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最近 $BTC 明显有点涨不动了， 这个时候来用一下杰尼君的刻舟求剑小工具， 查一下未来20根4H的可能性走势， 目前历史上涨概率为40%，平均收益1.04%。 看来， $BTC 可能要到一个短期顶部了， EMA 200的 $82K 阻力位多次突破未果， 还是要尊重一手的。 友情提醒：低多≠做空。

更新了BTC全历史的四周期图【图2】， 可以看到之前3个熊市周期， 时长和跌幅都在很接近的右下圆圈范围， 而26年熊市还在上面圆圈， 时长和跌幅还不够。 根据历史数据拟合， 四周期的下跌比例分别是： 86.9%，84.1%，77.6%，65.1%（本轮预测）， 对应BTC价格 44016【图1】。 至于要不要刻舟求剑法， 对的话，你就次次对， 不对的话，你只会错一次， 盈亏比划算得很， 怎么选那不明摆着嘛 ： ）

转一下苏剑林老师对 K3 架构的复盘。 一句话概括，K3 = KDA + MLA + Stable LatentMoE + AttnRes。整套设计没什么炫技，核心就是在模型效果、计算效率和训练稳定性之间做取舍。 这里稍微解释一下： KDA，一种线性 Attention MLA，一种 KV Cache 较小的 Full Attention 变体 Stable LatentMoE，对 LatentMoE 做过稳定性改造的 MoE 方案 AttnRes，用可学习的跨层注意力，替代固定等权的残差累加 几个比较有意思的点： ① K3 同时使用了 KDA 和 MLA。另外，训练仍然用 Moonlight 版本的 Muon 优化器，Attention 权重改成 Per-Head Muon，每个 Head 独立优化。苏神说这不会直接提高效果，主要是数学和结构上更合理：各个 Head 本来就相对独立，不应该在优化时耦合在一起。 ② 解决MoE“容易炸”的问题。 LatentMoE 会先降维，再使用更多专家，最后升维，在训推成本大致相同的情况下效果略好。不过连续的矩阵投影也让训练更容易出现数值不稳定。 K3 把 SwiGLU 换成了 SiTU-GLU，用 softcap 压住异常激活；又在 LatentMoE 升维前加了一层 RMS Norm。这个 Norm 不只是让训练更稳定，在 Valid Loss 差不多的情况下，不加它，某些 Benchmark 会稳定变差。 （这里有超级多的技术细节，感兴趣的可以看苏神原文） ③ 关于MLA DSV4 看上去都换设计了，K3 怎么还在用 MLA？苏神的答案是，目前 MLA 仍然很难被全面击败。它在训练阶段是 MHA 形态，推理时 KV Cache 较小；在固定训练成本和 KV Cache 大小时，MLA 依然近乎最优。 它的问题是对 MTP（推测解码）不够友好。MTP 的思路是“用计算换速度”，而 MLA 在 Decoding 阶段本身就比较吃计算，再叠一个 MTP，两边就容易抢算力。 换别的方案也有代价。比如换成 128+128 的 GQA8，效果很难打赢 MLA，KV Cache 还是 MLA 的三倍多；换成 256+256 的 MFA（本质上是 MQA），训练和 Prefill 成本又会上去。 目前还没有一个简单的 Attention 设计，能同时占住效果、训练成本、Prefill、KV Cache 和 Decoding 计算量。在 KDA+MLA 的混合架构下，MLA 的部分问题得到缓解，所以 K3 最后还是选了 MLA。 ④ 苏神觉得，DSV4 也不算真正“抛弃 MLA”。 DSV4 看上去重新设计了 Attention，但底层仍然有 MLA 的影子。它采用的是 head_dims=512、K=V 的 MQA，这正是 MLA 在 Decoding 阶段的形态；再加上 Sparse + Compress，前者减少计算，后者进一步压缩 KV Cache，同时减少计算。 方向很激进，不过 Infra 也更复杂。 ⑤ K3 的 MLA 可以去掉 RoPE，是因为 KDA 已经隐含提供了一种广义的位置信息。 这只适用于 KDA+MLA 的混合结构，像 K2 那种全 MLA 模型，直接去掉 RoPE 还是会明显掉效果。 感觉苏神真正的观点是：大模型架构里很少有免费的升级。K3 的设计哲学不是找一个碾压所有方案的新架构，而是在效果、训练成本、Prefill、Decoding、KV Cache 和稳定性之间，找一个当前更合适的组合。 苏神原文里还有很多技术内容，非常值得一看。 原文地址：

这样对比就比较清晰了—— 本轮周期中 bitcoin:native 最深的折价幅度，仍然是明显小于之前几轮熊市的。 按照历史最高点的回撤幅度，此前几轮熊市的底部都远低于本轮目前曾触及的水平。 刻舟求剑地判断：现在典型熊市时间已经过去了四分之三~

DeepSeek-V4-Pro 在还没有发布前，却已成了悬在各家大模型厂商头顶上的达摩克利斯之剑，哈哈哈哈。 在这期间发布的任何大模型，都有很大概率当天就被 DeepSeek-V4-Pro 偷家，你猜他们究竟是发还是不发布呢？ 我猜他们不会发布。

我在思考，ETH/BTC的汇率这个数据是不是看的价值不大了。上一轮是因为这个数据我1500抄底的ETH 且没有BTC，比较激进。 如果这轮依旧按照这个逻辑抄底的话，那么很快就到底部了？但我觉得这个理由很单薄！ ETH\BTC 汇率这个数据的意义是什么？ ETH乃山寨之王，它代表了所有情绪性的流动。所以牛市总是BTC先涨，调动市场的心绪，E再来一波带动散户杀入山寨！相反它的市占率到最低点的时候，也代表市场情绪到达了冰点。 然而，上一轮我刻舟求剑判断失误，并没有出现实质意义上的山寨季。所以怎么判断顶点呢？我并没有在最高点卖出！ 当汇率到0.017的时候，反弹最高也只有0.034，连0.05都没到。你要知道最高突破过0.08。 所以不得不思考一个问题，市场的流动性到底去哪里了？发行了那么多稳定币并没有流入ETH等基础设施。 很多人说是叙事的原因，没有新的叙事，但是这轮这么多机构入场，都在关注资产上链等新叙事呀。 我认为是流动性结构根本的变了： 22年以前加密市场的流动性主要由散户驱动，资金可预测地按照叙事热度和市值买卖与持有。一类资产上涨会带动市值排行榜向下传导，形成全市场动量追逐，从而催生山寨季。 现在结构已彻底转变，绝大多数资金通过机构渠道进入：比特币/以太坊 ETF（贝莱德、富达等）、企业财务储备、托管机构等。 投资者只是通过券商买，资金被锁死在BTC、ETH等最大资产，不会轮动到随机山寨币。 创造山寨币季条件的流动性，如今被困在头部资产的监管产品中。这直接导致BTC市值占比持续飙升，而大多数山寨币不断失血、表现疲软。​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ 所以，抄底的信号指标要根本性的转变： 我现在使用AI @openclawby 监控ETF流入，BTC暗池交易数据等大资金的动向。 反之，判断高点也一样！ 抄底结构也需要根本性的转变，资金主要放在BTC，其他分散在有ETF的资产里面。 你们觉得呢？

我用一句话，让 Codex+Higgsfield 上线了一款能联机玩的武侠游戏！！！ 全球联机，进同一片水墨竹林，轻功跳屋顶、剑气波隔空对轰、连斩有称号播报，手机也能玩。 整个过程我没画一张图、没写一个音符、没租一台服务器： 1、Nano Banana Pro 出水墨剑客概念图 2、Image to 3D 把图直接变成带骨骼的 3D 模型 3、3D Rigging 从动作库套上出剑、轻功、疾风步 4、Sonilo 生成古琴 BGM，Mirelo 出剑气音效 5、代码让 Cursor 里的 Fable 5 写，它自己调 Higgsfield CLI 把这些全串起来 6、最后 higgsfield game deploy 一条命令上线，域名和全球联机服务器全自动，再一条 publish 直接上架 marketplace 以前这件事需要找游戏工作室，美术、作曲、3D建模、动画、全栈开发一个都不能少。 但现在真是门槛无限低啊，想玩什么游戏直接自己做~

刻舟求剑一把，就在昨天币安的BTC流出量创下了2024年以来新高达到9030个，而在此之前每当BTC流出达到如此程度后，都会迎来一波阶段性的上涨🤔好了晚安玛卡巴卡，今晚做个好梦😴