CHROMA 現已上線 GitHub。您可以克隆它、運行掃描器並檢視其運作方式。 我已發布 CHROMA v0.2：一款開源的 Solana 研究工具，具備實時市場掃描、八項可解釋檢查、排名目標隊列和本地事件歷史記錄。 https://t.co/2tmx1901C4 包含三種模式： → DEMO – 帶有合成目標的離線導覽 → SCAN – 實時 DEX Screener 數據、候選目標排名和重複觀察 → TRADE – Jupiter 報價、交易模擬和明確確認的交換執行 八項檢查涵蓋價格可用性、流動性、成交量、活動、買方壓力、價格穩定性、交易對年齡和換手率。閾值可見且可配置。分數僅作為研究過濾器，並非保證代幣安全或盈利。 每個保存的觀察記錄都會將測量值、閾值和狀態變化一併保存。您可以檢視歷史記錄、添加註釋，並將記錄導出為 JSON 或 Markdown 格式。 掃描需要 Node.js 22+，無需錢包、API 密鑰或安裝套件。交易有獨立的依賴項和錢包設置。掃描絕不會自動下單；執行需發出獨立命令並逐筆確認。 倉庫包含設置說明、方法論、配置、測試和安全注意事項。採用 MIT 授權。 請嘗試此工作流程，檢視規則，並在發現問題時提交議題。實現已公開，包括值得質疑的部分。

CHROMA 的螢幕賬本結算為 +28.64 SOL。13 個持倉已結算，5 個候選資產被篩選掉。 我創建 CHROMA 是為了將代幣發現、八項並行檢查與追蹤每個候選資產進出的決策日誌相連接。 影片中顯示的結算數據： → 會話賬本：+28.64 SOL → 最後結算的持倉，OPAL：+5.22 SOL → 解析的信號：2,520 → 已結算的持倉：13 → 被篩選的候選資產：5 工作流程將選中與 rejected 的候選資產保留在同一歷史記錄中。每個結果都應能回溯至其前的檢查與決策。 這些數字為動畫中顯示的數據，並非經過驗證的交易收益。要確定實際淨利潤，需有包含成本、費用與虧損的執行記錄。 目標是讓這些數字具有可解釋性：哪些持倉帶來貢獻、哪些被拒絕，以及執行後剩餘的結果。

LEOPARD SCAN：277.78 SOL → 310 SOL。+32.22 SOL。顯示餘額增加 11.6%。 我創建了 Leopard Scan，用於追蹤機會、優先篩選目標，並讓每個目標的背景歷史可追溯。 影片中顯示的會話記錄如下： → 起始餘額：277.78 SOL → 結束餘額：310.00 SOL → 顯示的會話收益：+32.22 SOL → 餘額增長：+11.6% → 捕獲記錄：5 條 工作流程包含四個核心步驟： → SCAN - 識別值得追蹤的候選目標 → TRACK - 在條件變化時持續追蹤其狀態 → PRIORITIZE - 整理目標隊列 → RECORD - 保存事件與結果的順序 五目標視圖將估計價值、追蹤狀態與活動歷史整合在一起。其目的是說明某項目為何成為目標，以及之後發生了什麼，而非僅以餘額圖表作為唯一記錄。 這些為螢幕顯示數字，並非經過驗證的交易記錄。實際淨利潤需考慮執行成本、手續費、損失以及任何充幣或提幣。 GitHub 儲存庫與可用掃描器即將推出。發佈後將進入公測階段，讓使用者可以直接檢視實現方式並評估其結果。 掃描器應憑藉可重複的成果贏得其地位，而非僅靠一張誘人的截圖。

毀掉一個數位角色最簡單的方式，就是把鏡頭拉近。 在縮略圖尺寸下，一個微笑和柔和的輪廓就足以承擔大部分表現工作。但一旦放大，所有捷徑都會顯現：平坦的毛髮、完全相同的髮絲、一條彷彿黏在身上的粉紅圍巾。 這項點狀研究將這些細節置於顯微鏡下檢視。 → 觀察 — 檢視形狀與表面 → 梳理 — 確定纖維的方向 → 聚焦 — 讓單根髮絲清晰可見 → 流動 — 在毛髮中引入動感 → 檢查 — 審視輪廓與邊界 → 保留 — 為下一次處理保留狀態 關鍵的細節在於，即使表情不變，仍有大量變化發生：毛髮捕捉光影，鬆散的纖維打破輪廓，而粉紅圍巾則為柔軟感帶來不同的質地對比。 介面標示毛髮總數為 168k 根纖維。其數據僅供參考，這些計數並非性能基準。真正能被觀眾評判的，是這些特寫畫面。 更多細節並不等於更真實。如果所有部分都一起彎曲、接受相同光照、以相同速度移動，它看起來仍像一個塑料製品。 當角色的最小部分不再看起來完全相同時，它才開始顯得生動。

山姆·阿爾特曼 正觀看創作者透過 Fanvue + Higgsfield 將提示轉為付費發放，而你卻在第 7 次修改一封只有兩行的郵件。

單一交易期間，資金從 $15,728 增至 $23,831。你一直跟隨的錢包可能是機器人。我開發了一款 $0 追蹤工具，可直接從區塊鏈告訴你，跟隨該錢包是否安全。 它叫 WolfBrain。 我的工作檯只跟隨那些通過所有檢測的古老、安靜錢包。此截圖為該交易期間的帳本記錄。 + $8,153，+52% 大額買入 → 進入區塊 → 出現在我的螢幕上 → 我看到背後的錢包 貼上任何錢包，它會告訴你：狙擊手、倒手者、累積者、巨鯨或機器人。 這些判斷來自 TypeSafe Jev。程式碼提取事實，Jev 進行判斷並說明其置信度。 無需連接錢包、無需密鑰、無需註冊。 貼上你一直跟隨的錢包，我很想知道它會如何分類你的錢包。

協助開發 ChatGPT 的那人，剛為一個連一句話都寫不出來的模型融資了 4,000 萬美元。 迪奧戈·阿爾梅達曾於 OpenAI 負責 ChatGPT 和 InstructGPT。兩年秘密開發後，他於 9 月 15 日推出了 Jev。 ChatGPT 教會模型說話，而 Jev 則完全無法撰寫散文。它只做一件事：做決定。是或否？哪個選項？多緊急？ 每次決定耗時 70–500 毫秒，每百萬個 token 價格為 0.042 美元。 現在打開你的代理程式。每次它問「這個來源相關嗎？」或「下一位工作者是誰？」時，它都在付錢給前沿模型，讓它「出聲思考」是或否的問題。 這就是關鍵。 一位開發者用 3.5 美分分類了 500 封郵件，總共，不是每封。另一位則將其接入實時 Monad 買賣盤，每 300 毫秒下一個真實訂單。 在他們自己的測試中，Jev 以每案例 0.0004 美元的價格，達到了 67.8% 的前沿模型共識準確率；GPT-5.6 Terra 則以 0.0304 美元達成 67.9% 的準確率。 準確率相同，但成本低了約 76 倍。 寫作的模型與做決定的模型，不必是同一個模型。

我的終端在幾個小時內將 5,007 美元增至 8,625 美元。 出現了 25 個標記。我抓住了 12 個，放過了 13 個。 我放過的是那些喧鬧的。我抓住的那些已經沉寂了一年，其中一個已休眠了 363 天，它們在任何訊息發布前就開始移動了。 我刻意讓交易量保持小規模，價格影響低於百分之二，因此我的操作在成交前完全未出現在訂單簿上。 83% 的成交結果為綠色。錯過的那些成本低廉，因為規模從來不是重點。 優勢不在於看得更多，而在於關注自去年以來無人留意的錢包。

循環一直是答案。沒人告訴你它會讓你破產。 我從第一天就說過：你停止提示，開始運行循環。代理會派發、行動、驗證、記憶、交接——從不等待你。 直到現在我才得以解答的部分：運行8小時的循環，在第二小時就因二次方的代幣帳單而崩潰。每一步都會重新讀取之前的所有步驟。轉錄才是殺手。 @Marko_Poly 剛剛寫下了修復方法。同樣的任務，同樣的模型：使用完整歷史記錄為 1,062,387 個代幣，使用狀態文件僅為 65,408 個代幣，成本降低 16 倍——且得分更高。 你並非靠更大的模型贏得循環時代，而是靠為狀態付費，而非為轉錄付費。你的循環正在為哪一種付費？

166,700 個果蠅腦細胞剛剛駕駛一架 FPV 無人機撞上了牆。 這套模擬腦部系統曾輸出過 FizzBuzz，這次它獲得了控制器。 它被稱為 FPV PILOT。 NeuroMechFly 將果蠅置於一款類似 DJI 的遙控器上。視覺神經讀取無人機的畫面——左眼每秒 177 幀，右眼每秒 129 幀。轉向神經推動操縱桿。 在一片廢墟般的沙漠城鎮中，前進速度為 1.49 m/s。每一次轉向都直接由神經元放電解碼，巡航時有 6,588 個細胞同時放電。 8.8 秒時：撞上牆壁。 碰撞瞬間，腦部全數激活，15,628 個細胞運作，超過巡航狀態的兩倍。隨後畫面變黑，訊號中斷。 前進：0.00 m/s。轉向：0.00 rad/s。 十億年演化避開蒼蠅拍，九秒鐘卻撞上磚牆。