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坦白一下，我玩交易一直是赌徒模式😅 无聊时候玩一下，每次只扔 100U，动不动就开 20 倍、50 倍，我只要没亏完就不收手，赚了才卖。 还真是从 200U 到了 800U🤣，玩法倒是摸熟了。 但说实话，全是运气。 所以我打算从头认真学一遍，K 线、指标、仓位、止损，股票也一起学，看 K 线这套东西，股票和币其实差不多。 让 AI 当教练，配着 OKX 的工具学： 1、先复盘我自己 用只读 Key 把 OKX 的 Agent Trade Kit 接进 Claude，让它拉我过去的成交记录和历史仓位。 提示词："你是我的交易教练，看完我最近 30 天的成交记录，找出我最容易亏钱的三个习惯，不要给我任何买卖建议。" 2、在真实 K 线上学指标 Agent Trade Kit 的行情模块不用登录就能用，70 多种指标，均线、RSI、MACD、布林带、ATR 都有。 每天挑一个币，让 AI 对着当天的 K 线讲：这个指标现在在说什么，什么时候它会涨会跌。 3、用模拟盘按规则练 开仓前先写好止损、单笔最多亏多少、杠杆上限，多在 OKX 模拟盘里按这套规则跑，每天让 AI 对照规则复盘。 4、看网格参数是怎么来的 OKX 网格页里的 AI 策略小助手，会按回测给激进、均衡、稳健三套参数，对比着看，能很直观地看到波动和仓位是怎么影响收益的。 学会了这一套，换到股票上也是一样的 K 线和指标。 等我先学出点东西，再来跟大家分享怎么交易，现在我还不配，hhh

又被我说中了。中国四季度果真会出台新的刺激政策。10/1起对符合条件的首套房贷给予贴息，PSL利率下调25BP等等。大部分市场分析并没有预计新的刺激政策，我是少数7月份就这样预测的。但不要急着判断为大超预期的利好，我还是坚持和大家一直以来分享的观点，四季度会出“更广谱”的刺激，因为如果拖到一季度，经济就会加速恶化，所以这更多是防御而不是出击。因此这也是注定温和和边际效力递减的，正如我之前7月份的帖子所说的那样。中国决策的底层逻辑，还是我说的，正走向“备战”经济。所以我非常坚持我的7大社会预言，3大财政政策预言，以及对整个中港市场走势的预判。

新朋友们，涨粉固然重要，但更重要的是真实互动的活人粉。 否则等你到了500粉几千粉，发现曝光还是纹丝不动，根本上不去。 回过头再想筛选粉丝质量，晚咯。 所以，活人蓝朋友们，你们在哪里！ 这里持续分享AI前沿故事/事故，绝不发数字泔水，绝不发AI长文。 互动起来吧！ #浇个朋友# #蓝V互关#

1/ S26 batch 上周结束。 有人分享了他们在两周内从 0 做到七位数时，真正用到的 5 条经验。 没有复杂框架，核心都是行动、速度和执行力。👇

AMD 宣布用约 82 亿美元收购李飞飞创办的 World Labs，这期是彭博科技节目主持人 Ed Ludlow 对两位当事人的联合采访。一位是 AMD CEO 苏姿丰，AMD 做 CPU 和 GPU，OpenAI、Anthropic、Meta 都是它的大客户。另一位是 World Labs 创始人兼 CEO 李飞飞，她主持建立的 ImageNet 图像数据集是这一轮深度学习浪潮的起点之一。两人聊了为什么要做这笔交易、李飞飞在 AMD 的新角色、开放生态，以及 AI 安全该由谁负责。 交易本身 这是一笔全股票交易，也就是 AMD 用自己的股票而不是现金来付款，对 World Labs 的估值约 82 亿美元，预计年底前完成，还需要监管审批。交易完成后，李飞飞出任 AMD 执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报，World Labs 团队将成为 AMD AI 模型团队的核心。 两家公司的关系早就开始了。AMD 是 World Labs 的早期投资方，也给它供芯片。苏姿丰说她从 World Labs 只有几个研究员的时候就在看着这个团队成长。两人也都提到彼此认识多年，私下是朋友。 芯片公司为什么要买模型公司 苏姿丰的理由是，AI 现在还在很早期的阶段，而且越来越明显的是，硬件、软件、系统和模型这几层互相影响，对整条链路理解得越透，造出来的系统就越好。收购 World Labs，一方面是拿到李飞飞聚起来的一批顶尖研究人员，另一方面是让 AMD 对模型未来的发展方向有第一手的判断，反过来指导下一代硬件怎么设计。 李飞飞从模型公司的角度讲了同一件事。World Labs 越做越大，对算力的需求也越来越大；和 AMD 合在一起，模型可以用最前沿的硬件加速训练和推理，硬件团队也能提前看到模型未来的工作方式和需求。她把这叫作 AI 软件和 AI 硬件的“共同进化”。 主持人追问 AMD 是不是要开始卖模型、卖软件。苏姿丰说不会改变商业模式，AMD 仍然是一家平台和解决方案公司，软件是用来支撑硬件的。收购的最终目的是让 AMD 更好地服务那些最大的算力客户，也就是各家模型公司。 World Labs 做到了哪一步 World Labs 成立于 2024 年，到现在两年多，专攻空间智能和物理智能，也就是让 AI 理解和生成三维世界、懂得物理规律，这类模型通常叫“世界模型”。李飞飞说，他们想做的是语言模型之外的方向，因为创作者、设计师、教育、医疗都有这方面的需求，机器人技术也快要迎来爆发。 公司目前已经发布了两代模型，先是 Marble，然后是最新的 Atlas。李飞飞介绍 Atlas 是一个多模态的“全能模型”，能生成高质量的画面，同时保持三维和四维（三维空间加上时间）上的一致性，摄像机和智能体可以在它生成的世界里移动和交互。 团队也在扩张。World Labs 最近收购了 SceniX，这家公司做出了一套机器人仿真工作流程，以及训练机器人控制策略的模型，由此给 World Labs 补上了机器人方向的人才。 李飞飞为什么选择加入 AMD 苏姿丰说她给李飞飞的说法是“加入全世界最令人兴奋的 AI 公司”。李飞飞的作用也不只限于 World Labs 团队。苏姿丰说 AI 没有一种方案能通吃，除了大家熟悉的云端 CPU、GPU，物理 AI、机器人、从云端到边缘设备再到个人电脑的端到端 AI，都是 AMD 未来三到十年要重点增长的方向，而这些正好是 World Labs 擅长的领域。 World Labs 今年早些时候刚融过一大笔钱，发展势头也不错，主持人问李飞飞是否考虑过别的出路。她说公司从一开始就以使命为导向，这件事的关键在于双方的愿景是否一致，和有哪些选择关系不大。在她看来，这次合并会是“一加一大于二”，接着她笑着补了一句，AMD 显然比 World Labs 大得多。 至于加入后会不会只做空间智能，李飞飞说两人还没来得及细谈所有计划，World Labs 正在做的工作会继续，但她预计研究方向会扩大、节奏会加快。 开放生态与可选择性 苏姿丰说，AI 未来会同时有开源模型和闭源模型、大模型和小模型，它们跑在不同的硬件上，这一直是 AMD 规划高性能计算和 AI 产品线的前提。她和企业的 CEO、CIO 聊下来，没有人愿意被锁死在某一家的硬件或软件生态里，大家都想在不同时候挑最合适的。所以 AMD 会继续押注开放生态，她和李飞飞也讨论过怎样用 World Labs 已有的成果推动开源生态。 李飞飞补充说，现代 AI 的发展离不开开放。从科学界公开分享神经网络算法，到她自己做的 ImageNet，这个首批开放的大规模数据集就是现代 AI 革命的推动力之一。开放生态能让不同的发现、创新和创业机会互相促进。 AI 安全该由谁负责 主持人提到当前的一个争论：模型能力的进步速度超过了安全和对齐研究的进步速度。苏姿丰说这件事上“没有可选项”，技术必须好，也必须安全。她拿芯片行业做例子：最高性能的处理器在设计时就要把安全和数据保密作为优先事项来考虑，AI 行业也需要把安全放到同样的位置。她说自己是 AI 乐观派，相信行业能建立起合适的流程和防护措施，而且各家应该像硬件行业现在分享安全方面的经验那样，互相分享做法。 主持人进一步问，提供算力的公司对训练是否安全、推理时模型是否按预期行事，要负什么责任。苏姿丰说生态里每一方都要为自己的行为负责。对 AMD 来说，要保证硬件本身安全、按设计运行，模型在上面跑时数据是安全的，还要和模型公司一起处理好软硬件之间的交互。她认为这件事应该由行业主导，但因为 AI 是新东西，各方学习的速度不一样，所以她欢迎更多的行业协作，也欢迎一定程度的第三方评估。 李飞飞说，主持人上周问她监管、第三方评估、前沿实验室自我负责这几种方式该选哪个，她的回答是全都要。她认为 AI 是一项“文明级”的技术，和历史上所有这类技术一样，初衷是让人的生活和工作变得更好，但每项技术都是双刃剑，必须负责任地开发和部署。无论在斯坦福、World Labs 还是现在的 AMD，她都想推动个人、公司、行业和社会四个层面共同承担这份责任。 AMD 的下一步 主持人提到 AMD 市值已经到了 1 万亿美元，苏姿丰近来也多次和美国总统一同公开露面。苏姿丰说 AMD 过去做过好几笔对公司影响很大的收购，World Labs 是下一笔，而且是战略意义很重要的一笔。在她看来，技术如今和经济、国家安全都紧密相关，AMD 有机会真正影响计算的未来走向。 最后主持人请李飞飞预测 AI 下一个重大突破。她没有给具体的技术判断，只说接下来 AMD 和 World Labs 会一起打造未来，而这个未来必须对人类社会和人们的生活有益。苏姿丰在一旁说：“我会让她忙起来的。”

被很多专业者骂了，但是在折腾了3天以后，AIHOT最终还是重写完然后上线了。。。我觉得还是可以分享一下我全部跟AI协同的流程，万一对其他人有用呢（当然我就是个纯外行，仅供参考）： 1. 使用Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra并行对旧项目进行蒸馏，并且设计交流包。要求：架构分离，为多Agent并行开发而设计，保留所有功能和容易踩坑的细节。 2. 使用Claude Fable 5.1对两个模型生产的功能文档、交接包和旧代码库进行全面对照，寻找不合理和遗漏的地方进行完善。 3. 使用Claude Opus 5.5在不看任何旧代码的情况下，根据最终的功能文档、交接包、线上网站的端到端测试，进行全方位的重写（大概写了12个小时）。 4. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查新写完的项目，将其与旧代码库的所有细节进行逐行审计，看看是否有功能和细节遗漏，在用户体验层面，能否完美还原，最终产出两份审计报告。 5. 使用Claude Opus 5.5根据审计报告，进行优化开发，开发完成以后，清空所有上下文，自己再并行N个子Agent，以功能模块化的方式，跟旧代码库进行对比，看是否遗漏功能和逻辑细节（无视代码实现，只看功能和逻辑细节）。 6. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查所有可能的BUG和漏洞，继续Opus 5.5优化。 7. 使用Opus 5.5优化所有前端UI，进行控件组件化统一，部分UI界面全面重设计，加了一部分Opus 5.5擅长的JS+Canvas动效，例如关于页和更新页。 8. 导出旧项目所有数据库，进行线上服务器彩排，6小时的影子系统并行，过程中实时监控，使用Claude Opus 5.5自动化并行修复过程中出现的所有问题。 9. 使用GPT-6 Astra进行全面的端到端测试。 10.无缝切换上线。 11. 使用GPT-6 Astra根据真实数据，全方位优化缓存、CDN、页面大小等问题，提升全站性能。 12.监控问题，不断优化。 以上，大概就是一个纯外行者的“重写”的经验，虽然AIHOT这个项目很小，但是我自己干的很开心。希望能对大家有一点点的启发。

相信自己的逻辑最重要 今年最大的感悟就是 做交易无视任何噪音 - 币安人生我50m抄底的时候 所有人都说这个东西早结束了 cz的痰已经吐完了 - 我780/1200 sell put美光闪迪 被人骂误人子弟 典型交易陷阱 - spaceX开盘之前 全部的西方媒体和分析师以及推特舆论 我觉得是清一色的fud - 当时买dell 都说是特朗普垃圾阴谋盘 - 喊牛来的时候 大家说frank 都砸盘了 bsc都是垃圾项目 必然归零 - 这次QNT喊完都是嘲讽 说我反指 很多人看破新高第一反应是做空 做分享只不过是给我自己看的 朋友们能通过我今年的分享赚到钱也好 亏了钱也罢 不认可的人也无需多言 认可的人也不需要刻意 念头通达 然后剑开天门罢了 时间会证明一切

心理学早就证实，长期处于付出无反馈情感模式中的引导者，其血清素分泌水平会逐渐趋近抑郁症患者。那些没被接住的分享欲像回旋镖，最终扎进自己心底最柔软的角落。 而回避型伴侣永远不知道当他们在享受被包容的安全感时，对方正在用怎样恐怖的意志力对抗着习得性无助。