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上海同城 贴吧
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有S吗 在上海的最好 一定要会捆绑的来我家包粽子 我一个人忙不过来 ⛓️#微博# #炎炎炎cp# #炎炎猪# #上海# #同城交友# #丰乳肥臀# #肉腿# #140斤# #白皮# #约会# @SEXASS6665 @BBASS6665 🚪🔓解锁 #微蜜圈# 7205550 爆爆猪炸
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今天和韩国投资博主 @blazingbees 在评论区聊了很久,加上前几天微信向李哥 @hazenlee 请教了关于A股的一些问题,很有感触,喝了二两白的,写下了这篇 中国和韩国其实走的是同一条路 过去二十多年,两国老百姓最认可的投资品 不是股票,而是房子。 韩国人信房地产 中国人也信房地产 因为房地产真的给过大家回报 中国1998年住房市场化改革之后,全国房地产开启了长达二十多年的超级牛市,从1998年到2021年,整整23年 很多城市房价上涨了十倍、几十倍 在那个时代,买房是理财 炒房甚至不是贬义词 一个家庭最成功的投资,往往就是买了一套房 股市反而成为反面教材 A股3000点横盘十几年 老百姓提起股票想到的是: 割韭菜、赌场、投机 谁家有人是在炒股的 大家就会觉得这个人不务正业 而提起房子想到的是: 财富、增值、阶层跃迁。 韩国其实也差不多 KOSPI长期在2000点附近震荡。 韩国人把大量财富配置到房地产 首尔房价一路上涨 很多韩国年轻人甚至认为: 股票是赌博,房子才是投资 但最近几年,事情开始变了 韩国股市创出新高后,大量居民资金重新流向股市 年轻人开始开户,资金开始从房产流向权益资产 这背后其实不是韩国人突然变聪明了。 而是一个时代结束了 房地产时代结束了 股权时代开始了 很多人觉得中国人不爱投资股票 其实恰恰相反,中国人是全世界风险偏好最高的投资者,说的直接点,中国人是全世界赌性最强的种族 从2007年全民炒股到2015年全民加杠杆配资 基金热、可转债热、新能源热、量化热 甚至加密货币、黄金、期货 哪里有赚钱效应,中国人就会出现在哪里。 中国人从来不缺赌性,缺的是赚钱效应 而今天,中国正在站在一个时代切换的节点 房地产时代没有结束 但房地产的黄金时代已经结束 未来北京、上海、深圳等核心区域的优质房产,大概率仍然会像东京核心区、首尔江南区一样继续上涨 因为稀缺资产永远稀缺 但是 未来大多数房产很难再复制过去二十年那种几十倍的财富神话,因为人口、城镇化、住房存量等因素已经发生变化 未来房地产更像是保值资产 而不是创造巨大财富增量的资产 真正的增量财富,更可能来自股权 因为未来最值钱的,不再是谁拥有更多土地 而是谁拥有最优秀的企业 很多人没有意识到: 中国真正被低估的,不只是股市 而是中国金融资产本身 过去这两年,证监会一直在强调建设金融大国、金融强国 从注册制改革,到养老金入市,到长期资金入市,到推动居民财富向权益市场转移 背后其实都指向同一个目标: 让资本市场承担资源配置和财富增长的功能 作为全球第二大经济体 中国拥有全球最完整的工业体系 全球最大的制造业规模 全球领先的新能源产业链 全球领先的电动车产业链 全球最大的消费市场之一 以及正在快速崛起的AI和机器人产业 如果只看产业实力 今天的中国资本市场,和市场给予它的估值水平之间, 存在非常明显的落差 而这种落差存在很多原因 有过去房地产长期吸走居民资金的原因。 有市场长期缺乏赚钱效应的原因。 有以美国为首的国际资本持续看空中国资产的原因。 也有IPO、再融资、减持等供给压力长期存在的原因。 这些因素共同压制了市场估值。 但市场最有趣的地方就在于: 价格不可能永远背离基本面 当一个国家拥有越来越强的产业竞争力 越来越多的科技企业 越来越大的经济体量 最终一定需要一个与之匹配的资本市场 韩国曾经如此。 日本曾经如此。 美国更是如此。 所以我越来越觉得: 未来二十年,中国最重要的资产逻辑 很可能会从土地时代逐渐转向股权时代。 房子负责保值 股权负责增值 核心地段房产依然重要 但真正能够分享中国科技进步、产业升级、金融强国红利的人,最终一定是企业股东,而不是土地持有者。 很多人觉得中国人不喜欢股票 我不这么认为,国人只是太久没有见过向2008年那样真正的大牛市了 如果未来A股持续上涨三五年 如果赚钱效应不断积累 如果居民财富开始从房地产逐渐流向权益资产 那么今天很多认为自己永远不会买股票的人 未来也会像今天的韩国散户一样 重新坐回交易桌前 因为人们追逐的从来不是房子 也不是股票 而是财富增长本身 感兴趣的,看我这篇 属于房地产的时代已经写进历史 而属于股权的时代,才刚刚开始
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7月25日一篇微信公众号文章《那十年,满城尽带黄金甲》(见附文)回顾了中国经济腾飞的十余年时间,引发网民热议。 社会信心这种东西,高涨的时候就狂飙突进、一日千里,退潮的时候就山崩地裂、哀鸿遍野。 中国民众仍然对眼下的经济困境缺乏清醒认知,他们一边幻灭,又一边怀抱不切实际的幻想: 他们以为这不过就是一个普通的经济周期而已,他们以为忍一忍,困境就会过去。 我想借题发挥的地方是:社会信心对于一个国家来说至关重要,当社会信心崩溃的时候,就会出现像东欧剧变那种连锁反应。这一点在捷克斯洛伐克尤其突出:这个国家的反对运动甚至没有怎么出力,这个国家就已经被时代浪潮裹挟而去,因为信心崩溃确如山崩地裂。 当然,我并不是鼓吹坐着干等政权自己灭亡。中国眼下的时代幻灭还夹杂着新的不切实际的幻想,中国的经济危机还没有触底,但是社会信心已经松动了。 这是一个重要的国家转型历史机遇期,就好像波兰反对派运动遇到1975年《赫尔辛基协议》和1976年当局误判形势导致食品大涨价。如果抓准了历史机遇期,社会运动就会如风卷残云一样席卷过来;如果错过了历史机遇期,不但反抗运动要付出更大代价,还可能无法成功。 在经济高涨期鼓吹中国崩溃论是对政治经济规律的无知,但经济衰退期重新鼓吹中国崩溃论则近乎逃避责任和自娱自乐了。 无数现实案例告诉我们:即使是一个经济上破产的国家,也并不必然导致政权崩溃。真正导致政权崩溃的因素绝不包括国民什么都不做就干等政权灭亡。 社会运动就是为政权更迭创造新变量的最重要环节:因为社会运动意味着社会主动求新求变,要求解决现实问题。 相反,如果社会运动缺席,我们就会像案板上的鱼肉幻想重归大海。 我们要主动去创造社会运动,要主动去创造可以改变社会的全新变量,不要沉浸于无休止的内斗和党同伐异,然后埋怨别人没有努力去改变现状。 -------------------------------- 《那十年,满城尽带黄金甲》 ——来自微信公众号:摩登中产 1 2004年,冯小刚包下T97次列车,取名“天下无贼号”,从北京南下香港。 列车经郑州,过武汉,越长沙,车厢内德华高歌,葛优醉饮,一路欢声。 一年后,微醺的葛优转战《夜宴》剧组,这次冯小刚用一亿两千万,重建了一座皇城。 数米高的青铜吊灯有两百盏,皇后的凤辇造价五十万,1.2万平的大殿诡秘森严,大殿前数十匹骏马奔腾,每根毛发都用黑油熨染。 那几年,中国电影尽是大手笔与大场面。 陈凯歌的《无极》,到香格里拉布景,在无人区修路,为几秒镜头买了100多头高原犏牛。 徐克的《七剑》,远行天山三年,武器造了上千把,准备连拍6部,对标星战。 更早之前,张艺谋在内蒙胡杨林深处,拍下《英雄》第一个镜头。片中的树叶,都是60元每包,从老乡家收购。 刀光剑影裹着王霸雄图,呼啸向前。人民大会堂首映礼上,200大学生身披秦甲,高喊:风!风!大风! 2006年,张艺谋开拍《满城尽带黄金甲》,那风已浩荡无双。 电影投资3.6亿,在横店1:1仿建故宫,一万平广场上,铺满四百万朵菊花。 51岁的周润发身披八十磅重的纯金龙袍,龙行虎步,穿过金色廊柱,登上朱红高台,放眼望去,一片金色的海。 两年后,投资更高的《赤壁》到来。吴宇森要用6亿投资,“拍一部伟大的电影”。 六千名群演,奔跑在八卦阵之中,两千艘战船,浮动在波涛之上。最长一艘战船,首位长达38米,号称亚洲版特洛伊。 那些风声水气,已成绝响。多年后,参与拍摄的群演,回味起漫天落雪般的灰烬,“像大梦一场”。 那是澎湃的大时代,而时代越澎湃,主角反而越是小人物。唯有上行,才有逆袭。 21岁的李宇春,被352万条短信选成全民偶像,登上时代封面,她原本计划是毕业做北漂,在地铁通道站唱。 33岁的郭德纲,穿过大雾回天津办专场,一月接受采访140场,不久前他的梦想还是小剧场能坐满,说句“我很欣慰”。 那些年,我们看着旭日阳刚唱上春晚,看着王宝强越过原野,看着黄渤奔跑在《疯狂的石头》收尾,高架桥两侧,浮出海市蜃楼。 穿行过上行周期的人,都相信奇迹。 那十年,优酷上最火的歌是“我相信青春没有地平线”,毕业季上最流行的歌是“最初的梦想紧握在手上”,而写进高考作文题的歌是:我一直有双隐形的翅膀,带我飞,给我希望。 飞翔的人们掠过金色年代。 2001年,中国男足挺进韩日世界杯,2002年,姚明亮相休斯顿火箭队,2004年,刘翔110米栏决赛夺金,创造世界纪录。 那天,疾驰如风的他说:我感觉今天自己是一个奇迹的主角。 2008年,更大奇迹上演,29个巨大焰火脚印,沿北京中轴线破空踏来。 鸟巢之内,千人击缶,万人高歌,李宁飞天踏画,圣火熊熊,成为一个时代的燃点。 火光下,人人都是奇迹的主角。 2 奇迹背后,是经济狂飙带来的底气。 2001年,中国GDP增速8.3%,而这只是那十年的最低值。 2003年到2007年,中国GDP连续5年两位数增长,2007年增速达到14.2%。 在西方,中国崩溃论悄然退场,英国记者金奇写了《中国震撼世界》,并成为英国年度最佳图书。 在国内,央视《大国崛起》纪录片多轮重播,盗版碟热销,被摆在摊位最显眼位置。 狂飙的经济,让原材料需求激增,煤老板成为上行周期第一批宠儿。 他们一夜暴富,再一掷千金,最爱到北京买房投资。煤老板们对望京不屑一顾,要买就买“一环”:以天安门为圆心,用圆规画圆,半径在3公里以内,否则不买! 他们买奔驰越野,开信贷公司,投资影视剧,多年后,导演彭浩翔对煤老板念念不忘,“你给我拍个艺术电影,拍什么内容我不管,一定让我女朋友走红毯”。 2010年,30多个煤老板集资50多亿,成立汾酒投资公司,豪言让汾酒产能提升3倍,和茅台一争高下。 与煤老板一起纵横江湖的,还有地产商。 1998到2007年,中国商品房销售面积年增速20%,2007年,26岁的杨惠妍成为中国新任首富。富豪榜单前100名中,有39人从事地产业。 巨浪之下,热钱开始聚拢中国。 2006年,美国红杉资本合伙人迈克尔造访中国,称中国伟大公司或许还没有诞生。 一年前,号称投资半径“不超出硅谷40英里”的红杉资本来到中国,成立红杉中国基金。 红杉合伙人沈南鹏,意气风发坐在上海恒隆广场28楼办公室内,桌上摆着3部手机,每个月话费上万起步。 窗外,黄浦江江水奔流,一往无前。 那年,朱啸虎刚加入金沙创投,很快有外号“点石成金”;今日资本徐新,刚投资土豆网,并称哪怕不盈利“我们愿意养它三年”。 投资京东时,徐新嫌刘强东要200万美元太少,主动加到500万美金:“你现在没尝到钱带来的威力,你会觉得200万是远远不够的。” 2006年春节,从华盛顿飞回上海的38000英尺高空上,吴晓波给新书《激荡三十年》写下题记: 当这个时代到来的时候,锐不可当。 江河汇聚成川,无名山丘崛起为峰, 天地一时,无比开阔。 2005年8月,百度登陆纳斯达克,当天涨幅超350%。 媒体采访李彦宏,问他知不知道百度造就了8个亿万富翁,50个千万富翁,400个百万富翁。 李彦宏说,分享财富,共同奋斗。 两年后,阿里巴巴上市满月酒,酒桌上员工都在计算身家;同年,史玉柱在陆家嘴摆上市庆功宴,给所有人涨薪,并一人发一枚老凤祥定制金币。 财富浪潮从楼市到股市,从煤老板到互联网新贵,最后漫过每一个人。 北京海淀,星巴克内坐满创业者,推门进店,投资、创业、技术理想的话题扑面而来。 高中辍学的李想,4年身家过亿,笑谈发家历程:“我们这些人,前两年,还糊里糊涂的,什么都不知道……” 《新周刊》写出那十年的急切和野望,“如果你三十而未富,那你这辈子很可能已经没有机会了。” 当时只道是寻常。 3 2007年,身份神秘的外企经理李可,写了《杜拉拉升职记》,两年卖出210万册。 书里干练坚强的南方女子,成为无数白领的人生范本,“杜拉拉信奉踏实,不懈努力,靠个人奋斗获取成功。” 上行周期的年轻人,总是自信又乐观,相信未来注定是他们的。 有媒体调查北上广深8个城市青年,发现7成以上年轻人不在乎失业,自信很快就能找到新工作。 他们相信爱情,选择伴侣时,更多考虑人品志趣,门当户对被排最后。 他们相信梦想。广州赤沙村的小情侣,相信一定能搬到市区;北京唐家岭的蚁族,则梦想“三年一辆车五年一套房”。 在国贸,白领相信30岁前能当上主管,主管相信后半生都是中产,飞机靠背插着的杂志上,说就应该“用明天的钱,圆今天的梦”。 回望那十年,繁华之下是狂飙,而狂飙的遗泽是信心。信心是最强大的惯性。 惯性之下,那十年流光溢彩。 他们是许三多,他们是杜拉拉,他们是见证奔腾的马冬梅和夏洛,他们是贾樟柯的风流一代。 风流轮转。 19年后,满城已无黄金甲,横店广场也无耀眼明黄,蚁族的城中村已化森林公园,碧桂园忙着交房,昔日女首富焦头烂额。 去年夏天,徐峥穿着不合身的外卖服,试图讲述逆袭人生,结果被骂得声名狼藉。 电视上播的是小欢喜、小舍得、小别离,45岁的黄磊在楼道上痛哭流涕:老老实实做人,认认真真工作。 有人剪辑了马云的视频,2008年,马云说:银行不改变,我们改变银行;2018年,马云说:要改变我们自己。 2020年,马云说:都难都难,现在都难。 所有人都在翻山渡海,沿着周期向上攀爬,而旅途越艰难,越想念远去的夏天。 今年42岁的刘翔,已退役十年,罕有露面。 2020年一档综艺上,他和几个小朋友在大巴车上休息,小朋友问他到底几岁。 刘翔笑着回答说:“我想永远停留在21岁,再来一遍。” 越来越多人回望那十年,不是贪恋黄金的甲光,而是想重温信心的力量。 每个上行周期,狂飙的经济,总能带来信心,而重启上行周期,则需以信心为起点,凝聚心气。 今年夏天,苏超火爆,一座座奥体中心内,人声鼎沸,人潮如海。 这只是草根联赛,但当人们都相信它会成功,都有心气把它办成功,它就能成为奇迹。 夏夜漫长,体育场灯光璀璨,欢声如雷,笑容如昨。 恍惚间又有热风吹过。 不如我们从头再来。
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我是Yuziii,零帧起手——点个关注再走😎 25 年 12 月,我刚从 UCL 毕业。对这个年龄来说,我的经历不算少:上海德勤、作业帮、腾讯、香港咨询、Crypto Card / 支付渠道、火币HTX,再到现在一家澳洲持牌券商 / Web3 CEX / 多资产交易平台集团,做生态 BD。该转过的场,大部分都转过一遍。不是为了把简历写满,是想先看清零售交易这件事到底是在哪一层创造价值。 我现在做的事很具体:负责支付渠道合作方拓展、管理和战略规划。把外部能力接进平台——上游流动性、KYC、交易教育、最后则是最重要的支付和加密能力。谈的是覆盖、接口、资质、费率、结算、数据驻留,以及能不能从评估推进到测试、上线。不是只写研报,是把合作真正跑起来。 我选择停在 Forex × Web3,是因为我觉得零售交易已经不是“炒外汇的”和“炒币的”两套圈子。大家抢的是同一批用户的开户、入金和交易时长。Robinhood 这类零售经纪是大赛道里的另一支:从证券账户往多资产和链上扩。我们不是同一条产品线。外汇 / CFD 平台给客户的是保证金合约,不是股东账户;真正决定平台能不能活的,是执行质量、对冲、核验、资金能不能合法地进来出去。纯 Crypto 叙事会过季,牌照边界、渠道和资金流不会。年轻时把场子走宽,是为了现在能判断哪一层值得深挖。 所以我以后会持续更新这些: 
• 外汇平台生态里,一类合作是怎么被筛掉、怎么被推进、最后卡在哪
• 流动性、KYC、支付和平台工具落地时才会暴露的细节
• 渠道、合规、产品、技术挤在一起时,项目为什么走不动
• 零售交易入口变宽之后,Forex 和 Crypto 到底在哪些地方开始重叠
• 一个刚毕业、但已经在前线待过几轮的人,怎么选战场 ……等等,以及很多大家想看的~ 欢迎粉丝宝宝投稿提问! 别人如果要用几个词概括我,大概是:独特、创新、务实、热爱挑战、MIND FREE! 
我给自己的要求很简单:只写自己经手过或判断过的事,不把听来的故事说成亲历。 关注我,你可以预期: 1. 一线合作的推进逻辑,不是口号 2. 零售交易平台交界处正在发生什么,而不是又一篇宏观复读 3. 一个同龄人的职业选择样本——不是完美路径,但是验证过的路径 不装全知,不构成投资建议。 同时,我也在这里长期招募合作方,目前优先:上游做市商 / 对冲账户、KYC/KYB、聊天工具、直播工具。 
发方案请写清品类、覆盖地区、接口、资质、计费和可测试时间。 
Telegram:@Monaaa_Y WeChat:Monaaa_Y 想认识我,从这条置顶开始;想合作,快把材料发给我~
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在超过几十种的文档格式中,Markdown 目前还是对 Agent 最友好的格式,应该没有之一。 为了最大化企业和个人知识库的价值,让 Agent 能懂你的企业和你自己,即使有 WorkBuddy <-> 企微、千问办公 <-> 钉钉、豆包工作 <-> 飞书 这样的天然生态打通优势,在企业网盘、硬盘、知识库里吃灰的文档,还是要转为 Markdown 才能更好的被 Agents 用起来。 分享几个我自己平时在用的 Markdown 文档格式转换项目,朋友们可以根据自己环境内当前的文档实际情况来选择用哪个。 1. anydoc 18.8k 🌟 Firecrawl 最新开源,评价很高,文档格式覆盖很全、解析很快。纯 Rust 零依赖,把 Word/PPT/Excel/PDF 等 14 种格式毫秒级转成 LLM 可用的 GFM Markdown。 2. MinerU 78.6k 🌟 OpenDataLab (上海 AI Lab) 开源,在 anydoc 之前是我自己主力用的。它基于 1.2B 视觉语言模型的高精度文档解析器,专攻 PDF 的公式、表格与中文版面,OmniDocBench 榜首。 3. MarkItDown 176.6K 🌟 微软开源,开源之初声量极高,不过解析能力上限不如前两个。轻量 Python 工具,把 ~25 种文件(Office/PDF/图片/音频/HTML 等)统一转成 Markdown 喂给 LLM。 4. Docling 65.7k 🌟 IBM Research 开源,MIT 许可,企业级文档智能工具包,多格式解析为带类型的结构化文档树(DoclingDocument),为 RAG 而生。 5. Marker 39.3k 🌟 Datalab 开源,基于 Surya 模型套件的高速 PDF 转 Markdown/JSON 工具,GPU 批量吞吐可达 ~120 页/秒。 最后附上一个简单对比测试,供大家参考吧,实际表现还要基于具体环境测试(项目/速度/硬件要求) 1. anydoc 中位 4.7ms/文档 Ryzen 9 9950X3D,纯 CPU,100 个真实文档(14 种格式) 2. MinerU 0.21s/页(L4 GPU)、2.12 页/秒(A100) VLM 路径必须 GPU(≥8GB 显存) 3. MarkItDown 中位 134.8ms/文档;整份 PDF 约 0.6–1.1s 同上 CPU;比 Docling/Marker 快 50–100 倍 4. Docling 513.6ms/文档(Office);PDF 约 3.1s/页 CPU、0.49s/页 GPU CPU 可跑,GPU 明显加速 5. Marker 批量最高 ~120 页/秒(H100);B200 上 2.9–23.7 页/秒 GPU 才有意义,CPU 模式很慢
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【经典回顾,全文背诵】 一个人的命运啊 当然要靠自我奋斗 但是也要考虑到历史的进程 我作为一个上海书记 怎么把我选到北京去了 小平同志同我讲话 中央都决定了,你来当总书记 我说另请高明吧... 苟利国家生死以,岂因祸福避趋之 三件事... 两件小事...
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上海一个奢侈品柜姐辞职以后,不卖包了,开始帮有钱女人“清衣柜”。 我最近听到一个挺反常的赚钱方式。上海有个女生,以前在奢侈品店做销售。每天想的都是:怎么让客人多买一个包。现在反过来了。她一天收费1800,专门去别人家里,劝人把东西扔掉、卖掉。最夸张的一次,她在一个客户家待了两天,从衣帽间里清出来47万块钱的闲置。当然不是她赚47万。她收服务费,再收一部分代售佣金。 第一次听我觉得:有钱人连卖二手都不会?后来才发现,越是买东西不心疼的人,越容易堆出一个自己根本处理不了的衣柜。一个包买的时候3万。现在二手值1万8。舍不得卖。放两年以后,只值1万2。继续舍不得。最后拉链氧化、皮发霉,8000都没人要。 她第一次上门,不会马上翻衣柜。先让客户拿出三样东西:过去一年最常穿的。过去一年一次都没碰的。还有:“觉得以后肯定会用,但已经三年没用”的。第三类通常最多。有一次一个客户,衣帽间大到十几平。光黑色包就十几个。每一个都说:“这个很经典。”“这个绝版了。”“这个以后女儿可能会背。”她最后拿出一个爱马仕旧包问:“你上一次背它是什么时候?”客户想了半天:“疫情前。”她说:“那你女儿今年才9岁,你是准备再放十年吗?”客户自己都笑了。后来那个包卖了十几万。 她的做法也挺细。不是把所有东西往二手平台一扔。她会先分类。热门款,直接找寄卖店比价。冷门款,挂平台慢慢等。成色差一点的,价格一次到位。鞋子衣服这种折价特别狠的,能打包就打包。她甚至有个原则:原价越贵,越不能按原价思考。因为很多人卖闲置最容易犯的错就是:“我当年买成3万呢。”她会说:“二手市场不认识你当年。” 有一次客户有件大衣。原价4万多。穿过两次。客户心理价位2万。她查完同款成交,直接说:“9000左右。”客户脸都变了。“不卖。”她说可以。把衣服重新挂回去。三个月以后客户主动找她:“9000还能卖吗?”那时候市场价已经8000了。 她说做这个生意以后,最大的感受就是:人对已经花出去的钱,有一种特别奇怪的感情。明明钱已经没了。但只要东西还放在家里,就感觉亏损还没发生。所以她真正干的,不是整理衣柜。是在替客户确认亏损。这事听起来不好听,但非常值钱。 她现在每次清完衣柜,都会做一张很简单的表。买入价。预计二手价。最终成交价。闲置时间。有个客户第一次看到那张表,沉默很久。一年买了快80万。最后真正高频使用的东西,不到20件。从那以后,这个客户买包之前甚至会先给她发照片:“这个值得买吗?”她有时候直接回:“不值得。”“你家已经有三个差不多的。” 最搞笑的是,她以前做柜姐,如果客户问这句话,她绝对不会这么答。她会说:“完全不一样,这是今年新色。”身份一换,答案也换了。 她现在收入并没有当年卖奢侈品最好的月份高。但她说轻松很多。因为以前她赚的钱,来自客户不停买。现在她赚的钱,来自客户终于承认:“这些东西我其实根本不需要。” 我后来发现,真正愿意花1800请她上门的人,并不是缺这1800。恰恰是因为他们过去花钱太容易。一屋子东西堆在那里,看着像资产,其实全是不断贬值的库存。所以她卖的也不是整理服务。她卖的是一种很多成年人最缺的能力:在已经花错钱以后,尽快认亏。
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Agents-A1:针对长任务强化的Agent模型 由上海AI实验室开源,能在复杂流程中边做边自我纠错,原生多模态模型、原生支持工具调用,在同级别模型中长时任务最佳。 模型:
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感谢 @BoredApeYC ,谢谢@veratheape @mfigge 组织的这场活动,在上海玩的很开心。 无关功利,这里只有一群有意思的猿猴们相聚在一起,大家举杯畅饮,从屏幕前相聚在了上海。我想这是对“At The Clubhouse”这个理念的最好诠释。 没有想过来自天南海北的大家因为一个NFT能够相聚在一起,我想这正是社区的凝聚力的体现。大家在漫长的熊市一起同舟共济,一起分享生活经历,分享艺术追求,分享对web3整个行业的看法,分享做账号的踩过的雷,遇到的麻烦事儿... 我在币圈是从零开始,从一个只有a4存款的少年,到现在和各位猿猴们一起在上海举杯共饮,我想这是一种成长,也是对我过去经历的磨难与痛苦的最好奖赏。能够在旅程中遇见大家,遇见同行人,本身是件不易的事情。不论行情起起伏伏,猴子们依然在身边。 @7777chu @0xMulight @lionman888888 @CryptoPandasim @spicycandy00 @0xborder @0xlaofashi @zhanweic @William88Crypto @0xJason @oceansbaby_ @web3houzi @pprgb888
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