Alexis Doreau retweeted
🚨 LE TOP 5 DU BALLON D’OR A LEAK
264 000 $ misés par 12 comptes @Polymarket potentiellement détenus par la même personne.
Il a parié sur ce classement avant la cérémonie du 26 octobre à Londres :
Kane, Mbappé, Yamal, Rodri, Messi, on vous explique :
Selon nos informations, pects sur le marché Polymarket lié au Ballon d’Or ont eu lieu par une personne ayant créé plusieurs comptes.
Pour rappel, Polymarket est une plateforme où l’on mise sur l’issue d’événements réels, comme le Ballon d’Or.
Le marché “Mbappé devant Yamal” ouvre le 29 septembre, et jusqu’au 8 octobre, les paris donnaient 80% à 90% de chances que Yamal soit devant Mbappé.
Le 9 octobre, sans annonce, cette probabilité baisse à 55% puis atteint 28% le 22 octobre.
12 comptes créés entre le 1er et le 20 octobre ont misé 264 000 $ sur le marché associé au Ballon d’Or.
7 d’entre eux n’ont parié sur aucun autre marché et 6 comptes ont parié seulement 15 minutes après leur création.
Le 19 octobre, Polymarket ouvre des marchés sur la place exacte de chaque joueur. Très rapidement, des comptes se placent sur un seul scénario. Mbappé 2e, Yamal 3e, Rodri 4e, Messi 5e, avec Kane vainqueur.
Trois jours après leur ouverture, les marchés des 4 places exactes des joueurs cotent 68% à 72% comme si leurs places étaient connues à l’avance.
Sur le marché du vainqueur, Kane passe de 43% le 1er octobre à environ 76%.
Sans information, un parieur vise plutôt un résultat large (Kane vainqueur) qu’une place exacte qui est bien plus risquée.
Le parieur kraben006 fait l’inverse. Il achète Kane vainqueur à 37 centimes, le revend à 67 et réinvestit dans les places exactes à 60-65 centimes, dont Yamal 3e.
Deux comptes plus anciens, créés en août et inactifs sur ce sujet, misent 41 000 $ et 23 000 $ à partir du 19 octobre au soir sur le même scénario.
Les parieurs sont inconnus, Polymarket ne demande aucune identité.
Aucune source de fuite officielle n’a été déclarée pour le moment par France Football.
Verdict le 26 octobre à Londres.
Si le top 5 est Kane, Mbappé, Yamal, Rodri, Messi, la coïncidence sera difficile à expliquer.
264 000 $ misés par 12 comptes @Polymarket potentiellement détenus par la même personne.
Il a parié sur ce classement avant la cérémonie du 26 octobre à Londres :
Kane, Mbappé, Yamal, Rodri, Messi, on vous explique :
Selon nos informations, pects sur le marché Polymarket lié au Ballon d’Or ont eu lieu par une personne ayant créé plusieurs comptes.
Pour rappel, Polymarket est une plateforme où l’on mise sur l’issue d’événements réels, comme le Ballon d’Or.
Le marché “Mbappé devant Yamal” ouvre le 29 septembre, et jusqu’au 8 octobre, les paris donnaient 80% à 90% de chances que Yamal soit devant Mbappé.
Le 9 octobre, sans annonce, cette probabilité baisse à 55% puis atteint 28% le 22 octobre.
12 comptes créés entre le 1er et le 20 octobre ont misé 264 000 $ sur le marché associé au Ballon d’Or.
7 d’entre eux n’ont parié sur aucun autre marché et 6 comptes ont parié seulement 15 minutes après leur création.
Le 19 octobre, Polymarket ouvre des marchés sur la place exacte de chaque joueur. Très rapidement, des comptes se placent sur un seul scénario. Mbappé 2e, Yamal 3e, Rodri 4e, Messi 5e, avec Kane vainqueur.
Trois jours après leur ouverture, les marchés des 4 places exactes des joueurs cotent 68% à 72% comme si leurs places étaient connues à l’avance.
Sur le marché du vainqueur, Kane passe de 43% le 1er octobre à environ 76%.
Sans information, un parieur vise plutôt un résultat large (Kane vainqueur) qu’une place exacte qui est bien plus risquée.
Le parieur kraben006 fait l’inverse. Il achète Kane vainqueur à 37 centimes, le revend à 67 et réinvestit dans les places exactes à 60-65 centimes, dont Yamal 3e.
Deux comptes plus anciens, créés en août et inactifs sur ce sujet, misent 41 000 $ et 23 000 $ à partir du 19 octobre au soir sur le même scénario.
Les parieurs sont inconnus, Polymarket ne demande aucune identité.
Aucune source de fuite officielle n’a été déclarée pour le moment par France Football.
Verdict le 26 octobre à Londres.
Si le top 5 est Kane, Mbappé, Yamal, Rodri, Messi, la coïncidence sera difficile à expliquer.
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卧槽！兄弟姐妹们，想用 Opus 5.5 做视频，一定要收藏这 8 个 GitHub 仓库。
1. awesome-opus5-5-videos（约 7100 star）
目前最大的爆款视频合集，每条都附上了背后的提示词。
github.com/yihui-dev/awes…
2. lemo-opuscar（约 4400 star）
一个 Claude Code skill，装上之后挑一种风格，就能做出纯代码短片，51 种风格随便选。
github.com/lemomo-ai/lemo…
3. pdoom-video（约 3000 star）
一支歌词卡拉 OK MV 的完整工程，本地就能渲出 4K60。
github.com/mexicat/pdoom-…
4. PDoomVideo（约 2300 star）
同一首歌的另一支 MV 源码，和第 3 个对照着拆，很有意思。
github.com/JohnHeibel/PDo…
5. mg-styles-15（约 1400 star）
15 种 MG 动效风格，成片、提示词、源码全都给。
github.com/Vincentwei1021…
6. ClaudeAnimationBase（约 1300 star）
手绘卡通角色动画的起步包，自带 31 种表情。
github.com/JohnHeibel/Cla…
7. awesome-claude-5-5-videos（约 560 star）
视频工作流合集，每个案例都标了出处，Opus 的就有 301 个。
github.com/athemeroy/awes…
8. opus-video-prompts（约 510 star）
中文案例，配上能直接复制的提示词。
github.com/joeseesun/opus…
1. awesome-opus5-5-videos（约 7100 star）
目前最大的爆款视频合集，每条都附上了背后的提示词。
github.com/yihui-dev/awes…
2. lemo-opuscar（约 4400 star）
一个 Claude Code skill，装上之后挑一种风格，就能做出纯代码短片，51 种风格随便选。
github.com/lemomo-ai/lemo…
3. pdoom-video（约 3000 star）
一支歌词卡拉 OK MV 的完整工程，本地就能渲出 4K60。
github.com/mexicat/pdoom-…
4. PDoomVideo（约 2300 star）
同一首歌的另一支 MV 源码，和第 3 个对照着拆，很有意思。
github.com/JohnHeibel/PDo…
5. mg-styles-15（约 1400 star）
15 种 MG 动效风格，成片、提示词、源码全都给。
github.com/Vincentwei1021…
6. ClaudeAnimationBase（约 1300 star）
手绘卡通角色动画的起步包，自带 31 种表情。
github.com/JohnHeibel/Cla…
7. awesome-claude-5-5-videos（约 560 star）
视频工作流合集，每个案例都标了出处，Opus 的就有 301 个。
github.com/athemeroy/awes…
8. opus-video-prompts（约 510 star）
中文案例，配上能直接复制的提示词。
github.com/joeseesun/opus…
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Amazing Demo! Well done @Clara_Gold
Your AI agent can find anyone on the internet. It has no idea who can actually get you to them.
Until now.
Meet Gigi: the trusted network that gives agents access to people.
That investor you've been dying to meet. The engineer you'd hire tomorrow. The dream customer you can't s are, someone in your extended network knows them. Gigi finds out who.
Your agent can now search your network, ask the agents of people you trust to search theirs, and find real warm paths to the people you want to reach.
All without exposing anyone's contacts. And without reading a single email or message.
Your network is no longer who you know. It's who your agent can get you to.
Think of one person you wish you knew. Ask Gigi to find your way in. Link in the comments👇
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Eleven v4 is INSANE! 🤯
Here's my 44-sec spec ad for it.
I wrote a script of everything an AI voice "can't do." Then made Eleven v4 read it out loud.
Sound on 🔊
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I wrote a script of everything an AI voice "can't do." Then made Eleven v4 read it out loud.
Sound on 🔊
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One skill for all UI motion.
The Transitions-dev skill uses content and knowledge from the entire Transitions library and applies it to your project wherever it makes sense, for a more polished and snappy UI.
The Transitions-dev skill uses content and knowledge from the entire Transitions library and applies it to your project wherever it makes sense, for a more polished and snappy UI.
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Alexis Doreau retweeted
Today, during Stage 5 of Tour de France, the riders of UAE Team Emirates wore helmets featuring my artwork.
Here's the concept behind it:
“Intelligence in Motion and Visibility at Speed”
It begins with a structured city, representing human systems, infrastructure, and order. As city dissolves into abstract signals, then into light, and finally into fluid reflections.
It's a visual journey from physical reality to data, from data to energy, and from energy to perception.
The butterfly became a natural part of the concept as a symbol of transformation.
I'll share more about my creative process soon!
Here's the concept behind it:
“Intelligence in Motion and Visibility at Speed”
It begins with a structured city, representing human systems, infrastructure, and order. As city dissolves into abstract signals, then into light, and finally into fluid reflections.
It's a visual journey from physical reality to data, from data to energy, and from energy to perception.
The butterfly became a natural part of the concept as a symbol of transformation.
I'll share more about my creative process soon!
I'm gonna cry
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Border beam effect somehow reached 180k+ installs
New version is out: dynamic colors, 5 types, playground, dark & light mode, zero dependencies
beam.jakubantalik.com
New version is out: dynamic colors, 5 types, playground, dark & light mode, zero dependencies
beam.jakubantalik.com
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@CerfiaFR Nous sommes en l'an 2026 après Jésus Christ! Toute la France est envahi par une vague de chaleur. Toute non! Car un village en Bretagne résiste encore et toujours a celle -ci
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Alexis Doreau retweeted
😱AI flight control is getting crazy!
One red line controlled this first-person Harry Potter-inspired Quidditch POV.
Ride the broom, chase the Golden Snitch, fly through Hogwarts-style towers, skim over Black Lake, dive through a bridge arch, and return for the final catch. 🧹
the comments 👇
One red line controlled this first-person Harry Potter-inspired Quidditch POV.
Ride the broom, chase the Golden Snitch, fly through Hogwarts-style towers, skim over Black Lake, dive through a bridge arch, and return for the final catch. 🧹
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🤯AI aerial shots can now be “drawn”.
I made a World Landmark Mashup FPV flythrough:
Mt. Fuji → Eiffel Tower → Colosseum → Statue of Liberty
I drew the flight path directly on the image,
then let AI generate the drone movement.
画一根线，可以控制 AI 航拍镜头！
士山 → 埃菲尔铁塔 → 罗马斗兽场 → 自由女神像
Workflow & prompt in the comments 👇
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Alexis Doreau retweeted
Since Opus 4.8 is out and more and more designers are getting into Design Engineering, I thought I’d share some of the interaction patterns I use most often:
Use proximity, not just hover. When the cursor gets close, nearby elements can subtly scale and darken based on distance.
el more responsive, less binary, and way more alive
onpointermove = e =>
document.querySelectorAll(".dock>*").forEach(el => {
const r = el.getBoundingClientRect();
const t = Math.max(0, 1 - Math.abs(e.clientX - r.x - r.width/2) / 120);
el. style.scale = 1 + t * .5;
});
Use proximity, not just hover. When the cursor gets close, nearby elements can subtly scale and darken based on distance.
el more responsive, less binary, and way more alive
onpointermove = e =>
document.querySelectorAll(".dock>*").forEach(el => {
const r = el.getBoundingClientRect();
const t = Math.max(0, 1 - Math.abs(e.clientX - r.x - r.width/2) / 120);
el. style.scale = 1 + t * .5;
});
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Alexis Doreau retweeted
Higgsfield MCP is HERE! 🧩
You can now create content end-to-end inside any agent: OpenClaw, Hermes Agent, NemoClaw.
The only way to get agentic access to Seedance 2.0, GPT Images 2.0, and every other top model.
Let your agents build content while you sleep.
You can now create content end-to-end inside any agent: OpenClaw, Hermes Agent, NemoClaw.
The only way to get agentic access to Seedance 2.0, GPT Images 2.0, and every other top model.
Let your agents build content while you sleep.
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143 millions de personnes pensaient chasser des Pokémon.
En réalité, elles construisaient l'un des plus grands datasets visuels du monde réel de l'histoire de l'IA.
Niantic vient de révéler que les photos et scans AR collectés via Pokémon Go représentent plus de 30 milliards d'images.
Et ces images ne sont pas des photos lambda.
Les joueurs ont scanné des rues, des parcs, des monuments, des vitrines. Sous tous les angles. À toute heure. Par tous les temps. Pendant 8 ans.
Aucune entreprise de cartographie au monde n'aurait pu reproduire ça. Ni avec le budget. Ni dans les délais.
Le plus fou : Niantic utilise maintenant ces données pour entraîner l'IA de navigation visuelle de robots de livraison.
Tu chassais un Dracaufeu rare. Tu entraînais un robot livreur.
La leçon ici est énorme :
Les datasets les plus précieux de l'IA ne sont pas assemblés dans des data centers. Ils sont construits par des millions de gens qui n'ont aucune idée qu'ils y contribuent.
En réalité, elles construisaient l'un des plus grands datasets visuels du monde réel de l'histoire de l'IA.
Niantic vient de révéler que les photos et scans AR collectés via Pokémon Go représentent plus de 30 milliards d'images.
Et ces images ne sont pas des photos lambda.
Les joueurs ont scanné des rues, des parcs, des monuments, des vitrines. Sous tous les angles. À toute heure. Par tous les temps. Pendant 8 ans.
Aucune entreprise de cartographie au monde n'aurait pu reproduire ça. Ni avec le budget. Ni dans les délais.
Le plus fou : Niantic utilise maintenant ces données pour entraîner l'IA de navigation visuelle de robots de livraison.
Tu chassais un Dracaufeu rare. Tu entraînais un robot livreur.
La leçon ici est énorme :
Les datasets les plus précieux de l'IA ne sont pas assemblés dans des data centers. Ils sont construits par des millions de gens qui n'ont aucune idée qu'ils y contribuent.
POKÉMON GO PLAYERS TRAINED 30 BILLION IMAGE AI MAP
Niantic says photos and scans collected through Pokémon Go and its AR apps have produced a massive dataset of more than 30 billion real-world images.
The company is now using that data to power visual navigation for delivery entify exact locations on city streets without relying on GPS.
Source: NewsForce
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