A young girl demonstrated her ability to freely switch her eyelids among three modes: single, double, and one single with one double. It's so cool! 小孩姐展示任意切换眼皮三种模式 可单可双还可一单一双 太酷了 网友：教教我 阿姨真的很想学这个！神奇绝活 #单双眼皮切换# #搞笑日常#

Not sure how to handle this,Commander? Let Taihou give you a... personal demonstration 指挥官，这根“球杆”的用法，还需要大凤来教你嘛？ #bunnygirl# #AzurLane# #大鳳#

.@base 生态现在整体很热,Meme 轮番上， 这类标的也上了 Coinbase，资金和注意力都在往里涌。交易、Agent、上币预期成了最热闹的主线 但我更想往上游看一层 Base → Virtuals → Robotics → Data 这条逻辑其实很干净。 Base 在强化交易和 Agent 入口，@virtuals_io 也已经把 Robotics / Embodied AI 放进核心方向。 而 AI 一旦从数字世界进入物理世界，真正难的问题就变了。 LLM 可以直接吃互联网数据。 机器人需要学习人在真实环境里怎么抓、怎么放、怎么使用工具、怎么失败，以及失败以后怎么修正。 这些数据很难靠爬虫获得，纯仿真也很难覆盖真实世界里大量长尾情况。 所以 Physical AI 接下来一个很重要的瓶颈，就是： 真实世界 Human Demonstration Data 怎么规模化生产。 Caspius 卡的就是这一层。 目前公开能看到： 1000+ 小时 Human Demonstration Data 500+ Active Contributors Phase 1 第一人称数据采集已经运行 下一阶段是价值密度更高的 Teleoperation Data 规模还很早，但至少数据生产闭环已经开始运转。 Miner NFT 这一层我也觉得被低估了。 它更接近 DePIN 里的“矿机”： 决定数据产能 → 升级消耗 $CAS → 支持委托 → 按贡献产生排放 NFT、Token 和真实数据生产因此被连接到了一起。 所以相比追最热闹的机器人名字，我更想找那些机器人真正大规模进入现实世界以后，所有玩家都绕不开的环节。 @caspius_ai 值得继续跟踪的原因就在这里： 它站在一条正在升温的产业链上，也卡着一个还没有被充分解决的数据问题。 剩下的，就交给数据增长、Teleoperation，以及真实买方💪

📊🔥 巴西杯数据内幕：凌晨03:00AM 顶级班霸坐镇主场，筹码区发生多轮换手！ 彭美拉斯SP vs 福塔雷萨CE Live Market Capital Flow 👥 主队彭美拉斯作为巴甲至尊级班霸，今晚坐镇魔鬼主场，在让步上展现了极其恐怖的统治力。 初盘全场让球直接强推到 主让1.5球 (主队水位0.86) 的超深深盘。在附加盘口里，更有机构直接卡在 1.5/2球 (-0.93满水) 的极限阻击位疯狂筑墙。 This aggressive line extension clearly demonstrates that the market is heavily backing a dominant display from the hosts （这种极具侵略性的超深盘架势，明摆着是市场在为主队单方面的全场压制提供极高的筹码掩护）。 但后方的大小球盘口与底层比分矩阵却给出了截然相反的冷热差。基础大盘仅仅卡在 2.5/3球 (-0.96高水)， 附加盘更直接退到了 2.5球 (0.82低水) 处疯狂缩量 临场最终研判：大盘利用 1.5 球的极深大让步疯狂吸纳上盘筹码，造势主队今晚“至少净胜两球以上、大屠杀”的虚假安全感。 然而最底层的波胆数据中，2-0（5.0）和 1-1（10）这两个刚好将进球数卡在 2 球之内的格口，防御力度完全超出了 1.5 球深盘该有的常规配比。 今晚这场强强对话绝非毫无战术的碾压局，客队福塔雷萨近期防线高度防范，机构极大概率是在利用深盘分流热度， 实则暗中防范主队今晚在客队反扑下被直接卡死在 2-0 精准穿一个、或者 1-1 针锋相对的平局僵局点上！ #CopaDoBrasil# #巴西杯# #Palmeiras# #FootballAnalysis# #SportsData#

📊🔥 瑞典超数据异动：今日22:30PM 独苗大深盘强力筑墙，底层筹码发生剧烈对冲！ AIK足球 vs 奥尔格里特 Live Data & Tactical Gridlocks 👥 主队AIK足球坐拥极其强悍的主场心理定位，初盘全场让球直接高调深开在 主让1/1.5球 (主队水位0.99满水) 的极限深盘。 附加盘口中，更有机构在 1.0球 (0.74) 处构筑了变态的低水拦截。 This heavy barrier clearly demonstrates the market is heavily allocating capital to safeguard a comfortable home victory（这种极具侵略性的深盘架势，明摆着是市场在为主队的单边摧毁力提供极高的筹码掩护） 但后方的大小球盘口与底层比分矩阵却出现了极其罕见的背离。基础大盘死死卡在 3.0球 (大球0.94 / 小球0.96) 并不激进， 反而在附加盘中强行把大球顶到 3/3.5球 (-0.83) 的高水区疯狂吸纳下盘筹码。 📋 底层波胆 Matrix 筹码热区深剖： Correct Score 资金锁死点：目前机构对主胜 2-0（赔率 7.3）、1-0（赔率 8.8）和 2-1（赔率 7.7）的格口赔率进行了高强度的筹码挤压。但最不可思议的是平局那一栏，1-1 竟然死死卡在 8.5 的极低高防区！ 临场研判： 大盘强行利用 1/1.5 球的超深盘口分流下盘热度，试图给全网营造一种“主队必然至少净胜两球、单方面大屠杀”的虚假安全感。 然而最底层的波胆数据中，2-0（7.3）和 1-1（8.5）这两个极低赔率却把真实的防御意图完全出卖了。 这种数据形态意味着，机构表面高调示强主队，实则极度害怕奥尔格里特今晚用极端铁桶阵死守，最终两队稍有不慎就会被死死卡在 2-0 恰好穿一个、或者 1-1 针锋相对的平局节点上！ #Allsvenskan# #瑞典超# #AIK# #FootballAnalysis# #SportsData#

和Quant Alex @StochAlex07 讨论： SABR Theta与Spot Theta+Vol Theta+Cross Theta的异同与应用，以及SABR模型自洽性分析。 **English Summary of the Chat** **SABR Theta vs Spot Theta + Vol Theta + Cross Theta** The conversation between **Alex Wu** (white bubbles) and **Jeff Liang** (green bubbles) is a technical discussion focused on **SABR Theta versus Total Theta** (i.e., Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta), model self-consistency, PDE residual, and the correct definition of SABR Greeks. ### Key Points Discussed: 1. **SABR Gamma = Spot Gamma** (first major question, raised by Jeff) Jeff asked whether SABR Gamma (\(\partial^2 P / \partial F^2\)) is identical to Spot Gamma and whether it includes the dependence of \(\sigma_B\) on \(F\). He also provided the full chain-rule expansion of SABR Gamma in terms of Black-76 Greeks. Alex confirmed the understanding and **later affirmed in code** that this is exactly how SABR Gamma is implemented in their system. 2. **SABR Theta vs Total Theta and Model Self-Consistency** (main topic, led by Jeff) Jeff shared a clear 3-point understanding: - SABR Theta is computed directly via the SABR approximation formula to obtain \(\sigma_B\), then applying the Black-76 chain rule: \(\partial P/\partial t =\) BS_Theta(\(\sigma_B\)) + BS_Vega \(\cdot \partial\sigma_B/\partial t\). - Total Theta is the exact decomposition from the SABR PDE (Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta). - When the model is **fully self-consistent** (Residual = \(\partial P/\partial t + \mathcal{L}P = 0\)), SABR Theta = Total Theta; otherwise the difference is the unexplained PnL caused by the approximation error in the Hagan formula (especially pronounced in long-dated, high vol-of-vol, or high-skew options). 3. **Practical Implication – Theta Decomposition Decision** (comment by Alex) Alex noted that whether to perform Theta decomposition depends on the risk-management approach: - Without decomposition → use SABR Gamma vs. dP/dt. - With decomposition → SABR Gamma maps to Spot Theta, Vanna to Cross Theta, and Volga to Vol Theta. **Overall Tone**: The discussion is highly technical and collaborative. Jeff drives the conversation by asking clarifying questions and presenting a well-structured 3-point summary of his recent study. Alex provides confirmations, practical insights, and code-level validation. Both participants demonstrate a strong command of SABR model nuances, particularly the relationship between approximation error, PDE residual, and real-world risk management.