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谷歌组织架构大洗牌！ Demis Hassabis 卸任 Google Deepmind 的 CEO，转任 GDM 主席兼 Alphabet 首席科学家，同时继续领导 Isomorphic Labs，把主要精力放在 AGI 的长远方向、全球战略以及用 AI 推动科学与医疗突破上； “我们已抵达人类历史上的一个关键时刻。我一生都在为 AGI 努力，现在，就像你们许多人一样，我感觉它近在咫尺” —— Demis Hassabis Koray Kavukcuoglu 从 Deepmind CTO、Google 首席 AI 架构师升任 Google DeepMind 高级副总裁，直接向 Pichai 汇报，全面负责 Gemini 模型研发、前沿 AI 研究以及 Gemini 应用与开发者团队。其实就是接替 Demis 的管理工作，他在 DeepMind 已工作 13 年，，曾主导 WaveNet、DQN 等成果； 在谷歌工作 27 年的 Jeff Dean 将与资深研究员 Sanjay Ghemawat 一起离开，创办一家独立的公益性质公司 Discovery Loop，专注“全自动科学发现的闭环”研究；Google 会作为创始投资方和云服务合作伙伴继续与他们合作。Dean 告诉 NYT，离开 Google 让他有更多余地专注于科学发现； 三位最初的 Gemini 负责人如今全部离职：Noam Shazeer 去了 OpenAI，Dean 和 Vinyals 去了 Discovery Loop。 我如何看待这次调整？ 在 2023 年 Google 合并 Google Brain 与 Deepmind，于是有了 Gemini 的成功；三年后 Google 再次面临大公司病、组织障碍（人才保留上的结构性问题）和工程低效的挑战，于是有了这次必要又意料之外的调整。 部分传言 Demis 因 Gemini 执行不力而被边缘化，换上Koray 是希望把“研究强、产品化慢”这个 Google 的老毛病治好，对比 OpenAI / Anthropic 快速产品化，Google 需要证明也能更快的迭代。所以 Google 全村的希望都在 Gemini 4，内部确认已经有了重大进展。我保留短期观察，长期看好的判断👀 其实 Google 已经证明了目前不用靠模型的能力，只用买算力就能保持盈利优势，Google 是目前唯一的全栈 AI 科技巨头。现在决定内部加速产品化，再利用投资加孵化，既能解决人才保留的问题，又可以抢占 AGI 与科学前沿。 这是 Google 的角色优化，并非危机。执行力与人才保留正在成为新的竞争护城河，技术不再是 Google 的短板，专注和敏捷才是。

一团泥，捏成一只站在链上的潮狗。 墨镜藏锋，围巾迎风。 愿 $MAME 在 BNB Chain 上自由生长，保持锋芒，也保留温度。 手工或许不完美，真心却有迹可循。 MAME 创意挑战赛，我来了。 @MameBNB @BNBCHAIN #MAMECreativeChallenge# #SaveMemeCulture# @Suu766 @Lin102588 @yycc1112

周末试着让 GPT5.6sol 自动玩了一遍 之前做的 PAL 移植。结果 GPT 一上来就开始改代码作弊跳过各种战斗…全程通关 2 小时 20 分。 欢迎 token 没处烧的朋友来挑战一下。好奇不让AI 作弊，最快多久能通关。

EP-07 Kimi 开源引发巨变，AI 行业谁还能赚钱？ 这一期《白线 WhiteLine》，主播 Minta @minta0103 聚焦一个正在挑战 AI 定价体系的问题：当 Kimi K3 开源、性能逼近顶尖闭源模型。市场开始追问：模型免费了，AI会变成免费生意吗？本期视频连算三笔账，层层拆解这个问题。 第一笔账，算真实成本。API 单价上 Kimi 便宜四到七成，但持续思考和工具调用会大幅拉高 Token 消耗，有研究显示标价低 78% 的模型，实际完成任务反而贵了 22%，极端案例反转高达 28 倍。便宜与否，要看 Token 消耗、成功率和重试次数，不能只看价目表。 第二笔账，算部署成本。权重免费不等于运行免费，2.8 万亿参数模型的 GPU 集群投入巨大，更致命的是利用率惩罚——低负载下自建成本可达 API 的 36 倍，优势只属于能把 GPU 跑满的大平台。 第三笔账，算商业模式。开源许可证对收入超 2000 万美元的 MaaS 和超级应用保留议价权，放弃的是普遍授权费，留的是生态做大后的谈判筹码。 核心结论是，开源模型不需要全面击败闭源模型，也不必成为唯一选择。它真正改变的，是企业不再需要把每一次调用、每一份预算永久绑定在同一家模型公司身上。模型一旦可以替换，价值便可能从模型层重新流向算力、云、任务调度和规模化推理。开源与闭源的战争或许不会产生唯一赢家，但它已经开始改变谁能赚钱。 内容不构成任何投资建议，请严格遵循当地法律法规。 《白线 WhiteLine》由吴说团队出品，从 Crypto 走向更广阔的资本市场，关注 AI 时代下的趋势变化与交易机会。 时间线： 01:05 Kimi K3 开源，性能逼近顶尖闭源模型，市场开始质疑闭源高价能否持续 02:10 第一笔账：API 单价便宜四到七成，但考虑持续思考和重试，真实任务成本可能反转甚至高出 28 倍 03:35 第二笔账：权重免费但自建推理依赖昂贵 GPU，低利用率下成本可高出 API 达 36 倍，优势向大平台集中 04:50 第三笔账：许可证对收入超 2000 万的 MaaS 和超大应用保留议价权，开源不等于完全放弃收费 05:55 未来格局：开放模型吃高频低价任务，闭源守高风险复杂需求，企业走向混合架构 06:30 半导体猜想：开源推理用量暴涨可能点燃芯片 FOMO，关键看 Token 用量增速能否跑赢价格崩塌

简直恐怖故事，一个年薪约8万美金，世界顶尖大学商学院毕业的期货交易员，做了两年自营交易公司账户挑战，现在快破产了。 就在和律师谈个人破产时，这位大哥居然又自信满满地开了一个账户。 他原本就有很大的经济问题，想靠期货交易摆脱债务。 两年里，他先后通过12个账户，其中8个最多只能亏500美元。 后来使用的账户允许亏2000美元，但他主要交易微型纳斯达克期货MNQ，一张合约正常止损就要100至150美元，一次就会吃掉5%以上的回撤额度。 真正把钱耗掉的是反复重买。 账户一炸，他就马上买下一个，有时一天连续炸掉几个，再连续买几个，这种状态持续了两年，自己的券商账户还另外亏了几千美元。 只要当天没做到1350美元的盈利目标，他就会放弃原本等待的信号，继续追单。 他知道自己控制不了亏损，也承认反复买账户来自冲动，但每次账户失效后，他还是会重新开始。 他到现在仍觉得自己的交易水平没有问题，拿出这个新账户的截图，显示净利润3000多美元，收益因子3.17，还说一笔MNQ就可能赚到自己一天的工资。

新公司要看开张了，牛人请里边看，base上海 技术负责人（CTO ） 职位名称：技术负责人（AI API 中转站 CTO） 工作性质：全职 预期薪资：35,000–55,000 元/月（税前） 职位职责 • 负责公司核心技术架构设计与落地（多模型路由、统一 API 网关、计费系统、Key 管理、负载均衡） • 制定技术选型和稳定性策略，确保 7×24 高可用和低延迟（国内直联 + 海外多上游） • 带领团队进行快速迭代，主导核心功能开发与重构 • 负责安全、风控（Key 防刷、限流、日志脱敏）和合规（发票/合同意识） • 参与上游渠道谈判与技术对接，优化成本与稳定性 • 技术团队管理与 Code Review，构建可扩展的架构体系 任职要求 • 5+ 年大型项目或中台经验，精通后端架构（微服务、分布式系统、数据库优化） • 熟悉 AI/LLM 相关技术栈（OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek 等标准化协议）或有过同类项目经验优先 • 懂计费系统、流量控制、故障演练、监控告警（Prometheus/Grafana） • 熟悉 Redis、Kafka、Kubernetes 或类似高并发基础设施 • 有创业背景或快速成长经历，愿意承担初期所有技术风险与挑战 • 英语阅读能力（海外厂商文档） 优势加分项：有中转站、API 网关、跨境支付或企业 SaaS 经验者优先。 可以发我私信或者邮箱tristania_11@hotmail.com

3.5万美元做成1000万美元以后，Kevin Xu决定再来一次。 他又开了一个3.5万美元的挑战账户，一度涨到接近10万美元，后来又跌回起点，现在约4.5万美元。 他上一轮从2020年1月开始，在退休账户里一次只押一只股票，不用融资，也不碰期权，通常等一只股票涨20%左右以后卖掉，再换下一只。 最大一笔盈利来自Big 5 Sporting Goods。 他投入约600万美元，一度持有这家公司接近1%的股份，最终赚了约170万美元。 波动最大的一次是Rocket Companies，账户一天增加约120万美元，第二天又回吐约100万美元。 他也很早买过GameStop。 2020年10月，他在13美元附近买了88233股，12月以15.50美元卖出。 一个月后逼空开始，他估计如果一直拿到高点，可能赚到3000万至4000万美元，不过这只是错过的假设收益。 旧账户目前约1100万美元，大部分已经转进标普500和纳指100指数基金。 新挑战账户后来押了无人机公司Red Cat，还买了追踪它两倍涨跌的ETF，这些交易让账户从接近10万美元跌回3.5万美元左右，现在又回到了4.5万美元。