2年过去了，纵火犯进去了，小区消防系统升级了，酸菜向日葵拿到了丰厚的赔偿。这是好结局吗？不，在他的母亲因大火逝去的时候，结局就是坏的了。 我在想如果酸菜向日葵不发视频曝光消防栓问题、不顶着上面的施压持续维权、这件事的结局又会是什么呢？在中国有限的舆论环境里，我反而认为更应该尽可能发挥舆论的作用，让每一件应该让全社会知道的事冲破限流冲破封锁冲破打压

2. BitRobot Network @BitRobotNetwork 面向具身智能的开放机器人实验室/网络，采用子网架构协调全球资源。 融资：FrodoBots Lab 为推出 BitRobot 完成约 800万美元 累计融资（含2025年2月的600万美元种子轮），Protocol VC 领投，参投方包括 Solana Ventures、Fabric Ventures、Anatoly Yakovenko、Raj Gokal 等。

2.78T 参数的 Kimi K3，居然真的在一台 64GB MacBook 上跑起来了！ 虽然速度只有约 0.5 Token/s，一句简短回答也要等半分钟，但我还是觉得 WASTE 这个项目很有意思。 前几天我刚写过 Unsloth 通过量化，把 Kimi、DeepSeek 这类超大模型搬到本地。WASTE 又往前走了一步：它不要求全部权重常驻内存。 K3 是 MoE 模型，每个 Token 只会激活约 4% 的参数。WASTE 把主干留在内存里，把专家权重放在 NVMe 硬盘上，需要哪个就实时读取，再用剩余内存做缓存。完整架构经过量化后仍有 982GB，但实际运行只需要 64GB 左右的内存。 这意味着，超大模型本地部署的重点，正在从「能不能把全部参数塞进内存」，转向「能不能让当前需要的权重及时到达」。 现在它还远谈不上实用，但已经证明了一件事：决定本地模型上限的，除了显存和内存，还有 SSD 带宽、稀疏激活和缓存调度。 开放权重只是第一步。量化、推理引擎和硬件协同，才决定这些模型最终能不能真正留在我们自己的机器上。 项目链接：

【#2司机冲入暴雨急流中救起摔倒老人】近日，山东济南，暴雨急流中老人被冲倒，一名驾驶员冲入积水，扶住老人。另一名驾驶员发现后飞奔向前，两人合力将老人扶稳送上车。谢谢你们！##平凡英雄#

《2号女主》大二在校生 超级害羞也超乖 每次见到我的时候小脸通红 在电梯里摸着粉穴已经开始分泌很多淫水了 到房间就命令跪下舔吸肉棒 这么可爱的小萝莉我甚至有点下不去手 #调教# #母狗# #骚货# #性奴# #开发# #犬奴# #驯化# （因平台不能发完整版 完整版看置顶或评论区）

2.3K 变成 1000万 SOL链上,他就花了2.3K美金，买进 $ANSEM 这条大金狗，最后干出 478x，直接落袋 1.36M 美金，换算成人民币差不多980.1万。你没看错，两千多刀滚成一千万，这就是链上真实发生的事。 他的钱包地址： 自己去翻翻他的买卖记录，比听谁吹都实在。