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7/3 18時から　 名古屋駅付近で不動産投資家飲み会します！ 現在21名参加予定です！ 投資物件扱ってる不動産会社様いましたら、ご参加お待ちしております🙇

这套说法其实早就被推翻了。 2014年Bengio那组人专门算过高维损失函数，结论是维度一高，真正的局部最优反而极少，几乎都接近全局最优。 卡住你的绝大多数是鞍点，某些方向往下、某些方向往上那种，看着像陷进去了其实没有。 早年神经网络训不动真正的元凶是鞍点加梯度消失，后来ReLU加好的初始化加动量一上，这事基本就不提了。

追觅要成成下一个乐视？ 这回真的危险了！ 追觅真正危险的，不是扫地机器人突然不行了。 而是它过去那套“产品公司 + 地方国资 + 产业基金 + 生态公司 + 高估值叙事”的资本机器，开始被反查了。 追觅每一个新产业都是和各个地方招商深度合作的，地方财政出80%的投资基金，追觅出20%，但是地方财政出了大头反而完全不管企业经营，追觅出了20%却能全权决定所有资金的使用权。 如果一个项目里，地方资金占了大头，甚至承担了绝大部分资金投入，但真正的运营权、决策权、话语权却主要掌握在追觅体系手里，那地方现在回头摸排就很正常了：钱投哪了？ 项目落地了吗？ 产能出来了吗？ 税收和就业兑现了吗？ 国资到底是在投产业，还是在给一个估值故事加杠杆？ 追觅过去最强的能力，是把扫地机讲成机器人，把机器人讲成 AI，把 AI 讲成万物生态，再拿这个故事去撬动地方资源和资本市场。 顺周期的时候，这叫硬科技独角兽。 逆周期的时候，一旦有几个项目亏损较大，地方就会开始排查。 所以追觅不是产品公司身份崩了，而是资本叙事的信任开始松了。 接下来它能不能过关，就看三件事：主业财务经不经得起审计； 地方基金项目有没有真实产出； 汽车、手机、机器人这些跨界，到底是战略，还是估值材料？ 追觅最危险的地方，不是卖不动货，而是过去最会讲故事、最会拿钱、最会扩张的那套模式，开始被要求验货了。

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多"人"协作型标准化工作流AI——xBubble分析： 美联储加息概率，ZEC能否抄底？ 看过不少小伙伴在使用xBubble，并且在从PPT、制图、视频、代码甚至旅游计划等角度与Grok、Gemini、Claude、GPT等进行对比。 结果是xBubble表现优异，甚至有时xBubble比这些AI有过之而无不及。 蜂兄对xBubble的工作原理非常好奇，于是研究了一下它的原理。 ┈➤多"人"协作型AI xBubble并不是单个AI模型，而是整合了Grok、Gemini、Claude、GPT甚至豆包等模型共同工作，类型于多"人"协作。 ┈➤标准化工作流AI ╰✦SOP框架同时提升质量与效率 SOP框架，Standard Operating Procedure，标准化操作流程，原本是企业管理领域里的概念。 其核心是，把复杂的工作过程，拆分成若干固定、可复制、可验证的标准化工作单元及操作流程。 SOP在企业管理中的作用是，让工业生产、企业服务与管理等，可以按照固定的流程去操作、控制与管理。 其意义有二：一是通过标准化的操作与管理，提高质量。二是通过复重性的操作，大大提高效率。 ╰✦基于SOP框架的AI xBubble的算法核心便是SOP框架。 基于SOP框架，xBubble自研两大AI Agent组件：一是Bubble Pilot，二是Bubble Engine。 ┈➤意图的路由：Bubble Pilot DappOS是一个面向意图的Web3协议，"面向意图"是其生态产品的核心设计理念。 xBubble作为DappOS旗下的AI产品，同样将"面向意图"作为设计的核心理念。 Bubble Pilot根据用户发出的请求，将用户意图路由到相应的SOP框架。 第一步，Bubble Pilot会调用AI模型分析用户的请求分类，是请求建议、生成图像、设计PPT、制作视频、提供代码或链上任务等等。 第二步，在上一步基础上，Bubble Pilot会调用AI模型对用户的请求进行细分。例如生成图像请求，是电商海报、人物生成、金融分析或照片编程等。 第三步，在上一步大陆上，Bubble Pilot会进一步对用户意图进行细分，直至匹配到现有的"子SOP"，然后才是执行"子SOP"从而实现用户的意图。 而对于某些不存在适合的SOP的情况，Bubble Pilot会使用相应的通用SOP完成用户意图 但是对于重复请求的意图，Bubble Pilot会请求建立新的SOP。 因此，xBubble的核心资产是这个逐步壮大的SOP库。 ┈➤意图的执行：Bubble Engine 在Bubble Pilot路由意图的基础上，Bubble Engine开始执行相应的SOP，包括选择最擅长的模型，构建更好的提示词，Skill或工具调用 + 执行步骤 + 结果测试。 而在这个过程，Bubble Engine会同时调用多个不同的模型，并且对结构进行比较和筛选。 最关键的是，无论是新生成的SOP还是已经存储的SOP，Bubble Engine都会持续学习，持续完善SOP，包括更换模型、调整提示词结构等。 因此，xBubble的核心技术是持续提升的SOP工作质量，和自我学习的SOP优化引擎。 这可以解释为什么有时候xBubble生成的图像或视频，超越了现有AI。 ┈➤写在最后 通俗的说，xBubble的算法是根据用户意图细分，构建标准化的工作流程(SOP)，并根据用户发出的请求、持续的增加和优化SOP。 xBubble上线以来，首先，根据用户请求累计了更多的SOP，这是数量优势。其次，xBubble持续优化SOP，这是质量优势。最后，老用户在执行重复性请求时，可以十分简洁的发出请求，xBubble可以迅速路由、执行SOP，高效、批量完成用户请求，这是效率优势。 2016年，一个电商店铺，需要雇佣摄影、修图、装修、文案、运营等人员。 到了2026年，像xBubble这类AI平台，在店铺老板反复请求以后，可以为某一个店铺构建一个SOP，同完成摄影、修图、装修、文案、运营等工作。最重要的是，这个SOP了解这个店铺定位、产品优势、目标客户和细分市场等等，可以代替原有团队提供专业化服务的，并且在效率上越越原有团队。 作为交易者，蜂兄最关心的是宏观和项目。所以让xBubble帮着分析了一下美联储加息的概率。 ╰✦案例1：美联储加息分析 在分析和总结方面，xBubble轻车熟路，蜂兄只给了请求一次，xBubble自动选择了SOP，并完整的完成了请求。 分别分析了美联储加息和不加息的理由与逻辑。整理最近美联储官员中对加息的公开表态，并且最终总结了利息“维持不动是基线，加息是重新被认真讨论的尾部风险。”也就是xBubble的分析是倾向于美联储暂时按兵不动，但是不能排除后续加息的可能。 蜂兄并没有要求，但是xBubble主动将所有的信息都标注了来源的网站，可靠性更高，AI幻觉更小。这一点吊打Gemini！ ╰✦案例2：ZEC分析 ZEC暴跌是因为安全研究人员最近发现了一个安全漏洞，ZEC可以无痕迹的增发。 面对该漏洞，开发团队紧急更新完成了修复。但最大问题不是因为漏洞存在，而是因为不确定这个存在了四年时间的漏洞，在以前是否已经被利用、增发了ZEC？ 获取了推特、币安广场、coinmarketcap的多条分析，总结了看多、看空和庄家操盘论的三个角度。 最后的总结是，现在抄底风险高，技术上关注245刀~185刀的支撑区间。 蜂兄把两个案件的分析过程都全部截图了，小伙伴可以具体看一下这两个事件的分析。 感兴趣的小伙伴可以试一试xBubble。