Nasa GitHub na ang CHROMA. Maaari mong i-clone, i-run ang scanner, at i-inspect kung paano ito gumagana. I-publish ko na ang CHROMA v0.2: isang open-source na Solana research tool na may live market scanning, walang explainable checks, ranked target queue, at local event history. https://t.co/2tmx1901C4 May tatlong modes: → DEMO - isang offline walkthrough na may synthetic targets → SCAN - live DEX Screener data, candidate ranking, at repeated observations → TRADE - Jupiter quotes, transaction simulation, at eksplisitong kinumpirma na swap execution Ang walang checks ay nakakapag-cover sa price availability, liquidity, volume, activity, buy pressure, price stability, pair age, at turnover. Ang mga threshold ay nakikita at configurable. Ang score ay isang research filter, hindi garantiya na ang isang token ay ligtas o profitable. Bawat naka-save na observation ay nagtatago ng mga measurements, thresholds, at status changes nang magkasama. Maaari mong i-inspect ang history, magdagdag ng notes, at i-export ang records bilang JSON o Markdown. Ang scanning ay nangangailangan ng Node.js 22+, walang wallet, API keys, o package installation. Ang trading ay may magkakaibang dependencies at wallet setup. Ang scanning ay hindi nagpapalabas ng order nang awtomatiko; ang execution ay nangangailangan ng hiwalay na command at per-order confirmation. Ang repository ay naglalaman ng setup instructions, methodology, configuration, tests, at security notes. MIT licensed. Subukan ang workflow, i-inspect ang mga rules, at buksan ang issue kung may kailangang i-fix. Ang implementation ay public na ngayon, kabilang ang mga bahagi na dapat tanungin.

Nakapagsara ang on-screen ledger ni CHROMA sa +28.64 SOL. 13 POSITION SETTLED. 5 CANDIDATES FILTERED. Ginawa ko ang CHROMA upang i-connect ang token discovery, walong paralel na pagsubok, at isang decision log na sumusunod sa bawat candidate mula sa pagpasok, pagsubaybay, hanggang sa paglabas. Ang mga nakapagsara mong numero sa video: → Session ledger: +28.64 SOL → Huling nakapagsara na position, OPAL: +5.22 SOL → Mga signal na pinarsing: 2,520 → Mga position na nasettled: 13 → Mga candidate na filtered: 5 Ang workflow ay nagpapanatili ng parehong kasaysayan para sa mga napiling at tinanggihan mong candidates. Dapat makakonekta ang bawat resulta sa mga pagsubok at desisyon na nangyari bago ito. Ang mga numero na ipinapakita sa animation ay hindi pa pinatotohanang kita mula sa trading. Ang pagtatatag ng realized net profit ay nangangailangan ng execution record na naglalaman ng gastos, bayarin, at mga pagkawala. Ang layunin ay gawing maipapaliwanag ang numero: aling positions ang nakatulong, ano ang tinanggihan, at ano ang natira pagkatapos ng execution.

LEOPARD SCAN: 277.78 SOL → 310 SOL. +32.22 SOL. 11.6% NA PAGTAAS SA NAKIKITA BALANCE. Ginawa ko ang Leopard Scan upang subaybayan ang mga pagkakataon, prioritizahin ang mga kandidato, at gawing ma-tracking ang kasaysayan ng bawat target. Ang sesyon na nakikita sa video ay nag-uulat ng: → Simulang balance: 277.78 SOL → Wakas na balance: 310.00 SOL → Nakikita na yield ng sesyon: +32.22 SOL → Pagtaas ng balance: +11.6% → Mga nakarekord na captures: 5 Ang workflow ay may apat na pangunahing gawain: → SCAN - kilalanin ang mga kandidato na值得 tandaan → TRACK - panatilihin ang kanilang kalagayan habang nagbabago ang mga kondisyon → PRIORITIZE - ayusin ang queue ng mga target → RECORD - panatilihin ang sequence ng mga pangyayari at resulta Ang paningin na limang-target ay nag-uugnay ng mga inaasahang halaga, kalagayan ng pagsubaybay, at kasaysayan ng aktibidad. Ang layunin ay ipakita kung bakit naging target ang isang bagay at ano ang nangyari pagkatapos, kaysa iwanan ang balance chart bilang tanging rekord. Ito ay mga numero sa screen, hindi isang veripikadong talaan ng pagtinda. Ang natutunaw na net profit ay kailangang isama ang mga gastos sa pagpapatupad, mga bayarin, mga pagkawala, at anumang deposito o withdrawal. Ang GitHub repository at gumagana scanner ay darating na. Ang paglabas ay hahantong sa pampublikong pagsubok, kung saan maaaring suriin ang implementasyon at masusukat nang direkta ang mga resulta. Dapat magkaroon ng scanner ng kanyang lugar sa pamamagitan ng paulit-ulit na resulta, hindi lamang sa isang nakakakumbinsi screenshot.

Ang pinakamadaling paraan upang sirain ang isang digital na karakter ay ang paggalaw ng kamera nang mas malapit. Sa laki ng thumbnail, ang ngiti at malambot na siluet ang naggagawa ng karamihan sa trabaho. I-zoom in at lahat ng shortcut ay naging makikita: patag na buhok, magkakaparehong strand, isang scarf na tila nakapikit sa katawan. Ang dot study na ito ay isinasaalang-alang ang mga detalyeng ito sa ilalim ng mikroskopyo. → tingnan – suriin ang hugis at surface → pangalagaan – tukuyin ang direksyon ng mga fiber → fokus – dalhin ang bawat strand sa paningin → flow – magdagdag ng galaw sa balahibo → suriin – tuklasin ang siluet at mga hangganan → panatilihin – panatilihin ang estado para sa susunod na pagkakataon Ang makabuluhang detalye ay kung gaano karami ang nangyayari nang hindi nagbabago ang ekspresyon. Ang balahibo ay kumakapas ng liwanag, ang mga kalayaang fiber ay nagpapabreak sa outline, at ang pula scarf ay nagbibigay ng iba’t ibang tekstura para sa malambot na epekto. Ang interface ay naglalabel ng balahibo sa 168k na fiber. Ang telemetry nito ay ilustratibo, kaya ang mga counter na ito ay hindi isang benchmark sa performance. Ang mga close-up ang mga bagay na talagang makikita at masusuri ng manonood. Hindi nangangahulugan na mas maraming detalye ay mas kumbinsente. Kung lahat ay humihila nang magkasama, kumakapas ng parehong liwanag at gumagalaw nang parehong bilis, nananatili pa rin itong tila isang plastic na bagay. Nagsisimula maging buhay ang isang karakter kapag tumigil na ang mga pinakamaliit na bahagi nito na mukhang magkakapareho.

Si Sam Altman ay nagmamasid habang ang mga tagagawa ay nagpapalit ng mga prompt sa mga bayad na paglabas gamit ang Fanvue + Higgsfield, habang ikaw ay nasa ika-7 na pagrerebisyon ng ChatGPT para sa isang email na may dalawang linya

$15,728 → $23,831 SA ISANG SESYON. ANG WALLET NA INAANUNSIYO MO MAAARING BOT. GINAWA KO ANG ISANG $0 TRACKER NA PAPAKITA SA IYO, DIRECTO MULA SA CHAIN, KUNG LIGTAS NA SUNUIN. tawagin itong WolfBrain. ang aking mesa ay sumusunod lamang sa mga lumang, tahimik na wallet na lumalampas sa lahat ng pagsusuri. ang clip ay ang ledger sa sesyong iyon. +$8,153, +52% malaking bili → nakarating sa isang block → lumalabas sa aking screen → nakikita ko ang wallet sa likod nito i-paste ang anumang wallet at ipapakita nito: sniper, flipper, accumulator, whale o bot. ang mga tala ay galing kay TypeSafe Jev. ang code ay kumukuha ng mga katotohanan, si Jev ang desisyon at sinasabi kung gaano katiyak. walang wallet connect, walang keys, walang sign-up. i-paste ang wallet na iyong sinasunod. nag-iisip ako kung ano ang tatawagin nito sa iyong wallet.

Ang lalaking tumulong sa pagbuo ng ChatGPT ay nag-raise ng $40M para sa isang model na hindi kayang sumulat ng isang pangungusap. Si Diogo Almeida ay nasa OpenAI para sa ChatGPT at InstructGPT. Dalawang taon sa lihim. Noong Setyembre 15, lumabas siya kay Jev. Pinagturuan ng ChatGPT ang mga model na magsalita. Ang Jev ay physically incapable ng prose. Isang bagay lang ang ginagawa nito: desisyon. Oo o hindi. Alin sa mga opsyon. Gaano kalabis. 70-500ms bawat desisyon. $0.042 bawat milyong tokens. Ngayon, buksan mo ang iyong agent. Bawat beses na itatanong nito, “Ito ba ay may kinalaman?” o “Sino ang susunod na manggagawa?” ibinabayad nito ang isang frontier model para isipin nang malakas ang isang oo/hindi. Iyon ang leak. Isang developer ay klasipikadong 500 email para sa 3.5 cents. Kabuuan. Hindi bawat email. Iba pa ay isinama ito sa isang live Monad order book. Totoong order bawat 300 milliseconds. Sa kanilang sariling pagsubok, tumugma ang Jev sa frontier-model consensus sa 67.8% para sa $0.0004 bawat kaso. Ang GPT-5.6 Terra ay nakakuha ng 67.9% para sa $0.0304. Kaparehong akurasi. 76x mas mura. Ang model na sumusulat at ang model na nagdedesisyon ay hindi kailangang magkasing model.

Nakuha ng MY TERMINAL ko ang $5,007 hanggang $8,625 sa ilang oras. Nakatanggap ng 25 marks. Kinuha ko ang 12 at pinabayaan ang 13. Ang mga pinabayaan ko ay ang mga malakas na boses. Ang mga kinuha ko ay naka-pahinga na sa loob ng isang taon, isa sa kanila ay nakapahinga na sa loob ng 363 araw, at nagsimula silang umikot bago sinabi ng anumang feed. Ang mga clip ay pinanatili na maliit nang may layunin. Ang price impact ay mas mababa sa dalawang porsyento, kaya hindi nakita ang anumang ginawa ko sa book bago ang fill. Ang 83 porsyento ng mga fill ay bumalik bilang green. Ang mga nawala ay mura dahil ang laki ay hindi nagiging punto. Ang edge ay hindi ang pagtingin ng higit pa. Ito ay ang pagmamasid sa mga wallet na hindi na tinitingnan ng sinuman simula noong nakaraang taon.

Laging ang loop ang sagot. Hindi ka sinabihan na maaari itong magbankrupt sa iyo. Sinabi ko ito mula sa unang araw: tumigil ka sa pagpaprompt, magsimula ka sa pagpapagalaw ng loops. Ang mga agent na nagpapadala, gumagawa, tinitiyak, natututunan, at ipinapasa — at hindi naghihintay sa iyo. Ang bahagi na hindi ko masagot hanggang ngayon: isang loop na nagpapagalaw ng 8 oras ay namamatay dahil sa quadratic na token bill sa ikalawang oras. Bawat hakbang ay bumabasa muli ang bawat hakbang bago ito. Ang transcript ang tagapagpatay. @Marko_Poly ay isinulat na ang solusyon. Parehong gawain, parehong model: 1,062,387 na tokens gamit ang buong kasaysayan, 65,408 gamit ang state file. 16x mas mura — at mas mataas ang score. Hindi ka mananalo sa era ng loop gamit ang mas malaking model. Mananalo ka sa pamamagitan ng pagbabayad para sa estado, hindi para sa transcript. Ano ang binabayaran ng iyong loop?

166,700 na selula ng utak ng isang saging ay nagpapalakad ng isang FPV drone papunta sa isang pader. Sama ang parehong sinimulang utak na nagsulat ng FizzBuzz. Ngayon, may controller na ito. Tinawag itong FPV PILOT. Ang NeuroMechFly ay nagpapakita ng isang saging sa isang remote na estilo ng DJI. Ang mga neuron ng paningin ay bumabasa sa feed ng drone—kaliwang mata sa 177 Hz, kanang mata sa 129 Hz. Ang mga neuron ng pagmamaneho ay nagpapagalaw ng mga stick. Ang bilis pababa ay 1.49 m/s sa pamamagitan ng isang nasiraan na bayan. Bawat pagtalon ay binabasa nang direkta mula sa mga selulang nagpapalabas ng signal—6,588 na nagpapalabas sa cruise. Sa 8.8 segundo: isang pader. Sa pagkakaroon, lumilitaw ang utak. 15,628 na selula ang aktibo, higit sa dalawang beses ang cruise. Pagkatapos, tumigil ang feed at naging black. Nawala ang signal. Pababa: 0.00 m/s. Pagtalon: 0.00 rad/s. 100M taon ng evolusyon upang iwasan ang mga flyswatter. 9 segundo laban sa isang pader na bato.