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内塔尼亚胡现身，辟谣已死传闻 3月12号，以色列总理内塔尼亚胡发表了一个电视讲话，结果有眼尖的网友进行一帧一帧地分析，发现“内塔尼亚胡抬起右手那会儿是六根手指”，信誓旦旦认定 “内塔尼亚胡已死”，“而这则视频绝对是AI生成视频的穿帮bug， 或是 官方在用AI替身维稳” 3月15日，内塔尼亚胡发布一条视频，辟谣已死传闻，视频显示，他在一家咖啡馆里购买咖啡。 “网上说您其实已经死了？” “是啊，我死了，爱死咖啡了。” 他还特意展示了一下5根手指。
🔥医疗健康会是AI最大的应用方向之一，这是一个潜在的万亿市场！ 追求健康是千年来人类社会永恒不变的主题。而人体是个极度纷杂的系统，只有通过海量真实的多模态数据才能训练出好的AI，才能全方位揭秘健康和疾病。 Tempus AI 自身就是一个数据工厂，通过检测业务和医疗系统的连结拥有了全世界最大的人体多模态数据，它的数据优势每一天都在放大。近期Eric表示 大模型公司如 Anthropic 和 Open AI 开始对Tempus 数据的兴趣在持续升温，从1分上升到了5分（总分10分）。原因很简单。没有人体数据根本谈不上AI医疗，当公开数据被大模型公司消耗殆尽，他们会持续寻找优质临床数据去提升模型能力。 这将会是 $TEM 继大药厂后又一类潜在数据授权对象。当然何时授权，如何授权如何收费会是一大焦点。毕竟Tempus AI和大模型公司间同时存在竞争与合作。
以我个人的观点来看，内塔尼亚胡如果用AI生成视频，被网友识破的概率很大，他不会犯这种错误。 如果他真的重伤，直接不用理会谣言，文字辟谣，周围秘书记者辟谣就可以了。 内塔尼亚胡视频由AI生成的概率非常非常小。
市场上有一票人质疑 $TEM 只是检测公司，不是AI公司： 他们的论点是目前70%多的收入来自于检测诊断，数据和AI应用业务只是一小部分。其实他们和说特斯拉只是车企是同一类人。他们根本没有看懂这条闭环，他们用短期视角看待AI成长公司。 你要搞AI医疗就要有数据 （分子数据和临床反应端数据），分子数据需要通过大规模检测产生，临床数据掌握在医院手里。Tempus在最早作为一个starup ，根本没人愿意给你分子数据，更别提敏感的临床数据。 那么第一步只能是干出一个web lab成为分子检测公司，当医院开始用你的检测才可能实其他信息端的互通。你的分子检测数据搭配了患者的临床数据才能训练出各种预测模型（疾病诊疗，临床药物反应，靶点分析）。 这个商业模式类似于特斯拉自动驾驶。要干好自动驾驶你就得先成为一家车企，卖出大量的车去收集数据，用数据训练FSD模型，接着才能开始卖模型应用，也就是FSD订阅/Robotaxi。 无论是特斯拉FSD还是Tempus AI，这个模式的亮点在于数据的产生由消费者买单，而你成为了数据的拥有者。对于 $TEM ， 患者/保险公司付费做检测产生数据，这个数据可以自己用，也可以授权给药企，也可以合作研发模型。一旦规模化，后期的主要盈利会主要来自于赚数据和模型的钱。 强如特斯拉，干了20来年，目前的营收主要也还来自于卖车，也还在努力转型成为AI公司，何况成立刚10年的Tempus呢？但这个苦不会白吃，这个垂直整合的护城河一旦形成就很难被打破，成为巨无霸大概率是时间问题。所以不要再以短期视角去看待这类AI公司了，Tempus AI是诊断公司和是AI公司根本不矛盾。
之前看到有人做了个分析 App Store 差评的产品，想法挺好但做得一般。我就花了半天时间，用 AI 搓了一个小工具：https://t.co/mgJkPazvd3 可以分析任意一个 App Store 应用，AI 帮你读完所有差评，告诉你这个 app 到底有哪些真实问题、缺了什么功能、用户最不满意什么。 完全免费，不用注册。
做量化交易，既要收集海量市场数据，又要严格把控风险，一个人往往分身乏术。 偶然看到 Open Alice 这个开源项目，把研究、量化、交易、风控整合到一起，相当于在本地电脑里雇了一个全天候的 AI 交易团队。 支持 Claude Code、Vercel AI SDK、Agent SDK 等 AI 在后端运行时可随时切换， GitHub：https://t.co/bbOKryzibk 内置可扩展的风控管道，交易前自动检查最大仓位、冷却时间、白名单。 同时集成 OpenBB 引擎获取股票、加密货币、大宗商品、外汇和宏观数据，提供统一的符号搜索和技术指标计算。 还有后台 RSS 新闻采集、事件日志、定时任务调度，以及本地 Web 界面和 Telegram 机器人支持。 适合对 AI 自动化交易感兴趣，或者想搭建个人量化研究室的朋友折腾体验。
特朗普表示，《华尔街日报》和其他媒体因为“散布了虚假信息”而应该被控以叛国罪，伊朗唯一“赢得”的战役都是通过AI生成的，并由腐败媒体传播。 特朗普表示乐见联邦通信委员会（FCC）主席正在审查一些“腐败且极度不爱国的所谓新闻机构”的许可证。 https://t.co/U6Qdupg0Mq
如圖，這是說習近平「全臉變黑」那一帖引來的中共統戰水軍。 我不止一次說過，不要以為這就是殺豬盤，牠們還有一個作用，拉低X算法對你帳號的權重。在推特逐漸用AI管理的大趨勢下，如果置之不理，正常帳號就有可能會被AI認定為垃圾號直接封號。 更不要為了看黃片與垃圾號互關，這是極其危險的事（關注小黃號的帳號請不要關注我，我也會拉黑你，別解釋安全第一）。同時，在必要時偽裝成「黃軍」的水軍還會集體舉報你，是一種「與時俱進」的新型網絡攻擊。大家別嫌麻煩，必須拉黑。 我說過，我的徒弟都不能沾「黃賭毒」也有這方面的原因，你好色看黃片就是跟中共水軍同頻。記住，世上所有骯髒的東西，中共都不反對且都發揮到了極致。
最近在看 Agent / LLM 的长期记忆方案，顺便研究了一下 MemOS 给 OpenClaw 做的这个插件。 很多 Agent 在长期任务里都会遇到一个问题：Session 一长，Context 和 Token 开销就开始迅速增长，而且历史交互也不一定会沉淀成可复用经验，很多事情会反复试。 MemOS 的思路是把 Memory 从 Prompt 里抽出来，做成系统层的一部分。这样 Agent 不再只是依赖 Context 维持状态，而是有一个独立的长期 Memory 系统。官方 benchmark 里 Token 成本能降 70% 左右。 我给几个写代码的 Agent 接入跑了一段时间，整体集成挺快的。比较有意思的是对话会逐渐沉淀成 Task，再进化成可复用 Skill，一些之前遇到过的问题基本不会再问第二遍。插件是 100% 本地运行，数据存在本机 SQLite，也支持多个 Agent 共享知识协同工作。 如果平时在折腾 Agent 的长期记忆或者多 Agent 系统，可以看看这个项目。 https://t.co/Yjksg5KiHM
今天早晨老婆给我看了昨天她小龙虾夜里的工作结果，让我震惊要跪倒。我发现文科生狠起来用AI，在一种情况下会超过懂技术的人用：她完全不顾AI的可能性，只要求任务必达，结果AI就不断尝试各种途径满足她，最终突破预期。在操作AI方面，我要开始向老婆学习了。
“要是我能在年轻的时候 听到张朝阳这段话就好了” https://t.co/99901E6lO8
🔥这个值得收藏：Anthropic 上线了官方的 Anthropic Academy，完全免费，不需要订阅。 13 门官方课程，学完可以拿证书，内容从基础到进阶都有覆盖： → Claude 101：新手入门，了解基础功能 → Claude Code in Action：把 Claude Code 整合进开发流程 → Building with the Claude API：最深度的一门，84 节课、8 小时视频，覆盖 RAG、工具调用、Agent 架构 → Introduction to Model Context Protocol：从零用 Python 写 MCP 服务端和客户端 → Model Context Protocol: Advanced Topics：MCP 进阶 → Introduction to agent skills：在 Claude Code 里写和分享 Skill → Claude with Amazon Bedrock / Google Cloud's Vertex AI：云平台部署教程 想系统学一下 Claude 生态的，可以去看看。 https://t.co/DmUwaylYoG
你想一想，为什么这个时代，给你了这么多翻身机会，你却不中用呢？从最早的互联网、房地产、移动互联网、游戏和电商出海、短视频直播、加密货币、AI…每一波浪潮来临之前，你都是一个清醒的“审视者”？还是一个下场行动的“行动者”？
本周喜欢的论文和工作： SkillNet，SkillCraft OpenClaw-RL，MetaClaw 主题，进化！
以前笑那种 awesome-xxx 只有文档的揽星开源项目 现在开源只有 markdown 和 prompt 的 skills 项目🤡
玩 OpenClaw/Claude Code/Codex/... 一段时间后，有没有发现，你以为多了几个 AI 员工来节省你的时间，但你每天却要不断引导它们，给它们续费，担心它们不积极，又担心它们乱搞，搞出一堆废品还浪费了海量 token，你比以前更忙了，睡的也少了，离开电脑还得带个手机来完成远程监工。 折腾几个月下来，钱花了不少，废品也做出了不少。唯一的好消息是，你以为自己跟上了时代...😭
天哪，这不是真的吧！马斯克是看了我之前发给他的投诉了吗？哈哈哈哈哈哈哈 太好了，如果是真的，我要去实名认证了！
十分钟前实现了一个去年一直想做的面向日本市场的产品，以前觉得至少要 3 人团队，现在我自己一个人，2 个小时就 vibe 出来了。效果非常棒，而且是深入寻常百姓家的产品，一点不 AI
说你用ai就给我拉黑了是何意味 https://t.co/k3uXE2QbzL
微软真的得感谢纳德拉搞了个GitHub收购，这会全世界AI Coding的精华都被吸去了，以前以月、年为单位诞生优质软件，这会以天、周为单位了，以后怕不是要以小时为单位
这不是AI，这是路人在咖啡店里拍到的内塔尼亚胡！ https://t.co/Y2yj8KqiPJ
我现在是几个AI同时工作，为什么不是只用Claude？ 原因很简单：如果你的公司只依赖一个超级聪明的人把所有事情都做完，你的公司离倒闭也就不远了。 所以我当前这样给AI分配工作： 规划：GPT5.4和Claude4.6相互多次认证（不许写代码） 设计：Claude4.6设计+GPT5.4审核（不许写代码） 编码：Claude4.6一次完成，GPT5.4+Gemini调试 Bug：Kimi-cli+Claude Code 目前看起来这种方式的效率最高，大家怎么用的？
又有一个职业被 AI 取代了！ 房地产销售 / 中介 有位佛罗里达居民 靠着ChatGPT 在五天内卖掉了自己的房子 完全没找房产中介 - 向 AI 咨询房价 - 制定营销方案 - 选择最佳挂牌日期 - 草拟合同 不到 72 小时，收到了 5 个买家的报价 还省下了 3% 的中介费 房地产经纪人完了 😭 https://t.co/8MORvC3foK
腾讯被骂抄袭后，转身成OpenClaw的赞助商了。 腾讯：我微信都是抄的，拿钱砸服peter怎么了？ 龙虾创始人，笑了笑说：看人真准 https://t.co/UTI9iJmvL8
周末做的一个小实验，策略是我自己想的，程序是AI编的。蓝线是我的策略收益，红线是SPY长持。 我是真的觉得AI可以帮你做很多事情，鼓励大家多探索。 https://t.co/91ZVDpRTYR
作者经验挺值得学习的，满满干货：先找到客户再帮客户解决问题，有怎么营销有技术分享 AI Agent （不仅是OpenClaw）普及过程中机会还是很多的
这周末GS的内部电话会，市场交易能源冲击和滞胀表象，但他们更在意的是，一旦冲突拖长、油价高位维持，最终会出现的增长、信用和风险资产的尾部结果。 1）短期交易主线不再只是“AI/软着陆/降息”，而是被“伊朗冲突引发的能源冲击”强行切换到“地缘政治 + 油气 + 利率重定价 + 风险资产再平衡”上来。 2）高盛对美伊关系的判断并不乐观。伊朗更换最高领袖不代表局势实质缓和，美国虽然淡化了“政权更替”表述，但本质上仍在追求对伊朗保持战略杠杆，问题在于这套杠杆是否真的有效，高盛的答案偏保守。 3）短期判断冲突是否走向降级，市场要盯三个信号：霍尔木兹海峡能否恢复安全通航；伊朗对海湾国家防空系统的压制是否开始见效；以及美国和以色列在战争目标上是否继续一致。这里真正的风险在于，美国即使想收，也未必能让以色列同步收手。 4）从这个角度看，冲突持续时间的决定权并不完全在特朗普手里，而更大程度取决于以色列是否接受阶段性目标已达成。换句话说，市场如果按“美国口头降温=风险解除”去交易，可能会过早。 5）利率市场这轮大波动，本质上是“能源冲击”把此前的“降息交易”强行打断。欧洲和英国前端原本堆了大量多头仓位，结果在战争升级后出现集中去杠杆和止损，前端重定价极其剧烈，已经是 10 个标准差级别。 6）英国、欧洲前端之所以比美国更惨，不是因为基本面更差，而是因为先前拥挤度更高；美国原本仓位反而偏空，所以卖压没那么像“踩踏”。也就是说，这轮利率上行相当一部分是仓位冲击，不全是新基本面。 7）高盛并不认为这次会简单复制 2022 年。原因在于当前财政刺激残留、货币极度宽松、供应链瓶颈这些 2022 年的助燃因素都弱得多，因此如果后续没有第二轮能源冲击，欧美英前端利率反而已经被打得有些便宜。 8）对应交易上，他们偏向于：前端利率逢低做多，同时配一个能源多头做对冲，尤其看好英国前端的风险收益比；此外，欧洲波动率已经把太多极端情形都算进去了，继续追 vol 的赔率在下降。 9）股票这边，高盛认为市场情绪已经明显偏向极端悲观，尤其亚洲和新兴市场里那些最受欢迎的 AI/成长交易已经被大幅去风险。只要伊朗线出现一点边际缓和，就很容易触发一轮反身性的 squeeze。 10）但他们也不完全认同市场对“冲突很短”这件事的乐观假设。若能源扰动持续更久，信用市场的小裂缝会逐步传导到股票，尤其私募信贷赎回限制、局部信用事件等，会持续压着股票估值而不是立刻反弹。 11）AI 主线并没有消失，只是暂时被地缘政治抢走了注意力。高盛的意思更像是：创新还在加速，资本开支预期也没塌，但眼下市场更难给高倍数，所以软件、硬件都在经历去估值，后面重回主线时，市场会更聚焦“谁真能兑现现金流、谁只是讲故事”。 12）因此股票配置上，他们当前更偏防御而非进攻，医疗、公用事业、电信这类方向更有非对称性：油价下来时能受益，油价继续高位时又比周期股更抗打。这个判断背后，其实是对“短期偏滞胀、但还没到全面衰退”的环境定价。 13）大宗商品部分是全场最硬的基本面锚。卡塔尔 LNG 供应仍完全中断，约占全球 LNG 供应的 20%，高盛基准情形是 3 月大部分时间维持停摆、4 月逐步恢复；因为没有闲置产能可补，市场只能靠更高价格去做需求破坏。 14）天然气这边，他们认为价格不能只定价到“高于煤价”，而是要进一步定价到“气转油”的替代区间，本质是提前压需求、保库存。油价也是同样逻辑，高盛把 Q4 Brent 上调到 71 美元，但近端维持在 100 美元附近，核心不是现货缺口本身，而是市场对“中断会拖多久”的悲观定价。 15）这意味着能源价格真正回落，要么看到供给缺口被数量化修复，比如战略储备释放、受制裁俄油回流、霍尔木兹部分恢复通行；要么更关键的是，市场开始相信持续时间没那么久。前者只能缓和，后者才能真正打掉风险溢价。 16）Dominic 的大框架是：短期当然像滞胀，油价上去、通胀抬头、利率上行、股票承压；但中期更大的风险其实还是增长而不是通胀。也就是说，这更像一个“短期滞胀冲击，最终向增长伤害演化”的路径，而不是 70 年代那种长期滞胀。 17）他特别强调，真正把这件事做成长期通胀问题的，不是油价本身，而是政策犯错。如果各国因为这次冲击再搞大力度货币或财政放松，才更可能把通胀固化；否则历史经验更像是，headline 通胀先上去，最后增长伤害占主导，利率再掉下来。 18）所以资产配置上，高盛更偏好“精选风险资产多头 + 长波动率”的杠铃结构。一边拿一些站在 terms-of-trade 正确一侧、但被风险事件误伤的资产；另一边持有更长久期的股票波动率和增长下行情景下会受益的利率头寸。 19）具体看好方向里，Dominic 点到澳元、巴西资产、部分英国资产、墨西哥比索，以及一些因冲击被过度打折、但结构逻辑没变的日本/韩国股票。真正的核心不是立即抄底，而是等尾部风险收敛后，回到原有中期趋势。 20）如果市场从“通胀冲击”进一步切到“增长冲击”，交易顺序会很清楚：先是利率停止上行，再到利率下行；随后美股和信用的下行尾部开始真正打开；最后，长期股票波动率和更长端的通胀回落交易会变得更有价值。 21）私募信贷部分，高盛的口径并不悲观。眼下最大的压力不是资产质量突然恶化，而是零售资金过去把私募信贷当成“半流动性产品”来卖，如今舆情转差后资金回撤，技术性上会推高利差。 22）但如果先把资金流拿掉，底层基本面依然不差，多数借款人经营表现仍稳，收入、EBITDA、利息覆盖都有韧性。真正值得担心的是，这个行业太久没经历完整信用周期，长期平稳期里承销标准是否下滑，要等下一次衰退来验真伪，届时管理人之间的分化会非常大。 23）对“软件敞口太高”这件事，高盛的观点也偏结构化：不能只看软件占比，要看底层资产是不是 mission-critical、是不是掌握数据和客户、AI 到底是削弱它还是强化它。股权倍数被压缩，不等于同一家公司顶层债务就立刻危险。 24）他们明确不把私募信贷看成系统性风险源。原因在于今天这个市场更分散、杠杆更低、封闭式基金和 BDC 结构减少了资产负债错配和被迫抛售，跟 2008 年那种“高杠杆+高关联+高集中”的系统性脆弱性不是一个范式。
在Github上又找到个好东西：Vibe Coding指南。 🧭 道 -- 凡是 ai 能做的，就不要人工做 -- 一切问题问 ai -- 目的主导：开发过程中的一切动作围绕"目的"展开 -- 上下文是 vibe coding 的第一性要素，垃圾进，垃圾出 -- 系统性思考，实体，链接，功能/目的，三个维度 -- 数据与函数即是编程的一切 -- 输入，处理，输出刻画整个过程 -- 多问 ai 是什么？，为什么？，怎么做？ -- 先结构，后代码，一定要规划好框架，不然后面技术债--- 还不完 -- 奥卡姆剃刀定理，如无必要，勿增代码 -- 帕累托法则，关注重要的那20% -- 逆向思考，先明确你的需求，从需求逆向构建代码 -- 重复，多试几次，实在不行重新开个窗口， -- 专注，极致的专注可以击穿代码，一次只做一件事（神人除外） 🧩 法 一句话目标 + 非目标 正交性，功能不要太重复了，（这个分场景） 能抄不写，不重复造轮子，先问 ai 有没有合适的仓库，下载下来改 一定要看官方文档，先把官方文档爬下来喂给 ai 按职责拆模块 接口先行，实现后补 一次只改一个模块 文档即上下文，不是事后补 🛠️ 术 明确写清：能改什么，不能改什么 Debug 只给：预期 vs 实际 + 最小复现 测试可交给 AI，断言人审 代码一多就切会话
認知戰專區 (謠言破除) 今天網傳聲稱以色列總理納坦雅胡遭到暗殺身亡的謠言，有影片聲稱納坦雅胡的演講出現六根手指，被指為影片是「AI生成」，然而，納坦雅胡不僅還活著，也向大家拍片證實「只有五根手指」 經過調查，這些謠言假影音來源全部來自中國，同時這些影音都是先從脆(Thread)假帳號發起散布
GEO 的核心不是AI 生成内容，甚至不是官网建设，核心是搞到高权重不容易死的社媒账号。 问题来了：可以弑无忌惮发布投毒文章，还能做到账号不死，不被处罚的，请问谁能做到？
宝玉
作者经验挺值得学习的，满满干货：先找到客户再帮客户解决问题，有怎么营销有技术分享 AI Agent （不仅是OpenClaw）普及过程中机会还是很多的
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