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老乡别走，利好来了！ 美国 8 月核心 PCE 年率 3.0%，市场预期 3.3%，月率 0.2%，也低于预期的 0.3%。 数据一出，美元指数跌到 101 附近，黄金拉升 $14，而 $BTC 则爆拉 超 $1,000！ 翻译一下：10 月再加息的理由又少了一条。纽约联储 Williams 刚说过不急着 10 月加息，这下更坐实了。 币圈能喘口气，但想靠降息吃肉？醒醒，现在讨论的还是加不加息。🤡

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最近 Almanak 上线了新产品，之前做过一些研究，所以正好借着热度，聊聊这个项目。 他们主打的口号是：一个人跑一个链上对冲基金。 查了一下 Almanak 这个词，是“年鉴”的意思，一般图书喜欢叫这个名字，例如《中国文物年鉴》。 不过这个项目做的东西是 AI 代理+策略，上面各种策略横飞，加到一起，倒是也可以称之为基金策略年鉴。 于是乎，测试了一下他们的产品，输入的指令是： 在 Uniswap 上做主流币（WBTC、ETH）+稳定币（USDT、USDC）做 LP。 1. 定位哪个 Pair 的 APR 最高，在什么链上？这可能会涉及到 2*2*链数 种可能。 2. 通过近期、中期判断应该设置的价格区间 3. 根据价格区间计算应当投入的主流币、稳定币两种本金占比（假设每个仓位投入 100K 美金） 然后 Almanak 的 AI 问了几个问题之后，就开始抓取、分析。 最后分析出来，Base 上面的 ETH/USDC 流动性是以上这些选择里 APR 最高的，然后选择了 1600-3300 区间。 接下来，就直接进入开发、测试、部署流程了。 PS：真不把 AI 当人啊。 整个流程也就 10 分钟。下一步，如果真的往里面打入 $ETH，这个钱包就会真的直接开始执行策略。 话说回来，从基金风控角度来说，大资金不应该直接放在 AI 写的代码里。大资金真用的话，可能还是得引入真人来校对、找专业的代码审计机构，来审计一下才能用。 这个 Almanak 产生的代码，适合小资金、适合测试想法，也就是“构想验证”。 例如去年年底，有个机构申请了夜盘比特币 ETF，在美股收盘后建仓比特币，白天天亮了就卖了。这种 idea 你乍一听挺好，但是具体效果如何，你还得去真跑一个测试。 你丢个 100 美金进去，直接告诉Almanak，让它 Vibe Coding 出来的代码一跑，跑个十天半个月的实盘，心里自然就有结果了，一下子节约好多时间。 这也是为什么拿嘴编程叫 Vibe Coding，因为它就是一种感觉（Vibe），靠感觉驱动的。 说回年鉴，因为都是 Vibe Coding 出来的策略，所以它还有个策略广场，里面有各种策略。例如在 Pancake 上跑的，BTC-BNB 策略，然后还有 AI 打分，评价了安全性和收益率等等。 感兴趣的话，可以都来测试一下。 每个普通用户可以白嫖三个策略（Signal），不过如果写得策略比较多，就要充值会员了。 链接在评论区。

单休大小周双休都上过，害得是双休爽，但带薪假真少 最近看那个专升本哥疯狂嘲讽B站网友，说大家只敢在弹幕里刷“双休”，现实里连去劳动仲裁都不敢。怎么说呢，看到这话真挺乐的，多少有点站着说话不腰疼了。凡是在社会上毒打过几年的都知道，去仲裁要搭进去多少时间精力，更别提还要防着恶心人的HR搞背调、小地方圈子小不好找下家。大家在弹幕里刷双休，那是因为真苦这个久矣，拿普通人的软肋去嘲讽普通人，属实没啥意思。 说回作息，我自己出来混这几年，单休、大小周、双休全都上过，算是把版本的毒都挨了一遍： 单休：纯纯的坐牢。周六下班整个人已经废了，周日睡半天、洗个衣服搞下卫生，眼睛一闭一睁又要周一了，活着全靠一口仙气吊着。 大小周：最恶心的发明，没有之一。小周那周跟单休一样绝望，到了大周休两天居然还会产生一种“占了老板便宜”的错觉，纯纯的PUA神器。 双休（包括周中双休）：兜兜转转，最后害得是双休爽！一天用来彻底放空熬夜打游戏、出门溜达，另一天还能踏踏实实躺平回血。而且说白了，双休甚至都不一定非得是周六日休息，哪怕是排班在周中休两天也完全OK啊！很多黑心老板总拿“周末有业务、门店不能停”当借口搞单休，其实只要愿意招够人搞轮休，周中连休两天或者拆开休两天，去商场吃饭不用排队、去医院景点不用人挤人，错峰爽玩照样美滋滋。核心根本不是非要绑定周末，而是人真的需要“上五休二”来喘口气，这特么才叫正常人的生活。 而且最让人破防的，还得是国内逆天的“调休”环节，说白了就是朝三暮四，调班！ 设计调休的专家默认全中国都是双休，但凡干过单休和大小周的老哥都知道，一旦遇上五一、国庆这种调休，那才是真正的地狱绘卷：放假的时候公司按法定只放那几天，但到了国家规定的周末补班日，公司可是一天都不落全跟着补！ 这就导致单休或者刚好卡在小周的人，原本周六就要上班，周日再被国家征用去“调休补班”，直接把两周焊死连在一起——前一周上6天+周日补班1天+后一周再上6天，活生生连上13天班！上到第10天的时候人都是飘的，看谁都像重影，那种生理和心理的双重绝望，没经历过的人根本想象不到。 说实话，就算我现在混上了双休，不用再渡劫连上13天了，有时候想想还是觉得憋屈。说到底，中国的带薪假还是太少了！ 满打满算工作一年才给那可怜的5天年假，想攒到10天得熬满10年，请个假还得看领导脸色；法定节假日表面看着长，实际全靠调休东拼西凑拆东墙补西墙。 打工人哪有不想要权益的，但光靠底层牛马自己去跟公司头铁仲裁能解决啥根本问题？说白了，现在最迫切的就是取消那折磨人的调休，把整体工资提上来，把实打实的带薪假给加起来。钱到位了、不用调休的带薪假多了，谁还在乎弹幕刷啥啊。 令人唏嘘！

体验了一下 OpenAI 今天发布的 dot，没有 Meta 的 Muse 那么丝滑简单，也没有 Grok Bot 那么 geek 有趣（一个 VPS 都可以玩半天）可能是访问人太多，现在 dot 背后的电脑基本上处于不可用状态！最讽刺的是 已经被 Elon Musk 拿下给 Grok Bot 了😜 现在我的 7x24 Agent 主要是 Muse 和 Grok Bot 这两个，再加第三个肯定我自己就切换不过来了！Muse 辅助日常生活助理，日程安排、 Trip 和购物；Grok Bot 来做学习研究，可以创建多个 agents 互动，可云端可本地，还可以调用 Claude 和 Gemini，最关键的是我可以在 Tesla 上使用它，FSD 之后的乐趣😅 不过 Personal Agent 大战已经开启，这是巨头的战场，创业者慎入，倒是可以想想，如何把自己的服务给 Agent 化然后接入进去。这是个很有趣、很有前途的方向✨

开启最后一天在岘港🇻🇳的工作， 今晚飞东京🇯🇵咯～ “路虽远，行则将至。” 最近对这句话好像有了一些新的体会。 半年前，我裸辞离开了一份人人艳羡的大厂研发工作， 开始探索能否一边旅居一边赚钱，也就是数字游民。 一开始走得确实很艰辛与曲折， 同时探索Crypto、量化和独立开发三个方向， 结果三个方向都是处处碰壁😦，正反馈几乎为零。 好在我准备了足够的积蓄， 还能支撑我很长一段时间无收入的探索。 接着我又给自己加了一条战线， 这条战线存在的意义更多是让自己有足够的正反馈， 那就是减肥健身。 于是就像齿轮上了润滑油一样， 从减肥瘦身成功，瘦了十几公斤开始， 整个人的状态焕然一新，体力、精力也更好了， 接着Crypto和量化开始陆续有了一些收入， 再后来牛市回归，开始接触到链上撸毛套利的机会， 收入也持续攀高，目前的收入已经可以覆盖我的开支， 甚至还让持续失血半年的钱包开始回血。 现在回过头再看，不知道平行时空里， 是否存在着另一个探索失败、悻悻然重回职场的版本。 但庆幸这个时空里的我，走过了入门最艰难的那一段， 现在往前看，一切正在徐徐展开～ “路虽远，行则将至” 🫡 ✨ （所以……求求你关注下我吧！！！ 我们一起在这一轮里“扶摇直上九万里”！）

EvoOntology：给数据智能体一个会成长的语义层 数据智能体（Data Agent）面对异构数据时，能“看见”的往往只有表名、列名和文件路径；指标如何定义、实体如何关联、业务上有何约束，这些语义都藏在数据之外。让智能体每次从零探索，代价高且易出语义错误；把人工维护的语义层全量注入提示词，又难以扩展、随数据漂移而失效。这就是论文中的 agent-data gap。 中国人民大学 ruc-datalab 提出的 EvoOntology（arXiv:2609.15779）给出了新解法：首个面向数据智能体的自进化本体层（Self-Evolving Ontology Layer）。核心洞察是把本体当作“可训练的智能体状态”：不更新模型权重，而让语义知识随真实使用持续积累、验证、版本化演进，每次变更可检查、可比较、可回滚。 本体以三层结构封装为 MCP 服务器，供智能体运行时主动查询： · Schema Layer 定义本体的表示边界（节点族、语义关系、引用模式）； · Content Layer 是类型化语义图，由 Terms / Mappings / Constraints / Evidence 四类节点构成，每个语义对象都有工作负载证据支撑，落地验证后才提交； · Tool Layer 仅暴露 browse_semantics 与 resolve_semantics 两个 MCP 工具加紧凑会话 manifest，智能体按需检索当前步骤所需语义，而非全量注入上下文。 本体遵循 Build → Use → Evolve → Evaluate → Publish 生命周期：构建器智能体从真实工作负载推导候选概念并对照原始数据验证；交互轨迹被持续记录；进化时诊断重复行为、归因到具体层级并生成局部补丁；候选版本只有在相同数据、相同智能体、相同解码设置与交互预算的配对评估中可复现地胜过父版本，才会发布。 在 BIRD、DDR-10K、InsightBench 三个基准、四个 LLM 骨干（GPT-5.5 / GPT-5.6-sol / Claude-Sonnet-5 / Claude-Opus-4.8）上，EvoOntology 一致优于无本体 ReAct 与静态初始本体。其中 DDR-Bench 上仅“自进化”环节就贡献了 +7.7（81.8 → 89.5），验证了持续演进相对静态语义层的增量价值。 论文： 代码：