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中塞友好
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中塞友好
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Y佳妮
@Yjiani2003
2026.05.27 08:15
刚刚,塞尔维亚总统武契奇到嘉兴了,乘坐红旗轿车抵达敏实集团。 #
中塞友好
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小塞
@EvanCrypto17
2025.09.01 02:58
Alpenglow 的提案终于过了,这下 Solana 真要把违背祖宗的决定贯彻到底了,但此时的你可能想问?为什么?Why babe why? Solana 已经够快了,为什么要在这个节骨眼给心脏动手术? 说实话,小塞真有一个感觉,后 meme 时期的 Solana 在下一盘大棋,长期围绕 Meme 概念让 Solana 被反噬,创始人 Toly 的发言更是直言要摆脱“ Meme ”概念。现在的 Solana 要打 ICM (Internet Capital Market)的牌,我们看能从丝缕信息中发掘出一点什么有效信息。 简单捋一下: Solana POH 区块确认时间 12.8秒 ,升级 Alpenglow 则缩短到了 0.1 - 0.15 秒。 对比 Hyperliquid 是 0.2 秒,Sui 是 0.4 秒,Monad 是 1 秒 还有 Solana 最近一直在做的是用 DoubleZero 大大提升节点间的通信,目前 14.51% 的 Solana 主网节点已经接入了。 简单来说 DZ 给 Solana 节点通信开了专线,详细参考我 3 月份写的分析: 快,更快!Solana 这一年的技术方向就是 faster。 参考 Hyperliquid,现在 Perpdex 这么火,又能赚钱又能给生态带来流动性,试问谁看了不眼红?CZ 在日本都说了未来是 DEX 的时代。 但 POH 12.8 秒确认时间要做一个高速订单簿太畜了。可以简单这样想,开一个单,在 Solana 要 12.8 秒才算真正打开或者交易成功。 虽然 Jupiter 的解决方案用了乐观确认,Solana 的回滚区块概率也极低,但是交易可是说容不得一点延迟和回滚,12.8 秒的确认时间内也要诞生很多笔区块交易(差不多 32 个区块),特殊情况不能把 32 个区块中的交易都算做无效吧。 升级后基本是块刚出就确认了,交易立马生效,这符合 Perpdex 最起码的技术需求。 除此之外,Jump 我们也都知道是 Solana 派系的,刚刚提出的 DFBA 模型也是围绕 Perpdex 去做的文章,现在可以说 Jump 要搞的这个 DFBA 交易所就只可能放在两条链:Solana or Monad(Monad 两个创始人都是 Jump 老员工) 详见: 可以大胆猜测,Solana 生态要对着 Perpdex 猛猛下注了,但绝不是孤注一掷,很多早期项目在发芽阶段,只挑做的好的给予一定支持是理智的。 Solana 一直在喊的 ICM 也绝不仅仅是一句口号,切入的首要条件就是拿出优秀的 Perpdex 例子,再去谈什么 RWA 上链的快速交易。 再观 Jump 这边要鼓励 DFBA 类型的交易所,打一个“做市商友好”牌,去获取初始流动性。 两者相加对我来说,就是尽可能去前期发掘在 Solana 上的 DFBA 撮合引擎的交易所,这很可能是下一个大资金涌入的机会。 说了这么多,突然想起 5 月份和茶不思喝酒,他说了未来的 Perpdex 竞争只会越来越激烈,最后杀的你死我活,那时的我还尚且不懂,但参与了 Lighter 让我也有了这种强烈的感觉。 光是我知道的就有很多资本与大佬都摩拳擦掌准备下场做了,现在的竞争真的只是刚开始,如果哪一天 DEX 真多了出入金的功能,CEX 就要淘汰一大波了。 我们拭目以待!
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猫笔刀的备忘录
@mooomoocat
2025.08.28 15:02
喜芯厌酒 昨晚文章里我说自己现在很注意合规安全,随时预防监管可能突击检察,有人嘲讽我不够级别,说我自作多情。我理解他们肯定是觉得我的资金量级差徐翔太远了,这是客观事实,但监管查人并不完全根据资金量级。 我给你们说一件往事你们就知道了,大概七八年前我在文章里抨击某些部门不作为,结果被那个部门的领导看到了,通过人脉关系联系到我,邀请我去他们那里坐坐,喝茶谈心。我还蛮好奇的,欣欣然就去了。 到了那里的会议室就觉得新鲜,因为我以前去过的互联网大厂,金融公司,他们的会议室都是圆桌,人在两边坐。结果我去的这个机构的会议室,是两个单人沙发并排的,中间隔着个茶几,哈哈,坐着说话就像电视里领导人会见外宾一样,要侧着身交谈。 这次见我的是个厅级领导,态度很和善,就是详细介绍了一下他们的工作,以及市场环境里的困难,希望和我澄清一下某些误会。我一介布衣白身,对方官人这么客气,那当然是相谈甚欢。当时有秘书拿小本本在边上记,还会拍照记录,哈哈哈纯正的体制style,很有意思。 聊的差不多了他们留我吃晚饭,重点来了,这位领导席间和我说起一件往事,他以前在稽查部门任职,曾经带队查抄了某个全国知名的大v,因为对方发布的内容涉嫌“抢帽子”,什么是抢帽子你们去问ai。他当时就带人直接查封了对方的手机、电脑,还去家里搜查其它可能的相关罪证,和我昨晚文章里预想的场景一模一样。 我当时好奇问,最后查出来有问题吗?领导笑了笑,说那个大v有点聪明,最后没事过关了。我脑子里回忆了一下,确实没听说他有被处罚的报道。 事隔多年,那一天聊的其它事情我都忘记了,只有这事印象深刻。所以后来我都很注意避嫌,文章里尽量回避自己的持仓股,就算热点躲不开要写,写前三天和写后三天都不交易。再后来觉得麻烦,个股都不炒了,交易期指,干净,安全。 我现在自由安逸,什么也不缺,公众号有没有流量挣不挣钱都无所谓,别惹事就行。 …… 今天a股a股成交2.98万亿,市场经历了大起大落,午后有一波惊险刺激的跳水,但随后就被持续涌入抄底的资金拉起,到了收盘不但翻红,还把昨天跌的部分也找回来不少。 但是,行情的结构分化依然很严重,大量资金涌入ai、芯片半导体相关板块,寒武纪+15.7%,中芯国际+17.5%,令整个市场目瞪狗呆。芯片etf(512760)暴涨7.24%,半导体设备etf(159516)暴涨5.4%,这样的表现就如两记重锤,狠狠暴击那些依然重仓坚守消费板块的股民。 昨天有个评论被删了,股市没有均富卡,现实社会还有税收调节,股市里的马太效应只会更大,现在就是芯片业花天酒地,老登股寒风刺骨。 那么芯片行情达到极值了吗,我今天看到兴业策略的一个数据,当前tmt行业成交占比达到40.8%,年初deepseek行情最高达到46.5%,2023年chatgpt刚出来那一波是50.24%。虽然处于高位,但还没到历史天花板。 想起几天前高盛上调了寒武纪的目标价至1835元,当时觉得有点离谱,结果现在已经1587了。 牛市都是由情绪主导推动的,拿着计算器算业绩算估值都是熊市里的习惯,牛市只怕赚少了涨慢了,股票拿在手里都拿不满一个季报周期,没人真的在乎未来如何。 你若是又不敢追高热板块,又苦恼跑不赢指数,最简单的办法就是买宽基etf,今天市场中位数只有+0.2%,所有宽基都跑赢了中位数,中证500舒舒服服+2.17%,除了科和创,其它都跑赢了。 …… 1、这几天很多人都在猜寒武纪今年的收入和利润,迫于舆情压力寒武纪公开回应,称公司年内收入预计50-70亿。网民开玩笑说章建平用赚来的利润20亿下单买芯片,股票还能再涨40亿。寒武纪目前的市值已经涨到6600多亿,a股第21位,排前面的就是长江电力。你觉得他们俩谁值钱?如果现在马上要坐牢十年,你会买寒武纪还是长江电力?来划线评论里说说。 2、伊利今晚的财报有惊喜,营收619亿,增长3.37%,扣非利润70亿,增长31.8%,这个扣非增速太梦幻了,妥妥超预期。公司总结原因是产品创新,电商渠道增速70%,以及海外婴幼儿羊奶粉增长65%。但需要注意的是这份财报最大的短板是营收增长缓慢,只有个位数3.37%,市场现在对消费股的态度极其苛刻,伊利这个表现也很难获得芯片股一半的优待。 3、官方公布了26个外国元首参加阅兵仪式。分别是俄罗斯、朝鲜、柬埔寨、越南、老挝、印尼、马来西亚、蒙古、巴基斯坦、尼泊尔、马尔代夫、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦、白俄罗斯、阿塞拜疆、亚美尼亚、伊朗、刚果(布)、津巴布韦、塞尔维亚、斯洛伐克、古巴、缅甸。 以上差不多是比较友好的朋友圈,欧美阵营没有来捧场的。 4、英伟达昨晚的财报营收467亿美元,增长56%,利润264亿,增长59%,都比预期的略高一丢丢。公司额外批准了600亿美元的回购,太有钱了,600亿美元大概相当于a股所有公司4年回购总额。美股巨头接力暴赚,赚完了就巨额回购,猛猛往股市里倒钱,靠割韭菜、搞投机博弈是不可能长达80年牛市。 就这些吧,发射。
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顾昭岳
@zwbsj163com1
2026.05.27 00:27
这枚勋章,见证中塞铁杆友谊
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Zhang Heqing
@zhang_heqing
2026.05.26 01:11
一枚“友谊勋章” 见证中塞深情。
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miya123(100%互关互赞)
@miya12358986377
2026.05.25 06:33
5月24日至28日,塞尔维亚总统武契奇对中国进行国事访问。2024年5月,习主席访塞时,一万五千名当地民众挥舞两国国旗表示最热烈的欢迎。#
回顾这一幕感受中塞铁杆友谊
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武契奇开始为期5天访华
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yanguoliusheng
@szygls
2026.06.15 15:50
印度的做法总是那么出乎意料。 安检塞进口中什么意思?消毒吗?
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艾略特
@elliotchen100
2026.08.03 06:20
又来一篇论文。 这次我也有幸列在作者名单里。贡献边界得说清楚:真正把研究、工程和实验做出来的,都是算法同事。 我做的很少,更多是从产品和 Agent 生态角度参与了一些讨论,提供了一点问题定义和应用反馈,甚是荣幸。🫡 这篇论文研究的问题很实际: 网络上已经有几十万个 SKILL.md。把更多 skills 塞给 Agent,它就会自动变强吗? 团队从约 82.1 万个公开技能文件中,经过结构筛选、去重,以及质量、安全和许可检查,整理出 96,401 个技能。然后通过 retrieval、rerank 和 LLM selector,为每个任务选择 0–2 个真正相关的技能。 在三个 benchmark、两种 agent harness 和两种开源 backbone 下,SkillCorpus 都带来了正向提升,SkillsBench 上的汇总提升达到 +7.5 个百分点。 结论不是「skill 越多越好」,而是要在正确的任务里找到正确的 skill,再让 harness 真正把它执行出来。
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Gorden Sun
@Gorden_Sun
2026.08.01 10:04
OpenAI公布十项数学与理论计算机科学新结果,全部由AI主导完成 OpenAI内部一个代号Astra的未发布模型,在球体堆积、编码理论、群论、算子代数、量子复杂度、格密码学和极值组合数学等领域,解决了十个悬而未决数十年的公开问题。每个结果都配有一份用Lean 4形式化的证明,证明代码公开在Github上( 这些数学论证本身是由模型生成的,人类只负责把论证整理成手稿、并完成Lean形式化。跟现在程序员用AI写代码的过程类似:AI写代码,人类程序员只负责review,甚至有的都不review,直接accept后做功能测试。 想想未来数学家、科学家像程序员一样,主要职责就是验证和Accept,未免有点太刺激。 OpenAI原文: 10道题目简介: 1. 高维球体堆积:多少个球能塞进一个盒子 想象在很高维度的空间里堆橙子,怎么堆最省地方、能塞下最多球,是一个跟晶体结构、通信编码都有关的经典问题。1978年提出的Kabatiansky–Levenshtein上界四十多年没人从根本上突破。AI生成的公式算出的指数约为每维度−0.604,比历史最佳的−0.599更紧。 2. 二元码与球面码:怎样让传错的信息还能被纠回来 给数字信号加冗余,让接收端即使传输出错也能纠正,是编码理论的核心问题——纠错能力越强(码字间距离越大),能塞进的合法码字就越少,这是一个此消彼长的权衡。这次的结果把已知的码字数量上界在指数意义上大幅收紧,缩小了理论允许的最好码和已知构造出的码之间的差距。 3. 非苏菲克群:所有“群”都能用有限的东西去逼近吗 群是数学里描述“对称性”的基本结构。一个自然的问题是:任意一个群,是否总能用足够大的有限置换群去足够精确地逼近(这类群叫“苏菲克群”)?这个问题多年没有定论。这次的结果构造出一个明确、有限表现的群,并证明它天生无法被这样逼近,即它是非苏菲克的。 4. Connes刚性猜想:换了一张“脸”,身份还是原来那个吗 每个群都能生成一种叫von Neumann代数的运算结构,有点像给群拍了一张“运算指纹”。Connes猜想认为,对某一类群来说,这张指纹应该能唯一认出原来的群,不会有两个不同的群共享同一张指纹。这次的结果构造出一个反例:两个结构不同的群,却生成了本质相同的von Neumann代数,说明这张“指纹”并不总是唯一的。 5. Permanent的计算下界:为什么有些矩阵运算天生就很难加速 矩阵有个大家熟悉的量叫行列式,靠消元法就能快速算出来。它有个“难兄弟”叫permanent,长得像行列式但去掉了正负号,恰恰就是这个符号差异,让permanent在已知算法里始终摆脱不了指数级的计算量。这次的结果证明,只用加法和乘法搭出的电路(不允许用除法这类“捷径”)去计算permanent,电路规模必须达到某个新的、更高的下界,从数学上解释了为什么这类计算“绕不开”。 6. 量子平行重复:把同一个博弈重复玩,输赢概率会怎样变 在双人合作博弈里,如果重复玩k次要求全部获胜,直觉上获胜概率应该随k指数级下降。这件事在经典(非量子)情形下早已证明,但如果博弈双方可以用量子纠缠来配合,之前的证明工具只能给出很弱的下降速度(大约是根号级)。这次的结果把这个结论真正推广到了一般的量子博弈情形,证明获胜概率同样会指数级下降。 7. 最近向量问题CVP:格密码学为什么“抗量子” 把很多点按固定的方向和间隔整齐排列在高维空间里,就构成了一个“格”。给定格外一个随意的点,找出离它最近的格点,这就是最近向量问题CVP。这次的结果证明,哪怕只要求“大致找到”一个足够近的格点(而不是精确最近),这个问题依然是NP困难的,也就是说没有已知的快速算法能保证解决它。这正是后量子密码学敢于依赖格结构的理论基石。 8. Ehrhart体积猜想:一个凸体最多能“胖”到什么程度 设想一个凸的几何体,它唯一包含的内部整数点就是它自己的重心,那么这个凸体的体积最多能有多大?这次的结果给出了每个维度下精确的答案,是(n+1)n/n!(n+1)^n/n! (n+1)n/n!。 9. 多色拉姆齐数:想在一堆点里完全避开“三角形”,要多少种颜色 拉姆齐理论说的是:只要一个系统足够大,规律和结构必然会自发出现。把这句话落到最经典的问题上:给一张完全图的每条边染上k种颜色中的一种,要让图里避免出现同色三角形,图至少要多大?这就是Erdős第183号公开问题。这次的结果证明,这个最小规模会随k呈“超指数”增长,也就是比任何形如 c^k 的指数增长都快,彻底解决了这道悬了很久的题目。 10. 极值图论中的两个反例:稠密程度能推出图有多“退化”吗 极值图论研究的是:给定一些限制条件(比如不能出现某种子图),一张图最多能有多少条边。这次的结果针对两个具体的公开猜想(Erdős第146和180号问题)构造出了反例,说明原猜想设想的“边数够多就必然导致某种退化结构”的推理并不总是成立。
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Yachen Liu
@Blankwonder
2026.07.13 01:58
都到机场办值机了,发现护照丢了,作为 J 人差点现场晕厥。 好巧不巧来机场的 taxi 支付系统坏了,用的现金结账,还忘了拿票,根本没办法联系到司机。 绝望中又翻了一遍包,发现是掉到一个夹层里去了😅 已下单卡片式 AirTag 塞护照保护套里…
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