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JVID 祝各位新年快樂🧨
迎春大賞活動開跑嘍🏃♀️
❤️快來幫我 登上冠軍寶座❤️
（這張是下個月的拍立得範例）
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如果你翻墙，别再只会X和YouTupe了！
还有很多牛逼的网站值得探索，下面这15个网站，建议直接收藏：👇👇👇
1、Snopes｜事实核查
专门查证网络谣言和争议事件，避免被假消息带偏。
2、Wikipedia｜维基百科
全球最大的知识百科。遇到任何陌生领域，可以先从这里建立基础认知，再深入研究。
3、Foreign Affairs｜《外交事务》
看懂世界格局，不能靠刷新闻标题。
深度分析才能帮你把碎片信息连成线。这里不追热点，只挖逻辑。
4、Brookings Institution｜布鲁金斯学会
顶级智库网站。大量经济、科技、政策研究报告，可以帮助普通人提升宏观视野。
5、Product Hunt + AI工具库组合
每天关注海外AI新品，用中文重新整理、测试、分享。
很多人的赚钱机会，本质就是：别人还不知道的信息 → 你提前发现 → 中文化输出 → 形成内容和商业价值。
6、Product Hunt｜新产品发现平台
每天发现全球最新创业项目、AI工具和互联网产品。很多爆火产品，最早都是从这里出现。
7、Pexels｜高清素材库
免费、可商用的图片和视频素材，做内容、配图、封面设计都能用。不用纠结版权问题，下载就能直接用。别等到要发内容了才去搜，提前把常用素材存下来，能省很多临时翻找的时间。
8、Internet Archive｜互联网档案馆
数字世界的时光机。存了海量网页历史、书籍、音频、视频。很多已经打不开的旧链接、消失的网页，这里还能翻到备份。
9、Pixabay｜免费素材库
图片、视频、音乐都有，音频资源比Pexels丰富。做视频配乐、PPT背景、日常创作都能找到素材。做视频缺背景音乐，可以先来这里翻翻。比去音乐平台挨个问版权省事多了。
10、Fiverr｜技能变现平台
把你的技能打包成标准化服务挂上去——写文案、剪视频、配音、翻译、修图，别人直接下单。不用主动找客户，挂上去等单就行。任何能用AI快速搞定的事，都可以在这里变成商品。
11、Upwork｜自由职业市场
竞标制，客户发布项目，你写方案竞标。适合长期合作型项目，客单价高，但前期需要积累作品和好评。新人别一上来就竞标高价大单，先接几个小单攒好评和案例。作品集比简历有用得多。
12、Open Yale Courses｜耶鲁公开课
耶鲁大学免费公开课，文学、哲学、历史、心理学、经济学都有。不用翻墙（部分地区可能受限），直接在线听课。如果想认真学点东西，而不是只靠碎片信息填充认知，这里比刷一百篇公众号文章都值。
13、Prolific｜学术调研平台
参与大学和研究机构的付费调研，比普通问卷调查更规范，报酬也更高。时薪约8-15美元，适合用碎片时间做。
14、UserTesting｜网站/应用测试
录制屏幕和语音，边用网站或App边说出你的操作感受。每单10-60美元，测试时长10-20分钟。
15、Honeygain｜闲置带宽变现
安装后在后台运行，把你的闲置网络带宽共享给企业做数据研究，完全被动运行，不需要主动操作。
这15个网站翻过一遍之后，其实能分成两类变现方式：
一类是直接赚钱的——Fiverr、Upwork、Prolific、UserTesting，把技能或时间挂上去就能接单。门槛不高，关键是先跑通第一单，别纠结完美方案。
另一类是间接赚钱的——Foreign Affairs、Brookings给你宏观判断，Product Hunt给你一手产品信息，Pexels和Pixabay解决内容素材，Internet Archive帮你挖消失的信息。
这些平台提供的内容本身不直接产生收益，但能给你提供做决策、做判断、做内容所需的原材料和背景信息。
很多人说“信息差赚钱”，其实拆开就两步：1 知道别人不知道的东西，然后把这种知道转化成某种可交付的形态——一篇文章、一个产品、一个判断、或者一次精准的出手。你的收入来源于你把信息翻译成价值的能力。
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50 个网站，随便点开一个就能逛上几小时 🌍
1. — 实时卫星画面
2. — 追踪全球航班
3. — 实时追踪船舶
4. — 实时天气和风暴
5. — 实时闪电
6. — 近期地震
7. @sauda_coder — 查看互联网海底电缆
8. — 监测全球森林
9. — 实时世界统计数据
10. — 实时互联网数据
11. — 比较国家大小
12. — 探索历史地图
13. — 历史地图档案
14. — 社区共建的世界地图
15. — 世界各地的窗外风景
16. — 虚拟城市漫步
17. — 随机看世界各地
18. — 世界各地的奇特地
19. — 有趣的互动实验
20. — 从原子到宇宙
21. — 3D 探索太空
22. — 互动星空图
23. — NASA 每日太空图
24. — NASA 图片档案
25. — 互动数据故事
26. — 全球数据与洞察
27. — 理解全球趋势
28. — 数据可视化
29. — 世界银行数据
30. — 土耳其官方统计
31. — 海量数字档案
32. — 免费经典书籍
33. — 探索数百万本书
34. — 美国国会图书馆档案
35. — 欧洲文化档案
36. — 美国数字图书馆
37. — 虚拟博物馆
38. @sauda_coder 高清艺术作品
39. — 在线艺术收藏
40. — 历史珍品
41. — 免费文化与教育
42. — 探索大都会博物馆藏品
43. — 探索音乐流派
44. — 按国家和年代听音乐
45. — 把维基百科编辑变成声音
46. — 随机知识
47. — 时间和天文工具
48. — 最新科学新闻
49. — 免费研究论文
50. — 互动数据可视化
互联网比你平时刷的信息流大得多。
🔖 收藏起来以后看。
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女孩靠特斯拉车上的AI炒币，日赚500美元起🤯
看看这个：
有个女生摸索出一套交易窍门，坐在特斯拉车里就能做加密货币交易，每天稳稳入账500美元以上，据说靠这套方法已经赚了超200万美元。
她的实操思路如下：
1. 把TradingView行情软件接入特斯拉车机屏幕，直接把车子变成移动交易操作台。
2. 借助人工智能研判盘面走势、成交量、资金流动性、行情动能以及关键价位，筛选出合适的交易机会。
3. AI会输出完整的盘面分析，标记潜在的入场点位、离场点位，还有行情失效参考线。
4. 行车途中，她直接通过车载屏幕同时盯多张行情图，繁琐的数据研判工作交给AI后台完成。
5. AI给出信号之后，她不会直接照单操作，会自己再复核一遍机会是否靠谱。
6. 交易时提前设置好止损，把控好仓位规模，避免一次亏损就把账户资金亏光。
7. 还能针对行情突破、成交量暴涨、行情异动等情况开启提醒，不用时时刻刻死盯图表。
整套逻辑其实并不复杂：把特斯拉当作移动操盘据点，TradingView负责提供行情图表，AI帮忙处理海量市场数据。
提醒：没有任何交易策略能够稳赚不赔，每个人最终收益会存在差异。
评论区回复“CRYPTO”，我就把这套完整思路和参数设置发给你。
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Modal @modal 这份「GPU 术语手册」做的太友好了，它把整个 GPU 技术栈拆成四个相互勾连的层面：设备硬件、设备软件（执行模型）、主机软件（驱动与工具链）、性能分析，每个词条都密集交叉链接，既可以按需查阅单个术语，也可以从头到尾线性通读。
理解这份手册从「CUDA」开始，CUDA 有三重含义：一种设备架构、一个并行编程模型、一个软件平台。这份手册的四个章节恰好分别展开这三个含义加上性能分析。
GPU Glossary 四个章节：
1. 设备硬件：GPU 的物理解剖 - CPU 用复杂核心避免延迟，GPU 用海量简单线程隐藏延迟
2. 设备软件：CUDA 的执行模型 - 线程层级、内存层级、硬件三层严格同构，程序员亲手管理内存
3. 主机软件：驱动、工具链与库 - Runtime 包着 Driver，闭源库拿来即用，CUTLASS 一系负责构造自己的 kernel
4. 性能分析：完整诊断链 - 定瓶颈 → roofline 定性 → 利用率定位 → warp 机制 → 访存模式 → 资源约束
这三句总结很到位
GPU 的本质是“单周期切换海量简单线程来隐藏延迟”；编程的本质是“沿线程-内存-硬件的同构层级，把数据在正确的层级间搬运，把算术强度做到岭点以上”；性能工程的本质是“沿诊断链逐层定位，用 Little 定律算够并发，不为中间指标（如占用率）本身而优化。
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AX：谷歌开源的Agent调度系统
专门用来管理和运行“AI 智能体”的调度系统。现在的 AI 不仅能回答问题，还能像真人助理一样，自主使用各种工具、查阅资料甚至编写运行代码来完成复杂任务。但当海量的 AI 助理同时运转时，后台就需要一个强有力的“交通指挥中心”来统一分配计算资源并确保安全。AX 承担的就是这个指挥官的角色。
它主要解决了普通服务器难以应对的几个实际难题：
1）提供安全的独立运行空间：AI 可能会在后台运行各种代码，AX 会给每个 AI 分配独立的虚拟沙盒，限制好内存和算力，防止程序失控或相互干扰。
2）提前准备好工作环境：在 AI 开始工作前，系统会自动把代码库、工具接口和依赖文件准备妥当，让 AI 可以随时投入工作。
3）随时暂停与恢复：当 AI 暂时空闲时，系统能保存当前进度并休眠，等需要时再从原进度继续，以此节省大量的运行成本。
4）支持实时排查：管理者能够随时进入 AI 当前工作的后台环境，像站在 AI 身后一样观察具体进度并排查问题。
Github：
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阿里把团队内部用了两年的官方 AI Code Review Skills 开源了，采用 “确定性工程 pipeline + AI Agent” 的混合架构，专门解决通用 Agent 做代码审查时 “漏审、定位漂移、质量不稳” 的老问题。
40.5K ✨ 开源项目 OpenCodeReview：
# 核心设计：确定性工程 pipeline × Agent 各司其职
确定性工程负责硬约束：
· 精确文件选择：用代码决定哪些文件必须审、哪些要过滤，不依赖模型自觉；
· 智能文件捆绑：把相关文件合成一个审查单元（例如 message_en.properties 和 message_zh.properties 捆绑），每个单元以上下文隔离的 sub-agent 运行，分治策略让超大变更集也稳，且天然支持并发（默认 8 个文件 worker）；
· 细粒度规则匹配：内置约 54 个按语言/文件类型的规则文档（Java、Go、TS/JS、Python、Rust、SQL/XML mapper、properties 等），用模板引擎而非自然语言把规则匹配到文件特征上，从源头消除信息噪声；
· 外部定位与反思模块：评论的“落点”和“内容”分别由独立的 re-location 和 reflection 模块系统性校正，这正对“位置漂移”痛点。
Agent 负责动态决策：
· 深度优化的场景 prompt（内部分为 plan → grouping → main → memory_compression → re_location → review_filter 多个任务模板，可在 internal/config/template/prompts/ 看到）；
· 从海量生产环境的 tool-call 轨迹（调用频率分布、单工具重复率、新工具对调用链的影响）反向蒸馏出的专用工具集，包括全文件读取、代码搜索、其他变更文件查阅等，比通用 agent 工具箱更小更稳。
# 能力面与生态集成
功能上覆盖：workspace/分支区间/单 commit 审查、断点恢复（ocr session）、全文件 scan（无 git 历史也能审计陌生代码库）、本地 Session Viewer 网页查看与回放、SARIF/JSON 输出、OpenTelemetry 可观测性、MCP Server 扩展。
作为 “Skills 生态” 级项目，它的形态相当完整：既提供 npm 全局 CLI，也提供可移植的 Agent Skill（skills/open-code-review/SKILL.md，带标准 frontmatter，可直接被兼容 skill 的 agent 加载），还有面向 Claude Code、Codex、Cursor、Kimi Code、OpenCode 等平台的插件，每种都封装成斜杠命令或可调用 skill。LLM 侧兼容 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock 三类协议，并可直接复用 Claude Code 的 ANTHROPIC_* 环境变量。
其中一个设计很巧妙：Delegation 模式（ocr delegate preview/rule）。此时 OCR 只做自己擅长的确定性部分（文件选择和规则解析）审查本身交给宿主 coding agent 的 LLM 执行，用户无需给 OCR 配任何 API key。这实际上是把“harness 能力”与“模型能力”彻底解耦。
# 工程质量：超出平均水准的部分
· 安全有正式的 Assurance Case（ASSURANCE_CASE.md）：完整的威胁模型、四条信任边界、T1–T7 威胁逐条给出缓解措施，并按 Saltzer & Schroeder 设计原则和 OWASP Top 10 做了映射。细节经得起推敲：所有外部进程调用只限 git 且子命令硬编码、--end-of-options 防 flag 注入；Agent 读文件路径经 pathutil.WithinBase() 在符号链接解析前后双重校验；本地 Viewer 有 Host 白名单防 DNS rebinding + 严格 CSP。这类文档在一般开源项目里非常罕见。
· 贡献规范近乎严苛（AGENTS.md）：使用 AI 必须在 issue/PR 中披露工具与模型、必须逐行理解 AI 生成的代码、禁止“AI 生成→反复修复→再修复”的循环、禁止把 commit 署名给 AI。源码强制英文（CI 有 english-check，连全角标点都查）、90% 测试覆盖率门槛、-race 与 govulncheck 每次 push 都跑、SPDX 头与 LF 行尾强制。
# Benchmark：数据情况
官方基准 AACR-Bench（已在 Hugging Face 开放）规模不小：50 个流行开源仓库、200 个真实 PR、10 种语言、80+ 资深工程师交叉验证出 1505 条标注问题。结论是同模型对比 Claude Code：Precision 和 F1 显著更高、token 消耗约为 1/9、速度更快。
需要指出两点：其一，Recall 低于通用 agent，README 自己承认这是“以精度换噪声”的刻意权衡，如果你最怕漏问题而非误报，可能不适合；其二，该基准由阿里自建，虽开放了数据集供社区复核，但独立第三方的复现结论目前还少，可以把它当作“有披露的、方向可信的参考”。
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学AI必装Obsidian插件，除40多个海外AI Newsletter。
今天更新增加了小宇宙、公众号和Youtube播客。
能订阅1000+独立博客，377个微信公众号，海量Youtube播客。
全有原始文稿，精选有中文翻译和改写（增强可读性）。
已上架Obsidian官方插件，搜qiaomu下载安装，希望对大家有用。
Obsidian移动端做了适配，不记笔记也可以装，多一个随时看最新AI资讯的利器。
代码也开源了，见评论区
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GlucoFM：针对连续血糖监测的基础模型
现在很多人会佩戴贴在皮肤上的动态血糖仪，它每隔几分钟就会测一次血糖，能完整记录一天甚至几周的血糖变化。不过，这些海量数据里充满了日常波动、饭后血糖飙升，有时候还会夹杂设备本身的测量误差。医生通常很难有精力把所有数据一条条标注清楚，这就导致很多血糖数据无法被充分利用。
为了解决这个问题，Google 团队让 GlucoFM 用了超过 10 万小时没有人工标注的真实血糖数据来学习。这个模型最厉害的地方在于，它能像有经验的医生一样，把复杂的血糖走势拆分成两股信号同时看：一边监测整天平缓的基础血糖变化，另一边监测吃饭、运动等事件引起的突发波动。
几个亮点：
看病更准：在预测糖尿病风险、胰岛素抵抗、胰岛细胞功能异常等 7 种代谢健康问题时，它的准确度比现有的同类模型都要高。
能提前猜出吃完饭后的血糖：只要给它看餐前 1 小时的血糖走势、这顿饭吃了什么（碳水、蛋白质等）以及个人基础体征，它就能更准确地推测出饭后 2 小时的完整血糖变化轨迹。
只需要很少的数据就能上手：就算换了一个新医院、面对完全没见过的病人群体，或者手里只有极少数标记好的样本，它也能很快适应并给出靠谱的分析。
看得越久越全面：如果让它连续分析一个人 2 到 7 天的数据，它对身体长期代谢状态的判断会比只看单日记录更加准确。
模型目前未开源。
官方介绍：
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