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万吨轮在当年是写进教科书的。 1958 年 11 月 27 日，新中国第一艘自建的万吨级远洋货轮「跃进号」在大连造船厂顺利下水。连「跃进号」这个名字都和那个年代背景契合。 教科书只提了这个事儿，没提这船后来咋样了。 我也是才知道： 1963 年 4 月 24 日，「跃进」轮在上海港装载砩石、杂货 3414 吨，驶向青岛港加装玉米、杂货 10047 吨，共计 13461 吨。 4 月 30 日 15 时 58 分，跃进号展开首次国际远洋运输，此次远洋目的之一即为开辟中日海运航线。由上海驶往日本的门司港，行至南朝鲜济州岛附近的苏岩礁海域沉没。 首次远洋出航就触礁沉没了。 万吨轮下水不意味着「已经具备成熟可靠的远洋运输能力」。后者还依赖航海技术、人员训练、海图测绘和安全管理。 工业能力的形成，不只是一串成功的日期，还包括代价、失误，以及是否认真吸取教训。

虽然已经有太多抓眼球和惊艳的Opus5.5视频内容，但我还是忍不住要分享这支知识类视频。重点不在这个视频内容有多精良，必定非专业无复杂Prompt且一次直出。而是，这支18分钟的视频，其制作过程，真的让我感觉Super Stunning!! 以下，我原文分享claude告诉我他的制作过程(不舍得删掉一个字)! Enjoy👇👇 " 其实我自己一帧画面都不“生成”。我做的更像导演加程序员：写剧本，写一份“每一秒画面上有什么、在哪、怎么动”的说明书，再让几样现成的工具照着干活。视频是被“算”出来的，不是被“画”出来的。 拿这个片子举例，一共五道工序。 1. 剧本是我写的。这是文本模型的老本行：读书，理清逻辑，把书里的数字拆成一句一句能念出来的话。比如“1850 年，美国 67% 的棉花，长在 50 年前还不属于美国的土地上”，这类句子和数字都来自我们之前拆书时核对过的材料。 2. 画是别人画的。船、纱厂、摘棉花的人、城门这些插图，是我写好描述交给 OpenAI 的画图模型画的。我在描述里定死了画风：扁平、暖色、没有描边、透明背景。这样 30 多张图放在一起才像一套。画回来以后，我还用代码把边上的光晕切掉，再裁成可以单独移动的“贴纸”。 3. 声音是 Gemini 念的。我只管把句子交给它，再检查它念得对不对。 4. 动画是我写代码“算”出来的，这是最核心的一步。我写了一个网页程序，你给它一个时间，比如第 312.5 秒，它就能算出这一秒画面上该有什么： - 船在航线上走到了百分之几 - 地图镜头推到了多近 - 计数器数到了多少 - 烟囱的烟飘到了多高 地图不是画的，是用真实的地理数据描出来的，所以利物浦、西非海岸、新奥尔良的位置都是准的。船沿着航线走，其实就是每一帧算一次“这一刻在线上的哪个点”。 5. 最后是一帧一帧拍下来。让浏览器从第 0 秒开始，每秒拍 24 张截图。这个片子大约 15 分钟，一共要拍 2 万多张。再用一个叫 ffmpeg 的工具把这些截图和配音、音乐接成视频。背景音乐也不是找来的，是我用数学公式一个音一个音合成的：几个和弦，加一点拨弦声，有人说话时自动压低音量。 所以“视频能力强”，本质上是三件事拼起来的： - 会写代码，能把“船从利物浦开到西非”翻译成每一帧的坐标。 - 会调度工具：画图的、念稿的、剪辑的，各干各的活。 - 会编故事：知道这句话该配什么画面，观众才记得住。 我的短板也很实在：我看不了连续播放的视频，也听不见声音。所以检查全靠两个笨办法： - 画面：每隔一段截几张静帧来看。那些叠画、标签遮挡的问题，都是这样揪出来的。 - 声音：把声波变成数字来量。你听出来的声音忽高忽低，我是事后量了音高和音量才确认的；那两次“啪”的爆破音，也是靠检测波形里的突变才定位的。 这也是为什么你审片那一关替代不了。你一耳朵听出来的东西，我得先猜可能是什么问题，再去量才能找到。 "

听完了，不吹不黑的说，中方的态度和诚意应该拉满了， 中方， 1，竞争应该是积极的，而不是胜负 2，我们必须避免冲突 3，我们需要和平共处 4，我们可以增加直飞航班 5，欢迎美国企业来华投资 6，愿意与特朗普合作，掌舵中美关系之船 7，来传递友谊、扩大合作 8，邀请 10 万青年来华 9，送了 2 个熊猫，熊猫将在几天内在美国抵达（重大） 美方， 1，美中关系感到自豪 2，真正伟大的友谊 3，讨论安全、技术和人工智能和贸易

当时为了给孙哥转微博，我注册了快20个小号，他们有的叫“以太坊斌斌”有的叫“比特币小牛”，有的叫“AAA股老牛”。 我是学钢琴出身的，每当孙哥在微博直播，这些熟练切换的手机留言就是我挥洒青春的舞台。 直播常常会有关于波场的智力问答，我总是一马当先，率先抢答。不仅没收到任何奖品，现在智商还受到了一些不可逆的永久损害。 为了抢救孙哥若有若无的名誉，我们活跃在各个网络黑子的评论区，哪里有黑子，哪里就有我们整齐划一的正步。 他曾经说，将来如果有钱了，就给自己订做一个24k的黄金马桶。如果有钱了，就给自己买一张铺满羊皮的柔软的大床。如果有钱了，就带我去窗外每天触手可及的金门海峡，去划一次船。 只能说长江后浪推前浪，新牛更比旧牛强。 看着如今那么多在抖音评论区造谣我的小号， 我流下了撑死徒弟，饿死师傅的欣慰瑞水。 后来孙哥有了自己的A股老年， 后来孙哥兑现了自己所有吹下的牛逼， 后来孙哥有很多很多的粉丝， 后来他带很多姑娘去坐我从来都没坐过的私人飞机，去见那些我们从前只在做白日梦时才敢说将来要一起去见的人，他们拍了很多照片，发了很多小红书。 但是他一定不记得， 那些只有比特币小牛的日子了。 #哪有人生低谷的离开# #认识你以后我的人生一直都在低谷# 关于PR，我已经没有什么，可以再教孙老师的了。

“ 币安会客厅 ” 这一期，很荣幸请到"财经女侠"叶檀老师 我们聊了很多大家最近很关心的话题：婚前财产要不要公证？赞成AA 制吗？三金该不该买，感情里能不能谈钱…也聊到叶老师从 2014 年创业到今天，一路走来的心路历程和心态变化 这些内容，完整版出来之后欢迎观看💛 这篇我想先单独整理一个话题，因为它几乎是每个人都在问的：现在到底处在什么周期？该投什么？ 听完叶檀老师的分享，我把她的核心观点整理了出来 一、一个时代在结束，另一个早已开始 如果说现在是康波周期的转折点，那结束的是什么？ 叶檀老师的判断是：互联网时代，正在走向尾声。接棒的是 AI。而且它不是刚刚开始，是早就开始了。 她给了一个信号：在中国整体投资下行的背景下，规划中的 AI 相关基础设施投资是几十万亿级别，年均复合增速在 10% 以上。一枝独秀。 只要到 2030 年的规划不变，社会的财富和资源就会持续向这个方向倾斜。 但她特别强调了一句：这不代表现在投 AI 就一定赚钱。AI 里面也分细分板块，也有波动。 二、中国的周期，被压缩了 从 1978 年到今天，中国用 40 多年走完了制造业、基础行业、信息化。 别人上百年的周期，在中国被大幅压缩。 结果就是：切换极快，也极急剧。 她讲了一个朋友的故事。90 年代在大开发商做区域老总，跟投买了 100 多套房。 放在 2021 年最后一波疯狂之前，这是神话。 但如果一直拿到今天呢？尤其在三四线城市，连出租都难。没有现金流，还要持续投入成本。 资产，立刻变成了负债。 三、财富在换手，人性跟着周期变 同一时期，另一群人的感受完全相反。 一位年轻的高科技企业家，公司刚上市，钱多到不知道怎么花，买房子推倒重建当消遣。 房地产商觉得寒冬，科技企业家觉得遇上了前所未有的好时代。 叶檀老师的总结是：我们看到的是人性的变化，但本质上，是经济周期带来的财富变化，改变了人。 四、中周期：地缘政治正在给行业定价 长周期之外，还有中周期。国际形势的变化，会让某些行业突然特别好。 她举的例子是船舶。 这一轮船舶周期持续得比以往都长。原因很具体：红海航道受阻，船要绕道南非，有的船甚至被扣住动不了。 以前一家航运公司 3 艘船就能周转，现在要 6 艘。 周转周期变长，需要的船更多。从全社会看，这是一种浪费型的、无效的投资。但对船舶行业来说，就是持续的景气。 再看船运保险价格，今天上天，明天落地，根本没法定价。 谁说了算？在社交媒体上发帖的人说了算。这就是现在市场不一样的地方。 五、长周期还在，有一条线从没变过 那是不是长周期不存在了？ 叶檀老师说不是。从 80 年代到现在，有一条主线始终没变：高端制造和高科技的发展。 只要是能赚钱的高科技企业，就能发展得很好。 六、萧条末期，一个极端分化的世界 她也没有回避现实。从制造业投资和就业数据看，现在的经济很差。即便是最好的大学，有些专业的毕业生就业已经很难。 她的判断是：传统制造业和部分消费行业，正处在萧条期的末期，在见底。 但伴随着新力量的出现，会有人很好过，有人很难过。 我们面对的，是一个极端的世界。近在咫尺，冷暖不同。 我的一点理解是， 周期不会告诉你该买什么。但它能告诉你，钱在往哪里流、风险在哪里积累。 房子可以从资产变成负债，一个行业可以因为几发炮弹重新景气。所有"确定"的东西，都有保质期。 叶檀老师在分享中多次强调，每个人擅长的投资工具不同、承担风险的能力也不一样，小额试错、量力而行🤜🏻🔸🤛🏼

我非常遗憾地宣布，Opus5.5 王朝了。。。 首先是Coding的新高度（在这个价位），有一堆做游戏的Case大家肯定也都看了，没看的来这里⬇️ QQ飞车： 穿越火线之运输船 : 鹈鹕骑自行车: 而且写作能力回来了，虽然有点GPT口癖（ O/被A/爆杀了😭

4、豆包工作的浏览器录制与回放，我觉得特别适合解决企业里的重复操作。 我之前服务过一家物流公司。运营每天都要打开好几个船公司和港口网站，查询船期、截关时间和到港状态，再把结果汇总到表格里逐项对照。 流程不难，但特别碎，一天一天重复，换个人还得重新教。 现在只需要让熟悉业务的人在豆包浏览器里完整操作一遍：打开哪些网站、在哪里输入、查哪些字段、怎么汇总、最后检查什么。 豆包会跟着录制，再整理成一个专属 Skill。下次给它日期、航线或者箱号，就能按同样的步骤重新执行，人工只需要检查异常项和最终结果。

最近和一些 AI 焦虑的老板聊天，有几个有趣的结论： 1. FDE 的作用其实是 AI 时代的麦肯锡，关键作用是需要外力来对企业实现 AI 转型，大部分企业根本没那个组织能力去自己实现转型。 2. 年轻人都说原来的公司是老登公司，压根招不上来 AI Native 的人才。 3. 针对问题 2，单独新建立一个新公司招 00 后是一个解法，最起码能让老板自己开始跑起来 AI 实验。 4. 国内现在 2B 的软件生意很难做，一方面 Workbuddy 和字节豆包都在打入，另一方面企业被自媒体宣传得，都想自己用 Coding Agent 自己开发软件。 5. 自嘲自己是老登公司的老板们，也都知道自己下面的员工，人人都想用 AI 做点副业。因为知道自己的船在沉、也很焦虑。