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6分钟+12个案例的 Seedance 2.5 全面测评做完了。 对自己来说也是一期长视频的尝试，虽然小红书还在卡审。。。 不过在抖音+视频号也有20W播放了，转粉率高出之前的短视频3倍，目前涨了2千粉。 以后还是会出一些更有深度的内容的... 发之前我和团队说：不能被数据绑架，如果一条视频我们从中学到了东西，哪怕数据不好也是值得的，大不了再复盘就是了。 我想，这条就是我们学到了很多...

从10万到10亿的记录 08月06日 周四收盘：已破百！明天落袋为安，计划空仓 仅个人复盘吐槽，不构成任何操作建议，投资有风险，需谨慎。 #A股# #复盘# #交易笔记# #股市日常# #今日持仓#

交易复盘｜如果你认真看完了我昨晚写的财报分析，相信你一定不会错过闪迪的最空机会！ 满屏就两个字：高空 前面几个财报股走势已经明白白， $SNDK 简直就是送钱！ 昨天我在1420美元附近做空闪迪，10倍杠杆，今天在1270美元附近全部平仓，盈利4450U，回报率104%。 这笔交易值得复盘的不是赚了多少，而是我把前一天写下的判断，真正落实到了仓位上：闪迪最大的风险不是业绩差，而是业绩必须好到超过所有人的想象。 昨晚的财报其实很漂亮。 季度营收89.7亿美元，高于预期的84.8亿美元；调整后EPS为39.25美元，高于预期的34.96美元，数据中心收入增长103%，毛利率达到84.6%。 但股价盘后仍一度下跌超过12%。 问题出在下一季度指引。 公司预计营收103亿到108亿美元，EPS为44到46美元。数字依然很强，却没有明显超过市场已经抬高的预期，一只年内涨幅接近470%的股票，市场要的早已不只是增长，而是继续创造惊喜。 当指引从大幅超预期变成基本符合预期，资金就有了兑现利润的理由，短期做空就有了理由，并且有 SpaceX和AMD做参考，你还有什么理由不行动？ 我交易的是预期差： 财报前股价明显抢跑 市场预期已经接近极致 向下兑现的风险高于继续超预期的空间 很多人看到业绩好，就觉得股价应该涨，但股价交易的从来不只是成绩单，还要看这份成绩单与市场提前给出的答案相比，究竟差了多少。 AMD如此，SpaceX如此，闪迪也是如此。 我在1270美元附近平仓，是因为这段预期差已经兑现。 如果继续持有，交易逻辑就会从“财报落差”变成押注“存储周期反转”，那已经是另一笔交易了。 看对不难，写出来也不难。 难的是行情最疯狂时敢不敢执行，利润出现后能不能按计划离场。 这次做对了，不代表下次还能做对，盈利只能证明这次判断成立，严格止损，按计划止盈，才能让我继续留在牌桌上。

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：

用了一整天的 AI 编程，晚上你却回答不了三个问题： 今天到底做了什么？ 踩了哪些坑？ 钱花在了哪里？ 更麻烦的是，任务还散在多个模型里——GPT 画架构、Claude 写代码、DeepSeek 改 Bug，复盘时只能翻终端历史。 codex-proxy 的「任务洞察 + 模型蒸馏」，就是为这件事做的：自动把一天的流水，蒸馏成一份「决策与风险」审计报告。 小模型干大活，一天成本一块钱。下面是完整拆解：

豆包进飞书后，飞书直接成了自媒体创作神器，打通了选题、创作、复盘全流程！！！ 飞书多维表格、云文档、知识库配合 CLI 够爽了，现在飞书里的豆包可以读你的资料、操作电脑、浏览器、做PPT、图片、视频...... 我这次直接拿“一个人+飞书做 AI 自媒体”跑了一遍： 1、找选题：打开浏览器搜近期内容，最后找了 10 个公开来源，把标题、链接、发布日期、核心信息、互动数据和用户问题全部写进飞书。 2、内容存档：直接建好多维表格。它自己做了 14 个字段，按照账号匹配度、热度和信息增量打分，再做出选题优先级视图和数据看板！ 3、创作：选中一条继续创作。它沿着表里的资料写完一篇 X 长帖，又生成了 3 套封面标题、3 组提示词和 3 张封面图，全部写回同一条记录。 它搜索的资料、做的判断、生成的内容和图片，全都留在飞书里。整个过程每一步都能看、能改，包括来源、评分规则也都可以调，标题和图片不满意就让它重做。 飞书负责把资料、选题和成品整理并存好，豆包负责搜索、整理、判断和创作。全自动在浏览器、文档、表格和生图工具之间调用。

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8.3复盘计划：今晚没有会议，白天大盘缩量5000多e，轮动到很多板块，赚钱效应差，冲高回落较多。新出现的核电和机器人类似上周的军工，依旧是超跌轮动。晚上美股应用很强，目前a股连板梯队最完整的也是Ai 应用，看能否走出持续性。明天锚定传智教育+泛微网络+利欧，这是三个龙头，其他辨识度的就是税友/蓝色光标/易点天下等票。今天应用虽然冲高回落，但是承接还可以。套利依旧t➕0的普联转债（t➕0要快进快出，拉升有赚就跑。）

故事还远远没有结束，继续加油。 感谢 @gkxspace 头号大弟子的push 感谢 @Astronaut_1216 阿杭前几天写的复盘帖给我带来的启发让我顿悟 感谢 @dontbesilent 的毒奶，啊哈哈哈哈哈哈

跟不少大厂出来的人共事过，会发现一些习惯真的已经刻进工作方式里了。 第一，文档能力普遍很强。 很多事情第一反应不是开口讲，而是先建一个文档。 背景是什么，目标是什么，方案有哪些，风险在哪里。 结构清晰，前因后果完整。 因为在大厂环境里，重要的事情必须留痕，不能只靠口头沟通。 第二，特别重视对齐、拉通、闭环。 “这个事情我们同步一下。” “拉个会对齐一下。” “最后形成闭环。” 这些词听起来像“大厂黑话”，但很多时候不是刻意包装，而是长期组织协作方式培养出来的习惯。 第三，对流程和边界感非常敏感。 什么事情该找谁，谁负责决策，哪些权限在哪里，什么流程必须经过。 他们通常很清楚。 不会随便接不属于自己的责任，也不会轻易让别人把锅甩过来。 第四，汇报和表达能力普遍比较强。 尤其是在晋升体系成熟的大厂，很多人都经历过一次次述职、答辩、项目复盘。 如何提炼价值，如何讲清楚影响力，都是长期训练出来的。 但大厂背景也有另一面。 一些人容易陷入“过度设计”： 简单的问题，习惯用复杂方案解决。 还有一个常见问题： 离开成熟体系后，不一定适应从 0 到 1。 因为大厂更多训练的是在复杂组织里协作和优化，而创业公司或者小团队需要的是从混乱中创造秩序。 说到底，大厂给人的最大价值是： 方法论、视野、复杂系统经验。 但长期待在标准化体系里，也可能让人变得越来越标准化。 真正厉害的人，是既拥有大厂的体系能力，又保留从零创造的能力。