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🍀🐣お知らせ🐣🍀 Reading Drama『BLINK』出演決定✨ 🗓️4月5日(土)13:30~ 相葉裕樹×石田亜佑美 📍新国立劇場 小劇場 🎫M-line club FC先行受付 🔽受付期間 2月11日(火・祝)16:00~2月21日(金)23:59まで 🔽公式HP #BLINK# #石田亜佑美# @GEN_TO_play

ミュージカル『ラパチーニの園』 📅2月20日㊎～3月1日㊐ 📍新国立劇場 小劇場 【CAST】#林翔太# #北川拓実# #宮澤佐江# #珠城りょう# #石井一彰# #別所哲也# 【翻訳】#吉田衣里# 【上演台本・訳詞・演出】#高羽彩（##タカハ劇団）# 【音楽監督】#深澤恵梨香# チケットのお申込みはHPから

新国立劇場！！！！！！！！！！！ 日曜日まで。みなさん是非お越しください！ 立ちたかった舞台。噛み締めます！ #見上げんな！#

本日もお稽古でした😊 とっても愉快なキャストさん達と オモロいことやってます✨❤️ 芸術の秋🎑 是非、 劇団ホチキス「明後日のガラパゴス」 観に来てください！！ 📍10月4日〜9日 新国立劇場小劇場 #アサガラ#

去年に引き続き、MOTHERを観劇してきましたっ✨ PRIDEメンバーが出演してましたよ٩(ˊᗜˋ*)و 久しぶりにみんなに会えた💗 #MOTHER# #新国立劇場# #初台#

这项研究来自新加坡国立大学。 研究发现，A 货消费呈明显的 U 型分布。 低收入群体（家庭年收入低于 1.5 万美元） 购买和复购 A 货的倾向更高，主要选择价位较低的品牌和鞋类。 中等收入群体（家庭年收入 5 万至 7.5 万美元） 购买 A 货的倾向最低，无论偶尔购买还是重复购买，都少于低收入和高收入群体。 高收入群体（家庭年收入高于 15 万美元） 购买和复购 A 货的倾向更高，主要选择爱马仕和香奈儿的经典包袋。 研究人员分析了跨境电商平台上数百万笔销往美国的 A 货订单，包括商品价格，品类，仿冒品牌和款式，以及收货邮区。 随后，他们将这些订单与美国人口普查数据结合，比较不同收入地区的 A 货消费。 平台没有提供买家的个人收入，因此研究人员依据人口普查数据，统计每个收货邮区内各收入档家庭的占比，再与当地的 A 货购买量进行比较。 论文共划分了 10 个收入档，以上三个范围分别对应研究重点观察的低收入端，中等收入参照组和高收入端。

🌪️全球最强高校顶尖Builder 正在HTX Genesis Hackathon 集结🚀🚀 🚩 从清华、复旦、到新加坡国立大学、爱丁堡大学… 30+ 所海内外顶尖高校，覆盖全球 22 座城市，100+ 支队伍上场😎 下一代 Web3 Builder在 #HTXDAO# 链接起来，把 AI × Web3 的想法带上赛场！ 代码即信仰！ 一起上场，我们一起创造下一个时代💙❤️ #HTXDAO# #HTXGenesisHackathon#

现在很多人聊 AI Web3，都在盯着模型、应用、空投这些地方，但真到了一堆 AI Agent 上链执行任务、调用数据、协同交易、管理资产的时候，问题就会变得特别特别现实： 它的推理能不能被验证？ 它调用的数据靠不靠谱？ 它的记忆放在哪里？ 它和其他 Agent 协作时，出了问题谁来审计？ 底层协议有没有隐藏的 bug？ 这些东西听起来一点也不性感，而且作为乐观主义者，我平时也反感只提问题不给解决方案，但真出事的时候，以上的每一个都会是扎心的大问题。 —————————————————— 这也是我觉得 @0G_labs 近期的几个动作值得看的原因。 根据这次 APAC Hackathon 黑客松的最终数据，1.04M+ 社媒曝光、1145 名全球参与者、293 个最终提交项目，放在现在这个市场环境里，已经能说明 0G 生态不只有声音，是实实在在的有人在持续动手构建。 更关键的是，这批项目并没有只挂一个链上 AI 的概念，很多都实际落地应用到了 0G 存储、0G 算力、0G 链、隐私计算、Agentic ID。 这也说明 0G 的全栈基础设施，已经开始被开发者拿去做真实的东西了。 从我的视角看，黑客松最有价值的地方在于它能不能把开发者、场景和工具栈一起给跑通了,因为如果一个生态只有叙事，没有人愿意去动手搭东西，那热度一定会很快就消散了。 但是如果有几百个项目提交，有人用存储、有人用算力、有人用隐私计算、有人尝试 Agentic ID，这就说明 0G 的生态闭环开始有雏形了。 另一个点我觉得更硬，那就是 0G Lab 的这篇多智能体安全论文。 —————————————————— 他们联合新加坡国立、北大、北邮做了一个叫 Agora 的框架，专门拿来 debug 共识协议。 共识协议直白的说就是链和分布式系统最底层的记账规则，节点怎么达成一致、异常节点怎么处理、状态怎么同步、签名和执行结果怎么保证不出问题，很多核心风险都藏在这里。 Agora 的思路是让多个 Agent 分工协作，有人负责理解全局状态、有人负责设计异常场景、有人负责生成测试代码、有人负责跑结果和复盘问题。 最后在 Raft、EPaxos、HotStuff、BullShark 等主流共识协议里，挖出了 15 个之前没人发现的协议级深层逻辑漏洞（零日漏洞），论文也中了顶会（我特意去查了下，论文已被 ICML 2026 接收，这是全球人工智能和机器学习领域历史最悠久、规模最大、最具影响力的顶级学术会议之一，这含金量懂的都懂）。 因为 AI Agent 以后真的要在链上跑，光靠会聊天、会生成内容、会自动执行任务肯定不够，底层系统必须能被测试，能被验证，能提前把风险挖出来，毕竟安全才是第一位的。 所以模型会换、应用会换，但 AI Agent 需要的可信执行、链上存储、隐私保护、安全验证这些需求不会消失。 这才是我看 0G 的核心逻辑，它正在补齐 AI Agent 上链之前必须要具备的底层能力。 熊市里，真正做事的项目反而更容易看清楚 ，你们觉得呢？ @0G_labs @0g_cn

南华早报报道称，中科大博士、现任中科大工程科学学院讲席教授达博已离开日本国立材料科学研究所（NIMS），带着研究团队回到中国。他曾在日本参与前沿半导体项目，其研究被称支撑台积电3nm芯片生产线相关环节；他在中科大官网上的个人简介目前已无法访问。 达博2013年从中科大博士毕业后赴NIMS做博士后，后来成为该机构史上最年轻的独立PI。他还曾在NIMS内部组建一支由中科大毕业生组成的团队，计划在自己回国时整队带回。报道称，他在中国媒体DeepTech采访中说，如果能把中国半导体设备、材料和零部件提升到国际水平，自己的终身努力就值得。