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Pokimane suddenly rushed off camera and abruptly ended the stream, leaving viewers concerned. She later grew emotional and cried on stream as she revealed that her cat Mimi, whom she had had for 8 years, had jumped from the balcony and died 💔

另外补充一下去年Bybit被盗，走THORChain遇到的情况，当时已经有3个节点提交了Mimir交易，停掉了ETH侧的兑换，切断了ETH->BTC的通道。 但是大约30分钟后，有另外4个节点投了反向票，把暂停撤销，重新开放了网络。 至于为什么呢，很明显当时有近10亿美金的交易，对节点和LP来说是巨额手续费收入。 这件事也导致一些意见不一致的贡献者离开。

关于THORChain和Bitget之间的事，很多节奏带的有问题，明确一下： 1. 被盗这件事就是Bitget的安全风控问题，这个锅甩不掉，THORChain是否出手属于道德层面，但我们是希望它做些事情。 2. THORChain在技术上能不能出手，答案是能，其实只要3-4个节点就能打开Mimir紧急开关。 3. 如果THORChain出手 能做到什么程度， 打开Mimir之后，理论上能停止交易签名，甚至暂停全网活动。但它没办法针对某个地址标记和拉黑，包括很多人说之前THORChain自己被攻击的时候暂停过，但实际最终损失也是追不回来了，最大的作用是修复了bug，防止同一个漏洞继续掏其他金库。 4. 从结果来看，THORChain是否干预起不到足以左右结果的作用，但它官方的回应情商有点低。Bitget这边也不用把精力都放在这上面了，集中精力做好善后工作吧。

印度喜剧演员拉维·基什恩在视频中说‘钱会跟着我兄弟走’这句话意外走红，该短句被大量网友分享和模仿，引发网络热议。 这句土味梗突然火了，就像你家楼下总有人喊‘外卖来啦’，大家一听就笑出声，但谁也没想到它真能当饭吃。 Indian comedian Ravi Kishan's phrase 'Money follows my brother' unexpectedly went viral after appearing in a video, with the short line being widely shared and mimicked across social media platforms. This phrase feels like the neighbor who always says 'Dinner's ready!'—everyone laughs at it, but nobody expects it to actually become a household saying. via US Viral Fun ·

FLUX 3 发布了！ Black Forest Labs 对它的定位，不再是又一个「文生视频模型」或「文生图模型」，是「真实世界模型」！ 团队把 图像 / 视频 / 音频 放进同一套 multimodal flow 架构里，试图学「世界如何运作」，再把同一底座同时接到 内容生成 和 具身/动作预测。 为什么要「多模态一起学」？ · 图像：提供某一时刻的空间结构与关系 · 视频：提供时间、动力学、物理规律 · 音频：提供机械现象与声学之间的因果线索 · 语言：提供目标、抽象、指令 各模态都是同一现实的「投影」，单独训只能拟合投影；一起训时，模态之间的互约束（声音必须对得上撞击、运动必须符合质量、未来必须接续过去）才更接近「世界表征」。 能力拆解：同一模型，三条产品线 1. Video（已 Early Access）：最长约 20 秒、原生音频；文/图/视频参考、续写、关键帧、多语言对白；可链式拼更长片。 2. Image（随后数周）：合成 + 编辑；复杂 prompt、多语文字、风格与分辨率更强（仍在 midtraining 迭代）。 3. Action（伙伴通道）：原生动作预测，或把视频骨干当动力学底座微调；已有 FLUX-mimic（mimic robotics / Audi 场景）。

Introducing FLUX 3. One multi-modal model for Image, Video, Audio and Action-Prediction. Creations are truer to life in every kind of style. FLUX 3 Video is now available in early access (link below). Jointly trained in one unified architecture, our model can be extended to predict actions for robotics. See our work with mimic and Audi in the thread.