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[🎥] [ENG] 유주(YUJU) - No Way 녹음, 스튜디오 레코딩 세션 촬영 비하인드｜Baund ‘COMPLIT’ 뮤직 프로젝트 #유주# #YUJU# #NoWay#

[📢] 유주(YUJU)와 PATEKO가 함께한 프로젝트 'No Way (feat. I'MIN)' 가 공개되었습니다! 지금 각 음원 사이트에서 감상해 보세요🎧 멜론 - 지니 - 벅스 - 바이브 - #유주# #YUJU# #파테코# #PATEKO# #아이민# #IMIN# #바운드# #Baund# #컴플릿# #COMPLIT#

Baund P!CK 투표 인증하고 미공개 유주 싸인 폴라 받자! 단 ‘5일 동안’ Baund 앱 내 투표 [P!CK]이 진행됩니다. 러뷰 여러분들이 직접 유주의 신곡 에 피처링 아티스트로 어울리는 플레이어를 P!CK 하고 인증해 주세요! 인스타그램 혹은 트위터(X) 중 하나만 인증해도 참여가 가능합니다. 추첨을 통해 유주 미공개 싸인 폴라로이드를 드립니다. [참여 방법] 1. Baund 앱 플레이/배틀 탭에서 P!CK 접속 2. 피처링 아티스트로 어울리는 플레이어에게 투표 3. 인스타그램 - 투표 완료 스크린샷을 인스타그램 스토리에 공유 or     트위터(X) - 이벤트 게시글을 트위터(X) 인용 RT하여 투표 완료 스크린샷 업로드 (#컴플릿# #유주파테코# @baundkr 태그 필수) * P!CK 투표는 앱 최신 버전으로 업데이트 후 참여 가능합니다. * 트위터(X) 비공개 계정으로는 참여가 불가능합니다. * 투표는 1일 1회 가능하며 매일 00:00(KST)에 초기화됩니다. * 해당 투표는 기존 배틀과는 다르게 바운드 골드 없이 투표가 진행됩니다. ✔️ 이벤트 기간: 2023. 10. 27.(금) - 2023. 10. 31.(화) ✔️ 당첨자 발표: 2023. 11. 2.(목) * 국내로만 배송이 가능합니다. ✔️ 이벤트 상품: - 미공개 유주 싸인 폴라로이드 4장 (인스타그램 2명/트위터(X) 2명) * 1인 1매, 상품은 랜덤으로 증정됩니다.

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This Mole CLI release is almost all reliability work, on purpose. Refusals now explain themselves and print the fix. Dry run is fully dry. Stricter cleanup boundaries, hard deadlines on slow scans, Parallels VMs in disk analysis. Safer everywhere.

Okay, the @VulcanBench results for Qwen3.8-Max are in, and it is not what I expected. First, for anyone new to VulcanBench, here's a quick TL;DR on the eval suite: 23 frontier-hard software engineering tasks taken from real merged OSS PRs, run in a Docker sandbox, 3 runs per task across all three of its effort levels. No puzzles, no random abstract stuff, all real things engineering teams would do with these models. It looks like Qwen3.8-Max has a major overthinking problem, it uses a LOT of tokens and is very slow, period, no other way to see it. My cost to run this benchmark was $126.25, to run the exact same eval suite with DeepSeek V4-Flash was only $13.60. This makes Qwen3.8-Max an insanely expensive model. The tasks Qwen genuinely can't solve fail at every effort level, extra reasoning didn't help. The regression is almost all in work it already handles: six tasks that low solves every single time account for 83% of the 26-point drop, three of them collapsing to zero. It's not losing the hard problems. It's losing the ones it already knows how to do. Since Qwen3.8-Max hit a lot of wall clock budget caps, I thought I'd share more about this. - VulcanBench caps both steps (50–200) and wall clock (5–60 min), each scaled by repo size. - This is aligned with how comparable harnesses bound agents, DeepSWE caps rollouts at 100 environment steps, sitting right inside my step range; Terminal-Bench enforces a per-task wall clock; SWE-bench Verified scaffolds typically allow 20–60 min per instance with 250–350 step limits. - Every model on my chart gets the identical budget, and Qwen is the slowest model I've tested at 20–25 min/task. Soooo... Alibaba positions Qwen3.8-Max as trailing only Claude Fable 5. But on the kind of real coding work engineering teams would actually throw at it, under a fixed budget, its best setting lands mid-pack and its default lands last, so common. If you want to optimize for accuracy, Grok 4.5 is the move. If you want accuracy per dollar, DeepSeek V4-Flash is hard to beat, heck it's 10× cheaper than Qwen and you get higher accuracy. Qwen just isn't in the game at this point, this is not a model I could see engineering teams using for daily coding work.

开源项目 LoopX：超长程 Agent 自主运行 200+ hours，状态不漂移。 我的技术主张是：LLM 上下文有限，长程 Agent 需要外置状态，通过完备的状态管理、监督和规划，让 Agent 无人干预时跑得稳、持续有产出；有人干预时跑得更好，能吸收反馈继续演进。 两条真实 trajectory 分别跨越 220.7 / 272.9 小时，跨多轮执行、等待、人工决策、writeback 与 resume 后，整个 loop 仍能找回目标、证据和下一步。 目前 LoopX 已有 3 个 showcase：auto PR issue fix、AutoML experiment 和 auto coredump fix。 以 OpenViking 开源仓库的 PR issue fix 为例，Agent 不只是循环写代码。它需要持续理解 issue 的不同状态，判断何时开发、何时等待、何时请求 review，处理 CI、冲突和上游变化，并连续交付多个 PR。 这对应 LoopX 的 domain state 管理：领域系统决定真实状态，LoopX 负责把状态投影成下一步可执行的工作。 与此同时，Agent 还可以在干活过程中实现能力自进化。当它发现现有系统缺少某项能力时，可以提出 feature、完成开发与验证、发布新的离线或在线版本，再使用新能力继续原来的任务。 长程 Agent 天然适合自进化，“完成工作”和“升级完成工作的系统”可以在同一条长程轨迹中发生。 LoopX 把这些信息外置成结构化控制面： • Goal / Vision：目标是什么，什么不能被局部优化牺牲 • Todo / Gate：当前执行的 frontier，以及必须留给人的关键判断 • Identity / Authority：谁能 claim、writeback、approve • Evidence / Receipt：每次推进留下什么可回读证据 • Quota / Scheduler：何时继续执行，何时安静等待 • Handoff / Recovery：换模型、换会话、换 host 后如何恢复 你也可以把它理解为一块专门给 Agent 设计的可执行 Kanban。 普通看板只展示“谁在做什么”；LoopX 的状态会直接约束和驱动下一次 bounded turn，让看板本身成为执行系统的一部分。 这套系统最强的地方是通用性。它不只可以修 PR，还可以做 auto research、长期实验、自媒体运营、复杂 feature 开发和办公任务。 Agent 不再只是一次性的回答机器，而可以围绕一个人的 vision，长期工作、等待、吸收反馈、积累证据并持续演进。 LoopX 从一开始 build in public：状态协议、CLI、控制面实现和真实运行轨迹都进入了开源仓库；它也已经和 OpenViking、NoKV 等 agent infra 项目形成了开源合作伙伴关系。 我希望 LoopX 最终能放大每个人的 vision 和想象力。只要你有自己的目标、想法或技术主张，就能拥有一个全天候继续工作和探索的 Agent 系统，帮助你把愿景一点点变成现实。 欢迎试用、提 issue、贡献代码，或者用一个真实的 multi-day task 跑 LoopX。

yes, nonsofic groups exist: this statement is one of many new beautiful results proved by Astra, our next major model. We're releasing 10 such Astra proofs, complete with lean certificates and CoT walkthroughs for each of them. The results are wide-ranging, from von Neumann algebras (disproof of Connes' Rigidity Conjecture) to better bounds for high dimensional sphere packing, for circuit complexity, for monochromatic triangles in multicolored graphs, and more. More thoughts here:

800 million people were lifted out of extreme poverty in China thanks to a little bit of capitalism. Central planning doesn’t work. At least Deng Xiaoping saw Mao’s catastrophic blunders and understood that. Which is why when he took power, he ripped out the collectivized economy by the roots. >let farmers work their own plots and sell what they grew instead of farming for the state (food production soared almost overnight) >carved out Special Economic Zones like Shenzhen where foreign capital could operate under different rules than the rest of communist China > poverty crashed from nearly 90% in 1981 to under 4% by 2016 On his Southern Tour in 1992, Deng told CCP officials “to get rich is glorious.” He was right btw. And it is best done through private property and free markets.