我过去90天Verified Impressions 720万 虽说远超50万曝光门槛，但依旧很焦虑 因为叔认为自己在x上安身立命的根本在于crypto投研，但现在真没有那种好项目挖掘了，总不能喂屎吃吧💔

大家可以在这个页面 看一下 Verified followers 的比例，我是 10% 左右。随着总粉丝数量增长，比例会有一定程度的下降。 P.S: 这个功能只有 𝕏 会员才能用。

你们都是怎么搞到这个 “创作者收益的” ？？ 就这 50w 蓝 Verified 浏览量.... 我看单条浏览量也没有那么高呀，基本都是 500-2k 左右 那为什么就能凑到 500k 呢？？ 有没有大哥给🍌教学一下.... #创作者收益#

$BASE 空投利益最大化！！！ 想要获得更多 $BASE 那就是Coinbase Onchain Verified 角色，目前据说只有 ~5.7 万个钱包拥有。 空投指南⬇️ 1️⃣ 访问 2️⃣ 连接 Coinbase 账户 3️⃣ 验证 4️⃣领取角色 不保证与 $BASE 空投相关，但先拿到总比错过好。

🪨 Recursive 刚开源了专门给编程 agent 当大脑的模型 Flint，总参数 39.8B，每个 token 却只动用约 2.5B，官方测的 SWE-bench Verified 是 74.2%。 Flint 由 Recursive Superintelligence 发布，Hugging Face 上 387 个赞，10 月 22 日上了 Hugging Face 的热门趋势，Apache 2.0 许可证。 让 agent 自己修 bug、在终端里一步步跑命令，一个任务往往要来回几十轮。底下的模型要么走闭源 API 按量付费，要么换成开源的大稠密模型，每一轮都得把全部参数算一遍。Flint 走的是混合专家路线：每层 256 个专家里每个 token 只挑 6 个，再加一个常驻的共享专家，盘子是 39.8B，真正干活的只有 2.5B 左右，上下文给到 262K token。 成绩是官方自己测的：Terminal-Bench 2.1 拿了 54.9%，SWE-bench Pro v2 是 89.7%，每项至少跑五次取平均；Terminal-Bench 里靠联网搜到答案的一律算失败。 有几点要提前知道：仓库只放了 BF16 权重，下载约 80GB，Transformers 的建模代码还没放出来，得用官方自带的 SGLang 服务套件跑，官方给的配置是每份副本一块 H200 或 B300；文档也写明，Flint 仍可能写出错误内容或调错工具。 想给自己的编程 agent 换个开源底座的人，Flint 值得拿来跑一轮自己的任务。 Hugging Face：

我们是不是高估了 Harness 对 Coding Agent「能力」的提升？ 这篇论文中把模型固定，只替换 Claude Code、mini-SWE-agent 和 OpenCode，在 SWE-bench Verified 上重新测试。 结果很有意思。 在 447 个任务上，最重的 Claude Code 和最轻的 mini-SWE-agent，成绩差异落在 5 个百分点以内。 在 45 个高难任务、5 个模型上，换 Harness 会让 13% 的任务结果发生变化；但什么都不改，只把同一个配置再跑一遍，同样有 13% 的任务会翻转。 也就是说，很多看起来像 Harness 带来的提升，可能还没有明显超过运行本身的随机波动。 真正拉开差距的反而是成本。 同一个模型、同一批任务，不同 Harness 的单任务成本最高能差 3 倍。主要原因很简单：系统 Prompt 和工具 schema 会在每一步重复进入上下文，初始开销再被执行步数不断放大。 论文还提醒了一个容易被忽略的问题： 45 个任务连 13 个百分点的差距都只有约一半概率能检出；即使做到 447 个任务，分辨率也大约只有 5 个百分点。 所以我们得把 Harness 的价值拆开看了。 它当然会影响 Agent 怎么工作，但很多时候，最稳定、最容易测出来的差异，可能先体现在 token、成本和执行效率上。 📎 arxiv: