#長江十年行# 【洞庭湖濕地：麋鹿、候鳥、江豚成常客】近年來，湖南持續加大濕地保護力度，洞庭湖濕地生態環境不斷改善，萬千候鳥振翅盤旋，成群麋鹿奔跑嬉戲，江豚逐浪而行，正成為洞庭湖最動人的自然景致。

📢 TWHC11-TAKAO 高雄場攤主名單持續公布!! 人氣COSER SORA小空 @konkon6927 首度台灣熱出席確定!! 南部朋友千萬不要錯過難得機會!!! 📢 早鳥現正優惠中!!! 連結有購買教學和當前活動資訊! 只要簡單註冊就可以選購囉!! #活動情報# #COSPLAY# #TWHC# #場次# #高雄#

朋友介绍了去日本旅游赚到机票钱的方法 1.买 Lululemon ，回来挂得物 2.买 tn 手账本，买一堆两百，挂闲鱼千二百 3.香奈儿卡地亚宝格丽，闲鱼得物顺手赚，比如 Lv 比国内便宜 5k 4.二手相机等电子产品，转手一个香喷喷 5.一些景点的本地特色，转手闲鱼 2 倍卖出 6.始祖鸟自用好香，转手更香 7.眼镜也很香，日本配完镜片的钱比国内镜架都贵 8.机场买烟蛋，虽然限量，但是真的血赚 9.小化妆品自用就行了，小东西便宜东西，没必要折腾

Axis Robotics 每天看着机器人模型在实验室里卡住。 跑不通的抓取动作，识别不了的场景，泛化不了的路径。 人类好像越来越能造机器人，但越来越不会教机器人了。 1> @axisrobotics 最早就是一个数据标注项目——只不过标的不是图片，是机器人动作。 你打开浏览器，用鼠标拖拽一个虚拟机械臂，教它怎么拿起杯子、怎么拧开瓶盖、怎么给花浇水。就这么简单。动动鼠标，教机器人，赚积分。 但团队很快发现了一个问题： 不是没人想教，是根本不知道怎么教。 2> 机器人的数据，被什么东西卡住了？ 大语言模型有全网文本可以训练。 自动驾驶有上亿公里路测数据。 但机器人呢？ 真实的机器人操作数据，只能靠实验室里少数专家，一台一台机械臂手动采集。成本高、速度慢、场景单一。 而机器人需要学会的，是真实世界里千变万化的动作——拿起不同形状的杯子、在不同光照下识别物体、在杂乱环境中规划路径。 实验室里采集的那点数据，不够。 3> Axis 看不下去了。 他们发现Physical AI最大的瓶颈不是算法，是数据覆盖度。 没有足够多、足够多样化的训练数据，再好的模型也是空中楼阁。 所以他们决定换一种思路。 4> 从实验室采集变成全民众包。 Axis 的做法很简单：在浏览器里搭建物理仿真环境，让全球任何一个人，打开网页就能操作虚拟机器人。 你拖拽机械臂完成的每一个动作，都会被记录成一条轨迹数据。 这些数据经过验证后，用来训练真正的机器人模型。 2026年2月，Axis 做了一次代号叫"小王子的玫瑰"的实验。 全球1.2万名普通用户在5天内完成了10,000条高质量轨迹数据的采集。 然后他们把其中一批数据直接部署到了真实的 Franka 机械臂上——成功复现。 不需要你买机器人，不需要你懂编程。打开浏览器，动动鼠标，你就在教一个真正的机器人如何行动。 5> 但最有意思的是商业模式。 企业客户可以提出定制化的数据需求——特定任务、特定环境、特定机器人本体。 Axis 把这些需求拆解成任务套件，分发给全球贡献者网络。 贡献者完成任务、产生数据，企业付费购买。 部分收入回流给贡献者。 形成一个闭环： 商业需求 → 任务生成 → 众包采集 → 数据验证 → 模型训练 → 部署落地 物理AI变成了一个网络：商业需求驱动数据创建，贡献者提供智能，模型持续进化。 6> 技术底子怎么样？ Axis 自研了 MetaSim 架构，把复杂的物理仿真和轻量化的网页交互解耦。 你在浏览器里拖拽机械臂的每一帧，背后是 MuJoCo 的高频物理模拟，再通过跨仿真重放技术在 Isaac Sim 里做大规模域随机化。 说白了就是：你操作简单，但数据质量不简单。 截至2026年7月，Axis 数据集已包含207个多样化任务和超过5万条轨迹。 7> 最新进展是什么？ 7月28日，Axis Robotics 宣布完成1200万美元种子轮融资。 Hack VC 领投，Nomad Capital、Pi Core Team Ventures、10K Ventures 及多位天使投资人跟投。 资金将用于加速建设大规模并行、有人类参与的全球数据引擎。 而且，Axis 即将在 Base 链上推出主产品——数据贡献记录上链，可验证、可追溯。 8> 现在，Axis 正在测试网阶段释放任务。 首批30个任务，已有三分之一进度跑满100%。 Hub 任务可以直接参与，Alliance 任务需要邀请码。 早起的鸟不一定吃到虫，但至少先占了训练工位。 关注 @BTCDTA 和 @0xsexybanana 机器人不会自己学会走路。 但你可以教它。 打开浏览器，动动鼠标，你就在参与建造物理AI的"GPT时刻"。 #AxisRobotics# #PhysicalAI# #Web3#

AI的“泼天富贵”：卖铲子、造大脑、还是找场景？ 从英伟达的财报，到OpenAI的新模型，整个科技圈的聚光灯，都打在了AI身上。 这股风，吹到币圈，就演变成了一场“泼天的富贵”。从WLD、AKT到FET，几乎所有沾上AI概念的币，都走出了一波独立行情。 在我看来，目前加密世界的AI叙事，主要分成了三条路： 1 第一条路：“卖铲子的”——AI算力（DePIN） 这是最基础、也最容易理解的。AI模型训练和推理，需要消耗天文数字般的计算能力。项目像AKT (Akash Network)干的，就是整合全球闲置的GPU算力，租给需要的人。这是AI淘金热里，最稳妥的“卖铲子”生意。 2 第二条路：“造大脑的”——AI协议与Agent 这条路更进一步。项目像FET（ Agent（智能体）可以相互发现、沟通和交易的底层网络。它们关注的是AI的“智能”本身，试图为未来的AI经济，打造一个去中心化的“操作系统”。 3 第三条路：“找场景的”——AI+应用 这是最贴近我们普通人，也是我认为未来最可能爆发出“杀手级应用”的一条路。这条路上的项目，不再纠结于底层技术，而是思考一个最实际的问题：AI到底能用来干什么？ 于是我们看到了AI+游戏、AI+DeSci、AI+内容创作…… 这三条路，没有高下之分，但对我个人而言，我最兴奋的是第三条路。当技术真正找到了一个巨大的、能产生真实需求的场景时，就会爆发出持久、惊人的能量。 而今天要聊的这个项目——LeviX AI 和它的 HONO NFT——AI & NFT & 电竞 & 奥林匹克赛事。 @HoNobuild2026 LeviX的“王牌”：当AI遇上千亿美金的电竞帝国 LeviX选择的场景是什么？是电子竞技。 这是一个聪明的选择。为什么？ 1 市场够大： 全球电竞观众接近7.5亿，核心粉丝3亿，这是一个数千亿美元级别的消费市场。 2 用户够重合： 这群人，和Web3的用户，在年龄、兴趣、对数字资产的接受度上，高度重叠。 3 数据够丰富： 电子竞技天生就是数字化的，每一场比赛都会产生海量的数据，是AI模型最完美的“饲料”。 但光选对赛道没用，你得有别人没有的“王牌”。而LeviX手里的王牌，直接就是一对“王炸”：奥林匹斯电竞（OlympusEsports）全球官方合作伙伴。 奥林匹斯杯，是由国际奥委会（IOC）、希腊奥委会（HOC）与北京奥文会（APOC）三方联合推出的顶级电竞赛事。这意味着，LeviX拿到的，是“奥运会”级别的顶级资源背书。 在AI+应用这条路上，LeviX选择用顶级的现实世界资源，来为自己的技术和产品，构建一条护城河。 HONO NFT：从“奥运图腾”到“电竞黑卡” 那我们普通人该怎么参与？答案就是HONO NFT。 忘掉你对那些小图片NFT的认知。HONO的定位，从一开始就是降维打击。它的灵感源自“奥运圣火”，象征着竞技、荣誉和传承。 LeviX花了600万美金才拿下的这个IP授权和合作。权益，全部浓缩到了这张小小的NFT里。 它既是一张能让你“与神同台”（和Faker、S1mple、Uzi等传奇选手互动）、“亲临奥运殿堂”（获得奥运门票、火炬手提名）的“电竞圈全球限量黑卡”。 同时，它更是一把能为你持续创造收益的“金铲子”。 Levix的下一步动作是打造面向全球预测市场的预测市场辅助工具，其底层由强大的 AI 智能体引擎（Agent Engine） 驱动相当于构建了一个涵盖市场预测、电竞赛事、链上权益的AI智能体。 同时，Agent Engine可以帮助用户定制个性化的功能，用户无需部署、无需命令行，即可一键生成专属的交易辅助工具，相当于一个零部署的 AI 产品工厂。 在这个生态闭环中，HONO NFT 就是撬动整个 AI Agent 体系的关键抓手，也能藉由生态体系的发展反哺自身。 HONO NFT的商业模型 HONO NFT的发行，设计了一套对早期参与者友好的“抢购+挖矿”模型。 1. “早鸟”的确定性升值红利 HONO NFT的首期发售价格为200 USDT，昨天晚上已经已经全部MINT完了。接下来的每一期，价格都会固定上涨20 USDT，这种确定性的升值机制，拉满早期抢购的预期。 2. “持仓即挖矿”的空投预期 这是这张“黑卡”的第二个核心价值： Token空投： 持有HONO NFT，就直接获得了未来空投资格，有穿越长周期的价值。 每日活跃度奖励（挖矿）： 你可以通过持仓、推广裂变等方式，每天瓜分10万活跃度积分的总奖池。这些积分，未来将直接关系到你的空投权重。 LeviX AI，精准地切入了“AI+电竞”这个黄金赛道，一出手，就拿下了“奥运会”这张王牌。HONO NFT的发售，值得关注。

还记得《中国新歌声》里的于梓贝吗？ 当年她是陈奕迅战队学员，后来又参加《中国好声音》加入李荣浩战队。如今已经以原创歌手身份开启个人巡演。 于梓贝近期「夏日出逃之必要」巡演现场，一身千鸟格短裙搭配黑丝袜、粉色高跟鞋，和当年参加选秀时相比，整个人的舞台风格变化相当大。

【千萬薪酬】蘋果新任CEO年薪5800萬美元 庫克轉職後將獲4700萬美元 蘋果表示，新任行政總裁John Ternus（圖）將在2027財年獲得約5800萬美元的薪酬方案，而執行董事長的庫克（Tim Cook）約為4700萬美元。John Ternus年的工資為300萬美元，下一年獲得5500萬美元的股票獎勵。