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Vendí el piso de mi madre el año pasado. Tenía dos ofertas. Un fondo: 212.000€ al contado, sin visita. Y una pareja joven con un bebé: 195.000€ y una carta escrita a mano. "Queremos que nuestra hija crezca en una casa donde se nota que alguien fue feliz." Mi madre vivió allí 46 años. Perdí 17.000€ y les vendí a ellos. Ayer, un vecino del portal me mandó un enlace:

ところで 全世界規模でサイバー攻撃で酷い目に遭ってんのに ほとんど何も影響受けてなくてシレっとしてる大国があるよね 凄く解り易い答え合わせじゃん

卧槽！！卧槽！！卧槽！！ 老大这次真的杀疯了！！ 表面上是王忠林一人落马， 实际上，矛头直指疫情期间盘根错节、疯狂捞钱的“湖北F4”！——被全部一锅端了！！！ 给不懂的年轻小兄弟科普一下，这“湖北F4”都干了啥： 1，蒋超良（前省委书记）：家族式腐败，巨贪7.46亿！ 2，王晓东（前省长）：公然篡改疫情期间的口罩产量数据！ 3，周先旺（前武汉市长）：嘴说：“愿以革职谢天下”背地：受贿6050万！ 4，王忠林（前武汉市委书记）：疫情期间大量方舱、工程，全部被自家山东企业包揽！ 最搞笑的是， 当初口罩时期王忠林到湖北救火， 上台大搞恩情教育：要群众感恩总书记，感恩党， 以为能给自己发块免死金牌！ ｜ 但老大别的不说， 反腐真不是闹着玩的！ 哪怕你马屁拍的震天响, 管你什么派系，就算是习家军 老大一样拉清单从不手软！ 湖北疫情期间那些靠核酸、方舱、保供、口罩工程大发横财的人， 今晚估计得躲在被窝里瑟瑟发抖了。。。

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Leopold Aschenbrenner’s complete Q2 performance before his newest trades release Monday Top tier: • SanDisk $SNDK: -62% • Micron $MU: -34% Second tier: • Bloom Energy $BE: -38% • Taiwan Semiconductor $TSM: -18% • Nebius $NBIS: -59% Third tier: • CoreWeave $CRWV: -49% • Core Scientific $CORZ: -45% • STMicroelectronics $STM: -39% • Applied Digital $APLD: -49% • Riot Platforms $RIOT: -37% • SharonAI $SHAZ: -74% • IREN $IREN: -61% Smaller positions: • T1 Energy $TE: -82% • WhiteFiber $WYFI: -76% • Babcock & Wilcox $BW: -69% • Keel Infrastructure $KEEL: -69% • Bitdeer $BTDR: -66% • HIVE Digital $HIVE: -58% • CleanSpark $CLSK: -56% • Cerebras $CBRS: -53% • Vishay $VSH: -52% • ProPetro $PUMP: -49% • Solaris Energy $SEI: -23% Options: • Bloom Energy $BE [Calls]: $44,100,000 • Taiwan Semiconductor $TSM [Calls]: $23,900,000 • Infosys $INFY [Puts]: $5,200,000 Summary: Every common stock position is red. His entire portfolio is down 46.8% from Q2 release to present day. His newest trades release Monday, November 16th, showing what he owned on September 30th, after he sold most of this to Citadel in late July

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英伟达刚在 Hugging Face 开源了 Nemotron 3.5 Transcribe，顺带把训练它用的 Granary v2 数据管线也放了出来。 以前做音频处理很折腾，语音转文字、区分谁在说话、翻译和内容问答往往得串好几个模型，延迟高还容易出错。 英伟达这次直接用一个 30B 参数但每次只激活 4B 的混合架构底座全包了，单次最长能吃下一小时录音，支持 40 种语言和最多 8 个人同时插话的场景。 它可以直接用自然语言控制输出格式，比如让它保留口头禅或者直接整理成书面语，在开源语音榜和说话人识别榜上都拿到了第一，量化后甚至能塞进本地工作站跑。 除了模型本身，随附的 Granary v2 数据清洗流程其实更有实用价值。里面包含 48 种语言超过 46 万小时的标注清单，还给了一套现成的医疗领域微调方案，按这套路微调后专业术语的识别错误率直接砍掉近一半。 对于需要处理长会议录音或定制垂直行业语音识别的团队来说，这套开源组合拳省去了大量前期踩坑的成本。