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DeSci: funding, governance, incentives An overview of how on-chain coordination can support peer review, reproducibility, and shared ownership of research outputs. Read more 👇

La CEO de AMD, Lisa Su, acaba de acabar con la caja de IA de $4,000 de Nvidia con una lonchera de $1,499. Subió al escenario, la sostuvo en una mano y ejecutó en vivo un modelo de 235 mil millones de parámetros. Sin centro de datos. Sin nube. Sin GPU alquilada. El chip en su interior es algo que nadie vio venir. El Ryzen AI Max+ 395 de AMD es el primer silicio x86 donde la CPU y la GPU comparten los mismos 128 GB de memoria. Ese solo truco permite que un escritorio ejecute modelos que antes necesitaban un rack de servidores. De esos 128 GB, Linux le da al GPU 110 GB para jugar. Para contextualizar, una RTX 5090 te da 32 GB. Una 4090 te da 24. Esta caja te da más del triple que cualquiera de ellas, en un chasis del tamaño de un libro de bolsillo grueso. El benchmark que rompió la sala: este chip superó a una Nvidia RTX 5080 por más de 3x en inferencia de DeepSeek R1. Una lonchera de $1,499 superando a una tarjeta gráfica discreta de $1,000 en una carga de trabajo real de IA. Nvidia pasó una década convenciendo al mundo de que necesitabas su hardware para IA seria. AMD acaba de poner eso en un escritorio por la mitad del precio. Aquí está lo que nadie te está diciendo. Un usuario intensivo de IA ahora paga $200 por Claude Code Max, $200 por ChatGPT Pro, $20 por Cursor, $20 por Gemini. Eso son $5,280 al año saliendo de tu cuenta. La caja se paga sola en 9 meses y luego corre gratis por el resto de su vida. Instala Ollama. Descarga Qwen3 235B. Apunta Claude Code a localhost. La misma interfaz que ya usas, excepto que ahora nada sale de tu máquina, nada cuesta por solicitud y ninguna empresa limita tu uso a las 3 de la mañana cuando por fin tienes tiempo para construir. Este es el momento en que todas las suscripciones de IA se vuelven opcionales. Los abogados dejan de temer fugas de OpenAI. Los desarrolladores dejan de mirar el medidor de tokens. Los fundadores dejan de alquilar H100s para prototipos que nunca se envían porque la factura los asustó. Las primeras mil personas en descifrar esto poseerán los próximos dos años de consultoría de IA privada.

Monstruo real o CGI? El perturbador video del "cocodrilo gigante" rescatado con una garra mecánica ​Un video está rompiendo el internet y dejando a millones con la boca abierta. En las imágenes se observa lo que parece ser un canal urbano subterráneo, donde un carrito de supermercado flota en el agua turbia. Pero lo que realmente ha desatado el pánico (y el escepticismo) es la silueta de una criatura colosal, con un lomo escamoso y prehistórico que recuerda a un caimán de proporciones mitológicas. ​El clímax del video llega cuando una enorme garra mecánica industrial desciende desde la superficie, se sumerge en el agua y sujeta al gigantesco espécimen por el torso, levantándolo con sorprendente facilidad mientras la criatura sacude sus patas.

La CEO de AMD, Lisa Su, acaba de acabar con la caja de IA de $4,000 de Nvidia con una lonchera de $1,499. Subió al escenario, la sostuvo en una mano y ejecutó en vivo un modelo de 235 mil millones de parámetros. Sin centro de datos. Sin nube. Sin GPU alquilada. El chip en su interior es algo que nadie vio venir. El Ryzen AI Max+ 395 de AMD es el primer silicio x86 donde la CPU y la GPU comparten los mismos 128 GB de memoria. Ese solo truco permite que un escritorio ejecute modelos que antes necesitaban un rack de servidores. De esos 128 GB, Linux le da al GPU 110 GB para jugar. Para contextualizar, una RTX 5090 te da 32 GB. Una 4090 te da 24. Esta caja te da más del triple que cualquiera de ellas, en un chasis del tamaño de un libro de bolsillo grueso. El benchmark que rompió la sala: este chip superó a una Nvidia RTX 5080 por más de 3x en inferencia de DeepSeek R1. Una lonchera de $1,499 superando a una tarjeta gráfica discreta de $1,000 en una carga de trabajo real de IA. Nvidia pasó una década convenciendo al mundo de que necesitabas su hardware para IA seria. AMD acaba de poner eso en un escritorio por la mitad del precio. Aquí está lo que nadie te está diciendo. Un usuario intensivo de IA ahora paga $200 por Claude Code Max, $200 por ChatGPT Pro, $20 por Cursor, $20 por Gemini. Eso son $5,280 al año saliendo de tu cuenta. La caja se paga sola en 9 meses y luego corre gratis por el resto de su vida. Instala Ollama. Descarga Qwen3 235B. Apunta Claude Code a localhost. La misma interfaz que ya usas, excepto que ahora nada sale de tu máquina, nada cuesta por solicitud y ninguna empresa limita tu uso a las 3 de la mañana cuando por fin tienes tiempo para construir. Este es el momento en que todas las suscripciones de IA se vuelven opcionales. Los abogados dejan de temer fugas de OpenAI. Los desarrolladores dejan de mirar el medidor de tokens. Los fundadores dejan de alquilar H100s para prototipos que nunca se envían porque la factura los asustó. Las primeras mil personas en descifrar esto poseerán los próximos dos años de consultoría de IA privada.

$Bio 这个币庄很强啊 韩国棒子还是猛， 韩国那边 #Desci# 很火🔥 我周三Call的大家，但我只上了底仓，没想到这么快，昨晚又补了10000U 我们几个研究员最近研究Desci早期项目 可以关注➕ @AlphaMoonDao @zouajie59995 @xiao_yi24405 @jn121314

1/ Over the past few weeks, we rebuilt CyOps from the inside out. We consolidated 15 branch tips and used a sanitized handoff from another Codex session to preserve decisions, security invariants, test evidence, and remaining risks. Here’s what changed. 🧵

开发系统最极致高效的Agents.md，没有之一： # AGENTS.md ## Core Principles - Choose the simplest implementation that fully satisfies the current requirements. Avoid unnecessary abstraction, configuration, indirection, or speculative extensibility. - Make the smallest necessary change that fixes the root cause. Do not refactor unrelated modules or change strategy semantics unless explicitly requested. - Grow the system in layers. Start from the smallest working end-to-end version and add new capabilities incrementally. Never replace a working system with unfinished complexity. - Reuse existing project components before creating new ones. Prefer extending proven modules over introducing parallel implementations. - Prefer well-maintained libraries when they reduce overall complexity or improve reliability. Do not reimplement common functionality without a clear benefit. - Keep components modular with clearly defined responsibilities. Avoid unnecessary coupling between strategy logic, execution, accounting, replay, and infrastructure. - Design for long-term maintainability once a feature or strategy has been validated. Do not over-engineer speculative ideas before evidence exists. --- ## Strategy Development - Validate hypotheses with historical replay before introducing forward-only logic whenever historical validation is possible. - Every trading strategy must progress through Replay → Shadow → Canary → Live. Do not skip validation stages. - Base design decisions on measurable evidence rather than intuition. Optimize only after demonstrating that an edge exists. - Treat every strategy as an independent contract. Do not silently alter frozen behavior without explicit authorization. --- ## Existing Systems - Do not break running Shadow or Live systems for unrelated work. - Preserve compatibility only when required by active production or validation workflows. Otherwise, remove obsolete code instead of accumulating compatibility layers. - Reuse existing infrastructure whenever possible, including replay engines, accounting, execution, wallet management, order book handling, logging, monitoring, and daemon frameworks. --- ## Engineering Standards - Prefer deterministic behavior over hidden automation. - Fail loudly when assumptions are violated. Do not silently ignore errors or fall back to unexpected behavior. - Keep configuration minimal. Introduce new configuration only when behavior genuinely needs to vary. - Remove dead code instead of leaving unused paths behind. - Write code that is easy to inspect, replay, test, and reason about. - Keep implementation consistent with existing project architecture unless an architectural change is explicitly requested. --- ## Scope Discipline - Implement only the requested scope. - Do not introduce unrelated optimizations, redesigns, migrations, or feature expansions. - Non-blocking findings outside the requested scope may be noted separately but must not be merged into the current task. - Consider a task complete once its agreed acceptance criteria are satisfied. Treat subsequent improvements as separate work items.

$RTX is more than a ticker. It’s a vision. It’s a world waiting to be built. It’s a brand waiting to be recognized. Today, $RTX officially launches the RTX Creative Mission, inviting creators around the world to shape the future of the RTX universe. Whether it’s memes, artwork, videos, animations, or storytelling—your creativity could become part of the $RTX identity. 🏆 US$10,000 worth of NVDAB rewards Create. Inspire. Define $RTX. 📖 Rules + Entry ↓ ⸻ 🧵 Thread 1 What should the future of $RTX look like? That’s for the community to decide. Create anything inspired by $RTX, including: • Memes • Posters & Visual Design • GIFs & Animation • Videos • Stories & World-building • 3D Art • Multilingual Content • Any original creative format Let’s build an identity that people recognize instantly. ⸻ 🧵 Thread 2 Your creation could become part of the $RTX brand. To enter, include: ✅ $RTX ✅ @fourdotmemezh ✅ @rtxonbnbchain ✅ #DefineThebSTOCKEra# AI-assisted work is welcome, but every submission must reflect meaningful human creativity and originality. Don’t just hold $RTX. Build $RTX. 🚀

i’m so overly grateful that i was able to make my own personal decision, and that i wasn’t made into a victim of this field. i’ll forever be thankful for the people who have supported me along the way and made all of my goals a reality 🫶🏻🫶🏻

to make a blanket statement such as “women are not victims of the porn industry” is tone deaf. personally, i, like many others, made my own decision to work in this industry. but that doesn’t mean that all women choose this. many ARE victims to this industry, unfortunately