与「仅供参考不做指导」相关的搜索结果

现阶段62000就是个关键的坎儿。 想做多？先看看你头够不够硬 对于眼前这行情，我觉得还会跌，你呢？ 盘面已经很清楚，走势一定会再去摸60000下方，而且59000肯定不是底，咱们58000下方见！ 不做任何投资建议，仅供参考

Cloudflare 今天官宣推出的 AI Sandbox（也被称为 Containers / Dynamic Workers），听起来像是一个测试用的“代码沙盒”，但如果放进 AI Agent 的完整工作流里，它其实是 AI 时代的执行层基础设施，而不是一个简单的开发或测试工具。 一个典型的 Agent 工作流可以拆成：理解任务、规划步骤、选择工具、执行任务、读取结果、再决策并循环。其中，LLM 负责“想”，真正“干活”的部分发生在执行阶段。 问题在于，AI 生成的代码是不可信的，用户输入同样不可信，而生产环境又必须支持多租户隔离。这三点叠加，决定了执行必须发生在一个隔离、安全、可控的环境中——这正是 Sandbox 的存在意义。 因此，Sandbox 并不是“某些步骤会用到的工具”，而是 Agent 体系中的一个固定节点：只要涉及代码执行、文件处理、数据分析、系统调用（如 shell、依赖安装）、或者长时间运行任务，这些步骤都会进入 Sandbox。反过来，纯推理、文本生成、简单 API 调用、业务状态管理等，通常仍然留在 LLM 或主系统中。最终形成的结构是：LLM 负责决策，Worker 负责编排，Sandbox 负责执行。 这也解释了为什么 Sandbox 会从“测试工具”演变为“生产基础设施”。早期的典型场景是 notebook、code interpreter、在线 IDE，看起来更像开发辅助工具。但一旦 Agent 进入生产环境，执行就成为主路径：一个任务中，LLM 调用可能只有十几次，而代码执行可能发生几十甚至上百次。如果没有 Sandbox，这些执行要么不安全，要么不可控，系统无法稳定上线。换句话说，Demo 可以不用 Sandbox，但生产环境必须有等价机制。 从架构上看，生产级 Agent 会稳定在三层结构：LLM（决策）、Sandbox（执行）、以及外部系统（数据与状态）。这三者缺一不可。其中，Sandbox 的职责非常明确——提供一个可以安全运行不可信代码的环境，并具备文件系统、网络、依赖管理和资源隔离能力。 Cloudflare 的在执行层上的优势（做 Sandbox的优势），在于它把几项关键能力叠加在一起：全球边缘节点执行、毫秒级冷启动、基于 V8 isolate 的轻量运行时，以及与 Worker 体系的一体化调度。这种组合，使得 AI Agent 的执行可以在用户附近发生，同时具备高频调用所需的低延迟和低开销。相比之下，传统云厂商也能提供隔离执行环境，但往往在启动速度、调度路径和开发复杂度上存在明显差异。 更深一层看，这背后是一个范式变化。过去的 AI 系统，本质是“调用模型得到答案”；而 Agent 的形态，更像“写代码并执行任务”。一旦执行成为主路径，成本结构也会发生变化：模型推理的占比下降，而执行的占比上升。对应的基础设施分层，也从单一的模型层，扩展为“模型层 + 控制层 + 执行层”。 最近被频繁讨论的 AI Harness其实就是控制，本质上是让 AI 系统“可控、可重复、可工程化”的一层控制系统，负责任务编排、工具调用、策略约束、结果校验和重试机制。它解决的是“AI 应该做什么、怎么做”的问题。但 Harness 本身并不执行任务，一旦涉及代码运行、数据处理或系统操作，就必须调用执行环境。 Harness可以也需要跑在Sandbox 上。Harness 决定流程、调度工具、判断结果是否有效，而 Sandbox 负责真正运行代码、处理文件和完成计算。可以把整个体系理解为四层结构：LLM（模型层）负责推理，Harness（控制层）负责编排，Sandbox（执行层）负责落地执行，底层则是计算、存储和网络基础设施。 换句话说，Harness 让 AI“可控”，而 Sandbox 让 AI“可用”。 从这个角度看，Sandbox 的最终形态更接近一种运行时环境（runtime）。就像过去的应用离不开操作系统或容器一样，未来的 Agent 也离不开一个稳定、安全、可扩展的执行层。Cloudflare 正在做的，是把这层 runtime 标准化，并推向边缘网络。 如果 Agent 成为主流形态，那么 Sandbox 不只是会进入生产流程，而是会成为每一个 AI 请求背后的必经环节。届时，AI 的竞争将不再只发生在模型层，也会在控制层和执行层展开，而执行层很可能成为整个体系中最关键、也最容易被低估的一环。 免责声明：本文仅供参考，不构成投资建议。作者可能持有文章提及资产，管道未必客观。投资有风险，入市需谨慎。

🔮开源一个两天时间vibe coding的加密占卜玄学产品 👨Vibe coding 彻底改变了生产关系和生产成本，最近的体感：未来的生产资料是文学审美大于理性数学。 🍀 @luckyscan_ai 项目是半年前几个圈内好友一起part-time做的玄学查meme ca的tg bot项目，但因为一直没有商业模式，大家也比较佛系，所以开发进度拖的比较慢。 🖊️原本需要3人技术团队，几周时间开发的项目，最近vibe coding重构，两三天出成品，token成本大概花了300u。 🆚最开始玩meme的时候身边挺多朋友问各种代币的卦象，因为每次看我都要手动起卦觉得挺麻烦，索性就开发了个自动给meme ca起卦的工具，结合各种东西方占卜术，能最大概率容错。 🔮针对不同占卜术生成了一套较为严谨的评分系统，因为大多数朋友都不太会看卦象，可能“分数”是最为直观能感受到的结论。 🕸️网页前端可以直接获得分析报告弹窗，tg bot也可以获得卦象结论。vibe coding部分更多在于前端的展示还有后端逻辑算法。 官网： TG Bot： Github： 本开源项目的分析结果仅供参考，不构成任何投资建议。占卜结果基于传统方法和算法，不代表真实的市场走势。使用本平台进行的任何投资决策所产生的后果，用户需自行承担。 #VibingOnBNB# @BNBCHAIN #BTC# #ETH# #BNB#

继续和大伙聊我在 Waza 里面设计 Skill 的一些技术想法实现，这次聊的是我是如何设计 /check 这个代码 Review 技能的。 首先我们需要知道模型本身告诉你他做完了，不一定是做完了，很有可能会留下一些不存在或者有问题的东西，经常会藏些问题，在 Agent 设计中我的工程经验是会给模型一个checklist用来校验是否真的做完了，这样往往会比你让他去检查效果好太多了。 /check 最开始做的时候设计就不是一个大而全的 reviewer，而是一个编排分工能力系统，其中 SKILLmd 是主审，负责审查的分级和流程控制，agents/ 下有独立的安全审查员和架构审查员，各管各的，互不干扰，什么时候拉谁进来，会由一份激活规则来判断决定，而非传统大家用的关键词匹配。 分级逻辑也比较有意思，对于 100 行以下的代码快速review，100-500行的按需加专家，500行以上的全拉满，然后再加一轮对抗性测试，对抗性测试会从这四个角度来找漏洞，包括违反假设条件、组合失败下的问题可能、上下级串联错误的问题、滥用的场景等等 然后发现的问题也分 4 级来处理，能安全修复的直接去修复了，大概了对的会打包出来让你手动再确定一次是否ok，需要判断的会问你，仅供参考的部分也会高数你，但是不会每一个小问题都来问你一遍，也不会越权帮你改行为逻辑。 还有一个硬要求，验证没有跑完就不算完成，会自带一个探测的脚本，能识别Cargo、TypeScript、Python 等项目类型去跑测试，探测不到就直接报错，不会假装通过。 这样就更像一个很经验的技术专家，在面对不同情况的问题review的一些经验，刚好我把这些经验用很简单方式沉淀到了 waza 的 /check 技能。 最后最后，如果你对 code review 流程有更好见解，我非常欢迎你去给 Waza 写写 md，哈哈

特朗普最近几个月一直在暗示你该买哪些美股？普通人玩美股最头疼的就是不知道买啥。 其实思路超级简单： 第一选择：直接定投标普500或纳指100，长期基本稳赚，不用操心选股。 第二选择：跟着特朗普的交易和公开表态走（下面附上好用的追踪网站）。 他最近大举买入并多次提及的标的，很多人都提前埋伏了，比如 $INTC $DELL $MU 等科技暴涨股。特朗普重点点名领域及标的（基于近期公开信息整理）： AI： DELL MU SNDK WDC 芯片： INTC AMD NVDA TSMC ARM 太空： RKLB PL SATS 加密货币： HOOD CRCL PURR 能源： BE GEV FCEL STE 无人机： UMAC ONDS AVEX 核能： X CCJ OKLO UUUU 机器人： OUST AEVA 量子： IONQ QBTS RGTI INFQ 电池： FLNC AMPX KULR 医疗保健： OSCR CLOV 光子学： AXTI AAOI LITE CRDO 稀土： USAR CRML TMC 制造业： STRL CDNL 关键矿产： TMQ MP LAC 想实时跟进特朗普及其团队的交易记录？推荐这些靠谱网站（数据接近官方，方便排序查看）： Trump Tracker： 覆盖政府人物交易和资产，一站式浏览超级方便。 OGE官网： 最权威的原始披露文件，虽有PDF较多，但最官方。 ProPublica： 聚合多位官员披露，搜索和辅助分析很实用。 TrumpTrades： 特朗普Q1交易可视化数据库，能轻松看清行业分布和热门标的。 Open Cabinet： 追踪特朗普官员OGE交易记录，数据最全最直观，支持按行业和Top标的排序。 额外推荐一个类似好用的： Unusual Whales Trump Portfolio： 专业追踪政客股票交易历史和持仓，数据实时性强，适合想看完整画像的朋友。这些网站都是事后公开数据，会有一定延迟，适合做长期参考和灵感来源。 平时多看看关注特朗普的讲话和采访，也经常能抓到新机会。 投资有风险，以上仅供参考，DYOR！

昨天打开@humidifi网页都惊了，也太简单粗暴了……只能看到一串钱包排名 。但是如此低调的项目——为什么能月交易 300 亿美元，以及 $WET 代币估值猜想： 【非AI文，放心食用】 运作方式非常独特，被称为 “暗池”DEX（Prop AMM）。 传统的 DEX（比如 Uniswap V2）使用一个简单的数学公式（$x * y = k$）来定价，这种方式被称为**“被动 AMM”**。问题在于： 价格更新慢： 无法实时跟随市场变化。 滑点高： 交易量一大，价格波动就大，用户损失高。 资本效率低： 需要巨额池子才能提供不错的深度。 大家做过链上交易的应该都非常熟悉了，不过HumidiFi 的创新点在于： 专有活跃流动性（Prop AMM/暗池）： 它用一套机构级的、不开源的智能报价和预言机逻辑取代了简单的公式。你可以理解为，它有一个顶尖的量化交易团队在背后实时操盘，根据中心化交易所（CEXs）的价格、内部库存和交易信号，每秒钟多次动态调整报价。 这意味着，尤其是在链上大额交易的时候，能拿到非常好的价格。 它没有独立的官网或前端界面，所有交互都通过 Solana DEX 聚合器如 @JupiterExchange 完成，理解为是底层的供应商或者做市商，这也是官网为什么只有排名的原因。 这些数据很多大V已经证实过了，总结一下就是： 交易量称王 效率之王 生态系统核心 尤其是效率这一块，530 万美元的TVL，却能支持 $8 亿多美元的日交易量，这样的资本利用效率，就很可怕。 这个项目将成为Jupiter DTF的第一个ICO。这种没有故事，没有强大背书的项目，为什么要发币？代币有什么用，如何支撑代币价值，是最后的流动性收割吗？ 【作用】 治理权：$WET 将作为协议的治理代币，让社区拥有者决定协议的费用结构、风险参数和未来发展方向。 流动性激励：激励流动性提供者（LPs），特别是机构级的做市商，确保协议的流动性深度和竞争力持续领先。 价值飞轮： $WET 可能会通过收费分成或质押机制，捕获到协议产生的交易费用。 【估值分析，仅供参考】 HumidiFi 的月交易量高达 $300 亿+，在现有的市场条件下，我们保守一点，取200亿的平均交易量，假设平均交易费为极低的0.005%。（其实他们赚的是交易价差和库存管理，这里用极低的费用比例代替） 月收入 = 200 亿 * 0.005% = $100 万美元，年收入 = 1200万美元。 目前的顶级dex的年收入（数据仅作参考）和FDV比例如下： Uniswap 年收入约 1.042 亿美元，估值约 60 亿美元。60倍 PancakeSwap 年收入约1亿美元，FDV近 10 亿美元。10倍 Meteora 年收入约5000万美元，FDV近 3 亿美元。6倍 鉴于他是Jupiter DTF的第一个ICO，以及代币锁定和保守的利润估算，可以略微溢价，依旧乐观的假设为30倍，那么其开盘FDV就应该为2-3亿左右应该是没问题的。

西班牙 vs 阿根廷 世界杯决赛（7月19日）分析 「先说结论：问了三个AI都支持压住西班牙」 Polymarket 当前赔率（截至发文前）： •西班牙夺冠 ≈ 58%（约合 -136） •阿根廷夺冠 ≈ 42%（约合 +136） 这是”夺冠”市场价格，考虑了常规时间+加时+点球的综合概率，基本等同于决赛胜率。 两队晋级过程对比 西班牙：一路非常稳，半决赛2-0轻取法国，对阵法国的比赛中，西班牙的防守把对手的预期进球控制在0.3以内，即使按post-shot xG算也只有0.07。整届赛事西班牙场均失球极少，防守是全队最大亮点，进攻端即便核心亚马尔状态一般也能赢球，说明球队体系成熟、不依赖单一球星。 阿根廷：晋级之路充满戏剧性——十六强2-0落后埃及最后12分钟绝地翻盘3-2，八强靠对手红牌才在加时淘汰瑞士，半决赛对英格兰也是靠恩佐·费尔南德斯85分钟扳平，随后劳塔罗·马丁内斯在补时阶段头球绝杀，两球均由梅西策动。数据上看， 阿根廷本届赛事打进19球，而预期进球（xG）只有14.6，说明进攻效率明显超出正常水平，存在回归风险。 臭臭观点 1.基本面支持西班牙：西班牙不仅结果好，底层数据（控球、防守xG、创造机会稳定性）全面占优，是本届最”无懈可击”的球队；阿根廷更多是靠梅西的关键球和运气挺过淘汰赛，进攻效率透支明显，决赛这种高强度对抗中容易被打回原形。 2.58/42 这个赔率本身不算离谱，甚至可以说略微低估了西班牙——如果单看比赛质量和过程，西班牙的优势可能比市场定价的更大一些。梅西年龄（本届很可能是他最后一届世界杯）加上连续多场拖入加时，体能消耗是个隐患。 3.平局/点球大战风险不能忽视：决赛这种一战定胜负的比赛，双方都会趋于保守，历史上世界杯决赛打入加时/点球的概率不低。如果Polymarket上有单独的”90分钟平局”或”点球大战”子市场，价值可能在那里——但夺冠大盘58/42已经把这些路径都算进去了。 结论 如果只能三选一（西班牙赢/阿根廷赢/平局，且只赌一次），我会倾向于压西班牙——不是因为赔率便宜（58%不算便宜），而是因为基本面确实支持西班牙是更强的球队，市场定价大方向是对的，甚至可能还有一点点被低估的空间。阿根廷的”惊险剧本”模式很难在决赛这种强强对话中再复制一次。 ⚠️ 提醒：预测市场和体育博彩本质是高风险，一场比赛偶然性很大（点球大战、红牌、争议判罚都可能瞬间改变结果），我的分析仅供参考，不构成投资/博彩建议，量力而行。

中国正逐渐成为医疗旅游新兴目的地，提供先进的CAR-T细胞疗法，其治疗速度更快、费用更低，且比许多西方国家更容易取得。 长年以来，韩国、泰国等地一直是亚洲的主要医疗旅游目的地。但如今，越来越多患者前往中国接受先进癌症治疗，治疗费用往往仅为其本国的一小部分。 那么，中国如何成为CAR-T疗法的全球领先者，以及中国是否有望在未来成为重要的医疗旅游中心。 注意：本节目涉及医学治疗与患者经验的讨论，内容仅供参考，不应视为医疗建议。如对自身健康或治疗选择有任何疑问，请咨询医疗专业人员。

闪迪（SNDK）上半年涨了超850% 这不是炒作，这是 AI 对存储需求有多真实的直接体现 闪迪的 Q3 营收同比涨了 251%，毛利率达到 78.4%，已经比很多软件公司还高 这个数字让我认真重新审视了一下 下半年的配置思路 ════════════════ ▸ 核心主线没有变：AI基础设施 存储和半导体这条线还在 AI 训练和运行都需要大量内存和存储，闪迪只是其中一个例子 美光（MU）背后的逻辑是一样的，这条线我会继续重点持有 AI 的需求还在往下传导 数据中心耗电量巨大，电力设备、能源这块也在受益 服务器、网络、光纤相关的公司也都值得关注。 大科技这边，英伟达、博通（AVGO）、微软、亚马逊、谷歌、Meta 这些公司，要么是 AI 的核心受益者，要么本身就在大量投入 AI 建设 机构普遍认为，只要回调出现，就是加仓机会。 ━━━━━ ∘ ━━━━━ ▸ 次要方向：分散配置一部分 国防和工业这块，全球局势紧张，各国安全支出在增加，这个逻辑比较稳定 能源和材料，一方面是 AI 带来的电力需求，另一方面是对通胀风险的一种对冲 医疗健康，防御属性比较强，长期逻辑也清晰 ════════════════ ▸ 我自己的仓位参考框架 ╭──────────────────────────╮ AI/科技基础设施 50-60% 能源/电力/材料 15-20% 国防/工业 10-15% 现金/防御 10-15% ╰──────────────────────────╯ 这不是固定配方，是我现在思考配置时的大概比例 每个人的风险承受能力不同，比例要自己调整。 ━━━━━ ★ ━━━━━ ▸ 几个操作上的提醒 回调出现就是机会，追高风险大 7 月份有就业数据、美联储会议（美联储就是决定利率的那个机构）、大科技公司的季报陆续出来，这些都可能带来短期波动，也可能带来买点。 不要把全部资金押在一只股票上 可以考虑半导体 ETF 或者 AI 主题 ETF，分散风险。 杠杆要控制好 高估值的环境下，一旦行情反转，杠杆会让损失放大很多倍。 ──────────────── 下半年的核心逻辑没有变：AI 基础设施带动的美股行情还在延续，只是会更挑剔，更看重基本面 闪迪这种故事还在跑，但要持续跟踪需求和供给的平衡，不能只看涨幅买股票。 以上仅供参考，不构成投资建议。DYOR #美股# #半导体# #SNDK# #MU# #AI产业链# #H2配置#

本届世界杯的演员们都得分了 截止目前进球数如下 看看谁能获得金球奖谁能获得金靴奖 梅西 (Lionel Messi)🇦🇷⚽️⚽️⚽️⚽️⚽️ 姆巴佩 (Kylian Mbappé)🇫🇷⚽️⚽️⚽️⚽️ 哈兰德 (Erling Haaland)🇳🇴 ⚽️⚽️⚽️⚽️ 翁达夫（Deniz Undav）🇩🇪⚽️⚽️⚽️ 戴维（Jonathan David）🇨🇦⚽️⚽️ 萨默维尔 (Crysencio Summerville)🇳🇱⚽️⚽️ 奥亚萨瓦尔 (Mikel Oyarzabal)🇪🇸⚽️⚽️ 阿劳霍 (Maximiliano Araújo)🇺🇾⚽️⚽️ 上田绮世 (Ayase Ueda)🇯🇵⚽️⚽️ 维尼修斯 (Vinícius Júnior)🇧🇷⚽️⚽️ 加克波 (Cody Gakpo)🇳🇱⚽️⚽️ 曼赞比 (Johan Manzambi)🇨🇭⚽️⚽️ 布罗比 (Brian Brobbey)🇳🇱⚽️⚽️ 库尼亚 (Matheus Cunha)🇧🇷⚽️⚽️ 拉林 (Cyle Larin)🇨🇦⚽️⚽️ 镰田大地 (Daichi Kamada)🇯🇵⚽️⚽️ 萨尔 (Ismaïla Sarr)🇸🇳⚽️⚽️ 巴洛贡 (Folarin Balogun)🇺🇸⚽️⚽️ 阿亚里 (Yasin Ayari)🇸🇪⚽️⚽️ 赛巴里 (Ismael Saibari)🇲🇦⚽️⚽️ 贾斯特 (Elijah Just)🇳🇿⚽️⚽️ 罗纳尔多 (Cristiano Ronaldo)🇵🇹⚽️⚽️ 哈弗茨 (Kai Havertz)🇩🇪⚽️⚽️ 凯恩 (Harry Kane)🇫🇷⚽️⚽️ 伊萨克 (Alexander Isak)🇸🇪⚽️ 萨拉赫 (Mohamed Salah)🇪🇬⚽️ 萨利巴 (Nathan Saliba)🇨🇦⚽️ 巴尔加斯 (Ruben Vargas)🇨🇭⚽️ 登贝莱 (Ousmane Dembélé)🇫🇷⚽️ 亚马尔 (Lamine Yamal)🇪🇸⚽️ 数据均来自互联网络 可能不同平台直接存在数据统计差 大家看看仅供参考不保证数据源的准确性