索螺丝

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@fiapp_pro最近同步 11/2/2026, 12:16:11 AM

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中文X的交易风险管理讨论新增科创50回撤、自营平台考试号练习和低杠杆原则三个角度。wu fan自述此前卖出科创50ETF,并建议价格回落后再定投,同时抱怨部分投资者亏损后向推荐者追责;他还提出价格下跌约一半意味着杠杆基本出清的判断。线索c比较随机回放、模拟盘和小额交易,推荐用自营平台考试号检验交易系统与心理承受能力。方外之域则转述涂大关于控制杠杆、避免把交易收益当固定工资的经验。这些帖子并非同一交易策略的验证,也没有完整行情、持仓或考试规则。价格跌幅不能直接证明杠杆已经出清,考试号的费用、限制与实际训练效果也仍需核对。

Participated post: 昨天看到营销号说 codex 开了 product design 这个插件之后设计能力飞升了, 亲自试了之后,这帮营销号亲妈飞升了。 https://t.co/BAXWGJH9Db
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#交易风险#杠杆控制#交易系统

中文X的AI开发讨论新增xiaogpt开源维护回顾,以及利用HackerNews公开数据建设论文网站的实践。yihong0618称xiaogpt已达到7000星,提到frostming关闭了数条2023年至2025年的issue,并回顾项目早期曾考虑压缩方案、类似函数调用的能力、多服务提供商和语音合成;另一帖强调某条issue的日期,但未展示具体内容。向阳乔木则称,受HackerTube启发,利用Hugging Face约12GB的HackerNews数据,将2006年至2026年被提及的论文整理为网站,部分附中文导读翻译。这些帖子分别呈现长期维护和数据再利用,并非同一项目。候选材料没有完整仓库记录、数据处理方法或网站测试,不能据此确认功能实现时间、论文覆盖率及翻译质量。

Participated post: GPT 写代码烂的根本原因: 民科思维:所有东西都有严格的测试和防御设计,程序就一定健壮一百倍了吧, 架构师思维:任其崩溃(erlang Let It Crash) 这就是为什么 GPT 写代码很强,但是也很弱。 GPT 按照这套范式进化下去,这辈子都无法造出一个人类可用的马桶, 在 GPT 的 loop 里面,一个好的马桶必须要考虑你屎的大小,形状,粘稠程度, 还要考虑到你拉屎的速度,每一坨屎的间隔频率, 更要考虑到屎落在马桶上的分布范围,粘黏情况, 也要考虑到冲水的力度,水花溅射,供水能力,水泵压力, 最后终于排列组合计算出一个精品马桶在被人使用的一万种可能性,最后你使用的时候还是发现屎冲不掉, 架构师:旁边放个马桶刷
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#xiaogpt#HackerNews#Hugging Face

OpenAI在开发者大会发布个人AI助手Dot后正式开放网页端体验,并同步将Codex客户端资料库重构为全新的Space功能,加速推进云端Personal Agent生态落地。实测反馈显示,Dot支持自定义配置并与桌面代码环境联动,但其在Codex内的创建引导与跨端同步体验仍显割裂。与此同时,科技圈发现顶级域名dot.com已被马斯克买下并定向跳转至旗下Grok Bot下载页,引发巨头抢夺下一代智能体流量入口的戏谑与博弈。行业观察指出,随着Meta推出Muse、Manus推出Cue以及OpenAI推出Dot,2026年云端个人智能体赛道正进入大厂全面卡位的新周期。

Participated post: OpenAI 今天的 devday: 发布 space,对标 Notion,lark,Google docs 发布 luna decision,蹭 jev 热度 发布 dot,蹭 grok bot、muse 热度 发布 6.1 sol,试图挽救口碑额度双双崩坏
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#OpenAI Dot#Codex#Personal Agent

随着OpenAI在开发者活动中发布GPT-6.1及相关智能体功能,社区进一步实测了其Computer Use(电脑操控)在复杂多媒体工作流中的落地表现。多位AI创作者披露,基于GPT-6.1 Sol驱动的Computer Use已能够直接操控Higgsfield等视频创作软件界面,自主完成读取本地素材、调优提示词及跨工具串联等繁重环节。与此同时,开发者在最新版Codex中发现Higgsfield已被内置为独立操作界面,表明OpenAI正加速将编程与桌面客户端打造成贯通第三方创作工具的AI时代超级入口。

Participated post: 今天的 devday 就是 OpenAI 大转型的第一步,codex 用户被正式抛弃, codex 大额补贴只是 OpenAI 拉新的第一环,面临上市压力,需要拿出财报给股东和市场交代都时候,谁都知道补贴绝不可能持续, 单靠单一的 codex 写代码,在资本市场也根本无法撑起 2t 的故事,只有把自己变成一个生态化反巨无霸公司,故事才有的讲,讲的大,讲的远, 如果你是一个指望 codex 继续大额补贴只写代码薅羊毛的客户, 那只能对不起,奥特曼不欢迎你来玩, 如果你是一个需要生产力的企业、终端客户,那你一定会喜欢今天的所有发布, OpenAI 内部有一些资本、营销、运营天才正在运作中。
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#Computer Use#GPT-6.1#Higgsfield

近7日爆款推文

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GPT 写代码烂的根本原因: 民科思维:所有东西都有严格的测试和防御设计,程序就一定健壮一百倍了吧, 架构师思维:任其崩溃(erlang Let It Crash) 这就是为什么 GPT 写代码很强,但是也很弱。 GPT 按照这套范式进化下去,这辈子都无法造出一个人类可用的马桶, 在 GPT 的 loop 里面,一个好的马桶必须要考虑你屎的大小,形状,粘稠程度, 还要考虑到你拉屎的速度,每一坨屎的间隔频率, 更要考虑到屎落在马桶上的分布范围,粘黏情况, 也要考虑到冲水的力度,水花溅射,供水能力,水泵压力, 最后终于排列组合计算出一个精品马桶在被人使用的一万种可能性,最后你使用的时候还是发现屎冲不掉, 架构师:旁边放个马桶刷
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GPT 过度防御过度设计的根本问题就是 OpenAI 的研究员没有意识到世界是熵增的,老是想要设计一套规矩把地球上所有东西都考虑进去, 你设计交通规则的时候永远不可能考虑到人类的一亿种开车方式,冲马桶的时候也不可能考虑到屎黏在马桶上的一百种场景, 人类社会允许你有遗漏,搞砸,修复,增加健壮性的方式也并不只是提前假设一万个边界条件并且测试, 这也是 opus 能够彻底赢过 GPT 的原因,根子歪了,怎么训练都是一股味。