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清华团队首创148纳米超窄线宽紫外激光，补齐核时钟最后一块核心技术拼图#自主量子科技# Tsinghua team pioneers 148nm ultra-narrow linewidth ultraviolet laser, completing the final core technical puzzle of nuclear clocks. #IndependentQuantumTech#

这个世代三大技术革命： 1. AI 2.机器人 3.量子计算 AI炒的过热情况下，不妨研究一下后两者！ 当前机器人赛道完全没有到GPT时刻，我觉得它的重要性不亚于AI。 我经常看 @citrini 的备忘录，可以说是科技界最具洞察力的研究机构，尤其是那篇 《自主AI代理失控扩散与 2028 年全球智能危机》的反乌托邦情境假设报告，直接带崩了年初的SaaS软件股，实力毋庸置疑！ 今天看到 Citrini 投资了Robostrategy，这是一个重要信号，假如你不知道投资哪家机器人公司，不妨直接看看Robostrategy，股票代码 #BOT，它是一家专注投资机器人赛道的投资基金，昨天逆势大涨11#.8%。 它投资了很多潜力且未上市的机器人独角兽🦄公司股权，比如Figure AI，Apptronik，Standard Bots等。值得留意一下🧐

宝子们混迹币圈久了你就会发现很多项目最大的短板，是没有长期落地的价值，只靠热度和空投吸引流量。风口一过，就慢慢淡出市场，很难长久走下去。@quipnetwork 但如果你深度体验 @quipnetwork 之后你能明显感受到它和这类项目完全不同。 我最初参与的时候，也只是普通体验，没有抱太高期待。但持续跟进下来能发现，它的核心目标很明确，就是搭建一套靠谱的去中心化算力底层网络，不是为了短期热度炒作。 当下市场里，绝大多数算力、AI相关项目，都只是跟风蹭热点，盯着眼前的赛道红利。 而Quip的布局会更长远，它提前布局量子计算领域，重视加密资产的底层安全，一直在为未来的网络发展做准备。 它的核心逻辑很务实——整合全网闲置的计算资源，让闲置算力有效利用起来。 区别于普通项目只做简单交易验证，Quip把算力本身转化成了可落地的价值资产，夯实了整个网络的经济底层。 另外我很认可它的生态模式。 很多项目只专注拉新做数据，而Quip的生态是全员共建的。 网络的更新、优化、创新，不局限于官方核心团队，普通社区成员也可以自主开发、搭建内容，为生态赋能。 真正优质的区块链生态，从来不是靠官方单方面维护的，而是靠每一个参与者持续建设、慢慢打磨出来的。 Quip不属于快速炒作的短线项目，属于稳步发展、慢慢积累价值的慢变量项目，有真实技术支撑和长期发展逻辑，值得长期跟踪。 最后想问大家一个问题，从网络长期发展的角度来看，更多的普通用户，还是更多的生态建设者，对项目的价值更大？🤔

2026-4-1 《村头CBD 币圈疯会》 量子破解与张雪摩托 东八区晚九点半别错过本周话题 2029比特币九分钟被破解？ 到底行不行了？ 张雪机车到底自主水平到哪里？

中美大模型最新现状盘点： 🔻 国内模型：集体陷入停滞 ▪️ Kimi k3.1 pro：发版 100 天，毫无技术飞跃。 ▪️ Deepseek：至今交不出合格的 Pro 版。 ▪️ GLM 5.3：惊艳发版后，近 3 个月几乎交白卷。 ▪️ Qwen 4 Max：实测表现远低于预期。 🚀 海外巨头：前沿能力狂飙 ▪️ Gemini 4 Argon：主攻深层推理与前沿 Agent，拉满 100 万上下文，能实打实自主挖漏洞及控制机器人。 ▪️ Gemini 4 Hydrogen：主打极速编码工作流，直接上线 4 档“动态思考深度（Thinking Levels）”。 ▪️ GPT 序列：正在全面铺开高级复杂推理机制。 ▪️ Claude 5 系列：高速迭代，且通过底层分类器彻底锁死了外部“白嫖”思维链数据的通道。

这个 Grok Bot 跑出来的收益，确实有点夸张 我让 Grok Bot 的全自动交易终端运行了一整晚，期间持续自主执行交易。初始本金只有 69.67 美元，睡醒后账户余额已经达到 13,370 美元 整个过程我没有手动干预过任何一笔订单 只需要充值、启动自动交易，后续的机会筛选、进场时机、仓位管理，以及按照预设风控执行止盈止损，都交给机器人完成 我把这套 AI 自动交易系统涉及的 GitHub 开源工具整理成了下面这份清单： 1. Cryptofeed 实时获取各大交易所的成交、价格和盘口数据，为策略扫描提供行情输入 2. CCXT 统一交易所 API 接口，一套代码即可连接多个平台，完成行情查询、资产读取和订单执行 3. Freqtrade 量化交易的核心框架，支持策略回测、模拟交易、仓位监控，并提供可视化管理后台 4. VectorBT 利用历史行情测试不同的开仓和平仓策略，评估收益表现与最大回撤 5. TA-Lib Python 计算常见技术指标，从行情中提取 RSI、MACD、移动平均线等交易信号 6. skfolio 优化投资组合，根据资产权重、换手率和交易成本，辅助制定仓位配置 7. QuantStats 自动分析交易绩效，生成报告，直观呈现胜率、回撤和波动率等指标 8. DuckDB 轻量级数据库，用于保存盘口快照、订单和交易记录，方便后续分析与复盘 9. APScheduler 定时任务调度工具，可自动更新行情、检查账户状态，并按计划生成每日交易报告 10. Lightweight Charts 提供终端 K 线可视化，实时展示行情走势和策略执行的交易标记 这些组件可以通过脚本、API 和 MCP 协议连接起来，组成一套协同工作的自动化交易系统 不过，真正准备接入实盘时，有几条规则不能忽略： 独立管理下单权限，严格限制最大持仓和单日亏损 遇到状态不明确的订单，先核实执行结果，再决定是否重试 策略上线前，先在模拟盘完整运行一个周期 每日复盘必须区分已实现盈利、未平仓头寸、手续费、失败订单和账户资金变化，确保每笔资金流向都有记录 AI 自动交易的价值，不只是让机器人替你下单，而是把行情扫描、策略判断、风险控制和交易复盘串成一套自动化流程

AI 时代的 e2e 测试该怎么做? 最近 GitHub 斩获 13.8k Star，刚拿了 800 万美金融资的开源 AI 测试框架 e2e，其创始团队技术布道师 Kacper Kapuściak 写了一篇非常扎实的工程实践，下面总结几条核心内容： 1、测用户意图目标，而非前端实现，越过 DOM 节点与 test-id 绑定，直接用自然语言向 Agent 下达具体，收敛的业务意图。由 AI 自主感知界面完成选日期，点生成等交互，哪怕前端重构组件库，测试照样稳定。 2、废弃拖慢 CI 流水线的固定 Sleep 读秒，改用带超时上限的 AI 动态条件等待。忽略Loading 消失这类弱的 UI 信号，直接等上月报表已打开可查看等强业务状态，并将负责异步加载的动态等待，与只抓拍当前画面的瞬时断言严格解耦。 3、执行 Agent 汇报点击完成，不能代表报表没空数据或串数据，更不能让大模型盲猜什么才是正确的画面。必须先从后端 API 查出真实任务列表作为唯一真值源，再调用独立的 AI Judge，严格比对屏幕渲染明细与 API 底账。 4、严禁测试用例之间产生顺序依赖，开跑前通过可复用的 Fixture 调接口独立构造专属工作区与测试数据，跑完后在生命周期钩子中自动清理还原，确保单测重试或并发执行绝对幂等。 5、将“生成报表，下载 CSV，发邮件”拆成命名清晰的独立原子测试。一旦断言失败，框架自动打包故障追踪轨迹，涵盖前置步骤、应用日志、Agent 推理上下文与屏幕快照，不仅人类能秒级定位，更能直接喂给 Coding Agent 自动修 Bug。 传送门：

开放社会及其敌人。 我站在自由自治自主这边。 自由的知识、 开放的探究， 以及任何小圈子精英无权决定我们其他人能知道什么的理念。 打破婆罗门社会，他们曾在历史的长河里，自东汉至晚唐的上千年间，以耕读传家的伪善之名，垄断知识、权力、财富，奴役百家姓。 今天在美国这个现代文明国家，却有Anthropic这样的公司，试图垄断AI，而他们的大模型是积聚了人类十几万年的知识积累。 他们试图垄断诠释知识的大门，从东汉穿越到西方，再次奴役大众。

提供主动服务的 Agent，需要进行大量自主决策。在信息不足、环境动态变化的情况下，难免产生错误决策，甚至引发大量无效的行动和尝试。 想要提高决策质量，降低无效决策和行动的成本，我认为需要做好几件事情： 1）让 AI 在问题早期，甚至预防阶段就开始决策和产出，持续维护决策依据和结果。当问题暴露时，能够结合新增信息，快速补充和修正已有决策。 2）系统具备所见即所得的能力，能够沿着不同决策路径进行分支推演，直观呈现结果，评估不同路径的收益、成本和风险，减少实际执行中的无效尝试。 3）动态调整和更新目标，让 AI 根据目标和环境的变化，持续更新决策条件和逻辑，及时调整或终止偏离目标的行动。 4）针对决策和执行，构建自验证的环境能力，持续对比实际结果与预期目标，发现偏差并修正决策。必要时，通过简洁的交互反馈机制，让人低成本地参与关键决策。 更多的思考、推演和尝试，未必带来更好的结果。Agent 还需要学会判断何时继续探索、何时执行、何时停止，以及何时需要人介入。 为系统构建 RSI 的能力，接下来会是一个火热得命题，也会是一件非常有趣且有挑战的事情，😄

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