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真的非常感谢 @realNyarime 大佬愿意来拯救我！QAQ 大佬重新编译了这台机器的系统，并且针对5GHz WiFi和其他问题做了很长时间的排查。最终，这台原本所有人都在告诉我“不可能”的路由器，终于完美的运行上了OpenWrt(>ω< ) 由于我的调试条件有限，还给大佬添了许多不必要的麻烦，感谢大佬的时间与耐心🥰

找到兩張50年前，我和已故妻子，吳秀錦，在Caltech做學生時在實驗室的照片，勾起許多的回憶。她做的是原子核，我做的是半導體實驗。這兩者差距甚大，實驗室的規模天差地遠。我本以為自己的實驗很了不起，但進了他的實驗室，像劉姥姥進了大觀園，才知道什麼是真正的物理實驗室。 我們是1978年畢業的，我上了Caltech的檔案室把兩個人的論文都找了出來。我發現那一年總共有122個博士畢業，其中10個是華人，而這裡面有六個是來自台灣。 再看一看Caltech今年的畢業生，博士有265人畢業，其中79人是華人，光是姓李的就有九人。我不知道有多少來自台灣，我想絕大部分是中國大陸來的。與將近50年前相比，當時華人占的比例不到10%，而現在卻有三分之一。這個比例真不得了，知識就是力量，未來華人在科技領域扮演的角色，大概會獨步全球。現在中國，台灣崛起，跟這一大批在美國受了高等教育的人絕對有很大關係。 Caltech是一個很特別的學校，學校不大，人數很少，目前在學人數大約是2300到2400 ， 50年前在我做學生的時候，學生人數大約是1500到1600。當年大學部和研究生大約各占一半，現在則研究生佔多數。光從博士畢業人數來看，今年比50年前多了一倍以上，可是大學部人數增加大約只有20%。 今年Caltech畢業的博士生佔了所有畢業生人數的42%。這個數字應該是全世界所有大學之冠。若跟台灣相比，台大今年博士生佔所有畢業生人數的5.25%，陽明交大是6.3%。所以台灣的研究型大學與Caltech這種學校根本無法相比。他們性質完全不同。 我們經常強調要提高研究實力，也喜歡與世界一流大學相比，這真的是自找麻煩。從上面的這些數字就知道這根本無法相比。要比的話，只能比我們的學生在產業界的影響力。畢竟我們傲視全球的半導體和電子產業是我們訓練出來的這一群螞蟻雄兵造成的。他們也許做不出最頂尖的研究，但卻為台灣創造了奇蹟。 by CP Lee in FB

台湾3日間ありがとうござました。初の海外遠征とっても不安だったけど想像よりも沢山の人がきてくれてほんとうに嬉しかったよ！東京からも急だったのに海を超えてついてきてくれてありがとう！現地の人も海外の人もサイリウムたくさん見れて嬉しかったです💙たくさん観光できたしお土産も買えたよ！とっても充実した3日間になりました！また来れるように頑張ります！日本でも待ってるね🇯🇵 台灣三天真的謝謝大家！ 第一次海外遠征其實很緊張，也有點不安，但看到比想像中更多的人來，真的非常開心！ 也謝謝從東京臨時決定、跨海來見我的大家，真的很感動！ 看到現場的大家，還有來自不同地方的大家一起揮 著藍色螢光棒，我真的很開心💙 這次也去了很多地方觀光，還買了伴手禮！ 真的是非常充實的三天！ 希望之後還能再來台灣，所以我會繼續努力！ 也期待在日本再見到大家🇯🇵

我想如果把时间推回十年前，Manus 这个事件，早年的币圈人士这个时候肯定大喊来蹭热点，欢迎 AI 公司使用区块链进行融资和收购 可惜现在所有台面上的人都只能大谈合规，已经没人敢讲这种话了。

台灣活動 FF 46謝謝大家！☺️✨ 也非常感謝來見我的粉絲們，真的很開心～🫶 一直以來支持我的大家，真的非常謝謝你們！ 我真的很喜歡台灣，所以也希望很快就能再去台灣喔～🇹🇼 🍊祝大家新年快樂，度過一個美好的新年！🍊

致所有台灣粉絲💌 ………………………………………… 我將於8/24.25參加台灣FF✈️ 很高興能夠再次前往我心愛的台灣🥰 我會帶來新的作品，歡迎大家來看我🩵

台韓老化斜率高，因此老化程度超越日本也只是時間的問題 要注意的是，日本也不是現在才衰退，是已經衰退三十年了，所以台灣不需要等到老化程度超過日本，很快就會有顯著影響。

300 字看懂 Sazare 协议（ $SZR） ━━━━━━━━━━━━ 先说说你最熟悉的多么痛的领悟场景： 发射台新币猛拉一波，然后一路阴跌到零； 机器人/科学家/狗庄提前埋单，一发币就抢走 10%–30%； 池子钱很薄，稍微有买卖就大起大落。 没有接盘买墙，一旦没人接，直接归零。 @SazareProtocol想做的，是把做市商逻辑直接写进池子本身。 ━━━━━━━━━━━━ 它用 Uniswap v4 的 Hook，当成有“智能大脑”的池子，具体做了几件事： 1⃣只认自己的池子报价：所有买卖都在一个 Hook 池里完成，合约层拒绝外部流动性和山寨池，机器人也不能从别的路由偷价。 2⃣一半发行资金锁成地板储备：每次铸币进来的 ETH，有一半永久锁进储备，这笔钱等于挂了一堵买墙，地板价只能往上垫。 3⃣砸到地板自动触发接盘+销毁：价格跌到地板，储备用锁着的 ETH接走抛盘里的币，然后直接销毁，流通量少一点、地板再抬一点。 4⃣供应写死+零团队份额：总量 10 亿写在代码里，团队不预留仓，想要新币必须付钱铸——从规则上砍掉“团队暗仓砸盘”那一条。 5⃣任何人都能发托底代币：发射台模式对所有人开放，托底资产可以是 ETH、也可以是代币化美股（这点最性感），一半收入回购并销毁 $SZR，把整个生态绑在一起。 把这些合在一条线，就是它的机制： 买入 → 储备加钱 → 地板抬高； 砸盘 → 储备接盘 → 销毁供给 → 流通变少。** ━━━━━━━━━━━━ $SZR 在 Robinhood Chain 上，中午买的时候市值只有 40 WU ，盘子极小、风险不低。而且不容忽视的是，就算有再好的机制，地板价按配对资产计价——若配对资产暴跌，你的资产照样缩水。 但创新的思路值得关注，从“联合曲线发币后 = 迟早归零”，走到“把做市和销毁写进智能合约池子”，能不能真的把发币这门生意改写一套新的剧本不知道🤷 但是新的东西我愿意试，DYOR！

在允许使用 AI 的环节中，参加者大约有一半的次数会向 AI 咨询，即使题目简单到并不需要用AI。 当 AI 给出正确答案时，参加者有 93% 的概率会接受它的答案；即使 AI 给出了错误答案，他们也有 80% 的概率照样接受。 更糟糕的是，使用 AI 的人即便答错了，他们对自己答案的自信程度，也比没有使用 AI 的人高出 11.7%。 过去，卡尼曼把人的思考分成两套系统。 系统 1 是快的，直觉式的判断，比如看到那道题，第一反应觉得答案是 100 分钟，它反应快，但容易掉进陷阱。 系统 2 是慢的，分析式的推理，比如停下来想一想，5 台机器 5 分钟做 5 个，那么每台机器 5 分钟做 1 个，所以 100 台机器做 100 个，还是 5 分钟。 它更费脑，但更可靠。 现在 AI 介入之后，人遇到问题后，不再完全靠自己的直觉，也不一定启动自己的深度分析，而是直接把问题交给 AI，让 AI 给出答案，再把这个答案纳入自己的判断。 Nave 和 Shaw 把它称作系统 3，也就是所谓的认知投降。

／ 📢 6.26(木)はKNOCKIN’ON THE DOORS！ ＼ 月で逢いましょう出演から早2年… ミルジェネ発のカジュアルライブイベント！ 初出演させていただきます！ チケット⏩ 場所:初台theDOORS（初台駅すぐ） 開演/開場　18:00/18:30 サイリウムは黄色🎤🟨