"In an alternate universe, #UCAT# has already established its own civilization." 在另一个宇宙中， $UCAT 已经建立了自己的文明。 #ucat招财猫社区# #BTC# #Ordinals#

币安Alpha 2.0 将会支持Baby Shark Universe （BSU）品牌变更至BabyShark （BABYSHARK）的计划。 自2026年05月14日10:00（东八区时间）起，币安Alpha 2.0已暂时关闭BSU的交易来执行此次代币置换。代币置换将会根据1:1的比例来执行。 币安Alpha 2.0将于2026年05月14日16:00（东八区时间）恢复BabyShark （BABYSHARK）的交易。 感谢您的理解和支持。

Opinion Protocol: An universal token standard that makes prediction markets tradable across all venues 结合之前的内容，metapool要解决的问题 ➡️流动性分散问题：流动性不足，导致难以高效地建仓或平仓 ➡️资金流动率低：持仓份额（YES/NO份额）经常闲置，无法产生任何收益 ➡️语义分散问题：语义相似但解析结果可能不同导致流动性分散 用户可以通过提供资金充当流动性提供者(LP)，通过对冲或投机这些差异的交易者赚取兑换费。 关于metapool的内容原文来自8月的这篇thread，这次终于要落地了

5月9日，据 The Detroit News 报道，一名曾在 University of Michigan 担任访问学者的中国男子王川（Chuan Wang），被 FBI 指控在底特律机场接受边境执法人员（CBP）询问时作出虚假陈述。调查称，该男子1989年出生，早年以J-1签证赴美从事飞机机翼设计相关研究，但回国后创立了一家名为“Tianxun（天峋）”的无人机公司，并担任联合创始人兼首席技术官，该公司被指为中国军方设计和制造无人机。 根据指控，2023年8月他在底特律大都会机场准备离境时，被边境执法人员盘问时声称自己只是给父亲的路标公司工作，并否认从事任何与航空或军用设备相关的工作，也否认相关专利。但FBI称这些说法均不属实，其真实身份及公司背景可通过公开资料确认。最终，他被以“一项向联邦执法人员作虚假陈述”的罪名起诉。 在其公司“天峋无人机”的微信公众号上还挂着其被共青团中央、全国青联 关于颁授2026年度中国青年五四奖章暨新时代青年先锋奖，及与中发天信中国青年五四奖章获得者刘臣博士一同前往拜访中国工程院院士、航空界泰斗刘大响的照片。

姜伟嘉@weijia你好。首先，我为之前强烈怀疑你父亲 Huade Jiang（姜华德） 完全没有在WVU入学表示道歉。 今天我拿到了West Virginia University官方记录，确认你父亲的就读记录真实存在： 就读时间：1985年1月 至 1990年5月（整整5年4个月） 学位：Master of Arts in Engineering 但看完这份记录，我反而更加疑惑了，想请你和大家一起讨论，也请@weijia来回复： 你在CBS采访中说： “my dad was applying to graduate schools in the U.S. And he got a scholarship at WVU. So he brought our family there...” 然而以下几点与这个“全奖研究生带全家来美”的励志故事存在明显矛盾： 1，5年4个月才毕业。 正常全日制工程硕士通常只需1.5–2.5年，他却读了这么久，极大可能是part-time（兼读）。而1980年代F1的全额奖学金（TA/RA）几乎只给full-time优秀学生（尤其是博士生），且不会覆盖家属生活费。 2，地理位置完全对不上。 你在CBS采访中提到父母“很快”就在Buckhannon开了当地唯一的中餐馆，每天工作15-18小时。 但Buckhannon距离Morgantown的WVU开车单程1.5小时（约60英里），往返近3小时。 一个part-time研究生，如何同时维持这样的通勤和高强度工作？ 3，$40落地与餐馆启动资金。 你2019年推文说父亲只带40美元来美国。 1985-1986年启动一家小餐馆至少需要2-3万美元，这笔钱从哪里来？厦门工薪家庭当时很难拿出相当于今天几十万人民币的资金。 4，中国背景一片空白。 所有公开信息只说你们家是“厦门本地工薪阶层”，查不到你父亲任何具体工作单位、职业或教育背景。如果是正规J1公派/交换学者，通常需要单位Sponsor，且当时多要求政治可靠背景（中共党员概率较高）。 5，绿卡路径。 无正式工作单位 → 难以走就业类绿卡； 小镇家庭式小餐馆 → 规模太小，不符合EB-5投资移民条件。 最合理的解释仍是：J1交换学者/公派路径，项目到期后不想回国，直接“黑”下来，一边part-time读书，一边开餐馆维持生计，最后靠1992年六四绿卡（CSPA）合法化。 6，关于六四。 你2020年6月4日发推附坦克人照片，提到“leaving China not that long before”。但你们家1985年就已离开中国，并未亲身经历1989年的迫害。你把这段经历与六四联系起来，是否有些刻意带节奏？ @weijia ，你反复把这段经历包装成“父亲靠奖学金带全家实现美国梦”的励志故事，能把签证类型（F1还是J1）、奖学金具体情况、中国工作单位背景、餐馆启动资金来源等关键细节说清楚吗？ 我愿意继续听你完整的版本。作为白宫记者，诚信和透明是基本职业素养。如果你对公众隐瞒或包装关键事实，确实值得反思。 @CBSNews @CBSEveningNews @FaceTheNation

说真的，GitHub上藏着一堆宝贝，大多数人根本不知道。 我整理了35个仓库，分四类给你，建议截图收藏，以后用得上。 一、学习类（打基础用的） 1️⃣ public-apis — 免费API大合集，做项目直接拿来用，不用自己造轮子 2️⃣ build-your-own-x — 边做边学，比看书强十倍 3️⃣ developer-roadmap — 不知道学什么方向？进去看一眼，路线图全给你画好了 4️⃣ free-programming-books — 免费编程书，能省不少钱 5️⃣ coding-interview-university — 自学计算机科班内容，有人靠这个进了大厂 6️⃣ the-art-of-command-line — 终端用得溜，效率直接翻倍 7️⃣ project-based-learning — 项目驱动学习，学完就能上手 8️⃣ you-dont-know-js — 你以为你懂JavaScript？进去看看再说 9️⃣ freeCodeCamp — 免费编程课，从零开始也能跟上 二、工具类（干活用的） 1️⃣ system-design-primer — 系统设计必读，面试聊架构全靠它 2️⃣ tech-interview-handbook — 面试准备手册，刷完通过率肉眼可见地高 3️⃣ javascript-algorithms — 算法可视化，看得懂，记得住 4️⃣ 30-seconds-of-code — 实用代码片段，复制粘贴直接用 5️⃣ gitignore — 各语言.gitignore模板，别再手写了 6️⃣ the-book-of-secret-knowledge — 黑客资源合集，懂的人懂 7️⃣ awesome-selfhosted — 想自建应用？这里全是开源替代品 8️⃣ markitdown — 各种文件一键转Markdown，省事 9️⃣ maigret — 3000多个网站OSINT查询，信息收集神器 三、AI基础设施类（现在最值钱的方向） 1️⃣ ollama — 本地跑AI模型，不花一分钱API费 2️⃣ langchain — 构建AI应用的基础框架，绕不开 3️⃣ n8n — AI自动化工作流，能替你干很多重复活 4️⃣ dify — 可视化创建AI代理，不会代码也能玩 5️⃣ langflow — 拖拽式搭AI管道，门槛极低 6️⃣ mem0 — 给AI代理加记忆层，让它记住你说过的话 7️⃣ open-webui — 自建ChatGPT界面，数据留在本地 8️⃣ aider — 终端里的AI编程助手，写代码快很多 9️⃣ huggingface-transformers — 现代AI的地基，绕不开这个 四、多代理AI类（下一波红利在这） 1️⃣ browser-use — AI直接控制浏览器帮你干活 2️⃣ crewai — 多个AI代理组团协作，像个虚拟团队 3️⃣ autogen — 微软出的多代理框架，稳 4️⃣ metagpt — AI代理模拟整个软件公司，细思极恐 5️⃣ tradingagents — 交易多代理框架，量化方向的人注意了 6️⃣ lobe-hub — 可视化多代理平台，管理起来方便 7️⃣ cocoindex — 长文本代理引擎，处理大文档用得上 8️⃣ agency-agents — 完整AI代理机构框架，直接拿来二开 这35个仓库，光是AI这块就够你研究半年。 现在不收藏，等你想用的时候根本找不到。

兄弟们，40个有用的GitHub仓库，强烈建议收藏起来！ 1. public-apis — 免费API合集 2. build-your-own-x — 边做边学 3. developer-roadmap — 学任何技术 4. free-programming-books — 免费书籍 5. system-design-primer — 掌握系统设计 6. coding-interview-university — 自学计算机 7. the-art-of-command-line — 精通终端 8. project-based-learning — 项目式学习 9. you-dont-know-js — 深入学JavaScript 10. the-book-of-secret-knowledge — 黑客资源 11. tech-interview-handbook — 面试通关 12. awesome-selfhosted — 自建应用 13. javascript-algorithms — 可视化算法 14. 30-seconds-of-code — 实用代码片段 15. gitignore — 各语言模板 16. ollama — 本地运行AI模型 17. langchain — 快速构建AI应用 18. n8n — AI自动化工作流 19. openclaw — 本地AI助手 20. dify — 可视化创建AI代理 21. langflow — 拖拽式AI管道 22. mem0 — AI代理记忆层 23. browser-use — AI控制浏览器 24. ruflo — Claude代理编排 25. crewai — 多代理AI团队 26. hermes-agent — 开源AI代理 27. markitdown — 文件转Markdown 28. maigret — 3000+网站OSINT 29. open-webui — 自建ChatGPT界面 30. aider — 终端AI编程助手 31. agency-agents — 完整AI代理机构 32. tradingagents — 交易多代理框架 33. browserbase-skills — Claude网页SDK 34. autogen — 微软多代理框架 35. metagpt — AI代理软件公司 36. lobe-hub — 可视化多代理平台 37. huggingface-transformers — 现代AI基础 38. cocoindex — 长文本代理引擎 39. freeCodeCamp — 免费编程学习 40. stable-diffusion-webui — 本地AI画图

黄仁勋早年经历出生于台湾台南，父亲是化学工程师，母亲是教师。两个孩子也是厉害 老黄9岁时（约1972年）随家人移居泰国，后与哥哥被送往美国肯塔基州一所寄宿学校就读。那段经历较为艰苦：学校环境复杂，他曾负责打扫宿舍、学会独立与坚韧。 后来移居俄勒冈州，15岁时参加美国乒乓球公开赛并获得青年组双打季军。 教育与职业起步1984年毕业于俄勒冈州立大学（Oregon State University），获电气工程学士学位（BSEE）。 1992年获得斯坦福大学电气工程硕士学位（MSEE）。 早期在AMD和LSI Logic担任芯片设计工程师，积累了半导体行业经验。 创立NVIDIA与成就1993年，30岁的黄仁勋与Chris Malachowsky、Curtis Priem在硅谷一家Denny's餐厅共同创立NVIDIA，专注于3D图形芯片。 公司初期聚焦PC游戏市场，1999年推出全球首款GPU（GeForce 256），定义了现代计算机图形。 2006年推出CUDA并行计算平台，将GPU扩展到通用计算，为人工智能、深度学习、自动驾驶等领域奠定基础。 在他的领导下，NVIDIA从一家图形芯片公司成长为全球最有价值的公司之一，推动了AI革命。 个人风格与荣誉黄仁勋以低调、坚韧和工作狂著称，常在GTC大会等场合发表演讲。他拥有美国和台湾双重国籍，是美国国家工程院院士，曾获多项荣誉，包括IEEE创始人奖章、半导体行业最高荣誉Robert N. Noyce Award等。 黄仁勋的职业生涯体现了从移民少年到科技领袖的典型美国梦，他将GPU从游戏工具转变为AI时代的核心计算引擎，深刻影响了全球科技格局。

黄仁勋最近的一段话，点醒了很多人。 前三次工业革命，淘汰的几乎都是“重复劳力”： 1790年，纺织机出现，几十万纺纱女工被机器取代； 1920年，汽车普及，马车夫一夜之间失业； 2012年，数码时代到来，Kodak轰然倒下，12万员工离开工厂。 而第四次工业革命，AI开始淘汰的，是“重复脑力”。 录入员、编辑、跟单员、基础设计师、初级金融分析师……那些高度标准化、流程化、可复制的白领工作，正在像当年的流水线工人一样，被算法吞没。 很多人直到今天还没意识到： AI最先替代的，不是体力劳动，而是“像机器一样思考的人”。 就在昨天，黄仁勋在Carnegie Mellon University演讲时，反而给年轻人指出了一条“旧路”： 电工、水管工、技师、建筑工人、钢铁工人……这些曾被很多人看不起的职业，正在重新变得珍贵。 因为AI会写代码，却不会爬进漏水的地下管道； 会生成PPT，却修不好烧掉的配电箱； 能写出一万份商业计划书，却没办法在零下十度的工地里焊一根钢筋。 与此同时，北京的昌平职业技术学校突然火了。 5月10日开始收简历，很多家长提前一天排队。 有的专业只招30人，却有五六百份简历。 甚至还有穿着人大附、清华附校服的孩子，也在队伍里。 人们忽然发现： 所谓“体面”的白领岗位，可能只是看上去光鲜； 而真正稳定、长期、难被替代的，反而是那些能真正解决现实问题的技能。 航空服务、新能源汽车维修、智能设备运维、通信线路铺设……这些专业听起来不够“高级”，却有超过95%的就业率，很多去向还是国企。 一个月六七千，加五险一金，家里有房，没有高额房租焦虑，日子未必输给那些挤进985、211后，却在大城市里为裁员和房租焦虑的年轻人。 时代正在悄悄翻面。 前几年，所有人都往金融和互联网里挤； 今天，越来越多人开始重新尊重技术工种。 前几年，“职校”是很多家长羞于启齿的词； 如今，好专业却已经开始抢破头。 这并不奇怪。 因为所有的行业，本质上都逃不过周期： 地产如此，股市如此，学历如此，职业也是如此。 当一个赛道被过度追捧时，它往往已经接近拥挤； 而真正的机会，常常藏在人们集体看不起的地方。 更深一层看，人类社会其实从未真正奖励“学历”，而是在奖励“不可替代性”。 过去工业时代，机器替代肌肉； 如今AI时代，算法开始替代大脑里的重复动作。 但那些需要真实世界协作、复杂环境判断、现场经验、人与人信任的工作，反而越来越难被取代。 AI再强，它终究只是住在服务器里的数字幽灵。 而给它铺电网、建机房、做散热、修设备、维护城市运转的，依然是一个个满身烟火气的碳基人类。 技术越发达，人类最后的价值，反而越会回到“真实”本身。