这简直是个宝藏项目啊 只有 1% 的人在用 Grok Bot 日赚 10,000+ 美元，剩下 99% 的人还在说风凉话 他今天的收益是初始资金的 111 倍。投入 133.70 美元，最后收到 14,880 美元。系统自动扫描新币对、筛选进场时机、管理整个交易流程 下面这 7 个开源项目可以搭建类似的交易系统： 01 / 连接 Python 工具到 Solana 账户、代币数据和交易提交 02 / Raydium SDK V2 读取 Raydium 流动性池、生成交换交易 03 / Orca Whirlpools 与 Orca 流动性池交互的 SDK、准备交换 04 / VectorBT 用历史数据回测交易规则，包括手续费、收益和回撤 05 / DuckDB 保存市场快照和执行记录，重现每个决策 06 / QuantStats 生成完整的交易报告，包括收益、波动率、亏损周期 07 / Lightweight Charts 把价格、进场和出场点放在仪表板上 通过脚本或 API 整合这些工具。执行服务需要验证代币、可用余额、行情时效和最大滑点，才能签名执行。交易确认后记录详情并更新仓位 从一个市场开始，完整走一遍。系统应该清楚地解释为什么拒绝进场，就像说明完成交易一样

27B小模型挑战Fable 5? 还成功了? 劲爆消息, 在 Iterative-Contextual-Refinements 这个框架的加持下, Qwen3.6-27B 跑分超过了 Anthropic Fable5! 真的不是做梦吗? 还是跑分没输过, 实战没赢过? 于是赶紧看了一下这个框架, 发现设计的很有启发性, 能学到很多东西, 给大家详细讲下. 这个框架主要提升的是软件性能优化, 即如何才能让代码性能更高. 大家如果还记得我那个 vector-db-bench, 给大模型提供了火焰图, perf, 各种测试 tool_call 让大模型自己迭代去优化代码性能. 而这个框架更进了一步, 它瞄准了小模型的最核心弱点, 参数量不足导致的"脑残", 即小模型更容易长上下文衰退或陷入局部最优. 于是这个框架出手了, 先针对技术方案, 它搞了个BFS探索模式, 在写代码的 plan 过程, 让小模型自己提出多种解决方案, 比如写个字符串匹配, 小模型直接搞了个O(N^2)的暴力搜索, 而这一步它的Agent会让小模型思考, 你能想到哪些可能的解决方案? 于是就拓展了小模型的视野, KMP, 滑动窗口等技术方案没准就出来了. 然后就是写代码的过程中使用的DFS模式, 它会借助Agent让小模型借助代码性能测试工具不断跑分, 然后让小模型反思, 有哪些性能热点可以优化, 然后进行优化. 最后, 他还有个统筹全局的路由, 不但负责在BFS/DFS过程中选取最佳的技术方案, 而且还会在DFS过程中, 总结模型优化过程中面临的问题, 再反馈到BFS过程, 告诉模型, 需要注意xxx优化是有价值的, xxx优化面临xxx问题. 从而形成优化闭环, 解决掉模型陷入死胡同不断仰卧起坐的问题. 最后, 在框架加持下, Qwen3.6-27B 在 CGRE 测试得到了95.5分, 成功超越了 Fable5(Mythos) 的94.1分! 我只能说这真的是 Agentic 工程的胜利了! 不要模型写的不好就无脑怪模型, 也要看看是不是Agent本身有问题. 那么代价是什么呢? 当然就AI硬通货是 token 了, 这个框架正是用了25-40x的token消耗完成了这一壮举. 值得学习. 框架: 论文: #mythos# #fable5#

这玩意真的太离谱、太暴力了。 我的Grok Bot全自动交易终端通宵跑单，本金69.67美元，一觉醒来直接干到13370美元。 全程我没有手动操作任何一笔交易。只充了本金、开启全自动模式，剩下全靠机器人自己完成：自主扫描市场机会、智能择时开仓、按预设风控规则自动止盈止损。 给大家整理这套通宵全自动AI交易系统依赖的11个核心GitHub开源库： 1. Cryptofeed 实时同步各大交易所成交数据、行情价格、盘口变动，为扫描策略提供原生市场数据流。 2. CCXT 统一交易接口框架，通过单一API对接所有交易所，完成资产查询、行情获取、挂单交易全流程。 3. Freqtrade 量化策略运行核心，支持策略回测、模拟盘交易、仓位监控，自带可视化后台面板。 4. VectorBT 基于海量历史数据，回测各类开仓、平仓组合，精准复盘每一套策略的盈亏与最大回撤。 5. TA-Lib Python 技术指标计算工具，直接解析行情数据，生成RSI、MACD、均线等全套技术信号。 6. skfolio 投资组合优化工具，可按权重、换手率、交易成本等约束条件，对比最优仓位配置方案。 7. QuantStats 交易绩效分析工具，自动生成完整交易报告：回撤、胜率、波动率、对标基准收益全部量化。 8. DuckDB 高性能轻量数据库，存储盘口快照与每笔交易记录，方便次日完整复盘所有交易逻辑。 9. APScheduler 定时任务框架，自动刷新行情数据、巡检账户状态、定时生成每日交易复盘报告。 10. Lightweight Charts 终端实时行情可视化，运行过程中可直接查看K线走势与每一笔交易标记。 11. FOMO 当前最火的Meme以及现货合约综合型平台，填写邀请码qkl2058手续费直接减免10% 以上所有组件，通过脚本、API、MCP协议串联联动。核心原则：统一由单一服务接管下单权限，严格限制最大持仓与亏损额度，不确定的订单必须核验状态后再考虑重试。 所有实盘策略，务必先用模拟盘完整跑通一轮周期。每日复盘报告必须清晰区分：已实现盈利、当前持仓、手续费损耗、失败订单，让账户每一分收益变动都有据可查。

《Base 发布“罪己诏”：三年路线，被 Robinhood 两周打醒？》🧐 最近两周，Robinhood Chain 活跃地址快速增长，甚至突破百万级别。 相比之下，上线已满 3 年的 Base 背靠 Coinbase、拥有美国合规优势、千万级用户入口，本应该是最有机会成为普通用户上链入口的 L2。结果现在正在被一个刚上线的新链快速追赶。 这也解释了为什么 Base 生态正在频发「罪己诏」，表示开始调整方向。 过去 Base 花大量资源押注： SocialFi Creator Economy 但市场反馈显然没有达到预期。 随着 Cobie 接管 Base App，Coinbase 的战略棋局开始重置。这不仅是对过去“拼图式”发展路线的反思，更是一次对未来加密主旋律的深度探寻。 长期以来 Coinbase 更习惯于通过投资、收购成熟产品，快速补齐生态拼图。 然而这些独立的产品线始终难以形成合力。如今，Base 的目标变得清晰：不再分散扶持单一应用，而是将钱包、社交、交易、投资与内容分发深度整合，全力冲击「Super App」这一终极叙事。 这深刻勾勒出了 Coinbase 与 Binance 在基因层面的分野，两家巨头从起点开始，便选择了截然不同的扩张逻辑。👇 1️⃣Binance 的打法更像传统互联网平台：自己培养生态里的创业者。 Binance 会提前介入项目早期，提供资金、流量、市场资源，甚至帮助项目完成冷启动。 本质上是一套： 投资项目 → 输送用户 → 项目成长 → 反哺 BNB Chain → 强化 Binance 生态 的闭环。 所以 BNB 生态里很多头部项目，都带有明显的 Binance 基因，比如： StandX @StandX_Official U @UTechStables Predict fun @predictdotfun 2️⃣ Base 的打法更像典型的硅谷公司：通过资本和并购快速获得用户入口。 Coinbase 更擅长发现已经验证过的产品，然后通过收购或整合，把它们纳入自己的生态。 用户 → 社区 → 产品能力 → 生态网络，这种方式类似 Google 收购 YouTube、Meta 收购 Instagram。 优势是速度快，可以绕过早期试错阶段。 例如： Vector @VECTORDOTFUN Echo @echodotxyz Deribit @DeribitOfficial Biteye系统梳理了下图所示的几个核心赛道，对比了Base与BNB Chain目前的生态布局👇 可见，Base 真正面对的问题，并不是缺少项目，而是缺少一个能够把这些项目连接起来的统一入口。 随着竞争进入下半场，左有冲击 IPO 的 Kraken，右有刚刚证明了用户上链能力的 Robinhood，留给 Base 的窗口期正在不断缩小。Super App 最核心的能力，一个能够承载交易、社交、内容和投资的钱包入口，恰恰是 Base 目前最薄弱的一环。 收购可以买来产品，但买不来整合能力。即便 Cobie 是加密行业最懂用户的人之一，但懂用户与打造一个亿级用户的超级入口，依然是两个完全不同的命题。 Base 能不能成功，目前尚无定论，但 Robinhood 用两周时间证明了一件事：Crypto 的入口之争已经开始加速。 过往留给 Base 链三年的试错时间，未来可能只剩下几个月。

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