souxls

[阑夕 @foxshuo]

今日份的生图作业是电影级的Cosplay海报，至于是什么电影你别管。

这个提示词是直接从Nnao Banana那里照搬过来的，相比之下，GPT-Image-2的审美还是要更好一些，人物的高P感是故意用提示词强化的，就是为了区别于真实系，表现得更加浮夸和明媚。

（1/n）

[YeFan 叶凡 @yaoyaogm]

别再去买中转APi了，可以来薅英伟达免费的满血大模型API！包含193模型可供选择(GLM-4.7、GLM-5、MiniMax M2.7、Kimi、gemma-4-31b-it 等等)

每分钟40次请求的限制完全够日常使用了，方法如下：

1.进入英伟达官网
https://t.co/Jm3ydxgDwv

2.用 NVIDIA 账号登录（没有就注册，部分情况下可能需要手机号验证，中国大陆号码也可以收短信）

3.注册完成后，创建API-key ，默认12个月！然后你就可以接入Openclaw、hermes或者你需要的地方

[Chaofan Shou @Fried_rice]

Claude code source code has been leaked via a map file in their npm registry!

Code: https://t.co/jBiMoOzt8G

[Bhanu Teja P @pbteja1998]

https://t.co/V6XZfv5UYS

[Mao Ning 毛宁 @SpoxCHN_MaoNing]

We are Chinese. We are not afraid of provocations. We don’t back down. 🇨🇳

[centurii-chan @CenturiiC]

Rivers that started civilizations.

[idoubi @idoubicc]

我的新产品：CopyWeb 正式发布了。🎉

只需输入一个 URL 或者上传一张截图，一键复刻网页组件，还原度 80% 以上。

跟 bolt / v0 等产品的主要区别是，CopyWeb 目前专注于做 UI 组件的设计与复刻，在复刻精准度和样式方面有更好的效果。可以理解为是一个垂直领域的 AI Coding Agent。

欢迎体验，感谢支持。期待各位老师的反馈。👇

[AIGCLINK @aigclink]

一款使用AI来解析PDF的开源工具：gptpdf
只用293行代码，几乎完美地解析了排版、数学公式、表格、图片、图表等

方法：
1、使用 PyMuPDF 库，对 PDF 进行解析出所有非文本区域，并做好标记

2、使用视觉大模型（如 GPT-4o）进行解析，得到 markdown 文件

github：https://t.co/3LfwaLhJ41

效果示例：

#OCR #PDF转markdown #gptpdf

[Eugene Chung @eyc]

AI @BarackObama teaching your kids quantum mechanics made in a few minutes

@argildotai

[オリコンニュース @oricon]

漫画家・鳥山明さん死去
急性硬膜下血腫により 68歳

▼コメント全文
https://t.co/3JhlCSV1UE

鳥山明先生の代表作『ドラゴンボール』の公式サイトが「熱心に取り掛かっていた仕事もたくさんあり、まだまだ成し遂げたいこともあったはずで、残念でなりません」と報告した。

#鳥山明 #ドラゴンボール

[千寻｜AI 分享 🌸 @Crypto_QianXun]

分享几个超级实用的查看空投工具

1. https://t.co/IBgEUfyVn6
IP欺诈值查询工具，撸毛可以查询自己的Ip是否有风险，看看是不是有被女巫的可能

2. https://t.co/HRWWhWFW9I
一个检查空投的网站，来看看你有哪些空投没有领取的

3. https://t.co/jtfHXqrshN
各种空投教程，包括主网和测试网！

[Viking @vikingmute]

最近读到的非常通俗易懂的文章，建议假如在玩美股的人都可以看看
《How to Analyze a 10-K 怎样分析一个年度财报》

帖子看起来太麻烦，直接看文章就好：
https://t.co/TTEPL3HUxL

用苹果公司的年度财报举例，和之前我买过的一些长篇大论的书不一样，就例举出了一些要关注的key points，对于初学者很受用。

而且它们的图表做到太棒了，特别直观，非常有特色。

[一劍浣春秋 @chee828]

AV史上第一位！AI女優發片惹！

https://t.co/BDdwUKYJwX

這是12月最特別的新人，她叫「木花あい(木花愛)」，在出道前去了雜誌拍攝寫真，是正統派的大型新人ー但165公分、G罩杯的她其實是AI繪圖出來的美女，這樣的AV不僅時間短(45分)還比較貴，你有興趣嗎？

#木花あい #木花愛

請追蹤 @kihana_ai

[Tw93 @HiTw93]

#工程师学习 发现一个不错的实际场景的英语学习网站 Phraseum，从真实的材料中提取资料，比如说邮件、采访、新闻、会议等，帮助你学习在各种场景下如何更好的来用英语。
🤖 https://t.co/8vwhFBXfJZ

[Alex Xu @alexxubyte]

How do companies ship code to production? The method to download the high-resolution PDF is available at the end.

The diagram below illustrates the typical workflow.

Step 1: The process starts with a product owner creating user stories based on requirements.

Step 2: The dev team picks up the user stories from the backlog and puts them into a sprint for a two-week dev cycle.

Step 3: The developers commit source code into the code repository Git.

Step 4: A build is triggered in Jenkins. The source code must pass unit tests, code coverage threshold, and gates in SonarQube.

Step 5: Once the build is successful, the build is stored in artifactory. Then the build is deployed into the dev environment.

Step 6: There might be multiple dev teams working on different features. The features need to be tested independently, so they are deployed to QA1 and QA2.

Step 7: The QA team picks up the new QA environments and performs QA testing, regression testing, and performance testing.

Steps 8: Once the QA builds pass the QA team’s verification, they are deployed to the UAT environment, where the QA team, dev team, and even the product owner perform UAT testing.

Step 9: If the UAT testing is successful, the builds become release candidates and will be deployed to the production environment on schedule. Here we might not want to deploy to all the users in one go to mitigate the change risks, so some techniques like feature toggle, canary deployment can be used.

Step 10: SRE (Site Reliability Engineering) team is responsible for prod monitoring. They leverage a bunch of log-analyzing tools and process-tracing tools like ELK stack, Prometheus, and Skywalking. They report production issues to QA and dev teams, and teams need to fix them based on defined priority.

–
Subscribe to our newsletter to download the 𝐡𝐢𝐠𝐡-𝐫𝐞𝐬𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐏𝐃𝐅. After signing up, find the download link on the success page: https://t.co/0v29X0VLNt

[Jesse Lau 遁一子 @jesselaunz]

我全是被动收入。

我更愿意称之为“自动化收入”

以前写过一篇blog，不过推特点外链的率太低。

我贴过来供大家参考：

-------------------

我致力于自动化收入远在国内的时候就开始了，因为本身有编程序的爱好。这样我就依时间次序介绍一下我怎么赚取自动化收入给大家参考。

所谓自动化收入不是完全躺平，而是setup and forget的概念。必须要先做一个东西，然后通过这个东西源源不断的赚取收入，原则如下：

1⃣如果这个项目睡觉、旅行的时候赚不到钱的话，就不要开始。

2⃣尽量保持此项目的普适性、长期性、setup and forget的特点

3⃣尽可能保持项目独立，不要依附其他因素，达到无立足境，是方干净

第一个原则是最基本的，二三两个原则是我后来加的，刚开始考虑不到那么多。

依据第一个原则，在国内的时候（2012年前）我除了本职工作，就搞了以下项目：

1⃣PC软件
Shareware 付费共享软件
Freeware 内嵌工具条安装程序

2⃣英文电子书
Clickbank电子书代理
Resell Right 转售权书籍自营

此两项目当时在国内可带来2000美金每月左右收入，所以以我在国内中产阶级又没有吃到国内房地产红利的状态下，也敢举家创业移民新西兰。

可惜这两个项目都不符合二三原则，2012年刚出国的时候正好下载pc软件热度退烧，加之电子书的项目要求英文水平要比较地道，本来每月2000多美金的自动收入突然暴跌到无。

来这买个服装店办移民，再买个自住房，钱包就基本干瘪了。

周一到周六开店，每天中午吃面包抹果酱，持续了半年。这个小城市20万人口不到，零售店还很难做。最有印象的是花了2000多纽币在本地最大的报纸打了4个礼拜广告，来了4个人。简直是一拳打在空气里。

来这移民办的不顺利，移民第一年因律师不太靠谱续签被拒，移民局给了十天时间让我们卷铺盖回国，熬了两夜重新写了商业计划书第二次办理创业移民，总算安顿下来。

不过这些经历都是财富。让我更好理解《遥远的救世主》的文化属性，必须自己有强者文化，靠自己，在资本主义国家才能更好的生活。

服装店不是自动化收入，因为需要投入时间、精力，而且一点点收入就能消磨你的志气。

2016年拿到绿卡后，可以购买当地商业房产了，才又出现了自动化收入的转机。

我这里的经验全是个体户的经验，不是大公司的做法，大公司老板是借人工来实现他们的自动化收入，而我一向认为人心是最难把握的，故此本人的自动化项目基本以程序为主。

以下这几年的项目，和要点供参考：

1⃣购买商业房产

要自己看懂报表，可以保证购买价格的合适性

要自己看懂租约，找到对自己有利和不利的条款。一般而言，在资本主义社会，对房东的条款都是比较有利的，因为这些法律是资本家们讨论出来的。

租金收入要高于贷款较多，这样才叫自动化收入（income），而不仅仅是capital。capital是普通住房，华人喜欢加大贷款买，但租金收入一般低于或仅仅持平还贷，无法起到自动化收入的降低心理压力的效果。一旦加息等情况出现比较被动。

2⃣网站广告收入

网站种类不限，根据水平都可以做，但要有基本的建站知识、广告管理知识、前台设计知识。我相当于自己做了三份Job，后台、前台、广告管理，所以网站能赚到3个人的钱也是正常的。

广告以Adsense开始，进而了解Header Bidding、Prebid

这个我没有做，因为懒，就是Amazon等公司的产品推介，考虑到读者不一定有我那样的编程水平和热情，就说一下这个，技术瓶颈比较小，整一个Wordpress就可以做起来，可以从Reddit的juststart群组 学习相关知识。

要坚持setup and forget的特点，不然会越做越累，比如Youtube视频广告收入，如果你不更新视频，排名很快会下滑。

尽量做自己的网站，而不要仅仅在Medium、hubpages等站放内容，要知道你的内容就是你的产品，全部放在其他网站上，实际上是给他们提供了价值，而且这些中型网站并不太稳定，google的排名算法一变，可能一个中型网站就没啥流量了。比如以前大名鼎鼎的Digg，现在流量甚至还不如我的网站，情何以堪。

3⃣半自动化外汇交易，可以详见 《交易入道》大纲

这个算我的知识范围里的终极自动化收入了。前两者商业房产受经济周期影响和Google等大公司算法影响，并不算真正稳定的收入源

真正稳定的收入源是知识和所悟的道。金融交易本质上是一样的。可说即使大家移民到火星，又开一个新的交易所，操作原理也是一样的。

外汇交易多空均可，不受经济周期影响。

因有Prop Firms公司存在，自有资金要求较小，真正体现了“知识就是力量”，而不需要知识+金钱才是力量。

投机像山岳一样古老，通过交易领会的术法道可以达到无立足境，是方干净，从而实现天下无敌。

本人的自动化收入经验就是如此，大家根据个人生活履历不同、喜好偏向不同，可以根据楼上三原则发展出自己的自动化收入，下面再给两点提醒：

1⃣要虚心，能刷到这的应该都算比较虚心了，至少到了中士的程度。老子说上士闻道，勤而行之；中士闻道，若存若亡；下士闻道，大笑之。不笑不足以为道。这里的士就是指虚心度。

2⃣要重视灵机一触。现在有Google和维基百科两个伟大的网站存在（当时写的只有这两者，现在有chatGPT加入，更强了），客观上没有知识瓶颈，只有主观上的自我设限。有的时候一两个单词或字母你深入研究了，都可以带来可观的收益。比如我看到FHGC不知道啥意思，研究了一下，发现商业房产租约房东优势比较大，所以有了商业房产自动收入；而发现prebid和header bidding这两个词不知道啥意思，研究了一下，就从Adsense转到Header Bidding，网站收入又增加两倍；我儿子告诉我TradingView好用，我研究了一下，实现半自动化外汇交易的条件就成熟了。

⏩在推特上看到太多人非粉即黑，没有必要。这是因为自己生活的不稳定性而有要找靠山的心态，而经济实现自由了，心灵就会自在，你不需要靠任何一边，这样就达到👇天下无敌👇的状态。

[Barret李靖 @Barret_China]

在申请海外银行账户的时候，看到有推友推荐了爱沙尼亚的「数字居民」，研究了下，感觉还是挺有意思的。

爱沙尼亚是欧洲的一个小国家，也是全球第一个落实数字游民签证的国家，申请通过后，会获得一个爱沙尼亚的数字居民 ID，使用这个 ID 可以在线完成海外公司的注册、银行卡的申请等，对独立开发者比较友好。

而申请也是比较简单的，直接上官网按照流程填写表单就行了，https://t.co/PhOjQaBcTv，需要准备的内容大概是：

1）你的个人简历，也可以是自己的社交媒体链接，例如 Twitter/Linkedin/Github 等
2）用于表单填写的其他信息，如护照、个人照片等
3）一张 Visa/Master 银行卡，最后填写完成需要缴费 100 欧元，送到北京需要外加 20 欧元邮费

唯一需要注意的是，表单会询问你申请的目的，让你成为爱沙尼亚的数字居民，肯定还是希望你能够为这个国家带来一些经济贡献的。一般 3~8 周会完成审核和发证，需要亲自去一趟北京爱沙尼亚大使馆申领证件，证件的有效期是五年，五年后需要续签。

在网上检索相关信息的时候，看到有朋友踩了个坑，跑北京一趟结果忘记了带护照……我已经提交了申请，看看能不能申请通过😄

[Paul Couvert @itsPaulAi]

Many people don't know it, but ChatGPT can help you learn a new language.

You can turn it into your own personal teacher with just one prompt.

Here's how to learn a language easily using ChatGPT:

[Mrboofy @Mrboofyy]

Exploring animated intros with text/logo #warpfusion @StableDiffusion #midjourney #ai #stablediffusion #controlnet #animation #aiar

[BayAI Circle-e/acc @GPTDAOCN]

这张图描绘了Generative AI的开发工具和基础设施的趋势。它代表了在AI开发领域中，为满足不同需求，工具和基础设施正在逐渐模块化和专业化的趋势。图中的公司被分组到以下四个主要类别：

1. Orchestration（编排）：涉及到的公司（如DUST、FIAVIE、LangChain等）提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。

2. Deployment, Scalability, & Pre-Training（部署，可扩展性和预训练）：这个类别的公司（如UWA mosaicm、NMAREL、anyscale等）提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。

3. Context & Embeddings（上下文和嵌入）：这个类别的公司（如TRUDO，Llamalndex，BerriAI等）提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。

4. QA & Observability（质量保证和可观察性）：这个类别的公司（如Pinecone，drant，Vald等）提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。

这些类别和公司的出现代表了人工智能技术的复杂化和专业化。随着技术的发展，更多专门针对不同AI开发阶段的工具和服务正在被开发和使用，这有助于提高开发效率和模型质量。