The USSF-432 mission carries a classified U.S. Space Force payload. Official details remain undisclosed, but trackers identify it as R-4: likely a batch of ~23 Starshield-based satellites for the Space Based Sensing and Targeting program, matching prior R-series missions and trajectory data.
Watch Falcon 9 launch the USSF-432 mission from pad 4E in California nitter.gq/i/broadcasts/1kKzDPYrZ…
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DeepSeek V4.1 Pro 击败 Claude Opus 5.5 👊
如果这是真的,你们还会冒封号风险去订阅Claude??
DeepSeek V4.1 Pro can beat Opus 5.5.
- DeepSeek V4.1 Pro is no longer just a rumor.
- just leaked into public evaluation scripts.
- Target model on SearchQA
- Paired with V4.1 Flash as worker
- Tested on SkillOpt, MiniAgent (real agent loops)
- RSI highlighted as the main improvement
- Flash already slightly beats Opus 5 on Deep-SWE.
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OpenAI 这帮高管,最近是不是集体转型谐音梗博主了???🤣
Tibo 前脚刚整出 Fat GPT、ChatBLT。
结果一转头,Sam Altman 直接把 X 昵称改成了:
Ram Altman。
RAM,电脑内存那个 RAM。
更骚的是,主页背景还堆着一屋子内存条。🤡
我严重怀疑这是 Tibo 在背后出的馊主意。
一个负责把 GPT 变成三明治。
一个直接把自己变成内存条。
别人家的 AI 高管,天天讨论超级智能什么时候统治世界。
OpenAI 这边倒好,CEO 带头玩起了硬件谐音梗。🤣
不过有一说一……
既然 Sam 都升级成 RAM 了,能不能顺手把 Plus 用户的额度也扩个容?
别最后老板内存拉满了,用户问几个问题还得等 5 小时冷却。😭
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卧槽!!AI Coding 榜单这次有个数据,真把我看愣了!!🤣
刚看到 FrontierHarness Eval 的对比。
研究人员用同一个 Kimi K3 模型,在不同 Coding Agent 框架里跑相同的 30 个工程任务。
结果呢?
DeepSeek Harness Creator:
通过率 63.3%
每成功完成一个任务的有效成本约 3.28 美元。
Claude Code:
通过率同样 63.3%
对应成本约 18.34 美元。
成绩一样,成本差了 5 倍多???
最他🐎抽象的是什么?
这次对比的底层模型还是同一个!
真正变化的,是外面的 Agent 框架、工具调度和缓存策略。
合着现在 AI Coding 已经卷到这个地步了:
模型是同一个脑子,换个身体干活,账单能差出一大截??? 🤡
不过这只是 30 个任务、特定配置下的测试,不代表所有项目都能省这么多。
但我突然觉得:
以后大家除了卷哪个模型最聪明,是不是也该认真卷卷哪个 Harness 最会省钱了?
你们日常写代码,更看重模型本身,还是 Agent 框架的执行效率?
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The smooth camera work by the primary school students in Shenzhen!😲😲😲
Professional player.
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This is how citizens in Changsha go jogging.
Chinese people are truly living in the future.
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NASA's released view of Mars' night sky (4K resolution)
Readers added context they thought people might want to know
This video was not released by NASA. NASA and JPL have stated that viral videos claiming to show Mars' night sky are not real, but are composite images combining daytime rover surface photos with Earth star fields.
x.com/NASAMars/statu…
x.com/NASAJPL/status…
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Marvel held a drone show in Korea for ‘AVENGERS: DOOMSDAY’ that included a transition from Iron Man to Doctor Doom.
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想了解臭名昭著的朝鲜黑客组织 Lazarus,可以看看 Cipher 拍的纪录片《How North Korean Hackers Are Stealing Billions》。
Cipher 专做犯罪和地缘政治题材,看他们的纪录片跟追剧一样。这部片长 1 小时 20 分钟,把这支朝鲜国家队从头到尾讲透了。
Lazarus 可不是普通黑客,它是朝鲜国家养的「犯罪企业」。大多数黑客都是从小被选中的数学天才,每天工作 15 到 20 小时。Lazarus 的 KPI 只有一个:给政权搞钱,大头流向核武。
片子从朝鲜战争、主体思想和饥荒讲起,先讲清楚这个国家为什么会养出这么一支队伍。
然后按时间线一路往下:
① 1980–2000 年代伪造超级美元;
② 2014 年黑索尼影业,起因是那部《刺杀金正恩》;
③ 2016 年孟加拉国央行 SWIFT 劫案卷走 8100 万美元,还让打印机打不出转账记录,好拖延被发现的时间;
④ 2017 年的 WannaCry,用的是泄露出来的 NSA 漏洞「永恒之蓝」,波及约 150 个国家、20 多万台电脑;
⑤ 转战加密:Coincheck、Ronin (Axie)、WazirX,2025 年 Bybit 被盗 15 亿美元,再到现在 2026 年的币安。
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币圈钱多、盗完还有机会全身而退,Lazarus 只会一直盯着挖漏洞。行业是时候团结起来了,我们面对的是一整个国家机器。
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用 AI 做短片,很多时候容易陷入“堆砌特效和复杂运镜”的误区,反而忽略了叙事本身的节奏。这支用 30 秒戒烟短片,在创作思路上提供了一种很克制、也很聪明的解法:
1. 戏剧张力与反差:慈祥老太太配荒诞的物理击飞,慢节奏复古爵士乐配干脆利落的动作卡点。借用冷幽默的视听语言,把大众对“二手烟”的潜意识情绪外化,高级且不让人觉得说教。
2. 视觉锚点的高度统一:老太太的酒红风衣、碎花衬衫与黄色手提包贯穿始终,配合韦斯·安德森式的对称构图与复古暖色调,在不同光影场景切换中依然保持了极强的镜头连贯性。
3. 极简的叙事留白:放弃冗长的剧情铺垫,8 个场景只重复同一个核心动作——掏出弹簧拳套枪。用重复建立叙事韵律,既放大了荒诞感,也巧妙绕开了当前 AI 视频在长镜头复杂交互上的技术短板。
在模型能力边界之内做减法,用“1 个鲜明人设 + 1 个核心动作 + 多场景变奏”去构建故事,往往比单纯炫技更能打动人。这支片子的分镜逻辑很值得做视觉和内容的朋友参考


























