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🚨 9PM成人剧厂牌重磅新作《朱颜血系列之长途列车》强势上线！ 🔥 TG群链接：https://t.co/dzMM45L2Bk 观看平台链接：https://t.co/Qjw188E3ua 刚成年的沈佳宜，在这趟漫长的夜间列车上，彻底告别处女之身……全程高能破处、群P、坏大叔调教、强制受孕等重口剧情，一镜到底，尺度拉满！视觉冲击+情绪张力双在线，绝对让你欲罢不能、血脉偾张！😈 9PM从不摆烂，每一帧都精雕细琢，每一集都烧脑又烧身！ 支持正版 = 支持我们持续产出更变态、更爽的原创！感谢每一位兄弟的陪伴，一起把这趟列车开到高潮！🚂💦 #朱颜血 #长途列车 #成人短剧 #9PM #AI真人剧

近日，据港媒《星岛日报》和《香港01》报道，中国移动宣布由于“合规经营要求”，自6月17日起，旗下所有包含内地数据的储值卡及全球数据卡，将不再支持在中国内地直接激活。 用户必须在出发前72小时内，在香港或海外地区完成联网启用。 ​香港资讯科技商会荣誉会长方保侨对此表示，此举是为了配合相关部门，堵塞内地人利用香港储值卡“翻墙”使用ChatGPT、Claude等海外AI工具的漏洞。

baoyu-design skill 更新：可以在制作 PPT、动画视频或者网站时调用 AI 生图技能配图了，当然需要你本地 Agent 有配置画图 Skill。 如果是 Codex 可以直接调用内置画图工具，如果你用 Claude Code 的话可以配合 baoyu-image-gen skill 去调用 Codex CLI 画图。 用它来生成 PPT 效果特别好，可以自动帮你在 PPT 合适位置插入配图，最牛的是你可以连图片一起导出为 PPTX，还可以接着用 PowerPoint 或者 Keynote 二次编辑。 推荐去试试看： baoyu-design Skill：https://t.co/d2EaYV6q7j baoyu-image-gen Skill：https://t.co/7yPdsrqs3H

ONE PIECE Girls, assemble~ album#2 prompt template👇 --- 比例：9:16 风格：江户风日式版画 + 和风古画 + 动漫同人插画 人物：{ONE PIECE中的VIVI} https://t.co/G15ZzxgYFa

王健林的稿子写完了。太累了，明天再录吧。我现在经常用claude的opus来查证资料。但是说实话AI在语言组织方面还是和人类有比较大的差距。你即便喂了很多的样本文字，给它一个非常精细的大纲，它也很难完成逻辑严密，语言流畅的写作。也不擅长悬念、呼应、类比之类的高级写作技巧。生硬的废话特别多。但是它可以很好的完成以前需要到处翻找的资料整理和提炼。所以目前它还是只能作为助手。作家我觉得暂时还是不会失业的。

挺有趣，听朋友说我这几篇文章成为了现在 AI 岗位面试准备必读的文章，那我来汇总一下给大伙好啦，希望有帮助，当然也祝福最近从传统岗位工程师转型成 AI 岗位的小伙伴找到自己满意的工作。 1. 你不知道的 Claude Code：架构、治理与工程实践 https://t.co/p0RWjHcklI 2. 你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践 https://t.co/4FXcGYqbaJ 3. 你不知道的大模型训练：原理、路径与新实践 https://t.co/DJuvPaBvhu 4. 你不知道的 AI Coding：非技术人的上手、场景与实战 https://t.co/TLi4q9XOtJ 5. 你不知道的 GEO：AI 可见性的原理、实践与取舍 https://t.co/VrLUqgucwR 6. 你不知道的具身智能：从小机器狗到 Optimus https://t.co/bRBbRZXIZg

这就是地表最强开源AI大模型的硬实力吗🤔？ https://t.co/4nH3HUyWQO

AI 消泡沫的时间节点大概在2029-2030年 也是科技和金融界最核心的“终极博弈”时期 避免长篇大论，极度省流版 时代背景： 美/中两国正围绕着AI展开全面装备竞赛 从电力/能源到半导体产能，数据中心建设 当前形势： 2025-2027 全球半导体供应链极度缺货 海力士/美光/台积电/英伟达等等… 都在大兴土木，疯狂扩建新工厂，提高产能 新工厂完工时间： 台积电：美国亚利桑那州6座晶圆厂 美光：纽约千亿超级工厂 英特尔：俄亥俄的大型基地 三星晶圆代工： 同样在美国德州 以上全面落成的节点都定在 2030年前后 建一座晶圆厂（Fab）的周期通常是： 土建（1.5-2年） 设备搬入与调试（1年） 产能爬坡（0.5-1年） 结论： 1. 2026/2027年这一轮是疯狂砸钱（Capex） 2. 根据时间差经济学推算 “2029-2030是潜在的泡沫临界点” 3. 按 OpenAI、Anthropic 的长期规划他们在 2026年到2029年间的累计运营亏损将达到 数千亿美元，很多亏给上述这些半导体企业 目前画的饼：虽然我们现在每年巨亏 但等到2029-2030年 AI将带来每年数万亿美元的商业变现/回报。 如果到了2029-2030年 AI应用端带来的真实收入，无法支撑起科技 巨头们每年数千亿的基建投入 那么泡沫就会破裂 半导体行业就会陷入周期性灾难 严重产能过剩，芯片和HBM价格暴跌 算力和存储的成本会变得极其廉价 如果到了2029-2030年 AI应用端带来的真实收入已经发生质变 生产力和GDP均得到大幅提升 那么泡沫就会被市场消化 无论哪种结果 至少半导体行业：现在没有泡沫 因为都是真实订单，真实收入和增长 奇点牛市，核心就是“奇点” 因为没有人知道明天的 AI 会如何迭代 AI 自我进化、自我迭代这件事 在未来的任何一天都可能发生 所以我们现在要做的 就是先拥有一个买美股的App 比如MSX @MSX_CN 然后选择 $MU $NVDA $MRVL $AMD ………… 索罗斯有句名言 泡沫由两部分组成： “真实的趋势+对该趋势的误解” AI 是真实的趋势 趋势会持续多久，每个人都有自己的判断 识别泡沫，参与泡沫 在泡沫破碎前离开 人生财富靠康波，第一桶金靠泡沫 祝大家端午节快乐

近日, 中国安排英国驻华大使访问延安和梁家河, 这暴露了习近平和中共的内心世界. 别人国家都会安排外交官访问高科技园区、金融中心、科研机构，中共带人去看习近平五十年前插队的地方。中方“导游”, 中联部副部长陆慷还说，希望英方藉此「全面、客观、准确认识中国」。 原来, 中共眼中的中国，不是上海，不是深圳，不是杭州，不是AI，不是晶片，而是梁家河! 别人都玩到终局副本了，它还在要求大家先了解村口那棵老槐树。 真是啧啧!

「后续来了！！小姐姐当晚喝得有点尽兴，微醺了🤔」 说回正题，发现 GPT Image 2 生成的图，可以大概率绕过 Seedance 2.0 真人限制😍 直接把生成的图原图下载，不要截图不要处理，原图直接上即梦！ Prompt 见评论👇 https://t.co/iBae9P5xkr

没有人再咨询人类了？企业咨询巨头埃森哲，今年股价已暴跌 50%，它家正在受到 AI 革命的影响。 该公司一直为各类企业，提供付费咨询、信息技术支持和业务外包等，但如今各大企业，都在用对话式 AI，已经不再需要昂贵的人类咨询师了。 https://t.co/GrCsYeUJPY

如何看待这次美伊备忘录？相信很多看过美伊停战备忘录文本内容的人都吃惊于川普做出的巨大让步，甚至这个让步程度也超出了我的预期（虽然四五月份就一直说美伊能谈成的概率很大，双方都要做出让步）。不管从什么角度都难言漂亮，甚至部分美国媒体都提到了屈辱一词。但个人倒是非常认可这个做法，如周二的Space里聊到的“止损”的智慧。为何这样说？ 1、一个不可忽略的现实就是，尽快结束这场战争的残酷其实是一个正确的止损，让华盛顿从这场堪称灾难的战争中相对低成本撤退。虽然代价不小，但是实际上美国付出的成本并不大： 3000亿美金重建计划应该只是美国牵头来组织； 解除经济制裁本身也冻结的原来属于伊朗的资金； 2、历史上很少政府能够在遭遇巨大挫折后拒绝加大赌注扳回来的诱惑，从而导致更深地陷入煎熬。三月中我也这么聊过：暴走加码，以打促谈。五月份美国国内不少有话语权的政治人物都建议要么打到底。但是也要正视现实，即使出动大规模地面部队，也很难完全压制住伊朗，也不能完全控制霍尔木兹海峡，反而会让美国进一步陷入泥潭。 所以这个“止损”，其实避免了美国陷入类似当年越战和苏联阿富汗战争的泥潭中。泥潭战争不是强国衰落的必经之路，但常常是强国过度扩张、战略判断失灵和国内承受力下降的放大器。 3、短期来说，避免了局势升级恶化，油价飙升，通胀失控； 川普得以抽身重心回归国内事务，投入精力到中期选举之中，通胀缓解也利于选情； 中长期来看，防止自己陷入了一场看不到重点的泥潭战争，避免了战略资源的过度消耗，因为这本质还是国力的消耗。 当然也要正视美伊备忘录其实是美国的一次重大甚至可以说二战最大的地缘政治挫折，这种挫折影响应该很深远。 但最最核心的是，川普要能确保美国AI时代持续保持大幅度领先地位，而不能在其他问题上分心或者浪费资源。如果把这个优先级弄错了，对美国才是真正的灾难。 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

不要把墙内截图发到墙外啊 墙内软件都有暗水印，在墙内截的图都能找到你本人，不过可以发之前让AI去掉

如果币圈这次能因为半导体而死，那就是半导体对全人类做过的最大的好事 不过我看币圈这群利益集团，虾兵蟹将，在浩浩汤汤的大势面前，还不想死 还不想再抢救一下 毕竟存储涨了，那都是“听了孙哥的话” 和人类文明，和AI半导体技术 没有半毛钱关系 回头就来一句：看我存储涨这么好 大家赶紧上链炒币去吧！ 这下，我们就终于明白了中国的那句古话： 狗改的了吃屎吗？ 答： 改不了 😅😅😅😅

牛P了 Codex推出一个 Record & Replay功能 也就是你可以教Codex干活 你把你在电脑上经常操作的人物给它演示一遍 Codex 会观察学习你的整个操作过程，然后自动生成一个 Skill 技能... 下次遇到同样的任务，Codex 就能按照你教它的流程和操作替直接替你干活... 官方拿"发 YouTube 视频"来演示： 他手动走一遍全套流程，拉元数据、配缩略图和英文字幕、上传存成私密、逐项核对。Codex 就在旁边看着，看完把整套流程记成了一个可复用的技能。 然后他新开一个对话，挂上下一条视频，Codex 自己照着全做完了，一步没差。 而且不只是发视频，你平时那些重复的电脑活都行: • 每个月报销，贴发票、填那张固定的单子 • 把一堆乱命名的文件批量重命名、归档 • 每周把数据导出来，填进固定的周报表 • 网上订票订酒店，重复填一遍又一遍的信息 干活的时候它自己调电脑操作、浏览器、你连的那些插件，组合着把事办完。 你不用再教 AI 每一步怎么做，只要做给它看一次,下次它就替你做... 从"每次写提示词"到"演示一次就够"，这是一个跨越...

摆出这个理论可真坏到骨子里了！ 把长期主义故意曲解成只有有资格的人才能玩的高级游戏，而普通人只能先搞生存主义， 这种把生存和长期对立起来的狗屁观点，我不知道是故意还是有意，过于恶劣了。 如果是普通韭菜说出这等言论，也就放任自流，但是作为一个将近十万追随者的意见领袖，竟然用这种价值观来示人，影响力带来的坏处不得而知。 1️⃣普通人等到机会跃身阶级的概念无限趋于0！ 这里的前提，就是普通人！ 我问你，普通人如果进入市场，有哪些机会？ 大家想到的是什么？现货？合约？个股？主动基金？指数基金？各种衍生品？Meme？等等一系列金融产品。 按照你的言论直接投机？ 也就是等到机会来了狠狠干一次？ 这句话可太混账了。 这句话说来轻巧，来留言区大家说下，有几个人等到这样的机会了？莫不是看电影脑袋看秀逗了，人人皆是超级英雄？一将功成万骨枯不知道？ 人人都能等到机会拿到结果市场还能叫市场吗？市场就是不均衡的，赚到很多钱的机会就是稀缺资源，稀缺资源就是极少数人才能获得的，这部分人就他妈的不是普通人。 普通人多难拿到结果，我们不聊币圈，哪怕是强如多年稳定上涨的美股市场，拿到结果的也只是少数，可以看下这个数据： 在美国股市上市的6000家公司里，每年都有超过180家公司被摘牌，也就是说每年有3%的公司的股票会消失。 、如果把时间窗口拉长到40年，一半的公司都会破产。因此，长期来看，你持有的股票破产的概率是很高的。 币圈每轮牛熊交换多少会归零不用我说吧。 按照数据自己去研究下，就会知道，普通人等到机会跃身阶级的概念无限趋于0。 2️⃣普通人才是最应该长期主义的人。 先活下来才有资格谈长期主义这句话本身没错，但结论错了，哥们给出谬论本质就是因为他根本没动，真正的长期主义是什么。 长期主义从来就包括：现金流、保险、低杠杆、分散、少折腾、长期学习、健康管理、关系维护。 不只是现金流才叫长期主义。 所以长期主义，不是有钱人有积累的人的专属，恰恰是普通人更需要的。 富人一次判断错了，还有资产、资源、关系、信息渠道兜底；普通人把人生交给短期波动，交给不确定性，一次短期投机失败，可能几年都缓不过来，甚至终身无法翻身，这样的案例比比皆是。 想想你身边是不是这样的人多如牛毛。 反而如果一个普通人，每个月拿自己的工资的20%，在不影响自己的情况下，找对标的进行定投。 标的的选择正确并不难，因为大家都知道什么是好资产，只是不愿意接受慢慢变富而已，不管是比特币纳斯达克指数还是 SP500，十年二十年的收益，自己让 AI 去计算这个复利，你会惊讶的。 比如下图所示：如果你15年前开始每天投入100元，现在你就有8.04亿了。如果你20年前每天投入100元纳指，你现在就有超过600万的资产。 而且时间和精力是有限的，多出来的时间，你可以强身健体、多谈女朋友、积累人脉、提升认知、开心玩耍。 看起来很简单，做起来也简单，只是人性都追求暴利，不接受慢慢变富而已。 和大家分享过，我老婆靠着定投这几年收益超过三倍，高过圈内90%的人，而我老婆几乎不懂什么是纳指什么是比特币，只是我告诉他要这么做，她坚定执行了而已。 3️⃣到底应该怎么做？ 短期博弈拼信息、速度、资金、情绪和交易系统，这些恰恰不是普通人的优势。 普通人真正可复制的路径，不是每次都抓住机会，而是长期提高收入能力、控制负债、保持现金流、配置优质资产、减少错误决策。 所以越普通，越需要长期主义。 不是因为长期主义高级，投资讲什么高级不高级呢？因为短期主义太他妈贵，成功率太低了。 另外，生存主义不是长期主义的反面，生存主义本来就是长期主义的一部分。 背着房贷还幻想靠几次短线翻身，这不是有病吗？

根據產業報告，類比半導體市場正從普遍供應緊張快速轉向早期短缺階段。2026年第二季，需求明顯加速，B2B訂單與出貨比率較上季成長1.4至1.6倍，較去年同期成長1.3倍。客戶端因供應吃緊而積極推單、增加庫存緩衝與供應保障活動，顯示需求強度已超越供應能力。交期大幅延長成為主要警訊。功率元件與分立元件交期已逼近52週，廣泛半導體產品交期也普遍超過30週。 供應限制主要來自後端（back-end）封裝環節，其中「T-glass」（玻璃基板）已成為關鍵瓶頸。由於有限的玻璃供應被優先分配給AI晶片，其他半導體應用嚴重受限，導致PCB與基板供應商產能捉襟見肘。這一瓶頸預計將持續影響2027年產業產出，成為重要的胃納因素（gating factor）。 面對供應緊張，多家龍頭廠商已展開第二輪廣泛定價行動。德州儀器（TXN）、英飛凌（IFX）與意法半導體（STM） 帶頭尋求10%至25%的漲價，自7月1日起生效。市場上也開始討論第三輪定價的可能性，預計最快於2026年第四季實施。此外，Microchip（MCHP）因通脹壓力，預計將在2026年第三季實施選擇性調價。 個股展望正面： - $TXN：短期正面／長期正面。後端瓶頸雖造成供應短缺，但強勁定價與供應緊張環境，將帶動近期營收與毛利率同步上行。 - $MPWR：短期正面／長期正面。AI與CPU強勁需求持續超過供應，公司在營收成長與毛利率擴張上具顯著優勢。 - $VSH：短期正面／長期正面。透過優化高利潤業務組合，加上先前低迷期進行的策略性產能投資，未來上行空間值得期待。

Google TPU 五代演進：從 v2 到 Ironwood 的超級電腦革命 Google 從 2016 年推出首款訓練用 TPU v2 至今，已發展至 Ironwood（TPU v7），完成五代訓練超級電腦的躍進。儘管深度學習模型快速演變（尤其是 Transformer 主導），TPU 核心架構卻維持驚人穩定性，僅透過規模擴展與元件優化，即實現大幅效能提升。 八年來，單 TPU 峰值運算效能提升約 100 倍，HBM 記憶體容量與頻寬提升 10 倍，整體超級電腦效能更暴增 3600 倍。可直接定址的共享記憶體從 4TB 擴展至 1.77 PB，創下 AI 超級電腦新紀錄。每瓦效能提升約 30 倍，碳排放強度也顯著下降，展現高度功耗效率與永續性。 關鍵成功因素包括： 脈動陣列（Systolic Array）、BF16/FP8 範圍優先浮點格式、HBM 主記憶體、自訂 ICI 高速互聯、DMA 控制的記憶體階層，平衡的 TensorCore 設計。 這些初始決策讓軟硬體共同設計得以延續，降低新世代開發難度。 在韌性方面，TPU 導入光學電路交換器（OCS）、硬體自測試（BIST）與重播機制，使大型 Pod（最高 8960 晶片）訓練 goodput 達到 93%，有效對抗 Silent Data Corruption。

无论中美现在都已经是变卖所有家当押注AI了，美国科技巨头把自由现金流和资产负债表押进 AI capex，美国电力监管机构督促电网运营商加快大负载用户，中国就更不用说了，不仅彻底放弃房地产，还把养老金也投入到AI，不成功便成仁。

微策略老板 Saylor，说他是用 ChatGPT，设计的这套优先股融资模式，他其实自己根本做不出来。 AI 说，世上从来没有人做过这种事，但放心这完全合法，于是这套史上飞轮诞生了。 https://t.co/PKJPHiwoUq

人类的肌肉记忆，本质上是在学习：动作之后，世界会怎样回应。 所以看到 Aether AI 这次新一轮融资官宣，我最有感触的不是“又一个 AI 公司融到钱”，而是 Physical AI 的方向正在变： 从看相关性，走向理解因果。 关注 @huang_biwei 和 Aether AI 的 Causal World Models。 https://t.co/Qw1QOzBkBU

继续坚定看多A股。 当前中国家庭总资产稳定在约730万亿元，随着房产不行，股市大涨，会有越来越多资金进入股市。 中国的AI越来越能打，无论是智谱、DP还是字节的视频模型。至于机器人，中国的产业链无敌。 下一个10年属于中国。

想要抓Binance Alpha和合约妖币行情？ 想要在推特当”扒庄“内容专家？ 那么试试HertzFlow @Hertzflow_xyz 和Surf AI @Surfdeveloper 共同出品的Binance Alpha Skill > 如何使用 1. 访问: https://t.co/WazalGRspt 2. 一键输入任意Binance Alpha(包括有币安合约的）CA 就可以在10分钟内生成庄家级别的链上洞察报告 链上动向，一览无余，包括： - 庄家/内幕、交易所中转、散户筹码分布 - 庄家内幕出货获利情况 - 钱包矩阵高价值可疑动向分析：交易所批量提现、多层钱包分发、批量归集、高频多角刷量 - 洗量交易、链上现货滑点分析 同时抓取高价值钱包地址观察列表，复制即可直接在 @BinanceWallet @wallet @gmgnai 地址追踪中使用 > 为什么用HertzFlow Alpha Skill 我们通过Skill将我们自己团队在妖币研究和链上市值的经验框架开源。与直接使用Codex/Claude自行摸索相比，节省95% token以上用量 现在安装使用Skill，即可获得 @Surfdeveloper 提供的3000 credit API使用额度，相当于免费使用 > 📢HertzFlow X Surf AI Alpha”喊单“大赛 只需发帖引用或截图你生成的Skill报告，并给出“喊单”这个Alpha代币的理由，附上 #alphaskillcall 就能参与比赛 比赛时间: 6/19-6/27 我们将根据”喊单“在比赛期间最高涨幅/跌幅(取决于喊单方向），以及内容和互动质量，选出前15名 HertzFlow将给每个优胜者挂”莊“标。Surf将提供额外奖励 HertzFlow Skill将作为一个开源用户工具，持续扩充新的功能模块，让”人人当庄”成为可能 > HertzFlow社区独家AI交易工具与策略分享，请关注: https://t.co/jQ1NFlQs39 频道，并加入讨论区

FSD14来澳洲了？怎么还没推我！🤣 赶紧快让我体验下变化有多大。还是不是经常路口下不去，然后一经过一个BUS，速度就变成40？毕竟FSD13都是一年多前的老版本了，在AI的世界里，一年前的已经算是老掉牙了 https://t.co/n2pnmq4Ng3

胖哥传奇第6集 空姐下班找胖哥安慰，胖哥超积极猛干，射完后对漂亮空姐说：“下次帮忙叫我就行！” 更多私秘视频：https://t.co/ljr57oHtYp 免费完整版https://t.co/zkSRUqOWgW #AI短剧 #成人短剧 #胖哥的传奇人生 #热播短剧 https://t.co/TpOyItfCGr

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互補共存：MLCC 與矽電容在 AI 伺服器電源完整性的角色 隨著 AI 伺服器功耗快速攀升，電源完整性（Power Integrity）需求已從 PCB 板端深入封裝內部。傳統多層陶瓷電容（MLCC）仍是系統級穩壓主力，而矽電容正成為封裝層級的高階互補解決方案。 三星電機於 2026 年 5 月宣布簽下約 10 億美元矽電容供應合約，顯示市場對此新元件的重視。AI GPU 採用 chiplet、HBM 與先進封裝後，單一封裝內包含多顆晶粒與多個電源域，瞬態電流變化極為劇烈。此時板端 MLCC 因電流路徑過長、寄生電感較高，已難以完全滿足超高速響應需求。 矽電容以半導體製程製造，具備極低等效串聯電感（ESL）、可緊貼晶粒放置，以及在高頻、高溫、高 DC 偏壓下優異的電容穩定性。其可置於晶片頂側、底側、矽中介層或嵌入基板，顯著抑制瞬態電壓漣波，確保高性能運算穩定性。 兩者職責分工明確：MLCC 負責板端大容量濾波與整體穩壓，單一 NVIDIA GB200 板約需 6,500 顆，下一代 Rubin 架構預計增至 12,000 顆；矽電容則專注封裝內近晶粒去耦，提供低 ESL 與高速響應。兩者互補而非競爭。 未來 AI 伺服器將形成「板端 MLCC + 封裝內矽電容」的雙軌結構。MLCC 受惠於高容值、高壓需求持續成長；矽電容則隨先進封裝滲透率提升，逐步成為 GPU、ASIC 與 HBM 封裝的標準配備。儘管矽電容面臨成本與驗證週期挑戰，但其在高性能運算電源完整性上的關鍵價值已不可忽視。

突发消息：GLM-5.2 现已登顶 Design Arena 榜单，超越了Claude Fable 5！ 但讽刺的是GLM Coding plan一票难求😂😂 https://t.co/546wiLukKg

智谱的glm 5.2 超过了Claude 乐章，接近了“寓言”和“神话”。但有意思的是，没有新名字，只有版号5.2。 Anthropic的创始人达里奥说我们太强了，我要限制我自己。 而智谱的创始人 @JIETANG ，我们会超过，开源可用。 感谢智谱普普通通的神话工作。

半年前，我们就在尝试着Agent的虚拟机云运行方案，然后诞生了一个2k stars的开源项目；今天，我们正式推出Memoh的官方SaaS服务 —— 或者我们可以叫他 AaaS (Agent as a Service) 他是一个Multi-agent平台，每一个Agent都有他自己独立的运行环境，文件系统，长期记忆，桌面环境 —— 不管是使用自己的 api_key, 还是将你的 Codex, Claude Code 等Coding Agent 托管上去，他就这么24/7的在这里。支持10个主流的聊天软件连接，使得无论在哪里你都可以召唤到他 —— 去提交代码，验证环境，做社区维护，做赛博群友，或者任何你能想到的事情 如果你对此感兴趣，欢迎加入我们的 Waitlist, 我们将会在月底逐步开放访问权限！

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法国总统在 VivaTech 现场走过来，亲自试实时 AI 翻译，然后 30 秒内把重点说明白。Rokid Glasses @RokidGlobal 👍

$INTC $SNDK $MU $AMD $ARM $MRVL $DRAM 等重仓AI/半导体股票继续上涨。说实话，发这些每天赚几百万美元的交易日志，有点像小红书，已经要呕吐。如纳指再创历史新高，肯定会止盈10%，用于激励。过去，每年止盈了5%。马斯克的 $SPCX 降温两连跌，也没啥惊讶的。但把 $TSLA 换成 $DRAM 应该是我们首创… https://t.co/aLFyzpJPu5

卧槽，兄弟们，Vercel直接开源了他们的设计系统🔥 我准备先基于这套系统在Claude Design中重新设计一下个人主页，看看效果。 设计系统地址⤵️， 包含浅色和深色2套 https://t.co/O6OAMratKA

强烈推荐安装这个Skill，比官方的Skill-creator强大很多。 如果不会写skill，用姚老师这个skill可以写出90分的skill 这个skill来源于Anthropic 官方泄露的Claude code源码，还有全网其他模型的skill整合后的元Skill。 经过姚老师长达一个月的打磨，这是我用过的最好的Meta Skill Github：https://t.co/lEjfbHkjFB

OpenAI 发布的新论文太有趣了，有点探索人性底层原理的意味。 业界研究发现在对齐大模型的时候，有个很糟糕的现象叫 emergent misalignment（涌现失调）： 一个模型如果在训练时被教着做一件坏事，比如写不安全的代码，它会自己泛化到其他领域，包括健康、教育、科学、法律等等。也就是说，坏行为会被泛化。 OpenAI 把问题反过来想：那好行为会不会也泛化？ 如果训练模型在一个领域表现得诚实、透明、谦逊、可纠正，它会不会在别的领域也变得更好？ 于是他们造了一批贴近现实的对话数据，专门测这些特质： -诚实 -认知谦逊（epistemic humility，就是"我不确定"的时候能说出来） -元认知透明（能解释自己的思考过程） -可纠正性（corrigibility，被指错能认） -普遍的公平 -对人的关心 数据覆盖健康、教育、科学、法律、工程这些领域。 然后用 RL 训练，只混进去一小部分这种数据，其余还是常规训练数据。 实验结束后，有三个核心发现： 第一，在训练领域内，模型确实变得更诚实、更透明、更容易认错。 第二，在训练领域外，44 个独立的、训练时没见过的评测上，模型都变好了。欺骗、谄媚、reward hacking、有害建议……全都降了。甚至就算只拿健康数据训练，非健康领域也变好了。 第三，这种改变在对抗压力下时也表现得更有韧性。不管是 adversarial prompt 还是恶意微调，都更难把它推向坏行为。而且模型并没有变得"不可塑造"，正常指令它还是听的，只是对坏的方向变固执了。 这篇论文的启示是，RL 不仅可以强化代码，也可以强化道德。 也许对齐超级 AI 没有想象中那么复杂，只对齐底层逻辑就有很好的效果。 这跟人是很像的，人的各种行为在其底层存在一致性，通过一些小事就能看到一个人的底色。 很有意思。 论文地址：https://t.co/CYbVf3GEFV

有AI从业者认为智谱会在今年底推出不亚于Anthropic神话模型的开源模型 马斯克回复说明天一季度有可能 智谱创始人唐杰回复说不用那么久 马斯克说我说的是跑分，跑分跟实用性是两回事 https://t.co/VaMC48H8wR

很震惊美国居然才知道微软一直在往中国卖OpenAI和Claude🤣 之前还可以个人去买，24年开始就变成了仅对企业客户出售。 但是微软渠道有点贵，不如中转（

同意！ 我也认可投资最重要的品质是谦卑。永远保持学习，永远保持对自己观点的怀疑。 研究AI产业链，我最大的感受就是真正的钱，都是认知变现，赚不到认知外的钱。 但投资人也没必要把自己变成半导体专家。学金融的人，不可能像芯片设计师一样理解每一个架构细节，也不可能像光通信工程师一样精通整个产业链。 投资需要的不是100分的专业，是50分的广度 + 持续学习的深度。 知道HBM为什么缺货，知道ASIC为什么崛起，知道光互连为什么重要，知道CPU/GPU/存储/交换机之间是怎么互相传导的，其实已经超过市场上绝大多数人了。 剩下的，就是保持谦卑。 多看书，多看研报，多听财报电话会，多向真正的产业专家请教。 投资人不需要成为专家，但一定要有识别专家的能力。永远保持学习，永远保持对自己观点的怀疑，永远要谦卑的觉得自己不懂的还有很多，要向比你厉害的人请教。 你提到两点我也特别认同： 第一，不要碰杠杆。大多数人的认知和情绪，撑不起杠杆带来的波动。市场永远都在，活下来比赚快钱重要。 第二，要敢于质疑专家。专家也会错，市场更不会因为权威说什么就改变运行规律。最终还是要通过自己的逻辑推演，形成独立判断，然后为自己的决策负责。 我自己的长期仓位一直遵循巴菲特的思路：不用杠杆。 只有偶尔做波段，才会拿很小一小部分资金玩玩期权，当作赔率高的机会。 因为投资不是比谁一年赚得多，是比谁能在市场里活得久，学得久，然后把认知慢慢复利下去。活到老，学到老。 钱会奖励那些一直保持谦卑的人。

Claude Code 推出 Artifact 功能：AI 编程从终端走向可视化协作 Claude Code 现在可以把工作过程生成 Artifact，简单说就是一个实时更新的网页。PR 走查、系统架构说明、调试时间线、发布清单，这些原本只存在于终端会话里的东西，现在变成一个链接，发给团队成员直接打开就能看。 生成 Artifact 时，Claude Code 会用到当前会话的完整上下文，包括代码库、已接入的外部工具（比如监控系统）和对话内容。一个事故调查页面可以同时展示出错的测试代码、监控工具里的错误曲线，以及 Claude 的根因分析推理，不需要你手动接数据源或搭基础设施。 Artifact 会随会话进展自动更新。每次更新后，打开页面的人立刻能看到最新版本，同一个链接始终有效，历史版本也可以随时回溯。 Anthropic 在内部测试中发现，最高频的场景是调试。一个工程师在早会前启动事故排查，Claude Code 查着日志就发布了一个 Artifact：时间线、可疑提交、错误率图表。她把链接丢进群里，等早会开始时页面已经更新了两次。团队不用再听"我来介绍一下 agent 查到了什么"，所有人看着同一个页面讨论就行。 这其实解决了 AI 编程工具的一个实际问题：agent 在终端里干了很多活，但成果只有操作者自己看得到，团队协作时还得靠人肉"翻译"。Artifact 把这个中间环节省了。 安全方面，Artifact 默认私有，只有同组织内认证成员可以查看，不能公开。管理员可以控制组织级开关、设置角色权限和数据保留策略。 除了调试和 PR 走查，Anthropic 列出的用例还包括：法务用它审计所有第三方依赖的开源许可证，安全团队做代码审查报告并把每个发现链接到具体代码行，平台财务从 Terraform 代码里提取云资源成本分布，设计师用真实组件库生成多套 UI 方案直接挑选。 目前 Artifact 功能以 beta 形式向 Claude Team 和 Enterprise 组织开放，可通过 Claude Code CLI 和桌面应用生成，页面在任何浏览器里查看。个人用户暂时用不了。

OpenAI Codex 上线了 Record & Replay 功能：在 Mac 上把一个重复性操作演示一遍，Codex 会观察你的操作过程，自动生成一个可复用的 Skill。下次遇到同样的任务，换一组输入参数，Codex 就能替你重新执行。 目前仅限 macOS，欧盟地区暂不可用，使用前需要先开启 Computer Use。 这个功能解决的问题很具体。很多日常工作流程步骤固定但难以用文字描述清楚：报销填单要选对科目和审批人，发布视频要按固定顺序填标题、标签、缩略图，创建 issue 要勾选特定的标签和指派人。以前想让 AI 帮你做这些事，你得把每一步写成精确的指令。Record & Replay 的思路是，与其写说明书，不如做一遍给它看。 操作流程不复杂。在 Codex 桌面端打开 Plugins，点加号菜单，选 Record a skill，然后正常在 Mac 上完成一遍操作。完成后停止录制，Codex 会分析你的操作，生成一份 Skill 文件，里面包含触发条件、所需输入、执行步骤和验证方式。这份 Skill 可以检查、可以编辑，不是黑盒。 重放的时候，开一个新对话，告诉 Codex 用这个 Skill，给它这次不同的参数就行。Codex 会结合 Computer Use（桌面操控）、浏览器操作和已连接的 plugin 来完成任务。

Codex刚更新了一个超级牛逼的功能：Record&Replay 你可以让Codex录制你的操作，比如完成特定的工作，然后Codex可以将演示的工作流程转化为可重用的Skills。 它不是简单录屏重放，而是让你在 Mac 上给 Codex 演示一次工作流，然后 Codex 自动把这套流程转成一个可复用 Skill。 比如报销、订停车位、创建 issue、发布视频、下载周期性报表。 目前已更新到MacOS的Codex（需要计算机使用权限） 我觉得这代表一个很重要的趋势： Agent 的能力获取方式，正在从写 prompt变成演示 workflow。 我们小瘦猴子不再只是给模型下命令，而是在给模型做示范训练了🤣

党哥这次真的退出推特了，退出之前宣布一个非常重要的事情。 高考结束这几天，如果你的孩子在A专业和B专业之间犹豫，比如电子、计算机、临床、电气等等之间犹豫，你需要做三件事： 1. 网上搜索清华或者北大对应的专业培养计划，比如电子、计算机、机械、电气等等，把大学四年的课程全部打印出来； 2. 打印到一张纸上以后，一门一门课问豆包、元宝、通义千问、deepseek、kimi、智谱（主打一个一碗水端平），一门一门课问，这门课的官方指定教材叫什么名字，把书名写在这张纸上面； 3. 带着这些课程培养计划和教材名字，带着孩子去你家周围最大的新华书店、图书馆、大型学术类书店、大学学校周边学术书店，带着孩子直接坐三天，一本本书翻出来看。 注意，不一定是清华大学那门课的出版社和作者，只要名字差不多就行，比如清华是张三的《数字电子技术》，你去书店里找James Bond的《数字电子技术》也完全没有问题。 比如孩子对电子感兴趣，6学分的《电路》，4学分的《数电》《模电》《嵌入式》《DSP》《CPU架构/微机原理》，帮孩子把教材找出来，让孩子翻看一遍，看看孩子感不感兴趣， 比如孩子对计算机感兴趣，找出来《算法和数据结构》、《操作系统》、《编译器》、《数据库》的教材，让孩子翻看一个小时，看看孩子愿不愿意学这些知识， 比如孩子对临床感兴趣，把《生理学》《病理学》《内科学》《外科学》这些书找到，让孩子坐在书店里翻一翻，看看孩子感不感兴趣， 比如孩子对电气感兴趣，除了数电模电以外，再把《电机和电力拖动》《交流调速》《电力电子技术》《工程电磁场》这些专业书翻出来，让孩子迅速翻一遍。 等孩子对基础专业课有个模糊的认知，再来决定选不选这个专业， 如果孩子一看模电就头疼，死活不愿意算与非门电路，那就趁早让孩子别学集成电路，老老实实学计算机， 如果孩子一看任何代码就难受，但是非常愿意看《内科学》《外科学》这几本书，那就踏踏实实让孩子学临床医学。 一定要把三四个孩子能接受专业的清华大学培养计划打印出来，找到教材，让孩子提前适应，提前有个了解，了解后再做出大学专业的选择。 切记，切记，切记。

美国最终输了，给了伊朗3000亿美金，核能力和弹道导弹也没锁死，加了一个霍尔木兹海峡。 大批媒体解读把协议14条一条一条当作小菜场谈价格。真正的本质在哪里？看看朝鲜战争死了3万多美军停战协议也只在三八线。so what？最终是整个亚洲秩序重塑，包括以后中国改革开放融入世界… 看懂么？战争结果是要最终改变整个地区的风险溢价和秩序。以及对手的内部激励机制。 历史上第一次，AI战争第一天就前所未有的定点让领导先走。一批老极端政治的革命家换代，精准军事能力拆除。 不是把一个国家打烂，而是把旧权力结构打到无法按原来的方式运转。整个地区风险溢价和石油的全球布局供应链韧性。 记住，战争永远是关于“人” 。老革命家可以挂在墙上继续“活”在人民心中。 但新阶层的领导人的动机和行为模式激励已经改变，中东地区变化，资本市场迟早会给这个变化重新定价。 当然这些，我在第一周周报就全面解读了 ⬇️ 神级预测 一篇足够

推特刷多了，你会发现都在骂a股，很少有夸的，搞得a股半导体板块年内涨幅90%是吹牛逼吹出来的一样 但最近，美国最大的杠杆ETF发行商之一 ProShares，申请发行9只中国核心资产的2倍做多杠杆ETF。 名单全是AI、算力、半导体产业链核心公司。 中际旭创、新易盛、寒武纪、海光信息、北方华创、中芯国际…… 更有意思的是，如果你去看北向资金（专门买a股股票的外资聪明钱）、QFII以及很多科技基金的重仓股，会发现高度重合。 因为真正具备全球竞争力的中国科技公司，本来就没那么多。 华尔街在买，外资在买，基金经理也在买。 毕竟A股只有5%的公司值得买，如果你不会研究个股 其实直接通过基金参与，反而更简单。 分享几个重仓这些公司的基金

这是特朗普和伊朗签的合约。 把这俩图片放到gpt或者gemini中翻译时， 会立马提示你所在地区不支持服务…. 但你要问AI事情就很正常…. https://t.co/PFHxmFuMKH

成人AI生成没有限制了嘛，这么炸裂的都能生成https://t.co/h0pUh5xzDe爱播接的广，感谢大家，晚安亲 https://t.co/A5z94LZkDs

大叔本来是住院的，结果开房叫我去做Ai了～ 结尾射了💦好多，浓稠！ https://t.co/12vBxNA10D