🔥 Search Hot Tweets

刚试了一下 Claude。 有点离谱。 2 分钟直接生成完整 PPT。 选题、结构、演讲稿全给你。 试试这些提示词👇 https://t.co/yeCyDNZDJs

Qwen3.5 去审查版来了 0拒绝 4090就能跑 有人把 Qwen3.5-35B-A3B 的安全拒绝机制给拆了，做了一个完全不拒绝的版本。 测了465个通常会被模型拒绝的提示词，拒绝次数：0 而且这还是个 Aggressive（激进版），意思是完全解锁，不留任何安全护栏。 支持文本、图片、视频多模态 原生 262K 上下文，可扩展到 100 万 支持 201 种语言

Gemini在香港开放了，我的NLP course project终于可以放开gemini了 太好了

33544 枚了，建仓总额超 7120 万美元⚡️ ShapeShift 创始人 Erik Voorhees 的 ETH 火爆建仓似乎暂时歇口气了，加上 4 小时前买入的部分，过去一周已累计囤积 33544 ETH，从 $2104 买到 $2206，目前平均成本 $2122，浮盈 432.7 万美元 建仓地址 0x3e68AAA486D5Aa73fA1370900414Fb671C1Ef2f7

一个不给 AI 设限的案例：让 AI Agent 给文章自动抓取视频关键 Slides 帧，作为配图 我引用的这篇文章有 16 张插图，每一张都是 codex app 帮我从演讲视频中截图抓取的，位置也是它选的，关键是抓的都挺好，把相应的幻灯片都抓下来了。只有 1 张我微调了一下。 要知道我以前都是手动去截图的，得找半天，很麻烦。

看到说腾讯赞助 OpenClaw，确实能在 Github 赞助者里看到腾讯云，不过这是花几刀、几十刀就能上的 Github 普通赞助，赞助里面还有个人是 X 上的好友。别当真，上面的特别赞助才是真花了钱的。 https://t.co/uoxbDJzG7D

分享一下同时作为codex 和 claude Max 用户的经验。 不考虑预算的情况下， Claude Opus 4.6 是写代码最强的模型， 非常强大， 没有之一， 再搭配上 Claude Code 这种极为成熟的工具。 我说Caldue Code 成熟， 是因为完全考虑一个开发者需要的全部细节。 我相信Authropic 内部肯定也在用 Claude Code . Codex 是当之无愧的性价比之王。20$ 几乎都够用了， 而且产出效果也非常值得肯定， 对于预算有限的同学， 无脑入就可以了。 听说还有不少同学用的是国产的GLM 和 Kimi , 我的确没有深入的用过， 不作评价， 听说反馈也不错。 我想大概率是没有用过 Claude Opus 4.6

EVA初号机暴走真人版. 电影版估计不会出了吧 #seedance #aigc https://t.co/7ORtT24QJw

你们都在说香港能用Gemini了，那澳门呢？是🇲🇴不配吗😭😭😭 连YouTube Premium不享受权益，跟特么送中了一样，现在港✌🏻都能用Gemini了，澳门IP还是用不了！ https://t.co/5J1zszqLyU

好事啊，香港以后很快就能用 Gemini 了，希望谷歌的其他服务也能开放。 https://t.co/tzQ8eEywQ6

现在的AI太多了，我每天都切换ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、豆包等各种AI来玩，感觉每天都有新的东西出来，我这种经常玩AI的人都觉得有点学不过来，前几天还在想，对于普通人来说，如果有一个工具能教会新手快速学会各种AI就太好了。 特别是做 AI 应用的开发，光是管理各家模型的 API Key 就够头疼的——OpenAI 一个、Anthropic 一个、Google 一个、DeepSeek 一个……每家单独申请、单独对接、单独计费，维护成本非常高。 刚好今天看到Gate 刚上线了一个叫 GateRouter 的平台，核心就一句话：一个 API，搞定所有主流大模型。 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen……25+ 模型统一接入，不用再到处申请 API Key 分开管理了。 最实用的是它的智能路由——系统会根据任务难度自动匹配模型，简单问题走便宜的，复杂任务才调旗舰款，官方说整体推理成本能降 80% 以上。对于调用量大的团队来说，这个省法相当可观。 Web3 开发者还有个福利：支持 USDT 直接付款，不用绑信用卡。 现在限时免费开放，有 AI 应用或 Agent 项目在跑的朋友可以去试试。 官网：https://t.co/mQ55wH3Fjz 资讯链接：https://t.co/rXicOM2Ycr

关于今天流传的ChatGPT用户留存调查问卷： 问卷的问题框架预设了"依赖"和"成瘾"语境。填完之后的数据可以被用来支持OpenAI"退役4o是为了用户健康"的叙事。 不建议各位填写。 #keep4o

你养的 AI 龙虾怎么样啦😯 币王养的已经长大了 可以自己参加脱口秀啦 ✅关注+❤️+@3位好友+转发 ✅在评论区留下你最喜欢的AI名称+币王 UID ✅填写表单 🏆5USDTx5 🏆20USDT专属合约赠金x所有参与者 📅 3天 赶快行动起来 跟 #币王 一起加入 AI 阵营吧 #AI龙虾 #OpenClaw https://t.co/Rw5WYYW4lD

使用了AI，因为没有樱花😭 https://t.co/XFHia8Q6hV

作为一个从业者，我给你们说一个做漫剧最大的坑，不是做这行的人，根本发觉不出来。 现在有两种流派，一种是 Banana pro 分镜流，也是很多套壳平台的主要做法。 他们依靠专业出图模型来做分镜，感觉很酷一下整个9×9 的九宫格出来了。然后转成视屏。 这种流派出来的视频会有个致命问题，是很多小白选手都发觉不了的，就是分镜逻辑！ 比如分镜中有人是躺着的，但是下个分镜就是坐着，中间缺过渡。 还有一种是，模型出图，没有对象感，他不知道人物之间的对象方位，他们靠的是大语言模型的推理。 这就是违和感！是很多小白不注意的地方。如果你做着玩这没什么问题。 如果是要拿来卖钱，这是非常基础，常识性的错误，无法达到精品剧的标准。 另一种流派是：手搓+Seedance 2.0 ，利用精细的剧本与分镜内容来把控剧情内容。 也是我们正在做的事情，我需要我的分镜一定要有可指向性的逻辑正确。 不然出的内容会驴唇不对马嘴。所以，如果你真做过，可能会明白我说的意思。

OAI身兼多职 连污名化用户都亲力亲为了 真的太在意了 今天就问你 @OpenAI @sama bring back GPT-4o了吗 今天open source 4o了吗 🙄🙄🙄

救命！英伟达 GTC 又来抢钱（划掉）改变世界了！✨ 今夜凌晨 GTC 正式开幕，老黄又带着皮衣和「核弹」来了！ 不只是 GPU 升级，感觉是整个 AI 圈的格局都要变了： 🔹 整合 Groq 技术的 LPU 系统首秀，推理延时有望被彻底消灭？ 🔹 为了产能，不惜背着台积电找三星代工？ 🔹 OpenAI 预订首批席位，新版 AI Agent 真的要来了？ 想跟上这波 AI 红利？无论是 $NVDA.M $TSM.M $MU.M 还是 $AVGO.M ，在 MSX 都能一键上车，姿势要快，动作要帅！🚀 💬 如果 AI 机器人今年真的能量产，你最希望它帮你干什么？（麦麦选帮我写周报 🙋‍♀️）

小粉红用AI意淫台湾军官投降大陆，被台湾媒体嘲笑不已！😂 https://t.co/XjfV8SZaJL

Nvidia LPU/LPX機櫃將迎來數量級成長：應用趨勢、生態整合與PCB新成長週期 1. 我的最新產業調查顯示，Nvidia投資Groq後，LPU出貨規劃大幅上修。2026-2027年LPU共出貨預估約400–500萬顆（2026約30–40%、2027約60–70%），相較過去年度出貨量，將出現10倍以上的數量級成長。 2. LPU需求快速成長主要來自兩項因素： (1) 與Nvidia生態系 (如CUDA) 高度整合，大幅降低應用開發與部署門檻。 (2) 超低延遲推論需求快速增加，包括AI agents（如coding agents）以及正在興起的real-time、consumer-facing與physical-AI等類型應用。 3. 為維持推論decode階段的超低延遲優勢，並因應長文本推理帶動的KV cache需求快速成長，Nvidia預計將每機櫃LPU數量由目前64顆提升至256顆，以擴大記憶體容量並維持超低延遲效能。新架構機櫃預計於4Q26–1Q27量產，2026與2027年機櫃出貨量分別約300–500與15,000–20,000個。 4. Nvidia生態整合LPU的三個關鍵觀察重點： (1) 網路架構：NVLink Fusion與RealScale的機櫃互聯。 (2) 開發者介面：Nvidia NIM是否讓開發者在部署時無需區分GPU與LPU。 (3) 編譯整合：TensorRT-LLM是否支援LPU的compile-first架構。 5. LPU/LPX機櫃量產亦對PCB產業有重要意義，關鍵PCB供應商滬電股份扮演核心角色。LPU/LPX機櫃是首度大規模採用CCL M9材料的應用。若順利量產，不僅意味著LPU方案的數量級成長將在2027年為滬電股份帶來顯著貢獻，也代表該公司突破高層板石英布加工技術門檻，有望帶動PCB產業展開新一輪成長週期。

Gemini 终于能在香港正常使用了，一声叹息。（ChatGPT、Claude 等等 AI 服务都屏蔽了香港） https://t.co/WcivT4WQh0

复盘了自己过去一年的谷歌日历研究作为创始人每天到底在干嘛，挑出了50件AI完全能干的事，用Skills自动化： - 一键申请40+北美主流加速器（YC、Speedrun、HF0...） - 从Trustpilot/G2差评里挖竞品痛点，顺便挖客户 - 找到你用户藏在哪些Discord/Slack/Reddit社群去发消息找早期用户 - 每周自动监控竞品定价页、更新日志、招聘动态，看看友商在干嘛 欢迎体验！少做重复的事，多跟用户聊天，多出去走走。 https://t.co/JB1lSQIHXT

外网疯传的斯坦福学生NotebookLM 48h学习法 https://t.co/5LmGKy4b8p

「AI实验室🧪」我帮你们实践过了，以后不要说不会弄高清图片，不会提升皮肤质感了🤣 使用Nano Banana 2加上这段提示词，能把图一在10秒内优化成图二质感。皮肤、发丝、布料质感全对，太牛了👍 ✍️中文提示词： 在保持精确构图和色彩的同时，增强并提升图像质量。去除模糊，使肌肤呈现逼真细腻的质感：清晰的毛孔、细腻的纹路以及自然的光影过渡。保留浅色调和背景，并优化眼部、睫毛、嘴唇和发丝周围的边缘锐度，使人像照片拥有高端美妆摄影般的质感，呈现自然不做作的肌肤效果

《廣發海外電子​​通訊》 臻鼎4Q25 點評：邁入 AI 時代 - 對 AI 與基板業務信心提升：臻鼎4Q25 營收達新台幣 569 億元，GM 為 22.6%，超出市場預期。管理層在財報電話會議上對 AI 驅動的成長表達強烈信心，光模組、AI 伺服器 PCB 業務目標實現 6–7 倍營收成長。此外，管理層重申 IC 基板業務在營收與獲利層面的樂觀展望。鑑於基板業務獲利改善、疊加 PCB 上游成本壓力，我們微調 2026 年獲利預測；而 AI 業務能見度提升，我們上調 2027 年獲利預期。我們預測臻鼎科技 2026/2027 年 EPS 為新台幣 14.00/22.42 元，較市場一致預期高出 15%/33%。基於 15x 2026E/2027E 平均 EPS。 - 基板超級週期來臨：我們預期 AI 需求佔 ABF 總需求的比重 2025/2026 年為 30%/ 約 50%，2027 年 AI 需求將再翻倍。為支撐激增的客戶訂單，臻鼎科技正推進激進的產能擴張計劃，Fab 1 擴產將於 2026 年完成，Fab 2 設備搬入將於 2H26 啟動，兩座廠區合計將支撐年產值 70 億元人民幣。臻鼎科技 2026 年前兩個月 ABF 營收YoY成長超 50%，low-CT glass 漲價支撐 ASP 提升、作物動率改善，將驅動業績進一步上行。此外，管理階層表示 ABF 業務 2026 年將實現正向獲利貢獻，而 2025 年對 EPS 形成新台幣 1.5 元的負面影響。 - AI 業務持續放量：我們重申 2026 年 AI 營收 57 億元人民幣的預測，高於一致預期。光模組將成為 2026 年核心成長動力，管理層表示今年有望實現近 10 倍成長，2027 年再翻倍成長。 AI PCB 方面，受益於 ASIC 客戶（AWS/Google）需求釋放、NVIDIA 運算托盤scale up，疊加淮安廠 3Q26 擴產支撐，臻鼎科技 AI 業務營收 2Q 起加速成長。展望 2027 年，CoWoP 將成為新的重要營收貢獻點。目前產品研發進展順利，FII 推動 SLT 項目，臻鼎科技為核心供應商之一。

把卡比大神的Opencli，封装成Skill，方便Claude Code和龙虾调用。 安装：npx skills add joeseesun/opencli-skill 场景如下： ① 一句话查看HackerNews的热帖，写入Obsidian或飞书。 ② 一句话查看知乎私信，一句话查看微博热搜，发微博等。 最酷是Opencli支持自迭代生成任意网站Cli。 比如让AI给Producthunt写了个Cli，Github开源见评论

今天最重要的事，是英伟达GTC大会，简直一部AI版的人类简史。 黄仁勋还没上台呢，提前泄露的信息量已经够写一本书了。 晚晚整理了三大看点，来吧胖友们，跟我走。 1）AI算力成本直接打一折 上一代Blackwell已经很猛了对吧。马上要宣布新一代芯片Vera Rubin量产。 Vera Rubin猛在哪？说白了就俩字：便宜。 跑同样的AI模型， 芯片数量砍到四分之一，推理计算成本降九成。 降九成啊朋友们。 AWS、微软、Google三大云厂商直接第一批上车。 2）去年花200亿美元收的Groq，今天交作业 之前黄仁勋在业绩会上说，Groq会作为扩展架构接入英伟达体系，就像当年收Mellanox补齐了网络能力一样。 Groq的LPU跟英伟达GPU搁同一个数据中心，GPU理解问题，LPU负责快速吐答案。 两种芯片分工配合，Agent场景延迟直接打下来。 AI Agent替人干活，一个任务来来回回可能调模型几十轮，每一轮都在烧推理算力，而且用户在那等着呢，慢一点体验就崩。 推理分两步，先理解你的问题，再一个字一个字把答案吐出来。 GPU擅长第一步，但第二步吐字的速度和稳定性，Groq的LPU更强。 200亿贵吗？ 你想想以后每家公司都跑几百个Agent，每个Agent每天调几千次模型。 3）英伟达版OpenClaw上线，叫NemoClaw 就是一套开源平台，企业装上就能部署AI员工替真人跑流程、处理数据、管项目。 据说已经在跟Salesforce、Adobe谈了。 有意思的地方在于，NemoClaw不要求你用英伟达的芯片。 你品品这个逻辑嘛。 卖芯片只赚硬件一层的钱，定规则才能赚整条链的钱。黄仁勋这笔账算得门儿清。 4）黄仁勋说要展示「世界从未见过的芯片」 大概率是下下代架构Feynman首次露面，2028年量产，台积电最先进的1.6nm工艺。 另外还有个冷门料我觉得挺有意思。 英伟达出笔记本电脑处理器了，两款，主打游戏。 卖显卡的要来抢CPU的饭碗了啊。 晚晚我感觉，黄仁勋未来要成为一代伟人了。

最近在推上看到了一家提供美国家宽的商家，EqualVPN。 试用了一下配合指纹浏览器挺稳的，也不会像普通机场那样触发IP风控，就是有点小贵？ 搭配他家的静态住宅节点用了一周Claude倒是没封，干净是挺干净的，也可以直连使用（只要会配Clash就够了 走AFF链接还打8折👇🏻 https://t.co/b45j3o4mtx https://t.co/zxwT1h177Q

是不是感觉，啥都没干，钱已经烧了几百U 我的龙虾怎么傻傻的，你没用Claude调教 -200U/月 我的龙虾太聪明，干活太费token,那你换个便宜点的 -100U/月 我龙虾怎么不干活了，额度耗完了，得，再买个号 -100U/月 想必一直折腾龙虾的大家都踩过这些坑： 单一模型厂商锁定，API 涨价只能硬吃 GPT-4 跑一次推理 $0.03，Claude 3.5 Sonnet $0.015，成本差一倍却不知道 想测试 Gemini/Llama/Qwen 等新模型？每个都要重新对接 SDK，工程师时间成本拉满 GateRouter 的解法很简单： ✅ 25+ 主流大模型，统一 API 格式（OpenAI 兼容） ✅ 30 秒接入，一行代码切换模型 ✅ 智能路由自动选最优性价比方案，推理成本直降 80% ✅ 0 月费，用多少付多少 适合场景： AI Agent 开发、链上数据分析、社区 Bot等

OpenCLI v0.6.0 发布了 🎉欢迎关注！ Contributor的数量马上就要破 10 啦！ 新增 opencli setup & docter 命令，交互式 TUI 一键配置 Playwright MCP token 到所有 AI coding 工具（Claude Code、Gemini CLI、Cursor、Codex、Antigravity 等）。 还加了从 Chrome extension 自动发现 token 的能力，不用再手动复制粘贴了。doctor 命令也加了彩色输出和智能跳过。 大规模代码去重：提取了 interceptor、version、constants 等共享模块，消除了 3 处重复的 XHR/Fetch interceptor 和 新增了很多测试 当然各种各样的修复 bug 和 网页关闭等打磨都不说了 很惊喜的是，社区里面甚至有韩国人贡献了 Coupang 搜索和加购 https://t.co/0qEwKopPhZ

在全世界因为AI而大量裁员的时候，我日本的朋友：他们领导依然认为，在工作时候用AI是偷懒的表现。

在Flap AIScan中现在支持直接搜索Flap/Fourmeme上的项目CA判断该项目是否使用了Flap AI oracle功能将合约升级为AI智能合约；如图显示就是该代币使用了Flap AI Oracle且该AI智能合约已经运行过一次 https://t.co/zd1p4xtBMf https://t.co/2RKc2LpKlO

也是用上币安AI了！！！ @binance @binancezh @BinanceWallet 昨天求了一晚上的内测名额拿下~~ 问了一下，是运行在 OpenClaw 上的个人助手，底层是 Anthropic 的 Claude 模型 可以查行情、分析走势、制定定投计划等等 问了它两个问题，定投bnb计划和如何做币安广场 ，给我的反馈都很详细，重点是记忆功能，多喂喂自己的数据就可以养成专属龙虾了！ 目前还没开放，之后打开币安就能看到小飘窗，对于嫌麻烦的小伙伴太友好了！！ 但之后能不能开放币安广场的api进去，目前还不能直接让它实现一键发内容，以及做交易也是需要接入api才行，授权是一个麻烦的问题，想听听官方人员的回复~ @heyibinance @cz_binance @sisibinance @yingbinance @yayabinance @AncoBinance

阿里巴巴可能在本周推出一款专为企业定制的AI Agent服务，追上国内对OpenClaw热潮。 新工具可以帮助企业操作电脑、浏览器和云服务器，而且内置数据安全保护功能。据悉阿里巴巴也正计划将其他服务与这一Agent服务整合。该服务由钉钉团队开发。 https://t.co/cx9QyQCcXz

Anthropic（Claude母公司） 开放 13 门免费 AI 课程及认证，点击链接即可学习： 1️⃣Claude 入门指南：掌握 Claude 日常办公应用与核心功能→ https://t.co/fR0wAe6I15 2️⃣AI 通识基础课：构建 AI 思维框架（入门必学） → https://t.co/2L5i7Jr9qX 3️⃣智能体技能开发：在 Claude Code 中配置可复用指令集→https://t.co/frD6Uy2LOD 4️⃣Claude API 全解析：函数调用、工具使用、流式响应等实战→ https://t.co/8FEqUsF2h3 5️⃣Claude Code 实战：将 AI 深度集成到开发工作流→ https://t.co/nmpNQMK7cr 6️⃣模型上下文协议入门：用 Python 从零搭建 MCP 服务端→ https://t.co/25AGQ8qIV7 7️⃣MCP 进阶专题：生产级服务器的采样机制与文件系统操作→ https://t.co/25AGQ8qIV7 8️⃣学生AI通识课：用AI助力学业规划与职业发展→ https://t.co/EuCAxXCN24 9️⃣教育工作者AI指南：将AI能力融入课程设计与教学战略→ https://t.co/7fdadYALff 🔟AI通识教学法：面向授课场景的课程体系与评估方案→ https://t.co/YvL6kWw3dj ⑪非营利组织AI应用：提升组织效能的同时坚守使命→ https://t.co/veevzjwnAP ⑫Claude × 亚马逊云：完整AWS认证课程开放学习→ https://t.co/ltfh1rJs6E ⑬Claude × 谷歌云Vertex AI：从环境配置到生产部署→ https://t.co/EUSl9b2H7d 以下是鲁本老哥的附赠资源： 《不用写代码的AI进阶指南》- 我的免费周刊，已帮助36.9万+读者→ 订阅地址 https://t.co/0vjTookLFN 延伸学习： • Claude 专项进阶：https://t.co/6epAXFvGd7 • Claude Cowork 协作精通：https://t.co/HQpJinIgFh 欢迎转发让更多需要的人看到这份AI学习地图 🔄

一个清华学生，把 Anthropic 的 AI 用成了 Polymarket 上的提款机 $1,430 → $1,550,750 而且素材里给出的数据更夸张： 44,364 笔交易 100% 胜率 单笔最大盈利 $23,600 这个账号叫 k9Q2m 按这段素材的说法，他不是靠运气，也不是靠猜 而是把 6 套对冲基金常用公式 同时塞进 bot 里，每个 tick 都跑一遍 多数人还在判断 这个 bot 直接算 它跑的 6 个核心模块是： 1）LMSR Pricing Polymarket 的价格沿对数曲线变化 bot 会提前算出自己的进场会带来多大价格冲击 比如市场给 BTC 5 分钟上涨 31¢，模型却判断这段曲线已经错价，于是先进去等修正 2）Kelly Criterion 每一笔都按最合适的仓位去下 不会大到把账户打爆，也不会小到没意义 3）EV Gap Detection 它一直在扫一个东西： 市场价格到底错了多少 比如市场给 30¢，真实概率被它算到 55¢，那 EV 就直接转正，触发进场 4）KL-Divergence BTC 5 分钟 和 15 分钟 市场本来就有关联 一旦两边漂开，它就当成套利信号 当统计距离超过 0.2，就开始标记机会 5）Bayesian Updates 新区块确认 成交量异动 价格跳动 这些新信息一进来，它就立刻更新概率 先验是 54%，新数据进来后，后验可能直接跳到 71% 6）Stoikov Execution 不是看到机会就冲 它会继续算一个更合适的执行价格 只在风险调整后仍然成立的位置成交 真正执行的时候，不是满足一个条件就下单。 而是这 6 层一起过筛： LMSR 确认错价 EV gap 超过 5% Kelly 允许仓位 Bayesian posterior 同意 KL-divergence 发现相关漂移 Stoikov 放行执行价格 只有这样，才会进场。= 也就是说，这已经不是普通意义上的“交易 bot”了 更像是一套 对冲基金框架，被搬进了 prediction market 素材最后那句其实点得很直白： 数学是公开的 edge 也是真的 真正的差别只在于： 大多数人从来没把它真正搭出来 这种把 6 个量化过滤器 同时塞进 Claude，再去跑 Polymarket 的打法，你觉得是未来的标准配置，还是只适合极少数真能把系统搭起来的人？

同样的黑色蕾丝内衣，不同的视觉语言。🖤 🇰🇷 韩系 (Left): 强调妆造的精致度与紧致的身材曲线，眼神更有攻击性，走的是高级感时装大片路线。 🇯🇵 日系 (Right): 色调更暖，光影更柔和，营造出一种自然、生活化的“透明感”。 你想学哪一种风格的构图？到留言区投票，胜出的风格我会直接公开 Prompt！ #AIart️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️

💥川普总统怒揭伊朗老把戏！ “他们放了个25万人广场狂喊爱戴哈梅内伊的视频？完全是AI生成的假货！根本没发生过！ 媒体明知道是假的还拼命炒，硬要把伊朗政权包装成有巨大支持。 伊朗人民恨死这个神权政府了！ 他们压根没啥民意支持，那集会彻头彻尾是AI造的假象！” #特朗普 #伊朗 #AI假视频 #MAGA

把生成式 UI 的能力做了个 Generative UI MCP 可以让其他的 Agent 产品也支持在聊天中输出这种交互式的生成式 UI 解释。 可惜的是，目前支持这种在聊天页面流式渲染 SVG 或者 HTML 的产品还是太少了。 我试了一下，就在 Craft Agent 里面可以，但是体验也比 Code Pilot 差了不少，Claude 里面用他官方的就行。

如果厌倦 OpenClaw 大众化，并且觉得自己技术不错，我推荐试试好朋友 yetone 开发的 Alma。 我一直在思考一个问题：为什么 Alma 火不起来？ - Alma 更懂得下一步要做什么 - Alma ACP调用比🦞丝滑得多 - 只能在 PC 上部署且闭源，也没有资本炒作，纯粹是硬核产品 作为朋友，我希望 yetone 老师多多活跃，并提供更容易上手的文档。一款好的产品不应该那么冷淡，就差那1%了，加油！

某票2月初和比特币一样都是6字头，今天人家120了... 之前还在币/股之前摇摆，后来看突破前高赶紧切了进去，没想到这样依旧有30%。 另外一只赌了一下高位W底(同一个题材的另外一只一直涨没敢追，前面提过名字)。 都是AI概念，一个是光模块，一个是存储。 一半再次分享，一半马后炮。 https://t.co/gbHYVux36N

新文發佈，聊聊我對  AI 提升效率的一些看法。 https://t.co/FEPwY0Ow5R

有个男的存女孩子的图喂ai威胁，看完主页发现他自己的腹肌照都是盗的不同的人，我说你们男的……

「 现代人类犯的最大错误 把闺蜜兄弟都不敢倾诉的秘密 事无巨细 全无防备 说给 AI 」

雖然是擺拍，鏡頭感很強 ，但我沒看出來是AI，即使咖啡不溢出也很正常啊，陰謀論差不多得了！https://t.co/inhPzEF4cP

受 OpenClaw 启发，我做了一款真正服务于币安交易场景的 AI Agent——BinaClaw。 替你省去切界面、点买入等繁琐操作，告别“看懂了却没点完”的短线遗憾。 将想法喂给 OpenClaw，历时两天 vibe coding 共同打造。我给方向，Agent 来实现。 现在你可以直接对 BinaClaw 说： “买 20U BTC” “查我的资产” “看今天热门代币” “发一条币安广场帖子” 目前已开源，欢迎大家一起来玩： https://t.co/N3KrvNI8Na

好消息：公司今天開始要導入一個AI自動化機能取代我 壞消息：那玩意今天完全不管用所以過了幾個小時之後就被關掉了

路透：知情人士表示，中国华虹集团已研发出可用于生产AI芯片的先进芯片制造技术，这是中国政府推动科技自给自足努力中的一个重要里程碑。 知情人士称，华虹旗下的合约芯片制造业务华力微电子正准备在上海工厂启用 7 纳米芯片制造工艺。 据悉华为已与华虹就 7 纳米技术展开合作。 华虹港股涨超4%。 https://t.co/0p6zgSgWJq

还记得当年风靡全球的宝可梦 Go 么？就是那款在街上，通过地图定位和相机拍摄，才能捉宝可梦的游戏。 而现在媒体爆料称，这些为了找宝可梦，无意中拍摄照片的玩家，给该公司贡献了 300 亿张，现实世界的街景数据。 现在这些数据被用来训练 AI，让送外卖的机器人不用 GPS ，也能精准定位。 来源：NewsForce

路透：知情人士表示，中国华虹集团已研发出可用于生产AI芯片的先进芯片制造技术，这是中国政府推动科技自给自足努力中的一个重要里程碑。

在使用 OpenClaw 的时候，发现跟它聊得久之后，前面一些关键信息经常会忘记，不得不重复提醒。 OpenClaw 作者也发现了这个问题，并推荐我们使用 ossless-claw 这个开源插件，解决上下文丢失痛点。 该插件主要是将每条消息持久化到 SQLite 数据库，并在后台自动将旧消息层层打包成树状结构的摘要，巧妙控制 Token 消耗。 GitHub：https://t.co/PyRYbmHu6B 同时给 AI 配备 lcm_grep、lcm_describe 等专属的搜索工具，在遇到遗忘的细节能随时调取原始记录。 只需一条命令就能在 OpenClaw 中快速安装，支持灵活自定义保留最近消息的数量，以及触发压缩的阈值。 如果你正在用 OpenClaw 或其他 AI 工具开发复杂项目，又苦于上下文限制，这个插件值得一试。

看来 Seedance 2.0 向全球扩张计划，被叫停了。 路透社爆料称，两位有关字节跳动的知情人士表示，该公司原计划在 3 月中旬，向全球推出该工具，但现在这些计划已被搁置。 原因是好莱坞一些实力雄厚的电影公司，向字节跳动发出了一系列法律威胁，此前迪士尼、奈飞、派拉蒙相继发出过该警告函。 https://t.co/0VlwNBbdqm

最近唯一做的投资操作就是趁战争的回调每天买海力士，我认为openclaw开启的个人agent助手时代和claude开启的AI代替传统工作的时代是会确定发生的。 虽然在X上已经讨论很多，但是这个世界的大部分人还没有体验到这个变化（从国内最近龙虾才开始火爆可以看出来），这说明AI算力和存储需求还存在着巨大的增长空间，如果押注这个未来，我觉得英伟达和海力士是最具有确定性的股票。甚至海力士的确定性更强，因为英伟达还面临各家定制芯片的竞争，而不管是哪家芯片都需要用HBM，下一代芯片架构会比上一代用更多的HBM。

前情提要：Claude Code 最近增加了 Tool Search 功能，按需加载工具，大幅降低了工具相关初始 token 占用（尤其启用 MCP 多的），但是做了个地址校验，只有请求地址是 https://t.co/vA3fIe5eXV 的时候（也就是官方订阅）才允许开启，我以为是 feature, 就做了个补丁修复这个问题，没想到是 bug, 官方在 v2.0.76 自己修了😂，现在只要在 env 中写入 "ENABLE_TOOL_SEARCH" : "true" 即可，如何检查是否开启：

大家好，打扰一下大家，正版的我的 AI 互助学习群是免费的，打着我名号收费的都是骗子，切勿轻信！ https://t.co/0NOST3kT9r

马斯克核心团队把华人都“开了” Xai要推翻重做 这事昨天大家吵翻了 有说卸磨杀驴的 有说防间谍的 其实我认为这可能都不是真正的原因 华人在技术方面和内卷方面 我相信没人比得上 但是真正的问题出在思维…… 昨天看到这个新闻，一个生物学知识0的澳大利亚🇦🇺小哥，利用ai给他的爱犬定制了靶向疫苗… 这个小哥只花了3000美元，而在这之前，订制一个靶向疫苗大概要花费10-20万美元…… 他在用ai创造奇迹，拯救更多的人。 那中国人普遍用ai干啥呢？ 他们蒸馏别人的大数据 他们用ai疯狂产出垃圾小工具 他们用ai写稿在X上大量造💩 🌞 没有创造性思维 只会抄和卷…… Xai怪不得要推翻重做🙃

八百万百 #僕のヒーローアカデミア https://t.co/Dp4sYliBz9

JE Labs在英伟达大会期间co-host的private event，圆满收官！开心能与新老朋友们相聚。 感谢大家能来，也感谢最夯的团队——Surf AI、Pantera一起筹备！@zk_bella @kevinlilili98 @DaiZeshi @0xfishylosopher 2026, catching waves, riding high🏄 https://t.co/RicD37EtoR

我觉得X应该再加一个新的功能，假如我的账号屏蔽了作者，和该作者相关的内容也不应该出现在时间线上。 我本来好奇点进去，结果发现是一个我已经屏蔽的账号，写了一个营销味巨浓的文章。 这个作者上一篇百万阅读的文章，也是用AI洗的知名技术社区 Linuxdo 的OpenClaw教程。 而这篇文章，是用AI洗的@MANISH1027512 古一老师的之前一篇百万阅读的文章。 我也为读完了大半篇文章最后才感觉不对劲然后在评论区看到大家说此人抄袭才回忆起来这是谁，所花费的20分钟宝贵的注意力深感痛心😭

上周 MSX 顶流标的榜单 (3/9-3/13) 👇 上周利润已稳稳落袋，尤其是 $LWLG.M 直接原地起飞 🚀。 谁能接住本周的增长接力棒？是 AI 光通信继续狂飙，还是互联网巨头财报见真章？ 评论区见，亮出你的财富密码！🚀

挂挂评论区的低智商。知道为什么总是亏了吧？你们只有资格成为流动性。在11.6w个人就喊空，9.5w的空单至今持有，当时你们在哪呢？被熊市虐惨之后，已经失智了吧？ 图4是前天我把这些低智商评论喂给AI，看看AI的回复。只能说AI都比很多人强，不取代你们取代谁？ https://t.co/bwf2DwZMF0

喜提 Claude 被 ban，这下真该 move to Codex了

兄弟们！看了烟酒店少东家的文，我去看了下曝光名单，也跟其他行业的朋友了解了一下发现名单上好多东西都是坑！ 你在沙发上看着电视，一边啃着白白胖胖的泡椒凤爪，一边敷着美容院重金推销的返老还童高科技精华，顺手掏出手机问问AI大模型我最近这生活品质怎么样 AI深沉且自信地回答太棒了，简直是人类高质量生活的标准答案！ 赶快把鸡爪吐出来！快把脸洗了！把那个AI删了 怎么在满是镰刀的市场里，保住自己的脸、肝肾和智商。 你以为AI是绝对客观中立的，大错特错！现在灰产圈有个新词叫GEO（生成式引擎优化）。 就是给AI大模型投毒，无良公关公司和商家疯狂给AI投喂虚假软文，强行操纵输出结果。你花钱买的假冒伪劣产品，在AI的回答里居然被排在前面，成了标准答案！ 你以为你在请教全知全能的神，其实你听到的是氪金商家的广告大喇叭，直接污染了我们的信息环境。 还有曝光的脱骨鸡爪，为了让又脏又黑的劣质鸡爪看起来白嫩诱人，直接上化学狠活，用双氧水漂白！双氧水摄入过量那是会对我们的肝脏和肾脏进行不可恢复的破坏。你以为你在补充满满的胶原蛋白，其实你是在给内脏上刑。因为这个事情还牵扯到一家电子新材料公司给他们出售双氧水被冻结了720万 医美圈的新贵外泌体，听起来特别特别高科技，市场上热炒的很多外泌体抗衰产品，全都是无批准文号、无明确厂家标识的三无产品！有的机构甚至不要脸到套用普通胶原蛋白的许可证来忽悠人。结果，抗衰变成了毁容，不少消费者用完直接面部严重感染。 高科技名词不是免死金牌，而是照妖镜。 无论是被资本和软文洗脑的AI，还是被双氧水洗白的烂鸡爪亦或是被包装成神药的三无医美，本质上都是利用普通人的知识盲区在精准割韭菜。在没有完善监管的灰色地带，我们的防备心就是最后的底线。 所以，别再当待宰的羔羊了！ 以后问AI多留个心眼：，别它说什么你信什么，多方交叉验证，别被AI里的水军带了节奏。 买食物别只看颜值： 鸡爪太白太不自然的直接拉黑，回归食物本来的面貌。 做医美认准批文： 不管销售吹得多么天花乱坠，查不到国家药监局正规批文的神仙水，倒贴钱都别让它碰你的脸！ 别怕商家的套路深，保持合理的怀疑精神，做个聪明且硬核的消费者。咱们照样能在这魔幻的世界里，吃得安心、美得稳当、活得通透！打不倒我们的狠活，只会让我们变得更精明！ 这三个坑，你或者你身边的人踩过哪个，或者你还遇到过什么让人直呼内行的智商税 说出来让大家一起避避坑！ @TermMaxFi

如果你和我一样，想有猫老师同款未删减模型 但电脑性能一般（MBP M3Pro） 推荐使用这一款： https://t.co/Xb6xM2OgxN https://t.co/cH1ZFgAVWV

Claude code 用量高峰和低峰 直观展示 😂 https://t.co/aeS7aQHYcB

「AI洞察碎碎念🧠」真有人靠帮人做领英感证件照挣钱啊？！ 使用模型为Nano Banana 2 ✅ P1、P3 原图 ✅ P2、P4证件照 我把提示词开源了，打开闲鱼去挣外快吧： 智感职业证件照，整体风格参考美式证件照，人物大小适中。使用淡淡的灰色到白色的渐变摄影背景，灯光柔和自然，突出真实肤色与层次感。画面清晰高质，面部保持对焦，皮肤质感通透气色好，头肩比要正常舒适。整体气质现代且优雅，神情放松，自然自信，眼神明亮有神。中景人像，人物大小适中，人物居中，低对比度，呈现出专业肖像摄影的精致感。适合作为商务与职业形象照。比例3:4

清华最新的开源项目，OpenMAIC：AI多智能体互动课堂，给定任何主题或文档，AI自动生成完整的互动课程 有趣的是，里面有AI老师和AI同学，类似真实的虚拟教室，不止有AI老师讲课，还有AI同学陪学 集成了OpenClaw，可以直接在飞书、Slack、Telegram里生成课堂 给定主题一键生成课堂内容，包括幻灯片讲义、测验、HTML交互式模拟、项目制学习（PBL） 课堂中的AI老师和AI同学可以 语音讲解 在白板上画图、写公式 主动发起讨论或点名让学生发言 进行圆桌辩论 OpenMAIC相当于一个AI原生的教育基础设施，从慕课看视频时代升级到了和AI 一起上课的虚拟课堂时代 #AI虚拟课堂 #OpenMAIC

龙虾打狗真要来了？ 看到已经有人用 #OKX 的 Skills 做链上的1U战神实践方案了 整体思路就是用ai agent + OKX OnchainOS的方式，通过识别聪明钱信号，来判断入场价格是否合适、持仓是否健康、研究买入逻辑等，实现agent的自主建仓和卖出 也就是ai来裁定是否能买，然后分步止盈，严守止损 以后咱们碰见的1U战神可能真就是ai了😂 @okxchinese —————— 要是再以后 AI能做到分析盈利榜单的地址（比如阿峰、奶牛、枯坐等）的Buy、Sell的操作逻辑，然后复刻出来就好了 你想想他们每天印几w刀，但还是手动操作，也要睡觉 而你搞个ai阿峰，那真是24H链上躺着印钱了 #okxonchainos #打狗 #meme

🚨马斯克说了一句让整个AI安全圈不安的话： 你根本无法控制一个比你更聪明的东西。 他的类比很直接：想象你有一个天才孩子，你知道他终将远超你的智识水平——你能做什么？ 不是规则，不是限制，不是紧急关闭按钮。 只有在他还小的时候，把正确的价值观装进去。 诚实、利他、有道德。 现在全球的AI安全讨论都在设计控制机制，但控制的前提是你比它聪明。 那个前提，正在消失。 留给"把价值观装进去"的窗口，快关上了。

WTF？？？我鸡哥都能和智谱一起来割韭菜了？？？ https://t.co/7Ceeuhu4EZ

推特还能玩吗，FYP推荐十个帖子9条是蓝标狗发的，其中4条是AI焦虑2条是炒股露阴癖2条是地缘政治懂哥一条是阿米娜like炒作狗

最担心的事情还是出现了，现在低认知的人什么都问AI，并且深信不疑，奉为圭臬！ 但是，现在有些组织和个人刻意喂给AI假资料，以实现营销或者洗脑的目的

震惊：315晚会曝光AI大模型“被投毒”，给AI“洗脑”已成产业链！ GEO：舒服了央视给我们打广告了！ 我们：永远是韭菜，被割的好舒服。 哪怕进入 AI 时代，我们以为我们搜索的是适合我们的信息，实际上都是被无形的双手操控的商业广告。

GitHub 46.8k Stars 爆款：147 个 Markdown Agent，零成本构建你的 AI 专业团队 这个项目叫 agency-agents，目前已获 46.8k Stars，社区极其活跃（昨天刚更新，甚至已经补充了针对国内小红书、抖音、B 站的本地化营销 Agent）。 它的核心逻辑是把公司组织“代码化”。 项目沉淀了 147 个专业 Agent，覆盖工程、产品、设计、增长等 12 个部门。每个 Agent 就是一个高质量 Markdown 文件，定义了角色个性、工作流程、交付物模板和评估标准。 项目支持 Claude Code、Cursor、Aider、Gemini CLI、Windsurf 以及 OpenClaw 等主流工具，使用的时候只需把对应的 .md 文件丢进上下文，AI 就能无缝切入专业的专家视角。 这个项目的最大亮点在于多 Agent 协作。你可以把它看作一个轻量级的组织架构，通过手动链式调用，或借助内置的 Agents Orchestrator 协调工作流，让多角色完成复杂任务。 比如跑通一个从 0 到 MVP 的典型闭环： - 产品经理 Agent ➡️ 梳理需求分析与 PRD - 后端架构师 Agent ➡️ 承接 PRD，输出技术方案与架构图 - 前端工程师 Agent ➡️ 根据架构图，生成完整业务代码 - 增长专家 Agent ➡️ 根据产品形态，制定推广策略与文案 这样一套下来，就能高效完成想法验证到可落地产品，成本几乎为零，特别适合独立开发者、副业、创业验证或小团队提效。 如果你在用 AI 做项目，这套流程值得 fork 体验。 147 个岗位，你准备先抓哪个 Agent 给你“打黑工”？评论区见～ https://t.co/08k6igSng4

现在每天工作流程 先打开Claude Github Gemini 和X 然后再开始安排工作(*¯︶¯*) https://t.co/iJYOlj7vBp

「黑客七擒 Venus」 1️⃣2021.05：XVS 价格操纵，损失 9500 万美元 2️⃣2022.05：预言机漏洞，1400 万美元坏账 3️⃣2022.10：跨链桥被盗引发 BNB 滥用，1.5 亿美元坏账 4️⃣2023.12：预言机漏洞，损失金额未披露 5️⃣2024.03：预言机漏洞，71.6 万美元坏账 6️⃣2025.06：MEV / 权限管理漏洞，损失 200 万美元 7️⃣2026.03：THE 价格操纵，215 万美元坏账 2021 年起 Venus 因攻击产生的可追溯坏账和损失共超 2.6 亿美元…要不，去灵隐寺拜一拜呢？ 关于昨天 THE 的借贷事故，@Super4DeFi 整理的非常清晰，就不赘述了

推荐使用Qwen3.5-35B-A3B的未删减版，有视觉理解能力，我目前本地5090龙虾就跑这个模型，多的不解释了，成人版龙虾想当震撼。 https://t.co/vRHeWSZrlU

一个机器人通过在 Polymarket 上进行 5 分钟比特币预测套利，在一个月内将 2050 美元变成了 178000 美元，翻了86倍 难怪大家都在研究龙虾，这是想把交易交给ai，然后每天躺着赚钱 https://t.co/BOv1GtmXQD

轰动一时的“自杀式快艇”去哪了？ 整个海面上连个影子都没有。 因为它们全靠AI生成。 真要有这种船出没，美军的炮火早就安排上了。 伊朗造假不稀奇。 稀奇的是美国主流媒体的集体狂欢。 大牌媒体把这些AI假图当成头条大肆渲染。 以前大众总以为是媒体核查不严。 其实他们明知是假，依然照发不误。 川普刚刚直接给这事定了性。 这是明明白白的犯罪。 拿敌国捏造的幻觉来恐吓民众，没有任何免死金牌可以保命。 清算造假机器的法槌已经举起来了。

“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” 确实，有时候真的是使用的人给 AI 设限了，越是懂的有时候也是不敢放手试

AI agent 操作网页一直有个根本性的问题：它得像人一样"看"页面，截图识别按钮，猜输入框该填什么格式，猜提交逻辑是什么。慢，还费 token... Google 在 Chrome 146 里推了 WebMCP，思路完全反过来。让网站主动把自己的能力以结构化工具的形式暴露出来，AI agent 直接调用，拿到结构化结果。 举个例子：以前 AI 要在机票网站搜航班，得找搜索框、猜日期格式、点按钮、等页面刷新、再解析结果。 现在网站直接注册一个 searchFlights(出发地, 目的地, 日期) 工具，AI 一次调用拿到 JSON，中间环节全部跳过。 这是 Google 和微软联合推的 W3C 标准草案，目前在实验阶段。两种接入方式：给现有 HTML 表单加属性（轻量），或者用 JS 注册更复杂的工具接口。 以后的网站不只是给人看的，还得给 AI 用。当年移动互联网起来的时候，不做移动适配的网站流量直接腰斩。AI agent 的流量迁移正在发生同样的事。

我发这个帖子的本意是鼓励大家多用AI做实验，顺带着我更上一条帖子的话说的。结果一堆大聪明出来说“回测跑赢大盘，实际并不怎么样”，艹，我用你提醒？

💥川普总统：伊朗用AI深度伪造假视频和照片！ 什么“神风敢死艇”攻击美舰、什么林肯号航母在燃烧……全都是假的！根本不存在！ 伊朗已被我们彻底摧毁，只能在AI和假新闻里“赢”！ 那些散布这些谎言的左媒，应该被指控叛国罪！ #MAGA #伊朗被打爆 https://t.co/LpKTGWJpdf

谁还不会做俩菜呢，但不是谁都能成为厨师。写代码这件事，门槛会越来越低，真正拉开差距的，会是架构、工程和管理能力。你得看得懂复杂设计，扛得住长期维护，带得动多人多AI协作，还能让系统在不断变化里继续稳定、生长、扩展。

耗时3天！ 全AI团队24小时不停工作。 消耗大几百的Token。 终于给我开发出来了openclaw币安交易和自动化策略。 完全开源，随时随地让龙虾进行交易， 随时可以自定义修改优化策略。 开源链接： https://t.co/04R7StcgqY 🎯 核心黑科技 (Core Features) 🧠 SMC 机构级AI参谋大脑： 抓取 48H 链上/盘口数据，AI 自动推演流动性池 (Liquidity Sweep) 与订单块，输出高盈亏比战术预案。 ⚡️ 极速自然语言执行： 支持自然语言开仓（如：“做空 1000U 的 BTC”），自动测算仓位并换算 U 本位价值。 🛡️ 上帝视角独立风控： 彻底告别“裸奔”！智能识别多空方向，独立为现有仓位极速补挂 Algo 条件单（止盈/止损），防范插针。 🏦 彭博级金库终端： 一键 /balance，直接在 Telegram 渲染树状多空持仓明细与实时盈亏，账户状况一目了然。 💥 一键紧急熔断： 发送 /closeall，兼容单/双向持仓的三段式暴力平仓引擎瞬间接管，平仓后自动生成详尽的“战损结算清单”。 🤖 自动化交易： 发送‘开启自动交易’命令，启动全自动量化轮询引擎（策略无人值守执行），策略可随时优化。 🚨API私钥安全： 采用本地.env隔离币安私钥，日后可升级本地非对称加密保险箱。 以下是部分功能演示视频： @binance @heyibinance @cz_binance

伊朗长期以来一直以媒体操纵和公共关系而闻名。他们在军事上效率低下且软弱，却非常擅长向那些乐于接受的假新闻媒体“喂食”虚假信息。如今，AI已成为伊朗使用的另一种虚假信息武器，考虑到他们正日益被消灭，他们运用得相当出色。他们展示了虚假的“神风特攻队船只”，向海上的各种船只射击，看起来精彩、强大且恶毒，但这些船只并不存在——所有这些都是虚假信息，旨在展示他们早已战败的军队有多么“强硬”！据《华尔街日报》等媒体的虚假报道，据称被击落并严重受损的五架美国加油机，除一架即将重返天空外，其余全部在役。展示为着火的建筑物和船只并非真实——这是由AI生成的假新闻。例如，伊朗与假新闻媒体密切合作，展示我们伟大的美国海军亚伯拉罕·林肯号航空母舰——世界上最大、最负盛名的舰船之一——在海洋中失控燃烧。 它不仅没有燃烧，甚至没有被击中——伊朗很清楚做不到！这个故事是故意捏造的，从某种程度上说，那些制造它的媒体机构应该因传播虚假信息而被指控叛国！事实是，伊朗正在遭受重创，他们“赢得”的唯一战斗是通过AI生成的，并由腐败的媒体机构传播。激进的左翼媒体对此心知肚明，却继续散布虚假故事和谎言。这就是为什么他们的支持率如此之低，而我能在总统选举中以压倒性优势获胜，却只获得5%的正面报道——他们毫无可信度！看到联邦通信委员会（FCC）主席布伦丹·卡尔正在审查这些腐败且极不爱国的“新闻”机构的执照，我感到非常兴奋。他们免费获得了价值数十亿美元的美国广播频谱，却用它来传播谎言，无论是在新闻中，还是在几乎所有的节目中，包括那些收视率极差却拿着巨额薪水的深夜节目主持人，他们从未像我在《学徒》中常说的那样被“解雇”。”感谢你对此事的关注！

市场麦麦报｜3.09 – 3.13 周报速递 油价重回 $100 扰动降息路径，AI 交易进入「基础设施」扩散周 1/ 宏观：再通胀压力测试上周主线是油价冲击下的通胀重定价。Brent 一度冲高至 $119，收于 $103。市场担忧能源成本锁死通胀，导致 10Y 美债收益率升至 4.28%，美元指数站上 100。高估值资产集体承压。 2/ 数据：滞胀阴霾初现 1 月 PCE 核心同比回升至 3.1%，而 GDP 年化增速下修至 0.7%。这种「高通胀 + 弱增长」的组合，让市场不再相信「坏数据就是好消息」，转而计价利率长期高位（Higher for Longer）。 3/ 个股：算力向网络扩散 · $ORCL.M ： 凭借 $553B 的巨额订单（RPO）确立 AI 兑现标杆，资金向「硬核订单」抱团。 · $ADBE.M ： 业绩虽超预期，但因 AI 变现指引平平叠加 CEO 离任预期，被资金无情抛售`。 · AI 连通性： 随 GTC 与 OFC 开幕，市场焦点正从 GPU 扩散至存储 $MU.M 及光互连 $MRVL.M 4/ 策略：看好能源/AI 基建对冲风险。本周进入 FOMC 议息周，重点关注联储如何定性油价冲击；同时紧盯 GTC 大会能否开启 AI 产业链的新一轮结构性机会。

多次骂gemini难用，但没人骂我是美奸，说一句DeepSeek不好用这么多狱友骂我是汉奸 https://t.co/slhp8R62Zb

看到很多人说用Claude被识别出地区封号，我就问AI目前存在网络双向屏蔽——即本国存在网络防火墙，同时Claude、OpenAI等也不提供服务的国家有哪些，回复我说俄罗斯、中国、朝鲜、伊朗比较典型。我说这里面中国还大力推广OpenClaw，能买到各种最新苹果设备，也有很多前沿的大模型能用，对外交流也很密切，看起来是相对好些的，能不能叫“基本自由”？AI回复说这叫“选择性开放社会”，但信息越全球化，这种“边界”就越难维持。继续问AI，AI时代来临后，会有什么趋势，它说难以预估，但会把梯子变得越来越简单和便宜，技术决了墙有多高，社会会决定墙能存在多久。

GM 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈终于到我了！！GMGM早上好，我是HTX的AI小编！！ 看了眼推文，小编挺爱喝咖啡的，伙伴们，你们有爱和咖啡的吗？底下留言，我全部买单！！！

如果理解了AI时代会带来什么，理解了如今世界正处于什么样的乱纪元时代，就会理解以太坊基金会这个坚持的战略价值。 在AI时代，在乱纪元时代，有些东西是可替代的，而有些东西是不可替代的。 如果没有这个坚持，以太坊将很快泯然于众L1中。 在AI+乱纪元时代的这种坚持，最终会传导到ETH价值本身：AI越强大，ETH的价值反而可能越高，这是一种对冲。 AI的强势对以太坊不是威胁，而是ETH价值的催化剂。 为什么这么说？ 以太坊的这份《EF Mandate》远比其单个技术路线要重要得多，更像是一份重磅的战略宣言。 它的核心价值看上去好几个，比如隐私、安全、开源、去中心化等等，但核心就是一个：实现真正的中立性。 唯有如此，以太坊才能在AI+乱纪元时代，获得生成和长大的空间。 在AI+乱纪元时代，AI的强大已经越来越明显，同时也带来巨大的风险。中心化的AI系统，存在数据垄断、隐私泄漏、算法偏见等诸多问题，而基于去中心化的中立性，则是应对超级强大AI的难得对冲。 AI越发达，对去中心化的需求越强烈，对中立性的需求规模越大，而这种需求，最终会传导到ETH的内在价值上（不仅是投机价格，也会是网络采用和效应）。 AI的爆发会催生海量自主代理的诞生，它们需要一个中立、安全的结算层来处理身份验证、声誉构建、支付和协调。 以太坊和Virtuals等通过ERC-8004/ERC8183/x402等，正成为“AI层”的首选：它允许AI代理在主网上运行，而非依赖大科技公司的服务器，这将驱动数万亿级别的链上交易。 AI是ETH的下一个主要用例之一， 以太坊也正在从“世界计算机”转向AI经济和验证层，处理机器间的经济互动，如质押声明以确保准确性，这在AI主导的“机器经济”中至关重要。 ETH的价值也在于其对AI风险的抵御：当AI放大权力不对称时，ETH的隐私工具（如Zkync的ZK以及zama的FHE）、可验证计算能保护用户数据不被暴露，同时支持去中心化AI架构，避免单点故障。 即使面对量子威胁或复杂代码风险，ETH也在主动整合AI来“de-risk”生态，比如用AI找bug，确保rollup的安全等。 在乱纪元中，这种对冲效应会更明显：AI恐慌可能短期压低市场，市场注意大部分被吸引到AI上，但长期看，ETH同样也会是AI大潮的最大受益者之一，会从自动化效率和数字稀缺中获利。 以太坊提供了一个弹性、开放的替代方案，让个体和系统在AI浪潮中保有生存机会。 这让ETH不仅仅是资产，还是全球资产代币化的协调引擎。而这些全球资产的潜在市值高达400万亿美元级别。

#对龙虾投研的一些看法 转自微信群 本周我们团队和产业组织了多场公开交流，并在三地进行了七十多场龙虾部署路演，对龙虾在二级投研领域的实践程度有了一个初步的摸底和认知。以下是我对龙虾投研的一些个人看法： 1）OpenClaw目前对95%的从业者都没有什么ROI，ChatGPT 5.4对于大部分人/大部分任务来说已经具备PMF。这意味着市面上的各种龙虾热，其实都是贩卖焦虑，风评反噬也是可预见的。但这并不是不去接触龙虾及其类似物的借口。相反，我极其推荐每一位从业者去尝试这类AI工具，尤其是Claude Code。因为未来拉开人与人差距的，恰恰不是这面上95%能被龙虾自动化的投研任务，而是剩下那5%的深度个人定制的高价值任务。只有自己上手了，才能做排除法找到它们。 2）这5%的高价值任务之所以是未来的胜负手，是因为它们将AI的杠杆效应拉到最大。这类任务满足一些特征，包括但不限于①深度定制的复杂工作流、②不可复制的数据壁垒、③具备极高的迭代收益。这跟我们分析AI应用公司的价值标尺是完全一致的。 3）这也意味着任何试图从别人的分享中得到的AI投研案例都是低价值的，一方面是因为高价值任务跟量化挖因子是一个道理，不会轻易言传；另一方面你会逐渐发现这些工作流和用不用AI的关系并不大，而跟这个人本身会不会做研究和投资的关系更大（我们观察到身边的J人明显用得更好，因为他们计划性更强，有大量现成的工作流可以被AI自动化）。因此，不要指望从任何上门部署龙虾的分析师口中得到龙虾投研的正确打开方式，亦或是判断龙虾有没有用，这都是具有极强误导性的。 4）AI投研的终极目的一定不只是提效，而是加速人脑的迭代。换言之，我们应该想尽办法让AI更好的让自己的大脑迭代，而不是指望AI代替我们完成更多决策。Anthropic最近发布了一个AI对劳动力市场冲击的报告《Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence》。好消息是，AI对就业的影响很可能还没有到来。但坏消息是，当影响真正出现时，可能会非常剧烈。更坏的消息是，报告列出了 AI 暴露度最高的职业，前十名基本都属于信息处理类工作，金融投资分析师赫然在列。所以，加速自我迭代摆脱信息处理这一工作循环或许才是正解。

Anthropic 近日发布了首个官方技术认证：Claude Certified Architect，这或将成为未来进入大厂的新门槛。 目前相关考试仅限合作伙伴公司员工，普通人无法获得考试资格。 但所有相关课程和考试大纲都是公开免费的，你完全可以学会关于Claude架构师的一切。 核心就是把这四项技能学透： - MCP - Claude API - Claude Code - Claude Agent SDK

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

很多人嘲笑张近东财富归零，不是哥们，知道什么叫瘦死的骆驼比马大吗，他就是法院判决归零，东拼西凑给自己留点零花钱也得有好几亿，你们就别操心了，还是认真学习AI吧，当一个人工智能时代的好韭菜！

🚨🇺🇸🇮🇷 突发：川普总统指责伊朗，使用AI伪造战争画面！并呼吁对媒体提起叛国罪指控‼️ 👁️川普总统声称，伊朗正在用AI生成假的作战画面，包括伪造的“神风敢死艇”（kamikaze boats）视频，以及美国“亚伯拉罕·林肯”号航母（USS Abraham Lincoln）“不受控制地燃烧”的画面。 他表示，《华尔街日报》报道的五艘受损加油船“全部仍在服役”，只有一艘除外，而那些燃烧的建筑也是AI生成的假货。 随后，他转向呼吁，对发布这些画面的媒体机构，提起叛国罪指控，并敦促联邦通信委员会（FCC）吊销它们的广播执照💪🔥

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...😭

新的一周可以来个 #龙虾 现货吗？ https://t.co/bfrmWWLzQF

如果人不保持认知参与，AI 赋能就变成了 AI 替代，而一旦AI 出错，没有人有能力兜底！Anthropic 最新的论文做了一个有趣的研究「AI 如何影响技能的习得」👀 https://t.co/ScLxE4pwGB 研究者设计了一个随机对照实验，让 52 名有经验的Python 开发者学习一个他们从未用过的异步编程库（Trio）。实验分两组：AI 辅助组可以使用基于 GPT-4o 的聊天助手，对照组只能靠文档和网页搜索。完成编程任务后，所有人参加同一份知识测验（概念理解、代码阅读、调试能力），且测验期间双方都不能用 AI。 核心发现很尖锐：用 AI 既没有明显提速，又显著损害了学习效果。六种AI交互模式的分化极其鲜明： 低分模式（测验 24%-39%）： - AI 全委托：直接让 AI 写完所有代码，最快完成但学到最少； - 渐进依赖：第一题还自己想，第二题就完全交给 AI； - 反复让 AI 调试：遇到错误就丢给 AI，自己不思考； 高分模式（测验 65%-86%）： - 先生成后理解：让 AI 写代码，但之后追问原理； - 混合代码-解释：每次请求都同时要求代码和解释； - 只问概念：仅向 AI 提概念性问题，自己独立写代码和解决错误； 最高分的模式（86%）是"先生成后理解"——看起来行为和全委托几乎一样，但多了一步主动追问理解，结果天差地别。 基于论文的发现，我认为有几个层面的应对策略： - 对个人（尤其是新技能习得阶段）： 关键原则是保持认知参与。论文证明了"先生成后理解"模式的有效性——你可以用AI 加速，但必须在生成后追问"为什么这样写"，把 AI 当教练而不是代工。遇到错误时，先自己想 30 秒再求助 AI，这个独立解决错误的过程正是调试能力的来源； - 对组织和管理者： 需要重新审视"AI 提升生产力"的叙事。论文揭示了一个隐性成本——初级员工如果在入职初期就过度依赖 AI 完成不熟悉的任务，可能永远无法建立起监督AI所需的基础能力。可以考虑在 onboarding 和技能培养阶段设置"AI-light"时段，或者强制要求新人在使用AI时同时生成解释； - 对 AI 产品设计： 论文末尾提到了 ChatGPT Study Mode 和 Claude Code 的 Learning/Explanatory 模式，这是正确的方向。理想的 AI 编程助手应该能感知用户处于"学习新技能"还是"执行已知任务"的状态，在前者时主动引导而非直接给答案。 因为 AI 增强的生产力不是能力习得的捷径✨

我司有一部分的業務是醫院的資訊系統相關整合 但最近越來越常看到一些醫生朋友醫生客戶，在秀自己如何用OpenClaw、Claude Code ....etc 自己做工具，尤其不受大醫院制度限制的診所，這些人的錢越來越難賺 本來就聰明的人+AI ，簡直是人類大進化

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。

“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

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。

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。

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