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🤣哈哈哈……现在都这么卷了吗？老板好会经营啊！这样健身你们喜欢吗？还需要怎么改进下呢？留下你们的意见🤣🤣👀👀 #男女健身##健身搞笑日常##特色健身##

每期必看的币安@binancezh广场区块链一百人又来啦！ 这期嘉宾是最近热度最高的字节哥 Leto @leto_bao ！主持人是@jennyukim_bnb！ 全程干货密度很高，全是自己实打实操盘、踩坑攒出来的经验，从新手入门到进阶策略，从决策逻辑到赛道判断都覆盖到了，整理了核心内容给大家参考，一起来看看吧！ Leto 说字节的经历给他的投资打下了很深的烙印： 一是做数据工程师养成了对数字的敏感度，凡事都要挖清楚数字变动背后的原因 二是大厂的前沿技术和业务场景拓宽了视野 三是身边都是顶尖的同事，做事的逻辑和方法让他受益很多 这套数据驱动的思路，后来完整平移到了投资决策里，他也直言技术人做投资最容易踩的坑 天然迷信自己熟悉的行业，觉得自己懂就坚信一定会涨，忽略大环境变化，很容易被思维惯性困住亏钱 至于深耕和探索的关系，他觉得两者并不矛盾：深耕同一个领域攒核心经验，同时在不同发展阶段的公司里探索，能换更多角度看问题，反而看得更透 整场最核心的思路，是他把互联网的 AB 测试逻辑用到了投资里，他说判断力从来不是凭感觉练出来的，都是靠数据验证： 新手如果觉得指数涨得慢想自己选股，不用急着 all in，半仓定投指数、半仓自己操作，跑满一年对比收益、回撤和夏普比率，跑不赢指数就说明不适合主动选股，老老实实投指数就行，方法简单但特别好用 他还完整复盘了自己最经典的存储板块投资案例，整个决策链非常清晰： 最开始是去年 8 月买硬盘发现价格持续上涨，这是第一个信号 加上当时字节内部要求缩短数据存储周期，本质是存储资源紧张，这是第二个验证信号 当时已经有研报提 AI 带动存储涨价，但他没有立刻重仓，直到看到机构连续三个季度加仓的实锤数据，才把大仓位打进去，拿到现在收益很高，至今还持有 全程是逐步验证、分批加仓，完全不是赌一把的思路 关于很多人好奇的期权，他用买房的例子讲得特别好懂： 看涨期权就像付 10 万定金锁定一套 100 万的房子，一年后不管市场价多少都能按 100 万买，定金不退 如果房价涨到 150 万，一份定金就能赚 40 万，相当于用小资金加了杠杆 看跌期权就像买保险，付一笔保费，约定未来不管跌多少，对方都按约定价收购你的资产，跌了能兜底，没跌就亏保费 他也很坦诚，说早期做期权交易虽然有逻辑支撑，但也有赌的成分，当时本金少，亏了也能很快赚回来，现在不会再做这类高风险操作 风险部分他讲得非常实在（这真的重点看）： 值不值得冒风险，核心看能不能承受最坏结果 年轻人没家庭负担、存款少、现金流稳，就算亏完也能很快赚回来，适当冒点风险没问题 但如果要借债、卖房投入，或者上有老下有小有房贷，失败了连累全家，这种风险绝对不能碰，生活杠杆高的人，先给生活降杠杆，再谈投资 他也分享了自己亏得最惨的经历：2022 年跟着佩洛西买英伟达，180 的价格重仓进场，结果遇上美联储加息大盘普跌，英伟达回撤了 40%，当时直接卸载软件躺平 这次经历给他的最大教训是：哪怕是再好的公司，买的时机不对、踩不中周期，一样会亏大钱，大环境的权重一点都不比公司本身低 针对完全没碰过美股的新手，他给了非常明确的入门步骤： 开户后别上来就选股，先买指数 可以先用模拟仓练手，但别全信模拟仓的结果 —— 模拟仓没心理压力拿得住，真金白银心态完全不一样 拿自己能接受归零的钱进场，先跑 AB 测试验证自己的能力，跑不赢指数就放弃主动选股 常见的宏观名词他也做了大白话解释： CPI 就是物价指数，美联储盯着它调利率，2% 是长期目标 非农就是非农业就业人数，和通胀有相关性；美联储是独立于政府的机构，负责制定利率政策调节经济，这些都不是噪音，都会实实在在影响行情，不能忽视 作为数据工程师，他的交易体系也很有技术特色： 自己搭了 AI agent 工作流，订阅各类数据和行情，早晚自动推送持仓异动和重点资讯，同步汇总到 Notion 方便复盘； 自己搭建冷热数据存储跑策略回测； 交易 bot 只负责用期权做对冲，股票买卖必须自己手动决策 —— 买入的核心逻辑没变就长期持有，短期波动用期权对冲，不会随便乱卖 他还分层级推荐了实用书单： 入门必看《生命周期投资法》《持续买入》 想学分选股可以看彼得・林奇的《战胜华尔街》 期权入门看《Options as a Strategic Investment》 想学尾部对冲看《避风港》 想了解暴跌中如何对冲可以看《The Second Leg》； 想拓展思路可以看《嘲笑华尔街》，讲怎么从大众日常内容里找交易信号 他把普通人分成四类，认为最容易受伤的是负债多的人 —— 不仅自己扛不住波动容易追涨杀跌，亏了还会连累家人 他建议没兴趣研究投资的人，老老实实买指数就行，别碰个股 普通人选股难，本质是容易被自己过往的经验和思维惯性困住，判断自己适不适合，跑一遍 AB 测试就知道了 他自己的交易频率很低，走长期路线，工作日基本不怎么看盘，每周固定复盘一次，核对每笔交易的买入逻辑有没有变，有没有受情绪影响做决策 最近存储板块回调比较大，他的判断是机构季度持仓再平衡带来的短期抛压，行业底层逻辑没坏，他提前布局了看跌期权对冲，对整体仓位影响不大 聊到财务自由之后的状态，他说现在最看重健康，排在赚钱前面（每个大佬都这么说过，真的得时刻铭记）： 每天健身、吃干净饮食、买高端保险 —— 相当于给自己的人生买了份 put，健康出问题的时候有兜底 现在主要精力在筹备 AI 方向的创业，写 BP，见投资人，希望以后大家提到他，想到的是他做的公司，而不是炒股赚了钱 他觉得 AI 对普通人财富管理最大的意义，一是省时间，不用手动搜集整理信息 二是有复利效应，写好的工具和方法可以反复迭代复用，不用一直做重复劳动 他现在最信奉的是改良版杠铃策略：大部分仓位放在稳健的指数上，小部分仓位投高波动、高潜力的方向，就算这部分亏光了也不影响整体盘，一旦涨起来就能大幅拉高总收益，回撤可控，收益上限也高 最后几个观众提问的干货也很足： 一是期权他主要做买方，用来给正股加杠杆、做对冲，不靠期权本身盈利； 二是针对机器人、航天、核能、电力几个热门赛道，他判断短期都难成主流： 里面最有潜力的是机器人 航天更多是上市初期的情绪炒作，短期盈利跟不上 传统核电站建设周期长达十几年，小型模块化核电站成本是大电站的两倍多，都很难成为短期主线 电力方向短期最受益的是天然气发电机公司，部署快、不占民用电网、成本合适，是目前 AI 算力供电的最优解 结尾他给年轻人的建议：投资要趁早，尽早把钱投进 AI 相关的优质资产里，给自己做一层 “被 AI 取代” 的对冲 整场听下来最大的感受是，他没有吹任何暴富神话，所有方法都可落地，所有结论都有对应的逻辑和经历支撑 从大厂做事的方法论，到投资体系，再到人生选择，整套逻辑是自洽的，不管做不做投资，这套数据驱动、为风险兜底的思路，都挺值得参考的，希望能帮到大家！ 建议大家去看直播回放，会更直观：

Midjourney要开洗浴中心了 Midjourney发布了一款硬件设备“Midjourney Scanner”，跟AI绘画没任何关系，是一个医疗用途的全身扫描仪。 效果类似MRI，但比MRI更便捷：没有辐射；速度快，1分钟即可完成；部分成像效果优于MRI； 跟洗浴中心有什么关系？ 因为这个设备是水浸式的，用户站在水里，扫描仪发射超声波收集数据，部署在本地的服务器构建扫描影像图。适合做水疗的时候顺便做个检查。 于是Midjourney即将建一个水疗中心，占地2000多平方米，4层楼，提供洗浴、桑拿、欧洲特色水疗、健身房等服务。位于旧金山，2027年开放，包含10台扫描仪。 感觉是为了盘醋包了一锅饺子。。。 官方介绍：

使用 OpenMausBot 有一周了，感觉完全可以平替 Grok Bot，功能也越来越完善好用。今天我又重新下载了 OpenBot，它的灵动岛和智能体停靠栏也是很不错的特色功能，也用一周看看。

钱投了，技术也实现了，我为什么还是关掉了做了一半的 AI 英语学习平台？ 这个项目叫 Langcat。配图里那只蓝色的小猫。 做它的起点很简单：我当时想要学习英文，却没有可以解决我需求的产品。 我一直在学英语，工作里也经常需要用。但工作忙、时间碎，学什么、怎么练、什么时候复习，都需要自己安排。 我希望有一个 AI 英语私教：了解我的英文水平，记得我的问题，根据我的日常习惯和实际使用英语的场景，调整学习内容和方法。 比如，我需要用英语跟客户开会，那就多练我真正会用到的表达。学过的东西，根据我的遗忘情况安排复习，该提醒的时候提醒，该换一种方式教的时候换一种方式，一直带着我练到真正掌握。 我们为这件事做了很多具体的工作。 把英语学习拆成不同阶段，细化每个阶段的能力要求、学习内容和课程关系，再把这些放进产品架构里。根据用户的英语能力匹配内容、定制学习方法，技术上也已经实现了。 所以，对技术能不能做出来，我非常有信心。 但最后，我们还是停了。 因为我看到了两个很难绕过去的问题：你可能还没收回获客成本，正在做的东西就已经被其他平台覆盖了。 ———🥹🥹🥹——————- 这也是大多数创业者困局 先说获客。 按照我们当时对成熟付费投放渠道的测算，获取一个付费用户的成本，可能要用这个用户未来两年到两年半贡献的利润才能覆盖。而流量成本以后只会增不会降 注意，是利润，不是订阅收入。用户付的钱，还要扣掉服务他的成本，剩下的部分才能慢慢把获客的钱赚回来。 这意味着，你花钱，好不容易找来一个付费用户。如果他在回本之前取消订阅，这笔获客投入就可能亏了。研发、团队等其他投入等等 当然，可以找一个小切口，做出有特色的产品，靠一波内容或营销获得增长。 但一次火了，和持续、规模化地获得付费用户，之间还有很远距离。或者说，从数据来说不靠一级资本的堆积基本没有规模化能力。 ————👇👇👇———- 更让我犹豫的是：即使熬过获客这一关，你还要面对第二个问题。 覆盖你的，可能根本不是另一家英语学习公司。因为你得力于AI时代的技术效率，而通用大模型自身就是超级APP逐步地宣判一个又一个领域死亡💀 当 ChatGPT 的语音交互能力不断升级，我们花时间打磨的一部分体验，可能随着它的一次更新，就出现在用户已经付过钱的订阅里。 用户为什么还需要专门来我们这里？ 以前，一个人想学英语，会去找一个英语学习 App。 以后，他可能直接打开自己每天都在用的 AI，说：“我有20分钟时间，你跟你我的喜好给我制定英文课程。”（毕竟你的ai了解你的水平你的工作生活场景还帮你考试做过痹。没有人比ai更了解你的半斤八两） 你不用再下载一个应用，不用重新熟悉一个平台，也未必需要多付一份订阅。 英语学习的需求还在，满足需求的入口却变了。 大模型公司既提供底层能力，也直接拥有用户。它们可以不断增加使用场景：写邮件、做研究、练英语、处理工作，P图做视频写作业…… 它们就是AI时代的超级 App。一手to b给创应用的公司使用，一手to c直接根据用户的提问了解市场需求把创业公司饭碗顺便给端了。🤪 而且，支撑这些通用模型迭代的，是巨额资本和全球顶尖的人才。一个小团队如果把主要优势押在某项通用能力暂时做得更好上，我很难有信心，认为我们可以长期保持领先。 ——-🫅🫅🫅—————- 这里真正让我担心的，是两个时间叠在了一起： 你可能需要两年多，才能赚回一个用户的获客成本。但你能让他单独付费的差异，能不能保持两年多？ 这笔账，我越想越难乐观。 市场当然不会马上消失。仍然会有用户不熟悉通用 AI，更喜欢打开一个专门的学习产品，按安排好的路径往下走。专业教学也仍然有继续做深的价值。 但如果用户选择你的主要理由，只是“他还不会用另一种工具”，我会担心，这部分优势会随着使用习惯的普及逐渐缩小。 剩下能持续收费的垂直需求，大家又会挤进去竞争。 所以，短期内，我对很多依靠通用模型能力差异的应用类创业，偏悲观。 Langcat的失败让我意识到：技术确实能让我们更高效地满足需求，但这不自动意味着，我们能围绕这个需求建立一门有吸引力的独立生意。 ———-🤓🤓🤓🤓———- 创业失败后收获的价值 现在看垂直 AI 创业项目，我只会思考两个问题。 第一，如果通用模型下一版就更新了你的核心功能，而且更便宜、更好用，用户还有什么理由留在你的平台，继续为你付费？ 第二，在它更新之前，你能积累下什么资产？ 是持续有效的获客渠道，是有权使用、能改善结果的独有数据，是已经深入客户业务的关系，还是能够验证的交付效果？ 最后，及时止损，有时候也是赚到😂

徒步的事情说了很久，有很多小伙伴在问我还有没有组织，主要是我考虑到很多小伙伴晚上的应酬太多，白天根本起不来，另外太早的话新加坡的气候未必能适应。但麦里芝的徒步确实是新加坡的一大特色。 而且这种一边走一边聊天的感觉会是和坐在饭桌完全不同的，也能聊的更有趣一些，尤其是想要加深对一个人的了解，在徒步中可能会获得不同的视角去理解一个人，或者是让自己能远离喧嚣。 10月7日早晨9点，虽然天气可能会有点热，但在开启繁忙的 Token 2049 前，先面对大自然。尤其是很久没有走路过的小伙伴，重新体验一下人间烟火。 我想走半圈就差不多了吧，半圈是两个小时，一圈大概是四个小时，估计会有小伙伴走废了，半圈挺好，然后湿漉漉的我带你们去吃亚坤，尝尝新加坡道地的味道。 报名地址： PS：徒步并不轻松，也不简单，耗时最少两个小时，还请做好防晒，防蚊的准备，最好带上饮用水，穿平底鞋，希望大家都能提前五分十分钟到，九点准时就出发，不等人。来得晚的小伙伴可以加油走快点。 感谢 @bagel_win 和 @NeoSoulAI 的支持，感谢 @chessxyz 的规划和帮助。走起来！

@mtrainier2020 美国远洋捕捞属于FBI的特权，地方警察没有跨州执法的权限，中共体制一方面中央集权，另一方分封特色，省市的公检法警都归地方指挥，类似大中央里套着小中央一层层叠加，企业办社会时候，某些都有自己执法机构，地方小警察能全国到处流窜执法办案，照理这些权限都要回归中央才行。