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／ 『#闇金ドッグス』# 大阪にて復活上映なるか!? ＼ 成立枚数を超えると実施が決定します！ 【日時】7/31(日) 11:45~ 【場所】TOHOシネマズ梅田・本館 #ドリパス# #復活上映# @yamikin_dogs #山田裕貴# #古澤裕介# #冨手麻妙# #大賀太郎# #紗綾# #土屋哲彦# #池谷雅夫#

／ 　📻Podcast EXPO 2026(入場無料)にて 　　Artistspokenによる公開収録決定！🎙️✨ ＼ 💎Artistspoken presents 『ノーカット ー本音は、漏れるー』」 計7組の公開収録を実施します！ Artistspoken初となる外部のPodcast番組との コラボ対談にも注目！ "リアルな言葉を取り戻せ"を掲げ、 アーティストの本音・思考・感情の原石に 触れてきたArtistspokenが、 Podcastというメディアの可能性を 体感できる国内最大の場で、 その哲学をそのままステージに持ち込みます。 ライブだからこその声を、 編集なしでそのままお届けする公開収録。 その瞬間を、ぜひ現場で体験してください。 📍詳細はこちら ＜出演者一覧＞ 🗓️5/9(Sat) 🍟ポテト (上田航平&ファイヤーサンダー﨑山&ザ・マミィ 林田) 👣キリ番踏んだらカキコして (北原里英&倉持明日香&松井咲子) 👫違和感なふたり (カンニング竹山&ダウ900000吉原怜那) 🖋️褒めたいラジオ (放送作家 大井洋一&飯塚大悟) 🗓️5/10(Sun) 🎸中嶋イッキュウ&片桐航&北澤ゆうほ 💭内田紅多(人間横丁)×東京トホホ 🔞紺野ぶるま×アダルトーク ＜場所＞ HOME/WORK VILLAGE 東京都世田谷区池尻2-4-5《入場無料》 #PCEX2026# ＜機材提供：RØDE＞

我说AI中场，霍华德马克斯说AI才到棒球第三局，看他最新接受CNBC的访谈要点：1、防止非理性繁荣最好的办法，就是市场偶尔遭遇一些挫折。市场总是倾向于放大一切。过去一年到一年半，市场已经经历了几次明显的波动，包括近期AI和科技股的调整。在他看来，这些挫折并不是坏事，反而是健康的。 真正危险的，恰恰是所有人都相信没有什么会失败的时候。当投资者开始认为任何投资都不会出错，最严重的泡沫和非理性繁荣往往也就形成了。还是从反身性出发； 2、综合来看，他判断未来几年利率大体会维持在当前水平附近。 2009年至2021年那段超低利率时期本身就是一种异常，未来恐怕不会再回到那个时代。考虑到通胀仍然是一个值得担忧的问题，他相当确定，未来利率不会比现在低得多。这就对投资有了更高的要求； 3、但即使这样他在投资上还是很注重风控的 1）他并不认为当下这些公司的债券便宜到了随便买都划算的程度； 2）AI是他整个投资生涯中遇到过的最难预测的事情，但他并不因此主张完全回避。他更倾向于通过相对安全的方式参与。 这里多说点，马克斯创立的橡树资本主业其实信贷和不良资产，他说所得安全方式就是参与在不那么拥挤的地区建数据中心。 为什么认为AI到中场不是到尾声？核心还是AI大规模商业化才刚刚开始，看引用转发是的那条推文，大云厂商的云业务三个季度前才开始起速，而未来一两年是算力陆续上线的阶段（看数据中心的建设节奏）、那么云业务的业绩增速还会继续提速。想想28年AWS做到3600亿美金的体量，微软和谷歌云3000亿美金以上的体量、又会是什么情景。 anthropic25年营收45亿美金、今年三季度332亿美金全年500亿美金以上，当然未来很难再保持同比1000%以上的增速，但未来几年保持在一个较高增速是大概率的。 如果大家经历过移动互联网的商业化过程就知道，一项技术渗透率一旦跨过10%的鸿沟渗透率就会快速扩散、商业化也会不断加快、直到饱和和平台期。明显在Coding之后，企业采用AI正在深入和扩散、个人Agent、AI科学发现等各种新场景正在不断涌现，这都意味着AI大规模商业化正在开始加速、而不是已经到头了。未来市场真正的风险是AI商业化的降速，但不是现在。 当然问题也是现实存在的、资本开支巨大自由现金流为负，并不是视而不见，这也是造成市场动荡和调整原因。但这并不是说，已经到头了。还是引用的推文“AI中场的冰与火”里聊到的：趋势投资真正要做的，不是死守原来的 Winner，而是不断识别下一层利润池正在往哪里迁移，哪些板块是新的受益者新的主线。 当然我并不是死多头、恰恰个人可能是最早聊到中期选举前美股会有大动荡和调整的。 1）最早在8月下心这里 十月下旬的大科技财报决定基本面能否托底； 11月3日之后，选举不确定性消退，有机会形成一轮修复。 核心的逻辑也是油价、收益率，债务问题； 2）然后9月1号参加168X的访谈 11 月之后政治不确定性下降、三季报验证、估值更便宜（SOX 动态估值当下约 19.2，只是去年关税战低点10%多），会真正走出来； 3）然后10月9号 个人角度我们需要去看风险和机遇，承认有问题、问题有多大、对市场影响有多大。但也要看到基本面在进步的那方面。不是说涨了就要上天、跌了就下地狱，而很多人观点和判断跟着价格走。当然从投资上考验其实是仓位管理能力和调仓能力（需要往新的winner和主线上迁移）。 现在再看这一次财报季，商业化确实在加速、当然债务和现金流问题也是进一步放大和加速、然后宏观也没稳定特别是油价还没下来。 未来这轮修复能走多远，要看几点： 1）油价能不能下来，决定通胀走势。 通胀又决定了联储后续的利率走向；两次以内的加息市场还能接受，再多市场确实也扛不住； 2）产业上，商业化进一步加速。至于说资本开支到足够多的回报，可能要经历三个阶段 第一步：产能转化为收入，看营收和增速； 第二步：看扣除折旧后的经营利润 第三步：经营现金流／现金 Capex的从小于1变成等于1再到大于1。 3）至于中期选举、个人观点是结束比结果更重要，结束意味着政治不确定性降低，市场会根据新的国会权力结构来推演政策走向。上周末也有聊到，即使民主党拿下两院，也不是说就是遏制AI和加密发展、只是需要力度上要比共和党要小，不是方向问题而是力度问题。 4）当然近期还要看anthropic上市路演问题 个人角度整体市场也在慢慢做逻辑切换 1）过去一年多，市场奖励的是稀缺、扩张和想象力； 2）接下来市场更看重的会是利用率、利润率、自由现金流和资本回报率。 只是个人看法 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易

AI for Math 的新思路 如果一个人根本不懂数学，只是靠AI碰巧解出一道难题，有价值吗？这有点像猴子拿到了AK47：武器很强，但它不知道为什么能打中，也不知道下一次该往哪里开枪。 数学研究的价值，不只是得到一个答案。更重要的是，有没有人能理解证明为什么成立，从中提炼出新的方法，再把这些方法推广到其他问题上。这也是陶哲轩一直强调的方向：AI可以参与数学研究，但人类必须始终参与到研究过程里。 最近，超衍智能 Apex Intelligence @apexin_ai 推出了一套名为“Apex Math”的自动化 AI 系统来做数学研究。不同于 OpenAI 的1万个Agent暴力并行求解，Apex Intelligence的路线是：先由专业数学家提出有价值、值得推进的研究课题，再让 AI 系统去尝试独立完成证明，最后交回给数学家做严谨的审核。有点类似Vibe Coding中Agent与程序员的合作模式。 这套数学家与AI的合作模式，人类始终在整个过程中，对于项目有充分的掌控和理解，很契合前几天陶哲轩等菲尔兹得主联名倡导的方向。 目前，Apex Intelligence的这套系统已经推进了 5 项前沿数学研究： · 其中 2 项已经通过了专家的严格核验。 1）MVI优化算法，人类数学家使用这套系统接力跟进，持续提升最优算法 第一版论文： 清华后续优化： 北大后续优化： 谷歌后续优化： 2）Mockenhaupt三项Hardy-Littlewood极大化猜想 AI 系统给出了一个通用的解析证明，彻底证明了这个猜想在所有参数下都成立。 · 另外 3 份候选论证（包括悬而未决 29 年的 Nivat 猜想），已直接公在了 Apex 数学平台 上，并且设立了 10 万元奖金池，公开邀请全球的研究者来挑错、复核或者补齐推导。 参与方式 ： 他们还分享了一些与AI的对话记录： Apex Math现在提供的方法，权衡了AI和数学家的职能，是比较实际能落地的方案，但还不一定是AI做数学研究的最终形态。不久的未来，随着AI能力的显著提升，数学家、科研工作者如何与AI协作，可能还会有大的变革。

现在的 AI 竞赛，搞到有价值的数据很重要。一个残酷的现实是：训练 AI，其实最需要的是一个“好爹”。 Reddit 上有研究者揭露了一个非常有意思的现象： 面对同一个问题，谷歌的 Gemini 回答会更倾向于给你推 YouTube 视频里的教程和解释，而 ChatGPT 和 Claude 却只会老老实实给你找纯文本答案。 是因为 Gemini 的多模态算法遥遥领先吗？ 不，仅仅是因为谷歌拥有 YouTube。 对于 Gemini 而言，它可以近乎零成本地白嫖全球最大的视频语料库、字幕和底层元数据。 所谓的模型偏好，本质上是由母公司的“祖传资产”决定的。 同样的剧本，在国内也一模一样。 字节的 seedance 模型在动态运镜和网感上惊艳众人，大家也都猜测拿到了抖音的内容。 靠着自家数千亿条爆款短视频语料的日常投喂，这种独家的数据壁垒，是别的初创团队拿钱都砸不出来的。 我们总以为 AI 是在绝对客观地学习整个世界，但现实是，它的认知往往受限于它“爹”建好的围墙花园。 小编在日常使用中，也确实感觉各路模型的能力处理日常事务拉不开太大差距了， 那么比拼“家底”、掌握独家的数据池，将是某个 AI 在自己的独特领域被人选用的重要理由。

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6.02梭哈晨报： 只想说全面进军美股了，所有交易所都开始做美股了，今天给大家出一版美股费率的问题，只想说本来可以抢钱的，但是有比抢钱来的更快的方式😂。 1. bitcoin:native 加密一片红，跌的血都出来了； 2. ethereum:native 比大饼还硬，你说呢； 3. solana:So11111111111111111111111111111111111111112 都开始呼喊 @a1lon9 出来做事了； 4.比特币销售时机策略给 2000 万美元的 Polymarket 流动性池带来了麻烦； @Polymarket 连这都能预言机出错，那真的是畜生，btc啥价格心里没数吗； 5.日本自民党推动加密ETF立法和日元稳定币跨境支付的应用； 6.开盘由涨转跌，韩国KOSPI指数日内跌3%，LG电子跌超5%； 发生了什么？ 7.TON重启Gram代币品牌，Telegram CEO称该网络正“回归本源”； 只期待能大马拉小车，把生态都拉起来，我想跑了； 8.Radiant Capital 宣布关闭运营，无力从 5,100 万美元黑客攻击中恢复； 监守自盗的最终结局都是宣布关闭运营； 9.特朗普称美伊或于一周内达成协议，延长停火并重开霍尔木兹海峡； 这才周二就开始玩taco的魅力了吗？ 10.Strive拟将股票发行计划规模扩大42亿美元，预计上周增持2649枚比特币； 换人了？ 11. $MSTR 还以为这周公布增持信息，结构公布的是卖出信息，直接暴跌了； 72600-70300只能说这个雷还挺大的，但是人家买了不让卖，这是什么市场呢？ 12.Ondo Finance将推出RWA永续合约平台Ondo Perps，数周内上线； 但凡给 ethereum:0xfaba6f8e4a5e8ab82f62fe7c39859fa577269be3 一点点赋能，都能起飞秒杀bn的； 13.马克龙支持Revolut进军法国，投资1.16亿美元； 巴黎锁定200个新的金融科技就业岗位； 14.CME集团加密货币期货实现全天候交易，首个周末交易量达5000万美元； 舒服了兄弟们，7*24小时的CME来了； 15. 谷歌拟筹800亿美元，伯克希尔100亿美元跟投； 巴佬还是出手了； 16.美国参议院本周复会后推进CLARITY Act审议； 你猜怎么着？ 17.黎巴嫩总统办公室：真主党已承诺停止打击以色列； 消息人士称以色列应美国要求推迟空袭黎巴嫩贝鲁特； ------------ 普遍加密人拥抱美股的第一天，一个字 @crypto_laodong 舒服了吗？ 还相信光吗？ #bitcoin# #ethereum# #solana# #crypto# #NASDAQ#

重构 AI 工厂的电力地基：拆解 NVIDIA Vera Rubin 的储能与集成密码（兼谈flnc为什么暴涨） 昨天Fluence Energy (FLNC)、西门子（Siemens）与英伟达（NVIDIA）联合发布了 136MW 级数据中心基础设施参考设计。 这是面向 NVIDIA Vera Rubin 平台 极限物理指标的深度协同设计（Co-Design）。 一、 物理极限的逼近：为什么通用设计在 Rubin 时代失效？ 传统的通用电力设计在旧代服务器（如 10kW-20kW 机架）中行之有效，但在面对未来的 Vera Rubin 平台时则彻底卡壳。 Rubin 带来了三大颠覆性的物理改变： 从 54V 到 800V DC 的跳跃： 随着单芯片功耗冲向 2000W+，传统 54V 机架配电的电流强度将直逼物理极限，铜缆面临熔断风险。Vera Rubin 彻底转向 800V 高压直流母线供电，要求电力与储能设备必须在源头上进行高压适配。 恐怖的瞬态负载（脉冲功耗）： 代理 AI 在高频推理时，算力负载会在微秒到毫秒间产生断崖式的暴涨或暴跌。这种极端的功率跳变会形成高频电网冲击，极易击穿数据中心的配电系统。 全液冷与超高密度： 普通机架功耗仅十余千瓦，而 Vera Rubin NVL72 机架直接飙升至 120kW-130kW，未来甚至将直奔 600kW。该平台彻底告别风冷，100% 绑定全液冷设计，这要求基础设施重组所有配电单元空间。 二、 混合储能协同：微观拆弹与宏观大坝 为了应对 Rubin 平台的脉冲功耗，一套由“超级电容 + 锂电池储能”构成的混合储能系统（HESS）成为了新架构的核心。 1. 武藏精密 HSC 贴身拆弹 在算力机架内部，武藏精密（Musashi Seimitsu）的混合超级电容（HSC）充当了微秒级的电力缓冲垫。 毫秒响应： 传统锂电池响应速度在秒级，而 HSC 具备超级电容的电荷快速释放特性，能在毫秒内对 Rubin 芯片的爆发式功耗进行高功率充放电。 百万次寿命： AI 高频推理意味着脉冲波动每天发生数万次。HSC 支持超过 100 万次的完全循环寿命，避免了电池频繁充放电带来的快速衰减。 800V 高压契合： 相比传统电容，HSC 具备更高的单体电压，在搭建 800V 直流储能模组时所需的串联单元更少，能够以极小的体积塞入寸土寸金的算力机柜中。 2. Fluence Smartstack 稳住后方 在算力园区外围，Fluence 的 Smartstack 储能平台则负责秒级到小时级的大规模能量平衡。 削峰填谷： 平滑长周期的电网变动，在 peak 阶段（GPU 满载需求突增时）提供兆瓦级的容量支撑。 并网缓冲： 充当 136MW AI 工厂与外部公共电网之间的缓冲隔离带，防止 AI 工厂的剧烈波动导致外部公共电网频率失稳。 三、 角色演变：FLNC 如何定义“能源系统集成商”？ 在这场三方合作中，Fluence (FLNC) 的核心角色是系统集成商（System Integrator）。它的商业壁垒和价值，早已不再是售卖底层的电芯资产，而是提供“软硬件一体化的能源大脑”：（拆解见插图） 物理与高压直流集成： FLNC 将上游西门子的中低压配电柜、自身的电池模块以及冷却系统打包，在物理和电气层面整合成标准化的集装箱舱体，实现 Tier III 级别的在线可维护性。 核心软件控电（Fluence OS）：FLNC 依靠其 Fluence OS 操作系统，打通了 NVIDIA 的 DSX 动态功率调配协议。Fluence OS 会在百毫秒内做出频率响应，并向下对接机架内武藏精密（通过代工巨头伟创力 Flex 整合）的电容数据。 避免级联冲突： 软件的集成确保了“机架内的电容”与“园区外的大电池”在充放电逻辑上保持步调一致，防止两者在剧烈波动时因响应延迟而发生功率互卷或控制死锁。 四、 商业底层逻辑：从定制时代走向“乐高式”交付 将大储能引入基础架构蓝图，预示着数据中心供应链的底层商业逻辑发生了巨变。 对于 Hyperscaler（超大规模云厂商）而言，以往新建一座 100MW+ 级别的 mission-critical AI 工厂，仅供电与电气系统的定制化设计和审批就需要耗费 18 个月以上。 而 FLNC、西门子与 NVIDIA 推出的这种预工程化参考设计，将原本需要单独设计的强电变电、高压直流母线、液冷 CDU、机架电容以及园区大储能，打包成了一套“即插即用”的标准化全栈方案。厂商可以像搭乐高积木一样直接复制部署，将交付周期缩短数倍。 在这场算力狂飙的军备竞赛中，能源不再只是 IT 的被动配套，而是决定 AI 算力能否落地、能否稳定运行的直接生产力。FLNC 与武藏精密在微观和宏观层面的合围，恰恰掐中了未来 gigawatt 级 AI 时代最核心的物理命门。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

【已验证】推特最新流量密码：每天 10 条，一周 700 万阅读📈 过去一两周我做了个测试，每天狂发 10 条左右推文，就为了验证心里的一个想法 结果一周下来，700 万阅读，理论成立 先说背景：上一篇专门拆过推特最新算法，里面有一条核心机制叫「缓存池」🤔 说白了就是这么回事： 推特会把大家最近发的推文都先缓存起来，用户每次刷新，系统就从这个缓存池里抽一部分推给你 我们来做一道小学概率题： - 池子里 100 个人，每人写 1 条 = 共 100 条 - 你刷新一次，命中我的概率 = 1/100 - 但如果我一个人写 100 条，池子就变成 199 条 你刷新一次，命中我的概率 = 100/199 ≈ 1/2 ⚠️ 前提：你本身得有点流量基础，不是个 nobody 如果这个理论成立，对一个有流量的账号来说，狂发就是最优解 那我以前为什么没这么干？ 最大的顾虑就是怕打扰大家。除非有重要事或者特别好的内容，否则一天我不会发好几条 但这一周亲测下来，大家其实并不反感 关键就一条：发的不能是大路边的废话，得是对大家有用的内容 比如 5 月 20 号那天我发了十几条，每条阅读都不错： - 日本 10 年期国债收益率破 2.8% 到底意味着什么 - 谷歌 I/O 新产品我怎么看 - 特朗普最近这套操作什么逻辑 - 为什么 Gemini 3.5 Flash 站在我的角度上不行 - 港股打新最近到底是怎么回事 这些话题不是所有人都感兴趣，但只要是我视角下的独家观察，总能击中某一部分人 所以核心就两条🧠 - 有流量基础 + 内容有价值 → 狂发就是最优解 - 缓存池机制下，你不发就是把曝光让给别人 - 不用担心打扰，要担心的是你发的废话太多 敲黑板，又一个知识点，要个关注不过分吧💰