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半年間で8回英検を受験した私の教訓を歌にしました。 #英語力ゼロの人間が英検準一級目指します# #英検SCBT# #英検# #英検準1級# #海外留学#

楼下有位义正词严表演主流卫道士的。 我本来想让大家去看梁一梦@dream1984tube的推特，但鉴于很多人忽略了，我把他的帖子整理放这里: 梁一梦:摧毁黄仁勋的幕后黑手 2026年11月12日 11:35 我一直觉得是对华鹰派联合媒体在中期选举合谋猎杀英伟达和黄仁勋，但是媒体发表的标题文章味道越来越奇怪，充满了赤裸裸的种族歧视，现在发现他们都只是台前的打手而已，不得不让我重新审视最早纽约时报发表间谍新闻的记者 @AnaSwanson ，为什么对那么显而易见荒谬的线索高举高打，直到我检索了她过去里面，所有关于 ai 关于芯片科技关键新闻稿件以及深度报告中的重复核心信源，了解媒体工作的一定熟悉不是非常紧密和信任的关系不会信这么长期高频次的联络采纳其观点，你们猜我发现了谁—Jack Clark。 Anthropic 联合创始人、政策主管 / Anthropic Institute 负责人. Jack Clark @jackclarkSF 自己就是彭博社记者出身， OpenAI 政策总监（Policy Director） 在今年五月在阿斯彭研究所（Aspen Institute）举办的“AI and America's Place in the World”安全峰会及政策工作晚餐中，Jack Clark 与多位深入报道芯片供应链审查与地缘科技竞争的资深媒体人同场出席，其中也报过最先报道女间谍纽约时报记者，@paulmozur孟建国，他们一起进行了“AI 武器化与国家安全供应链防御”闭门讨论。 在纽约时报捕风捉梦的报道出来之后，第一个跳出来支持的国会议员 @ChrisCoons 在今年 7 月接受了 @jackclarkSF 的政治捐款，注意@jackclarkSF 生活在加州工作在旧金山Anthropic，特意专门跑去给一个Delaware州的参议院捐款，不要用那是他howntown解释， 2019 年在众议院情报委员会作证时提交的履历：众议院文件，原文他老家是"Varndean College, Brighton" 另外一个重要信息，他曾是乔治城大学 CSET 的非常驻研究员. 这次围绕猎巫黄仁勋的 @Georgetown 大学的人非常多， @MarkZJia 最高大法官的书记员 法学教授 @RyanFedasiuk 最早高呼黄仁勋辞职的上遍各种媒体的情报学讲师@dennisw5 前cia高级主管 CSET 全称是"安全与新兴技术中心"2 019 年设在乔治城大学的外交学院，专门研究 AI、半导体这类技术跟国家安全的关系。创办资金主要来自 Open Philanthropy，第一笔就是 5500 万美元。Anthropic 的 Holden Karnofsky 是它的联合创始人之一。它是"有效利他主义"（Effective Altruism）圈子最大的金主。 如果再有人我说冤枉了 @MarkZJia ，2026 年初五角大楼依据《联邦采购供应链安全法》（FASCSA）对 AI 模型供应商展开合规调查的风波中，Mark Jia 曾在华盛顿邮报及 Lawfare 连续撰文，就“国家安全行政权力界限与供应链风险认定标准”发表深度法理分析。法律论战中，其学术观点被 Anthropic 的法律抗辩团队广泛引用，用以界定“何种商业联系构成法理上的供应链国家安全穿透风险”。 全世界最早报道黄仁勋和黄乐的有浪漫关系直接抹黑黄仁勋金融时报的 @AsiaLens ，后来却说自己没有看过美国情报界的情报，他长期正面宣传报道Anthropic 的主动（划重点主动）合规政策（例如 2025 年 9 月独家报道 Anthropic 率先切断所有多数股权由中国资本持有的机构的 API 访问权，注意是独家从拿到信息来源的，为什么他独家？ 还记得针对黄仁勋的国会质询闭门会议，在媒体报道发出之前，国会议员@RepBrianMast 与@RepMoolenaar ，两人均签署 11 月 4 日对黄仁勋质询函,然后纽约时报女间谍新闻爆发，舆论做出黄仁勋是因为女间谍被国会审查一样，因为今年七月$1,500 万通过“保守派 AI 共识项目”直接捐给了他们两个，这笔资金背后金主是Anthropic PBC，通过Public First Action 渠道，Dario Amodei亲自拿了一百万美金。 在 2026 年选举周期中，Anthropic 构建了“双轨资金池”（企业 PAC AnthroPAC + 战略超级 PAC Public First Action），向此次负责向黄仁勋施压的核心国会立法者定向提供了关键支持，Anthropic 长期利益信托（LTBT）受托人 Richard Fontaine 担任 CEO 的智库 CNAS，系国会对华出口管制方案的直接设计者。在此次针对 Megaspeed 走私调查的内部听证会准备材料中，大量采纳了 CNAS 发布的《Defending the Compute Advantage》（保护算力优势）中的穿透式审查标准。 Richard Fontaine（Anthropic 长期利益信托 LTBT 受托人，2025 年 4 月/6 月加入，掌握董事会多数席位选举权）： 华盛顿核心国家安全智库新美国安全中心（CNAS）首席执行官（CEO），曾任美国参议院外交关系委员会幕僚及白宫国安会官员。 CNAS 长期向众议院外交委员会（主席 Brian Mast）和众议院中国委员会（主席 John Moolenaar）提供针对中国半导体与 AI 算力封锁的政策简报；Fontaine 直接坐镇 Anthropic 最高治理监督机构（LTBT），使 Anthropic 的对华芯片出口管制立场与国会国安鹰派高度一致。 民主党核心筹款人 Helen Milby 搭建的“Hakeem Jeffries 阵营—Anthropic 闭门通道”： 调查媒体 Sludge 于 2026 年 10 月 21 日披露， 长期为民主党“新民主党人联盟（New Democrat Coalition）”及众议院少数党领袖 Hakeem Jeffries 阵营筹款的资深筹款人 Helen Milby，同时运营着一家由企业资助的非营利组织，专门安排 Anthropic 等科技企业高管与国会民主党进行闭门对接。 Dario Amodei 在 2026 年内多次前往参议院银行委员会展开闭门政策沟通，提交关于“大算力外流对国家安全冲击”的机密级技术评估备忘录。该委员会资深共和党成员 Kevin Cramer 正是在今天成为全美首位公开要求黄仁勋辞去英伟达 CEO 职务的参议员。 一个巧合是巧合，一系列的巧合还是巧合吗？ Christopher LiddellAnthropic 董事会成员，2026 年 2 月 13 日加入，占据指定 Class T 董事席位， 特朗普第一任期白宫副幕僚长（White House Deputy Chief of Staff，深耕共和党高层与国会资金网络（2026 年 6 月曾向众议院拨款委员会小组主席 Chuck Fleischmann 捐款 $3,500），为 Anthropic 搭建起直通共和党主导的众议院各委员会的沟通桥梁。 引爆推特的，外交关系委员会的 Chris McGuire（@ChrisRMcGuire ），把金融时报报告的浪漫关系直接写成黄仁勋 "sleeping with Alice Huang, a Chinese spy" 他的推特只有 1.2 万粉丝，他以前在拜登的国安会当过 Chhabra 的下属。Chhabra 现在是 Anthropic 的国家安全负责人。今年 6 月台北 DSET 论坛他还和 Chhabra 同台，这个帖子发出之后，很短之内，众议员 Seth Magaziner 。前国家安全顾问 Susan Rice前议员 Adam Kinzinger ，纷纷立刻转载评论，达到1000万流量。 这是一次跨党派的种族主义的最高级别的清洗，意图驱逐世界殿堂级企业的华裔创始人。

这两天全网都在拿刚发布的 Claude Fable 5.2 测写代码，我换了个更刚需的玩法：既然现在大家最关心的是自己和家人的健康，干脆把 Theta Health 开源（Apache-2.0）的健康数据引擎 Mirobody 挂进 Claude Code，让 Fable 5.2 调它的本机离线医学词表，把 mirobody-gen 生成的 18 份跨机构虚拟体检单、5 年手表数据和中英日对照读数现场洗干净，做成了一份 2026 身体年度报告与跨年体检趋势看板（见图）。 不用部署也不用 API Key，一行命令就能把它的离线引擎挂进 Claude Code 当 MCP： claude mcp add mirobody -- uvx --python 3.12 mirobody mcp 为什么要让 Fable 5.2 调这个 MCP，而不是直接把体检单丢给大模型心算？因为跨医院、跨语言的体检数据直接喂给模型太容易翻车了——比如同样从美国的 mg/dL 换算成国内的 mmol/L，胆固醇要除以 38.67，而空腹血糖要除以 18.02。 挂上 Mirobody（1.6.1） 后，你手上的中文、英文检查报告就能真正放在一起看：它从 LOINC 2.83 切出了 63,416 个编码、1,023,273 条名称（含 21 种语言）和 331 个 UCUM 单位，常规体检项目在中、英、日、俄、爱沙尼亚、土耳其 6 种语言上的覆盖测试达到 347/347。本机实测它把英文的 LDL Cholesterol 82.8 mg/dL、日文的 LDLコレステロール 82.8 mg/dL（落到质量浓度 LOINC 13457-7）和中文的 低密度脂蛋白胆固醇 2.14 毫摩尔每升（落到摩尔浓度 LOINC 22748-8）全部对齐，经 convert_unit 按各自的换算系数精准转换（2.14 mmol/L ↔ 82.74 mg/dL）；6 家机构、3 种不同写法的 15 次糖化血红蛋白 也全部统一到 LOINC 4548-4 连成了一条五年趋势线。 更好玩的是本机实测时故意埋雷和抓到的几个真细节（见图）： 一是它的拒识边界极严，绝不瞎猜。我故意往 standardize_reading 塞了一条把血清白蛋白配成尿液单位的脏数据（Albumin 30 mg/24h）和一条笼统的 血脂 偏高，它直接返回 refused，明确提示白蛋白配了尿液才用的单位、分类词不给单项编码。在 18 份报告第一轮原样读出的 172 行里，150 行直接拿到编码，它拒绝了 22 行并逐行给出理由——比如血常规里缩写 PCT 配了 % 单位，通常是血小板压积，引擎没把它错编成降钙素原（PCT 的另一个常见意思），而是因单位对不上直接拒识；还有 Urea(BUN) 混写了尿素和尿素氮两个量、3 行血压把收缩压和舒张压印在同一格。第二轮我让 Fable 5.2 按拒识理由把那 3 行同格血压拆成 6 行（总行数变为 175 行），再去掉括号、把缩写展开成全称（如写全 Plateletcrit）重交，又有 22 行编上了码：最终 175 行里共 172 行拿到编码，只剩 3 行英文 Glycated albumin 仍未编码。 二是实测真抓到了几个 Edge Case：英文 Glycated albumin 暂未识别，但敲中文 糖化白蛋白 却能识别；测日文低密度脂蛋白时，不带横杠的 LDLコレステロール 秒识别，但中间加个半角连字符写成 LDL-コレステロール 就会返回 unresolved（因为引擎坚持只查词表绝不靠模型猜，刚好可以顺手给仓库提个词表 PR）；另外日记里的复合长句直接传给 standardize_complaint 会不认，必须让 Fable 5.2 先把单项症状拆出来再调工具，23 个症状精准编上了 22 个 ICPC-3 编码。 这次我在本机实测的是它最轻的离线词表、Apple Health 导入和 Claude Code MCP 链路，还没有在本地部署完整版 Web 应用。根据官方文档，完整版 Mirobody 可以把体检报告（PDF、照片、表格）、手环数据（Apple Health 等）和基因文件（WeGene、23andMe、AncestryDNA、VCF）整合进同一份 AI 读得懂的记录，支持用 Docker 100% 本地部署（16G 无卡电脑也能跑，Windows 需在 WSL 2 终端里执行），也可以接入其他 AI 模型；完整版回答里每个数字都标明来源，点开就能看到原文件。国内网页版（ Mirobody、以及海外版产品 Theta（ 提醒两点：接 Claude Code 这类云端工具时，你发给它的记录会发给对应的模型公司（所以我全程只用虚拟数据测试）；如果你部署完整版，设置里生成的 MCP 接入链接相当于密码，截图或录屏时必须打码。 截至 2026 年 11 月 11 日，Mirobody 在 GitHub 上已有 1,450 个星标，是 GitHub digital-health 话题下星标第 1 的项目。可以直接去 GitHub 跑通试试，觉得有用点个 Star，遇到没覆盖的医院报告写法也欢迎提 Issue 或 PR： （也可以先点开中文在线 Demo 体验，里面是两位虚拟成员的 2,019 条数据，想自己提问需要注册或自己部署： ）

尝试了一下用 Opus 5.5 做吃瓜视频，全程自己找素材自己配音（Gemini 3.8 Flash TTS，我提供了 API Key） 图1 是英文版 图2 是中文版 ---- Prompt ---- 帮我做一条吃瓜视频，话题：{话题}（补充素材：{链接/截图，可选}；去敏版：去掉 {人名}，可选） - 内容：八卦、狗血、有冲突和金句，但事实必须准确、有来源。开头 3 秒抛出最炸的点，结尾抛问题引导评论。 - 素材：从 X、YouTube、新闻等广泛搜集，需要我协助就说。以视频片段为主，每句文案配合适的画面，图片和截图只偶尔点缀。多找两人同框的镜头。不重复使用同一画面。裁掉原视频的字幕和台标。不用儿童正脸。标注来源。（可以借助 yt-dlp 下载素材） - 规格： - 9:16 竖版，4–6 分钟，中、英两个版本。 - Gemini 3.8 Flash TTS 配音，旁白清晰。BGM 随旁白自动压低。 - 全程右上角水印 X @dotey。 - 画面： - 第一帧做封面：当事人照片 + 大字标题，越醒目越好。 - 解读推文时叠加推文原文卡片：英文原文高亮关键句，附中文翻译。 - 字幕每条说完一整句，可以 2–3 行，不截断单词。 - 去敏版：旁白、字幕、截图、画面里都不出现相关名字和人物，其余不变。 - 交付前：用 STT 回听旁白、抽帧检查、检查重复镜头。然后发我成片、720p 预览和封面

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香港办卡攻略来了，其实真的当天就能来回！ 先说结论：如果只需要X的创作者收益，到港20分钟，手机操作一下，你就可以回去了。电话卡不想办都可以不办。 我这次晚上飞香港，在青衣住了一晚，第二天办电话卡和银行。 跑完之后发现：如果只是为了收 X 收益，我亲测一张 ZA Bank 就够了。 我申请开户大概花了二三十分钟。其他卡我也办了几张，主要是留着以后用，有句话叫来都来了，哈哈。 大家按自己的需求来，没必要照着“九大港卡”全部办一遍，详细需求见配图。 把我这趟的路线写下来，准备去的朋友可以直接照着检查 ① 出发前：先检查证件和手机 带好港澳通行证及有效签注、内地身份证、内地储蓄卡。提前开通或确认手机漫游，确保内地号码到了香港能接短信、接电话；内地储蓄卡绑定的号码，也要和 ZA 开户填写的号码一致。 再带一个英标插座转换头！香港插座跟内地不一样，别等手机快没电了，才发现酒店的插座在跟你装不认识。 ② 落地机场：取港币、办八达通 我下飞机到接机大厅后，用内地储蓄卡在汇丰 ATM 取了少量港币备用。 我当时在 ATM 附近办了八达通，往里充了 300 港币，这趟交通基本够用。取现手续费看你用的银行卡，ATM 和办卡点都在接机大厅，很近的。 入境拿到的小白条一定收好，最好当场拍照。 另外，在微信搜索“移民局”小程序，查询并下载自己的出入境记录证明。申请银行账户时按页面要求提交，别填到最后一步才开始找材料。 ③ 机场到青衣：坐机场快线 机场快线可以直达青衣站。我到站后坐酒店接驳小巴去了华逸酒店，当时一晚大约 300 元，算是很便宜的，节假日其实也有600左右的。 酒店很大很大，但是房间小，价格还行，就是酒店比较旧，有股霉味。介意住宿体验的朋友，换一家。 晚上落地的话，也记得提前确认酒店接驳车的时间。 ④ 第二天：回青衣站附近办电话卡 我办的是 CSL。 它不是最便宜的，我主要想留一个以后也能用的香港号码。 我办的套餐当时要交 1500 港币押金，店员说满足条件后可以退，所以合同和单据我都留好了。 但这里帮大家省一句：只办 ZA 收 X 收益，可以先不买香港电话卡。内地号码在香港能正常接电话、收短信，就先去申请 ZA。 真要买香港号，记得在付款前问清楚月费、合约期、押金怎么退，以及回内地后怎么保号、收验证码。 1500 港币是我办的方案，不是所有 CSL 卡都这个价。 ⑤ 银行怎么选？我这次是这样办的 ZA Bank：我先在 App 申请，速度最快，也顺手申请了实体卡。只为收 X 收益的朋友，我建议先办这张。 申请时人要在香港境内，证件、内地手机号、储蓄卡和出入境证明提前备好。 二三十分钟是我这次完成申请的时间，审核进度看各自页面。 蚂蚁银行：我下载了 AlipayHK，注册登录后，在首页找到蚂蚁银行入口，跟着提示一步步提交，也挺方便。 中信国际：我也是通过 App 申请的，今天短信提示通过了。 恒生：我申请时页面提示需要去线下，这是我个人遇到的情况。 中银香港、汇丰：可以先试线上申请；如果打算去实体网点，出发前先查要求、提前预约，别跑到了才发现当天办不了。青衣附近有网点，可以结合自己的行程安排。 我办其他卡是为了以后可能用到港股、美股券商出入金。具体能用哪家银行，还得看你要开的券商要求，不用因为别人办了，就跟着全部办。 ⭐只想开 ZA，能不能当天往返？ 可以按这个思路安排： 早上到香港 → 找个地方坐下来 → 确保手机能上网和收验证码，或者找个有wifi的地方 → 人在香港境内提交 ZA 申请 → 给审核、补材料留出时间 → 办完返程。 不办香港电话卡的话，这趟还能更简单。 我这次住青衣，是因为晚上才落地，而且第二天还想办电话卡、看看其他银行。 如果要连续几天去香港办事，也可以考虑住深圳，白天过关，晚上回去住，住宿会便宜很多，也好很多。 把过关时间和银行营业时间算好就行。 最后我想说一句：去了一次香港，我只觉得国内真好！ 彻底祛魅了，啥呀，还不如国内三线小城市呢🤣

台湾检方起诉了九名涉嫌协助将先进人工智能服务器输往中国大陆的人员，其中包括英伟达和Super Micro Computer的前员工。眼下，台湾正努力限制敏感技术流入中国大陆。

谷歌1800-1900亿美元的资本开支动向，才是检验半导体景气度的“试金石”——下游金主敢不敢砸钱，直接决定英伟达、台积电们的订单能排到哪一年。眼下市场盯着谷歌既要云业务维持60%高增长，又要自有现金流扛住天量支出，伯克希尔百亿入局更把这场“军备竞赛”的赌注推到台前。 下周特斯拉、英特尔先探路，微软亚马逊紧随其后，只要巨头Capex不刹车，半导体的高景气叙事就还能接着讲。

Ai赛道的公司 现在大致分成两（三）类 一类是卖铲子和牛仔裤的 一类自己去挖金子的 卖铲子和牛仔裤的（不全只是我自己知道的听过的） 英伟达、超威、英特尔、华为、谷歌 、亚马逊 阿斯麦、三星电子、SK 海力士、美光科技 长鑫存储、南亚科技、华邦电子 铠侠、西部数据、希捷 沪电股份、深南电路、高伟电子、安费诺 是德科技、思博、英维克、佳力图 挖金子的（不全） 谷歌、微软、meta、亚马逊、苹果、特斯拉 百度、字节、阿里、腾讯、理想、小鹏、比亚迪 deepseek、质谱、minimax、kimi 卖铲子（核心工具硬件）： 给所有淘金者提供刚需生产工具 不管模型 / 应用能不能赚钱 只要有人做 AI 就必须采购 业绩确定性最强 卖牛仔裤（配套基建 / 耗材 / 配套服务）： 淘金必备消耗品、配套基础设施 云、存储、网络、检测设备 属于 AI 产业刚需配套 介于纯铲子和挖矿之间 持续复购 挖金子（淘金者）： 亲自下场做大模型、AI 应用、AI 终端 直接面向客户变现 竞争惨烈、成败不确定 大部分亏钱 少数跑出来赚大钱 现在涨的都是卖铲子和牛仔裤的 因为淘金者都还没赚到钱 但是淘金者又不敢退出 只能继续加码要不然之前投的就打水漂了 金子大概率也是有的 但是什么时候暂时还不知道 淘金者现在有些股价也表现不错 但是业绩压力非常大