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✅ KAITO @KaitoAI 以前的嘴撸，现在回归的新方式也是获得了更多的人关注，另外我将展示AxisRobotics的分配计划获得，首先将分为两部分，一部分是介绍Kaito&Axis以及Axis创作者活动获得空投的方式（我们创作者能获得什么？） 另一部分的关键是如何获取更高的rank&Aurn，得分比 ✅以及一些私人的建议 整体背景：Kaito，Axis Robotics是什么？ Kaito AI（ AI 驱动信息与注意力平台， InfoFi 项目。它主要提供： - Kaito Pro：加密市场情报搜索与分析工具（类似加密版 Bloomberg） 官网有原生代币 $KAITO Kaito官方账户：@KaitoAI 官网有原生代币 $KAITO 这是一些关于kaito的官方链接🔗 Axis Robotics，官方账户：axisrobotics 🔗： Axis Robotics 定位为 Physical AI，主要是通过其官网的模拟遥控，让更多的人能够接触到和参与，通过简单的指令实验训练实现技能升级。 融资与团队 - 融资：2026年7月完成 1200万美元种子轮，Hack VC 领投，Nomad Capital、Pi Network Ventures、10K Ventures 等跟投。资金用于扩大贡献者网络与产品商业化。 - 团队：创始人/CEO Chris Feng（前 Chainbase COO，有咨询与 VC 背景）。核心成员来自 UC Berkeley、CMU、Georgia Tech、NTU、上海交大等顶尖院校的 AI/机器人研究者，加上有大规模消费级产品增长经验的运营人员。 🌟 Axis Content Creator Program（被称为 Physical AI 的 Katalyst）内容创作者活动 - 合作方：Axis Robotics × Kaito AI - 奖励：总供应的 0.25% $AXIS 代币，在 TGE（代币生成事件）时全部解锁发放 - 前 1–100 名：分享 0.10% - 101–500 名：分享 0.10% - Kaito 质押者：分享 0.05% - 活动时间，第一阶段是：2026 年 8 月 19 日开始，到 9 月 18 日 12:00 UTC结束 ⭐️如何参与到Axis Daily Tasks 首先我们要确认的的是，Axis并不是一款游戏，它跟gamefi没有任何的关系，也不是像一些人所说的，这是一个游戏，完成了就有奖励。 只能说你能把这个物理训练的过程当程一个游戏提升趣味性，但绝对不是简简单单的游戏 AI存在物理训练，模型，我们平时使用文字，对语言AI类工具或者其他AI发布的是指令，它们的工作方式是这样的： 创作者发布指令— AI工具接收，分析理解— 执行，训练— 反馈结果 而Axis不同的是，它把这个接收指令和训练的过程全权交给你，这个创作者或者使用工具的人去还原，让你更加熟悉其工作原理和为以后更好地去适应AI工具和准确度训练。 在All Tasks里面会显示当前可做的任务，我们可以根据难易去优先先做比较简单的获得积分 根据这几天的反馈，我们也能够了解到的是现在做的任务发布数量也越来越少了，做任何事情都需要提前规划，参与的人也越来越多，因此要获得更高的积分务必从简单的训练模型开始 ♥️ Tips — 在做任务的时候，我认为的是不应该盯着我能做多少个，而是要看“分数” 为什么要关注度在于分数上面，而不是通过量变改成质变？ 首先，我们不能不承认的是，对于我们这些并不完全了解AI训练模型的人来说，本身我们习惯了快捷化的指令给到AI，让其帮我们完成任务，而巧妙的是，我们并不能有那么快的学习方式，因此由简入难成了我刚刚说的第一个条件，我这里进阶推荐的是这个task，优选： Put xxxx into Microwave类别的任务，这个是练熟度，这类的任务本身不属于轻松，但更多的是它有重合的运动轨迹和方式，注意事项，要学会把任务打包，其实真的很多是可以作为分类在一块的 — 完成✅ 不等于 🟰 高分 本质上来说，你完成得越好，任务成功通过和分数才能越高，所以就像我说的，题海战术不适应于当前的环境，精炼和归纳才是最优的解决方式👍 注意‼️ Kaito邀请链接完成任务时需要任务签名的

逛 HN 的时候，看到了这一篇挺有价值的帖子，作者从 5 万多个书签里，整理出了自己心中的 S 级可视化教程。 在 AI 时代来临以前，大家会花费巨大的精力和时间去手敲写博客和教程 于是才有了下面这些非常优质的教程，AI 时代来临以后，还有人会做同样的事吗？ HN 原帖： 🎮 互动游戏 / 动手学习 从逻辑门开始造一颗 CPU 用游戏学习 Git 分支 用游戏学习 CSS Grid SQL 侦探游戏 另一个 SQL 解谜游戏 从零组装一个神经网络 机器人实时 3D 仿真 🧠 AI / 机器学习 交互式理解 Transformer 可视化理解 K-means 聚类 视觉 Transformer 图解 机器学习可视化入门 线性回归、逻辑回归与神经网络 神经网络的前向传播与反向传播 FAISS 向量检索原理 💻 编程 / 计算机基础 算法可视化 从零实现 React 从零“造”一块 NVIDIA GPU 一次请求如何从浏览器到达服务器 网络七层模型 限流算法 椭圆曲线密码学 🎨 图形学 / 游戏开发 颜色、屏幕、图形、渲染、着色器、编译器与解释器 用 Rust 和 Bevy 搭建 3D 编辑器 Vulkan 图形管线 碰撞检测、着色器、渲染与剔除 📐 数学 / 物理 交互式概率论 线性代数与向量 引力如何工作 ⚙️ 工程 / 硬件 内燃机工作原理 芯片制造流程

爆肝制作，全网最细最全的Github零基础系统教程！👇👇 1⃣基础：什么是Github 2⃣基础：找到Github好资源和开源软件的4个方法 3⃣基础：详解界面、stars、fork、watch 这些基本概念 4⃣进阶：搞清楚 GitHub 的工作原理 5⃣进阶：7 种常见的开源许可证和各自区别 6⃣实操：4 种使用 GitHub 项目的方式及用途 7⃣实操：一起手把手创建并且开源你的第一个项目 全程假设你完全没有任何编程的基础， 跟到最后成为玩转github的专家！ 全程精剪没有废话，每一个点都讲透+实操！ 章节划分： 00:43 什么是github 03:21 找到Github资源的4个方法 06:58 界面与基本概念详解 11:38 github基本工作原理：branches，tags 16:17 readme与7种常见的licence 21:26 4种下载使用github项目的方式 27:44 开源你的第一个项目 36:54 结尾

史丹佛發布了一門免費課程，從內到外解釋 Claude 和 ChatGPT 的工作原理。 大多數人將潛力的 90% 白白浪費，而史丹佛在 1 小時 44 分鐘內傳授這項知識。

Claude Code 团队刚刚发布了一门关于使用 Fable 5 进行循环工程的免费课程： [00:00] —— Claude Code 的底层工作原理 [05 :01] —— 智能体循环机制解析 [16 :21 ] —— 99% 开发者忽略的功能：自动模式 [19 :00] —— 为什么语音优于打字 [32: 34] —— 使用草稿合并请求进行自动代码审查 [58: 39] —— 将 Fable 5 用于非编程工作 这门免费课程可以替代付费的 Claude Code 教程

找到一本免费的 AI 书《Agentic AI 漫游指南》，刚翻了几页感觉还不错。 不是那种讲基础概念的入门书，而是直接上强化学习、推理、评测这些东西，最后才聊 Agent。 如果你已经会用 ChatGPT 和 Claude，但想搞懂 AI 底层怎么运作、为什么能推理、怎么被训练的，这本就有意思了。 不是操作手册，是理解工作原理的。收藏备用吧。

开源项目推荐：Claude Code From Scratch 这是一本学习 Claude Code 的开源电子书，严格来说不仅仅是电子书，还有代码，不需要你去看 Claude Code 的 50 万行代码。 用 ~4300 行代码（TypeScript 和 Python 两个版本分别实现）复现了 Claude Code 的核心架构——Agent Loop、13 个工具（含并行执行 + 流式早期启动）、4 层上下文压缩、语义记忆召回、技能系统、多 Agent、MCP 集成……每一步都对照真实源码讲解它怎么做的 → 我们怎么简化的。 有 13 章内容，每一章都是一份分步教程，跟着动手写几千行代码，快速理解 Claude Code 这样最好用的 coding agent 的精髓。 读完你就能大致理解了 coding agent 的工作原理，我跟着快速浏览了下都有了些新的收获，推荐有兴趣的可以看看。 有中英文版：

今天免费给大家挖到一个牛的工具 Stanford University 放出来的一套 AI 课程，直接用 1 个半小时，把 Claude 和 ChatGPT 背后的工作原理，拆得非常透。 很多人天天都在用 AI。 写内容。 做研究。 跑工作流。 做自动化。 但大部分人，说实话连模型 10% 的能力都没真正用出来。 问题从来不是 AI 不够强。 而是你根本不知道，它到底是怎么思考、怎么推理、怎么处理信息的。 你一旦理解底层逻辑，你会发现，提示词、自动化、Agent、工作流这些东西，全部都会进入另一个层次。 建议直接收藏，少刷一小时短剧。 明天醒来，你可能就比大部分人，多了一条真正能赚钱的路。 AI 最大的红利，永远属于理解它的人。