bitcoin be like

发出了一个tcp包 @k3Cat24

we are so back, AGI is around the corner 🔥

又来一个 Apple Container 的 GUI 应用 Contained 原生 SwiftUI 界面，用于运行和管理 Linux 容器的 Apple Container CLI 前端 👉 github.com/tdeverx/contained…

ApolloShell：由可自由拼装的屏幕边缘面板组成的桌面 Shell 原生 macOS 应用 👉 github.com/Silvertree2010/Ap…

we made a JPG Card Holder

看万字垃圾文，听大V意见，信了你就是李浩宇。 做FDE做你妈个der啊，你算老几啊！

Sam Altman这条，让我想起了清华系模型公司面壁智能（ModelBest）提出的「密度定律」。 2025年，面壁用8B参数的MiniCPM-o 2.6，在多模态能力上达到了2024年GPT-4o级别。 到了2026年，9B参数的MiniCPM-o 4.5，已经开始接近2025年的Gemini 2.5 Flash，而且能够在不到12GB内存的设备上运行。 前沿模型继续向上突破的同时，过去的前沿能力也在快速被压缩。 一年前需要云端旗舰模型完成的任务，之后可能只需要一个小模型。 原本昂贵的API能力，会逐渐变成廉价服务、开源模型，最后进入手机和个人电脑。 Sam提到，四个月前GPT-5.4旗舰模型的能力，如今已经能以大约十三分之一的Token价格获得。 面壁的密度定律则指出，同等参数规模能够承载的模型能力，大约每三个月翻一倍。 一个观察价格，一个观察参数，但它们指向的是同一件事：智能正在快速普及。 按照这个速度，两年后的端侧模型，未必能完整复现今天最强模型的全部能力，但很可能已经能够覆盖其中相当大的一部分。 今天仍然稀缺、昂贵、只有少数公司能够提供的智能，可能很快就会变成随处可用的基础设施。 准备All in 端侧🫡

Introducing: a coding agent (Pi) running entirely in your browser using a 2B model on WebGPU 🤯 MiniCPM5-2B + Pi, powered by Transformers.js + WebGPU + 4-bit ONNX weights. All previous attempt to create this failed but MiniCPM5 seems to make it usable. Available now on Hugging Face 👇

经过广州大学城这一件事，以后出门得戴这个才安全了

お前の場合は致命傷やろ。