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一站式大模型路由平台 智能调度 200 + 全球主流大模型，助力企业规模化搭建 AI 体系 🔹 统一接入：一套 API 聚合全品类大模型，大幅降低多模型接入成本 🔹 成本可控：按量计费、预算护栏、费用归因 🔹 权限治理：灵活组织架构、分级成员权限管控、SSO 单点登录 🔹 数据合规：默认不留存业务数据，配套企业级 ZDR+DPA 合规协议 打通全球模型资源与企业治理体系，赋能企业、开发者高效释放 AI 生产力，加速大模型规模化落地 👉 探索 👉了解更多：

最近一个名为 9router 的开源工具火了，给所有 AI 编程工具加了一个智能调度中心。 像平时用 Claude Code 写代码，API 额度消耗极快，遇到大段报错日志更是瞬间把 Token 烧光。 而 9router 则内置了智能压缩算法，自动精简终端日志或代码差异中的冗余信息，每次请求能帮我们省下不少 Token 消耗。 核心亮点是实用的三级降级机制。 遇到主力模型额度耗尽或报错，会自动无缝切换到备用的便宜或免费模型，确保开发过程不被打断。 原生兼容 Claude Code、Codex、Cursor各类主流 AI 编程工具，轻松将请求路由到几十家不同的模型服务商。 GitHub： 并且提供了开箱即用的部署方案，通过 npm 全局安装或 Docker 就能快速跑起来。 自带直观的本地数据面板，方便我们随时监控额度消耗并灵活配置模型组合。 非常适合重度依赖 AI 辅助编程的朋友，能有效降低接口调用成本，值得部署体验。

什么业务需要自建 CDN？答案可能比你想的多。 99CDN 是一套自建 CDN + 智能调度平台，三大核心能力支撑七大业务场景： 核心能力 🖥 自主管理节点 · 千级节点扩展，数据完全私有 🔀 智能流量调度 · 实时择优路由，故障自动切换 ⚡️ 多级缓存加速 · 降低源站压力，提升缓存命中率满 适用场景 网站加速 / 游戏下载 / 文件分发 视频点播 / 直播推流 / 海外业务 企业级 CDN 平台私有化部署 一套系统，全场景覆盖。 你的网络基础设施，你说了算。 地址： #自建CDN# #智能调度# #视频加速# #99CDN#

🔥 终于有人把AI交易Bot玩明白了！ 我测过一堆“AI驱动”交易Bot，结果发现个离谱真相： 它们所谓的AI，就是把K线原封不动丢给GPT/Claude，让一个从没学过金融的通用模型给你“算命”。 直到刷到 @0x_aix 的多模型路由方案，我才真觉得——这回方向对了！ 它同时接GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini这些通用大模型，还接入Kronos这类专业金融时序模型。 中间加了一层智能调度层： 震荡市用一套框架，单边趋势立刻切另一套，动态路由，谁适合谁上！ 这设计太清醒了： 没有一个模型能通吃所有行情。 通用模型懂你的人话策略，但看K线一般； 专业模型预测准，但不懂复杂逻辑。 AIX直接让它们组队打配合，像后台有个小团队24小时协作。 你只给方向，它自己调权重、分配任务、抗单一模型翻车。 这不是又一个API套壳Bot， 这是把传统量化的多因子动态权重，真正玩到了LLM时代。 终于有人不装了，承认市场复杂，然后用工程化方式硬刚。

拒绝二手信息，30秒部署，这个开源神器 TrendRadar 第一时间把AI热点推送给你 核心亮点： - 一键聚合35+平台实时热点（抖音、B站、知乎、微博、头条、财联社、华尔街见闻等） - 大白写兴趣：在文件里随便写“我只看AI、新能源、投资机会”，AI就自动帮你筛选、打分、翻译 - AI深度分析：自动生成趋势预测、情感洞察、跨平台关联、潜在影响等简报 - 10+智能推送渠道：企业微信、微信、飞书、钉钉、Telegram、邮件、Slack等，Markdown格式好看又清晰，直接推到手机 - 时间线智能调度：早高峰、晚上、周末推送策略都不一样，真的懂你的作息 - 30秒部署：GitHub Pages一键搞定，也支持Docker，数据自己掌握，安全又放心 如果你是： 内容创作者、投资者/分析师、程序员/科技爱好者 值得花30s部署验证使用

🎉BNB Holders又一期福利👇 #Binance# HODLer Airdrops第23期项目——Spark (SPK)，BNB HODLer获得了价值百万美金的 $SPK 空投！ 胖迪来给大家介绍下本期项目Spark是什么？ Spark由Phoenix Labs核心开发，是一套链上资本配置器，专注于在DeFi、CeFi、RWA之间智能调度稳定币流动性。简单的说Spark = DeFi流动性的“中央银行”+链上收益新入口！Spark正在做的是：把复杂、分散的DeFi市场，打造成机构级、普通用户都能轻松参与的收益聚合器。 目前管理资金规模超过40亿美元，年化收益超1.8亿美元。 三大核心产品：SparkLend：链上借贷市场，稳定币需求巨大，已部署约34亿美元/Spark Savings：用户可获得链上透明收益的储蓄方案，整合DeFi和RWA优质策略/Spark Liquidity Layer：跨链流动性解决方案，为其他协议提供深度资金支持。 剧烈波动影响。 此次给BNB holder空投有2亿SPK（价值数百万美元），只要你持有BNB并参与BNB Simple Earn / On-Chain Yields产品，无需任何操作，“白捡”SPK新币。这里认购BNB 👉 参与下一期！ 6月17日已经正式上线现货交易了！上线流通只有17%。 BNB链：0xAfF2e841851700D1Fc101995Ee6b81Ae21Bb87D7 以太坊：0xc20059e0317DE91738d13af027DfC4a50781b066

DeepSeek 最新论文DSpark：让大模型说得更快 解决核心问题： 大模型生成文字像一个人写作文，必须一个字一个字地写，速度很慢。推测解码的思路是：先让一个小助理快速写一段草稿，再让主角（大模型）一次性检查整段，对的保留、错的纠正。 但现有方案有两个毛病： 1、小助理写的后半段经常跑偏。比如它想写of course，但of和course是各猜各的，结果可能拼出of problem，越往后越离谱。 2、检查浪费严重。明知道后半段大概率不对，还一个个去验证，白白浪费算力。 DSpark 的两个妙招 妙招一：边写边看前面写了什么 小助理写草稿时，前面的部分用并行快速生成（像打字机一次出一片），但从第二个字开始，用一个极轻量的模块看看前一个字是什么再写下一个。比如看到前面写了of，就自动偏向course而抑制problem。 这个看一眼的代价极低，只多了约 1% 的时间，但草稿质量大幅提升。 妙招二：不靠谱的就不查了 给草稿每个位置打个信心分。比如写代码，前几个字信心很高（0.95），可以放心验证；写闲聊时后几个字信心很低（0.3），就直接砍掉不查。 论文里有个直观数据：闲聊场景下，原来只有 45.7% 的草稿被接受，用了信心调度后跳到 95.7%，少做了一半多的无用功。 效果如何？ 在 DeepSeek-V4 真实生产环境中： - 用户感知的生成速度提升了 60%-85% - 高并发时不再卡死，此前达不到的服务等级现在可以做到了 - 额外延迟开销仅 1%-2% 打个比方：原来一个 GPU 能同时服务 100 个用户且体验流畅，现在同样的硬件可以服务 160-185 个用户。 为什么重要？ 这篇论文不只是一个算法技巧，是把草稿质量和系统调度打通了。就像餐厅不光要菜做得好（草稿质量高），还要会排号（智能调度验证顺序），两者结合才能让翻台率最大化。 DeepSeek 还开源了代码和模型，其他团队可以直接拿来用或改进，这对整个大模型推理加速领域是实打实的推动。

不会写 AI 提示词的福音， @dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 AI 新手用简单的提示词也能做出和 AI 高手一样的作品，直接看对比图。 同样的一句话简单提示词，xBubble 从画面细节到质感完全秒杀我用 Gemini 做的图，看起来就像一张拍摄的真实照片。 很明显，xBubble 对于不擅长写提示词的用户很友好，出来的结果相当惊喜。 在 AI 圈一直存在一个痛点：AI 模型更新迭代太快，用户学习的速度跟不上，想用 AI 做出好的产品需要花费大量时间学习写提示词、调试，循环踩坑才能做出「还不错」的作品。 会写 prompt 的用户 vs 不会写 prompt 的用户差距非常大。 而 xBubble 在做的事情就是把这个「差距」无限缩小，以前需要花费大量时间精力学习 AI 的成本被无限压缩，只要用好这一个工具就够了。 用上 xBubble 之后，用户不用再学习 AI，而是让 AI 学习 AI；用户不再摸索如何使用 AI，而是让 AI 代表用户使用 AI。 👇先放个传送门： xBubble 亮点不只是一款低提示率的 AI 代理，除了可将简短的请求转化为最终成果之外，还很适合企业应用，因为对工作效率的提升不是一般的大。 我把 xBubble 的解决方案亮点总结为五点： 1⃣SOP：标准操作流程，即针对某类任务被验证过的最佳实践模板，下次使用可直接套用执行的又快又稳。 2⃣Bubble Computer：全自动项目工作区，用于处理多步骤复杂任务（如研究+写作+设计），能够一次性交付完整成果，中间无需你操心。 3⃣Bubble Personal：安全的本地助手，能操作你的文件、日历等，高风险任务在云端沙箱完成，亮点是只把干净的结果返回电脑。 4⃣Bubble Pilot：智能调度员，能够看懂你的简短指令，自动把任务交给最合适的执行路径（如 SOP、Bubble Computer 或通用 AI）。 5⃣Bubble Engine：解决方案工厂，自动测试模型和工具，为各类任务生成并固化最佳执行流程（SOP）。 xBubble 的这五大板块相互协调之下，对我们的工作效率的提升堪称恐怖，喜欢研究 AI 的一定要去体验下。

最近在忙家里的事没怎么刷推，打开推发现前阵子满屏的小龙虾不见了，之前推特上全是小龙虾的教程我也试着安装操作过，最后都不了了之，看别人写的挺简单，到自己亲自动手操作发现有很多的问题，根本不是那么简单，还的不停的训练优化！ 对于我这种普通人来说根本不想成为 AI 专家，我更希望的是让AI帮我更简单直接的处理问题，比如我一句话说完，你帮我把事情做完，而不是研究怎么使用AI 但现实是很多 AI 产品，已经复杂到像在学编程。尤其做图片和视频的时候特别明显，对于普通用户是真的不友好，同一句需求，不同 prompt 能跑出完全不同的结果，很多时候需要不停调 prompt，改半小时，最后 AI 还是没理解你真正想表达什么 我感觉这才是现在 AI 最大的问题：模型越来越强，但普通人的使用门槛也越来越高 最近看到@dappOS_com 做的 xBubble ，我反而觉得它思路挺对的，对于普通用户更友好 @xBubble_ai 是 @dappOS_com 做的一个 AI Agent 产品，它想解决的就是普通人不会写提示词的问题。大多数人应该都不想天天去研究：哪个模型写代码更强、哪个模型做图更好、哪个参数该怎么调。比如我的需求就是最后能直接给我结果就行 我去刚试了一下，用xBubble 做了一个任务，也理解了它和普通 AI Agent 的区别在哪，不需要给他很多指令，不需要懂广告语，直白的说你想要什么，指令输出就能给你满意的图文 我就丢给他一句话：帮我生成一张图特朗普为主的东方特饮的广告图 正常情况下，这种需求需要自己选模型、写提示词、调参数，甚至反复重做。但在 xBubble 里，我只负责提需求。Bubble Pilot 会先理解我的目标，自动判断这是一个图片创作任务，然后把任务分发到最合适的 SOP 和执行链路。而且它不会固定使用某一个模型，而是自己判断当前任务更适合什么模型、什么工作流，以及哪些工具组合成功率更高。如果没有现成方案，它还会自动生成多种执行路径，持续测试和验证结果，最后选择效果最好的那个输出 而那些验证过、成功率高的流程，又会被沉淀成可复用的 SOP 同样的指令其他AI根本无法生生你所需要的内容，差距一目了然！ xBubble 就做到了，会聊天就能用 AI 先说 Bubble Pilot。 我现在使用AI 遇到最大的问题除了不会问，还有就是是不会选模型、不会写提示词、不会拆任务 Pilot 类似一个总调度，你把需求说出来，它会自动去匹配对应的 SOP 技能，自己判断该怎么做、调用什么能力、需要走哪条流程。如果没有现成方案，它还会切到通用 Agent 接着执行，尽量把事情做完 另一个是 Bubble Engine 可以说就是AI 在自己训练自己，同一个任务，它会同时生成好几套执行方案，再去测试、筛选，最后把效果最好的那套沉淀成 SOP。后面再碰到类似问题，处理速度会越来越快，结果也会越来越稳定 除了智能调度，它现在还有两种运行模式 Bubble Computer 更偏云端，像写研究、做设计、生成图片、剪视频这种复杂任务，直接交给云端多 AI 协同处理，用户只负责提需求 Bubble Personal 是本地模式，可以直接操作你自己的文件、浏览器、应用和日程，但前提是经过授权。很多高风险操作也不会留在本机，而是在云端沙箱执行完直接销毁，安全性这块考虑得挺细 现在很多 Agent 每次都像临场发挥，结果很不稳定 但 xBubble 是提前把很多任务训练成成熟流程，下次类似需求直接调用 所以它做出来的东西，会更稳定，也更接近普通人真正能用的状态 现在越来越觉得，AI 后面真正拼的，可能不是谁模型参数更大，是怎样更简单的使用，不是让用户学习 AI，而是让 AI 自己学习 AI，从而让普通人更简单的使用AI。 @BTC_Alert_