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チャリティーイベントお越しいただいたみなさん、ありがとうございました🙇🏼💓 久しぶりのラグビーイベントはどうだったかなー！お気に入りの写真だったり、試合中の動画撮ってる方いたらリプで送ってくださーい！ #fivesタグラグビー# #fivestrygirls#

#FIVESタグラグビー# の練習2回目！ ラグビートップリーグチームの日野レッドドルフィンズさんが練習に協力して下さいましたありがとうございました🏉 皆さんにも色々嬉しい報告ができると思うので楽しみにしてて下さいエイジアチーム頑張ります！ #エイジアプロモーション# #日野レッドドルフィンズ#

ラグビーワールドカップ2019と来年のオリンピックをもっともっと盛り上げよー！！！という事で5人制タグラグビー「FIVES」の練習会に行って参りましたあ！ 頑張るぞー！注目しててください🥰 #FIVES# #エイジアプロモーション#

Congrats from Dublin @indinavarette on nabbin’ the role of #Rogue# in @MarvelStudios upcomin’ X-men movie !! Can’t wait to see the what you bring to the role! Look forward to meetin’ ya, Sugah! Best of luck🍀 Hugs and High Fives (gloves on of course!) Lenore Zann aka Rogue 💪💋

The Tezos ecosystem is heading to @EthereumDenver 2026 🏔️ Booth details soon. Swing by for chats, swag, and a couple of surprises. Plenty of builders will be around the @etherlink booth, so be sure to stop for hellos and high-fives. 👋

Diffusion language models can rewrite their own drafts — but rewriting the wrong span just reproduces the same mistake. Remasking lets these models revisit generated text, yet they have never had a good sense of when a revision is worth it. DiVR adds a verifier that predicts whether a partial sequence will still reach the right answer, then decides when to regenerate a block and which alternative to keep. On LLaDA-8B-Base across five reasoning benchmarks, average accuracy rose from 35.3% to 43.4% at 1.9–3.5× the cost of greedy decoding — while search baselines needed 3.8–7.4× the compute for worse results. The practical payoff: a real accuracy lift without touching or retraining the generator, and the verifier even transfers to other generators like Dream. The catch is still multiplied compute, so latency-sensitive deployments need to do the math first. Would you trade 2–3× compute for an 8-point accuracy gain on your own reasoning tasks? #DiffusionLM# #LLMReasoning#

NHL Whiplash: 🎢 Jets trailed Chicago 4-0, Kyle Connor’s shootout goal capped 5-4 comeback. Caps outshot New Jersey 47-33 but lost 7-4. Detroit blanked Tampa 2-0, days after eight-goal night. Five other winners — whose night was the best? #MHXbeyond# #NHL#

Now that Solana has abandoned the expedition into geographically distributed MCP, it's high time we revisited Solana's broader approach to geographic distribution. Geographically distributed MCP was always weak at best. Even if you ignored the insane latency involved in going from transaction submission to assembled blocks and execution results, it was not a good CR mechanism. MCP's CR guarantees depend heavily on users' ability to send transactions to at least two proposers, and this imposes a trade-off between slot duration and geographic decentralization. If the ratio is not managed, there will be instances where your transaction cannot make it to more than one leader within the slot time. Sending it to a leader you trust defeats the purpose of MCP; it has the same bound on geographic decentralization and it's unclear whether all the extra complexity is justified by this weaker guarantee compared to the status quo. Constellation's leader colocation fixes that completely. Users can now send to all the leaders with ~the same latency, and the Nash equilibrium is to include the top fee-paying transactions. However, I think the current Constellation is not aggressive enough. Solana is rechoosing its spot on the physical distribution spectrum, and current Constellation leaves some chips on the table. In the coming days, I'll write up a design I've been working on that I think maximizes what's possible. I'm talking fully onchain orderbooks that are competitive with centralized systems. All said, the most important takeaway from Roger's talk and the entirety of today is that Solana's people and culture are its greatest assets. There is a pragmatism and relentless dedication to winning that I haven't seen anywhere else!

DeepSeek 官方说 deepseek-flash 能直接看图，三种传图方式，一次最多 600 张 建议收藏，用到时照着做。做完你能让 DeepSeek 读截图、看图表、描述图片。 这是 DeepSeek 官方 API 文档 Vision（视觉）一页。先说结论： 官方写明，deepseek-flash 模型可以文字加图片一起输入，用来描述图片、读截图里的字、分析图表。 先说清词。 Vision，视觉输入，意思是让模型看图。 base64，是把图片文件转成一长串文字，直接塞进请求里的编码方式。 file_id，是先把图片传到官方的 Files API（文件接口），拿回来的一个编号，之后用编号代替图片。 先把话说全： 官方支持的图片格式是 JPEG、PNG、GIF、WebP，官方说格式按文件真实内容判断，不看文件名。 官方写明，assistant（模型自己的）消息里放图片，会返回 400 错误；图片只能放在 user、system、tool 消息里。 一、三种传图方式 第一种：base64 内联。官方说最适合本地文件，把图片编码后做成 data: 开头的地址放进请求，整个请求体上限是 48 MiB。 第二种：外部图片链接。给一个公开的 http 或 https 地址，官方限制：链接最长 8192 个字符，图片最大 32 MiB，下载要在 60 秒内完成。 第三种：Files API 的 file_id。官方说同一张图要反复用，或者图太大，就先上传再用编号。这种方式图片可以到 64 MiB。 二、请求怎么写 第一步：model 写 deepseek-flash。官方说旧名字 deepseek-v4-flash-vision-exp 还能用，但已经退役，实际由最新的 Flash 模型处理。 第二步：messages 里 content 不再是一句话，而是一个列表，里面一块是 text 文字，一块是 image_url 图片。 第三步：Responses API 也能传图，图片放在 input_image 里，文字放在 input_text 里。 三、detail 清晰度开关 官方写明，image_url 可以加 detail 字段。low 会把图缩到 512×512 再看，更快更便宜；high、original、auto 目前都是保持原图。 四、费用和上限 官方说图片按尺寸换算成 token，和文字一起计费。每张图最多 1024 个 token，因为太大的图会先被缩到约 1300×1300 的像素量。 官方给的上限：每次请求最多 600 张图；单边最长 8192 像素，一次放 15 张以上时降到 4096 像素；不含 file_id 的图合计 64 MiB，含 file_id 最多 200 MiB。 五、用 Anthropic 接口也行 官方说把 base_url 写成 image 块，source 的 type 可以是 base64、url 或 file。用 file 时要加请求头 anthropic-beta: files-api-2025-04-14。 常见坑 3 条： 一、把图片放进 assistant 消息，会直接报 400。二、外链图片超过 32 MiB 或 60 秒下不完，就改用 file_id。三、一次放 15 张以上，单边别超过 4096 像素。 复制即用的提示词：请描述这张图片，列出图里所有文字，再用三句话总结它想说明什么。 收藏版：5 步速查 一、model 写 deepseek-flash。二、选 base64、链接或 file_id 传图。三、content 写成文字块加图片块。四、格式用 JPEG、PNG、GIF、WebP。五、别把图放进 assistant 消息。 S1哥 观点：官方把每张图封顶 1024 个 token，说明传图比很多人想的便宜，截图问答可以放心大量用。 一句话结论：DeepSeek 读图，认准 deepseek-flash，小图用 base64，大图或重复用 file_id。想让朋友少踩坑，复制链接发给他。 你是想让它读截图还是看图表？卡在第几步？同系列前几篇在我主页。 参考：DeepSeek 官方文档 Vision（S1哥 整理） 今天送：DeepSeek 看图请求自检清单，评论区第一条直接拿。