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强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。 真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。 早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。 刚刚把笔记写完，也给大家分享下。 多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。 我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。 如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。 OK，咱们进正题。 1 Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。 但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。 先从最容易看到的现象讲起，Context Window。 现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。 Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。 大模型呢？已经做到 100 万 Token。 按理说，模型的工作记忆比人大几十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。 问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。 那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？ 因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。 具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。 研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。 这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。 模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新打开，还是上次那个模型，没长进。 2 再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。 长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。 他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。 然后他发现一件怪事。 模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。 明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。 这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。 正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。 这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。 说到底，模型缺的是一种内省。 3 学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。 除此之外，他还反复提到了创造力。 2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。 所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。 很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。 但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。 这两件事的区别非常关键。 Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。 Demis 给了一个具体的设想。 如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？ 目前做不到。 为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。 用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。 爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。 爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。 目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。 这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。 4 除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。 这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。 不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。 那小模型的价值到底在哪？ 最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。 但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。 这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。 他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，剩下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。 比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。 这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。 更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。 这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。 Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。 小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。 比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。 家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设备本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。 成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。 5 讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？ Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。 支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。 为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。 一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。 在很多场景中，小模型和大模型会相互配合。 举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型直接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。 只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。 也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。 不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。 这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。 一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。 讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。 嗯，很有启发。

继续总结下今天的晚宴，说起来川普从昨天晚上落地到今天参加活动已经整整一天了，本次访问行程很紧，按流程明天下午也就撤了，总共就剩半天时间，除了明天工作餐之外重头戏基本算是已经演完了，从上午2小时15分钟的长时间会谈来看，整体基调应该是不错的。 本次访问最大的看点是川普表现的太正常，太像一个总统该有的体面样子了，而这种本该有的正常放在他身上有一种反差的荒诞感。 话分两头，下午两位老大在天坛遛弯的时候据说有段时间没让记者跟拍，所以只有一些远距离的照片。虽然这被很多网友戏称为峨眉峰回家汇报工作，但两位元首说了什么还是会被外界广泛猜测。具体内容我们当然无从得知，但必然是牵扯到两国最深层利益的话题，而这个话题大概是会被美国国内力量或者盟友力量掣肘，所以只能私下聊，也许是做了一些口头承诺下的重大利益交换。 另外一边李强总理在人民大会堂会见随同美国总统特朗普访华的美国工商界代表，包括：苹果公司、英伟达公司、Meta公司、嘉吉公司、特斯拉公司、波音公司、花旗集团、高盛集团、通用电气航空航天公司、高通公司、维萨公司、美光科技公司、万事达卡公司、贝莱德集团、黑石集团、高意公司、因美纳公司等企业及纽约证券交易所负责人出席。 剩下被人津津乐道的就是晚宴菜单及嘉宾阵容了。其实国宴菜单这个事算是互联网老话题了，知乎上早多少年就有无数讨论，总结起来无非是川湘菜太辣，北方菜太咸，吃鱼有刺容易卡住，碰上英女王那种优雅不吐刺的就很难受。最后选来选去就把国宴主基调定为了中正平和不容易出错的淮扬菜，而且今晚的菜单明显是像美式口味更靠拢了一下，长城干白干红也都是经典国宴餐酒。 还有个点就是川普今晚到底喝没喝，川普因为哥哥死于酗酒留下了心理阴影，所以滴酒不沾，但今晚看起来他是抿了一口香槟。从视频里看不出来他具体下肚多少，既可能是意思了一下，但更可能是略微喝了一点点，毕竟对他来说以总统身份访华，享受如此大的殊荣并注定会载入史书的话体验一点酒也属正常。而破例更能显示出自身的重视程度，包括今晚川普的致辞也一反常态，从小学生都能听懂的简单口语变成了GRE长难句，并且引经据典大谈中美友好往来历史。 中美双方国宴嘉宾阵容更不用说了，属于你搭上桌上任意一位的大腿这辈子直接起飞的级别。仿佛一个炼气期都没通关的小卡拉米仰望大罗金仙的水平。雷军找马斯克合影被黑脸的视频传的到处都是，但这俩人其实也是老相识了，关系多好肯定谈不上，毕竟他们在汽车领域可是竞争对手，但更多的可能是马斯克真的不善于跟人往来，连库克跟他合影也没站起来，而且这两位在中国这样合影着实让人感觉应该是不熟，不然在美国不是天天都能见面么。但是马斯克这次下机顺序紧跟川普儿子Eric，比国务卿鲁比奥都靠前，充分说明了他在懂王心中的亲密定位。而且他还带着自己6岁的儿子X穿着中式元素服装到处乱跑，属实是没把自己当外人，充满了回家的松弛感。万向老板鲁冠球，曹德旺儿子曹晖这些很多人都说了也就不细聊了。 另外两位老板腰似乎都不太好，也可能是年龄大了又辛苦一天确实累，他们的座位上都准备了靠枕，不过川普让服务员撤走了。另外有消息说川普后面还要了杯无糖可乐，但是我记得他喜欢墨西哥版白糖可乐啊。😅 下午我还发了段鲁比奥在空军一号上的访问，大概就是说中国的崛起伤害了美国的利益。但习总今晚在晚宴特别强调“实现中华民族伟大复兴和让美国再次伟大可以并行不悖”，是一个非常值得观察的信号。 川普还在晚宴上邀请习近平彭丽媛夫妻9.24号访问美国，时间给的这么具体估计是基本已经敲定了吧，不然给一个大概的时间即可。 下午还有关于中方对霍尔木兹海峡的表态，但目前还无法验证真伪，等访问最后双方联合公报定调吧。 目前川普还没走普京那边就一直在刷存在了，之前有消息说昨天有架俄国公务机跟川普专机前后脚抵达，外交无小事，这就是在放信号了，你川普跟中国套近乎，我俄罗斯关系比你还近。等月底普京到访，今年北京就算是集齐五常了，这还不算别的国家，加起来几十位是有的，外交大年真不是浪得虚名。 PS：十分想看解放军军乐队版本的《Y.M.C.A》,但目前似乎还没找到视频

生命如此脆弱，真的经不起一点意外。 今天网传张雪峰跑步中，心脏骤停 对很多普通家庭来说，张雪峰一直是在关键选择面前给出方向的人，帮无数学生少走弯路。 个人感觉这个消息应该是真的 如果是假的他发个抖音，或者微博都能澄清 而且他的合伙人竟然说，不清楚此事 其抖音相关的账户都停止直播了 其实，不管这件事最后是真是假，它本身都在提醒一件很现实的事。 人真的很脆，再多的成绩、收入、名气，在健康面前都没有意义。 很多人平时拼命工作、熬夜、透支身体，总觉得还能再扛一扛。 但意外从来不会提前打招呼，一旦发生，就没有重来的机会。 有些话，宁可信其有。 无论是在公众场合，还是私下里，不要说任何不吉利的话。

總結吳說 EP-93 香港共识大会的共识：竟然是币圈完蛋了？ ## Part 1：分享本次香港共識大會的感受 @colinwu Colin Wu：他觀察到香港政府層面對此次共識大會很重視，現場也有宣布一些政策，整體可感受到官方重視程度高。他同時覺得整體偏冷清、落地型熱點不多；並指出「預測市場」與「股票代幣化」雖是全球熱點，但在香港面臨較高合規難度，因此會場較難看到深入落地討論；RWA 雖有人提，但因活動偏海外參與者，討論度沒有特別高。 @tmel0211 Haotian：他對比上一屆「大家各聊各的、沒有共識」，這次反而出現了強烈且一致的悲觀情緒，像是「幣圈不行了／行業完蛋了」這種集體唱衰，但他也強調這不代表他個人立場。他原先以為海外項目方會更樂觀，但實際接觸後感到部分海外項目方呈現更麻木、躺平、與外界情緒脫節的狀態，並表示自己因此有些失望。 @nomadcindyy Cindy Wang：她形容此次跑會是「離譜加驚喜」的體驗，感覺像頂級圈子聚會、幾乎看不到散戶，且「你永遠不知道旁邊坐的是誰」。她分享自己曾把 Bullish CEO Tom Farley 誤認成路人、後來才發現對方上台演講；也提到酒會上孫宇晨送「大箱子但裡面只有一根香蕉」的荒誕趣事（並提到與香蕉膠帶藝術梗相關）。 @DeFiTeddy2020 DeFi Teddy：他覺得主會場許多項目更偏機構業務、合規相關，使他在主會場停留時間變短，反而在周邊活動交流更多。他直觀感到「機構進、散戶退」的轉折點正在發生；同時認為幣圈不會完蛋，去中心化的精神與需求長期存在，但 AI 的確分走注意力、資金與 builder，因此本次的「共識」更像是「要轉 AI」（包含純 AI 轉型、或 AI 與 Web3 結合如 AI Agent、用 AI 服務 Web3 增長投放等）。 @anna_nanachan 娜娜子：她觀察到中文局與英文局差異很大：中文局更常圍繞幣價、是否抄底、投資標的討論，情緒更受價格波動影響；英文局更少談幣價，交流較偏生活與想法、氛圍更鬆。她也提到許多公鏈活動中「AI 類」項目仍很多，且常見現象是「不論做什麼賽道（如支付、RWA）都會加一些 AI 元素／敘事」；另外也看到一些原本做 Web3 的創辦人轉做純 AI，而她提醒 AI 與 Web3 的融資邏輯與玩法不同，盲目轉型未必是好事。 @estherinweb3 Esther：她提到預測市場團隊非常多、參與者背景複雜（包含合規券商孵化、甚至澳門博彩背景團隊等），並說穩定幣相關華人團隊也多樣化，連應用層團隊都想發穩定幣以掌握結算與發行權。她同時觀察到做市商更活躍、活動整體更國際化，並提到 Coinbase、Kraken 等海外大型交易所更明顯關注華語市場，且她提到華語用戶交易頻率與資金活躍度高、海外交易所也可能具備部分離岸平台沒有的優勢（如股票代幣化方向）。 @assassinaden Albert Luxon：他從二級／基金交易視角表示本屆規模與新鮮感不如上一屆，主會場「老面孔」多、參展新人少，side event 也看到交易團隊數量較以往下降。他提到去年 10 月後不少套利／carry 類團隊被「wiped out」，並觀察到支付與 RWA 暴露/搬運更像「牌照生意」，因此傳統金融背景與信用積累更重要，機構業務也正被傳統金融團隊逐步接管；同時 LP/FoF 越來越看重跨市場（Crypto 與美股、商品等）能力。 @0xKirara Kirara：她感覺今年和去年最大差別在於：以前大家「找項目、聊空投與搞錢」，這次更像在「找吃的」，且很多人不再熱衷聊炒幣暴富。她提到不少人利用熊市空檔研究 AI、Vibe Coding，用 AI 工具做小網站/小產品，並用「以前說不要當產品經理、現在人人都像產品經理」來形容這種轉向。 ## Part 2：幣圈是否真的「完蛋」、還有哪些機會？ @0xKirara Kirara：她主張要拆開看：不是整個行業完蛋，但「某些舊的東西/舊敘事」確實在退潮；她以比特幣敘事演變與「窗口期很短、像流量選秀」來描述項目競爭節奏。她也指出 AI 的定位在變：從「專案賣點/特色」走向更像「基礎配置/基礎設施」，變成沒有 AI 反而奇怪，並認為若還停留在舊賽道與舊敘事，會更難生存。 @assassinaden Albert Luxon：他不太認同「完蛋」，更傾向用「成熟」形容，並提到市場賽道收斂、圍繞較穩定的方向形成共識（他轉述朋友的總結為支付、交易、合規、風控）。他也談到優秀項目可能更希望走傳統資本市場上市路徑（如納斯達克/港交所），以及交易所角色可能從「偏一級/上幣」轉向更偏「二級服務」能力競爭（如托管、法幣通道等）。 @nomadcindyy Cindy Wang：她說自己「至少同意一半」：單純的「幣圈時代」在結束，並用交易所與平台產品往「美股上鏈/傳統資產」延伸的現象作為觀察例子。她也強調另一面是 Crypto 與傳統金融/支付的融合在加速，並以穩定幣對傳統支付結算效率、成本與透明度的衝擊，以及產業人士的焦慮與轉型需求作為她的體感佐證。 @estherinweb3 Esther：她看好政策框架更清晰後的合規路線與政策窗口期，並談到「最可怕不是價格熊市，而是心態熊市」的觀點（對變化麻木、排外、拒絕新玩家/新變化更危險）。她也提到她認為較有機會的三類：有清晰商業模式與現金流的入口級業務、具備強美式政治/資本背書的項目、以及把加密視為新增盈利點的券商與傳統金融機構（例如 VATP 牌照升級後拓展業務）。 @anna_nanachan 娜娜子：她認為早期靠背書與白皮書就能發幣收割的模式在當下更難成立，流動性變低、VC 更謹慎，反而形成優勝劣汰，長期可能提升行業品質。她也提到機構進場使籌碼更集中、散戶相對不友好，散戶可能轉看 Meme，但在經歷波動與 FUD 後整體熱情下降、更謹慎，市場更機構化與理性。 @tmel0211 Haotian：他明確說「情緒面肯定是完蛋了」，並將其歸因於老敘事與老規則失效、資產與發幣更流水線化、注意力經濟加劇與「共識破裂」等現象。他提出下一階段可能的機會在「Agentic Economy」宏觀框架，嘗試把穩定幣、預測市場、AI trading、機器人/Physical AI 等趨勢串起來，作為可能的新共識方向。 @DeFiTeddy2020 DeFi Teddy：他回到「去中心化」作為 Crypto 核心價值，認為其不會完蛋，但直指近年問題在於缺乏同等級的突破式創新，導致信仰流失與「上所/上幣」成為許多項目的單一目標。他同樣看重 AI 帶來的生產力變化（如 Vibe Coding），並認為 Crypto 若要形成新共識，可能需要與 Agentic Economy 結合；他也提到去中心化 AI 與可驗證、可共同擁有的模型願景仍很早期但與去中心化精神一致。 @Leoninweb3 Leon Liu：他以參展方視角說本屆國際化氛圍明顯、海外面孔多，但整體偏冷清，且不少人反映「有意思的項目不多」，票價/參與度也受到影響。他提到現場讓他意外的是預測市場與 AI 相關項目在會場內反而不多（但賽道在外部很熱），並分享他較看好的方向包含合約/永續（含跨市場資產上鏈衍生品的優勢）、AI 與 Crypto 的結合，以及仍屬早期但被關注的預測市場。 --- gemini + gpt-5.2 協助整理 youtube 有時間軸更好跳轉

在币圈久了，都忘记了普通人在传统行业挣钱有多辛苦，这还不是底层人的日常，这是上海看起来较为光鲜的行业： 今天凌晨2点，图1和图2是某大型品牌广告拍摄现场。因为在兼当对象的经纪人对接商务，所以跟来了现场拍拍花絮，签合同。他的报价其实不算头部，但是3天拍摄2个广告可以挣到普通人在国内一线城市普通打工人2个月的薪资。 突然觉得他好辛苦，相比我在币圈挣钱，我真是享福。 整个拍摄团队有N个他这样的艺人，和N×2个数量的背后工作人员。（身旁躺在地上睡觉的小姐姐我没好意思拍……） 不过呆了会我被导演赶出来了，不许在棚里呆着，我只好到后台溜达，花絮也不给咱拍，总之手机不可以在里面举起来，除非坐导演旁边机器那儿。 害，怪累的，我坐不住，溜了溜了。 于是我也躺地上感受了下：图3。 我好像很久没有这么被动地当乙方，虽然我可以随时撤，但是我想尝尝这种当牛马想回家睡觉但是不得不困在这里熬一个个通宵的滋味。因为我刚到上海的时候，也是这样通宵赶发布会前的PPT。 那些表面光鲜的明星累了可能也是睡地上吧。哦，盒饭也真难吃。 这场拍摄他们大概通宵到早上8点30才回。8点我在群里问他们：可以提前拍完他的镜头吗？12点还有另一场拍摄。 他们说，结束啦，辛苦辛苦。 他们一边照顾所有的艺人情绪，而他们自己已经通宵三个晚上了。 哎。 两点我先撤了，去居酒屋一个人吃了349，好像不便宜。可是我换算成U，49U。我们BSC打狗买个彩票都比它多。 希望自己在币圈久了也不要对钱失去概念，不要沉迷于金钱游戏，而是放眼生活，多积攒自己其他的能力，万一某天击鼓传花的游戏结束，我们也有生存的能力。

"不承担风险和波动，就拿不到收益，否则拿收益太简单毫无代价" “行动力>择时” "有我在的群，就会是美股群" "做空英伟达的人才卖课，做多都是躺赚" "短期博弈不是承担风险，而是逃避风险" 蒸馏了字节投资传说 @dexteryy 在字节区块链 / AI群半年的 2000 多条发言 作为字节内部《杨学笔记》的作者，10年长拿英伟达扛过最多 73% 回撤最终吃满 2000% 杨是一名强 AI 超级周期信仰者 + 高风险偏好成长型投资者 GPT 对他的评价是体系极度内部自洽，本质上接近“AI 版木头姐 + 半个纳指巴菲特” 杨的很多观点是从“技术演化路径”而非“传统价值投资”出发，投资方向偏“长期 Beta + 少量认知 Alpha” 【 或许你也想学习他的投资思路？字节文档可对外版： 】 感谢 @riba2534 杨在群里回复过很多群友关于问他投资的问题，他都会回：“看你这部分钱是用于做什么的” 如果是用来投资的，是否能保证5-10年这笔钱不用。如果这笔钱是生活的，操作肯定不一样。 认识杨哥，我学到的最深一课就是：“止盈是散户最大陋习” 何时卖？“需要现金时卖，用多少卖多少” “交易系统要强一致，不能凭感觉这次卖下次不卖” ⚠️ 以下是深水区：⚠️ 我觉得杨哥在文档中过于绝对的部分在于 “始终满仓 + 20–40%杠杆” “不懂杠杆就只能永远做类奴隶阶级” 这是他体系里相当危险的部分，谨慎抄作业 因为：杨是幸存者，以及他能确定自己看得准，而你不一定行。 如果你拿的是 NVDA、TSLA，在AI 主升浪这一波，杠杆会神化你的收益。 但问题是：你无法提前确定自己拿的是“未来 NVDA” 想想看，Unity、Roblox 这种元宇宙相关，在某些阶段是不是也看着“特别像未来？” 杨关于 AI infra 和 AI NeoCloud” 的逻辑，我认为也是相对于高风险偏好成长型的，仁者见仁，智者见智！ 总之，学习和观察一个人的逻辑，尤其是投资逻辑，非常令人受教 杨一直说，多和 GPT 交流，首先你的思路要自洽～ 老师在群里还一直在告诉我们「 卖出互联网老登股 」 ，因为在通用 Agent 里集成软件 vs 在软件里集成 Agent，后者意味着收缩、关停、吞并 「 美团。。腾讯。。uber。。是最可能遭遇范式颠覆的 （APP入口被 Agent 入口冲击）」 那么问题来了，你手上的持仓，在他的看空清单里吗？🤡

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近期玩儿bsc链上meme总结: 1.玩儿meme不要羡慕别人，你会找到属于自己的叙事，有的时候只需要睡一觉或吃个饭的时候，你获得信息资源也不一定是靠山，多数时候会给你很多时间上车，强求不来，一切随缘。 2.这个叙事不一定是买入就引爆的，有可能是起死回生比如 #mubarak# 我是内盘看见了并没有干进入，当时持仓榜2有7％的筹码，我是在他出货之后进入的(大概十几万市值)，昨天发推出了一半的货也就是180个BNB，今天值1000个BNB，虽然留下了一半，但是我赢了还是输了？ 3.选择适合自己的玩儿法很重要，市值比:我喜欢1-100M以内的(不确定性太大)大概10个能活下来3个就不错了，这个概率可能我都说多了。有些资金体量和车头根本不会看这个市值的，真正大资金应该是起码5M——10M以上相对确定性了才会上车，再大的市值就是币安预期了。 4.SOL链上下降97％交易量，而最近BSC链已经有明显的爆发趋势了，这还不是最强的时候，因为仔细观察就会发现cz和一姐已经放下身段开始和社区玩儿梗了，作为币圈顶尖影响力的人能如此对待一件事，证明了重视程度。 5.钻石手还是pvp？我愿意当一个钻石手，因为能拿到最大化的收入，但这个概率目前也是十分之二差不多吧，bsc链我做对了两个，一个是 $TST 一个是 #mubarak# 我还买过很多很多盈利后钻到归零的，因为归零是常态化，pvp可能让我赚到小钱，但绝不会单币A7、A8这种级别，选择做钻石手就要接受这种痛苦。 6.多关注 @cz_binance 的推文，在我的印象里现在的cz就等于一年前的马斯克一样，所有的链上财富效应和热点已经全部汇集到bsc，如果你现在还不玩儿bsc的话我只能说时代的车轮滚滚向前，SOL现在来看已经是过去式。 7.本金大小并不重要，在我赚“大钱”的时候通常都是小的资金，在我亏“大钱”的时候通常都是大的资金，无一例外！适合自己很重要，通过概率我发现我重仓的都是亏损的。所以我可能就做不来这个传说中车头的角色。 8.看到 @BNBCHAINZH 开启了唱歌比赛奖励是一个BNB，比的是哪个创作的最有魔性和热度为准。我不会创作歌曲那就奉上一个打油诗吧！ 头顶一块布 全球你最酷 梗王帕鲁鲁 表哥的心腹 #mubarak# #palu#

做好了被襲擊準備的小紅帽✧( ु•⌄• )◞ 今天要介紹一款真正可以瑟瑟的童話手遊！！！ 這邊馬上前往： 「櫻境物語」有各種神話、童話、傳說裡的美少女降臨在你身邊👼💕 全動態瑟瑟＋日本聲優配音，福利都開成這樣了不能不玩吧🥵 #櫻境物語# #CherryTale# #체리테일# #EROLABS#