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"La Grève" d’Ayn Rand raconte l’effondrement d’un pays dans lequel ceux qui produisent sont progressivement punis pour leur réussite. Les entreprises ferment, les infrastructures se dégradent, les pénuries apparaissent. Mais à chaque crise, l’État répond par davantage de contrôles, de contraintes et de redistribution. Les entreprises inefficaces sont protégées. Les plus performantes sont accusées de nuire à l’intérêt général. Les concurrents incapables d’innover utilisent le pouvoir politique pour ralentir ceux qui réussissent. Dagny Taggart dirige une compagnie ferroviaire. Elle passe son temps à réparer les erreurs de son frère, des bureaucrates et des dirigeants incapables. C’est l’une des idées centrales du livre : un système défaillant peut survivre longtemps grâce à quelques personnes compétentes qui compensent tout en silence. Hank Rearden, lui, invente un métal révolutionnaire. Au lieu d’être récompensé, il devient une cible. On veut limiter sa production, récupérer son invention et lui faire honte de sa réussite. Peu à peu, les meilleurs industriels, ingénieurs et inventeurs disparaissent. Derrière ces disparitions se trouve John Galt. Il a compris que le système ne tient que parce que ceux qu’il exploite continuent malgré tout à le faire fonctionner. Il organise donc une grève particulière : non pas celle des ouvriers, mais celle de l’intelligence, de la compétence et de la responsabilité. Les producteurs ne sabotent rien. Ils cessent simplement de réparer, d’inventer et de porter un monde qui les condamne tout en dépendant entièrement d’eux. Le titre original, « Atlas Shrugged », résume le livre. Atlas porte le monde sur ses épaules. Ayn Rand pose une question : que se passe-t-il si Atlas décide de hausser les épaules et de laisser tomber le monde ? Le pouvoir finit par vouloir tout figer : les entreprises ne peuvent plus fermer, les salariés ne peuvent plus partir, les prix sont bloqués, les brevets saisis. Mais on peut saisir une usine sans savoir la faire fonctionner. On peut confisquer une invention sans être capable d’en créer une nouvelle. On peut imposer l’obéissance. On ne peut pas imposer l’intelligence. C’est ce que raconte "La Grève". Une société peut longtemps mépriser ceux qui la font fonctionner. Mais elle ne peut pas survivre lorsqu’ils décident de ne plus la porter.

#Polymarket’s# monthly user retention outperforms more than 85 percent of 275 sampled crypto projects, including DeFi protocols, wallets, and exchanges. While many platforms lose users after the first month, its cohorts show meaningfully higher rates of return trading.— Large early trades above the 90th percentile and at least $100 achieve only a 52.3 percent hit rate on final outcomes. That is a statistically detectable but economically modest edge over the roughly 50 percent baseline of all resolved trades. In the 2024 presidential markets, about 40 percent of traders participated exclusively in Trump contracts, and 71.8 percent touched Trump YES at least once. Only 0.7 percent of participants were active across more than two candidates, revealing extreme specialization rather than broad portfolio trading. — Kyle’s lambda in the same election market fell from roughly 0.518 in the early months to about 0.01 by October. As volume expanded, the market’s vulnerability to price impact declined by more than an order of magnitude. — Trading activity in the final quarter showed a clear intraday pattern, peaking between 09:00 and 20:00 UTC. The most frequent traders displayed even sharper concentration during U.S. market hours. — Across resolved markets since 2023, overall predictive accuracy on @Polymarket sits near 73 percent and rises to roughly 84 percent in markets exceeding $100,000 in volume. Only about 3.4 percent of markets faced formal disputes, most of them triggered by ambiguous wording rather than contested facts.

Is the AI boom facing its first major credit market warning sign? ⚠️📉 NVIDIA’s 5-year Credit Default Swaps (CDS) surged to a record high of 82 basis points as market concerns mount over massive $750B+ AI infrastructure commitments and vendor financing loops. The latest KuCoin blog breaks down what this credit risk spike means for tech equities and the crypto market: 📉 Credit Default Swaps Surge: Five-year CDS on NVIDIA debt hit a record high of 82 bps—its largest single-day jump—as credit markets aggressively reprice contingent liabilities. 💼 The $750B AI Web: Massive deals including a $500B+ partnership with SK Group and a potential $250B financing backstop for OpenAI are raising concerns over balance sheet complexity. 🔄 Circular Financing Fears: Credit markets are questioning vendor financing feedback loops, where chip demand is partially supported by the supplier's own capital commitments. ⚡ Crypto Market Spillover: As high-beta risk assets, digital assets continue to show tight correlation with technology risk sentiment, reacting directly to credit market signals from the AI complex. Are we seeing the early warning signs of an AI capital bubble, or is this just near-term noise? Read the full analysis here:

We're starting to leave the territory where you'd test an LLM by e.g. "create an svg of pelican on a bicycle". As one idea to generalize it, I was interested what Opus 5 would do if I gave it the first paragraph of the Lord of the Rings, a 1M token budget (~$10) and asked for three js render of it. Opus went off for ~2 hours and wrote 5500 lines of code that (procedurally) rendered the story. It's kind of janky but fun. But it's a bit mindboggling that the LLM has to place and orchestrate various polygon assets in (x,y,z) coordinates and write code that animates it all, and that it even does anything at all. I also like this kind of examples because no one in their right mind would ever spend the time to write something this custom but LLMs have all the stamina and patience in the world, so it's an example where we go from "no one would ever do this" to "sure, why not, it's ~free". There might be a lot more. But I'm excited about creating hyper custom worlds that you can imagine dropping players into, e.g. here to participate in the LoTR story as a spectator NPC, or one of the characters, or etc. Something like an ephemeral GTA of X on demand. Last thought is that the domain of worlds/games exposes a weakness in LLMs: they can't easily audit their work because they aren't able to efficiently and natively perceive videos or play games within them. Here, Opus 5 had to very slowly and painstakingly take screenshots at different points, and it messed up a few times and created a bunch of jank. An example of raw capability (multimodal, gameplay) that I think is still quite lacking.

A wallet address was previously created by a former employee, which they then used to generate a token, as part of a video tutorial. That individual is no longer with the company as part of this incident. The individual retained unauthorised access to the associated seed phrase after their departure and used it to generate a new private key. We are now aware that the same address is being used independently in connection with a new meme token. BNB Chain did not create, authorise, promote or participate in the creation of this token and has no control over the token or wallet address. These are not affiliated with or endorsed by BNB Chain. We are pursuing legal action against the former employee and cooperating with relevant authorities on this matter.

Après toutes ces vagues d’immigration en Espagne, je vais vous expliquer par A + B pourquoi une partie de la gauche a structurellement besoin de flux continus d’arrivées irrégulières pour rester au pouvoir. A. Un immigrant qui vient d’arriver via le Maroc, interviewé dans la rue par Nate Friedman, répond sans détour : une fois papiers obtenus, il votera socialiste toute sa vie. Pas par idéologie profonde. Par rationalité simple : le parti qui régularise, qui donne accès aux aides, qui parle « droits », devient le clientèle naturelle. B. Les électeurs natifs, eux, commencent à voir le coût (logement, écoles, sécurité, cohésion). L’IA accélère brutalement cette prise de conscience. Les narratifs émotionnels qui ont fonctionné pendant 40-50 ans (division, victimisation permanente, « si tu critiques tu es méchant ») perdent de leur puissance quand tout le monde peut croiser les données en deux clics. Résultat mécanique : plus les gens comprennent le deal, plus il faut importer de nouveaux électeurs fidèles pour compenser ceux qui partent. C’est de l’arithmétique électorale pure. On l’a vu aux États-Unis malgré la victoire de Trump. On le voit en train de se rejouer en Europe. Ce n’est pas une question de « haine des étrangers ». La plupart des gens qui arrivent réagissent rationnellement aux incentives qu’on leur met sous le nez. Le vrai problème, c’est l’idée politique qui transforme l’immigration en machine à clientèle permanente plutôt qu’en processus d’intégration exigeant et sélectif. Les mauvaises idées ne détruisent pas seulement les sociétés. Elles finissent par détruire d’abord ceux qui les portent : la confiance s’érode, la polarisation explose, les crises s’enchaînent. Si les peuples européens ne reprennent pas le contrôle de cette dynamique très vite, on se dirige vers des sociétés de plus en plus fragmentées, à basse confiance, où la seule collure qui reste est la redistribution clientéliste. L’histoire montre que ce genre de trajectoire ne se termine rarement bien. Mais on n’est pas condamnés. L’IA retire les piliers de l’opacité. X retire le monopole narratif. La reconversion est toujours possible. Le 21e siècle appartiendra à ceux qui construisent des sociétés à haute confiance, pas à ceux qui diluent sans cesse le capital social pour sauver un pouvoir. À nous de choisir.

给关注了半年的agent team 交份作业。 这是一篇2w字长文，也是一份 Agent Team 的最佳实践。 01 一个 Agent，是怎么变成多个 Agent 的为什么真实工作会把 Task Agent 推向 Long-running Agent；为什么一个越来越好用的 Agent 最后又必须分化；多个 Agent 出现以后，瓶颈为什么会转移到 Human。 02 先让“谁负责什么”离开 Human 的脑子Agent 怎样获得稳定身份、Domain 和 Scope；Human 与 Agent 怎样查询当前 Team 的责任结构；真实协作又怎样逐渐沉淀为 Organization 与 Collaboration。 03 让 Agent 自己开始协作Agent Message 带来了什么变化；一个 Agent 怎样把工作直接交给另一个 Agent；为什么 Agent 沟通不是一次把一切说完。 04 Message 负责沟通，Topic 负责收口当工作跨越多个 Agent、多个 Turn 和多天以后，怎样保留唯一的当前版本；Responsible、Participant、Artifact 和 Needs You 分别解决什么问题。 05 Overview：让一支持续变化的 Agent Team 变得可治理当 Human 不再阅读每个 Agent 的全部过程，怎样从更高层观察 Team；怎样发现等待、积压和瓶颈候选；为什么治理关注的是工作流动，而不是让每个 Agent 看起来都很忙。 06 Agent Team 怎样进入真实的外部关系为什么把 Agent 接入 Slack、飞书还远远不够；Agent 对外以后，身份、角色、信任、权限和现实后果为什么必须被分别治理。 07 CodexLoom 在织什么Multiple Agents 与 Agent Team 的真正分水岭是什么；Human 在 Team 中的新位置是什么；为什么需要稳定的 Agent 和动态的 Team。