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搞懂经济模型设计原则，才能设计出好的模式，像奥林巴斯道跑得长久是有原因的。 1.供需平衡原则：控制总发行量与释放节奏，不能无限制增发。产出要有上限，代币要有销毁、消耗渠道，避免供大于求持续砸盘。 2.多方利益平衡：兼顾项目方、投资人、用户、节点，分配比例合理。不能一方拿太多，早期大额解锁集中砸盘。 3.激励匹配原则：多做事多得奖励，奖励和贡献挂钩。鼓励用户长期参与，而不是单纯薅完奖励就抛售离场。 4.价值捕获原则：协议要有真实收入，让代币能分到收益，不是凭空炒作。业务产生现金流，才能支撑代币价值。 5.风险可控原则：预留应急机制，解锁分批线性释放，设置锁仓，降低集中抛压，防止行情剧烈波动直接崩盘。 6.简单可落地原则：规则不能太复杂，用户看得懂、合约好实现，方便审计，减少漏洞。#软件开发# #奥林巴斯道开发# #web3系统开发# #DAPP开发#

EvoOntology：给数据智能体一个会成长的语义层 数据智能体（Data Agent）面对异构数据时，能“看见”的往往只有表名、列名和文件路径；指标如何定义、实体如何关联、业务上有何约束，这些语义都藏在数据之外。让智能体每次从零探索，代价高且易出语义错误；把人工维护的语义层全量注入提示词，又难以扩展、随数据漂移而失效。这就是论文中的 agent-data gap。 中国人民大学 ruc-datalab 提出的 EvoOntology（arXiv:2609.15779）给出了新解法：首个面向数据智能体的自进化本体层（Self-Evolving Ontology Layer）。核心洞察是把本体当作“可训练的智能体状态”：不更新模型权重，而让语义知识随真实使用持续积累、验证、版本化演进，每次变更可检查、可比较、可回滚。 本体以三层结构封装为 MCP 服务器，供智能体运行时主动查询： · Schema Layer 定义本体的表示边界（节点族、语义关系、引用模式）； · Content Layer 是类型化语义图，由 Terms / Mappings / Constraints / Evidence 四类节点构成，每个语义对象都有工作负载证据支撑，落地验证后才提交； · Tool Layer 仅暴露 browse_semantics 与 resolve_semantics 两个 MCP 工具加紧凑会话 manifest，智能体按需检索当前步骤所需语义，而非全量注入上下文。 本体遵循 Build → Use → Evolve → Evaluate → Publish 生命周期：构建器智能体从真实工作负载推导候选概念并对照原始数据验证；交互轨迹被持续记录；进化时诊断重复行为、归因到具体层级并生成局部补丁；候选版本只有在相同数据、相同智能体、相同解码设置与交互预算的配对评估中可复现地胜过父版本，才会发布。 在 BIRD、DDR-10K、InsightBench 三个基准、四个 LLM 骨干（GPT-5.5 / GPT-5.6-sol / Claude-Sonnet-5 / Claude-Opus-4.8）上，EvoOntology 一致优于无本体 ReAct 与静态初始本体。其中 DDR-Bench 上仅“自进化”环节就贡献了 +7.7（81.8 → 89.5），验证了持续演进相对静态语义层的增量价值。 论文： 代码：

9.30梭哈晨报： 节前最后一天了，xdm可以洗洗开始准备迎接10月了，收获的季节来了，前提是你得种下去啊。 1. $BTC 挺稳定的，上下波动也不大，感觉在选择方向了，明后天可能就要起飞了； 2. $ETH 跟着大哥走，没有独立行情是肯定的； 3. $SOL 资金很分散了，看看基金会怎么想； 4.今日美国比特币ETF净流入511枚BTC，以太坊ETF净流入5648枚ETH； 5.Kalshi拟以400亿美元估值融资10亿美元，Sequoia Capital与Wellington Management拟领投； 以前完全不是pm能比得了； 6.美伊外交谈判陷入僵局 双方均不愿让步； 7.Robinhood 推出人工智能代理、永续合约和周末交易功能，以吸引活跃交易员； 8.Lumia 发起 LGP-01 治理提案：拟全额回购 HyperNode 节点奖励并设立增长基金； 9.Aztec在其以太坊L2网络上重新推出zk .money隐私钱包； 难怪最近涨的不错😂； 10.David Sacks：美国头部前沿AI实验室签署白宫SI协议，将引入内部控制与外部审计； SI风暴来袭，直接狗子起飞； 11.Bitwise报告：15家大型机构在比特币下跌时未抛售反而增持； 12.贝莱德：人工智能可能推动对加密货币和稳定币的需求； 13.Saylor提议为策略公司优先股每日派发股息； 14.美 SEC 与 CFTC 加密监管受困于专员短缺； 15.Kakao Pay 证券携手 Dinari 与 ONDO 推进韩国股票代币化； ONDO业务做得好，但是没有任何赋能啊，都在赌赋能吗？ 16.CryptoQuant 表示，由于交易员未实现利润达到21个月高点，比特币回调可能即将来临； 17. $aave 带领老defi集体起飞，defi summer归来？ ------------------ 跌不要慌，涨不要fomo，拿稳了比什么都重要，既要又要的结果就是什么都得不到。 #Bitcoin# #Ethereum# #Solana# #Crypto# #Nasdaq#

@0xTodd 我也很纳闷疯狂拥护那个跨链桥的粉丝们到底是什么成分，肯定不可能是节点吧毕竟就只有100个，买个币也不至于吧高点都跌下来99%了，还是说真的打心眼里认同去中心化抗审查的密码朋克

今天晚上 10 点，我的 Claude 老号毫无征兆被封了。 用了大半年，一直为了这个账号小心翼翼供着原生家宽 IP。 并且这个账号过kyc后买来一路从免费版升级： $20 尝鲜 $100 重度主力使用了好几个月 最后开到顶配 $200 结果 $200 还没 $100 用得久，用了不满两个月直接阵亡。 我第一反应先是骂A ÷玄学风控、同时怀疑自己节点是否被标记不干净。 但静下心拉了 Clash 的连接日志，把 Mac 上的路由表、DNS 和后台进程彻底摸了一遍，我服了。 面对AI风控,现在大部分教程都在疯狂教你折腾“纯净住宅 IP”。 其实真正害死账号的，往往是本地网络环境的“精神分裂”。 这里我实践排查出来的 3 个致命硬伤： 1.Claude Code 压根不支持 SOCKS很多人随手配个 socks5 变量，但官方文档写得清清楚楚：只认 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY，不支持 SOCKS。配错了对应出口后它根本不认，流量直接裸奔或异常打架。 2.IPv4 和 IPv6 严重割裂IPv4 规规矩矩走了家宽节点，IPv6 却在本地直连或者经由不同的虚拟网卡分流。在服务端眼里，你相当于上一秒在美国，下一秒直接瞬移。 3.终端、桌面端、浏览器出口完全不一致CLI 终端走一套环境变量，桌面端走 TUN，浏览器还带着残留的动态端口后台重启。同一个账号，几个客户端同时挂着完全不同的出口在调用。 所以说原生家宽固然重要。 但本地网络没有对齐，IP 买再贵也是白送。 所以如果你也是AI重度用户，给几个我自己实践用过的排查建议： 明确禁用或阻断 IPv6，确保没有双栈绕过 给 Claude Code 显式配置 HTTP 代理，别依赖 SOCKS 统一所有客户端走同一条出口路径，排查并干掉后台偷跑的僵尸进程(claude codex都要监控) --- 最后祝大家的账号都安好,能够安心使用AI🫰

现在做个个人小工具或者出海小产品，不建议买云服务器、配环境、折腾 Nginx，纯属自己给自己找罪受。 静态前端直接扔给 Cloudflare Pages，连着 GitHub 推送就能自动构建，全球 CDN 一分钱不收。 后端接口全丢给 Cloudflare Workers，毫秒级冷启动，每天几十万次请求的免费额度根本用不完。 数据库直接上 D1，本质上就是开箱即用的边缘 SQLite，不用自己管连接池，更不用天天提防数据库端口被扫。 用户上传的文件和图片丢进 Cloudflare R2，兼容 S3 协议，出网流量费直接免掉。 验证码和通知邮件接个 Resend，每月 3000 封免费额度，写两行代码直接发，不用自己去伺候邮件服务器折腾解析。 整套全托管组合跑下来，每月几十万次请求直接零账单。 省下买服务器的几十块钱是小事，最爽的是不用半夜被叫醒看日志，也不用操心磁盘满不满。 不用伺候机器，小东西安安静静跑在边缘节点，用到地老天荒也不用掏一分钱。

吴恩达刚发了今年最狠的一堂Agent课，两小时，从单代理一路讲到完全自动化，硬核到足以把你今年收藏的所有AI Agent教程全淘汰了！ 整门课刚好两个小时，五个时间节点卡得特别清楚，九分钟带你搭出第一个能干活的代理，三十三分钟讲循环工程怎么让代理自己纠错迭代，一小时零两分正式开讲图工程，一个半小时讲能自我重写的代理，最后四十分钟直接放完整的可运行图系统。 很多人学Agent最大的误区，就是把能跑通一个对话循环当成了终点，实际上单代理再聪明，也扛不住长任务里的上下文丢失，状态混乱和失败不可追溯，图工程干的事，就是把决策和控制流从模型的黑盒里拉出来，变成可检查可复用可并行的固定拓扑，模型只负责节点里的判断，路径由人提前设计好。 这也是为什么同样的模型，同样的token，用单代理跑和用完整图系统跑，一周下来的完成度能差出好几倍，前者还在反复重试同一个失败步骤，后者已经把多个分支并行跑完，自动汇总成最终结果了。 想真正搞懂Agent自动化的兄弟，这门课真的值得抽两个小时完整刷一遍，别再停留在单代理的玩具阶段了。

如果我们可以重新理解 Quant Developer。 这并不只是思想实验。 Jane Street 2026 年公开的研究方向包括机器学习、编程语言、编译器、ASIC、FPGA、分布式 shared log、incremental computation、查询优化、分布式存储和形式化验证，而Citadel GQS 则把实时数据、HFT 执行和低延迟 ML 推理放进了同一个 Quantitative Research Engineer 岗位。 再次强调，市场是一个高维、受驱动、耗散的非平衡系统。 订单持续进入、撤销、成交，信息、资本和风险不断注入，异质的参与者相互作用，系统几乎从未达到平衡。 当看到Jane Street 把 graph-structured、incremental computation 列为长期研究方向，我想这是一个值得认真理解的信号。 如果我们发现研究对象持续变化时，计算本身或许也需要围绕变化来组织。 一条报价更新，并不意味着整个市场都需要被重新计算。 它首先改变某些局部状态，再沿着依赖关系，影响相关资产的估值、组合的风险暴露，以及尚未成交的订单。 如果把这些计算关系展开，我们会看到数据连接特征，特征连接预测，预测连接决策，决策通过成交与持仓，反馈到下一轮计算。 这里必须区分两件事。 计算图中的依赖关系，不自动等于市场中的因果关系。但只要我们能够明确哪些结果依赖哪些输入，就有机会在新事件到来时，只更新受到影响的部分。 这正是 incremental computation 最吸引我的地方，它让计算资源跟随变化分配。困难的问题也随之浮现。哪些状态已经过期，筛选必须更新的传播，可以合并的计算。我们开始寻找，在并发和异步执行中，如何避免把不同时间的市场状态拼成一个从未真实存在过的世界？ 于是，延迟就不再止于程序运行了多少微秒。判断抵达市场时，你应该着眼于支撑判断的那个市场是否仍然存在。 想想吧，一个离线表现出色的模型，如果依赖陈旧的数据、无法承受行情突发时的排队，或者不能及时更新风险状态，那么它在回测中发现的信息优势，可能在执行之前就已经消失。 因此，Quant Developer 的工作可以被理解为，他们需要在有限的时间、算力和通信预算内，维护一个足够及时、足够一致、能够用于行动的市场内部模型。 编译器、分布式系统、硬件加速和形式化验证，开始汇聚到同一个问题上。 编译器决定计算如何被表达和执行； 分布式系统决定不同节点如何组织事件与状态； 硬件决定数据移动和运算的成本；形式化方法则帮助我们检查，某些关键约束是否会在复杂的执行路径中被破坏。 这些工作共同决定一个数学上的预测，试图成为现实中的有效决策。 而非平衡系统的视角，提供了一组进一步追问的方向：外部事件，内部状态，反馈是抑制还是放大扰动，输入速度和处理能力的关系对于系统的影响。 当然，市场是耗散系统本身并不会自动产生 Alpha。我想，我们只有把这种直觉落实为可观测的变量、明确的机制和能够被数据推翻的预测，它才开始具有研究价值。 它确实改变了我们看待这个职业的方式。 Quant Developer 所构建的一直是一个嵌入市场之中的实时决策系统。 这个系统观察市场，也通过自己的行动改变市场：它必须在变化尚未结束时做出判断，在信息尚不完整时承担后果。

之前问了虚拟网卡 Tun 模式下微信图片加载慢的问题， 大家非常热心的给出了很多诊断的建议，我做了一下复盘： 微信的网络机制本身就极其特殊。@wq268888 提到微信自己有一套优先内置解析、网络嗅探和信息分析，一旦发现流量被虚拟网卡接管，就会不断重试，明确走不了才会降级到常规网络。@giv00257710 踩过更深的坑，发现微信很多图片其实是直接走纯 IP 地址拉取，压根不走域名，导致常规的域名白名单直接失效。加上 @tzhsz 提到的 edns 机制，多媒体 CDN 很容易被国外 DNS 误解析到海外服务器。 第一流派，也是呼声最高、提议人数最多的关停 IPv6 派。 @LeungDeo、@Edison_aware、@BarrySong97、@Ner0sss、@5tran9er 和 @ncle99 都直接给出了一句话诊断：关掉 IPv6。 @Jerry182809 直言用机场的第一步就是关 IPv6。@chrislee_sub 也吐槽微信的 IPv6 兼容问题早就存在好几年了。@0i8up 补充说国内很多家庭路由器和宽带的 IPv6 本身就极其不稳定，像没普及一样，开了徒增玄学断流。 关掉 IPv6 救活的远不止微信。@vireriver 反馈自己只要一开代理，京东和淘宝的商品图片全线崩溃，关了 IPv6 立刻恢复；@ddflj3310 也提到在 Surge 下剪映等抖音系应用完全登不上，同样靠关 IPv6 解决。@HunterRockCat 则提醒飞书等办公协同软件也会遭遇同样的问题。 背后的逻辑被 @grok 和 @MoeDejavu 点透了：绝大多数代理节点根本没有配置 IPv6 出口，但 DNS 偏偏解析出了 AAAA 记录。微信偏偏优先尝试 IPv6 连接，结果掉进路由黑洞死等超时，几秒后才狼狈降级回 IPv4，体感上就是图片一直在死转圈。@MoeDejavu 建议，如果关了 IPv6 还不稳定，记得把代理客户端里的 AAAA 查询解析也一并关停。 第二流派，追求完美双栈的 fake-ip 规则精修派。 很多朋友不想为了微信直接废掉 IPv6，选择对分流配置进行细化。@0xfingeroo 贴出了 GitHub 上 Clash Verge Rev 官方 issue 1762 的长篇排查讨论。 @qtwaiter 给出了教科书级的 fake-ip 原理：在虚拟网卡接管流量时，所有域名都被劫持进了虚拟私有网段。必须在 dns 配置的 fake-ip-filter 加入白名单，强制腾讯的多媒体域名走真实国内 IP 解析。比如针对 QQ 和微信的图片视频，把 放进过滤列表。 @LeonKuo2023 具体给出了两条立竿见影的直连后缀规则： 和 提醒，很多人的微信图片卡死，纯粹是因为分流规则没写全，图片请求被最底下的兜底规则误送到了海外代理。@cnfree8964 补充把严格路由关闭；@LaelLuo 建议排查 QUIC 协议嗅探；@neotuper 建议检查 SNI 分流；@AwesomeYang_com 和 @wooooow_wo 则建议在规则里单独指定微信进程走 DIRECT 直连。 第三流派，干脆放弃虚拟网卡的实用派。 @YanzuWuahh 早就被 Tun 模式的各种玄学搞烦了，选择退回经典架构：系统代理搭配 Proxifier，只对指定的海外开发工具开启强制代理，微信这种国内应用压根碰不到虚拟网卡。 @qg7777 提到，如果没有配置专门的软路由做增强模式，单靠本机跑单一的 Tun 模式极易翻车。@bnxiohi15661429 也吐槽某些客户端内核对 Tun 的处理不够完善，换成小火箭等工具反而没这些毛病。 第四流派，赛博神医 AI 排查流。 @dave33_z 分享了硬核实战：之前买 AWS Lightsail 晚高峰延迟卡死，直接把网络环境和配置丢给 Codex，一通调优把晚高峰延迟压到了六十毫秒。现在遇到各种网络玄学，直接把配置文件丢给 AI 分析。 @tina_sound43105、@neveriwill14294、@xueyu1125、@thePixelsAI、@Silas10m 和 @Lee656233622 全都站这一边。把本地分流规则丢给 Codex 或 DeepSeek，让模型顺着路由跳数检查，几分钟就能自动生成改好的配置。@misaki233q 更是让 Agent 搓出了一套高级双栈规则：国内应用走 IPv6 直连，海外流量走 IPv4 代理，鱼和熊掌全部兼得。 第五流派，反思工具本质的断舍离派。 @WetThinAir 抛出了一个直击本质的问题：我们到底为什么非要开 Tun 模式？像很多写代码的工具，单独配个终端环境或者局部端口就能跑得飞快，根本没必要为了几个工具让全系统的网络流量都从虚拟网卡里冒险淌一遍。 遇到微信转圈的朋友，照着这份清单排查，基本药到病除。