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BAĞCILAR'DA 2.5 MİLYARLIK YATIRIM İstanbul’un en kalabalık ilçelerinden Bağcılar’da spor yatırımları artırılıyor. Gençlik ve Spor Bakanı Osman Aşkın Bak’ın katılımıyla düzenlenen törende yeni tesisler hizmete açıldı. 18 mini saha, 15 modüler saha ve 42 Evler Gençlik Merkezi gençlerin kullanımına sunuldu. Bakan Bak, Bağcılar’a 2,5 milyar liralık yatırım yaptıklarını açıkladı.

现在有个问题，不知道各位咋解决的。 比如我在家里 mac mini 上长期运行的几个 Claude Code 实例，可能24小时跑任务或者是定时跑的。 但是，Claude Code 版本会不断地更新，我希望用上新的版本，比如有的版本会修复一些关键问题。这个升级版本好像必须得重启 Agent 实例，就很麻烦。

有个24岁的姑娘，把自家次卧改成了一个小型数据中心，闷声不响赚了5.84万美元。 48台翻新的Mac mini整整齐齐码在铁丝架上，旁边就放着一个灭火器和一把塑料凳。房东每次来收租，都以为她在家里挖矿。 以前她每个月要花1.4万美元租云GPU跑广告业务，心疼得不行。现在好了，这个架子7×24小时不停转，她睡觉的时候，机器就能自动产出1.4万张图和900个视频。 接了11个品牌，一个月稳稳进账2.64万美元，电费只要314美元。买硬件的钱，67天就回本了。 有意思的是，架子最上面还开着Polymarket的钱包。那边赚得更狠——总利润780万美元，97%来自体育市场。靠4.94亿美元的交易量，一点一点堆出1%的稳定回报。 一边卖算力，一边卖数学。 两套系统就在同一间卧室里安安静静地跑着。机器不停，钱包不停。姑娘要做的，就是收钱，偶尔擦擦灰。

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把家里的破烂设备用起来。 smolmaxxing：让老旧电视盒子和旧iPad也能在本地运行AI大模型 基于llama.cpp，专门针对老旧芯片重写了底层计算代码，删掉了模型里平时用不到的生僻词汇以节省空间，还让设备像翻书一样，把暂时用不到的模型数据存在硬盘里，需要时再快速读取，并提前预判加载下一步要用的数据。 改造完成后，两款只有1G可用内存的老设备都成功跑起了AI对话。第三代小米电视盒子S运行2B规模的Qwen3.5时，每秒能生成7.7个token，甚至能以每秒5.1个token的速度运行16B规模的Ling-mini-2.0。2013年的第一代iPad Air在运行1.7B规模的Bonsai模型时，每秒生成速度达到了24到26个token，同样也能跑起16B的大模型。 Github：

perp套利交易之机器选择. 太长不看: 1. 初学者普通Windows电脑. 中期买个 mac mini M4 (16+256) (或者用AWS/GCP 的免费的额度) 2. 后期用 AWS spot instance, 选Stockholm region. m7a.4xlarge (16核 zen4, 64G) $0.15每小时 3. 存储用 Cloudfalre R2. (比 AWS S3更便宜) 1T 15$ 1个月. 并且出入站都免费. (AWS S3收费) 因为制定交易策略, 需要做回放. 这是很吃性能的. (比如说 var<---> Lighter 价差回归套利, 30个market, 差价的gap怎么取, 你可能用EWMA 或者 a Kalman filter , 假设10个参数, 然后回归过去60天的行情. 轻松就 30*10*60个任务. 普通8核16G电脑可能五六个小时 ) 之前的文章有说,你的交易VPS应该放在 Tokyo AZ4. 那么为什么我这里推荐 Stockholm 的机器做回放呢? 因为价格. 同样的机器: Stockholm $0.15/h . Tokyo: $0.46 : 三倍的价格. 因为这机器是跑的批量任务, 所以无所谓延迟了. 哪里便宜放哪里. 而且不用担心宽带, 我试了.. Cloudflare S3里存储的数据, Stockholm 也可以300MB/s +的速度拉取. 如果你是任务量特别大怎么办? 那么多开几个就行了. 然后AI会自动分配任务到这些机器上. 跑完了再自动关掉就行了. 按分钟计费. 这样灵活很多. 某些任务我本地的电脑可能要跑两天. 我开上20台机器..10分钟就跑完了.

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