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🚨 MAJOR BREAKING: Premier League confirm an independent Commission has found Manchester City GUILTY OF ALL CHARGES related to serious breaches of the Premier League’s financial rules over a nine-season period, and the majority of charges in relation to its failure to co-operate with the League’s investigation. The club has the right to appeal the independent Commission’s findings and has until Friday 2 October to exercise that right. The Premier League Board’s intention is that the full process (including any appeals and publication of relevant decisions) is concluded as soon as possible. The independent Commission found that between Seasons 2009/10 and 2017/18: - Manchester City arranged ‘sham’ contracts (which misrepresented the true agreement between the parties) with a number of its commercial partners, as well as relying on ‘sham’ agreements with others, to artificially inflate the club’s revenues and reduce its costs - The club filed misstated accounts and concealed the true state of its finances from its auditors and football regulators - Manchester City was significantly in breach of both the Premier League’s and UEFA’s spending limits - During the Premier League’s investigation, Manchester City committed multiple breaches of its duties of co-operation and utmost good faith towards the League (three of the four alleged breaches were upheld)

Meta's deal to buy Manus got blocked, so I gave Meta's Muse a Manus 2.0-style launch film instead. Left: the official Manus film. Right: Claude Opus 5.5 + Seedance 2.5 from one URL. (Unofficial concept.) Want one for your product? Reply with your URL. First 5 are free.

如何解决 AI 写文章的 AI 味儿？ 现在的 AI 写数学题或写代码很厉害，但在写学术论文、小说或百科文章时，经常产出空话连篇、表面流畅但缺乏真正深度的文字，这种低质文本常被称为“AI 废话”（AI slop）。 出现这个问题的原因在于，常用的 AI 评分系统很难辨别真正优秀的文字。研究人员发现，如果让目前的先进模型给文章打分，或者让它们自由制定打分标准，模型给出的分数往往偏向 AI 生成的内容，甚至给 AI 文本的分数远高于人类专家的原著。打分裁判本身偏好废话，训练出来的写作模型自然就会写出更多废话。 为了解决这个弊端，META 提出了一套名为 RL-XAR 的新训练方案，核心思路分为三步： 1）准备参照标杆：收集高水平的人类写作范例，比如真实的科研论文、名家小说和维基百科精选词条，截取前半部分作为上下文，分别让人类专家和 AI 模型顺着往下写。 2）训练评分规则：让 AI 裁判反复调整打分标准，直到这些标准能准确把人类高手的文本评为高分，把 AI 生成的文本评为低分，真正拉开两者的差距。 3）针对性强化训练：用这套校准后的高难度评分规则去重新训练写作模型，不断循环这个过程，逼迫模型改掉毛病。 META 在三个领域测试了这种方法： · 学术论文写作：模型需要补写论文中被拿掉的摘要、引言或结论。经过新方法训练的模型，不再像以前那样把整篇论文翻来覆去复述一遍，而是学会了精简和突出重点。原作者进行盲测评估时，新模型的胜率达到了 89%。 · 文学小说续写：续写普利策奖和诺贝尔奖得主的作品。模型改掉了乱用陈词滥调的比喻这一常见毛病，盲测胜率达到了 95%。 · 维基百科编写：根据标题直接写出正文内容。这项任务难度最高，模型虽然也有进步，但因为现有的 AI 裁判能力有限，提升幅度不如前两项明显。 所以，想让 AI 写出更像人类高手的深刻文字，关键在于先训练出眼光挑剔的评分标准，避免让模型用平庸的标准自我满足。 原文：

坦白一下，我玩交易一直是赌徒模式😅 无聊时候玩一下，每次只扔 100U，动不动就开 20 倍、50 倍，我只要没亏完就不收手，赚了才卖。 还真是从 200U 到了 800U🤣，玩法倒是摸熟了。 但说实话，全是运气。 所以我打算从头认真学一遍，K 线、指标、仓位、止损，股票也一起学，看 K 线这套东西，股票和币其实差不多。 让 AI 当教练，配着 OKX 的工具学： 1、先复盘我自己 用只读 Key 把 OKX 的 Agent Trade Kit 接进 Claude，让它拉我过去的成交记录和历史仓位。 提示词："你是我的交易教练，看完我最近 30 天的成交记录，找出我最容易亏钱的三个习惯，不要给我任何买卖建议。" 2、在真实 K 线上学指标 Agent Trade Kit 的行情模块不用登录就能用，70 多种指标，均线、RSI、MACD、布林带、ATR 都有。 每天挑一个币，让 AI 对着当天的 K 线讲：这个指标现在在说什么，什么时候它会涨会跌。 3、用模拟盘按规则练 开仓前先写好止损、单笔最多亏多少、杠杆上限，多在 OKX 模拟盘里按这套规则跑，每天让 AI 对照规则复盘。 4、看网格参数是怎么来的 OKX 网格页里的 AI 策略小助手，会按回测给激进、均衡、稳健三套参数，对比着看，能很直观地看到波动和仓位是怎么影响收益的。 学会了这一套，换到股票上也是一样的 K 线和指标。 等我先学出点东西，再来跟大家分享怎么交易，现在我还不配，hhh

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