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界別府 贴吧
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#AKBHADO# まほえりもぎおん大分旅行♨️ こちらもインスタハイライトにまとめました!超盛りだくさん点線祭り!笑 最高のヲタ活4人旅だったぁぁぁ🥲 #ANA# #星野リゾート# #界別府# #PR#
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久々のえりこさん。 お互いに舞台の世界からフィールドを移して別界で頑張ってるなう。
十課學完了,你們團隊就會用它了?官方最後一課潑了一盆冷水:學完不等於會用,會不會用,要拿九個問題對一遍纔知道。 這九個問題是課頁上的一張檢查表,做法很簡單:挑一個頻道,最好是你們團隊派活最多、它最常出沒的那一個,一條一條打勾。答得出來,說明那個習慣已經長在團隊裡了;答不出來也沒關係,每一個答不出來的地方,課頁都會告訴你是哪一課教的、回去練什麼。九條全答完,課頁還會幫你拼出一句話,貼進頻道裡,讓它跟你一起把第一個缺口補起來。 前六問看地方對不對。派活不用重講背景,答案用頻道裡現成的東西和工具裡的資料;工具接上了,而且有一條結果真的對過來源;團隊用得上的活在頻道裡幹,不在某個人的私信裡;它做錯了,糾正有留下來,不會下次再犯,而且你們偶爾會回頭看它現在記得什麼;一個頻道只幹一種活,它知道這個頻道是幹哪一種的;它也知道這個頻道裡哪些話不用艾特也該接,哪些話該放著別動。 後三問看任務與責任清不清楚。每週都要做的活,現在它自己開工,不用人每週叫一次;派活的時候,你們說清目標、去哪找、怎麼驗,結果回來在帖子串裡覆盤、給回饋;它手上有一份持續的責任,對著頻道裡寫下的目標,哪些決定它自己定、哪些決定帶回來問人,界線寫得清清楚楚。 官方最後一句話是關鍵:習慣是全隊的,不是一個人說了算,複盤要全隊一起對,結果寫下來,寫進它讀得到的地方。一個人用得再順,頻道裡其他人沒跟上,習慣還是長不出來。這門課從第一課教你怎麼艾特它,到最後一課教你怎麼回頭看,收尾收在這裡:不是你學會了,是你們全隊都養成習慣了,纔算數。 S1哥觀點:說「學完十課就會用」的人,和說「複盤就是開會檢討」的人,錯的是同一處,都沒看懂最後一課——複盤不是檢討誰,是九個問題對著一個頻道打勾,答不出來的地方就是下一課要回去練的東西,練完把結果寫下來,寫進它讀得到的地方。會複盤的團隊,九問越答越順;不會複盤的團隊,十課學完還是一個人在用,其他人還在旁邊看。你們團隊九個問題能答幾條?評論區說說。 收藏用清單(照著做): 1. 挑一個頻道,最好是派活最多的那一個。 2. 九個問題一條一條打勾,答不出來的記下來。 3. 答不出來的地方,回去練對應的那一課。 4. 九條答完,把結果寫下來,寫進它讀得到的地方。 轉給那個十課都學完了、還是一個人在用的同事,九個問題對一遍,就知道差在哪了。 #Claude中文教程#
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要同時出現多少個巧合, 才能讓全球最高市值的CEO 短短72小時內走到下台 我花一整天閱讀大量資料, 拼湊出前因後果 這應該是最接近真相的事實, 大家當故事看 「我跟你說, 下週Nvidia的CEO會辭職」 這不只說出去沒人信, 連拍成電影都會被罵爛尾 跨黨派的鬥爭, 全在7天內引爆, 首先是誤區: 1. 外遇 & 間諜都是障眼法 2. 兇手不是民主黨或共和黨, 而是兩黨的對中鷹派 3. 川普是最不希望黃仁勳離開的人 4. 這群跨黨鷹派也沒想過火燒這麼大, 黃仁勳辭職 事件開始 📍第一個巧合:關稅、黃樂、美伊戰爭 早在半年前盧比歐就曾二度向川普示警 要求關注黃仁勳與 Megaspeed 的往來 川普知情晶片可能被轉運, 但始終沒有積極處理 一方面想和習近平維持談判空間 另一方面, 美伊戰爭已佔據大量政治資源 (當中還穿插中美元互訪, 這半年真的很忙) 川普也許是相信黃仁勳自己能摸清界線 也許想順便摸清中國依賴GPU的程度, 就睜隻眼閉隻眼 總統忙就算了, 該列貿易黑名單的商務部長 Lutnick 半年0動作, 此舉使共和黨內的對中鷹派越來越不滿 他們在意的事情, 白宮始終沒有全力推進 📍第二個巧合:期中選舉大敗、內閣開始分裂 美伊戰爭拖太久, 讓川普付出巨大的政治代價 內閣原本就存在主戰與停戰兩派 選舉失利後, 矛盾進一步浮上檯面 共和黨開始找戰犯, 原本支持川普的人開始各自盤算 連副總統JD都開始與切割 “內閣中還有誰挺我?” 此刻川普自己也不清楚 📍第三個巧合:川普的個性, 卻逐漸失去控制力 川普的性格一直是擇善固執, 想幹嘛就一意孤行 (美伊戰爭說過若沒人支持, 他照樣打, 願意當壞人) 但這次選舉失利, 讓他政治籌碼大幅縮水 內閣大難臨頭各自飛, 這時黨內對中鷹派有了機會 此刻再不處理中國晶片, 幾個月後改朝換代 參眾兩院不在掌控之下, 屆時更無法保證事件走向 於是鷹派跳過川普, 釋出黃仁勳相關的負面消息 將間諜、叛國敏感議題帶入, 好快速推動閉門聽證 此刻這件事也驚動民主黨的對中鷹派 原本政治立場不同的兩群人, 突然有共同目標 民主黨也加入戰局, 一起深挖更多外遇, 更多花邊新聞 ‼️注意:川普一直把黃仁勳當朋友, 始終沒有切割‼️ 此時面對媒體追問, 他還多次逆風替黃仁勳說話 (就和當年麥可傑克森相同, 川普是真兄弟, 我都要哭了) 📍第四個巧合:黃仁勳低估了華盛頓的遊戲規則 黃仁勳白手起家, 從餐廳洗碗工一路走到今天 他相信的照規則做事, 乖乖繳稅就不會被找麻煩 但美國政治是真的很髒, 你就算今天和總統是朋友 卻不代表能避開 “深層政府” 的政治鬥爭 黃仁勳非常聽川普的話, 還會給一堆情緒價值 川普自然把黃仁勳當成朋友, 願意替他說話 紐約時報稍早證實: 川普前一晚曾致電, 勸黃仁勳「保住CEO, 別離開」 但當總統無法控制自己的內閣時, 如何提供政治保護? 黃仁勳前天主動打給川普, 我想也是這個原因 黃希望弄清楚出了什麼事, 但川普無法給出任何承諾 大家紛紛跳過自己去揭發Nvidia 若要黃仁勳先認罪去蹲, 再幫忙特赦, 風險太大 在最後一晚, 得不到任何承諾的黃仁勳 也許自知敵不過這群鷹派, 身心俱疲, 最後選擇離開 事已至此, 川普對外也不好再明說, 只能引導輿論 挑相對最聽話的CEO當樁腳, 那就是Tim Cook 📍 第五個巧合:事件後期, 所有平行線交會 黃仁勳離開 這真的是兩黨對中鷹派想看到的結果嗎? 我相信絕對不是。 他們真正想要的, 是一個更願意配合華盛頓的黃仁勳 而不是只聽川普的話的黃仁勳 更不是讓他直接離開 NVIDIA 因為接下來的問題更大: - 新 CEO 能維持 NVIDIA 的技術領先嗎? - 新團隊會比黃仁勳更聽華盛頓的話嗎? - 美國失去黃仁勳, 能讓自己的 AI 產業更強嗎? 把整件事 zoom out 黃仁勳完全是美國政治鬥爭下的犧牲品 1. 外遇讓事情有了切入點 2. 晶片轉運讓鷹派有了政治武器 3. 選舉失利讓鷹派著急+川普失去保護能力 幾條原本不相干的線, 最後全部交會 33年, 從社洗碗工, 到全球T0的科技領袖 社會底層逆襲, 這個故事就是美國夢最好的代表 更何況他還是會配合政府的科技領袖 只可惜兩黨把NV當成核武, 趕在下台前先納入控制 控制的途中意外導致CEO離開, 事情更糟, 計劃全亂 也因此司法部這群狗雜種 “瞬間” 開始放緩用詞 「我們還沒說是間諜/還不能確認/部分誇大」 我相信閉門聽證會有好的結果 就算晶片真的轉運中國, 司法部也會和黃仁勳達成協議 檯面上讓媒體看到 “好的結果”, 檯面下控制 Nvidia 這種事情搓一下就過去了, 對深層政府而言真的不難 Stand with Jensen 我認為黃仁勳明年就能回到CEO職位。 以上資訊我花了大量時間整理 若喜歡別忘記點個追蹤, 有任何細節歡迎留言討論 #standwithjensen# #bringjensenback#
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别再傻傻地去买昂贵的海外 API Key 跑模型了! GitHub 登顶双榜第 1 的 dsh-our-free-model 搞了个相当霸道的本地网关方案:不让你填任何 Key,不让你绑定信用卡,直接把 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3 和 GLM 5.3 打包成零门槛的免费前沿车道! 最绝的是它解决了深度思考模型最大的那个死穴:一旦思考时间太长断连,它能在本地 900 秒内自动触发有界恢复,把正文无缝补全。再加上 RTK 算法对 40KB 的 git diff 直接就地重写压缩 90% 冗余,上下文效率直接拉满。 别在繁琐的注册和订阅上浪费时间,把它挂进本地 CLI,白嫖免费前沿模型才是硬道理。
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这篇开盒思路,最好别让你不对付的人刷到。 鱼哥把网警那套查人法子给掏出来了,五个免费开源工具,查人、查公司、查设备,你脑子里能想到的场景基本都覆盖了。先说好,这玩意不是让你去扒别人的,我是想让你拿它把自己护住。 五个工具各管各的,地址和用途我一条条给你摆清楚: 1️⃣ Blackbird(7.3k Star),用户名和邮箱都能搜,接了 600 多个平台,搜完还能免费让 AI 给你拼人物画像,PDF 直接导,刚上手的先玩这个。 🔗 2️⃣ Maigret(35.6k Star),专靠用户名挖人的进阶版,覆盖 3000 多个平台,厉害在会递归追,发现你在别的平台还有个小号,它自己拿这小号接着往下刨,一路刨到底。 🔗 3️⃣ SpiderFoot(22k Star),重家伙,手机号、邮箱、域名、IP 通吃,200 多个模块一起开火,数据泄露、暗网、子域名都能翻,最后给你画一张可视化关系图。 🔗 4️⃣ theHarvester(17k Star),丢一个域名给它,自动从谷歌、必应、LinkedIn、DNS 记录等 40 多个来源里,把公司员工邮箱、子域名、IP、URL 成批捞出来,查公司就靠它。 🔗 5️⃣ Shodan Python(2.4k Star),Shodan 相当于设备界的谷歌,全网扫那些暴露在公网上的摄像头、路由器、服务器、工控系统,这个库让你用代码去翻它的数据库。 🔗 说实话,不少小公司的 NAS、摄像头、打印机,配置压根没动过,密码还是出厂那套,Shodan 一搜就现形。你以为藏得挺严实,其实露出来的比你想象的多得多。 自己先跑一遍,搞清楚到底暴露了啥,这才是头一步。 好东西,转给用得上的兄弟。
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🔥网友投稿:2026年9月18日,湖南张家界,一家三口来自湘潭的游客遭遇车祸,现场有外国友人第一时间上前救援。事情结束后,他们没有拍视频、没有邀功,默默离开了。为这些热心的外国朋友点赞!👍 🔥楼主点评:外国人救中国人,想的是先救人;换个地方,可能还得先琢磨一句:“扶不扶,会不会惹麻烦?”见义勇为本来就该是人性的本能,别让“怕担责”把善良变成一种需要反复计算的选择。 🔥如果人人都敢在关键时刻伸手帮一把,我们的社会是不是会更温暖?
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我的天,四个真人外国演员授权自身形象,他们的 AI 分身竟然一起主演了一部 110 分钟的纯 AI 电影! 成本 200 万美元,28人用了近一个月时间,近 1000 份制作级素材和 100+ 个场景,在纽约完成全球首映,《The Cully Hill Boys》的制作投入在AI影视界可谓是空前浩大。 但我觉得更夸张的是,Higgsfield竟然把制作方法完全开源了!所有提示词、所有素材,全部公开! 一年前我做 YouTube 到 15 万订阅时,Higgsfield那个时候还只能“生成一条视频”,现在已经开始“生成一部电影”,甚至把背后的完整工作流一起交了出来。。。 以前普通AIGC创作者看到一部厉害的 AI 电影,只能把它投喂给Gemini,慢慢拉片,倒推提示词学习。 但现在你可以直接拿到所有核心提示词和素材,直入要害地看专业影视团队怎么处理人物一致性、组织复杂镜头、搭建场景和管理素材,甚至照着其中任何一部分重新上手跑一遍。 这是我自己亲身实践以及从《The Cully Hill Boys》制作中提炼出来的一些方法: 1.先生成所有人物图和场景图,固定下来,最好给人物多生成几套不同场景的服装。 2.多用参考图,保持人物一致性和环境一致性 3.多学习开源的核心提示词,有一些只能用英文,模型才能比较好的理解 4.前期手搓提示词,熟悉提示词对应的影视效果 5.打牢AI影视基础,景别、构图、特殊镜头...这些都要学会 6.记录每一次失败的提示词和视频,因为这些是真金白银换来的经验 对做 AI 视频的人来说,这部公开的AI电影就是无价之宝,真心建议大家收藏,然后慢慢学习,最后去国内降维打击。 《The Cully Hill Boys》完全由Higgsfield上面的Seedance2.5制作!
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書終於上架了了亞馬遜 《AI 超級週期: 五層產業鏈視⻆下的 AI 基礎設施投資: 從能源到應用,一條產業鏈看懂 AI 投資的底層邏輯》 - Chris Lee 李書沸以「五層產業鏈」為框架,從最底層的能源(核電、天然氣、電網)出發,逐層向上穿透至半導體(NVIDIA、台積電、Broadcom)、硬體基礎設施(HBM 記憶體、光互連、液冷散熱)、雲端與數據中心(超大規模運營商、主權 AI)、再到大模型與應用層,完整呈現 AI 基礎設施投資的全貌。 鏈接 : 亞馬遜Kindle會員的無限量會員的話,能免費觀看,單獨是美元$2.99 抱歉,可惜亞馬遜只有繁體字,但大家應該可以看的懂。 前言: "當所有人都在談論 AI,真正的問題是:錢該投在哪裡? 2026 年,僅四大超級雲廠商的 AI 資本支出就達到 7,250 億美元。這不是一場短期炒作,而是一個可能持續十年以上的超級週期。但對大多數投資者而言,AI 產業鏈就像一座黑箱——你知道 NVIDIA 很重要,卻說不清為什麼一顆 GPU 需要搭配價值數倍的電力、散熱、網路與儲存設備才能運作。 這本書要打開這個黑箱。 李書沸以「五層產業鏈」為框架,從最底層的能源(核電、天然氣、電網)出發,逐層向上穿透至半導體(NVIDIA、台積電、Broadcom)、硬體基礎設施(HBM 記憶體、光互連、液冷散熱)、雲端與數據中心(超大規模運營商、主權 AI)、再到大模型與應用層,完整呈現 AI 基礎設施投資的全貌。 這不是一本泛泛而談的趨勢書,也不是一本只講概念的入門讀物。書中深入分析超過 80 家公司的競爭格局、護城河與估值邏輯,並為每一層提供具體可操作的投資框架。無論你是想理解為什麼鈾礦股會因為 AI 而暴漲,還是想搞懂 CoWoS 先進封裝的產能瓶頸如何影響整條供應鏈,這本書都能給你清晰的答案。 本書的獨特之處還在於作者的跨界視角。李書沸曾任 OKEx(現 OKX)CEO 與火幣 CFO,是加密貨幣行業最資深的高管之一,同時在傳統金融領域深耕多年。他在書中專闢章節探討 Crypto 與 AI 的交匯——去中心化算力、AI Agent 經濟、代幣化激勵機制——這些是傳統分析師不會觸及、卻可能催生下一波爆發性機會的領域。 本書涵蓋的核心議題包括:為什麼 AI 超級週期的本質是一場能源革命,而非僅僅是算力競賽?NVIDIA 的真正護城河在哪裡,它的統治地位是否會被挑戰?台積電與 Broadcom 在 AI 晶片供應鏈中扮演什麼不可替代的角色?HBM 記憶體為何成為 AI 時代最關鍵的瓶頸之一?光互連技術如何解決數據中心的頻寬牆問題?超大規模雲端運營商的 AI 資本支出將流向何處?大模型競爭格局如何從「比大」轉向「比效率」?AI 應用層何時能真正兌現商業價值?Crypto 與 AI 的融合將創造哪些新的投資範式?如何建構一個穿越週期波動的 AI 投資組合? 最後三章聚焦實戰:風險管理框架幫助你識別泡沫信號與週期轉折點;投資 Playbook 提供從選股到配置的完整方法論;結語則回歸長期視角,探討這場技術革命的終局。 這本書寫給這樣的讀者:你有一定的投資經驗,對科技趨勢保持關注,但苦於找不到一個系統性的框架來理解 AI 產業鏈的投資機會。你可能是主動型投資者、科技業從業者、金融從業者,或是對 Crypto 與 AI 交叉領域感到好奇的探索者。 如果你只想讀一本書來建立對 AI 基礎設施投資的全局認知,這本書是為你寫的。" 關於作者:李書沸(Chris Lee)現為 Merkle 3s Capital 與 XResearch 聯合創始人。曾任全球前三大加密貨幣交易所 OKEx CEO 及火幣集團 CFO,擁有超過二十年橫跨傳統金融、加密貨幣與科技投資的從業經驗。 感恩轉發、分享。#AI#
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找到兩張50年前,我和已故妻子,吳秀錦,在Caltech做學生時在實驗室的照片,勾起許多的回憶。她做的是原子核,我做的是半導體實驗。這兩者差距甚大,實驗室的規模天差地遠。我本以為自己的實驗很了不起,但進了他的實驗室,像劉姥姥進了大觀園,才知道什麼是真正的物理實驗室。 我們是1978年畢業的,我上了Caltech的檔案室把兩個人的論文都找了出來。我發現那一年總共有122個博士畢業,其中10個是華人,而這裡面有六個是來自台灣。 再看一看Caltech今年的畢業生,博士有265人畢業,其中79人是華人,光是姓李的就有九人。我不知道有多少來自台灣,我想絕大部分是中國大陸來的。與將近50年前相比,當時華人占的比例不到10%,而現在卻有三分之一。這個比例真不得了,知識就是力量,未來華人在科技領域扮演的角色,大概會獨步全球。現在中國,台灣崛起,跟這一大批在美國受了高等教育的人絕對有很大關係。 Caltech是一個很特別的學校,學校不大,人數很少,目前在學人數大約是2300到2400 , 50年前在我做學生的時候,學生人數大約是1500到1600。當年大學部和研究生大約各占一半,現在則研究生佔多數。光從博士畢業人數來看,今年比50年前多了一倍以上,可是大學部人數增加大約只有20%。 今年Caltech畢業的博士生佔了所有畢業生人數的42%。這個數字應該是全世界所有大學之冠。若跟台灣相比,台大今年博士生佔所有畢業生人數的5.25%,陽明交大是6.3%。所以台灣的研究型大學與Caltech這種學校根本無法相比。他們性質完全不同。 我們經常強調要提高研究實力,也喜歡與世界一流大學相比,這真的是自找麻煩。從上面的這些數字就知道這根本無法相比。要比的話,只能比我們的學生在產業界的影響力。畢竟我們傲視全球的半導體和電子產業是我們訓練出來的這一群螞蟻雄兵造成的。他們也許做不出最頂尖的研究,但卻為台灣創造了奇蹟。 by CP Lee in FB
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