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Fermion开源语音识别模型Phonon-2：极速转写长音频 仅164MB，在普通轻薄笔记本上转写1小时音频只需约20秒。通过极低位宽权重压缩技术大幅缩减体积，识别准确率却对齐了体积大其15倍的原版大模型，在会议和演讲场景下的准确表现甚至更优。 这意味着个人电脑无需依赖昂贵的高端显卡，就能低成本在本地流畅运行高精度的语音听写与音频转写。 仅支持英文。 模型：

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我已经爱上捡瓶子的感觉了 1. 灯塔 ，图1，每个月稳定提现 300U-400U 加入我的灯塔捡瓶子大军： 2. 薪火，图2，最近刚开始捡瓶子，捡了21U了，美滋滋 加入我的薪火捡瓶子大军： -------------------------嘴撸分割线--------------------- 区块链开发者面临“区块链三难困境”：安全、去中心化与可扩展性难以兼得，通常只能优先两项。安全确保交易不可篡改，去中心化让控制权分散，可扩展性支持高交易量。对Layer 1而言，平衡尤其困难。以太坊优先安全与去中心化，每笔交易都需去中心化节点网络验证，以防审查并维持无需信任，这自然限制吞吐量，因此单靠L1难以真正扩展。L2方案将多笔交易打包到链下处理，再把证明或压缩摘要提交L1进行最终验证和结算。这样可减少L1交互、缓解拥堵、加快处理，并让L1专注安全与共识，从而在不引入新风险或信任假设的前提下扩展生态、支持复杂dApp。 L2类型中，状态通道如比特币闪电网络、以太坊Raiden，将部分区块链状态锁定在多签或智能合约（法官合约）中。参与方随后可进行任意次数链下交易，通过签名消息更新状态；关闭通道时，将最终状态提交主链，资金按约定分配。其优点是减少链上交易、提高吞吐、实现近乎即时最终性、费用低、隐私高，适合固定参与方间的高频交易。缺点是所有参与者必须在线，参与人数预设，且初始法官合约设置资源消耗较大。 @Starknet 就是那个非常好用的Layer2

以下消息来自小姜朋友圈（他推特账号找不回来密码了） 完成了一个全球首发～暗黑2重制版移植到了 iPhone 上了。 单机全程无需联网、全功能100%复刻、帧率稳定60帧，准确来说不是移植，而是源代码级别的完整复刻。 一共使用了四个20倍克劳德先生和2个20倍考黛珂丝女士，感谢他们。 最终技术方案实际落地时间是一周跑满24小时就完成了。 个人实验型项目，源代码不会发布，技术方案一周后发布。

到卡后，网点的参考操作流程： 1.使用“9071124-线上预约卡片网点入库”将卡片入库 2.使用“8103102-个人开非预制卡”进行领卡 （注意：此处与一般流程不同，如需领取网申卡需要改动几个标志位，具体请网点查阅相关资料为准，客户请注意在柜外显示屏核对卡号是否与自己申请的一致，防止变为新开卡）。 领卡后无需再进行“8003308/G04013-领非预制卡”操作，卡片已可正常使用。 如需维护卡片印制姓名信息，请提前说明，如在业务进入显示电子回单页后，则已无法取消。

相信自己的逻辑最重要 今年最大的感悟就是 做交易无视任何噪音 - 币安人生我50m抄底的时候 所有人都说这个东西早结束了 cz的痰已经吐完了 - 我780/1200 sell put美光闪迪 被人骂误人子弟 典型交易陷阱 - spaceX开盘之前 全部的西方媒体和分析师以及推特舆论 我觉得是清一色的fud - 当时买dell 都说是特朗普垃圾阴谋盘 - 喊牛来的时候 大家说frank 都砸盘了 bsc都是垃圾项目 必然归零 - 这次QNT喊完都是嘲讽 说我反指 很多人看破新高第一反应是做空 做分享只不过是给我自己看的 朋友们能通过我今年的分享赚到钱也好 亏了钱也罢 不认可的人也无需多言 认可的人也不需要刻意 念头通达 然后剑开天门罢了 时间会证明一切

普通人吃肌酸补剂非常有用。肌酸是循证医学证据最完整、性价比极高的基础补剂，并非健身狂人专属： 运动增益：直接扩充细胞内 ATP“应急电池”，让深蹲、俯卧撑等多做 1~2 次，加速体力恢复，对抗随年龄增长的肌肉流失。 脑力抗疲劳：大脑是耗能大户，补充肌酸能缓解熬夜、高压下的认知迟钝与记忆衰退；对少吃红肉的人群提升尤为明显。 吃法：选最便宜纯粹的一水肌酸，每日固定 3~5 克温水送服即可，无需冲击期；初期微增的体重是细胞储水，并非长胖。

NVIDIA 发布 Skill2Env：用“集体技能”强化智能体 NVIDIA 研究者们把社区公开的 Agent Skills 编译成可执行 RL 训练环境的数据流水线：3.4k 个 Skills 变成 8k 个带程序化测试和行为量规的终端任务；仅 300 步 RL 训练就让 Qwen3.8-27B 在 Terminal-Bench 2.1 上提升 4.7 个百分点，且模型行为显著向源 Skills 的方法论对齐。 开源项目： 核心洞察：公开 Agent Skills 是一个被忽视的监督来源 Agent Skills 是“教智能体做某件事”的文件夹：一个 SKILL.md 加上可选的脚本、参考资料和资产。论文指出，把公开 Skill 语料当作数据来读，它同时提供三样东西： · 任务分布的采样：人们真正想让智能体处理的任务分布（有人愿意花时间写下工作流，说明这活儿值得自动化）； · 真实世界的锚点：指向真实的仓库、数据集、工具和工件； · 结果测试表达不了的质量标准：领域专长、默认参数、常见坑、“好结果长什么样”。 # 数据流水线：四阶段编译，验证靠构造 1. Plan（分解）：容器化的 Codex 规划器读取完整 Skill 包、联网调研相关公共资产，把 Skill 拆解成若干可验证的 workflow，每个附带元计划（场景、初始世界、预埋缺陷、难点来源、解法草案、验证策略）、资产建议和“任务轴池”（任务原型 × 验证器模式 × 人物画像）。 2. Diversify（多样化）：宿主从轴池采样一组组合，加上复杂度、指令语气、请求者专业水平。关键设计是轴池以 workflow 为条件：研究型 workflow 配“证据可追溯”验证和研究者画像，而不是从全轴乘积空间乱抽，这让多样化保持 sensible。 3. Create（构造）：全新创建者 Codex agent 在 Docker 内工作，尽可能用真实素材（钉在特定 commit 的开源仓库、真实版本化文档、官方 API 规范）；需要联网服务的场景改造成本地替身（stub 服务器、录制回放 fixture、PATH 上的假 CLI、种子数据库），求解时绝不依赖网络。创建顺序被严格固定：先建世界 → 写指令 → 写测试 → 写量规 → 最后才写参考解，测试先于解法冻结，保证解法必须迁就评分契约而非反过来。 4. Verify（验证）：宿主端无模型参与的接收门：静态检查（布局、符号链接、Dockerfile 安全、基础镜像按内容摘要钉死）+ 两个容器内试跑：Oracle（参考解）必须全指标满分，NOP（什么都不做的 agent）必须全指标零分。任一失败即拒绝。 值得注意的一个反直觉选择：不做 teacher 模型预验证（不像部分工作用强模型试解、解不出就丢弃任务）。理由有二：这会把任务难度上限压到验证器能力，且成本翻倍；而 group-based RL 的在线动态过滤（rollout 无优势的 prompt 自动不产生梯度）天然淘汰过难/过易任务。 # 数据画像：广、贵、且忠实于源 规模与成本：7,971 个任务，用 GPT-5.6 Sol（xhigh 推理档）生成，API 花费超 9 万美元。（脚注：出于法律原因，公开发布的数据集改用 Kimi-K3-max 在同一流水线下生成。） 领域分布：13 个领域中，软件工程仅占 22.5%，AI/ML 10.5%，商业/金融/法律/HR 10.5%，营销 9.3%……论文对比了 TMax-15K、Terminal-Bench、DeepSWE 等，Skill2Env 是唯一全覆盖 13 域、且非技术知识工作占大头的语料。 忠实度探针（很聪明的设计）：用任务指令+量规作查询、对 3.4k 个 SKILL.md 做 TF-IDF 检索，73.2% 的任务 top-1 命中真实源 Skill，94.6% 进 top-10（随机 0.03%）。单用量规也有 68.5% top-1，证明量规携带的是 Skill 专属方法论而非泛泛建议。 SFT 数据：用 GLM-5.3 对每个任务 rollout 两次，得到 15,968 条轨迹，平均奖励 0.74，中位轨迹 19 次模型调用 + 23 次工具调用。 S2EBench：考虑到公开基准饱和，从 SkillHub 另外生成、逐条人工审核（指令无歧义、忠实于源 Skill、测试公允）后的 79 任务私有 held-out 基准。 # RL 实验：基础设施 + 极简配方 基础设施（论文明确说“现代 agentic RL 首先是基础设施挑战”）：Molt（PyTorch 原生全异步训练，Ray + vLLM + FSDP2）+ Polar（agent rollout 层：rootless Apptainer 沙箱、代理回传 token ID 和采样时 log-prob、prefix merging 把 harness 的多次补全缝合成训练轨迹）。 配方（刻意走“简单路线”）：GRPO 组归一优势 + DPPO 的 binary-KL 信任域掩码（δ=0.05，超出阈值的 token 直接丢弃，无需参考模型，还能防训练-推理失配）；G=8 rollouts/组，批 64，lr 1e-6 恒定，无 KL 惩罚、无熵奖励、无 SFT 热启动，每任务 65k 上下文。 量规校准奖励：开量规时，额外由 GPT-6 Astra 做 LLM-as-Judge（带“宪法”：惩罚无脑循环、reward hacking、答非所问；hacking 实证 = -5 分），总奖励 r = r_V + λs/5（λ=0.2），即 judge 最多把程序化奖励拉动 ±0.2。量规是校准可执行结果奖励，而非取代它，这是与“Rubrics as Rewards”一系的定位差异。 # 四项发现（论文最有信息量的部分） 发现 1：小规模 RL 即有跨域迁移。 仅 300 步、只用 2,400 任务子集训一个 epoch：S2EBench pass@1 +4.3（均分 +18.5），Terminal-Bench 2.1 +4.7（49.4→54.1）。训练集与 TB 无重叠（13-gram Jaccard < 0.8），且训练集从未针对 TB 调过，论文将其解读为规划、工具使用、收尾能力的通用提升而非任务族记忆。这让 27B 本地模型显著缩小了与云端前沿模型的差距。 发现 2：量规校准 RL 在基准上落后于纯结果 RL，一个诚实的负结果。 量规版在 TB 2.1 只有 50.1（纯结果版 54.1）；训练中量规版的程序化奖励长期停在 0.5–0.6，judge 分项从头到尾无上升趋势，两个奖励在训练分布上互相拉扯。论文不把它当作对量规奖励的终审判决（两者优化不同目标，而基准只考结果那一半），并给出两个疑因：λ=0.2 的加性形式让失败任务仍能拿正奖励、judge 看不到文件系统等设定均未调优；以及更本质的，Skill 写下的方法论可能本来就不是最大化基准通过率的分布。 发现 3：行为确实向 Skill 对齐，量规的价值所在。 200 个任务的成对偏好测试（judge 拿源 SKILL.md 当标准，比较匿名化的 base 与 RL 轨迹）：纯结果 RL 已被偏好 54.5% vs 33.5%；量规版被偏好 73.0% vs 24.0%。这说明量规奖励买到的东西在结果基准上看不见，但对“怎么做事”影响实质，对网页开发、报告综合、开放研究这类难验证任务尤其重要。 发现 4：GLM-5.3 蒸馏 SFT 反而伤害 Qwen。 在 GLM-5.3 轨迹上做 SFT：27B 上 TB 2.1 掉到 45.8；4B 上直接崩塌（TB 18.7→3.4，出现思维/工具调用死循环）。归因：教师的 interleaved-thinking + 工具调用风格与学生自身 post-training 不兼容，模仿覆盖了学生依赖的行为模式却带不来教师的能力。与 TMax 报告的“SFT 混合数据劣化已后训练的 Qwen”互相印证。因此论文所有 RL 结果都从未修改的原始 checkpoint 出发。