与「太空」相关的搜索结果

🔥🔥历史时刻：11/14/26 在太空绕了将近一整天后，SpaceX星舰(Starship)的上段太空船14日从天而降，稳稳落进发射塔的两支“筷子”之间。这是人类第一次用机械臂，在半空中接住一艘从轨道返回的太空船。 这是星舰第15次试飞。太空船13日美东时间下午5时47分从德州星舰基地(Starbase)升空，在轨道上送出26颗第三代星链卫星，飞行约22.5小时后，14日下午3时23分点燃单具引擎约10秒、脱离轨道，穿越大气层一路返航，下午4时20分左右被发射塔俗称“筷子”的机械臂接住。 能把太空船也接回来重复使用，星舰就离“完全可重复使用”更近一步。 这意味着发射成本可望大幅下降，也让SpaceX的登月和火星计划更有机会成真。

第一個智能體不用自己寫迴圈，那程式設計師還剩下什麼？ 官方來源：Martin Bernaola Mendez，原文發表於 2026-11-13（1 天內，見文末核實）。原文標題直譯：《在微軟開發平台做你的第一個智能體，比你想的簡單》。先把反常識結論放前面：多數人以為做智能體要先學一堆新東西，新的框架、新的寫法、新的觀念，沒三個月下不來；真相剛好相反，你的第一個智能體根本不用學新東西，用你本來就會的主程式語言、你本來就熟的寫法，一個下午就跑起來了。智能體的本質一點都不神秘，就是模型加指示加工具加記憶，繞著圈跑到答案出來：模型先判斷要不要用工具、再叫你的程式去做事、拿到結果再寫答案，迴圈跑完才收工。關鍵在最後一句：這個迴圈不用你寫，框架全包了。你只剩三件事：給它一個名字與指示、給它一個工具、給它一段記憶。微軟的智能體框架就是幹這個的，底下還有一個聊天客戶端介面，幫你把不同模型的呼叫方式統一成同一套寫法。這篇只做一件事：照原文四步走，帶你從零做出第一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手，最後再換成本機免費版，一毛錢都不花。先說清楚底線：前置條件是開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版，加上一把開放智能的應用程式介面金鑰；沒有金鑰也沒關係，文末有本機免費版。 說清詞： - 智能體：模型加指示加工具加記憶，繞著圈跑到答案出來的程式，模型負責判斷、你的程式負責做事。 - 聊天客戶端介面：微軟擴充智能裡的統一介面，把不同模型的呼叫方式包成同一套寫法，換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架：坐在聊天客戶端介面上面、專門加智能體功能的那一層，負責指示、工具呼叫、工作階段，往後還能接多智能體流程。 - 指示：你給智能體的工作說明，寫明它是誰、說話多簡短、什麼時候該用工具，寫得越具體、它做得越穩。 - 工具：就是你本來就會寫的普通方法，加上一句說明文字掛進智能體，模型看說明決定什麼時候叫它。 - 說明屬性：掛在方法與參數上面的說明文字，告訴模型這個方法是幹什麼的、參數是什麼意思，模型就靠它決定要不要叫、要傳什麼。 - 迴圈：模型決策、呼叫方法、結果回填、寫答案，四步轉一圈，直到答案夠好才停，框架自動跑，你不用自己寫。 - 工作階段：對話的記憶盒子，建立一次、每次跑都傳進去，智能體才記得上一句講過什麼。 - 串流：答案一個字一個字出現的跑法，像聊天視窗那樣慢慢印出來，整段等完才印是另一種跑法。 - 主控台專案：最簡單的那種程式，沒有視窗、沒有網頁，只在命令列視窗裡跑，做第一個智能體用它就夠了。 - 環境變數：存在電腦系統裡的設定值，金鑰放這裡，程式碼裡只讀它、不寫明文。 - 本機模型：裝在你自己電腦上跑的模型，不用連雲端、不用付按量費用，代表作是奧拉瑪接開源模型。 - 模型上下文協定：接現成工具伺服器的標準作法，原文只在展望裡提，叫你以後自己去接，不用現在學。 - 可觀察性：把每一次模型呼叫與工具呼叫都留下紀錄的作法，出怪事時靠它追查，原文只在展望裡提。 一個真實的例子：原文的第一個智能體叫旅行小幫手，做的事再小不過：回答去馬德里旅行的小建議。做法是拿開放智能的客戶端取一個聊天客戶端、指定一個支援工具呼叫的聊天模型，再把它轉成智能體，給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短，跑起來就完成了。問它去里斯本玩兩天怎麼排，答案一個字一個字慢慢印出來，那是串流跑法。接著給它一個工具：一個查天氣的普通方法，加上一句說明說這是查某個城市的天氣預報，方法本身只是回傳一段寫死的假天氣。問它去里斯本要不要帶傘，背後發生四件事：模型讀問題、發現需要天氣資料、叫方法去查里斯本、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘。迴圈你一行都沒寫，框架全包了。最後加記憶：建立一個工作階段、每次跑都傳進去，先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本，再問要不要帶傘，第二問根本沒提城市，智能體自己用對的城市查天氣；再問我叫什麼名字，它答得出安娜。這三問跑下來，第一個智能體該有的東西全齊了：會判斷、會動手、會記得。 為什麼是框架全包，而不是你自己寫迴圈？因為迴圈裡最容易出錯的地方，全是重複的髒活：模型回傳要叫工具，你要解析它叫的是哪一個、參數對不對；方法跑完，你要把結果用對的格式回填給模型；模型又回傳要再叫一次，你要判斷這是正常接力還是無限鬼打牆；答案終於出來了，你要決定什麼時候停。這些事每一件都不難，但加起來就是幾十行容易寫錯的程式碼，錯一次、除錯半天。框架把這整圈包起來，你只寫三件事：指示寫清楚、工具掛上去、工作階段傳進去。11 月 12 日那篇手寫迴圈的教程立場剛好相反，叫你自己把迴圈寫出來、看懂每一圈在幹什麼；這篇的立場是先跑起來再說，迴圈交給框架，你先嚐到智能體動起來的滋味。兩篇沒有誰對誰錯，是先後順序：新手先照這篇跑起來，想搞懂底層再去讀手寫迴圈那篇，順序反過來很容易卡在第一圈就放棄。 再算一筆帳，讓你知道第一個智能體到底花多少錢。示範用的是開放智能的輕量聊天模型，特點是便宜、支援工具呼叫，跑幾十次問答常常不到一塊錢美金，練手完全不心疼。真正貴的不是模型，是你把正式環境的大模型、長上下文、高價輸出全開來練手，練十次就抵得上一個月的示範費用。所以練手的規矩只有一個：示範模型挑輕量便宜的，指示寫簡短，工具先用寫死的假資料，跑通了再換真資料、再換好模型。本機免費版更徹底：模型裝在自己電腦上跑，一毛錢都不花，工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改，只換呼叫模型的那一行。先在本機版把迴圈、工具、記憶三件事都摸熟，上雲端花錢時才知道錢花在哪裡。 反方適用條件清單——以下情況，先別照本篇做第一個智能體，免得把本篇讀成保證： - 不想碰微軟開發平台、只用別的語言生態：本篇是微軟開發平台的作法，換生態等於整篇重寫。 - 沒有金鑰、也不想裝本機模型：兩條路都沒有，模型叫不動，智能體跑不起來，先選一條路再開工。 - 挑的模型不支援工具呼叫：工具掛上去模型也不會叫，示範用的輕量模型有支援，換模型之前先確認支援清單。 - 想一次做多智能體協作、寫作者加審查者的流程：原文只做到單一智能體，多智能體是展望裡的下一步，現在做還太早。 - 想直接做正式上線的產品：本篇只到主控台示範為止，正式產品要另外做驗證、備份、錯誤處理。 - 指示寫得含糊、只寫你是個助理：指示越空、模型做得越飄，指示要寫明身分、語氣、什麼時候用工具。 - 除此之外，只要你會寫主程式語言、想親手跑一個會動手的智能體——這篇就是為你寫的。 一句定性金句：迴圈不用你寫，判斷不用你寫，你只剩三件事：給指示、給工具、驗答案。 一、翻車清單 - 金鑰寫進程式碼、貼進群組、傳進公開倉庫：誰拿到都能花你帳上的額度，正確做法是存進環境變數，程式碼裡只讀變數不寫明文。 - 開發平台軟體開發套件版本太舊：原文要第十版或全新的第十一版，舊版可能沒有智能體框架要的寫法，先升級再開工。 - 套件裝錯：開放智能版與通用版是兩個套件，雲端版裝開放智能那一個，本機版才裝通用版加奧拉瑪那一個，裝錯就接不上。 - 模型挑不支援工具呼叫的：工具掛上去模型也不會叫，示範用的輕量模型有支援，換模型之前先確認支援清單。 - 指示寫得太空：只寫你是個助理，模型不知道該簡短還是詳細、該不該用工具，指示要寫明身分、語氣與用工具的時機。 - 工具沒加說明文字：模型看不懂這個方法是幹什麼的，永遠不會叫它，說明文字是工具能不能被叫到的關鍵。 - 工具方法寫了真的去查天氣：示範階段先用寫死的假資料，跑通迴圈再換真資料，一開始就接真服務，出錯不知道是迴圈錯還是服務錯。 - 忘記建立工作階段：每一次呼叫都從零開始，第二問不提城市它就不知道去哪裡，名字也記不住，記憶要靠工作階段傳進去。 - 工作階段建了卻沒傳進去：建立一次不夠，每一次跑都要傳，漏傳一次、那一次的對話就斷了。 - 串流與整段回傳搞混：串流是一個字一個字印，整段是等完一次印，兩種跑法的寫法不一樣，抄錯會編不過。 - 金鑰放環境變數卻沒重開命令列視窗：環境變數改了要重開視窗才生效，舊視窗讀到的是舊值，一問就說金鑰沒設。 - 本機模型挑不支援工具呼叫的：本機開源模型不是每一個都支援工具呼叫，挑之前先確認，否則工具掛上去也不動。 - 本機服務沒啟動就跑程式：奧拉瑪的本機服務要先跑起來，程式連的是本機位址，服務沒開就連不上。 - 把示範程式當正式產品：主控台示範沒有錯誤處理、沒有備份、沒有驗證，正式上線要另外補齊，示範跑通不等於產品做完。 - 一次給太多工具：第一個智能體先給一個查天氣就好，工具一次給五個，模型叫錯的機率立刻上升，出錯不知道是哪一個工具的問題。 - 指示與工具打架：指示寫不要用工具、工具又掛上去，模型左右為難，指示與工具要講同一套話。 - 名字與指示寫完就以為智能體懂了：名字只是名字，真正管行為的是指示，指示沒寫清楚，名字再好聽也沒用。 - 測試不跑就說通了：模型說帶傘不算數，程式真的跑起來、答案真的對、第二問真的記得城市，才算通。 - 換雲端平台就以為程式碼要重寫：聊天客戶端介面就是為了換模型不用重寫，雲端平台、開源模型、微軟雲端，全是換呼叫模型的那一行，其餘不動。 - 把多智能體協作當第一步：原文的展望是下一步，先把單一智能體跑通，作者加審查者的流程以後再加，一步登天一定摔。 二、替代方案＋理由 原文只給一條主路，理由很硬：先拿雲端輕量模型跑通，再換本機免費版——理由是雲端版最快驗證迴圈、工具、記憶三件事，本機版再把花費壓到零，順序反過來很容易卡在本機安裝那一步、還沒看到智能體動起來就放棄。雲端版的理由是套件裝好、金鑰設好就能跑，示範用的輕量模型便宜又支援工具呼叫，練手不心疼。本機免費版的理由是模型裝在自己電腦上，一毛錢都不花，工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改，只換呼叫模型的那一行，適合想一直練、一直試的人。還有一條同理可推的路：雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版，理由是聊天客戶端介面把模型呼叫統一了，換平台只是換呼叫模型的那一行，其餘程式碼全不動，適合公司已經有指定平台的人。順序只有一個：雲端輕量版先跑通，再換本機版或公司平台版，不要三種同時開工。 工具的作法也有替代方案，理由一樣硬：示範用寫死的假天氣，理由是先驗迴圈對不對，出錯只可能是迴圈錯；換真資料是下一步，理由是迴圈通了再接真服務，出錯只可能是服務錯。兩步分開除錯，永遠比一次全上、錯了不知道找誰快。記憶的作法也一樣：工作階段是原文給的正規作法，理由是框架幫你管記憶，不用自己寫對話紀錄；自己寫對話紀錄是另一條路，理由是想完全掌控格式的人可以自己來，但新手先不要，框架的版本先跑通再說。 三、目標形態 一個能對照的最小閉環：開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數；主控台專案已建好、開放智能套件已裝好；智能體已有名字旅行小幫手、指示寫明友善的旅行助理、答案保持簡短；問它去里斯本要不要帶傘，模型自己叫查天氣的工具、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘；第二問不提城市，它用對的城市查天氣；第三問問我叫什麼名字，它答得出安娜。三問全對、程式真的跑起來，才算通。一句話：先讓一個智能體真正動起來，再談多智能體。 這個最小閉環還有三個進階樣子，通了之後可以一個一個加上去。第一個是換真資料：查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務，問同樣的問題，答案裡的溫度與天氣要對得上真實預報，迴圈不動、只換方法裡面。第二個是換本機免費版：模型換成本機開源模型，其餘程式碼一個字都不改，跑同樣的三問，答案一樣對，帳單變零。第三個是加第二個工具：再掛一個查機票或查景點的方法，指示寫明什麼時候用哪一個，問一個同時需要天氣與景點的問題，看模型會不會自己挑對工具。這三個樣子有一個共同點：一次只換一件事，換完立刻驗三問，驗不過就只退一步，不用整段重寫。 四、遷移步驟 1. 先備前置條件：開發平台軟體開發套件裝第十版或全新的第十一版，開放智能金鑰申請好、存進環境變數，不要寫進程式碼。 2. 新建主控台專案：用命令列工具新建一個主控台專案、進到專案資料夾，裝開放智能版的智能體套件。 3. 寫第一版主程式：拿開放智能客戶端取聊天客戶端、指定輕量聊天模型，轉成智能體，給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短，問一句去馬德里旅行的小建議，跑起來。 4. 換串流跑法驗一次：同一個問題改用串流跑法，答案一個字一個字印出來，確認兩種跑法都通。 5. 給它第一個工具：寫一個查天氣的普通方法、加一句說明說這是查某個城市的天氣預報，方法裡先回傳寫死的假天氣，掛進智能體。 6. 問它去里斯本要不要帶傘：看模型自己叫查天氣的方法、拿到結果寫答案，迴圈四步都發生了才算通。 7. 建立工作階段：建立一個工作階段，每一次跑都傳進去，先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本。 8. 驗記憶三問：第二問要不要帶傘不提城市，看它用對的城市查天氣；第三問問我叫什麼名字，看它答得出安娜；三問全對才算通。 9. 換本機免費版：裝通用版套件加奧拉瑪套件，本機服務先啟動，模型換成本機開源模型，其餘程式碼一個字都不改，跑同樣的三問。 10. 換真資料：查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務，問同樣的問題，答案要對得上真實預報。 11. 加第二個工具：再掛一個查機票或查景點的方法，指示寫明什麼時候用哪一個，問同時需要兩種資料的問題，看模型挑不挑得對。 12. 換公司平台驗一次：雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版挑一種，換呼叫模型的那一行，其餘不動，確認聊天客戶端介面真的統一了寫法。 13. 記帳：示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金，練手用輕量模型、指示寫簡短、工具先用假資料，跑通了再換真資料、再換好模型。 14. 排定主力與備胎：主力一種平台每天用，備胎一種放在旁邊，主力出問題、換專案時立刻換備胎頂上，不用臨時翻文件重學寫法。 15. 每月回頭對一次官方文件：智能體框架還在長大，多智能體流程、模型上下文協定、除錯工具都會變，每月花十分鐘對一次，才不會拿著舊地圖走新路。 跑完這十五步，真正拉開差距的不是你會幾種平台，是你給指示的方式。指示寫得含糊，模型就做得含糊；指示寫得具體，模型就動得具體。好的指示有三個要素：先說身分，再說語氣，最後說用工具的時機。身分是你是誰，例如友善的旅行助理；語氣是答案多長，例如保持簡短；用工具的時機是何時該查資料，例如需要天氣資料時就用工具查。三個要素寫進每一次設定，模型的命中率立刻不一樣。反過來最差的指示是只寫你是個助理，模型不知道你要它簡短還是詳細、不知道什麼時候該動手，只能憑感覺猜，猜錯了你還要花時間收拾。框架是硬體，指示是軟體，硬體接好了、軟體跟不上，一樣跑不快。 問問題也有一個進階技巧：一次只問一件事。請模型同時排行程、查天氣、再訂機票，它常常三件都做得半調子；拆成三輪，每一輪只做一件、每一輪都驗收，總時間反而更短，因為返工最花時間。還有一個習慣值得養：每一次請模型動手之前，先請它用一句話說出它理解的任務是什麼，它說對了再讓它動手，它說錯了先糾正理解、不要讓它帶著錯誤的理解去叫工具。這兩個習慣加起來，模型的出錯率會掉一大截，你花的檢查時間也會跟著掉。 五、團隊共建分工 做第一個智能體是小事，但三個角色別一個人全扛： - 你自己管金鑰：金鑰只你經手，存進環境變數、不寫進程式碼、不貼進群組，誰要用就請他自己建一把。 - 審查者核對帳單：每週對一次用量，示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金，大模型、長上下文、高價輸出的帳單先抓出來看。 - 紀錄者留對照表：把每一次實驗的模型、指示、工具、工作階段、驗收結果寫進本篇贈品驗收表，換人接手時不用重讀原文，換模型時照表改名字就好。 - 守門員管範圍：每一次請模型動手之前，先說清楚哪些工具能叫、哪些資料不能碰，正式環境的設定一律列入禁區，模型動手之前先對一次範圍，叫錯工具的代價比多問一句話貴得多。 - 新人先跑最小閉環：新加入的人不要一次做多智能體，先照本篇第四節跑一遍最小閉環，三問全對、程式真的跑起來，通了才算入門，通不了先找守門員對設定，不要自己硬湊。 六、官方工具包 - 微軟擴充智能：聊天客戶端介面，統一不同模型的呼叫寫法，換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架：坐在聊天客戶端介面上面，負責指示、工具呼叫、工作階段，往後還能接多智能體流程。 - 開放智能版套件：雲端版裝這一個，示範用輕量聊天模型，支援工具呼叫。 - 通用版套件加奧拉瑪套件：本機免費版裝這兩個，接本機開源模型，其餘程式碼不變。 - 示範模型：輕量聊天模型，支援工具呼叫，練手便宜。 - 本機模型代表：駱馬三點二，裝在自己電腦上跑，一毛錢都不花。 - 同理可接的平台：雲端平台、開源模型平台、微軟雲端，換呼叫模型的那一行就好。 - 展望裡的下一步：多智能體流程、模型上下文協定、智能體對智能體、可觀察性、除錯工具，現在先知道名字就好。 - 前置條件：開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版，加上一把開放智能金鑰或一台裝好本機模型的電腦。 結尾收束：原則比框架多重要——智能體框架不是魔法，是把迴圈包起來的那一層。可重複的動作規則只有一條：每次換模型、換平台、加工具之前，先回到那個最小閉環——三問全對、程式真的跑起來——通了再往下走。今晚就能做的事：先備好金鑰、建一個主控台專案、問它一句去馬德里旅行的小建議，答得對，這條路就是你的了。 最後再提醒一次最容易被低估的事：第一個智能體真正的成本不是金鑰、不是套件，是你願不願意把指示寫清楚。指示寫不清楚，模型做得再快也是亂做，你還要花更多時間收拾；指示寫清楚了，迴圈、工具、記憶三件事立刻各就各位。這筆帳，比幾十次問答不到一塊錢美金重要得多。今晚先跑三問，明天上班第一件事就拿一個你真正的工作問題去問它，問完看它會不會自己挑對工具，挑對了，你就知道這條路值不值得走下去。 本篇贈品：微軟智能體首次落地驗收表 開通之前逐項打勾：1 前置——開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數、沒寫進程式碼；2 專案——主控台專案已建好、開放智能版套件已裝好；3 第一版——智能體已有名字旅行小幫手、指示已寫明友善的旅行助理與答案保持簡短、問去馬德里旅行的小建議已跑通；4 串流——串流跑法已驗一次、答案一個字一個字印出來；5 工具——查天氣的方法已寫好、說明文字已加上、方法裡先用寫死的假資料、問去里斯本要不要帶傘已看到模型自己叫方法；6 記憶——工作階段已建立、每次跑都已傳進去、第二問不提城市已用對的城市查天氣、第三問已答得出安娜；7 本機版——通用版套件加奧拉瑪套件已裝好、本機服務已啟動、模型已換成本機開源模型、三問已重跑全對；8 真資料——查天氣的方法已換成真的天氣服務、答案已對上真實預報；9 第二工具——第二個方法已掛上、指示已寫明什麼時候用哪一個、同時需要兩種資料的問題已驗過；10 帳單——示範用的輕量模型跑幾十次不到一塊錢美金的算法已知道、練手用輕量模型與假資料的規矩已立好；11 維護——每月回頭對一次官方文件、換平台只換呼叫模型那一行的作法已驗過；12 指示——每一次設定已寫明身分、語氣、用工具的時機三個要素，一次只問一件事，模型動手前已先用一句話說出它理解的任務。 S1哥觀點 別再問「做智能體是不是很難」了——難的不是智能體，是你以為迴圈要自己寫。還在觀望的人，花的時間不是學習，是猶豫；照這篇跑起來的人，一個下午就有一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手，迴圈框架全包了，你只剩給指示、給工具、驗答案。更值得問的是：你現在每天重複做的那件小事，是查資料、還是回覆、還是整理？那一件，就是你第一個智能體該先接的理由。還有一個更扎心的問題：你上一次說要學智能體，結果三個月過去、連第一個主控台專案都還沒建，是什麼時候？這種拖延，跑起來一次就治好了，因為跑通的那一刻你就知道，原來第一步這麼小。你第一個智能體想讓它先幫你做什麼？評論區說說。

🚀 马斯克的星舰第15次试飞，简直比电影还刺激！ 原本计划挑战历史首次双回收，结果B22助推器回收失败，最后竟然像易拉罐一样瘪了进去！第三方镜头还拍下了疑似FTS启动后的爆炸画面！ 但真正的反转来了！S42飞船不仅成功进入地球轨道，还一口气释放了26颗星链V3卫星！新增网络带宽相当于约10次猎鹰9号星链发射！ 更震撼的是，星舰还拍到了太空日出！甚至连野兽先生亲手安装的隔热瓦，都成了这次任务的一个看点。 而这还没结束！S42计划绕地球飞行约14圈，最后挑战历史上第一次飞船塔架回收！ 助推器爆炸，飞船却创造了新的突破！22小时的终极考验，才刚刚开始！ 🎬 一口气看完星舰第15次试飞，所有关键细节都在视频里！ #SpaceX# #Starship# #星舰# #马斯克#

马斯克最近爆种了，昨天就发了56条推特。推特bio也改了。 近期讲了 很多 $SPCX 和 $tsla 新估值的叙事 1.最近跟Walter Isaacson做播客时说得很直白：DOGE跑完一圈下来，并不是人事关系然他放弃了，是他确认省钱解决不了美债，美债每年的利息比全年军费开支还要多，省是省不出来的。唯一出路是AI和机器人把生产力拉上去。这里马斯克断言，通货膨胀是因为产能不够，而不是产能过剩。他认为只要生产速度大于货币增发速度，就会通缩。物价就会降下来。 对赌那块他没拿到顶薪，特斯拉那个万亿激励计划里程碑目前一个都没触发。SpaceX和特斯拉已经在谈合并了。 2.这几天他把推特bio改成了space和特斯拉的最新业务Terafab。Terafab的叙事是他要自己把逻辑、存储、封装尽量垂直整合的芯片厂，和intel合作目标把AI算力产能直接拉到太瓦级别。用来服务特斯拉汽车和机器人。 芯片如果真能从一年迭代压到一个月，后面所有应用的成本结构都会变。 3. Starmind和Terafab是同一件事的上下游。Terafab负责把芯片做出来，Starmind负责通过把一系列的算力卫星把扔到晨昏太阳同步轨道上跑——对着太阳发电，背对着太阳散热。用激光相连，形成一个太空超级算力中心，全太阳能发电，把算力能源成本降到0 前几天荷兰乌特勒支大学的Jan Broersen教授发帖说真空是最好的隔热体，根本散不了热 马斯克直接回怼，官网发了算力卫星的设计图，展示他用的太空热辐射散热方案 （我也是第一次知道因为太空没有空气和水，热量无法对流和传导，只能热辐射） 马斯克的太空算力中心方案从火星到月球，到现在的环地球轨道方案，越来越靠谱了。 Terafab、Starmind、机器人和星链放进同一个叙事里，估值锚点从汽车和火箭切到超级智能基础设施上。

最近一直在思考一个问题：未来十年，美股的下一个超级机会（财富代码）到底是什么？ 过去这几天，我烧掉了非常多的Token，研究了 AI 应用、机器人、商业航天、太空算力、生物医药等多个板块和赛道。 一直想找到一个类似2016年英伟达，闪迪这样的投资机会，一家值得持续定投10年，甚至20年，有机会获得10倍以上回报的公司。 最开始，我非常看好SpaceX和特斯拉，甚至考虑长期定投。但仔细算了一笔账，如果它们再涨10 倍，市值都将达到10万亿美元以上。 未来十年，要支撑这样的市值，需要多么庞大的营收和利润？至少以目前的认知，我觉得难度非常大，所以打消了这个念头。 所以，我开始把研究方向转向一些市值相对较小、成长空间更大的公司，但研究得越多，反而越难找到答案。 AI的下一站究竟是应用层和机器人，还是商业航天、太空算力？又或者是AI与生物医药结合带来的下一场技术革命？ 每个方向似乎都有巨大的想象空间，但也都存在估值、商业化和竞争格局的不确定性。 不过，我们回头看，2016 年买入英伟达似乎很容易。但站在当年的时间节点，又有多少人能真正看清它未来十年的发展？ 目前我依然没有找到那个比较靠谱，能够让我有意愿持续定投十年不放弃的高成长标的。 如果站在2036年回头看今天，你觉得哪家美股公司最有可能成为下一个英伟达或闪迪？

真 · 太空播种 🛰️ SpaceX 释放了另一个视角拍摄的 50 米高的 Starship v14 释放 26 颗 Starlink v3 的画面！星链 v3 每颗发射质量约 2 吨，收拢状态约 7 米宽，展开后太阳能阵列跨度约 60 米，接近波音 787 翼展，有没有外星母舰吐小飞船的感觉？$SPCX 的股东请坐稳扶好📈

英语学习资源分享：一个非常棒的科普类英文杂志《What on earth!》 通读下来没什么长难句，难度A2-B1出头，制作精良，涵盖太空、自然、历史、科技、艺术等主题，英语输入和通识知识可以一起练。适合能让人读下去的英文阅读材料，给大家整理了过往几年的资料，后面持续更新

50 个传奇级的互联网兔子洞，够你逛上好几个小时👇 1. — 通过实时卫星图像看世界 2. — 查看当前天空中每一架飞机 3. — 实时追踪海上所有船只 4. — 风和风暴的实时地图 5. — 实时观看击中地球的闪电 6. — 近期地震的实时列表 7. — 承载互联网的海底电缆 8. — 从太空看森林消失 9. — 世界统计数据，每秒更新 10. — 当前正在发布的推文和搜索数量 11. — 比较各国的真实大小 12. — 几个世纪前的地图 13. — 15 万张历史地图的档案 14. — 由志愿者绘制的世界地图 15. — 看看世界上某个随机的人窗外是什么样 16. — 在城市中虚拟漫步 17. — 传送到地球上随机一个地点 18. — 世界上最奇怪地点的目录 19. — 互动式知识体验 20. — 从原子到宇宙的尺度之旅（已更新 HTML5 链接） 21. — 以 3D 方式探索太阳系 22. — 浏览器里的真实星空图 23. — NASA 的每日天文图片 24. — NASA 的全部视觉档案，免费 25. — 用数据讲述的视觉文章 26. — 用真实数据看世界现状 27. — 我们对世界的错误认知 28. — 将复杂数据可视化 29. — 世界银行的开放数据 30. — 土耳其官方统计数据库 31. — 数百万本书、电影和软件的档案 32. — 7 万本版权已过期的免费书籍 33. — 世界上每一本书的记录 34. — 美国国会图书馆数字档案 35. — 欧洲文化遗产档案 36. — 美国的数字图书馆收藏 37. — 在家参观博物馆 38. — 下载高分辨率艺术作品 39. — 25 万件艺术品的档案 40. — 历史上被遗忘的视觉珍宝 41. — 免费的文化与教育档案 42. — 大都会博物馆的开放收藏 43. — 音乐流派的家谱 44. — 选一个国家和年代，听那个时代的音乐 45. — 把维基百科的编辑变成音频 46. — 随机知识之井 47. — 时间、日出和天象事件 48. — 科学新闻的实时流 49. — 科学论文的免费预印本 50. — 用实时代码可视化数据 收藏这条。你以后肯定会用到其中一些。🔖

马斯克同时参与航天，AI和机器人研发，这些技术本身就可能改变战争。 现在他真的成了五角大楼的军师。 9月30日，美国国防部宣布启动子午线计划。 由马斯克，军工企业Anduril联合创始人帕尔默·拉奇，以及前众议长纽特·金里奇共同牵头，在120天内研究美军未来需要哪些武器和技术，并提出研发和部署建议。 美军可以借助马斯克的研发经验，提前布局下一代装备。 军事装备从研发到服役往往需要多年，今天选定的技术路线，可能在真正投入使用前就落后了。 马斯克了解AI，机器人和卫星网络的进展与局限，可以帮助军方判断现有装备是否还值得继续升级，以及新的技术路线是否已经可行。 让美军在研发初期就考虑技术变化，减少装备定型后再推倒重来的代价。 对马斯克来说，这次参与也可能扩大SpaceX的市场。 他有机会向军方展示，大规模卫星网络和更频繁的太空发射，能够支持更广泛的军事应用。 如果这些能力进入美军的长期建设计划，就会产生持续的卫星制造，发射和通信需求，SpaceX已经积累的技术和生产能力也就有了更大的用武之地。

Codex + ego-browser + Three.js + Nex-N2.5-Pro 搭建自闭环 3D 网页工作流引擎 1、Codex 用来写代码/改代码。 2、ego-browser 自动化打开网页、操作、截图、验证。 3、Three.js 被迭代目标的3D环境页面。 4、Nex-N2.5-Pro 看页面效果、判断问题、给修改意见。 5、再交回Codex 修改。 6、循环迭代，达到触发条件停止运行。 这一套组合，你可以轻松创建一个skill，来为这个工作流提供自动触发或者手动触发的条件 比如需求完整度、视觉质量、空间布局、光照交互错误等等条件 如果总分>=90，没有 JS error，而且核心交互正常，则停止迭代。 另外不要怕它持续迭代，你可以给它明确的迭代次数，而且这个 Nex-N2.5-Pro 模型相当便宜好用。 环境搭建好之后，我提了一个简单的需求： 帮我制作一个小型3D太空舱内部网页可进行拖拽，详细提示词可见评论区 可直接查看视频就是我得到的结果