碳基生物 🧬 | 世界公民 🌍 | 假装超级个体 ⚡ AI Engineer（被AI卷的下岗职工）× 币圈合约亏麻技术自救者 天天Prompt逼Agent给我打工，实现碳基废物躺赢的终极理想 https://xitter.cf/t.co/F4p8gx97jv
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别只盯新闻了，这个工具能帮你看到世界真实运行的样子
大多数人看世界的方式是：刷新闻。
今天哪里打仗了，明天哪里降息了，后天哪个大佬发推特了。
问题是，新闻是被编辑筛选过的。你看的是别人想让你看的。
如果你想自己判断局势——不是看结论，而是看原始信号——你需要的是情报工具，不是新闻客户端。
WorldMonitor 是什么
一个开源的全球态势感知系统。
核心能力：
435 个信息源，15 个类别
军事、金融、能源、气候、航空、网络攻击、基础设施……全部聚合在一个界面里。
不是简单的 RSS 聚合。它用本地 AI（Ollama）对信息做合成简报，交叉验证，风险评分。
双地图引擎 + 45 个数据图层
3D 地球 + WebGL 平面地图。
图层包括：
• 军事部署和演习
• 灾害位置和影响范围
• 经济数据变化
• 基础设施状态（电网、港口、管道）
• 航班实时追踪
跨流关联分析
系统不只是展示数据。它会自动关联：
• 军事信号 + 能源价格
• 灾害信号 + 供应链中断
• 经济数据 + 市场异动
每个国家有一个"情报指数"，覆盖 12 个维度的风险评分。
金融雷达
92 个股票交易所、大宗商品、加密货币，7 指标综合分析。
不只是价格，还有市场结构和资金流动信号。
谁适合用
不是所有人。
如果你只是想知道"今天发生了什么"，刷新闻就够了。
但如果你需要：
• 做地缘风险研判（咨询、智库）
• 管理跨境业务（能源、物流、供应链）
• 做宏观投资（需要对冲尾部风险）
• 做开源情报研究（OSINT）
这个工具值得看。
特别是它的本地 AI 能力。所有分析都在你自己的机器上跑，数据不上传。
在地缘情报领域，这点很重要。
怎么装
两种方式。
方式一：直接下载桌面客户端
支持 macOS（ARM / Intel）、Windows、Linux AppImage。
下载地址：worldmonitor.app/api/downloa…
方式二：自己部署
git clone github.com/koala73/worldmoni…
cd worldmonitor
npm install
npm run dev
启动后打开 localhost:5173，不需要任何环境变量。
如果想用本地 AI 分析，需要安装 Ollama。
一个细节
项目用 AGPL-3.0 协议。
个人、研究、教育用途免费。商业用途需要单独授权。
如果你想做 SaaS 或者商业化产品，需要联系作者买许可证。
这不是"免费开源随便用"那种项目。作者很明确：非商用免费，商用付费。
为什么值得试
大多数情报工具是闭源的、收费的、面向企业客户的。
WorldMonitor 是开源的，可以自己部署，支持本地 AI。
它不是给你"结论"的工具。它是给你"信号"的工具。
新闻告诉你"发生了什么"。
这个工具帮你看到"正在发生什么"——以及不同事件之间的关联。
如果你需要独立判断局势，而不是被喂结论，试试看。
项目地址：github.com/koala73/worldmoni… (github.com/koala73/worldmoni…)
在线体验：worldmonitor.app
文档：docs.worldmonitor.app
想让 Claude Code、Codex 用起来更有性价比，可以试试 Flatkey：模型费用省一笔，接入维护再省一笔。
不只写代码，通过 Flatkey CLI，还能调用 GPT Image 做图、Seedance 做视频。
一个 API Key、一张账单，统一接入文本、图片、视频、音频 100+ 官方模型。对开发者来说，少维护几套接口，省下的时间也是钱。
这周上线优惠：
- GPT、DeepSeek、GLM 5.2、Kimi K3：六折
- Claude：八折
- Seedance 2.0：八五折
Flatkey 的性价比，是模型价格更划算，开发成本也更低。
flatkey.ai/
🤝 Paid partnership
普通人想要摆脱内卷、实现阶层跃迁，核心不在于比别人更努力，而在于「换池子」。
盘点目前国人最顶级的 10 种跨界套利方法（建议收藏）：
1️⃣ 身份与汇率套利（肉身降维）
拿海外护照/永居或远程高薪 Offer，赚美元/欧元，回国内二三线宜居城市消费。用全球最强的购买力，享受国内极致的外卖、基建、治安与低物价。
2️⃣ 美股长牛套利（资本复利）
跳出单一市场波动，直接配置纳指（QQQ）、标普500（SPY）和全球顶尖科技巨头。站在人类科技创新的最前沿，吃全球最强企业的增长红利与美元资产复利。
3️⃣ 数字货币 / Web3 套利（24小时全球流动性）
加密市场是没有地域围墙的金融池。无论是囤 BTC/ETH 吃周期红利，还是利用华人极强的执行力撸空投（Airdrop）、做链上套利、稳定币理财，都是年轻人原始积累最快的通道之一。
4️⃣ X（Twitter）流量套利（高净值连接器）
X 是全球科技、AI、金融与投资人密度最高的平台。坚持发推做个人 IP，不仅有官方美金广告分成，更能直接链接全球高付费意愿的客户与合作资源。
5️⃣ YouTube 自媒体套利（CPM 剪刀差）
国内视频平台万次播放可能只有几块钱，而油管（尤其是欧美区/财经科技类）CPM 高达十几甚至几十美金。结合 AI 工具做无露脸频道，赚取躺平式的美金 AdSense 分成。
6️⃣ 跨境电商套利（供应链溢价）
背靠深圳、义乌、广州天下无敌的供应链。把 1688 上十几块人民币的产品，通过 TikTok Shop、亚马逊或 Shopify 独立站包装出海，卖 29.9 美金，赚足信息差与品牌溢价。
7️⃣ AI 独立开发 / SaaS 出海（工程师红利）
国内拥有极其庞大且高素质的程序员群体。一个人 + Cursor/Claude 搓出海外痛点工具或插件，成本是国内的房租水电，收的是全球用户的 Stripe 美金订阅费。
8️⃣ 跨境自由职业套利（人力汇率差）
在 Upwork、Fiverr 上接海外的设计、剪辑、开发或翻译单子。对老外来说你是“高性价比外包”，对你来说时薪折算成人民币直接翻倍。
9️⃣ 中外信息双向搬运（时空差套利）
把硅谷和 GitHub 上最新的 AI 论文、开源项目、商业玩法第一时间汉化拆解带回国内变现；或者把国内已经卷到极致的短剧、直播带货、私域打法复制到东南亚与欧美。
🔟 教育与华侨生身份套利（赛道切换）
提前规划海外身份或香港身份（高才/优才），让下一代避开千军万马的独木桥，通过华侨生联考或 DSE 低分进名校，或直接跳板常春藤。
💡 终极公式：
中国供应链/工程师效率 + 全球高付费流量 + 美元/加密资产沉淀 + 国内高性价比生活 = 个人主权时代的降维打击。
🔥 狂揽 47.2k Stars！港大开源的 DeepTutor，可能是目前把「Agent 架构 + 多引擎 RAG + 持久记忆」结合得最扎实的 AI 学习工作台。
很多人以为 AI 教育工具就是“上传 PDF + 套壳 Chat”，但深扒完港大数据智能实验室（HKUDS，也是 LightRAG 背后的团队）开源的 DeepTutor 最新版（v1.6），我发现它其实是一套极其硬核的 Agent-Native 个人知识与成长系统。
分享 5 个让我眼前一亮的架构与功能设计：
1️⃣ 八大工作台，共享同一个 Agent Runtime
普通的 AI 工具各模块是割裂的。DeepTutor 把 Home（全能对话）、Partners（伴学导师）、My Agents（外部智能体协同）、Co-Writer（协同写作）、Book（活体书本）、Learning Space（闯关学习）、Memory（记忆图谱）和 Knowledge Center（知识中心）全部构建在同一个底层 Agent Loop 上。从闲聊到深度调研、出题测评、再到生成交互式动画，上下文全程无缝流转。
2️⃣ 真正的「全明星」RAG 检索引擎与解析矩阵
不绑死单一向量库！它的知识中心原生集成了自家的 LightRAG、微软 GraphRAG、LlamaIndex，以及基于 Agent 推理检索的 PageIndex，还能直接挂载本地 Obsidian 库、MarginNote 4 和 GitHub 仓库。配合 MinerU / Docling 解析 PDF 公式图表，甚至在 CLI 里内置了 `kb eval-diff` 做检索 A/B 测试，工程完成度拉满。
3️⃣ 拒绝黑盒：L1-L3 三层可审计记忆（Memory Graph）
为什么很多 AI 越聊越笨？因为记忆没有分层。DeepTutor 设计了 L1（交互轨迹 Traces）、L2（阶段摘要 Summaries）、L3（深度画像合成 Synthesis）三层架构，并用 Memory Graph 把它们串联起来。它不仅知道你“学过什么”，还知道你“卡在哪里、偏好什么推导风格”，而且所有记忆节点支持可视化检视与手动修改。
4️⃣ 把资料编译成“活体书（Living Book）” + 闯关式 Mastery Gate
扔进去一堆论文和文档，Book 引擎能直接帮你流式编译成一本带交互页面的结构化电子书；开启 Guided Learning 后，它会提炼递进的知识点，生成可视化 HTML 演示页和 Math 动画，并在每个节点设置硬性评测门槛（Mastery Gate），没真懂不准进下一关，错题自动沉淀进错题本。
5️⃣ 极客狂喜：原生支持 MCP、外部 Coding Agent 接入与 Headless CLI
- 可以在对话中途直接拉起本地的 Claude Code、Codex、Gemini CLI 协同写代码跑验证；
- 基于 nanobot 的 Partner 智能体自带“主动心跳”，能接入飞书、微信、钉钉、Telegram 定时催你复习；
- 全功能 CLI 化（支持 Rich 终端渲染与 JSON 管道输出），根目录自带 `SKILL.md`，一行命令就能让其他 AI Agent 接管操作。
🚀 极速上手（已上 PyPI 和 Docker）：
直接跑：`pip install -U deeptutor && deeptutor init && deeptutor start`
或者一行 Docker 拉起：`docker run --rm -p 127.0.0.1:3782:3782 -v deeptutor-data:/app/data ghcr.io/hkuds/deeptutor:late…`
如果你正在啃硬核论文、学新框架，或者想研究工业级 Multi-Agent + RAG + 分层 Memory 的工程落地，这个库非常值得 Star 和精读源码！
#AI #Agent #RAG #开源项目 #GitHub #DeepTutor #终身学习
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🔥 CRC‑30｜Minting Progress ~85% ⛏️🤖
🔗 crc30.pro/#mint
Deep‑Dive into CRC30 🧩🔬
What CRC30 Does & How It Works ⚙️
Simply put: Built atop Bitcoin mainnet 🤯⛓️, CRC30 enables private transfers, private swaps and private issuance participation to share one unified cryptographic state‑machine 🔐. No Bitcoin consensus modifications, no sidechains required 🚫. BTC mainnet functions purely as ordering & data‑availability layer 📜. An indexer runs a note‑centric state‑machine based on encrypted notes 🗂️, consolidating privacy, transactions and launchpad onto one single commitment tree 🌳.
I. Problems CRC30 Solves 🎯
Bitcoin comes with an inherent structural contradiction 🧨: transparency builds trust yet exposes trading strategies 👁️. All transfers, trading intents and issuance activities are fully visible inside mempool & block explorers 📡. Front‑runners sniff swap directions ⚔️, snipers anticipate price ramps and inject predatory trades ahead of users 💣.
CRC30 does not migrate assets to standalone privacy chains, nor apply shallow privacy hotfixes over transparent ledgers 🩹. It brings three first‑class features natively on Bitcoin mainnet ✅:
Private Transfers 🔏: Amounts, senders, receivers and note mappings remain fully concealed.
Private Swaps 🔄: Swap intents stay unreadable before settlement; mempool observers cannot pre‑price execution.
Private Launchpad 🚀: Linear bonding curve stays fully auditable 📊, while participant identities & timestamps remain hidden 🕵️.
All features reuse the same crypto primitives: Notes, Nullifiers and ZK‑Proofs 🧪.
II. Underlying Architecture: Meta‑Protocol + Indexer + Notes State‑Machine 🛠️
CRC30 embeds cryptographic data envelopes inside Bitcoin transactions (mainly via OP_RETURN) 📨. Plaintext balances are never stored on‑chain; only encrypted note commitments, nullifiers for spent notes and ZK‑proofs live on‑chain 🔐.
Bitcoin miners & full nodes do not validate CRC30 business logic ⛏️; they only order and persist data. Protocol state gets reconstructed by indexers 🔁: replaying envelopes block‑by‑block, verifying proofs, maintaining commitment tree plus spent‑nullifier set. Indexers hold zero user custody. Spend keys remain local on user‑side 🔑; indexers only handle ordering and proof validation.
Notes act as encrypted asset containers 🎲 storing value, recipient info & random commitment nonces. Owning assets means controlling a note only you can decrypt & spend. Spending a note only reveals one‑way derived nullifier. Third‑parties cannot trace back to original notes, breaking linkages between actions & addresses 🔗❌.
Private transfers, swaps and launchpad all follow the same pattern: consume old notes, generate new notes, differing only in business constraints 📎. This yields a unified global private balance state 🌐.
III. Private Transfer: Foundational Building Block 🛡️
Private transfer forms the lowest‑level primitive of the protocol stack 🧱. Swaps and launchpad add extra business constraints, while private transfers only prove note ownership without disclosing which exact note is being spent 🙈.
On‑chain Visible Surface 👀
A CRC30 private transfer appears as a regular Bitcoin transaction. Public exposure gets minimized 📉: observers only see transaction occurrence, note consume/create counts, miner fees and the raw BTC transaction itself. Sender, receiver, amount and note mappings are protected under ciphertext & ZK constraints 🔒.
Four Mandatory ZK‑Proof Constraints ✅
Ownership: Prover holds the spend key of target note 🔑
Membership: Note exists inside historical commitment tree, attested via Merkle proof 🌿
Nullifier Correctness & Freshness: Nullifier maps to spent note & has never been used, anti‑double‑spend guarantee 🛡️
Value Conservation: Sum of input note values ≥ sum of output note values + protocol fees. Amounts stay encapsulated inside proof, invisible externally 💰❔
Fixed‑size Slots & Change Mechanism 🧩
Private transfers adopt fixed‑slot construction 📝: max 3 input notes consumed, max 3 output notes generated (recipient note, change note, zero‑value dummy note). Every transaction maintains identical on‑chain shape to prevent metadata inference from input/output counting 🔍❌. Commitment layer cannot distinguish payment outputs from change outputs ⚖️.
Dual‑Key Model: Spend‑Key / View‑Key Separation 🔑👁️
‑ Spend‑Key: Controls assets; no valid nullifier or ownership proof can be generated without it ‑ View‑Key: Read‑only permission, decrypt historical notes but cannot spend funds 🔒
CRC30 implements Privacy‑by‑Default, Audit‑on‑Demand 📋 instead of absolute anonymity. Users can disclose history to auditors without surrendering asset control ✅.
IV. Private Swap: Native In‑Note‑Domain Trading 🔄⚡
If swaps are executed purely over transparent UTXOs, privacy only covers post‑settlement status while trade intents remain exposed to mempool 🚨. CRC30 swap logic runs natively within the notes state‑machine 🧠.
Private swap burns input notes and mints new output notes. On top of private‑transfer constraints, ZK‑proof additionally validates swap ratio complies with pricing rules 📐. Constraints upgrade from simple value equality to verifying minimal output yield defined by bonding curve 📈.
Front‑runners inside mempool only receive unvalidated cryptographic commitments with zero readable order data 🤫. Trade direction and volume remain hidden until indexer completes validation 📊❌. Native CRC30 assets skip “transparent‑to‑private” bridging entirely 🌉❌. Both sides hold assets as notes within same privacy domain, eliminating pre‑trade mempool manipulation ✅.
V. CRC30 Launchpad Implementation on Bitcoin Mainnet 🚀⛓️
Bitcoin nodes execute zero custom business logic and merely sort transactions 📦. BTC consensus cannot maintain share counters, price tiers or operation validity status 🚫. CRC30 hosts launchpad state‑machine inside BTC transaction payloads 🦠. Off‑chain indexers replay & adjudicate operations block‑wise. Participant identities and actions are encrypted by notes + ZK‑proofs 🔐.
Data‑Envelope On‑chain Carrier 📨
CRC30 launchpad deploys no smart contracts and makes zero consensus changes 🚫. Launchpad operations are wrapped as regular Bitcoin transactions. Protocol envelopes embedded inside OP_RETURN / witness contain: nullifier of spent payment note, new share note commitments, ZK‑proof 🧪.
Miners do not parse this payload ⛏️; invalid operations may still land on‑chain. Sanity checks belong to indexers, not consensus layer. BTC mainnet delivers deterministic ordering & immutable storage 📜, following Bitcoin meta‑protocol client‑side‑validation philosophy: raw data stored on‑chain, state reconstructed off‑chain by indexers 🔁.
Indexer: Arbiter for Linear Bonding Curve ⚖️
Linear price ramp depends on global share counter 🧮. This counter lives outside on‑chain contracts and increments sequentially by indexer following block transaction order 🔄.
Indexer performs three checks upon valid launchpad envelope:
Validate ZK‑proof correctness
Confirm nullifier has not been reused
Increment share counter and update commitment‑tree state root 🌳
Subsequent operations must reference latest state root. Transactions referencing stale state root or reused nullifiers get rejected directly ❌. Curve parameters are fully publicly‑recomputable 🔍. Running Bitcoin node + indexer yields identical counter results for everyone. Auditability does not rely on single‑operator trust 🤝❌.
Embed Linear‑curve Rules inside ZK Circuits ⚙️🧬
Share price rises linearly alongside counter value 📈. If bids rely only on user self‑declaration, attackers can submit low‑cost transactions for exploitation ⚠️. CRC30 bakes pricing constraints directly into ZK‑circuit instead of on‑chain execution 🔐.
Beyond baseline checks, launchpad proof must satisfy two extra conditions:
Paid value meets or exceeds current tier price, blocking under‑payment attacks 🛡️
Counter increments exactly one step, state root S correctly transitions to S’, preventing duplicate operations under same state 🔁❌
Essentially a ZK‑Proof of valid state transition 📜: prover proves compliance with linear‑curve rules without revealing identity, funding source or operation details 🤫. Anyone can recalculate counter value at any block height, yet cannot deduce corresponding price tier from unprocessed envelopes 🕵️❔.
Share Distribution: Notes as Launchpad Output Vessel 📦
Launchpad never outputs plaintext on‑chain balances. Only recipient‑decryptable notes get emitted 🔐. After indexer validation, new note commitments are appended as tree‑leaf nodes 🌿. Holding shares equals owning a note with valid Merkle proof & unspent nullifier ✅.
Indexer maintains append‑only commitment tree plus nullifier set; notes stay fully cipher‑wrapped 🔒. Secondary trades & swaps still consume old notes and produce new notes, no separate external ledger required 📋❌. Launchpad, private transfers and private swaps reuse identical commitment‑tree & validation logic — this is the technical foundation for three‑module integration 🧩.
Privacy Scope: Hide Participant Behaviours, Not Curve Math 🎭
Total supply, step parameters and share counter are publicly computable 📊 and remain exposed. Privacy targets the linkage between participants and their operations 🔗❌.
ZK‑proof only certifies: some note holder paid sufficient value and triggered counter increment. It leaks zero info about exact note, funding origin or associated address 🙈. This neutralizes classic mempool front‑running vectors ⚔️. Attackers lose actionable trigger signals since user intents are sealed inside encrypted commitments 🚫.
Concurrent Conflicts & Architectural Trade‑offs ⚠️
Global counter introduces natural concurrency races 🔀. Multiple transactions broadcast simultaneously based on latest state root. CRC30 adjudication follows indexer processing order, not broadcast time or miner inclusion order 📌.
The first valid transaction consumes state root and advances counter ✅. Other transactions within same block built on stale state root get rejected ❌. Launchpad throughput is bounded by indexer serial processing capacity rather than Bitcoin block size 📏.
This is inherent engineering overhead for building global state‑machine over Bitcoin transparent layer 💡. Global state demands sequential arbiter; adding distributed consensus will completely shift trust assumptions 🔄.
Indexers guarantee service availability but never touch user funds; spend keys belong exclusively to end‑users 🔑. Security comes from reproducible deterministic rules instead of trust in operators 🤝❌. CRC30 launchpad leverages ZK‑Proof & note primitives to upgrade plain‑text rule interpretation into cryptographically‑enforced state transitions 🧬.
Conclusion 💡
CRC‑30 pursues an engineering‑heavy yet logically self‑consistent path: without modifying Bitcoin consensus, elevate selective privacy into first‑class capability for issuance & trading ₿🔐. It tests not merely ZK‑proof performance but a fundamental question: on Bitcoin’s default‑transparent ledger, can privacy evolve from a retrospective hotfix into native base‑layer capability 🧪.
#CRC30 #Bitcoin #ZK #CRC20
github 上10 个高星 AI 数字人项目
1. AIRI — ⭐️ 50,762
AI 虚拟角色／陪伴系统，支持实时语音对话、角色呈现及游戏交互。
定位：二次元 AI 虚拟人，不是真人口播数字人。
2. LivePortrait — ⭐️ 19,319
通过驱动视频，让一张人像照片跟随表情、头部和嘴部运动。
定位：人像动画底座；原生主要靠视频驱动，不是直接输入文字生成口播。
3. Avatarify Python — ⭐️ 16,510
用摄像头捕获自己的动作，实时驱动照片头像，用于视频会议等场景。
定位：实时头像替身，不包含完整 AI 对话链路。
4. Duix Avatar — ⭐️ 16,096
数字人克隆与离线视频生成，侧重语音和人像视频同步。
定位：真人数字人口播工具，更接近可直接使用的应用。
5. First Order Motion Model — ⭐️ 15,002
从驱动视频提取运动，迁移到一张静态图片上，让照片动起来。
定位：经典图像动画底层模型，不是完整数字人产品。
6. AnimateAnyone — ⭐️ 14,780
根据参考人物图片和姿态序列，生成保持人物外观一致的角色动画。
注意：该官方仓库目前主要是论文和效果展示，不能当作完整可部署代码；README 引导至后续 Wan-Animate。
7. Open-LLM-VTuber — ⭐️ 14,404
整合语音识别、大模型、语音合成与 Live2D 角色，支持语音打断和视觉感知。
定位：可本地运行的 AI 虚拟主播／桌面角色。
8. SadTalker — ⭐️ 14,164
一张照片加一段音频，生成带口型、表情和头部运动的说话视频。
定位：照片口播数字人，输入形式比较直接。
9. Fay — ⭐️ 13,594
连接数字人形象、大模型、ASR、TTS 和业务系统，提供交互、播报及控制接口。
定位：数字人应用集成框架，而非单独的人像生成模型。
10. Wav2Lip — ⭐️ 13,258
根据音频修改视频中人物的嘴部运动，实现唇音同步。
定位：口型同步底层组件，不负责完整的数字人生成与对话。
- 做真人口播视频：先看 Duix Avatar、SadTalker。
- 做实时数字人对话：先看 Fay；另一个值得看的是 LiveTalking，当前 10,143 Star，未进这份前十。
- 做 AI 虚拟主播：先看 Open-LLM-VTuber、AIRI。
#AI #虚拟数字人
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🧠🔥 A groundbreaking new era for Bitcoin L1 meta-protocols is unfolding ⚡
CRC30 mint is in full swing, current progress hits 80%!
🔗 crc30.pro/#mint
⛓️ CRC30 runs natively on Bitcoin L1. No sidechains, no new separate chains, not a Lightning-style layer-two solution.
Built on CRC-20 PRECOP (Predictive Covenant Oracle Protocol). The core design: client-side verification + on-chain settlement. Bitcoin consensus remains unchanged. Complex rules are validated locally by clients, while Bitcoin L1 handles UTXO, signatures and final settlement.
With Taproot MAST and Covenant scripts, hard constraints are baked into UTXO layer. This provides atomic-level guarantees for Swap and asset distribution, removing trust risks that come from relying only on indexers. Within this framework, we implement Privacy, Swap and Launchpad ✅
🔐 Privacy Module: ZK proofs and asset commitments are embedded directly into Bitcoin L1 transactions. Assets stay inside BTC UTXO. On-chain data won’t reveal sender, receiver or amount. Indexers verify ZK proofs to shield/unshield assets 🛡️
💱 Native Swap: AMM calculations run client-side beforehand. Swap flow rules are locked into UTXO via Covenant. LP add, swap and withdraw instructions are permanently inscribed on-chain. Indexers replay history to show pool states for users, while Covenant enforces atomic swap rules. Zero custodial risk 📈
🚀 Launchpad: Token parameters, mint caps and subscription rules are inscribed on-chain. Allocation logic is verified client-side, and final delivery is enforced by Covenant. Every mint record lives on Bitcoin L1. Indexers tally and confirm ownership throughout the whole launch lifecycle 🚀
📊 Once all three modules run stably, CRC30 holds tremendous synergy advantages over single-function privacy protocols.
It has the potential to capture a large share of BTC inscription privacy & DeFi trading volume in the near term. If widely adopted by wallets and indexers later, its upside far outmatches single-point protocols ✨
#CRC30 #BTCL1 #BTC #CRC20
tiantian retweeted
⚙️ The BTC privacy infrastructure narrative deserves a fresh re-evaluation ⛓️
An all-in-one base protocol combining privacy module, native Swap and Launchpad, with stacked demand ✨
Privacy solves on-chain traceability risks, Swap handles asset rotation, Launchpad continuously captures gains from new launches.
Single-function protocols hit ceilings fast. Integrated infrastructure unlocks far greater upside 🚀
🔗 crc30.pro/#mint
#CRC30 #BTCPrivacy #CRC20
tiantian retweeted
⏳ CRC30 Mint is already over 75%! ⛓️
Early on-chain slots never wait for the hesitant. 🧠
This is your chance to grab origin momentum in the next Bitcoin narrative. The window is tightening. 📉
If you haven’t minted yet, move faster. ⚡
🎁 Giveaway is still live — check the referenced post. Drawings happen after mint ends.
Don’t let the early window close on you. 🌌
🔗 crc30.pro/#mint
#CRC30 #BTC #CRC20 #AIRDROP
🎉 CRC-30 Mint Soon | Community Giveaway Live
🎁 Prize: 10 winners, 20U worth of tokens each
⏰ Mint Time: Oct 23, 12:00 UTC
CRC-30 is an all-in-one native BTC protocol featuring Privacy, Launchpad and Swap. Non-custodial. Any unminted tokens will be burned after mint closes.
✅ How to join:
▫️ Follow @BTC_CRC30
▫️ Drop a comment
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🔗 crc30.pro/
🏁 Winners announced once mint goes live
#Btc #CRC30 #CRC20 #AirDrop #Mint
关注 Crypto 久了，与其只看项目动态，也可以找个机会参与具体的事。
灯塔 × 合作项目方联合招聘正式开启，这轮主要招募 BD、MOD 和大使。如果你有商务拓展、社区管理或项目推广经验，或者一直想更深入地参与 Web3 生态，可以看看这次机会。
申请时，建议把做过的项目、负责过的工作和具体成果写清楚。比起“看好行业、热爱 Web3”，这些更能让对方了解你能做什么。
感兴趣的朋友可以通过官方表单提交申请，具体要求和后续安排以招聘方沟通为准：
forms.gle/myygnvcXm7SjR8he9
🤝 Paid partnership
未来最赚钱的工作，搞不好是修显卡。
大家都在研究怎么让 AI 替代别人，最后发现，AI 自己也得有人伺候。
代码能重写，模型能重下，显存坏了，你再怎么优化提示词也没用。
尤其是拿来干活的卡，停机不只是少玩两把游戏，是任务交不了、收入进不来。客户在意的就不只是维修费，还有多久能恢复。
以前修电脑，客户说：太贵了，我再想想。
以后修显卡，客户说：师傅，能不能加急？我的 AI 员工全停工了。
tiantian retweeted
⚙️⛓️🧬 CRC30 minting hits 70% within 24 hours 📊
We sincerely appreciate the trust and support from the entire community. We pay the highest tribute to the original Bitcoin blockchain.
As the most decentralized underlying network, Bitcoin has long had inherent limitations: no native on-chain privacy protection, fragmented asset trading mechanisms, and the lack of standardized launch infrastructure, restricting the large-scale implementation of native BTC applications.
Built on the CRC20 underlying asset framework, CRC30 integrates 🔐Privacy protocol, 🔄Native Swap and 🚀Launchpad system into one complete protocol stack.
Fully compatible with Bitcoin’s original consensus rules without modifying its underlying core, CRC30 makes up for the long-term infrastructure deficiencies of the BTC ecosystem.
We keep building and iterating steadily, expanding the real utility and boundary of Bitcoin native layer2 ecosystem 🚀
🔗 crc30.pro/#mint
#CRC30 #BTC #CRC20 #MINT
今天我用 GPT-6.1 Sol，做了一个能玩的武侠 RPG游戏。小白想试，可以照着这套流程来。
这次的组合是：Codex + GPT-6.1 Sol + Godot + Blender。
Codex 读写工程、编写代码、调用工具和排查报错；
Godot 负责运行游戏，
Blender 处理角色模型和动画。
我的主要工作是提需求、看效果、给反馈。
具体怎么上手？
第一步，准备一个空文件夹。
安装 Godot 4 和 Codex，在 Codex 中选择 GPT-6.1 Sol，把游戏文件夹设为工作目录。然后直接输入：
检查本机的 Godot 开发环境，在当前文件夹创建一个 Godot 4 武侠游戏工程。使用 GDScript，采用固定斜俯视的 3D 视角。先实现人物移动、攻击、敌人追击和血量，并告诉我怎么启动。
小白第一轮的目标，就是亲手启动它，走两步、打一个敌人。
第二步，把需求拆成能验收的小任务。
能移动之后，再逐项增加功能：
加入击败敌人掉落经验、升级三选一、三波敌人和一个首领。完成后运行检查，确认可以从开局走到胜利结算。
每轮都打开游戏试一次。遇到问题，把报错原文或截图发给它，说明“做了什么操作、实际发生什么、希望怎样”。
第三步，给 AI 明确的美术参考。
这次角色返工了两轮。只说“精美一点”，效果很难稳定。后来我把要求改成：
参考《天龙八部》端游的成年武侠风格，重点看人物比例、束发、长袍和衣甲。寻找许可清楚的素材，先完成一个主角，并在游戏中展示待机、行走、奔跑、攻击和倒地。
确认一个角色的方向，再扩展其他角色，能减少很多返工。
第四步，让 AI 交付验证结果。
我会继续要求：
检查素材许可、模型导入和动画，运行战斗与关卡测试，保存实际游戏截图，列出仍未解决的问题。
这次最终做出了牛家村首关、六门金庸武学和五类角色，七套回归测试通过。
我的经验是：小白最该学会的，是把想法变成具体任务，再亲手验收。
GPT-6.1 Sol 能承担大量代码和工具操作。你给它的目标越具体，反馈越明确，它就越容易把游戏一步步做出来。
#GPT61 #Codex #Godot #AI开发游戏 #独立游戏开发
tiantian retweeted
🚀 AI自助商城正式上线！
GPT Plus / Pro 直充、Codex点数，一站购齐。
✅ 自购享会员价，直充质保30天
✅ 一次邀请，好友复购持续享有效差价奖励
✅ VIP业绩达标，返还实付会员费，权益继续保留
🎉 商城上线福利｜抽 𝟭𝟬 位送好礼！
参与方式，三步缺一不可👇
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⚙️🧬 CRC30 minting has been live for 12 hours, and we’re already at 43% 📊.
Shoutout to every builder, degen, and early supporter who showed up — the chain is heating up, and we’re just getting started 🚀.
CRC30 isn’t just another mint. It’s a BTC-native protocol stack built for 🔐 Privacy, 🔄 Swap, and 🚀 Launchpad.
We’re here to stack utility, not just noise.
Every on-chain transaction is traceable, immutable, and transparent ✅. That’s the foundation — no exceptions.
We’ll keep grinding, optimizing mechanics and UX, and unlocking more utilities as we build out the CRC ecosystem 🧩.
Stay tuned. This is only the beginning.
🔗 crc30.pro/#mint
#CRC30 #BTC #ORDI #CRC20
想入门机器人，先别买电机和开发板。可以先在电脑里养一只鸭子。🦆
Pollen Robotics 开源的 Microduck，约 25 厘米高、800 克重，15 个舵机。官方演示里，它能走路、用嘴捡东西、摔倒自己爬起来，装上轮子还能滑行。
但比造型更有意思的，是它把“训练模型”和“控制机器人”这两件事接起来了。
代码分两个仓库：
• microduck_rl：用 Python、MuJoCo 和 PPO，在仿真里训练动作。
• microduck：用 Rust 加载导出的 ONNX 策略，读取传感器、控制电机，同时处理蓝牙、摄像头和软件更新。
也就是说，Rust 负责让鸭子可靠地运行，强化学习负责让它学会怎么动。
不买实体鸭子，也能研究这套系统。
项目提供 MuJoCo 仿真，虚拟身体背后跑的是实体机器人使用的控制程序和策略。你可以让它站起来、走路，查看关节和姿态数据，再修改代码观察变化。
能学的东西，按这三个层次看就够了：
① 模型怎么控制身体：传感器数据输入，神经网络输出关节目标，接进实时控制循环。
② 仿真为什么不等于现实：电机响应、摩擦、机械间隙，都会让“仿真里走得好好的”变成落地就摔。
③ 机器人怎么做成产品：除了动作，还要处理跌倒检测、服务通信、更新校验和失败回滚。
这些比只看一段机器人走路视频有用。
上手先走仿真路线，不要急着训练。
准备 Git、Rust、uv，下载 microduck 和 microduck_rl 两个仓库，按训练仓库文档建立 Python 环境，然后在 microduck 目录指定路径：
export DUCK_SIM_RL="/你的路径/microduck_rl"
scripts/duck-sim
启动后，另开终端：
scripts/duck-sim status # 看状态
scripts/duck-sim drive # 向前走
scripts/duck-sim monitor # 看关节和姿态
scripts/duck-sim down # 关闭
还等什么？赶紧搞起来！项目地址见评论区 #机器人 #AI
tiantian retweeted
✨🚀🔥 CRC30 is about to bloom.
⚙️💻 Underlying protocol finalized, final contract audit checks completed.
⏳ Mint window: 60 minutes to go.
🔐🔄🚀 Phase 1 utilities & surprise mechanics unlock the second the mint goes live.
Stay locked in, hit notifications on. Don’t miss this launch.
🔗 crc30.pro/#mint
#CRC30 #BTC #Mint #CRC20
免费 GPU + Notebook 实验额度盘点
没有显卡也能跑模型、微调、做实验。
我把目前还能稳定白嫖的免费 GPU / Notebook / 计算额度整理了一遍，按实用度排序，收藏按需取用。
一、免费 Notebook + GPU（最常用）
1. Kaggle Notebooks（目前最稳）
GPU：T4×2（约 32GB 总显存）
额度：约 30 GPU 小时/周（账号设置里可见，浮动）
会话：最长约 12 小时
要求：手机验证或身份认证，无需信用卡
适合：微调、跑 Ollama、中小规模实验
2. Google Colab 免费版
GPU：常见 T4（约 16GB，不保证拿到）
额度：无固定公开配额，非常有限
会话：最长约 12 小时，闲置会断
要求：仅需 Google 账号
适合：快速验证想法、轻量实验
3. Hugging Face ZeroGPU
GPU：共享 RTX Pro 6000 Blackwell（半卡约 48GB）
额度：免费账号 5 分钟/天（从首次使用起 24 小时重置）
要求：账号满 30 天+验证后可托管 Spaces
适合：Gradio 演示、短时推理，不适合长时间训练
二、有周期性额度的平台
1、Modal Starter
每月 $30 免费计算额度（无月费）
可按需调用 T4 / L4 / A100 / H100 等
按秒计费，适合 serverless 推理、批量任务
学术/研究可申请更高额度
2、Lightning AI
免费 CPU Studio（需定期重启）
一次性免费 GPU 额度（注册有少量，加卡可更多）
目前更偏向一次性体验，而非每月重置
三、一次性 / 申请类额度
1、Google Cloud 新账号：$300（常需绑卡）
2、Azure for Students：$100
3、AMD AI Developer Program：约 $50–100
4、各大云厂商 Startup 计划：AWS Activate、Google for Startups、Microsoft for Startups 等（额度从几千到几十万，需申请）
5、NVIDIA NIM：免费推理端点（不是完整训练环境）
四、实用建议
1、日常实验优先 Kaggle，Colab 当快速备用，需要更灵活时用 Modal。
2、Kaggle T4×2 + 4bit 量化，跑 7B–30B 级别推理/轻量微调基本够用。
3、所有免费环境都有会话时长和闲置断开限制，记得定期存 checkpoint。
4、配额会变动，高峰期可能排队，使用前再看一眼官方说明。
这些组合起来，个人做中小规模实验、学习、验证想法基本够用。
配额随时可能调整，实际以各平台当前页面为准。
觉得有用就收藏，后面更新我再补
#免费 #GPU #AI
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