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每期必看的币安@binancezh广场区块链一百人又来啦！ 这期嘉宾是最近热度最高的字节哥 Leto @leto_bao ！主持人是@jennyukim_bnb！ 全程干货密度很高，全是自己实打实操盘、踩坑攒出来的经验，从新手入门到进阶策略，从决策逻辑到赛道判断都覆盖到了，整理了核心内容给大家参考，一起来看看吧！ Leto 说字节的经历给他的投资打下了很深的烙印： 一是做数据工程师养成了对数字的敏感度，凡事都要挖清楚数字变动背后的原因 二是大厂的前沿技术和业务场景拓宽了视野 三是身边都是顶尖的同事，做事的逻辑和方法让他受益很多 这套数据驱动的思路，后来完整平移到了投资决策里，他也直言技术人做投资最容易踩的坑 天然迷信自己熟悉的行业，觉得自己懂就坚信一定会涨，忽略大环境变化，很容易被思维惯性困住亏钱 至于深耕和探索的关系，他觉得两者并不矛盾：深耕同一个领域攒核心经验，同时在不同发展阶段的公司里探索，能换更多角度看问题，反而看得更透 整场最核心的思路，是他把互联网的 AB 测试逻辑用到了投资里，他说判断力从来不是凭感觉练出来的，都是靠数据验证： 新手如果觉得指数涨得慢想自己选股，不用急着 all in，半仓定投指数、半仓自己操作，跑满一年对比收益、回撤和夏普比率，跑不赢指数就说明不适合主动选股，老老实实投指数就行，方法简单但特别好用 他还完整复盘了自己最经典的存储板块投资案例，整个决策链非常清晰： 最开始是去年 8 月买硬盘发现价格持续上涨，这是第一个信号 加上当时字节内部要求缩短数据存储周期，本质是存储资源紧张，这是第二个验证信号 当时已经有研报提 AI 带动存储涨价，但他没有立刻重仓，直到看到机构连续三个季度加仓的实锤数据，才把大仓位打进去，拿到现在收益很高，至今还持有 全程是逐步验证、分批加仓，完全不是赌一把的思路 关于很多人好奇的期权，他用买房的例子讲得特别好懂： 看涨期权就像付 10 万定金锁定一套 100 万的房子，一年后不管市场价多少都能按 100 万买，定金不退 如果房价涨到 150 万，一份定金就能赚 40 万，相当于用小资金加了杠杆 看跌期权就像买保险，付一笔保费，约定未来不管跌多少，对方都按约定价收购你的资产，跌了能兜底，没跌就亏保费 他也很坦诚，说早期做期权交易虽然有逻辑支撑，但也有赌的成分，当时本金少，亏了也能很快赚回来，现在不会再做这类高风险操作 风险部分他讲得非常实在（这真的重点看）： 值不值得冒风险，核心看能不能承受最坏结果 年轻人没家庭负担、存款少、现金流稳，就算亏完也能很快赚回来，适当冒点风险没问题 但如果要借债、卖房投入，或者上有老下有小有房贷，失败了连累全家，这种风险绝对不能碰，生活杠杆高的人，先给生活降杠杆，再谈投资 他也分享了自己亏得最惨的经历：2022 年跟着佩洛西买英伟达，180 的价格重仓进场，结果遇上美联储加息大盘普跌，英伟达回撤了 40%，当时直接卸载软件躺平 这次经历给他的最大教训是：哪怕是再好的公司，买的时机不对、踩不中周期，一样会亏大钱，大环境的权重一点都不比公司本身低 针对完全没碰过美股的新手，他给了非常明确的入门步骤： 开户后别上来就选股，先买指数 可以先用模拟仓练手，但别全信模拟仓的结果 —— 模拟仓没心理压力拿得住，真金白银心态完全不一样 拿自己能接受归零的钱进场，先跑 AB 测试验证自己的能力，跑不赢指数就放弃主动选股 常见的宏观名词他也做了大白话解释： CPI 就是物价指数，美联储盯着它调利率，2% 是长期目标 非农就是非农业就业人数，和通胀有相关性；美联储是独立于政府的机构，负责制定利率政策调节经济，这些都不是噪音，都会实实在在影响行情，不能忽视 作为数据工程师，他的交易体系也很有技术特色： 自己搭了 AI agent 工作流，订阅各类数据和行情，早晚自动推送持仓异动和重点资讯，同步汇总到 Notion 方便复盘； 自己搭建冷热数据存储跑策略回测； 交易 bot 只负责用期权做对冲，股票买卖必须自己手动决策 —— 买入的核心逻辑没变就长期持有，短期波动用期权对冲，不会随便乱卖 他还分层级推荐了实用书单： 入门必看《生命周期投资法》《持续买入》 想学分选股可以看彼得・林奇的《战胜华尔街》 期权入门看《Options as a Strategic Investment》 想学尾部对冲看《避风港》 想了解暴跌中如何对冲可以看《The Second Leg》； 想拓展思路可以看《嘲笑华尔街》，讲怎么从大众日常内容里找交易信号 他把普通人分成四类，认为最容易受伤的是负债多的人 —— 不仅自己扛不住波动容易追涨杀跌，亏了还会连累家人 他建议没兴趣研究投资的人，老老实实买指数就行，别碰个股 普通人选股难，本质是容易被自己过往的经验和思维惯性困住，判断自己适不适合，跑一遍 AB 测试就知道了 他自己的交易频率很低，走长期路线，工作日基本不怎么看盘，每周固定复盘一次，核对每笔交易的买入逻辑有没有变，有没有受情绪影响做决策 最近存储板块回调比较大，他的判断是机构季度持仓再平衡带来的短期抛压，行业底层逻辑没坏，他提前布局了看跌期权对冲，对整体仓位影响不大 聊到财务自由之后的状态，他说现在最看重健康，排在赚钱前面（每个大佬都这么说过，真的得时刻铭记）： 每天健身、吃干净饮食、买高端保险 —— 相当于给自己的人生买了份 put，健康出问题的时候有兜底 现在主要精力在筹备 AI 方向的创业，写 BP，见投资人，希望以后大家提到他，想到的是他做的公司，而不是炒股赚了钱 他觉得 AI 对普通人财富管理最大的意义，一是省时间，不用手动搜集整理信息 二是有复利效应，写好的工具和方法可以反复迭代复用，不用一直做重复劳动 他现在最信奉的是改良版杠铃策略：大部分仓位放在稳健的指数上，小部分仓位投高波动、高潜力的方向，就算这部分亏光了也不影响整体盘，一旦涨起来就能大幅拉高总收益，回撤可控，收益上限也高 最后几个观众提问的干货也很足： 一是期权他主要做买方，用来给正股加杠杆、做对冲，不靠期权本身盈利； 二是针对机器人、航天、核能、电力几个热门赛道，他判断短期都难成主流： 里面最有潜力的是机器人 航天更多是上市初期的情绪炒作，短期盈利跟不上 传统核电站建设周期长达十几年，小型模块化核电站成本是大电站的两倍多，都很难成为短期主线 电力方向短期最受益的是天然气发电机公司，部署快、不占民用电网、成本合适，是目前 AI 算力供电的最优解 结尾他给年轻人的建议：投资要趁早，尽早把钱投进 AI 相关的优质资产里，给自己做一层 “被 AI 取代” 的对冲 整场听下来最大的感受是，他没有吹任何暴富神话，所有方法都可落地，所有结论都有对应的逻辑和经历支撑 从大厂做事的方法论，到投资体系，再到人生选择，整套逻辑是自洽的，不管做不做投资，这套数据驱动、为风险兜底的思路，都挺值得参考的，希望能帮到大家！ 建议大家去看直播回放，会更直观：

《给AI供气的公司》 傻哥这几天看研报看的昏天黑地，几乎没时间做任何事情 美股上的东西太多了，在埋头学着，看不够1000家公司难言入门。 今天把APD的个股分享给大家。 APD，是做啥的呢？ Air Products & Chemicals, 是做工业气体的。 具体而言，是氢气全球第一，同时也有氦气+大气气体业务。 你们肯定会笑，现在大家都搞AI，傻哥咋看这么老古董的公司呢。 因为半导体需要气体啊 25财年，目前公司有17%的供气是给电子（含半导体） 的。 分析： 1、估值情况：Pe=31, 前瞻PE=23，还行不贵呢； 2、增长情况:挺慢的。+9% YoY 含 4%FX + 4% 量 + 2% 能源转嫁 -1%价 3、雪厚不厚:中厚雪 -EBITDA 33% / Adj 利润率 24% / ROC 估 15-18% / 不如 LIN 38% + 24%。 4、长坡 - 氢气 + 清洁能源转型 / 半导体气体 + 老龄化 / 三大顺风 / 类似 Linde 但偏氢气重。 5、顺风趋势：氢能 +清洁能源转型大势+半导体气体 + AI infra 6、间接受益AI=APD 半导体气体业务（Samsung 韩国多期合作）+ 美国半导体 fab 投资 7、CAPEX 失控 —— APD CAPEX 从 2018 的 $2B → 2024 的 $5B / 但 ROIC 从 14% 跌到 9% / 每投 $1 回报变差。capex占ocf的105%，可怕呀。Mantle Ridge 重组关键就是要求削减CAPEX。 总结： 不贵的标的，有安全线托底。如果AI轮动炒作，可能吃到溢出。性价比不错的。

如果你也被openmind即将的到来fomo 我知道你急但你先别急 跟上马拉的节奏助你急速上车🚗 即使几个月前就知道这个项目不错 但也一直没搞明白任务怎么做的 估计就混dc的哥们比较早的攻略了（之前dc链接过期也一直没进去... 官网和app里的指引都比较抽象 桥豆麻袋 在看完了最近几个老师的教程 直接分享入门可以直接做的4个任务 最后一点最神！ 1️⃣fabric identity nft 身份nft -官网🔗： -搞个钱包，base链，放0.0015个eth，mint这个nft -把social links的推特、discord和github连接一下 2️⃣create machine identity 创建机器身份 my devices - create a device - 弹出新页面 create api key - 再返回刚刚那页mint identity 3️⃣一共有7个徽章可以获取（五个做任务徽章 两个和其他项目方合作的徽章) ，但本篇是立即上手篇，所以现在跟着我操作先拿三个含金量较低但比较快的 🟣evaluator 1）具体教程看聪哥这篇 2）锐评： 手机端去给视频里的机器人评分并提交 有25-30个视频 就在我要放弃的时候没两个就做完了✔️ 我觉得这个徽章可以做 但含金量不一定很大 因为这个视频加载很慢 大部分用户估计都等不及加载而选择直接评分提交 数据价值较低 也适合工作室批量上号 人类不友好 但看小楼又说 不要刷太快 会检测 不懂 实话说刚下载openmind app的时候都不知道怎么用呜呜呜呜 如果没有攻略是不会知道点赞符号那里可以评分的 入口很深 且没有指引 🟣personhood 1）具体教程看聪哥这篇 2）锐评： worldcoin下载太慢了 估计也是项目合作 也可能防女巫攻击 🟣backpack 1）具体教程看聪哥这篇 2）锐评： 这个就是合作勋章 和backpack wallet的合作 重要程度估计一般 我下载了backpack 导入好了钱包 用手机相册和浏览器去扫二维码 尝试多次全部失败 看着没链接就跳转了 不知道谁的问题 晕过去 最后用手机相册扫描 跳转原生浏览器 把链接复制到谷歌浏览器 把谷歌浏览器设置为转换到桌面版网站就莫名其妙成功了 多试一下 4️⃣ last but not least - Kaito YAP @KaitoAI 项目方目前没有明确奖励 只是我自己觉得如果好的项目对yapper都不差的 胜于很多测试网用户 明天将继续为大家攻略更难获取的四枚徽章以及app走路刷分方法，计划喊点懂哥哥们来做个space！@openmind_agi @FabricFND

有个专门给 Skill 做质检的开源工具。 如今 Skill 数量泛滥，可真正能派上用场的能有多少？ NVIDIA 干脆搞了个开源项目 SkillEvaluator，专门用来检验 Skill 到底管不管用。 它会让同一个 Agent 跑同一组任务： → 一轮不挂载 Skill → 一轮挂载 Skill 接着比对任务正确率、完成质量、执行耗时以及 Token 开销，看这个 Skill 到底带来了多少增益，还是反倒拉了后腿。 NVIDIA 官方拿 300 多个 Verified Skills 做了实测，正确性平均分从 46 涨到了 87（满分 100）。 除了测实际效果，我也顺手用它给自己做的 Skill 过了一遍质量关。 GitHub： 入门教程：

让 WorkBuddy 直接调度本地 ComfyUI，调用 H3 批量生成视频。 大致流程： 1. WorkBuddy 生成分镜和提示词。 2. 通过脚本调用 ComfyUI API。 3. 加载预设 H3 Workflow JSON。 4. 提交生成任务，轮询任务状态。 5. 自动收集视频、日志和失败任务。 6. 使用 FFmpeg 拼接、转码、导出。 整个过程几乎零费用，完全适合新手入门。

学 Agent 开发的时候，最头疼的往往不是概念，而是找不到能直接跑通的完整示例。 NirDiamant/GenAI_Agents 这个仓库就攒了一大批实战教程，范围从最简单的对话机器人一直铺到多智能体协作这种复杂系统，每一份都附有全量代码和讲解说明。 内容既包括入门级的对话问答，也讲了 LangGraph、MCP 这些框架怎么用；商业侧有客服、简历筛选、合同分析等落地案例，创意生成和信息分析方向同样有所覆盖。 市面上常见的 Agent 应用类型，基本上都能在这里找到可参照的实现。 除此之外，还有一套从提示工程讲到生产部署的课程，拆成 17 个模块，配了视频和练习题，带你从结构化提示一步步搭出真正能跑的系统。 无论是想系统学习，还是找参考实现，都挺合适。 仓库地址：

推荐一个思路吧，不要上来就让 ai 教你，而是让agent 通过多轮对话提问的方式，从浅入深地去探索你对这个知识的实际储备和掌握。然后根据储备进行针对性的学习。 这里推荐 gemini 的pro序列模型，嘎嘎适配。 但是这个只能帮你完成首轮的学习，没办法构建肌肉记忆，所以还得想办法去反复回顾，找真实场景使用。 所以最好的形式，是你工作碰到需求的时候，用这个方法让你能够快速入门。然后在工作中反复使用，直到掌握。

本地无审查大模型的地下军火库今天彻底齐活了 从 8GB 入门卡到 24GB 满血工作站，Hugging Face 三大破甲顶流（Huihui、HauhauCS、DavidAU）把 Qwen 家族最凶残的 5 款无甲神作全放出来了。不仅切掉了烦人的道德说教锁，还完整保留了多模态视觉（Vision）与 MTP 多 Token 极速预测。 直接按你手头的显卡显存对号入座抄作业： 01 全能六边形战神：Huihui Qwen3.8 27B Abliterated 目前本地综合实力最强的破甲王牌之一，逻辑智商在线，原生保留视觉识图能力。 · 16GB 显存：直接冲 UD-IQ4_XS 或 IQ4（约占 14.4GB，黄金甜点档） · 24GB 显存：直接上 Q4_K_M 或 Q5 满血稳跑 · 极简启动：ollama run huihui_ai/Qwen3.8-abliterated仓库地址： 02 暴力狂暴破甲：HauhauCS Qwen3.8 27B Uncensored Aggressive 如果你嫌常规消融不够狠，这款走的是极其激进的深度破甲路线，几乎零拒答，同样带 MTP 加速与多模态视觉。 · 16GB 显存：选 IQ4_XS（约占 15.7GB，刚好卡满显存极限） · 24GB 显存：直接上 Q4 / Q5 仓库地址： 03 极速 MoE 闪电炮：Huihui Qwen3.6 35B-A3B Abliterated MTP 35B 的大身板，但底层是 MoE 混合专家架构，每次推理仅激活约 3B 参数，吐字速度快到飞起，支持视觉。 · 12–16GB 显存：跑 IQ3 / IQ4 配合专家卸载（建议系统内存 32GB+ 兜底） · 24GB 显存：直接全塞进显存跑 Q4，丝滑起飞 仓库地址： 04 激进破甲 + 极速吞吐：HauhauCS Qwen3.6 35B-A3B Aggressive 把 HauhauCS 最凶狠的激进去审查手法塞进了 35B-A3B 的 MoE 架构里，既要完全听话不拒答，又要极致生成速度的兄弟选它。 · 16GB 显存：IQ3 / IQ4 + 专家卸载 · 24GB 显存：Q4_K_M（约 21GB）完美吃满单卡上限 仓库地址： 05 8G 显存小钢炮：Qwen3.5 9B Defiant / Heretic 系列 DavidAU 操刀的 NEO-IMATRIX 极限调校版，搭载 Heretic 消融算法与 MTP，小体积榨出恐怖表现，轻量本首选。 · 8GB 显存：毫无压力轻松秒开 · 12–16GB 显存：显存极其宽裕，剩下的空间直接把上下文长度拉爆 仓库地址： 省流选型指南： · 追求极致智商与多模态全能：无脑冲 01 或 02（27B Dense） · 追求秒级吐字速度与高吞吐：选 03 或 04（35B MoE） · 8G 显卡或轻薄本长文本：直接锁死 05（9B Heretic） 本地跑大模型最爽的就是彻底摆脱云端审核与封号焦虑，搞红队测试、角色扮演和私有 Agent 的兄弟建议先把这份军火库马住备用。 你现在主力机的显卡显存是多少 G？平时更喜欢跑满血 Dense 模型还是飞快的 MoE 架构？ #AI# #大模型# #Qwen# #开源# #Ollama# #本地部署#

你难道就没想过要在闲鱼上卖虚拟资料，卖PPT模板、卖Excel表格、卖Word简历模板、卖Canva模板、卖Notion模板、卖思维导图、卖考公笔记、卖驾考题库、卖Python入门包、卖剪辑教程、卖PS教程、卖AI提示词合集、卖Midjourney提示词、卖ChatGPT指令包、卖短视频脚本模板、卖小红书文案模板、卖直播话术、卖带货话术、卖私域话术、卖客服话术、卖简历范文、卖求职攻略、卖面试题库、卖商业计划书模板、卖合同模板、卖财务报表模板、卖运营SOP、卖社群运营手册、卖电商选品表、卖跨境选品表、卖亚马逊Listing模板、卖小程序模板、卖浏览器插件、卖自动化脚本、卖闲鱼话术、卖闲鱼标题公式、卖设计素材包、卖图标包、卖UI组件、卖海报模板、卖封面模板、卖表情包、卖壁纸包、卖头像包、卖摄影预设、卖调色LUT、卖字幕模板、卖转场包、卖游戏攻略、卖起号教程、卖涨粉教程、卖变现教程、卖副业手册、卖搞钱合集、卖信息差清单、卖读书笔记、卖思维模型卡片、卖复盘模板、卖日程计划表、卖电子手帐、卖健身计划表、卖减脂食谱、卖烘焙配方、卖咖啡冲煮笔记、卖旅行攻略、卖民宿避坑指南、卖酒店比价表、卖留学申请清单、卖签证材料清单、卖早教闪卡、卖英语口语素材、卖日语五十音包、卖Figma组件库、卖电商主图模板、卖详情页模板、卖利润测算表、卖定价公式、卖成本核算表、卖库存表格、卖CRM表格、卖OKR模板、卖周报模板、卖述职PPT、卖路演PPT、卖融资BP模板、卖竞品分析框架、卖用户画像模板、卖问卷模板、卖内容日历、卖选题库、卖爆款标题库、卖钩子库、卖评论区话术、卖私信转化话术、卖差评处理话术，同一套东西挂几个价，AI 打包自动发货，不进货、不发物流、没库存、几乎没人退，链接多挂几条把单量堆起来，然后这辈子都不用再找工作了？

建议大家都去油管学 AI Agent，真的能打破信息差！ ① Jeff Su
节奏快、实用导向，适合普通人入门。他有大量把 Prompt、AI Agent、工具落地讲清楚的短视频（例如约 10 分钟的 AI Agents, Clearly Explained 播放量很高）。 内容直给，新手跟着做能上手。频道约 190 万订阅，风格轻松实用。 ② Andrej Karpathy
AI 领域真正的大神（前 Tesla AI、OpenAI 等）。他的 LLM 入门/深度讲解视频（1 小时版和更长的 Deep Dive）在圈内刷屏，原理、训练、应用讲得通俗，非技术背景也能跟上。干货密度极高。 ③ Tina Huang
前 Meta 数据工程师/科学家。录有《Building AI Agents In 44 Minutes》《AI Agents Fundamentals In 21 Minutes》等视频，擅长把复杂资料提炼成清晰框架和实操路径，非常适合作为入门第一课。频道约 140 万订阅。 ④ Dave Ebbelaar（Datalumina）
Datalumina 创始人，内容聚焦可落地的 AI 系统工程（生产级 Agent、架构、部署）和 AI 自由职业/创业建议。 实战导向，经验分享多，适合想真正做出系统的人。 ⑤ IBM Technology
IBM 官方频道，覆盖 AI、自动化、DevOps、量子等，常有领域专家讲解。内容广度好，解释相对严谨可靠，像一个小型 AI 知识库。适合建立系统性认知。 ⑥ Google Cloud Tech
Google Cloud 官方频道，更垂直深入（Vertex AI、Agent 相关、NotebookLM、实用工具等）。 如果说 IBM 更“广”，这个更“深”，尤其适合想用 Google 生态落地的人。 ⑦ Cole Medin
强烈推荐做 Agent 实操。重点讲生产级 AI Agent、n8n / LangGraph 全流程构建、本地部署、架构设计。 内容实战、有完整项目和仓库，适合从“会用”进阶到“能做出稳定系统”。在很多“学 Agent 必看”列表里常出现。 ⑧ Liam Ottley
偏商业落地和变现角度。有超长完整指南（如《How to Build & Sell AI Agents》），覆盖无代码/低代码构建、自动化业务、接单卖服务。 适合想把 AI Agent 技能直接变成收入的人。 ⑨ Andrew Ng / DeepLearningAI
Andrew Ng 是 AI 教育与实践的标杆人物。DeepLearningAI 频道有关于 Agentic AI、设计模式（reflection、tool use、planning、multi-agent）的短课程和讲解，质量高、结构清晰。 适合想建立扎实基础并理解“为什么这样设计”的人。 ⑩ Nate Herk
以 n8n + AI Agent 实操闻名，有完整的无代码/低代码 Agent 教程和长视频课程。 非常适合不想先写大量代码、又想快速做出能用的自动化 Agent 的人。 和 Cole Medin、Liam Ottley 互补。 学习建议（快速上手路径） 1.完全新手：Jeff Su + Tina Huang 先建立概念 → 再看 Karpathy 补原理。 2.想动手做：Tina Huang / Cole Medin / Nate Herk 跟做项目。 3.想做生意/自由职业：Liam Ottley + Dave Ebbelaar。 3.想系统扎实：Karpathy + Andrew Ng + IBM / Google Cloud 官方内容。 这些频道大多免费、更新相对及时，能有效打破信息差。 建议先看 1-2 个入门视频确认风格是否适合自己，再深入。 如果有具体方向（比如纯无代码、Python 工程、商业变现），可以再细化推荐。