baalz3ro(privacy szn)

CREATE EXPLORE EXPAND CONQUER
PRIVACY GOONER @RiscZero @NoirLang
TRADER @Polymarket
BUILD 4 FUN

[baalz3ro(privacy szn) @NoWannabea]

Nads hat worldwide
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Thai scout hat
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Molandak Thai scout
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@monadthailand @monad_xyz

[Em Udomsak (🟣🐻) @EmUdomsak]

ทำไม นักธุรกิจจำนวนมาก มักจะ “เรียนต่อต่างประเทศ” เมื่อจะขายบริษัท

เหตุผลคือ เพื่อให้ปีนั้นอยู่ในไทยไม่ถึง 180 วัน เพื่อไม่ต้องเสียภาษีในไทย

ทำไมต้องเรียนต่อ?

จริงๆ เรียนต่อก็ดี ฆ่าเวลา ได้วุฒิใหม่มาด้วย แต่อีกอย่างก็เพราะเวลาไปอยู่ ตปท จะต้องระวังว่า อาจจะทำให้ไปเสียภาษีประเทศนั้นๆ แทน แต่การเรียนต่อ ซึ่งทำให้ถือ visa นักเรียน จะได้การ “ยกเว้น” ไม่ต้องเสียภาษีก้อนนี้

หลายคนอาจจะมีคำถาม ถ้าขายบริษัทไทย ยังไงก็ต้องมีภาษี ถึงแม้ตัวจะอยู่ ตปท ไม่ใช่หรอ — คำตอบคือใช่

ดังนั้น ก่อนที่จะขาย จึงต้องมีการเปลี่ยนการถือหุ้นในส่วนนั้นในอยู่ในมือบริษัท offshore แล้วเมื่อขาย ให้ขายบริษัท offshore แทน ทำให้เป็นรายได้นั้นไม่ได้เกิดในไทย

รายได้ที่ไม่ได้เกิดในไทย + อยู่นอกไทยเกิน 180 วัน = ไม่โดนเก็บภาษี

เพราะงั้นทุกครั้งที่เราเห็นการ exit ก็มักจะเห็น pattern นี้

[Line @0xLinehigher]

非常建议每一个选择计算机系的大学生，在大学时期将cs336啃完，不开中文字幕，只开英文字幕。啃完之后，你对LLM的理解和英语能力至少在国内前百分之1%。

这门课超过国内任何一所大学里面计算机的课程。

《Stanford CS336: Language Modeling from Scratch》 是一门斯坦福大学计算机科学系的课程，这门课每一年春季都会有，每一年都会在油管免费开放。

里面的内容非常前沿而且实用，目前油管上的版本是25年的版本，第一节课提到的模型已经是GPT-4。而与此同时，国内的计算机课程还在用着至少5年前的PPT。

依稀记得，我的第一节C语言课程，PPT的里面的演示系统是XP...

啃完CS336，你会收获LLM的全栈技术栈，从数据收集，清洗，模型训练，优化，评估到部署，Transforemer架构，注意力机制，各种目前最新的机器学习训练方法

这门课的目标就是从头让你手搓一个LLM，亲手实现完整的pipeline。

两位主要讲师：
1、Percy Liang
MIT 本科 + MEng，UC Berkeley 博士（2011）。曾在 Google 做 post-doc，后加入 Stanford 任教。

2、Tatsu
Harvard 本科（统计与数学），MIT 博士（co-advised by Tommi Jaakkola 和 David Gifford），之后在 Stanford 做 Percy Liang 和 John Duchi 的 post-doc

耐心啃完这个，所有计算机课程几乎都不需要上了...因为在过程中必然会遇到很多不懂的点，边学边查，然后顺带就把学校关于机器学习和深度学习的专业课给学完了。

如果刚上大一，可以先看cs50，然后再到cs336，先稍微打点计算机的基础。

与此同时，一定要把线性代数学好，将高数丢了都要把线性代数学好，线性代数是机器学习的底层DNA。

如果线性代数没有学好，会比较难理解神经网络，相当于没学好加减乘除就想去求导。

[灰狐 @huihoo]

Linux 内核文档，操作系统最重要的参考资源
https://t.co/Za9cag63o4

[tetsuo @tetsuoai]

Socket cheatsheet.

[0xor0ne @0xor0ne]

"From Zero to QEMU: A journey into system emulation"

https://t.co/bYgH3zq83f

Credits Antonio Nappa

#infosec #qemu

[Dan Robinson @danrobinson]

Millions of BTC could be vulnerable to quantum computers

Bitcoin may someday need to sunset those addresses, but that could force a public migration

Today we published a design to let that migration be costless and silent: Public Address-Control Timestamps (PACTs)

Link in 🧵

[bodila @51bodila]

Jane Street didn’t hire vibe-coder at $385k/year because he didn’t use Claude Code

37-minutes of vibe coding RIGHT during an interview at a Tier 1 fund

Bookmark & watch - you’ll finally understand why you need to use Claude Code. Then, read the article below.

[priyanshu.sol @priyanshudotsol]

i had an interview for a Rust engineer role.

Everything went great, until it didn’t.

interviewer started asking Rust optimization-level questions like

struct size, memory layout, padding

i completed the assingment, build the matching engine orderbook.

but i had no idea how things work under the hood.

that’s when i realized
it’s not about knowing how to code.

it’s about understanding

- what you’re writing
- how it behaves in memory
- and why it’s written that way

Now I’m going deeper

[nanobro - ชอบลองของ 🎈 @nanobro_rit]

ถ้าฟีลคล้าย Claude code
แต่ไม่ต้องใช้ claude subscription ลองกันได้ครับ

[zkSecurity @zksecurityXYZ]

Read more on how we broke and reported bugs in post-quantum lattice-based zero-knowledge proof systems, link in comment

[tetsuo @tetsuoai]

someone walked through the cpython interpreter source for ten hours.

the c is genuinely nice.

bookmark it for a saturday.

[andrew engler @aerockrose]

Yesterday, Andrej Karpathy gave a 30-minute Sequoia masterclass on agentic engineering.

This is the serious layer above vibe coding.

He explained:
- LLMs as ghosts
- The app that shouldn't exist
- Outsource thinking, not understanding

12 lessons that will blow your mind: 🧵

[Jouhatsu | AI Influence Operator @Jouhatsu_ai]

L’équipe d’Anthropic vient de montrer comment utiliser correctement Claude Code.

30 minutes. gratuit. présenté par la personne qui a créé Claude Code.

Regarde le workshop. Ajoute en signet 🔖

Ça vaut plus que tous les cours à 500$ que t’as failli acheter.

[Daniel San @dani_avila7]

https://t.co/iWGhR4tZj0

[baalz3ro(privacy szn) @NoWannabea]

@PolarKen มีข้อสังเกตหลายอย่างนะ มักพูดผิวๆ เหมือน AI เอามาให้ ละอีกอย่างวงการ cyber sec ไทยมันแคบใครทำงานขาว เทา ดำ เขารู้กันหมด ถ้ายิ่งทำ bug bounty โหดขนาดนี้ไม่ชุบตัวไปสายขาวเลยละจบๆ เงินเดือนละล้านมี cert อะไรบ้างสาย cyber sec cert สำคัญมาก

[Charly Wargnier @DataChaz]

INSANE.

Did you know the #1 GitHub trending repo (68k+ stars) is literally just a CLAUDE.md file 🤯

It uses @karpathy's 4 LLM principles to keep AI in check:

→ Seek clarity: Always ask before making assumptions.
→ Stay minimal: Avoid bloat and keep things simple.
→ Edit surgically: Limit changes strictly to the task at hand.
→ Define targets: Map out clear goals before starting.

I pasted this into my own workspace, and the code outputs are so MUCH TIGHTER now 💥

Free and open-source.

repo below ↓

[そう｜Claude Codeで始めるAI自動化 @so_ainsight]

Claude Codeのトークンを最大90%削減するGitHubリポジトリ10選：

1. RTK（Rust Token Killer）
ターミナル出力をコンテキストに流す前にフィルタリング。よく使う開発コマンドで60〜90%削減できる。
https://t.co/KOoxtNuVhK

2. Context Mode
PlaywrightやGitHubのツール出力をSQLiteに退避して、クリーンな要約だけを会話に渡す。98%削減。
https://t.co/EL5PXYD3zO

3. code-review-graph
Tree-sitterでコードベースをローカルで知識グラフ化。Claudeが必要な部分だけ読むので大規模モノレポで49倍削減。
https://t.co/NFxP9RaT5O

4. Token Savior
ファイル全体ではなくシンボル単位でコードを参照するMCPサーバー。コードナビで97%削減、外部依存ゼロ。
https://t.co/Bp2Z8yGhBM

5. Caveman Claude
Claudeを穴居人口調で話させてアウトプットトークンを65〜75%削減。技術的な正確さは維持したまま。
https://t.co/sDWdUwoyOX

6. claude-token-efficient
CLAUDE(.)mdを一つ置くだけで出力を簡潔に保てる。コード変更なし、出力が多いセッションに最適。
https://t.co/Vme8BrAVuu

7. token-optimizer-mcp
キャッシュ・圧縮・スマートツール制御を備えたMCPサーバー。繰り返しのツール出力を圧縮して95%以上削減。
https://t.co/fcfM86jN0m

8. claude-token-optimizer
プロジェクトを最適化する再利用可能なセットアッププロンプト集。5分で90%のトークン節約ができる。
https://t.co/LKWBghEo6c

9. token-optimizer
コンテキストを静かに食い尽くすゴーストトークンを発見。コンパクション後も品質が劣化しない。
https://t.co/DYwlc5rO7A

10. claude-context（by Zilliz）
BM25＋ベクトル検索でコードベース全体をコンテキストにできるMCP。同等の検索精度で約40%削減。
https://t.co/JaxXXgaX9Y

保存して後で使いこなして。

[Movez @0xMovez]

This 30-minute speech by the Head of Anthropic "Coding Agents" researcher will teach you more about vibe coding than 100 paid courses.

Bookmark it & give it 30 minutes today. This video will change the way you use AI forever,

[Joruno @wsl8297]

GitHub 开源 CUDA 系统教程：LeetCUDA（从入门到进阶一站式）

200+ 个循序渐进的 CUDA 内核实战，配套 HGEMM 库性能可达 cuBLAS 的 98%～100%。另有 100+ 篇高性能计算技术博客，聚焦关键技巧与优化方法，帮你把“会写”变成“写得快”。

GitHub：https://t.co/Le6mPKmqAH

专为初学者设计，结合 PyTorch 提供清晰学习路径：写对 → 写快 → 逼近库级性能。

适合想系统掌握 CUDA 的开发者，也适合作为大模型推理优化的 AI 工程师参考与进阶路线。

[Evan Luthra @EvanLuthra]

Anthropic pays engineers $750,000+ a year to understand how LLMs work.

Stanford just put a 2 hour lecture that covers 80% of it for FREE.

Bookmark this. Give it 2 hours today.

It might be the highest ROI thing you do this month: