang@JensenHuang
For my first post, I’m sharing a letter @NVIDIA signed on why open models matter. AI will transform every industry, power every company, and be built by every country. Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty. The world needs both frontier closed models and frontier open models. images.nvidia.com/pdf/Open-Weigh…
English
马斯克：最可能的结果是“极度富足时代”
只要不发生第三次世界大战等灾难性事件，AI与机器人将带来前所未有的丰裕：任何人都能轻易获得自己能想到的任何东西。
风险依然存在，但他选择乐观面对
杀手机器人、AI毁灭人类的概率仍在10%-20%，风险并非为零。
KK.aWSB@KKaWSB
马斯克在今天《经济学人》总编的采访中表达了对AI发展的高度乐观预期： 大约5年后（约2031年），AI的智能水平可能超过全人类智能的总和。 到那时，AI几乎能在所有事情上做得比人类更好（唯一可能的例外是“成为人类本身”）。 最可能的结果是进入一个“惊人丰裕的时代”——任何人都能得到自己能想到的任何东西，物质极大丰富。 他承认这听起来很夸张，但以2026年的现状来看，到2036年就能验证。 唯一可能打断这个进程的是大规模全球核战争等灾难；只要不发生第三次世界大战，人类就会走向这个丰裕时代。 他的核心观点是传递“乐观和兴奋”的未来愿景，而不是恐惧。
中文
我们撸毛玩家很多时候撸空投最烦的一点，就是你做了一堆任务，最后也不知道自己到底有没有权重
@Velvet_Capital 这次相对直接一点：看 Gem 排行榜
官方信息里提到，8 月 10 日会发放 2,710,049 枚 $VELVET，按当前价格算超过 100 万美元，分配完全根据 Gem leaderboard 排名来定
也就是说，这次不是单纯去看我有没有交互过，而是拼你在榜上的位置
我研究了一下，Gem 大概可以理解成 Velvet 里的贡献分
交易、staking / veVELVET、邀请、每日 claim、连续活跃、30 天滚动交易量，这些都会影响你在榜上的表现
这里面我觉得最容易被忽略的是连续性
很多人做空投习惯是快结束了再冲一波，但 Gem 这种榜，临时抱佛脚未必好使
Daily claim 如果有 streak，断一次就挺亏
交易量也不是某一天猛刷就完事，滚动周期里的活跃更重要
邀请也不是乱撒链接，后面有没有真实用户进来用，才是关键
真要参与，我觉得别搞太复杂
先把每日 claim 做了，能不断就不断
交易按自己原本节奏来，别为了 Gem 硬刷 Perps
如果本来就有朋友想体验 Velvet，再顺手带一下邀请
说白了，这个榜不是给路过用户准备的，还是更偏向奖励真的在用 Velvet 的人
我觉得 VelvetX 在这里反而有点用
Gem 排名拼的是持续活跃，你不可能每天都守在电脑前。移动端如果用顺了，claim、看榜、简单交易都会方便很多
至于 AI Copilot、跨链交易这些，先不用讲太玄
最后能不能拿到更多空投，还是回到一个很朴素的问题：
你是不是真的在用这个产品，以及你的使用行为有没有被 Gem 记录下来
当然也别上头
空投排名本质上还是成本收益问题，交易有手续费，Perps 有亏损风险，邀请也有时间成本
如果为了多拿一点 Gem，最后交易亏的钱比空投还多，那就没意义了
反正 8 月 10 日前，我会主要盯这个榜
中文
有些人毫无算数能力和基本逻辑。
中国具有千万资产的男，不超过200万人。
就算100万找一个女人，200万人每人找10个女人，也才匹配2000万人。
远不比不上女权思想的危害，比不上女权思想导致单身男的数量。
每个人会找10个女人吗？
财产全分给女人吗？
100万够吗？
不违法，两厢情愿，由得了你反对？
你反对有什么用？
不以人（大众）的意志为转移。
徐波输了，女人轻松拿到钱了，才是鼓励女人们争先恐后的去找徐波们。
徐波未婚，不值得批判。
要批判先把已婚状态下长期出轨已婚男的居里夫人，抓出来批判批判吧。
原文发布于2024年04月26日：weibo.com/5088502796/Obu…
中文
当你用英文让你的大语言模型“随机选择1到100”问题时候，测试100次，你会发现
GPT-4o 主要分布在42、37和57；
Claude Sonnet 5 强烈集中在47；
Llama 3.3 70B 强烈集中在53；
Qwen3-Max 的30次回答全部是42。
研究人员通过层次聚类树（Dendrogram）利用 JSD（Jensen-Shannon 散度） 衡量模型之间的行为距离，恢复模型的“真实血统”，构建了模型的指纹：
同家族或基于相同基底微调的模型（如 GPT 家族、Claude 家族、Llama 家族等）在指纹聚类树上会自动聚在一块，实现 59.5% 的留一法族群识别率（远高于 18.4% 的随机概率）。
通过对研究结果的分析，最引人注意的异常是Palmyra X5，几乎就是Qwen的翻版。
GPT：家族辨识度高，内部又有代际差异
Claude：同一家族，但不同成员“个性”较强
多个Claude模型能形成局部群组，尤其部分Opus和Sonnet版本彼此接近。但Claude整体没有GPT、GLM或Mistral那么整齐。Opus、Sonnet和Haiku有不同偏好；
Gemini：有家族相似性，但边界较模糊，与其他Google模型、GPT行为以及若干外部模型存在交错。
GLM：家族特征非常清晰，是“一开口就比较容易认出来自哪一家”的模型；
Qwen：影响范围很大，但内部非常多样Qwen是样本数量最大的家族，共30个模型。图中有多个明显的Qwen小群，但它们没有全部聚成一个干净的大群。像一个成员众多、分支复杂、还收了很多“学生和远房亲戚”的大家族。
DeepSeek：能看到血统，但容易与Qwen等模型交错
Llama：核心成员相似，但衍生模型容易“改到认不出来”
Mistral：家族内部相当稳定，仅次于GLM
Mistral的结果仅次于GLM：
Kimi、Grok、Command、Nova等：样本较少，适合看局部近邻
Kimi的若干版本有局部聚集，说明版本之间保留共同偏好；
Command模型存在家族结构，但部分成员与其他模型交错；
Nova系列出现一定内部相似性；
Grok模型之间能够看到联系，但版本数量不足以作很强统计结论；
Phi、Granite、Hunyuan等也出现局部配对或小群。
Dr.Jingle@drjingle
目前许多用户和开发者都是通过第三方 API 聚合商（如 OpenRouter、各种中转商或代理）使用大模型，花真钱用假模型。然而，客户端无法直接验证底层回答的模型是否真的就是宣传的那款模型。近期的审计显示，不少商业 Endpoint 存在“挂羊头卖狗肉”或替换模型权重的现象。 Tomas Bruckner）提出了一套非常巧妙且低成本的 LLM 指纹识别与身份验证方法，只需要一个简单的提示词，极其廉价的成本：1个token就可以。 比如：随机说一个 1 到 100 之间的数字，然后通过收集模型在回答这些简单问题时的经验概率分布，构建出该模型的“行为指纹”。 这个方法对openrouter上165 个商业模型 进行了实测，发现了一些生态异象（Ecosystem Anomalies）： 某个知名独家/专有品牌（Proprietary-branded）的旗舰 Endpoint，其输出分布在统计学上与开源的 Qwen（千问）模型毫无二致。这直接揭示了部分 API 服务商可能存在隐蔽替换模型行为的现状。 作者已公开发布了该套件的测试协议、Prompt 列表、原始数据以及分析代码，为后续开源社区审计 API 服务的真实性提供了强有力的工具。
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You can talk to Grok like a person to accomplish tasks via Grok Build
X.ai/cli
X Freeze@XFreeze
I’ve gotten so used to Grok’s speech-to-text that typing now feels like hell Quick tip: Even when you’re using another agentic coding harness, try Grok STT through Grok Build Anthropic’s speech-to-text is still pretty basic actually in my experience. With longer technical prompts, it can quickly go off the rails and completely distort what you were trying to say Just press Ctrl + Space, start speaking, and let Grok transcribe the entire thought in real-time You can then copy it into another tool or press Enter and send it directly to Grok 4.5 right there in Grok Build It’s fast, highly accurate and paired with one of the most capable and efficient frontier models available Long, detailed rambling is often exactly what an AI agent needs to understand what you actually want
English
महाराष्ट्र के माननीय मुख्यमंत्री श्री @Dev_Fadnavis जी को जन्मदिन की हार्दिक बधाई एवं शुभकामनाएँ।
सुशासन, विकास और जनकल्याण के प्रति आपका समर्पण निरंतर महाराष्ट्र की प्रगति को नई दिशा प्रदान कर रहा है। ईश्वर से आपके उत्तम स्वास्थ्य एवं दीर्घायु जीवन की मंगलकामना करती हूँ।
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