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W's in the chattttt 🫡 The @valkyries defeat the Tempo, 92-82! With this win, the Valks move to 3-0 over the Tempo and secure their second win in a row at home: Janelle Salaün: 21 PTS | 4 3PM Kayla Thornton: 20 PTS | 4 3PM | 2 REB #WNBASeason30#

有个人拿16.98万美元2倍做空SpaceX，现在浮盈15.78万美元，回报92.93%。 他的判断是，SpaceX值不了1.7万亿美元，股价还会继续往下。他没有直接做空正股，而是买入SSPC，SpaceX单日每跌1%，这只ETF的目标涨幅就是2%。 SSPC上市后第一天盘后一度跌到6美元附近，他在这里第一次买入，涨到8.50美元便卖了。 后来他又重新买回，而且把股数加得更多，最终持有2万股，平均成本8.49美元，这笔仓位占整个账户37.82%。 在他截图时，SSPC已经涨到16.38美元，持仓市值32.76万美元。 他准备等SpaceX跌破100美元再卖掉SSPC，如果继续跌到65美元附近，再反手买入SpaceX。

又来一篇论文。 这次我也有幸列在作者名单里。贡献边界得说清楚：真正把研究、工程和实验做出来的，都是算法同事。 我做的很少，更多是从产品和 Agent 生态角度参与了一些讨论，提供了一点问题定义和应用反馈，甚是荣幸。🫡 这篇论文研究的问题很实际： 网络上已经有几十万个 SKILL.md。把更多 skills 塞给 Agent，它就会自动变强吗？ 团队从约 82.1 万个公开技能文件中，经过结构筛选、去重，以及质量、安全和许可检查，整理出 96,401 个技能。然后通过 retrieval、rerank 和 LLM selector，为每个任务选择 0–2 个真正相关的技能。 在三个 benchmark、两种 agent harness 和两种开源 backbone 下，SkillCorpus 都带来了正向提升，SkillsBench 上的汇总提升达到 +7.5 个百分点。 结论不是「skill 越多越好」，而是要在正确的任务里找到正确的 skill，再让 harness 真正把它执行出来。

Is the AI boom facing its first major credit market warning sign? ⚠️📉 NVIDIA’s 5-year Credit Default Swaps (CDS) surged to a record high of 82 basis points as market concerns mount over massive $750B+ AI infrastructure commitments and vendor financing loops. The latest KuCoin blog breaks down what this credit risk spike means for tech equities and the crypto market: 📉 Credit Default Swaps Surge: Five-year CDS on NVIDIA debt hit a record high of 82 bps—its largest single-day jump—as credit markets aggressively reprice contingent liabilities. 💼 The $750B AI Web: Massive deals including a $500B+ partnership with SK Group and a potential $250B financing backstop for OpenAI are raising concerns over balance sheet complexity. 🔄 Circular Financing Fears: Credit markets are questioning vendor financing feedback loops, where chip demand is partially supported by the supplier's own capital commitments. ⚡ Crypto Market Spillover: As high-beta risk assets, digital assets continue to show tight correlation with technology risk sentiment, reacting directly to credit market signals from the AI complex. Are we seeing the early warning signs of an AI capital bubble, or is this just near-term noise? Read the full analysis here:

我去，DeepSeek这波是真杀疯了，还是那个13B激活的便宜Flash模型，参数半毛钱没加，纯靠后训练就直接把代码Agent能力干涨7倍， 价格还是地板价， 都快摸到Opus的边了！！！ 今天正式开公测的V4-Flash-0731，看完成绩单我直接傻了： ▫️ DeepSWE榜从7.3直接飙到54.4，翻了快7.5倍，之前的V4 Pro预览版才12.8，现在Flash直接把老Pro按在地上打 ▫️ Cybergym从38.7干到76.7直接翻倍，Terminal Bench冲到82.7，比GLM-5.2还高1.7分 ▫️ 工具调用、全栈开发、终端操作这些Agent核心场景，大部分指标都追平甚至超过了贵好几倍的中大型模型，部分硬榜已经摸到Claude Opus 4.8的尾巴 最狠的是，这次半毛钱没加参数：还是284B总参、13B激活的MoE，1M上下文窗口没变，纯靠后训练和Agent框架优化就出了这效果。 模型ID都不用改，老用户API直接自动切新版，一行代码都不用动。 开发者最爽的点全给你安排明白了： 1️⃣原生支持Responses API格式，直接适配Codex，之前接OpenAI、2️⃣Anthropic格式的代码无缝迁移，思考模式照常能用。 3️⃣价格还是那熟悉的白菜价：输入$0.14/百万token，缓存命中才$0.0028，输出$0.28/百万，跑高频Agent、批量改代码、工具调用根本不心疼。 另外提个醒：这次更的只有Flash API，V4 Pro正式版还在赶，App和网页端暂时没更； 跑分用的是官方即将开源的Harness，第三方框架跑出来可能有点差异，但这提升幅度，做执行层模型、跑自动化代码任务的，现在就可以开测了。 之前大家都觉得模型能力涨就得堆参数、烧算力，DeepSeek这波直接给行业打了个样：把后训练和Agent对齐磨到位，小激活模型照样能干旗舰的活，还卖白菜价。 我觉得这波之后，其他家的执行层模型，价格怕是又要往下掉咯 #DeepSeek# #AI编程# #Agent# #大模型#

Chinese memory chipmaker ChangXin Memory Technologies (CXMT) surged 465.82 percent to 49 yuan (7.22 USD) on its Shanghai STAR Market debut Monday from its IPO price of 8.66 yuan. It closed with a market capitalization exceeding 3.2 trillion yuan, becoming the largest A-share company by market value. The listing is expected to raise more than 66 billion yuan, the largest IPO in the history of China's sci-tech innovation board. Read more:

长鑫科技今天上市，开盘涨471.59%，收盘还有465.82%，市值3.31万亿超过工商银行成了A股一哥。 但，总股本668.8亿，流通股只有45.03亿，占总股本6.73%，等于说近94%都处于锁仓状态。 这……怎么这么眼熟？ 马圣 @elonmusk 的SpaceX 青春版？ 话说一线CEX怎么还不上线长鑫合约，很急！ $CXMT $SPCX

给大家分享一个 AI 做视频画面的“天花板”案例 视频长度都在15-20分钟，全 AI 制作，动画效果超级丝滑连冠，每1-2天产出1个视频，59个视频拿到5.6万粉，另外一个账号 82个视频，拿到了8.8万粉丝 如果你不满足 AI 做一两分钟的短视频，一定要仔细看这个账号，拆解长视频的 AI 画面生成方法，别再用PPT形式搞了 账号名称：Moneydaddy财漫，抖音有2个账号，油管也有同名账号

Google Cloud 再次交出了一份亮眼的成绩单。目前其年化收入已达到约 990 亿美元，同比增长 82%，同比增速再次大幅跃升。 下方是各季度同比增速趋势。