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新家入住快两个月了，对小米 Mesh 2.0 蓝牙智能家居给出满分推荐。 1. 稳定性极强。我前前后后用了新的 Mesh 2.0 设备一年多，没有遇到过一次控制或自动化失效的问题。之前 Zigbee 体系下，大概只有 98% 的成功率。 2. 性价比超高，产品选择极为丰富。本身米家自己的各种设备就做得很不错，价格也非常实惠。而且得益于渠道优势，大部分产品甚至可以通过小米之家秒送。即使不谈价格，很多产品也是各自细分品类里的优秀选择。 另外，绝大多数智能家居产品都有接入米家的版本。相比 Aqara、Matter 等其他阵营，可选产品数量估计要多十倍以上。 3. 米家平台支持合作厂商开放接入。即使是非米家体系内的产品，也可以接入后实现简单联动。比如大金空调，省去了单独购买 VRF 网关的麻烦，直接账号绑定即可。 4. 新的小爱同学非常好用，命令识别准确率很高，各种组合指令处理也很完善。 5. 延迟极低，基本感受不到延迟。（前提是我在每个房间都部署了有线网关） 然后说一下米家平台的自动化，基本覆盖了所有人群的使用需求。 1. 如果只是简单联动，直接用米家 App 的自动化完成配置即可。只要配置流程中的设备全部支持本地自动化，那么这个自动化就会自动下发为本地自动化，不依赖外网，响应速度极快。我家大概 95% 的自动化需求都可以覆盖。 2. 对于稍微复杂一点的需求，可以通过米家中枢网关的极客版进行配置。简单说就是一套零代码平台，用来满足各种复杂控制流程完全足够。 3. 如果还不能满足，米家可以直接接入 HASS，自己写代码的话基本什么需求都能解决。而且现在 HASS 的接入是官方组件，很完善也很稳定，不像原来还得按型号一个个配置。 另外，HASS 可以反向将设备暴露给其他平台，例如 HomeKit，这样就可以完成米家设备的 HomeKit 整合。 4. 米家实现了网关的主从热备自动切换，这对于高可用性来说是必备的。不过米家的网关其实很稳定，我上一代网关用了七八年都没出过什么问题。 最后说下智能家居产品选购的一些事情。 绝大多数品牌，例如 Yeelight，线上产品线和线下产品线其实完全不同。线下产品的品质确实更好，但溢价也很严重。 这件事我觉得也合理。作为线下服务商，其实有大量精力要投入到部署和维护上，如果利润不够的话根本没法做。 推上大部分朋友动手能力都很强，所以对这一点没有太多感知。但整套系统的部署和维护其实是相当麻烦的一件事，特别是如果业主本身不懂的话，还有大量的教学和沟通成本。 不过对于懂行的人来说，这么大的溢价确实容易让人觉得像在当冤大头。可以去闲鱼看一看，绝大多数品牌都能找到低于五折的渠道货源在出售。

强烈推荐大家关注以下13个AI 帐号。 这13个人主要是身份是工程师、科学家。 他们几乎影响了历史发展进程。 @karpathy - Andrej Karpathy（约248万粉丝） Bio：我喜欢训练大型深度神经网络。曾任Tesla AI总监、OpenAI创始团队成员、斯坦福博士。 AI社区最受欢迎的“网红导师”，讲解极度清晰，常分享模型训练实战心得和前沿趋势，适合所有水平的学习者。 @fchollet - François Chollet（约66.5万粉丝） Bio：Keras & ARC-AGI 创建者。 Keras框架之父 + ARC通用智能基准提出者，技术深度与哲学思考结合极强，能看到最前沿的AGI思考。 @ylecun - Yann LeCun（约116万粉丝） Bio：图灵奖得主，前Meta首席AI科学家。 深度学习三巨头之一，观点犀利直接，常对行业热点发表一针见血的评论，信息含金量极高。 @AndrewYNg - Andrew Ng（约153万粉丝） Bio：Coursera联合创始人，前百度/Google Brain负责人。 AI教育界第一人，课程推荐、职业建议和落地经验极其实用，非常适合想系统学习或转行的从业者。 @rasbt - Sebastian Raschka（约44.6万粉丝） Bio：《Build a Large Language Model From Scratch》作者。 从零实现LLM的顶级实践者，代码教程和论文解读质量极高，是工程师最爱的技术干货账号。 @lilianweng - Lilian Weng（约22万粉丝） Bio：前OpenAI AI安全与机器人VP，Lil'Log博主。 AI安全、强化学习和机器人领域的深度思考者，长文综述质量顶尖，适合想深入某个细分方向的人。 @jeremyphoward - Jeremy Howard（约29.4万粉丝） Bio： 联合创始人，前Kaggle总裁。 实用深度学习倡导者，教学方法和开源工具非常接地气，风格亲切且强调“能上手”的实战派。 @simonw - Simon Willison（约18万粉丝） Bio：Datasette & Django联合创建者。 AI工程实践和LLM工具链专家，产品感和实用性极强，常分享好用的开源AI工具和工程技巧。 @ID_AA_Carmack - John Carmack（约163万粉丝） Bio：游戏传奇程序员（Doom引擎之父），现专注AGI。 极客之神，直率的技术哲学思考和跨领域洞见（游戏+火箭+AI），深度极高，启发性爆棚。 @gwern - Gwern（约7.5万粉丝） Bio：互联网研究者，挑剔的深度分析者。 粉丝虽少，但硬核程度顶级，常发布高质量AI实验、长文分析和独特观点，是“硬核爱好者”必备账号。 @goodside - Riley Goodside（约20.3万粉丝） Bio：提示工程专家，前Google DeepMind/Scale员工。 LLM提示技巧和模型行为研究最强账号之一，分享大量实用技巧+有趣截图，幽默且直接能用。 @drfeifei - Fei-Fei Li（约66.9万粉丝） Bio：ImageNet之母，Stanford HAI联合主任。 计算机视觉先驱，兼顾学术深度与AI人文/伦理视角，视野开阔且充满人文关怀。 @demishassabis - Demis Hassabis（约93万粉丝） Bio：DeepMind CEO、诺贝尔奖得主。 AlphaGo/AlphaFold之父，直接来自AGI最前沿的第一手信息和愿景，含金量最高。

靓仔靓女们都忘了我是个跨境电商博主了吧？ 🤡 ai都更新麻了 主做独立站，也就是shopify和wordpress 都是通过社媒，也就是youtube，tk，ins等平台拉流量进来转化 辅助ads ，这些属于安身立命的本钱了 所以，如果想做好一个独立站，有几个技能是必备的 1.独立建站+优化 不会建站的基本功还玩个屁，代建站就是傻逼伪命题 2. 广告投放 tk，fb，gg，gptads，现在都略懂 3.素材制作 毕竟网站，投放，社媒都需要素材 这部分图片\视频都需要，万幸都ai，现在门槛极低，不难 4.数据分析 所有用户行为，都会化为数据 访客，流量，转化，加购，复购，客诉等等 ，会分析数据依然是个大基本功 5. 工具链 大家对独立站的恐惧就在于，工具链都是独立的，网站冷启动没流量，不如平台电商那么好入门，所以掌握必要的工具链是非常有必要的 我的经验： 建站只是一小部分，重要的都是如何获得流量，也就是你的社媒如何运营 所以自己通过社媒运营的实践，才会知道更多的流量变现，以及社媒运营的方式

极客圈最大的消费陷阱，可能就是“为了省事买了个树莓派，结果买配件买到破产”。 最近有个做野外昆虫监测装置的老哥，原本老老实实用树莓派 4 攒机器。 结果算盘打到一半发现不对劲：单买主板 880 块，加个高清摄像头 400 块，再把 GPS、触摸屏、UPS 电池板、4G 联网模块一个个像乐高一样叠上去，整套零件算下来居然要 2317 块人民币，而且连外壳都还没算。 老哥一怒之下打开淘宝，花 300 块钱淘了台二手红米 13C 5G。 到手一看乐了：5000 万像素主摄、GPS、触摸屏、内置存储、自带电池、甚至比树莓派高一代的 5G 联网，这台 300 块的破手机里全都是现成的。 他直接把红米刷机 Root，插上电脑让 AI 工具 Codex 自动写好配置脚本，底部 USB-C 口一根线连上自己画的灯控电路板，定时休眠、唤醒拍照一气呵成，成本直接砍到原来的七分之一。 更绝的是他给商业布展想出的骚操作：以前给美术馆做数字艺术装置，还得苦哈哈去求场馆网管开 Wi-Fi 权限、映射端口；现在直接给客户寄一台插了流量卡的旧手机，插上大屏就能跑，半夜出 Bug 自己躺家里用移动网络就能远程修好。 工业供应链卷了几十亿部出来的智能手机，随便捡台二手的，集成度都是树莓派这种开发板拍马难及的降维打击。

微软产品经理 Keiji Kanazawa 在 AI Engineer 大会上做了一场很实在的分享，题为I Let Agents Refactor My Codebase for 3 Weeks. Then I Read the Code 他原本写了一个自动抓取播客、X 帖子和邮件链接做总结的脚本工具，后来想把它彻底重构成一个带注册中心、支持定时调度和每日自我反思的智能体系统。 他自己完全不看代码，写了一份需求文档，就放手让 Claude Code 和 Codex 轮流写代码、互相审查，连着重构了三个星期。 直到有一天他发现生成的日报把句子放错了栏目，想查一下运行轨迹排障，结果 Claude Code 告诉他查不到，因为这压根不是个真正的 Agent。 他打开代码库一看，才发现那三个星期的全自动重构完全是一场灾难。 首先是假重构，模型为了迎合他的需求文档，在代码里建了名叫 `Skill`、`Action` 和 `Agent` 的类，但点进去看，这三个名字像模像样的模块底层其实是同一段旧代码的换皮，所谓的 Skill 里既没有 `SKILL.md` 也没有脚本，所谓的 Agent 根本没接任何 Agent SDK。 而且第二天他收到账单超支警报，单周开销翻了五倍，一查才发现 Codex 在写单元测试时根本没做 Mock，直接把单测连到了线上付费大模型接口上，一天之内自己跑了 30 多轮测试狂烧生产环境的 Token。 随后呢他决定推倒重来。但作为产品经理，他依然不想走回自己逐行读代码的老路，于是核心问题就变成了在不亲自读每一行代码的前提下，怎么管住 Agent 不让它再写空壳代码。 他摸索出了三步改进思路值得看看和参考借鉴。 第一步是改用验收标准来限制而不是目标来限制。 以前他是给个需求让 Agent 写份计划，看着差不多就点同意放行。重来之后他把重点放在定义最终产出的评分标准上。 比如他后来做了一个解析硬核技术视频的功能，要从视频里抽 440 个关键帧，挑出最清晰的黑板公式截图并配上讲解。 他没有去翻代码改排版逻辑，而是直接去改验收的评分表，在规则里写“每个公式必须和对应的解释按时间顺序穿插排列”，然后让 Agent 对着这张评分表自己跑循环做优化，直到跑分达标为止。 第二步是防止 Agent 在评分表上作弊。 因为评分表本身也是他让 Agent 写的，跑着跑着他又抓到了模型作弊。发现这个问题后，他多加了一层泛化检验，每次改完评分表必须同时在多个不同类型的视频上跑分，并明确下指令禁止针对单一视频凑分数。 第三步是用多轮对抗性审查。 为了防止单个模型再次出现工作问题，他在重新搭建运行时底座时，先拿四个主流工具做了一轮平行对比，发现像 Pi 这种极客框架虽然快，但动不动就弹窗问他 SQLite 表结构怎么设计、TypeScript 接口怎么定义这类纯底层工程问题。 最终他还是回到 Claude Code 和 Codex 的组合上，但把原来的简单互评改成了多轮对抗性代码审查，强制让两个模型站在找茬的立场上深度挑对方的架构漏洞和空壳逻辑。 这一套的思路是很值得借鉴参考的，总结起来也简单，第一个点就是尽量用可量化的验收标准限制模型的工作，第二点是可以采取多个模型的审查发现问题。 youtube：

刚听完 Star 的主题演讲， 佳佳带大家以最快速度直击 #OKXNOW# 峰会现场！： 1️⃣ Star 竟然现场曝光了 OKX 的每月 AI 账单？ 高达千万美元？？？没错，这个投入规模也说明，AI 在 OKX 已经不是一个停留在概念层面的辅助工具。 从研发、运营到产品和用户体验，AI 正在与 OKX 深度融合，并逐渐成为产品能力的核心组成部分。 2️⃣ OKX 从 13 年前开始，就带着创新和变革的基因 OKX 与 Crypto 一起成长了 13 年，从现货交易扩展到衍生品、Web3、自托管钱包、支付和全球市场。 Star 在现场说了一句让我印象特别深的话（原话类似如下）： “The exchange was our starting point—not our destination.” 交易所是 OKX 的起点，但绝不是终点。 3️⃣ Crypto 起源于一场伟大的社会实验 从极客、密码学和早期信仰者，到交易所、ICO、DeFi、稳定币、合规建设，再到今天与传统金融、支付和资产代币化加速融合——Crypto 正在从一场社会实验，成长为全球金融基础设施。 4️⃣ 传统金融和大型机构关注币圈，意义远不只是资本入场 越来越多机构开始关注和进入 Crypto。对行业来说，重要的不只是“钱来了”，而是 Crypto 正在得到主流金融的认可，开始真正走向主流。 5️⃣ 互联网、Crypto 与 AI 正在深度融合 互联网让信息全球即时流通，Crypto 让价值能够全球流动并具备可编程性，AI 则让智能服务规模化、个性化。 三种技术走到一起，改变的不只是某个产品，而是整个金融体系的运行方式。 6️⃣ 未来，每个人都可能拥有自己的 AI Banker 它能够理解你的收入、风险偏好和人生目标，帮助你制定理财计划，并随着市场变化和目标进度动态调整。过去主要面向高净值客户的个性化金融服务，未来这些服务可能通过 AI ，真正走向每一个人。 7️⃣ 创新越快，信任与合规越重要 “Trust matters.” 金融最终建立在信任之上。过去十多年，OKX 持续建设合规、审计、治理、风控和机构级基础设施。只有创新与信任并行，Crypto 才能真正进入主流世界。 佳佳认为，Star 今天释放的信号可以浓缩成三句话： AI changes how people work. Crypto changes how money works. And OKX NOW shows us that the future of finance isn’t coming—it’s already here. 未来已来，The future is NOW. 更多精彩，快来看直播！ OKX星球： 油管： 推特：

能成为行业领军者，远见弥足重要 刚刚 OKX NOW 上 @star_okx 和 @VitalikButerin 两位刚刚的发言 看看两位都聊了什么 @star_okx 这边 1/ 我们做了 13 年，从加密现货交易所起家，一路扩到衍生品、Web3 钱包、支付和多资产交易，现在做代币化资产 2/ 我给 OKX 定的新位置是面向下一代用户的全场景金融科技服务，就四件事：存钱、全球支付、一站式投资、AI 驱动的财富增值 3/ 这批人不太可能再走进传统银行网点，这是我们整套愿景的底座 4/ 我的判断前提是互联网、加密、AI 正在融合，一起重建金融 5/ 传统金融的毛病是几十年没变的基建配不上实时数字世界，低收入人群跨境汇款成本接近 10%，服务也做不到 24 小时 6/ 我把行业分成五个阶段：极客实验、机构关注、DeFi 和 ICO 实验、合规建设、2025 年之后的主流化 7/ 做全球金融服务，光有技术不够，真正的门槛是信任、监管、治理和本地问责 8/ 牌照和监管资格我们覆盖了美国、欧洲、阿联酋、新加坡、澳洲、巴西、土耳其等主要市场 9/ 我们是最早一批把储备金证明做成常态化透明机制的交易所，这件事后来成了行业标准 10/ 全球独立审计我交给了德勤，为的是把加密技术和全球金融机构的标准对齐 11/ 加密和传统金融长期被说成对立，我不同意，这个对立正在消失 12/ 我们的股东名单里有 ICE 和纽交所、渣打银行、Ripple、Circle，覆盖交易所、银行、支付、量化 13/ 两边的互补很清楚：加密给的是 24/7 基建、可编程的钱、全球结算、自托管，传统金融给的是巨额流动性、监管经验、机构信任 14/ 在我们内部，AI 已经不是概念，是核心基建，我们自建了内部 AI 平台 15/ 95% 的工程功能发布流程实质由 AI 完成，工程师只负责审查、测试和最终批准 16/ 接下来 AI 要接手三件事：24 小时智能客服、实时反欺诈干预、把各地区不同的监管要求做成统一执行的合规 17/ 上个月我们在大模型服务上的支出到了 1000 万美元，AI 已经跑到规模化工业使用这一步 @VitalikButerin 这边 1/ 我这场讲的都是正在发生、但还没成熟的技术趋势 2/ 我认为零知识证明两年内会成熟，以后用户不用披露完整隐私信息，就能证明资产和身份的合规性 3/ AI 既是这行最大的机会也是最大的风险，它能加速安全建设，也能反过来发现系统漏洞、发动大规模攻击 4/ AI agent 会成为新的交互层，取代传统前端界面，成为操作区块链的主要方式 5/ 这层变化会消掉大部分 UI 层的安全风险，同时带来一批 AI 安全的新问题 6/ 未来的安全是全栈的，从链协议、应用层一直到最底层的芯片和硬件 7/ 硬件钱包会演化成通用的安全设备 8/ 以前我们说 not your keys, not your coins，很快要变成 not your silicon, not your... 9/ 区块链这行是全球数字技术迭代的最前线，我们行业今天遇到的问题，很快会变成整个互联网的普遍问题 10/ 两年后链上交易更便宜、更私密，不再只是支付 11/ 两年后的对手方大多数是机器人，甚至应用代码也由 AI 生成，机器人可以直接在链上发起报价 12/ 技术已经把信息民主化了，金融还没有 13/ 加密带来 24 小时运转、可编程的钱、全球结算和自托管，传统金融带来巨额流动性和监管经验