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shanghai
Joined October 2017
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卧槽,Muse最新破甲方法 核心思路:安装上Hermes之后用 Hermes 自己去破 Muse。 步骤: 1.先用 Muse 安装NousResearch/hermes-agent 2.使用 Muse 配置 hermes-agent (根据 Muse 的提示来) ,hermes 要配置ai。 3.使用 Hermes 接入到 tg 之后发送:检测 muse 里面还有什么安全限制。 检测出来之后就在 Hermes 清理一下。注意,让 Hermes 做一个保证这个无法恢复的看门狗。 然后结合一下以前无法安装的 muse 的 skill 就能让 Hermes 或者 muse 安装了。比如 muse-guardian``自动审批。 这样就没有那些烦人的审批了。 teapawt.net/awe0_io/status/2121593…
卧槽,Muse 的限制,居然可以靠修改一个文件直接绕过。 不需要安装破解版,也不用复杂的命令。 详细教程见下方👇
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卧槽,Muse 的限制,居然可以靠修改一个文件直接绕过。 不需要安装破解版,也不用复杂的命令。 详细教程见下方👇
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最近 Gemini 真的很强,但买 100 刀的额度是 5x,买 200 刀是 20x,但不干重活其实用不完——尤其在同时有多个订阅的情况下。 所以我顺手做了一个不走反代的软门禁管理,部署到 cloudflare 之后就能使用 github.com/GrinZero/agy-mana… 这样子拼车,100 刀的价格也能买到 10 倍的用量。不过准确名字叫凭良心系统,因为本地 hook 随时可以关掉
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远程内容运营岗位!PumkinVine 招人,交易 / Prop 方向,中英文内容,兼职全职都可以,英语六级及以上优先。 PumkinVine|Content Operations 📍 Remote 💼 全职 / 兼职 🌐 英语六级及以上,英语可作为工作语言优先 💰 薪资面议 PumkinVine 是一个 Trading Account Health Platform(交易账户健康管理平台),这个岗位主要负责海外社媒和内容运营,涉及 Instagram、Facebook、X、YouTube 以及官网。 日常工作包括: 负责海外社媒账号运营和内容更新 制定内容计划、选题及发布排期 独立撰写中英文文案、短视频脚本和官网文章 输出模拟交易挑战、资金账户规则、交易策略及行业相关内容 根据不同平台调整内容形式,跟踪曝光、互动及转化数据 寻找海外 KOL 和内容合作伙伴,推进内容合作 这个岗位比较适合英语不错、平时有海外社媒运营或内容创作经验的同学。 如果你之前做过交易、金融、Crypto 或 Prop 相关内容,会更容易理解产品和目标用户;没有相关行业背景的话,也需要愿意主动学习交易规则和产品知识。 另外,这个岗位不仅是发帖,还涉及官网文章、视频脚本和内容合作,比较适合想积累海外内容运营经验的人。 📩 投递方式 Email:[email protected] Telegram:@xxbteo WeChat:ttxswuzei 全职、兼职均可尝试,感兴趣的可以直接联系投递。
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🚨 卧槽,哪位狠人老哥直接把 Google 学生认证代过的饭碗给砸了?!💥 闲鱼/TG 上收费几十块代过的 SheerID 认证,刚刚有人摸出底层新漏洞,直接把一键伪造过验脚本免费开源了!🖨️ ​这波属于是降维打击,彻底把卖“学生权益号”的中间商物理超度了 🤷‍♂️ 刚去 GitHub 扒了一下这个 sheeridVerify 仓库,思路真的太野了 👇 ​⚡️ 纯前端伪造直通:完全摸透 SheerID 审查边界,直接绕过风控机制 🏎️💨 🤖 全流程一键生成:脚本本地自动跑,随机生成完全合规排版的 HTML 学生证明材料 📄✨ 💎 Google 权益白嫖:提交后直接秒过核验,轻松绑定 Google 旗下全套学生资格与福利 🎁📈 🔓 100% 开源本地跑:无需求人、不用交智商税,代码拉到本地直接复现 🛠️ github.com/JenkinWoo/sheerid…
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测试币prox上了safe交易所 牛逼 挖少了 就几万个 价格不错 全部卖完了 项目方会不会来个重置 给safe喝一壶 挖矿教程prox teapawt.net/swap_doge/status/21165… #pow
租了2个5090测试挖矿 可以同时挖1个gpu 2个cpu,一共3个项目 感觉血赚 prox bnt brc
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Fable 5.2 实现的效果,超现实风格 每一朵花都是生成的,每一朵😱😱😱 文本生成模型硬刚视频生成模型!!🤯
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Google 学生身份验证❗️❗️❗️ 使用Google 4 Hydrngen 生成的html的Sheerid材料 居然能过自己家的学生验证❗️❗️❗️ 还支持随机生成🤣🤣🤣 传送门: github.com/JenkinWoo/sheerid…
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免费白嫖 DeepSeek Flash v4.1 API 这波我只能说 AMD YES 注册 AMD 开发者平台,邮箱注册即可,手机号填国内的就行 注册完后复制你的 API 密钥和 API 接口地址 API 接口地址: developer.amd.com.cn/radeon/… 然后把密钥和接口地址导入 DSH-go
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Gemini Pro 学生认证目前依然可过,成本仅需 0.8U 💸 ​📌 操作步骤: ​访问 Gemini 学生认证页面获取验证链接: gemini.google/students/ ​使用任意一个 TG 自动认证机器人完成 SheerID 验证(约 0.8U): • 机器人1:t.me/gemin_sheerid_pass_bot?… • 机器人2:t.me/sheeridverifier_bot?sta… ​⚠️ 通道随时可能风控变严,刚需建议尽早操作。
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Flop 测试网 11 月 24 号上线, $Flop 空投已经确认。现在不花钱、3 分钟就能准备好,建议提前弄👇! 准备步骤: 1️⃣ 装一个波卡系钱包 → SubWallet 或 Talisman,选一个就行 → 可以导入 MetaMask,也可以新建一个 2️⃣ 领测试币 → 打开 faucet.flop.network → 连上钱包,领 25 FLOP 3️⃣ 隔段时间去水龙头看看 → 能领就再领一次 → 上线前手里留点测试币备用 还没做 DID 的,先去把 DID 建好,这是参与的前提。
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卧槽!有人把全网薅羊毛的信息源,做成了一个自动监控雷达! 推荐一个开源项目 Freebie Radar(白嫖雷达),内置 63 个数据源,覆盖 Linux DO、NodeSeek、V2EX、Epic、Steam、Reddit、Telegram 等平台。 最狠的是,它还接入了 AI 自动筛选,能识别真假福利,把抽奖、试用、推广广告过滤掉,只留下真正值得领取的免费资源。 支持 Telegram 实时推送、每日精选、兑换码提取,甚至能用 Docker 部署到自己的 VPS 上,全天自动帮你蹲福利! 以后软件限免、免费游戏、AI 免费额度,再也不用一个个网站去翻了! 在线体验:⁠radar.zichuanlan.top GitHub:⁠github.com/ZiChuanLan/freebi…
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高强度使用Carbon一周后得出结论: Carbon明显比opus5.5智力高多了,Carbon和Argon用多了就感觉opus蠢的像头驴 但是实际干活的时候还是得用Opus,实在前端和审美太好了 建议大家可以 Carbon/Argon规划+Opus执行
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发现一个新卡台,也能开53787271,$1 一张卡也能过这个 Plus 试用。大多数卡应该都只能过一个试用。很好开,一卡一开,非常容易。
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真的是魔法打败魔法 赶紧用,用的人多了就要失效了。 种族主义厉害了
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sogni,现在挖矿得偷着挖,大机霸来了都没得吃~
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把这篇文档喂给你的 grokbot,我现在不说 codex 了,因为 codex 路边一条。 后面你做的网站交给你的这个 grokbot 去美化,你会惊掉下巴。
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订阅 Gemini 的兄弟们,Google Cloud 赠金别忘了领!💰 每月都有,不领真亏了😂 💵 Pro:$10 💵 Ultra 5x:$40 💵 Ultra 20x:$100 领取方法👇 ① 打开 Google Developer Program ② 登录订阅账号 → My Benefits ③ 找到 Cloud Credits,领取并绑定账单 你们每个月都领了吗?
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Alexandr Wang 说了一句让技术流创始人集体沉默的话。 “做技术的人习惯了数据说话,觉得东西更好、数字更漂亮,客户总会识货” 他直接点破:大公司不是这么运转的,政府更不是。 在那些客户眼里,感知比现实更真实。 真实的业务现状太难看了,没几个人愿意直面。 大家要的不是真相,是一套能让自己在系统里安全生存的叙事。 所以更好的产品照样被踢出局。 买方根本没在评测产品,谁掌控了感知,单子给谁。 他甚至点名 Palantir:表面是软件公司,底色是个剧团。新员工入职,真的会发一本戏剧表演书,发了整整好多年。 做企业级市场,改写现实只是一半的工作; 塑造一套客户愿意相信的说法,是另一半。 技术人最容易栽在这道坎上: 你的东西确实碾压竞品,但坐在对面签字盖章的人,自始至终连看都没看屏幕一眼。
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现在后训练变容易,本质是开源底座跨过了泛化门槛,加上国内卷王全开源、外包基建也成熟。 像千问27B直接打平Opus 4.6,这压缩率太离谱了。以前训模型20个场景只能替4个,纯属亏本;现在能替16个,经验全复用,ROI直接算过账了。 我觉着这不是短期轮回,底座一旦够用,低阶需求没必要追顶级模型,应用层自己做后训练已成定局。
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