这个人叫 Alex Gerko，今年 46 岁，他是量化交易巨头 XTX Markets 的创始人。早在 ChatGPT 成为全民话题之前，他就已经搭建起一套纯粹以盈利为目的的 AI 交易系统。他在冰岛部署的这台超级计算机，正是 XTX 交易帝国的“算力大脑”。这台机器存储着超过 400 PB（约相当于 80 万亿张高清数码照片）的全球金融市场数据，并驱动着庞大的 GPU 集群。
一款名为 MotuBrain 的神秘世界模型，悄无声息地登上两个国际 benchmark 的榜首，没有任何公司署名。如果只是单榜第一，这件事或许并不稀奇。但问题在于，它同时拿下的，是两个几乎代表行业「两个极点」的榜单：一个是衡量世界模型「是否真正理解和预测现实世界」的 WorldArena
现象级AI视频技术、字节Seedance 2.0在arXiv发论文了。晒了26页的Benchmark，和贡献者名单。170位团队成员全公开，署名和尊重都拉满了，不过嘛这就不怕……嘛？
本文是「小龙虾搞钱指南」系列第 4 篇。前两篇拆了 Polymarket 交易 Bot 和 Skill 经济变现 以及用 ai 实现股票快速跟踪，这篇聊一个更底层的生意——帮别人调 AI 的"中间商"，是怎么赚到钱的。
许多长期与文字和代码打交道的创作者，应该对 Obsidian 这款软件并不陌生。作为目前全球最具影响力的本地化 Markdown 笔记应用之一，它凭借独树一帜的知识图谱和开源生态，在知名度与用户忠诚度上，已然能与 Notion 分庭抗礼。
本文综合北京大学王选计算机研究所发布的 ProactiveVideoQA 和 MMDuet2 两篇论文，介绍视频多模态大模型如何实现 “主动交互”—— 在视频播放过程中自主决定何时发起回复，而非等待用户提问。ProactiveVideoQA 提出评估指标和 benchmark，MMDuet2 则通过强化学习训练方法实现了 SOTA 性能，无需精确的回复时间标注即可训练出及时、准确的主动交互模型。
大模型能否预测未来？UniPat AI构建了一套完整的预测智能基础设施，Echo，包含动态评测引擎、面向未来事件的训练范式和预测专用模型EchoZ-1.0。在其公开的General AI Prediction Leaderboard上，EchoZ-1.0稳居第一，并在与Polymarket人类交易市场的直接对比中展现出显著优势。
想象一下：你精心调教了两周的 OpenClaw，自信满满地跑了一组 Benchmark——结果发现全球排名 387 位，前面那位用的模型跟你一样，但分数比你高 40%。你想不想知道他到底配了什么 Skill？
硅心科技（aiXcoder）发布了一款专为「代码变更应用」场景设计的高性能、轻量级模型 aiX-apply-4B。基准测试结果显示，在 20 多种主流编程语言及 Markdown 等多类型文件格式的测试中，aiX-apply-4B 的平均准确率达到 93.8%，超越 Qwen3-4B 基座模型 62.6% 的准确度
X 上到处都是各种传奇故事：有人已经用它赚了超过 140 万美元，有人短期内迅速赚了几万美元。这个项目在国内曝光的比较少，但在海外各个社区已经成了现象级项目。这个项目叫：MiroFish。
