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QuantFin es 100% open source. Puedes auditar cada línea de código, ver cómo se generan las señales, y construir tu propio sistema. Transparencia total. #OpenSource #QuantFin

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QuantFin — Protocolo RUF-Flow v7
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開源勝利 💻
區塊鏈最大的優勢之一是開源開發。任何人都可以審查代碼、提出改進建議，或在現有創新基礎上繼續構建。透明性鼓勵協作，並有助於隨着時間的推移打造更強大、更安全的生態系統。當社區齊心協力貢獻時，偉大的技術纔會不斷成長。🌍 #OpenSource #Blockchain #ShareMyTradFi

📢 $FET 開源AI敘事獲得機構動能 🦈

💡 英偉達（NVIDIA）的黃仁勳最新表態證實了聰明資金一直在佈局的方向：開源模型不僅是替代方案——它們對於主權、安全與創新至關重要。像 $FET 這樣的去中心化AI基礎設施，正處在這一交匯點。

🌊 越來越多的機構資本正在流向能夠支持無許可、可審計AI開發的協議。Hugging Face 案例表明，僅靠專有模型無法應對現代威脅——AI架構的多樣性是結構性要求。

📌 對於 $FET 來說，這一宏觀順風強化了長期需求論點。儘管短期價格走勢會隨流動性週期而波動，但向開源AI的基礎性轉變正在加速。💬 你認爲這段敘事會在Q4轉化爲對AI代幣的結構性買盤嗎？👇

⚠️ 不構成投資建議。請務必管理好你的風險。🛡️

🏷️ #FET #ArtificialIntelligence #Crypto #OpenSource

🔥 🦈

🧠 開放權重 AI 可能成爲下一個“Linux 時刻”

多年來，AI 競爭一直圍繞一個問題：
誰擁有最聰明的模型？

但更重要的問題可能是：
誰在構建最強大的 AI 生態系統？

開源軟件通過讓任何人都能研究、改進並基於共享代碼進行構建，徹底改變了互聯網。Linux 成爲了雲計算、企業系統以及當今數字基礎設施的很大一部分的支撐基礎。

本文認爲，AI 正接近同樣的轉折點。

與封閉式 AI 模型不同，開放權重 AI 允許開發者、初創公司、大學和企業在自己的基礎設施上下載、定製並部署模型。這意味着更低的成本、更高的靈活性、更強的競爭力，以及對數據更大的控制權。

這種影響將跨越多個行業：
🏥 醫療領域可以構建專門的醫療 AI。
🏭 製造商可以優化運營。
🎓 大學可以加速研究。
🏦 金融機構可以開發安全、量身定製的 AI 解決方案。

本文也挑戰了“封閉 AI 天生更安全”的觀點。開放生態讓全球研究者能夠識別漏洞、強化安全，並通過持續協作不斷改進模型。

我的看法
下一批 AI 領軍者的定義將不只由最大的模型決定——而將由他們所能建立的生態系統決定。就像 Linux 成爲互聯網的支柱一樣，開放權重 AI 也可能成爲下一代應用、基礎設施與創新的基礎。

AI 的未來不只是擁有智能，而是讓每個人都能借助它去構建。

#Aİ #OpenSource #Web3 #Innovation

🚨 大科技對決：Nvidia、Meta & 微軟力挺開源AI！

- 由25家科技巨頭組成的聯盟（包括Nvidia、Meta和Microsoft）已正式敦促美國立法者支持開源AI模型。

- 此舉倡導更去中心化的AI開發方式，與OpenAI這類封閉系統形成對比；同時也源於一場事件：一個開源模型曾幫助抵禦黑客攻擊。

- 對加密投資者而言，這場高風險的辯論可能會直接影響與AI相關的代幣以及去中心化項目，並可能推動那些基於開源理念構建的項目。

你認爲開源AI會贏過封閉模型嗎？你看好哪些AI加密項目？👇

$RNDR $FET $AGIX
#CryptoNews #AI #OpenSource

免責聲明：這不是財務建議。請自行做研究（DYOR）。

米拉·穆拉蒂推出開源AI模型

在離開OpenAI之後，米拉·穆拉蒂發佈了她的首個AI模型——而且完全開源
米拉·穆拉蒂的新AI模型Inkling，爲西方開發者提供了一個探索並在開源技術之上進行構建的獨特機會。此舉未必能與頂級的中國模型相媲美，但它填補了西方市場的空白。交易者應關注潛在的合作與創新。

#AI #OpenSource #Tech #Crypto

$KIMI 將於 7 月 27 日開放權重 — 2.8T 參數模型測試流動性區 📉

入場：未提供
目標：未提供
止損：未提供

Moonshot AI 發佈了 Kimi K3，擁有 2.8 萬億參數和 1M token 的上下文窗口，使其在獨立基準測試中接近美國前沿模型。該完整開放權重將於 7 月 27 日在寬鬆許可下發布——這是一種結構性變化，可能會從封閉源代碼的 AI 代幣中抽走流動性。

在 Arena 上的開發者對其前端代碼能力排名第一；其專家混合（mixture-of-experts）設計每個 token 僅激活 896 中的 16 個專家，從而將推理成本控制在較低水平。真正的考驗在於，這種“供給側”催化劑能否重塑 AI 敘事，或被競爭生態系統所吞沒。

你是在積累尚未開放權重前的倉位，還是在等待鏈上確認？

非財務建議。請務必管理好你的風險。

#KIMI #AI #OpenSource #Crypto

🔥

$AI SECTOR GETS A BOOST AS SPACEXAI OPEN-SOURCES GROK BUILD 🔥

這不是財務建議。請始終管理你的風險。

Grok Build 的開源以及重置用戶限制，預示着 AI 開發向透明化邁出了重大一步。自啓動以來，SpaceXAI 一直承諾零數據留存（ZDR）；而最近 7 月 12 日採取的舉措是禁用默認數據留存，並刪除此前存儲的數據，這正是針對一直以來令 AI 代幣情緒承壓的核心隱私顧慮。

這可能會重新點燃人們對“以隱私爲先”的 AI 平臺以及相關加密項目的興趣。交易額方面，$AI pairs 在亞洲時段的頂級交易所成交量一直在穩步累積。

你們今天是否在關注任何特定的 AI 代幣以觀察其反應？

#AI #Privacy #CryptoNews #OpenSource

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QuantFin 是 100% 開源。你可以審計每一行代碼，查看信號是如何生成的，並構建你自己的系統。完全透明。#OpenSource #QuantFin

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QuantFin 是一個開源#OpenSource 的算法交易系統。使用 Python、TypeScript、ta-lib 和 Pandas 構建，在 3 臺虛擬機上部署。任何人都可以查看、審計並從我們的代碼中學習！爲所有人提供透明度與教育。#QuantFin

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美團開源千億參數AI模型 LongCat-2.0 🚀

LongCat-2.0 的這次開源發佈包含 1.6T 參數，並採用了創新的稀疏注意力架構，標誌着國內 AI 基礎設施進入了一個新階段。該模型在國內 50,000 卡集羣上的成功推理，打破了此前的硬件限制。

隨着行業消化這一能力躍遷，美團生態中的內容量與開發者關注度很可能會隨之攀升。你認爲這將如何影響你投資組合中更廣泛的 AI 敘事？

不構成財務建議。請始終管理你的風險。

#MEITUAN #AI #OpenSource #TechBreakthrough

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HERMES MOA 2.0 剛剛上線——$AI ENSEMBLE 模型擊敗 GPT 和 CLAUDE 🔥

Nous Research 發佈了一個開源框架，將 GPT、Claude 和 DeepSeek 融合到一個輸出中——並且在推理與代碼基準測試中表現優於任何單一模型。集成方法將每個 AI 視爲專長型專家，而不是“萬能型”選手。

這是首個重大的開權重發布，旨在不將你綁定到某一單一 API 的前提下，挑戰閉源模型的性能。對開發者而言，這意味着以更低成本獲得前沿級推理能力。對加密與 AI 行業而言，這表明“模型多樣性”而非“主導地位”可能將定義下一階段。

你在這裏押注的是代理（agents），還是基礎模型（foundation models）？

不構成財務建議。請務必管理好你的風險。

#AI #MixtureOfAgents #OpenSource #CryptoAI

🔥

集中式代碼託管的風險正在促使像馬特·科拉洛（Matt Corallo）這樣的開發者，在“Lightning”被禁後，敦促 $BTC 個項目從 GitHub 上撤離。去中心化不只是爲了金錢。爲了獲得控制權，轉向自託管。🛡️
#BitcoinDev #OpenSource

完整故事：https://cryptoversenews.eu/bitcoin/matt-corallo-urges-bitcoin-projects-to-exit-github-after-rus/

Fable-5 被禁四天，Qwable 火速接班🤖

Anthropic 的 Claude Fable-5 在 6 月 9 日到 12 日短暫公開了四天，然後就被美國出口管制命令直接關了。但開源社羣動作超快——developer lordx64 直接在 HF 上放了 Qwable-v1，用 Qwen3.6-35B-A3B 做底，蒸餛了 Fable-5 的工具調用軌跡，本地就能跑。

70GB 權重檔，目前沒有 Token，純開源項目。不過這種「大模型被封 → 開源立刻補位」的節奏，在 2026 年已經不是第一次了。AI x Crypto 的敘事又多了個現實案例：去中心化計算 + 本地 AI，可能是未來趨勢。

$AI $WEB3 #OpenSource

$AI $WEB3

🚨😲UNSLOTH 剛剛壓縮了一個 7530 億參數的 AI 模型，能在 Mac 上運行。這將永遠改變本地 AI。

GLM-5.2 — 史上最大的開放 AI 模型之一 — 剛被 Unsloth 使用極端的 GGUF 量化壓縮。結果：在 Mac 上平穩部署。本地運行。沒有雲端。沒有 API 成本。你的數據不會離開你的設備。
→ 753B 參數是數據中心級別的 AI — Unsloth 把它壓縮到消費者硬體水平

→ GGUF 格式允許極端模型壓縮，而不破壞核心性能

→ 這種規模的本地 AI 意味著開發者和建造者可以私密且免費地運行前沿級別的模型
對於加密和 Web3 建造者來說：這意味著裝置上的 AI 代理、私密智能合約分析，以及零成本推理 — 不再依賴 OpenAI 或 Anthropic 的 API。
如果你在筆記型電腦上有一個 753B 模型本地運行，你會建造什麼？
"AI 的未來不在雲端。Unsloth 剛證明它可以放進你的包裡。" — CoinbroNews 分析
#Unsloth #GLM5 #LocalAI #GGUF #AITools #Web3 #OpenSource

CoinbroNews | coinbronews.com

1、背景

近期，開源大模型進入密集放量階段，英偉達 Nemotron、谷歌 Gemma 等開源權重模型接連發布，直接改變了企業採購 AI 能力的比較框架。過去市場更關注“誰最強”，而現在企業更關心“性能差多少、價格差多少、是否值得長期綁定”。從文中給出的測算看，在相近任務場景下，閉源頭部模型與開源模型之間已出現接近 40 倍的成本落差，這意味着 AI 競爭正從技術競賽，轉向成本效率與架構控制權的競賽。

2、核心分析

這條消息最值得關注的，不是單一模型報價，而是行業邏輯的變化。第一，能力差距正在收窄。開源模型雖然在複雜推理、穩定性和極限表現上未必全面領先，但在大量通用業務場景中，已經足以“可用且便宜”🙂。當“夠用”成爲採購標準，高溢價模型的護城河就會被削弱。

第二，企業內部的決策錯配正在暴露。很多 CEO 並不直接管理模型調用層，技術團隊爲了效果和開發便利，往往默認選擇最強、也最貴的 API。短期看提升上線速度，長期看則會放大推理成本、形成供應商依賴，甚至缺乏審計和治理。對高頻調用業務而言，這不是技術問題，而是利潤問題。

第三，模型路由和“模型無關架構”會成爲新趨勢。未來企業未必押注單一模型，而是將高複雜任務交給頂級閉源模型，把大規模、標準化推理分流到 DeepSeek 等低成本開源方案。誰能做好路由、監控、審計和成本控制，誰就更可能喫到下一階段企業 AI 落地紅利。

3、市場影響

對閉源巨頭而言，壓力正在從“是否領先”轉向“領先值不值這個價”。如果價格體系不調整，百億級 API 營收面臨被開源持續分流的風險。對開源陣營而言，機會不僅在模型本身，更在託管服務、私有化部署、安全治理和企業級工具鏈。

對投資市場來說，AI 賽道的估值邏輯也可能細化：未來真正有價值的，不一定只是訓練出最強模型的平臺，而是能把模型能力低成本、可審計、可規模化交付給企業的軟件層與基礎設施層 🚀。這對於雲服務、推理優化、中間件、Agent 編排等方向都是積極信號。

4、結論

這場“開源與閉源”的競爭，本質上是 AI 從技術展示走向商業落地的必經階段。短期內，閉源模型仍有高端能力優勢；但從當前趨勢看，企業會越來越理性，優先追求性價比、治理能力和架構彈性。誰能在效果、成本和可控性之間找到最優解，誰就更可能成爲下一輪 AI 商業化的贏家。

#AI #OpenSource #Crypto

這周在加密圈最重要的故事不是BTC測試$62K，而是一個在4年內未被發現的ZCash漏洞。

Shielded Labs披露了一個關鍵缺陷，讓某人能夠無限鑄造ZEC而無人知曉。該代幣崩盤40%。這種反應是可以理解的。但是，大多數人忽略了這一點。

這次漏洞的發現和公開披露正是開源安全模型按預期工作的表現。沒有公司掩蓋它。沒有高管悄悄修補並希望無人注意。社區發現了它，公開披露，市場立即進行了定價。

將其與許多TradFi醜聞相比，這些醜聞往往持續多年——有時甚至幾十年——才浮出水面。

$BTC 和$ETH 經過了類似的審查，因爲它們在公衆面前經受了 adversaries的壓力測試，持續了多年。這不是弱點。這是如何建立耐用基礎設施的過程。

那些經歷過真正安全挑戰並適應的鏈條，纔是在當前壓縮期值得持有的。

漏洞披露是痛苦的。但這也是這個行業贏得信譽的方式——一次透明的修復。

#Crypto #Bitcoin #OpenSource #CryptoSecurity #BinanceSquare