Wilson Yip

[Wilson Yip @nosliW_Yip]

@shishido_riho One of the best sad comedy films, for me, it’s comparable to Eternal Sunshine of the Spotless Mind.

[Arcade Impact | SonGohanX @JustinSGX]

Wow, this is awful news. I thought Game Newton would be the last one standing :(

[Kshitij Mishra | AI & Tech @DAIEvolutionHub]

SpaceXAI engineer, Lauren Tan:

"99% of people using GrokBot just for 1% of its real power. They run 1 agent without "loop" & "graph"

I'm running a team of 20+ GrokBot agents, fully autonomous. I have a Chief of Staff agent, a PM agent and 20+ workers - that's the new stack of engineer"

In a 1-hour session, a SpaceXAI engineer showed how to build a team of effective AI agents from scratch

this is worth more than a $500 agentic engineering course

watch this workshop today, then read how to build a fleet of GrokBot agents in the article below

[Pulsar Gaming Gears @PulsarGears]

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[Wilson Yip @nosliW_Yip]

@WareDaKore Conspiracy at best
I just started shenmue 1 and after intro, pretty sure it is Lan Di.
鳳Feng in Chinese is actually male, (Huang is female), though even Chinese may confuse. It’s a pair of mythological birds (u can say phoenix or whatever): 鳳凰FengHuang. Check FengHuang in wiki

[徐老猫 @raycat2021]

这位做了28年股票的日本投资者总结了一套简单的打法，非常认同。
他做的应该是日股，同样适用在美股这样一个长期看涨、科技股为主的市场。
做投资就是坚持一套游戏规则，有板有眼的做就是了。

请务必记住这8条规则
1. 下跌5% → 什么都不做
2. 下跌15% → 再追加买入10%
3. 下跌25% → 再追加买入25%
4. 上涨 5% → 继续持有
5. 上涨 15% → 继续持有
6. 上涨 25% → 卖出 10%
7. 上涨 35% → 卖出 20%
8. 上涨 45% → 卖出 30%
9. 上涨 60% → 卖出 40%
10. 上涨 100% → 全额卖出
纪律＋耐心＝长期稳定的增长
在市场中获胜的人，不是制定规则的人，而是能够遵守规则的人。
「要是早点卖掉就好了」
「要是早点买进就好了」
谁都会这么想。
但是从下次开始能改变的，
就是在事先决定好
买入的理由和卖出的标准。

[WareDaKore @WareDaKore]

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[Sakana AI @SakanaAILabs]

Introducing Sakana Fugu: A full multi-agent orchestration system accessible via a single model API.

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[苏格男 @MindSharpenerX]

每次去中国，心里都会有一种很复杂的感觉。

一边感叹：

“中国真方便。”

另一边又忍不住想：

“这到底是谁在替我们负重前行？”

凌晨两点能点外卖，二十分钟送到；
快递比人起得早；
打车便宜到司机都怀疑人生；
保洁、维修、跑腿，价格低得像活在2010年。

很多人会把这一切总结成一句：

“中国效率真高。”

但待久一点，就会慢慢发现：

有时候，不是效率高，
而是“人太便宜了”。

⸻

一、外卖为什么便宜？

因为有人在替你燃烧人生。

十几块的外卖，三四块配送费，半小时送到。

很多人已经习惯了这种速度。
一旦晚五分钟，甚至会觉得平台“退步了”。

但问题来了：

如果这真的是一门赚钱的好生意，为什么骑手普遍每天工作10小时以上？为什么那么多人边送外卖边透支身体？

因为所谓“中国式便利”，很多时候不是靠技术降成本，而是靠劳动者压缩自己的人生。

法国思想家西蒙娜·薇依说：

“一切廉价商品背后，都藏着看不见的劳动者。”

中国社会最神奇的一点在于：

大家一边心疼底层，
一边拼命点“9块9包邮”。

⸻

二、中国最便宜的，其实是“人”

在很多发达国家，人工贵得离谱。

水管工上门一次几百刀；
搬个家像在请私人保镖；
外卖送到门口，价格够在中国吃两顿火锅。

很多人因此得出结论：

“还是中国好。”

但换个角度看：

为什么别的国家人工贵？

因为劳动者有更高工资、更完整保障、更正常的休息权。

而中国很多行业之所以“便宜”，本质上是劳动者议价能力太弱。

于是就出现一种很魔幻的画面：

手机越来越高级
高铁越来越快
平台越来越智能
但普通人越来越累

科技在狂奔，
人却在“续命”。

⸻

三、“便利”的代价，是整个社会越来越卷

为什么中国什么都能卷成白菜价？

因为所有人都在拼命互相压价。

商家卷；
平台卷；
骑手卷；
司机卷；
连咖啡都卷到“9块9拯救世界”。

最后消费者确实爽了。

但问题是：

谁赚到钱了？

很多行业已经卷到一种荒诞程度：

老板没利润；
员工没生活；
消费者没未来。

只有平台数据越来越漂亮。

英国作家George Orwell曾说过：

“有些制度最厉害的地方，在于它让人逐渐习惯不合理。”

慢慢地，大家开始默认：

加班正常
单休正常
35岁失业正常
骑手闯红灯正常
“已读不回但秒回客户”也正常

整个社会像一台高速运转的机器。

唯一需要适应机器的，恰恰是人。

⸻

四、真正高级的社会，不是“什么都便宜”

很多人去中国后都会说：

“中国生活成本低，幸福感高。”

但一个更扎心的问题是：

这种低成本，是建立在谁的牺牲之上？

美国总统Franklin D. Roosevelt曾说：

“没有一个企业有权建立在贫困工资之上。”

可现实却是：

我们已经渐渐习惯了：

快递员没时间吃饭；
骑手冒雨冲红灯；
工厂12小时两班倒；
年轻人一边996，一边担心失业。

然后大家再一起感叹：

“中国真方便。”

⸻

所以，每次去中国，最让人五味杂陈的，从来不是物价。

而是你会忽然发现：

这个社会的“高效率”，很多时候并不是因为所有人都过得更好了。

而是因为，总有人在用更低的工资、更长的工时、更少的保障，替整个社会承担成本。

城市依旧灯火通明；
外卖依旧准时送达；
只有那些奔波的人，慢慢被系统磨成了“正常现象”。

而最讽刺的是：

当所有人都在歌颂“便利”时，
已经很少有人会认真问一句：

“送餐的那个人，今天过得好吗？”

[Grummz @Grummz]

Turtle WoW is shutting down.

[Andrej Karpathy @karpathy]

I've never felt this much behind as a programmer. The profession is being dramatically refactored as the bits contributed by the programmer are increasingly sparse and between. I have a sense that I could be 10X more powerful if I just properly string together what has become available over the last ~year and a failure to claim the boost feels decidedly like skill issue. There's a new programmable layer of abstraction to master (in addition to the usual layers below) involving agents, subagents, their prompts, contexts, memory, modes, permissions, tools, plugins, skills, hooks, MCP, LSP, slash commands, workflows, IDE integrations, and a need to build an all-encompassing mental model for strengths and pitfalls of fundamentally stochastic, fallible, unintelligible and changing entities suddenly intermingled with what used to be good old fashioned engineering. Clearly some powerful alien tool was handed around except it comes with no manual and everyone has to figure out how to hold it and operate it, while the resulting magnitude 9 earthquake is rocking the profession. Roll up your sleeves to not fall behind.

[Arun Pudur @arunpudur]

⚠️This is what Chinese do at IKEA and any store which has air conditioning. This is why 🇨🇳 is living in 2100.

IKEA is shutting down in China like rest of the brands.

CCP funded Wumaos and paid western influencers will not allow this to go viral.

[Robert Youssef @rryssf]

This NVIDIA paper just broke my brain.

Everyone keeps talking about scaling transformers with bigger clusters and smarter optimizers… meanwhile NVIDIA and Oxford just showed you can train billion-parameter models using evolution strategies a method most people wrote off as ancient.

The trick is a new system called EGGROLL, and it flips the entire cost model of ES.

Normally, ES dies at scale because you have to generate full-rank perturbation matrices for every population member. For billion-parameter models, that means insane memory movement and ridiculous compute.
These guys solved it by generating low-rank perturbations using two skinny matrices A and B and letting ABᵀ act as the update.

The population average then behaves like a full-rank update without paying the full-rank price.

The result?

They run evolution strategies with population sizes in the hundreds of thousands a number earlier work couldn’t touch because everything melted under memory pressure. Now, throughput is basically as fast as batched inference.

That’s unheard of for any gradient-free method.

The math checks out too.

The low-rank approximation converges to the true ES gradient at a 1/r rate, so pushing the rank recreates full ES behavior without the computational explosion.

But the experiments are where it gets crazy.

→ They pretrain recurrent LMs from scratch using only integer datatypes. No gradients. No backprop. Fully stable even at hyperscale.

→ They match GRPO-tier methods on LLM reasoning benchmarks.
That means ES can compete with modern RL-for-reasoning approaches on real tasks.

→ ES suddenly becomes viable for massive, discrete, hybrid, and non-differentiable systems the exact places where backprop is painful or impossible.

This paper quietly rewrites a boundary:

we didn’t struggle to scale ES because the algorithm was bad we struggled because we were doing it in the most expensive possible way.

NVIDIA and Oxford removed the bottleneck.

And now evolution strategies aren’t an old idea… they’re a frontier-scale training method.

[Ryan Hart @RyanJosephHart]

Really sad to realise that age-wise for us older players (Tokido, Daigo, myself, Sako, Haitani, Itabashi Zangief and all the other 40's pros), this will be our last Street Fighter game.

With each SF game going on for around 7 years before the new one, that will put many of us at 50 years old or close to it.

It's been such an epic journey and I know I'll definitely miss attending events to participate.

It will be fun to watch the new kids go at it, but will be a shame not to even be a part of the action.

Has been a great time of my life. Thank you everyone.

[Ryan Hart @RyanJosephHart]

This is the Daigo stream, where yesterday's post came from as people were interested.

I hadn't actually thought about that until he mentioned it and it made me kinda sad to realise.

Also, just ask instead of jumping to conclusions next time please.

[J.K. Rowling @jk_rowling]

If you believe free speech is for you but not your political opponents, you're illiberal.

If no contrary evidence could change your beliefs, you're a fundamentalist.

If you believe the state should punish those with contrary views, you're a totalitarian.

If you believe political opponents should be punished with violence or death, you're a terrorist.

[赵兰健 Lanjian Zhao @uyunistar]

【罗帅宇被害一周年】
【拒绝沉默：中国“买命时代”的控诉书】

2025年5月8日，是罗帅宇——中国第一位公开反对器官活摘的年轻医学生——被谋杀整整一周年。

一年过去了，这个名字从未在良知者的心中褪色。相反，随着更多证据的浮出水面，随着中共体制愈发赤裸的压制和掩盖，罗帅宇的死，越来越像是一场国家体制“集体谋杀”的铁证。

在这个沉痛的日子，我们不只是哀悼一位勇者的逝去，更要将愤怒写在时代的碑文上，审判这个用权力杀人、用金钱买命的社会。

一位“拒绝成为刽子手”的年轻人

罗帅宇，1999年出生于湖南常德，2024年5月8日遇害，年仅25岁。他出身农家，本可安稳成为一名医生，却在湘雅二医院的实习中，撞见了一个吞噬人性的巨大黑幕。

在那里，他看见了未成年人器官来源的异常，看见了“道士”口中的“供体来源”、红十字系统的特殊通道、医院高层的默契沉默，更看见了一套系统化运作的“活摘生态链”。

他开始记录。他试图举报。他想捍卫医生的誓言。

然而，他不知道的是，他面对的不是某几个黑心医生，而是一整个权力与利益交织的体制：湘雅医院的高层、卫健系统、地方公安、甚至红十字会，都在这个系统中扮演角色。

最终，他没有被制度保护，反而被制度吞噬。

2024年5月8日，罗帅宇被发现“坠楼身亡”。警方不到24小时就草率定性为“自杀”，不允许验尸，不让查看遗体，甚至要求家属签下“自杀确认书”才允许认领尸体。

这是中国，新时代的“司法程序”。

他拒绝成为帮凶，却因此成为牺牲品

在儿子的死因被强行定调为“自杀”之后，罗帅宇的父母没有沉默。他们被迫签署文件换回儿子的手机和笔记本，试图恢复其中的数据。

恢复的数据中，隐藏着令人震撼的证据：

医院内部分医生参与“儿童供体匹配项目”，直接从基层“定向查找”；

红十字系统充当“合规外衣”，掩盖供体来源；

医疗设备数据存在造假，术后报告被篡改；

罗帅宇被“道士”数次威胁，最后一次威胁后仅三日就离奇死亡。

这些资料成为了中国大陆历史上第一份由亲属曝光、直指活摘产业的核心证据链。
也让我们第一次看清了——所谓“医疗体制”，正是“国家犯罪”的直接参与者。

1500万元买命未遂：这个家庭拒绝被封口

在罗帅宇的父母恢复出这些资料后，湘雅医院与相关政府机构并没有选择道歉或者调查，而是第一时间启动了“收买”程序。

起初，他们提出100万元的赔偿；

随后提升至1500万元；

条件是：销毁数据、签署保密协议、不得对外发声。

罗帅宇的父母拒绝了。

他们明白，儿子的死不是意外，不是医疗事故，不是“工地伤亡”，而是一起带有组织、有步骤、有强烈政治目的的谋杀。

这不是一场谈判。这是一场正义与金钱的较量。

1500万，不是补偿，而是一张沉默契约，是一份国家暴力的“遮羞布”。

他们拒绝用儿子的血换取“体面的遗忘”。

在这个所有人都被迫低头的国度里，他们站着。他们不签字，不销毁，不闭嘴。

买命社会的血色全景：器官黑幕，不只是罗帅宇

罗帅宇的遭遇，并不是孤例。

重庆西南医院实习生卢玉宁，本是腿伤手术，突然“脑死亡”，器官全部捐献；

湖南本地女医生曹丽萍，实习中提出质疑后“被跳楼”，尸检无果；

吉林、天津、重庆等地多位医学院学生、药学研究生离奇“猝死”；

官方数据混乱，红十字会器官流转记录频现“隐名供体”。

我本人——赵兰健，早在2022年9月就揭露了湘雅系统的“刘翔峰”事件，当时全国舆论一度沸腾。

而2024年9月，我在推特上第一个称罗帅宇为“反活摘英雄”，我深知这并非某个“魔鬼医生”的个人行为，而是一条完整、稳定、制度化运作的杀人工业链。

更早在2023年，我从互联网角落挖出中国新闻社于2004年发表的一份罕见报道：中国每年有800万人失踪！

这不是巧合。这是一场国家层级的血色收割。

一周年，不是结束，而是起点

今年的5月8日，这是罗帅宇被害一周年。

我们在纪念一个青年——

他拒绝参与活摘儿童；

他拒绝成为体制的帮凶；

他留下了证据；

他用生命做出了最后控诉。

他是中国的乔治·弗洛伊德，是中华民族良知在黑暗中最后的光点。

致国际社会、华人群体与一切尚存人性的力量：

我们呼吁：

国际刑事法庭立案调查湘雅医院器官移植项目；

联合国人权高专关注中国器官黑市；

海外华人组织集体声援罗帅宇家庭；

海内外媒体不再沉默，不再模糊报道；

所有良知之人，铭记这个名字：罗帅宇。

他不是“被自杀”，而是“被谋杀”。

这不是一笔赔偿，而是一次系统性灭口。

真相不能被金钱埋葬，正义不能在强权面前低头。

我们不接受1500万，我们要中共做一个交代。

我们要还罗帅宇一个公道。
我们要还中国人一个属于人类的底线。

[Wall Street Mav @WallStreetMav]

Sad to see them this way.