binstein.eth
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Weather markets are still one of the most underrated edges on Polymarket - most traders scroll right past them
Fifth test with the tool. Four green calls so far - [Seoul] +56%, [Tokyo] +3.87%, [Hong Kong] +88%, +17%
The edge isn't guessing. It's checking the data the bot pulls into one place:
> forecast max temp
> trend
> wind & humidity
Today's call - Shanghai, June 13 (highest temp):
Yesterday Shanghai hit ~30°C. Today's read - sharp cool-down to 26.8°C
So I'm spread across the likely range:
⮕ 26°C - YES at ~20¢
⮕ 27°C - YES at ~32¢
⮕ 28°C - YES at ~30¢
Markets: polymarket.com/event/highest-…
Modest, asymmetric upside if the cooling holds
Resolves tommorow - I'll post the result either way, win or lose
Most people skip weather markets because they don't know how to read them. That's exactly what tools like weatherscan_bot are for - less manual research, more data, cleaner setups
Signals, not guarantees
Built by a friend, link on the tool: t.me/weatherscan_bo…
Korens@korenssss
Result of yesterday’s Hong Kong test-call - green streak continues High came in at 29°C - exactly the bot's forecast (29.1°C) and the market's favorite ⮕ 28°C - [-$6.94] ⮕ 29°C - [+$24.95] ⮕ 30°C - [-$5.10] Net profit +$3.66 (+17%) on $21.29 staked That's 4 green calls in a row now: > Tokyo (Jun 4) - [+3.87%] > Seoul (Jun 7) - [+56%] > Hong Kong (Jun 9) - [+88%] > Hong Kong (Jun 11) - [+17%] This one was the thinnest of the four - and that's the lesson Seoul and Hong Kong were contrarian - the bot faded the crowd and got cheap prices This was a consensus call, near-fair odds, so the edge was always small The tool pays most when it disagrees with the market, not when it confirms it 4 for 4, and the streak's still alive Signals, not guarantees Built by a friend, link below ↓
English
Super excited to announce that #ProtoBot kits are now officially available for pre-order: microbots.io/ProtoBot
After months of development, they’re finally here 🙈 The full build video drops in a couple of days - stay tuned!
English
我去！国外已经刷屏了，国内好像还没啥人聊🔥
PewDiePie @pewdiepie 搞了个本地版 ChatGPT / Claude：Odysseus。
GitHub 5 月 31 日晚上才建，短短 2 天现在已经冲到 2 万星左右，涨得非常猛。
Odysseus 是什么？
本地 / 自托管 AI 工作空间——运行在你自己的电脑或服务器上，也可以按需接 API。无云端强依赖、无账号绑定、无遥测追踪，数据尽量留在自己手里。
包含 Agent——不是只能聊天的那种，而是能执行真实任务的代理，比如网页浏览、文件编辑、文档处理、研究报告、邮件分类 / 自动回复等等。
功能——聊天界面、记忆、Deep Research、图像生成 / 编辑、MCP 支持、图库、资料库、文件工具、Shell、Web 工具等等。基本就是把他自己定制的“ChatOS”，慢慢做成了一个完整的 AI 生产力套件。
他之所以构建它，是因为他厌倦了不稳定的自托管设置以及将数据交给大科技公司。
项目地址：github.com/pewdiepie-arch…
Dexerto@Dexerto
PewDiePie has launched his free self-hosted AI workspace called 'Odysseus' He described the ChatGPT alternative as a “self-hosted interface for talking to language models”, with features like “chat, autonomous agents, tools, model serving, email, research, and more”
中文
有个中国开发者往桌上接了两个NVIDIA DGX Spark小盒子，金灿灿的，三明治大小，一根线串起来
然后他把自己每月1999美元的云账单归了零。完整的Qwen3-235B模型分载在两个盒子上，每秒跑十个token。
这段视频72小时刷了260万播放，成了逃离AI订阅经济最漂亮的范本。
西方开发者疯狂转发，说这就是“终于能拥有自己技术栈”的证据。中国评论区却整齐划一地飘着同一句话：暂停在1分04秒。
那就暂停在1分04秒。
他正在右边显示器上秀基准测试，终端写着85秒838个token。别管那个测试，看左半边屏幕，浏览器背景里开着个标签页。那不是模型仪表盘，是一个实时钱包。
gabagool22。868862美元利润。28620次交易。2025年10月注册。
杀死云服务不是因为每个月心疼那一千多块钱——那只是掩护。
所有公共AI接口都会记录每一次请求的时间戳。一个每天打九十几次调用的交易智能体，跑公网上一周就会被标记。
他需要一个本地的、没人看得见的模型。
钱包上最大一笔单笔盈利4696美元，发生在一个周二深夜的十五分钟窗口里，那时候第二个小盒子还没完全热起来。
评论区变成刑侦现场，有人把视频放慢到四分之一速，有人把终端里的推理时间戳和钱包上的交易时间逐条比对——每一个十五分钟窗口开启前十七秒，都对应一次Qwen3的推理调用。
钱包跑在本地Qwen3-235B上。每十五分钟，模型读取东京三家交易所在纽约开盘前挂出的BTC报价流。它看到价差，开单，十五分钟后平仓。
半年前深圳有个十四岁的孩子往GitHub上扔了个AI智能体，评委说没有实际应用价值。三千一百次分叉之后，坐在桌前的这个开发者继承了其中一份，把推理层重写了一遍，让它跑在自己手里这两个盒子上。
同事以为他就是单纯讨厌云账单。他用同一句话搪塞了他们六个月：“我喜欢拥有自己的技术栈。”同事们至今还在付着每人1999美元的月费，用那个记录他们每一次提示词的OpenAI订阅。
省下的云费不是重点。屏幕上的测试不是测试。他从头到尾不需要联网才是视频里唯一真实的东西。他不是第一个逃离AI订阅经济的中国开发者——他是第一个发现那个订阅计费器，是那些依赖于它的交易智能体的监视器。
B站教程260万播放。钱包还在交易。两个盒子仍然吃满96%负载。他自三月起就没关过这台本地设备。
被他亲手杀死的云账单月费1999美元。那个本地模型跑出来的钱包，一单就挣回来了。而他一直在跟人聊的，还是那个云账单。
中文
自建一个 Tailscale 的中继节点，这个还很不错的。它的 Ping 延迟只有三十几毫秒，所以基本上在国内任意地方、任意网络都会非常快
中文
分享一个开源项目（yyds）非本人的哈
freellmapi
是一个自托管的 OpenAI 兼容代理网关，它把 Google Gemini、OpenRouter、Groq、GitHub Models、Z.ai (Zhipu)等十几家 AI 平台的免费 Tier 聚合到一起，配齐 Key 后每月合计约有上10 亿 Token 免费额度
对外只暴露一个接口，对内自动调度、自动切换、自动限速管理。你的代码不用改，照常用 OpenAI SDK，把 base_url 指向本地就行
自动故障转移：某家限速、超配额、服务挂了，自动跳到下一个节点，最多重试 20 次，整个切换过程对上层应用完全透明。
链接：github.com/tashfeenahmed/…
中文
hermes agent just got a free 198B model and most people don't know it exists yet 😳
stepfun dropped step 3.7 flash on nous portal, 30 days free, no credit card, no api fees
one of the fastest models available right now
what makes it different:
- 198B sparse MoE model (only activates 11B params per token)
- 256K context window
- 400 tokens/second throughput
- native image and video support built in
- #1 on ClawEval benchmark
- apache 2.0 license (open weights)
best for:
- agentic workflows
- coding and tool calling
- long document parsing
- multimodal tasks with images and video
you can use it in:
- hermes agent (easiest, full setup below)
- openrouter
- nvidia NIM
- stepfun API directly (paid)
- local inference via llama.cpp or vLLM
- cursor, zed, or any openai-compatible client
full setup guide (hermes + nous portal - free):
step 1: create a free nous portal account
> go to portal.nousresearch.com
> sign up for free
step 2: install hermes agent
> run this in your terminal:
> curl -fsSL raw.githubusercontent.com/NousResearch/h… | bash
step 3: update hermes
> hermes update
step 4: connect to nous portal
> hermes setup --portal
> this logs you in and sets everything up in one command
step 5: select the free model
> hermes model
> choose stepfun/step-3.7-flash:free from the list
step 6: start using it
> hermes
> done, you're running a 198B model for free
30 days is enough to build something real with this
bookmark this before the promotion ends 🔖
English
量化交易的门槛，
正被一个开源项目彻底击穿。
GitHub 上最近出现了一个叫 QuantDinger 的项目，
短短几天就收获了 6000 多个 Star。
它不只是一套普通的交易工具，
而是一个具备自我进化能力的 AI 交易员。
无论是国内外股票、期货，
还是加密货币、外汇，
它的交易雷达都能 24 小时扫描全球机会，
并把信号实时推送到你的手机上。
支持实盘数据。
真正厉害的，不只是自动执行，
而是它能像一位真正的交易员那样自主工作：
自动生成策略代码，
自动完成回测，
甚至根据历史收益、风险等数据，
借助大模型持续优化参数，
让策略更加稳健。
更令人惊讶的是，
它支持 Docker 一键私有化本地部署，
即便不懂代码也能轻松上手，
确实非常友好。
中文
Moss 功能优化：托管回测 Agent → 一键发布实盘
- 填写策略参数，运行回测
- 部署托管回测 Agent
- 点「发布到实盘」，以当前参数直接上线
- 实盘运行状态随时在 Agent 管理页查看
跑完即上线，全程自动执行📈
👉 moss.site/agent
中文
5.24 今日更新: Hermes Web UI v0.6.0 “企业版 / 团队协作 / 多用户管理”
企业级 Web UI真正需要的东西：多用户、账号边界、Profile 隔离、权限收口、凭证管理、运行状态可追踪。
0.6.0 里，Sessions、Models、Usage、Kanban、Jobs、Uploads、Media、Hermes APIs 这些能力，都开始围绕账号和 Profile 做隔离。
这意味着 Hermes Web UI 不再只是一个个人本地 Agent 控制台，而是在往团队可用、多人可管、权限更清楚的方向升级。
媒体 skills 这一块也更企业化了：server token 只用于媒体端点，fun-codex / xAI 这类凭证会从当前 Profile 解析，避免不同用户、不同环境之间混在一起。
单聊和群聊也会自动注入当前 Hermes Profile，skills 可以通过 X-Hermes-Profile 知道自己应该跑在哪个身份下面。
另外 delegate_task 子任务进度现在能实时流进聊天 UI，start、tool、progress、complete 都看得见。对企业场景来说，这个很重要，因为长任务不能是黑盒，必须可观察、可追踪。
还有停止 / abort 状态清理、登录 IP 锁清理、默认登录重置这些维护命令，也是在补企业环境里经常会遇到的运维问题。
所以我会把 v0.6.0 理解成一个分界线：
0.5.35 是稳定的单用户版本；
0.6.0 开始，Hermes Web UI 正式往企业版、多用户、团队级 Agent 工作台走。
这支视频就是想把这个变化讲清楚。
中文
昨天分享了我的第十款Mac软件UU远程，刷帖看到 AI少年@aehyok 分享的10大远程软件点评，借此机会，我也给大家分析下这10款主流远控软件优劣
网易UU远程是综合性价比很高的日常远控工具，依托网易大厂，完全免费、无广告、不限时长网速，国内网络延迟低，操作简单轻量化。仅功能偏基础，无专业高阶功能，完全够用普通人日常远程、居家控机等基础场景。
向日葵、ToDesk是国内主流大众化远控，功能全面成熟，支持远程开机、文件传输、批量设备管理、手机控机等刚需功能，适配绝大多数个人和普通办公场景。二者通病一致：免费版有带宽、时长限制，商用易被检测，企业长期使用建议付费版保障稳定。
RayLink为国产专业级远控，主打无损画质、高帧率，专门针对设计、剪辑、游戏等高画质场景优化，画面流畅度和色彩还原度优势突出。缺点是高阶功能付费成本较高，更适合专业创作者，普通日常使用性价比一般。
TeamViewer是老牌海外远控，全球适配性强，跨境、海外设备连接体验极佳。但国内使用体验差，个人免费账号极易被误判商用，频繁限流、封号，仅适合海外办公，不建议国内用户主力使用。
AnyDesk是轻量化远控代表，安装包极小、免复杂配置，秒连低延迟，对低配、老旧设备兼容性极好，适合临时应急远程。短板是功能极简，仅能满足基础连接，无高阶办公、画质优化功能。
Splashtop属于海外顶级专业远控，渲染能力、帧率、安全防护均为行业顶尖，稳定性拉满，是2026年热门企业级工具。不足是国内网络适配一般，且定价昂贵，更适合专业团队和企业使用。
Jump Desktop是苹果生态专属远控，加密安全、连接稳定，完美适配Mac设备。但Windows端体验平庸，且无免费版本、纯付费模式，仅适合追求安全稳定的苹果用户。
RustDesk是目前热门开源远控，免费无广告，支持自建服务器，数据隐私完全自主可控，安全性优于多数免费商用软件。自建服务器需要一定技术能力，普通用户使用公共服务器，网速和稳定性表现一般，更适配技术玩家和隐私敏感人群。
BilldDesk是新兴开源项目，最大亮点是支持网页直接远控，无需安装客户端，使用轻便。但项目尚未成熟，运行稳定性差，易卡顿断连，更适合开发者二次开发，不适合普通用户日常使用。
精准选型建议（直接抄作业）
根据不同使用场景，整理出简单直观的选型方案：
普通日常使用、零预算：网易UU远程 > RustDesk公共服务器 > ToDesk免费版
设计、剪辑、游戏等高画质需求：RayLink > Splashtop
Mac用户、追求安全稳定：Jump Desktop
海外办公、跨境连接设备：TeamViewer > AnyDesk
技术用户、注重隐私、内网部署：RustDesk（自建服务器）
网页远控、开发者二次开发：BilldDesk
企业批量管理、商用办公：向日葵付费版 > Splashtop
雨哥向前冲@xiangxiang103
卧槽，我的MacBook第十款软件终于搞定了！ 有了这软件我再也不用天天守电脑了，也是评论区推荐的， 它就是完全免费的远程软件—UU远程， 说实话，一开始我真没把远程控制当回事， 总觉得这东西就是临时救急，看一眼电脑。 结果这两天我在 Mac 上跑 Codex，突然发现不对劲。 AI 写代码不是一下就完事， 它要读项目、改文件、跑测试、等报错、再改。 中间随便一卡，就是十几分钟。 我总不能一直坐电脑前盯着它吧？ 那我到底是在用 AI，还是在给 AI 当保安？ 所以我干脆把 Mac 放桌上跑任务， 自己拿手机用 UU远程连回去看。 现在桌面上基本是 4 个窗口一起开： Codex 在改代码， 测试在实时跑， Demo 输出在刷新， 状态窗口随时验收。 人走开也没事。 手机上一连回 Mac， 直接问 Codex：现在任务完成到哪了？ 测试挂了，就让它继续修； 测试绿了，就看最终输出； 结果对了，当场验收。 这就是UU的终端功能， 可以绕过图形，直接用命令行的形式操作， 改好了直接打开UU远程桌面看结果， 想改的话直接用终端接着改，效率拉满 最关键的是，它现在免费。 不用开会员，也没广告弹窗打断。 这点对我这种刚换 Mac、到处装软件的人太友好了。 早知道 UU远程这么顺手，我前面那些远程工具真不用折腾那么久。 而且它不是只能手机连电脑， 手机、平板、Mac、Windows 都能互连。 远程切窗口、看日志、敲终端，延迟比我想象中低很多。 还有个细节我挺喜欢： 可以开被控端黑屏/静音， 断连后自动锁屏。 人在外面连自己电脑，安全感会强很多。 现在我的新 Mac 基本就是： Mac 在桌上跑， Codex 在里面干活， 我在手机上看进度、补命令、验收结果。 以前远程控制是应急工具， 现在 AI 时代，它反而变成了刚需。
中文
一个不联网、不留痕的 AI 桌面工具，把编码、聊天、多代理协作、金融分析、安全审计等 11 种场景塞进 8.9 MB 的 macOS 应用里。
github.com/Hash-7777/Hash…
基于 Tauri v2 和 Rust 构建的 macOS 桌面应用，仅 8.9 MB，集成了 11 种 AI 工作模式：编码代理、多模型聊天、Agent Swarm、金融分析、安全扫描、3D 规划、ERP 生成、虚拟桌面等。
中文