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目前 Bitget 开放提现第三天，已经过了提币高峰。加上 Bitget 的多项留客举措 (稳定币固定高息 + PoolX ETH 及 BTC 锁仓挖矿)，现在 Bitget 资金已经净流入了。 像 ETH 从昨天下午开放提币到现在，流入显著多于流出：流入约 2.89 万枚、流出约 7,266 枚。 0x714...d22 是最大的存入地址，在昨天晚上把 2 万枚 ETH ($5466 万) 从 Lido 取回转进 Bitget 参与 ETH 池 11.27% APR 活动。 地址： 另外根据数据显示，Bitget 昨天全天净入金金额 $947 万；今天 0:00-8:00 净入金就有 $3173 万。

EvoOntology：给数据智能体一个会成长的语义层 数据智能体（Data Agent）面对异构数据时，能“看见”的往往只有表名、列名和文件路径；指标如何定义、实体如何关联、业务上有何约束，这些语义都藏在数据之外。让智能体每次从零探索，代价高且易出语义错误；把人工维护的语义层全量注入提示词，又难以扩展、随数据漂移而失效。这就是论文中的 agent-data gap。 中国人民大学 ruc-datalab 提出的 EvoOntology（arXiv:2609.15779）给出了新解法：首个面向数据智能体的自进化本体层（Self-Evolving Ontology Layer）。核心洞察是把本体当作“可训练的智能体状态”：不更新模型权重，而让语义知识随真实使用持续积累、验证、版本化演进，每次变更可检查、可比较、可回滚。 本体以三层结构封装为 MCP 服务器，供智能体运行时主动查询： · Schema Layer 定义本体的表示边界（节点族、语义关系、引用模式）； · Content Layer 是类型化语义图，由 Terms / Mappings / Constraints / Evidence 四类节点构成，每个语义对象都有工作负载证据支撑，落地验证后才提交； · Tool Layer 仅暴露 browse_semantics 与 resolve_semantics 两个 MCP 工具加紧凑会话 manifest，智能体按需检索当前步骤所需语义，而非全量注入上下文。 本体遵循 Build → Use → Evolve → Evaluate → Publish 生命周期：构建器智能体从真实工作负载推导候选概念并对照原始数据验证；交互轨迹被持续记录；进化时诊断重复行为、归因到具体层级并生成局部补丁；候选版本只有在相同数据、相同智能体、相同解码设置与交互预算的配对评估中可复现地胜过父版本，才会发布。 在 BIRD、DDR-10K、InsightBench 三个基准、四个 LLM 骨干（GPT-5.5 / GPT-5.6-sol / Claude-Sonnet-5 / Claude-Opus-4.8）上，EvoOntology 一致优于无本体 ReAct 与静态初始本体。其中 DDR-Bench 上仅“自进化”环节就贡献了 +7.7（81.8 → 89.5），验证了持续演进相对静态语义层的增量价值。 论文： 代码：

The @IndianaFever defeat the Aces 99-89 and force a Game 3 ‼️ Caitlin Clark: 27 PTS | 15 AST | 7 REB | 5 3PM | 9-18 FG Kelsey Mitchell: 26 PTS | 3 3PM | 7-16 FG Aliyah Boston: 22 PTS | 5 AST | 4 REB | 10-15 FG 2026 WNBA Playoffs presented by Google Pixel | @madebygoogle

A special moment for TRXS ahead of the closing bell. 🔔 The TRON and @CanaryFunds teams gathered at @Cboe to mark the occasion, with messages from @justinsuntron and Canary Capital CEO @stevenmcclurg before the bell ringing.

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：

TRON will ring the closing bell at @Cboe Global Markets' trading floor in Chicago today, September 29, to celebrate the listing of TRXS, an exchange-traded product offering staked exposure to TRX, the native token of the TRON network. The milestone reflects the TRON network's growing adoption across traditional financial markets, with TRXS giving institutions access to TRX through participating brokerages. More details @TheBlockCo 👇

哎，他妈的完犊子了，真的完犊子了！！！！！！！！AMD好不容易在社区帮助下要开始大飞跃了，竟然被他妈的李飞飞这个大骗子给骗了，苏妈啊苏妈，英明了10年，到头来一败涂地！！！！！完蛋了啊！！哎，真的比吃了屎还难受！！！达利奥赚钱都不眼红的，看李飞飞这个大骗子赚钱真的是吃屎！！！！！

Community Spokesperson of the TRON DAO, @SamElfa0, sat down with @CanaryFunds Founder and CEO @stevenmcclurg to discuss the recent $TRXS ETF launch and what it means for TRON’s growing presence in traditional financial markets. Watch the conversation. 🔻