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お仕事終わり、藍菜ちゃんに誘っていただいてミュージカル #チャミ# を観劇してきました！ 剛力彩芽さんやDream Amiさんを観て 華があるってこういうことか、、、 と、とても勉強になったし 歌が上手くなりたいとより一層思いました💓 お芝居の世界って素敵です✨ 藍菜ちゃん誘ってくれてあーと❤️

ずっと会いたかった仲間と、やっと、やっと集まれました😍✨ 園田小波先生が繋いでくださったご縁、きっと一生大事な人たちです。 次はお仕事で急遽来れなくなってしまった來可ちゃんも！👍🏻♡ #寺本來可# ちゃん #木戸邑弥# くん #三浦透子# ちゃん #碓井将大# くん #剛力彩芽# ちゃん #ドラマ# #チョコミミ#

✍️适应市场才能存活下去 最近啥都看了看，都试了试，最后发现还是那句经典名言，市场永远是对的，错的只能是你自己。 市场上厉害的人真的很多，多学习适应下😁。 🌟股市虽好，不适应的就是不适应 很多人都在说，美股涨了多少，韩股涨了多少，台股涨了多少，难道所有股票都在涨没有不涨甚至下跌的？ 我随便浏览了下，基本上除非是存储+光+半导体类是的这些“高新产业”，其实大都数都没怎么涨。 而这些都是必须要做到“勇于追高”，才可以的。 我能知道身边有一大堆一直在玩美股的人，每天都在说这“恐慌式上涨”，结果买的是 $MSTR $BABA $PDD 等类似的“价值股”。 而其他的 $MU $SNDK 这些，ta们只敢在讨论中说，买是不敢买的，都怕接盘。 所以到底是说给人听，还是真的自己赚麻了，只有自己知道。 以前炒币一天能喊几十个币，现在炒股一天也能喊几十只股😂。 🌟链上行情知多少 从之前在 #ethereum# 带来的hook行情，然后再到最近的 #base# 行情。 确实是有人吃的满满的，一路游龙下来。 但是本身市场就是存量市场，pvp到了尽头。 有人亏就有人赚，不要只盯着赚钱的人却忽视了亏的人，或许这也是链上分析师最喜欢做的事情。 比如今天一直在播报做空 hyperliquid:native 的账户，却直接忽视了对方账户里还有接近100M的 hyperliquid:native 现货。 说话只说一半容易让人焦虑/舒服的，主打一个“随缘”？ 而且这一波行情真的挺有趣的事情就是一定要有人带头，没有所谓的价值发现，全是喊单或者在fomo上带队买，基本上都是跟着车头干。 当然我这里说的是 @base 上的，基本上把曾经的bsc/sol的玩法复制过来了，只是这不是纯粹的meme，都是所谓的“应用币”，其实也就是meme换了个壳，你要硬犟，那你说的都对。 还是玩注意力，买在注意力刚来的时候，在注意力最强的时候开始卖给有缘人的游戏。 最好笑的事莫过于 @real_dr_pump 自己给alt做各种，都来不及炒其他的币了，现在真的是买币的人帮dev做各种应用🤣，无愧于AI时代。 🌟二级市场更有意思 又是一波价值发现的故事。 除了妖币不用探讨，可以主要聊聊最近的所有上涨的“应用币”。 hyperliquid:native 为首的Perp Dex，主要还是因为hype的美股现在做的太好了，尤其是盘前，再叠加美国最近探讨的开放政策，直接让做 #RWA# 的大伙都开始拉盘了。 就好比 ethereum:0xfaba6f8e4a5e8ab82f62fe7c39859fa577269be3 这种畜生币都被大家喊起来了，各种无脑的吹，这和 hyperliquid:native 完全不一样，一个利润回购，一个纯粹的治理币，毛都没用，项目方只会定期打到交易所出货🤣。 妖币其实也简单，现在市面上这么多用AI分析各种的，每天都是自己的币出现在了涨幅榜上。 其实吃不到一段吃个二段也比较简单就看自己想吃多少了。 毕竟这一块 @sss_crypto fan哥真的做的不能再好了。 二级最近真的挺简单的，如果这都难，那真的挺难赚的了。 🌟 @Polymarket 不要过于上头 看了看自己的一批号，盈利5000-10000名，交易量也差不多，整体其实微微赚。 但是你要说我预测了个啥，我也不知道我预测了个啥。 基本上都是纯赌，而且都是体育赛事😮‍💨。 不知道所谓的预测市场是不是就是赌博做波段😂，如果是的话，那可能我也领悟了。 🌟说比做更简单 我能洋洋洒洒打这么多废话，但是你要我去做，估计很难。 天天和人说要玩强势的，结果天天去抄底。 天天和人说要去追高，结果天天去抄底。 天天说这次一定改，结果次次在犯错。 所以少看废话，真没劲的，要么有慧根要么就会跟。 例如一个超级大的项目公募，我直到上周才知道，费尽心思锁仓一年拿的，人家轻轻松松就是不锁仓满格😂，真吐了。 玩的都是信息差，也没那么多鬼名堂。

传字节谈判采购天数智芯5万颗AI芯片(动察Beating AI News 消息)，中国AI算力的底座，正在悄悄换了一遍，正在进行国产化替代。 字节跳动豆包月活 3.3 亿，全球第二。这么大的用户量背后是海量的推理算力需求，字节新采购的芯片，是一家 2026 年 1 月刚在港交所敲钟的中国公司，天数智芯（ 英伟达被禁之后，在中国的市场的份额持续下降。但需求不会凭空消失。国内 GPU 厂商去年已经吃下了国内 AI 加速器服务器市场近 41% 的份额，这个替代速度比大多数人想象的要快得多。 扒了一下天数智芯，2024 年出货 1.68 万片，到 2025 年上半年单半年就出了 1.57 万片，几乎追平 2023 年全年。累计交付超 5.2 万片，服务超 290 家客户。华泰证券预计 2026 年出货量将突破 10 万颗，同比增长 139%。这尼玛已经不是试水，是规模化放量。 关键问题：凭什么？为什么是它？ 答案是易迁移。天数智芯深度兼容 CUDA 生态，企业从英伟达迁过来几乎零成本。这才是大厂真正愿意买单的原因。性能上，天数天枢架构在 DeepSeek V3 场景下平均性能比英伟达 Hopper 架构高约 20%，推理芯片智铠系列均价约 1.2 万元人民币，性价比也到位。 字节大量采购智铠推理芯片的逻辑是，豆包的用户量摆在那里，推理算力是刚需，国产芯片在这个时间点刚好能接住。腾讯也在买百度昆仑芯的 AI 芯片，国家发改委明确表态要推动国产大模型适配国产算力，所以你懂的，再说现在英伟达给中国的性能上也不具备优势，推理的需求国产芯片就能承接。 现在已经非某一家公司找替代，整个产业链也在重构。 中国 AI 算力的底座正在经历一次静默但彻底的换血。美国禁令留下的缺口，被国产芯片补上，整个算力基础设施得以发展的剧本。只不过，这个剧本才刚刚翻开第一页。

AI 对于太极剑疏通气血机制的解释： 太极剑在疏通全身气血和拉伸感上比太极拳更明显，主要是因为剑作为身体的延伸，极大地增加了动作的物理力臂、改变了劲力的传导方式，并对脊椎和梢节（手脚末端）产生了更强的牵引作用。 这背后的核心原因可以拆解为以下几个维度： 1. 梢节延伸与“气血引向末端” 物理力臂变长：太极拳的动作止于指尖，而太极剑由于手中多了一柄剑，身体的力臂瞬间延长了近一米。 破除梢节淤滞：中医认为“手脚末端是气血汇聚和转换的梢节”。舞剑时，为了让劲力贯注到剑尖（如刺剑、点剑、劈剑），你的意念和劲力必须穿过手指，延伸到剑体。这种极强的“远端延伸感”能像抽水机一样，把原本容易淤滞在四肢末梢的气血迅速带动起来，促使全身气血大循环。 2. 更强烈的“骨肉分离”与肌肉拉伸 长杠杆的牵引力：由于剑自身有重量，在做“环绕、劈、挂、撩”等圆弧剑法时，剑的离心力和惯性会变成一种自然的外部牵引力。 深层筋膜拉伸：这种牵引力会顺着手指、手腕、手肘、肩膀，一路拉试到后背和腰椎。它能把平时太极拳很难完全“拔”开的深层筋膜和肌腱拉长，形成一种“骨肉分离”的对拉拔长感，所以练完后会觉得全身特别舒展、通畅。 3. 脊椎与周身关节的扭转幅度更大 “腰带剑转”的刚需：太极剑非常讲究“剑随身走，身催剑动”。为了驾驭剑的重量和长度，你的腰、胯、脊椎必须做出比练太极拳时幅度更大、角度更刁钻的拧转与吞吐（例如翻身劈剑、坐盘反撩）。 激活督脉与内脏：脊椎是督脉所在，也是神经中枢。太极剑对脊椎的大幅度的绞转和拉伸，能极大地激活背部及脊椎两侧的经络，同时对内脏起到更深层的“按摩”作用，从而让全身感觉暖热、气血充盈。 4. 意念高度集中引发的“气随心动” 器械带来的专注度：练太极拳时，手空着，意念容易散漫。但手里拿了一柄锋利的兵器，你的大脑会本能地高度集中，时刻关注剑尖的位置、角度和劲道。 意到气到：中医讲“意到则气到，气到则血行”。这种高度的意念聚焦，会让你的内气运行得更加高效、迅猛，练完后神清气爽。

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。”

上个月看很多老师都在往 cityprotocol 的金库存钱做专业理财,看恢复存款了，也存了一万u试试水，前面apy高一些两天就涨了200多u。这几天可能存的人多了，apy6%左右，很稳定。主要还有发币预期。注意提款有个7天的赎回期。 我这1万u存的是 @cityprotocolHQ 的 Venzo的 Delta-Neutral Prime USD的金库 觉得不错推荐一下 项目是四部分组成 1️⃣ 收益金库：钱在合约里，机构管理人操盘，散户跟投收息，类似standx的sip5b 2️⃣ 跟单组合：钱在你钱包里，机器人按公开规则帮你买一篮子代币化股票 3️⃣ Polis 积分：存款、持有、邀请都计分 4️⃣ 代币：预计 Q3/Q4 TGE 我选的 Delta-Neutral Prime USD：不赌涨跌，赚的是多头付的资金费率+质押利息+做市费，预期净 APR 12.07%（9/19 读数，会波动非保本），按周可赎。管理人只能交易、碰不到本金，三家审计。 时点也巧：Genesis 加成 9/1 刚重置，最高倍重新开放，$代币 预计 Q3/Q4 发币——窗口期（官方口径：积分不具约束力，不保证代币分配）。 这套体系里每个角色干什么，用餐厅打个比方： · 厨师 = 机构管理人：出策略、操盘、赚收益 · 中央厨房 + 食品安全监管 = City Protocol：发行、净值、申赎、风控规则全写进合约，还管审计 · 餐厅门店 = Venzo：City Protocol 的旗舰产品，货架摆在这，你在这下单 管理人专心做饭，基建的事协议层全包。是defi比较正统的发展方向，结构化产品 目前进度（截9月19日数据）： · 收益金库已上线 4 只，平台合计 TVL 已超 6,500 万美元，每只背后是具名机构 存1万u已经能占一个相对还可以排名了。 · 还有 3 只排队中，其中一只是富兰克林邓普顿货基的子基金 · 跟单组合线正在铺开，MAG7 美股七巨头篮子打头阵 · 累计融资 1,100 万美元，Dragonfly、Jump Crypto 这些实打实的大 VC——当前市场少有的配置 五个月跑出来的盘子，不算小了。 先存先占位比较有优势 👉 [Join me on Venzo Earn with code RA4DF52ACE3:

刚看完中关村学院的何纪言老师带领 7 位博士生，用 3 个月时间从头训练出了 7B 模型，从预训练到中训练、后训练完全都是自己搞的，在 7B 尺寸模型中达到 SOTA 水平。 首先，虽然很多人在吹 RSI，但技术报告指出，现在模型的能力远未到全自主的程度，在模型架构设计、学习算法设计、数据清洗等方面仍然只能达到 L2 的辅助水平。我自己也有一样的感觉，不管 Astra 还是 Fable，都不能替代我的架构设计，我也得不断提醒自己不要外包思考。 其次，模型训练就是个会者不难、难者不会的问题，对会的人来说，用不了多少算力资源，但对不会的人来说，用再多的算力资源、堆再多的人，都是做不出来的。比如 MiMo V2.6 RL 只花了 300 多万美金，对基模公司来说很便宜了，整个 MiMo core team 只有几十位正式员工，更没有走蒸馏之类捷径。但烧了上亿美金、投入上千人的模型未必就能搞好。中关村学院一个老师加上 7 个学生只用 3 个月就完成造数据、预训练、中训练、后训练，是非常 impressive 的。 最后，数据是新的代码，数据质量就像代码质量一样非常重要。过去几年，我总是想用代码的方式实现 Agent 的自我进化，但很快就达到上限了。最近一年我才发现，这些我用代码方式做的东西更应该用训练数据的方式表达，训到模型里面。我们都知道脏代码的危害，脏数据其实也是一样的。中关村学院这个 7B 模型做了非常深入的数据工作，预训练数据清洗和课程学习，中训练按照上下文长度扩增，后训练利用开源和蒸馏来的 trace 建立指令遵循、长上下文等基础能力，进而构建长思维链推理、工具调用等高阶能力；在 RL 中不断移除已经高概率解决的问题，保持 GRPO学习效率。 技术报告：

习近平在白宫刚致完辞，川普转头就跟马斯克碰了杯。 不是在台下私聊，是在全球瞩目的国宴主桌上。 长廊那头的发言声刚落，镜头切回前台。 川普当场举起酒杯，笑着朝身旁的马斯克一示意。 传统外交国宴怎么开？ 满桌都是穿正装的外交官僚，说着滴水不漏的客套话。 但这场国宴，主桌的气氛完全变了。 坐在总统身旁的，全成了美国的顶级科技与商业巨头。 大国博弈到底靠什么撑腰？ 不是官僚们字斟句酌的辞令，是天上的星链、地上的算力和制造业。 川普根本不搞虚与委蛇那一套。 他直接把美国最硬核的科技底牌，摆上了对外交往的核心主桌。 台上致辞话音刚落，底下没有冗长的官场礼仪。 现场只有一声干脆利落的祝酒。 镜头扫过主桌，两个人的酒杯轻轻碰在了一起。 这第一杯酒，川普当着全世界的面，敬给了马斯克。