发现一个牛B的钱包地址，在SOL链上，花130U，买入大金狗 $Silk Meme币，赚了0.1万U相当于0万人民币，10倍回报！
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_FNcrF6nt9BXswJrHom4hNmXCeW9no2C8wKh5UqdP8ueu
$Silk 代币创建于2天前，Solana叙事，历史最高市值147K，持有地址612，其中有4位KOL在车上
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_FNcrF6nt9BXswJrHom4hNmXCeW9no2C8wKh5UqdP8ueu
$Silk 代币创建于2天前，Solana叙事，历史最高市值147K，持有地址612，其中有4位KOL在车上
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发现一个牛B的钱包地址，在SOL链上，花994U，买入大金狗 $Loom Meme币，赚了1.7万U相当于12万人民币，17倍回报！
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_7YoMjEFGiEcMhYPoksbPP3fdtvpUenYYixdX9TgXz1AY
$Loom 代币创建于2天前，Loom叙事，历史最高市值598K，持有地址2151，其中有10位KOL在车上
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_7YoMjEFGiEcMhYPoksbPP3fdtvpUenYYixdX9TgXz1AY
$Loom 代币创建于2天前，Loom叙事，历史最高市值598K，持有地址2151，其中有10位KOL在车上
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只需一个脚本即可运行预越狱的 iOS 虚拟手机。
https://github.com/34306/vphone-aio https://x.com/tom_doerr/status/2075186513206227244
https://github.com/34306/vphone-aio https://x.com/tom_doerr/status/2075186513206227244
Single script to run a pre-jailbroken iOS virtual phone
https://github.com/34306/vphone-aio https://x.com/tom_doerr/status/2075186513206227244
https://github.com/34306/vphone-aio https://x.com/tom_doerr/status/2075186513206227244
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如果我要定制大模型，这些微调技术我必学：
先马住。
1. LoRA
2. QLoRA
3. Prefix Tuning
4. Adapter Tuning
5. Instruction Tuning
6. P-Tuning
7. BitFit
8. Soft Prompts
9. RLHF
10. RLAIF
11. DPO (Direct Preference Optimization)
12. GRPO (Group Relative Policy Optimization)
13. RLAIF (RL with AI Feedback)
14. Multi-Task Fine-Tuning
15. Federated Fine-Tuning
既然聊到微调，我顺便写了一篇关于 2026 年如何用强化学习（RL）微调 LLM 的深度解析。里面还教了怎么用 LLM 自动打分来告别繁琐的手动奖励工程。
而且这全是用 100% 开源方案搞定的：https://github.com/openpipe/art
正文引在下面了。如果我要定制大模型，这些微调技术我必学：
先马住。
1. LoRA
2. QLoRA
3. Prefix Tuning
4. Adapter Tuning
5. Instruction Tuning
6. P-Tuning
7. BitFit
8. Soft Prompts
9. RLHF
10. RLAIF
11. DPO (Direct Preference Optimization)
12. GRPO (Group Relative Policy Optimization)
13. RLAIF (RL with AI Feedback)
14. Multi-Task Fine-Tuning
15. Federated Fine-Tuning
既然聊到微调，我顺便写了一篇关于 2026 年如何用强化学习（RL）微调 LLM 的深度解析。里面还教了怎么用 LLM 自动打分来告别繁琐的手动奖励工程。
而且这全是用 100% 开源方案搞定的：https://github.com/openpipe/art
正文引在下面了。
先马住。
1. LoRA
2. QLoRA
3. Prefix Tuning
4. Adapter Tuning
5. Instruction Tuning
6. P-Tuning
7. BitFit
8. Soft Prompts
9. RLHF
10. RLAIF
11. DPO (Direct Preference Optimization)
12. GRPO (Group Relative Policy Optimization)
13. RLAIF (RL with AI Feedback)
14. Multi-Task Fine-Tuning
15. Federated Fine-Tuning
既然聊到微调，我顺便写了一篇关于 2026 年如何用强化学习（RL）微调 LLM 的深度解析。里面还教了怎么用 LLM 自动打分来告别繁琐的手动奖励工程。
而且这全是用 100% 开源方案搞定的：https://github.com/openpipe/art
正文引在下面了。如果我要定制大模型，这些微调技术我必学：
先马住。
1. LoRA
2. QLoRA
3. Prefix Tuning
4. Adapter Tuning
5. Instruction Tuning
6. P-Tuning
7. BitFit
8. Soft Prompts
9. RLHF
10. RLAIF
11. DPO (Direct Preference Optimization)
12. GRPO (Group Relative Policy Optimization)
13. RLAIF (RL with AI Feedback)
14. Multi-Task Fine-Tuning
15. Federated Fine-Tuning
既然聊到微调，我顺便写了一篇关于 2026 年如何用强化学习（RL）微调 LLM 的深度解析。里面还教了怎么用 LLM 自动打分来告别繁琐的手动奖励工程。
而且这全是用 100% 开源方案搞定的：https://github.com/openpipe/art
正文引在下面了。
LLM fine-tuning techniques I'd learn if I were to customize them:
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1. LoRA
2. QLoRA
3. Prefix Tuning
4. Adapter Tuning
5. Instruction Tuning
6. P-Tuning
7. BitFit
8. Soft Prompts
9. RLHF
10. RLAIF
11. DPO (Direct Preference Optimization)
12. GRPO (Group Relative Policy Optimization)
13. RLAIF (RL with AI Feedback)
14. Multi-Task Fine-Tuning
15. Federated Fine-Tuning
Since we're talking about fine-tuning, I wrote a full breakdown on fine-tuning LLMs with RL in 2026. Including how to skip manual reward engineering with automatic LLM-graded rewards.
And this is done using a 100% open-source solution: https://github.com/openpipe/art
The article is quoted below.
Bookmark this.
1. LoRA
2. QLoRA
3. Prefix Tuning
4. Adapter Tuning
5. Instruction Tuning
6. P-Tuning
7. BitFit
8. Soft Prompts
9. RLHF
10. RLAIF
11. DPO (Direct Preference Optimization)
12. GRPO (Group Relative Policy Optimization)
13. RLAIF (RL with AI Feedback)
14. Multi-Task Fine-Tuning
15. Federated Fine-Tuning
Since we're talking about fine-tuning, I wrote a full breakdown on fine-tuning LLMs with RL in 2026. Including how to skip manual reward engineering with automatic LLM-graded rewards.
And this is done using a 100% open-source solution: https://github.com/openpipe/art
The article is quoted below.
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MIT 那本《计算机科学数学》，我劝真想搞计算机的赶紧存，这玩意儿基本是天花板了。
先别被 1048 页吓尿，厚归厚，人家就是写给初学者的入门书。我第一眼也懵：1048 页也配叫入门？翻进去才懂，它不催你一口气啃完，是把最底子的东西掰碎了喂你，慢慢来跟得上。
真想学的听我一句：别再收藏那些速成课了，这种硬货啃一本，顶你刷十个短视频。
🔗 https://pan.quark.cn/s/407bddee8a74
先别被 1048 页吓尿，厚归厚，人家就是写给初学者的入门书。我第一眼也懵：1048 页也配叫入门？翻进去才懂，它不催你一口气啃完，是把最底子的东西掰碎了喂你，慢慢来跟得上。
真想学的听我一句：别再收藏那些速成课了，这种硬货啃一本，顶你刷十个短视频。
🔗 https://pan.quark.cn/s/407bddee8a74
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电脑和手机之间传输文件，不少人拿微信文件传输助手凑合，传大文件又慢又占空间。
bifrost 换了个思路，电脑上敲一行命令弹出个二维码，手机扫一下就能传。
手机端什么都不用装，有浏览器就行，页面上既能下载文件，也能往电脑回传。
GitHub：https://github.com/axiom0x0/bifrost
走局域网直连，不经过任何云服务器，手机和电脑连同一个 WiFi 就行。
还支持加密传输，钥匙直接藏在二维码里，不经过网络，扫到码的才解得开。
还能把一整个文件夹挂出来浏览，手机上像翻网盘一样挑着下载。
就一个可执行文件，下下来就能跑，支持Windows、macOS 和 Linux 系统。
经常要在手机和电脑之间倒文件的朋友，装一个用起来。
bifrost 换了个思路，电脑上敲一行命令弹出个二维码，手机扫一下就能传。
手机端什么都不用装，有浏览器就行，页面上既能下载文件，也能往电脑回传。
GitHub：https://github.com/axiom0x0/bifrost
走局域网直连，不经过任何云服务器，手机和电脑连同一个 WiFi 就行。
还支持加密传输，钥匙直接藏在二维码里，不经过网络，扫到码的才解得开。
还能把一整个文件夹挂出来浏览，手机上像翻网盘一样挑着下载。
就一个可执行文件，下下来就能跑，支持Windows、macOS 和 Linux 系统。
经常要在手机和电脑之间倒文件的朋友，装一个用起来。
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🚀 Google AI Pro 开通，这次我学聪明了
18个月的快乐🥳🥳
Antigravity 目前当个备胎还是不错的
万一 Gemini 3.5 Pro 大爆发，岂不是赚大发了🤣 https://x.com/Lonely__MH/status/2075526099556323390
18个月的快乐🥳🥳
Antigravity 目前当个备胎还是不错的
万一 Gemini 3.5 Pro 大爆发，岂不是赚大发了🤣 https://x.com/Lonely__MH/status/2075526099556323390
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发现一个牛B的钱包地址，在BSC链上，花149U，买入大金狗 $HUHU Meme币，赚了0.3万U相当于2万人民币，21倍回报！
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x0a1544a44a527996e24cedc0c740aa8b3e231ab9
$HUHU 代币创建于1天前，HUHU叙事，历史最高市值1.2M，持有地址774，其中有9位KOL在车上
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x0a1544a44a527996e24cedc0c740aa8b3e231ab9
$HUHU 代币创建于1天前，HUHU叙事，历史最高市值1.2M，持有地址774，其中有9位KOL在车上
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发现一个牛B的钱包地址，在SOL链上，花80U，买入大金狗 $ubef Meme币，赚了0.1万U相当于0万人民币，13倍回报！
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_4GnSDpXntw9A3f6gKiThEpTT9iE7c14PaZ8mLjXupBJv
$ubef 代币创建于1天前，ubef叙事，历史最高市值114K，持有地址624，其中有3位KOL在车上
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_4GnSDpXntw9A3f6gKiThEpTT9iE7c14PaZ8mLjXupBJv
$ubef 代币创建于1天前，ubef叙事，历史最高市值114K，持有地址624，其中有3位KOL在车上
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发现一个牛B的钱包地址，在SOL链上，花39U，买入大金狗 $mogdog Meme币，赚了0.1万U相当于1万人民币，37倍回报！
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_65tWUV8YHkRxKDMQRQG7BwDJYhmN8Bty64GmXWXn781u
$mogdog 代币创建于1天前，mogdog叙事，历史最高市值373K，持有地址1970，其中有6位KOL在车上
他的钱包地址：
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_65tWUV8YHkRxKDMQRQG7BwDJYhmN8Bty64GmXWXn781u
$mogdog 代币创建于1天前，mogdog叙事，历史最高市值373K，持有地址1970，其中有6位KOL在车上
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我右眼皮连续跳了整整 4 天没停过。
上网查觉得自己挺傻的，为了这点小事坐进诊所候诊室觉得更傻了。
后来一个朋友建议我试试中国的 AI。
结果接下来的事情真的惊到我了 👇 https://x.com/socialwithaayan/status/2075174200638328882
上网查觉得自己挺傻的，为了这点小事坐进诊所候诊室觉得更傻了。
后来一个朋友建议我试试中国的 AI。
结果接下来的事情真的惊到我了 👇 https://x.com/socialwithaayan/status/2075174200638328882
my right eye started twitching non stop for 4 days straight.
felt dumb googling it. felt dumber sitting in a clinic waiting room for something that small.
so a friend told me to try a Chinese AI instead.
what happened next actually surprised me 👇 https://x.com/socialwithaayan/status/2075174200638328882
felt dumb googling it. felt dumber sitting in a clinic waiting room for something that small.
so a friend told me to try a Chinese AI instead.
what happened next actually surprised me 👇 https://x.com/socialwithaayan/status/2075174200638328882
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在终端界面里，能看到别人的光标在移动。
Mosaic 这款应用的演示视频播放量已超 34 万，正火出圈。它能让身处各地的多名用户，在同一个 Claude Code 工作间里进行实时协同操作。
・团队同步查看同一画面
・通过光标实时了解队友的操作位置
・不同电脑上的 Claude 之间可以中继消息
曾经只能独自埋头使用的终端，瞬间变成了大家共同协作的场所。视频看这里👇
Mosaic 这款应用的演示视频播放量已超 34 万，正火出圈。它能让身处各地的多名用户，在同一个 Claude Code 工作间里进行实时协同操作。
・团队同步查看同一画面
・通过光标实时了解队友的操作位置
・不同电脑上的 Claude 之间可以中继消息
曾经只能独自埋头使用的终端，瞬间变成了大家共同协作的场所。视频看这里👇
ターミナル画面の中で、自分以外の人のカーソルが動いている。
Mosaicというアプリのデモ動画が表示回数34万を超えて話題になっている。同じClaude Codeの作業部屋を、離れた場所にいる複数人がリアルタイムで一緒に操作できるというもの。
・同じ画面をチームで同時に見る
・誰が今どこを触っているかカーソルで分かる
・別々のパソコンにいるClaude同士がメッセージを中継できる
1人で黙々と使うものだったターミナルが、みんなで覗き込む場所に変わった瞬間の映像👇
Mosaicというアプリのデモ動画が表示回数34万を超えて話題になっている。同じClaude Codeの作業部屋を、離れた場所にいる複数人がリアルタイムで一緒に操作できるというもの。
・同じ画面をチームで同時に見る
・誰が今どこを触っているかカーソルで分かる
・別々のパソコンにいるClaude同士がメッセージを中継できる
1人で黙々と使うものだったターミナルが、みんなで覗き込む場所に変わった瞬間の映像👇
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程序员必看的开源或免费工具合集
https://www.formscn.space/ - Shadcn/ui 的开源可视化表单生成器
https://featurenest.com/ - AI 驱动的客户支持与反馈工具
https://thesvg.org/ - 6400+ 开源 SVG 图标库
https://invoicegenerator.io/ - 免费发票生成器
https://svgstudio.org/ - 免费 SVG 动画制作工具
I have translated the tweet for you and updated the project's documentation to reflect this task.
程序员必看的开源或免费工具合集
https://www.formscn.space/ - Shadcn/ui 的开源可视化表单生成器
https://featurenest.com/ - AI 驱动的客户支持与反馈工具
https://thesvg.org/ - 6400+ 开源 SVG 图标库
https://invoicegenerator.io/ - 免费发票生成器
https://svgstudio.org/ - 免费 SVG 动画制作工具
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https://invoicegenerator.io/ - 免费发票生成器
https://svgstudio.org/ - 免费 SVG 动画制作工具
Must-know open-source or free tools for coders
https://www.formscn.space/ - Open source visual form builder for Shadcn/ui
https://featurenest.com/ - AI-powered customer support and feedback
https://thesvg.org/ - Open source 6400+ SVG icons
https://invoicegenerator.io/ - Free invoice generator
https://svgstudio.org/ - Free SVG animator tool
https://www.formscn.space/ - Open source visual form builder for Shadcn/ui
https://featurenest.com/ - AI-powered customer support and feedback
https://thesvg.org/ - Open source 6400+ SVG icons
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终于扒明白了，闲鱼上那些卖虚拟商品年赚百万的，货到底从哪来的。
挖到个东西叫卡券集市，一个虚拟货源的集合平台。说穿了就三点：
1️⃣输个关键词，多家平台实时价一键比，排序筛选直接锁最低，不用自己一个个开网页
2️⃣影视、音频、餐饮、知识付费、生活服务，上千种数字权益，低价直供
3️⃣API自动充值，24小时秒到账，人躺着货就发出去了
一手货源这玩意，早知道的人早就闷声发财了。
🔗 https://www.kaquanjishi.com/
挖到个东西叫卡券集市，一个虚拟货源的集合平台。说穿了就三点：
1️⃣输个关键词，多家平台实时价一键比，排序筛选直接锁最低，不用自己一个个开网页
2️⃣影视、音频、餐饮、知识付费、生活服务，上千种数字权益，低价直供
3️⃣API自动充值，24小时秒到账，人躺着货就发出去了
一手货源这玩意，早知道的人早就闷声发财了。
🔗 https://www.kaquanjishi.com/
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（本页面独立，需手动更新才会爬取，不浪费 API）
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