CHROMAがGitHubで公開されました。クローンしてスキャナーを実行し、その動作を確認できます。 私はCHROMA v0.2を公開しました：ライブマーケットスキャン、8つの説明可能なチェック、ランキング済みターゲットキュー、ローカルイベント履歴を備えたオープンソースのSolanaリサーチツールです。 https://t.co/2tmx1901C4 以下の3つのモードが含まれています： → DEMO - シンセティックターゲットを使ったオフラインウォークスルー → SCAN - ライブDEXスクリーナーデータ、候補ランキング、繰り返し観測 → TRADE - Jupiterの価格、トランザクションシミュレーション、明示的なスワップ実行確認 8つのチェックは、価格の可用性、流動性、ボリューム、アクティビティ、買い圧力、価格安定性、ペアの経過期間、ターンオーバーをカバーしています。しきい値は表示可能で設定可能です。スコアはリサーチフィルターであり、トークンが安全または利益をもたらすという保証ではありません。 保存された各観測は、測定値、しきい値、ステータス変更を一緒に保持します。履歴を確認し、メモを追加して、JSONまたはMarkdown形式でレコードをエクスポートできます。 スキャンにはNode.js 22+が必要ですが、ウォレットやAPIキー、パッケージのインストールは不要です。取引には別途依存関係とウォレット設定が必要です。スキャンは自動的に注文を発行することはありません。実行には別途コマンドと個別の確認が必要です。 リポジトリにはセットアップ手順、手法、設定、テスト、セキュリティノートが含まれています。MITライセンスです。 ワークフローを試し、ルールを確認し、修正が必要な点があればイシューを開いてください。実装は公開されており、疑問点のある部分も含んでいます。

CHROMAの画面内の帳簿は+28.64 SOLで閉じました。13の保有資産が決済され、5つの候補がフィルターされました。 CHROMAは、トークンの発見、8つの並列チェック、および各候補のエントリー、追跡、出口までを追跡する意思決定ログを結びつけるために作成されました。 動画に表示されている最終数値： → セッション帳簿：+28.64 SOL → 最終決済された保有資産、OPAL：+5.22 SOL → 解析されたシグナル：2,520 → 決済された保有資産：13 → フィルターされた候補：5 このワークフローでは、選択された候補と却下された候補を同じ履歴に保持します。各結果は、その前に実施されたチェックと意思決定と結びつける必要があります。 これらはアニメーションに表示された数値であり、確認済みの取引収益ではありません。実現された純利益を算出するには、コスト、手数料、損失を含む実行記録が必要です。 目的は、数字を説明可能にすることです。どの保有資産が寄与したか、どの候補が却下されたか、そして実行後に残ったものは何かを明確にします。

LEOPARD SCAN：277.78 SOL → 310 SOL。+32.22 SOL。表示された残高で11.6％の増加。 Leopard Scanは、機会を追跡し、候補を優先順位付けし、各ターゲットの背景を追跡可能にするために作成しました。 動画に記録されたセッションは以下の通りです： → 開始残高：277.78 SOL → 終了残高：310.00 SOL → 表示されたセッション収益：+32.22 SOL → 残高増加：+11.6％ → 捕捉された記録：5件 ワークフローには4つの核心的な機能があります： → SCAN：注目すべき候補を特定 → TRACK：状況の変化に応じて状態を継続的に監視 → PRIORITIZE：ターゲットキューを整理 → RECORD：イベントと結果の順序を保存 5つのターゲット表示では、推定値、追跡状況、アクティビティ履歴を統合しています。目的は、残高チャートだけを記録とするのではなく、なぜそれがターゲットとなったのか、その後何が起きたのかを明確に示すことです。 これらは画面表示上の数値であり、検証済みの取引記録ではありません。実現された純利益には、実行コスト、手数料、損失、およびすべての入金・出金を含める必要があります。 GitHubリポジトリと動作するスキャナーはまもなく公開されます。リリースにより、プロジェクトは一般テスト段階に移行し、実装内容を確認し、その結果を直接評価できるようになります。 スキャナーは、説得力のあるスクリーンショットではなく、繰り返し可能な結果によってその価値を証明すべきです。

デジタルキャラクターを台無しにする最も簡単な方法は、カメラを近づけることだ。 サムネイルサイズでは、笑顔と柔らかなシルエットがほとんどを担う。ズームインすると、すべての簡略化が明らかになる：フラットな毛並み、同じ繊維、体に貼り付けたように見えるスカーフ。 このドット研究は、それらの細部を顕微鏡の下に置く。 → 観察する – 形状と表面を検査する → 毛並みを整える – 繊維の方向を確立する → 集中する – 個々の繊維を可視化する → 流れを加える – 毛皮に動きを導入する → 確認する – シルエットと境界を検査する → 保持する – 次のパスのために状態を維持する 有用な細部は、表情を変えずにどれだけ多くの変化が起きるかだ。毛皮は光を捉え、ゆるい繊維が輪郭を崩し、ピンクのスカーフは柔らかさに異なる質感を与える。 インターフェースは毛皮を168k本の繊維とラベル付けしている。そのテレメトリーは説明的であり、これらのカウンターはパフォーマンスのベンチマークではない。実際に視聴者が評価できるのは、ズームアップされた部分だ。 より多くの細部が必ずしもより説得力のあるものになるわけではない。すべてが一緒に曲がり、同じ光を捉え、同じ速度で動くなら、それは依然として一つのプラスチック製の物体のように見える。 キャラクターが生き生きと感じられるのは、その最小の部分がまったく同じに見えなくなるときだ。

Sam Altmanは、Fanvue + Higgsfieldを使ってクリエイターがプロンプトを有料のドロップに変えていくのを見守っている一方、あなたは2行のメールを7回もChatGPTで修正している。

1セッションで$15,728 → $23,831。あなたがコピーしているウォレットはボットかもしれない。チェーンから直接、フォローしても安全かどうかを教えてくれる$0のトレーサーを私が開発しました。 名前はWolfBrainです。 私のデスクでは、すべてのチェックを通過する古い静かなウォレットだけをフォローしています。このクリップは、そのセッションの台帳です。 +$8,153、+52% 大口買い → ブロックに到着 → 私の画面に表示 → 背後のウォレットを確認 ウォレットを貼り付けると、スナイパー、フリッパー、アキュムレーター、ホエール、またはボットのいずれかを判定します。 判断はTypeSafe Jevが行います。コードが事実を抽出し、Jevが決定して信頼度を示します。 ウォレット接続、キー、登録は一切不要です。 これまでコピーしていたウォレットを貼り付けてください。どんな判定が出るのか、私も気になります。

ChatGPTの開発に貢献した人物が、1文も書けないモデルのために4000万ドルを調達した。 ディオゴ・アルメイダは、ChatGPTとInstructGPTの開発にOpenAIで携わっていた。2年間の隠密開発を経て、9月15日にJevを公開した。 ChatGPTはモデルに話すことを教えた。一方、Jevは文章を書く能力を全く持たない。その機能は1つだけ：判断すること。はい／いいえ、どのオプションを選ぶか、どの程度緊急か。 1回の判断に70〜500ミリ秒。100万トークンあたり$0.042。 今、あなたのエージェントを開いてみよう。エージェントが「この情報源は関連性がありますか？」や「次はどの作業者に任せますか？」と尋ねるたびに、前線モデルにyes/noの思考をさせるために料金が発生する。 これが実態だ。 ある開発者が500通のメールを分類したところ、合計で3.5セントしかかからなかった。1通あたりではない。別の開発者は、JevをリアルなMonad注文板に接続し、300ミリ秒ごとに実際の注文を発注した。 彼ら自身のテストでは、Jevは1ケースあたり$0.0004で、前線モデルのコンセンサスと67.8％の一致率を達成した。GPT-5.6 Terraは67.9％の一致率で$0.0304かかった。 同じ精度。約76倍安価。 文章を書くモデルと判断を行うモデルは、同じモデルである必要はない。

私のターミナルは数時間で5,007ドルを8,625ドルに増やした。 25マークが入った。12枚を取って、13枚は見送った。 見送ったのは騒がしかったものたちだ。取ったのは、1年間眠っていたものたちで、そのうち1枚は363日間活動を停止していた。それらは、どのフィードも何も言わないうちに動き始めた。 クリップは意図的に小さく保った。価格への影響を2％以下に抑え、約定前に注文簿に何も表示されないようにした。 約定の83％がグリーンで返ってきた。外れたのは、サイズが問題ではなかったため、安価だった。 エッジとは、より多くを見ることではない。昨年以降誰も見ていないウォレットを観察することだ。

ループこそ常に正解だった。誰も、それが破産を招く可能性があるとは教えてくれなかった。 私は最初の日から言い続けている：プロンプトをやめ、ループを開始しなさい。デプロイし、行動し、検証し、記憶し、引き継ぐ——そして、あなたを待たないエージェントたち。 これまで答えられなかった部分：8時間動くループは、2時間目にはトークン料金が二次関数的に膨らんで死ぬ。すべてのステップが、その前のすべてのステップを再読み込みする。トランスクリプトが殺し屋だ。 @Marko_Poly がついに解決策を書き下ろした。同じタスク、同じモデル：フル履歴では1,062,387トークン、ステートファイルでは65,408トークン。16倍安くなり、スコアも向上した。 ループ時代に勝つのは、より大きなモデルではなく、ステートに支払うことであり、トランスクリプトに支払わないことだ。あなたのループは、どちらに支払っているのか？

166,700個のハエの脳細胞が、FPVドローンを壁に衝突させた。 FizzBuzzをタイプしたのと同じシミュレーションされた脳だ。今回はコントローラーを手にした。 このシステムは「FPV PILOT」と呼ばれる。 NeuroMechFlyは、ハエをDJIスタイルのリモコンに配置する。視覚ニューロンがドローンのフィードを読み取り、左目は177Hz、右目は129Hzで動作する。操縦ニューロンがスティックを操作する。 荒廃した砂漠の町を時速1.49mで前進。すべてのターンは、巡航時の6,588個の発火細胞から直接デコードされる。 8.8秒後：壁に衝突。 衝突時に脳が一斉に活性化。15,628個の細胞が活動し、巡航時の2倍以上になる。その後、フィードは真っ暗になり、信号が失われる。 前進速度：0.00 m/s。旋回速度：0.00 rad/s。 1億年もの進化でハエ取りから逃れてきたのに、レンガの壁に9秒で敗れた。