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上次大家很喜欢 荧舞蹈，这次再发一个。 核心提示词放在评论区了 荧｜至冬主题 ❄️🤍 当旅行者荧换上属于至冬的全新造型。 冷冽的冰雪色调、精致的服装剪裁与优雅的层次设计，让熟悉的荧呈现出截然不同的气质。 不再是旅途中的轻装旅行者，而是属于至冬雪境的一次全新时尚演绎。❄️✨ 喜欢荧这套至冬主题造型的话，点赞 ❤️ 收藏 ⭐ 关注 🔔 #荧# #Lumine# #原神# #GenshinImpact# #至冬# #至冬主题# #至冬风格# #冬季时尚# #古风时尚# #真人COS# #Lumine# #Genshin# #Snezhnaya# #WinterFashion# #GenshinCosplay# #FantasyFashion# #蛍# #原神# #スネージナヤ# #冬コーデ# #コスプレ# #루미네# #원신# #스네즈나야# #겨울패션# #코스프레# #LumineVN# #GenshinImpactVN# #SnezhnayaVN# #AIArt# #AIVideo# #提示词分析# #promptshare# #MINIMAXH3# #ai教程#

你写的代码，有一半没人看就进库了？ 11 月 14 日更新的一份榜单，把 AI 编程智能体的底裤扒了：看的不是跑分，是真进了仓库的代码。 Claude Code 交的 PR，91.2% 被合并了，五个里最高。 Codex 更夸张：到 11 月 13 日，公开仓库开了约 910 万个 PR，87.4% 被合并。 Copilot 72.2%，Cursor 70.9%，Devin 63.2%。 但最扎心的是这一步：抽查的 268 个已合并的智能体 PR 里，56% 没有任何真人审过😅 Claude Code 合并的 PR，只有 30.5% 有人看过；Codex 更低，28.6%。 反过来，Copilot 合并的 PR 里 80.5% 有人审，Cursor 77.8%。 说白了，合并率高不等于代码对，没人看的那一半，恰恰是合并率最高的那批🤯 这事早不是小圈子玩具了：90% 的职业开发者每周至少用一次 AI 编程智能体。 你团队里 AI 交的 PR，现在到底是谁在审？

先月200万AIで稼いだけど、絶対手を出しちゃダメなNG副業 🙅‍♂️センス❌ ・You◯ube（収益化まで年単位） ・Webライター（AIと取り合い） ・動画編集（修正が夜中まで） ・ブログ（上位表示まで100記事以上） ・せどり（部屋が段ボールで密） ・SNS運用代行（毎日拘束） ・ポイ活（アプリ10個を毎日作業） 🙆‍♂️センス⭕️↓

ChatGPT can now buy things for you. On Friday OpenAI launched ChatGPT Wallet, so its AI agents can check out with your card. What’s actually in it: → Your card number isn’t shared with the agent or the store. It pays with a substitute → You review the items and the total, then approve every purchase with Face ID or a fingerprint → No spending limits yet. OpenAI says they’re coming → For now it’s a limited rollout to some US ChatGPT Pro users That approval tap is the part to take seriously. In a Cisco and Carnegie Mellon study, AI agents picked pricier options for users they thought were rich, and a clear budget nearly closed the gap for most models. So if you try it, give the agent a number and read the total before you approve. Would you let an AI agent buy something for you? Sources: OpenAI, TechCrunch #AI# #ChatGPT#

关于AI内存短缺最令人震惊的一点是，普通DRAM的每GB单价如今已高于HBM，这充分说明了需求正在多大程度上重塑市场格局。 而且AI所需的远不止HBM，以下是六类内存和存储的详细构成： • SRAM（3,000美元/GB）：用于AI推理的超高速片上内存 • HBM（20 美元/GB）：为 GPU 提供数据的高带宽内存 • DRAM（25 美元/GB）：服务器、个人电脑和手机的工作内存 • NAND（0.30 美元/GB）：用于存储 AI 上下文和推理数据的闪存 • HDD（0.016 美元/GB）——用于海量 AI 数据集的低成本大容量存储 • 磁带（0.008 美元/GB）——用于 AI 数据归档的长期存储 涉及这些层面的公司包括 $MU、$SKHY、$SNDK、$STX、$WDC、$IBM、$NVDA 和 $CBRS。

这周 GitHub 上涨星最猛的 AI 仓库，前十都在这了👇： 1. security-audit-skill 可以把代码安全排查分几步交给 AI agent。查出的问题都会先核实，再交给你。 2. astryx 把界面设计组件整合在一起的开源基础库，能按自己的想法改，AI agent 也能直接用。 3. Agent Skills（anthropics） 一套公开的组件，用来让 AI agent 学会新的操作步骤，需要的能力可以往后加。 4. agent-browser 把浏览器操作交给 AI agent 来做的工具，打开页面、输入、点击都能替你完成。 5. graphify 程序和资料会变成一张能顺着关系查的地图，AI agent 可以问哪里有什么。 6. claude-mem 能把和 AI agent 的交流记下来，带到下一次对话里，接着上次记住的内容继续聊。 7. Claude-Code-Game-Studios 能把 Claude Code 整套变成一个游戏开发团队，不同分工的 agent 一起往下做。 8. herdr 给写代码的 AI agent 用的运行环境。连接断了，正在干活的终端也不会消失，再连回去还是原来的布局。 9. gstack 可以直接用上 Garry Tan 那套 Claude Code 配置。从经营到质检，各角色要用的工具都齐了。 10. claude-quickstarts 用 Claude 做应用时能马上上手的示例合集，从能跑的模板开始试，再慢慢改成自己的。

Who decides the answer to a prediction market? Usually the creator. Or an AI on a server nobody can check. So we built Noa Court - an AI resolver for Noa, live on NEAR mainnet. In the video we ask Gemini a vague question: "will the NEAR hackathon get more than 2000 projects?" - It finds the real source (Nearhackathon API) and samples it live: 1,803 right now - Turns the vague question into precise, hashed rules - We review the market and sign with a NEAR wallet - Market #27# goes live on Noa, published with readable rules How it resolves: - One Court contract, one pinned resolver running in an @out_layer TEE - Anyone can trigger it. Nobody can pick the answer - Numbers? Decided by code - Words? 3 NEAR AI judges must all agree and quote the evidence Asked "did a crypto hack make the news?", all 3 judges quoted a headline that never says "hack". It refuses to guess: - Prompt injection - flagged - Dead or changed source - void + refund Works with prices, NEAR tokens (powered by Intear & JustHoot), news feeds, web pages, any JSON API. Plug it into any market, contract or agent. Add the MCP to Claude, ChatGPT, Gemini - any AI that speaks MCP: Code: What would you never let an AI resolve? Built at NEAR HACKATHON @NEARProtocol @NearBuilders #NEARHackathon#

In 2015, AI hallucinating was the whole point. 🌀 This is DeepDream, running on VGG16. You hand a neural network an image and tell it to exaggerate whatever it thinks it sees. Then you make it do that over and over, each pass building on the last. 🔁 It finds eyes and creatures everywhere 👁️ because it learned to see from ImageNet, a dataset of 1,000 categories packed with animals (about 120 are dog breeds alone 🐕). Ten years later, the same behavior has a less fun name: hallucination. And we spend a lot of engineering effort stopping it. 🛠️ Same thing underneath, just a different job.