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#补全《海错图》由清代画家聂璜绘制。全套共四册（前三册藏于北京故宫、第四册藏于台北故宫）共描述了三百多种生物，还记载了不少海滨植物，算是一本古代的海洋生物图鉴。所绘每一种物种的空隙处，辅以文字说明介绍所绘物象的名称由来，以及产地、物性特征等。介绍下载：#

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我最近看 @TermMaxFi，越看越觉得固定利率不是一个小功能，而是 DeFi 市场结构里很重要的一环。现在很多借贷协议主要依赖浮动利率，优点是反应快，缺点也明显：资金成本和收益都容易被短期供需影响。对真正想做期限管理的人来说，这种波动并不舒服。 TermMax 的重点在于，把利率、期限和资金需求放到一个更明确的框架里。固定利率让借贷双方可以提前形成预期，不用等市场变化后再被动调整。V2 对我来说更像是一次把产品从“能用”推向“更适合规模化使用”的升级，尤其是在头寸管理、资金效率和交易体验这些细节上，决定了它能不能被更多用户接受。 我觉得 DeFi 未来一定会需要更丰富的利率工具。浮动利率负责灵活，固定利率负责确定性，两者不是互相替代，而是互相补全。TermMax V2 的意义，就在于让链上固定利率市场更具体、更可触达。#TermMax# #TermMaxFi#

很多人还没意识到，AI 这波已经在颠覆影视创作行业，以前需要一个团队才能做的视频，现在只要你一个人，这里存在大量的赚钱机会。 随便拍的一段真人素材，不需要绿幕，能直接移除背景，生成了新场景做替换，一致性完美，合成的画面真能达到商业级，这就和传统 AI 视频工具的最大区别。 我觉得最颠覆性的地方：Higgsfield 直接装在 Pr 和 AE里，不用离开时间线，就能将 AI 真正用到专业剪辑工作流中。 1.你不再需要抠像师。 一键去背景，不需要绿幕。手机拍的、背景杂乱的素材，点一下人跟背景分离。以前这个活就得花几百块。 2.你不再需要 VFX 美术。 输入一句话描述场景，AI 直接生成画面。影视级画质，Higgsfield 底层调用的是 Seedance2.0、Kling 3.0 等一线的模型。 3.你不再需要多拍素材。 横版一键变竖版，AI 自动补全边缘，主体居中。一条素材发所有平台。 4.你不再需要扔素材。 4K/8K 画质提升，老素材、低清素材全救回来。 5.你不再需要学 AE。 画面上圈哪里改哪里，不用写 prompt。 你想想这对做内容的人意味着什么，以前接到需要特效的项目，第一反应或许是"预算不够做不了"，现在你打开 Pr，动动嘴皮子就做好了。 对独立创作者、自由剪辑师、小团队来说，这能实实在在帮你赚更多的钱。

最近大模型更新的隐式缓存为什么可以把缓存价格降低，命中率大大提高。 传统推理里，你每调一次API，GPU都得把整个输入prompt重新算一遍。固定System Prompt、历史对话、RAG知识库，这些重复内容每次都重新预填充，按全价收费。 隐式缓存做了什么？ 它自动检测本次输入和之前请求的公共前缀。命中了，就把之前算好的KV Cache从SSD硬盘直接加载出来，只对新增部分重新计算。重复劳动，直接砍掉。 效果立竿见影。多轮对话、Agent、代码补全这类场景，重复前缀往往占输入Token的70%-90%。命中后，input价格直接打到一折。对长文本多次对话的推理的成本和内存的压力都大大降低。 但这里有个关键问题：之前为什么不行？ KV Cache太大了。传统Multi-Head Attention架构下，百万Token的KV可能要上百GB显存。存盘？I/O延迟完全没法接受。GPU必须全程Hold住所有KV，成本根本降不下来。 DeepSeek的MLA架构把KV Cache压缩了10-28倍。百万Token从80-200GB变成4-10GB。这才让硬盘级缓存成为可能，压缩后的KV可以经济地落盘到分布式SSD，需要时再快速加载。 本质上，是把最贵的GPU显存从按最大上下文全量占用变成了按实际新增Token动态使用，类似动态更新的模式。 这里有个反直觉的点：虽然对高速内存需求大幅下降，但并不是完全转向硬盘。更像是分层存储，GPU只保留热数据，冷前缀卸载到SSD。类似CPU的分页机制，只是这次发生在大模型推理层。 DeepSeek率先把这套机制默认开启，给出极致低价。其他厂商不得不跟进，竞争驱动技术扩散，技术扩散又进一步压低价格。 要想最大化缓存命中需要做什么？ 想最大化省钱，把重复内容尽量放在prompt开头，保持前缀一致性，命中率会更高。API响应里有prompt_cache_hit_tokens字段，直接看命中率。 这轮降价潮是真实的架构创新，算法效率优化带来的成本下降。MLA压缩KV、分布式SSD存储、Radix-Tree前缀索引，这些工程突破把原来需要重复劳动浪费的算力，优化到极致 尤其是 DeepSeek，降价这么多还能赚钱，还是永久降价，这是真本事，那之前的原价是耍我们玩得吗，第一天用原价 API 的人是有点冤大头了。

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50 个人，干出 20 亿美金营收。产品经理：0 个。 人均创收，吊打高盛 + 谷歌 + 苹果三家加起来的总和。 这家公司叫 Cursor。 更离谱的是，CEO 把整套打法，免费摊在桌上了👇 先看几个让人头皮发麻的事实： 1. 工程师年薪 80 万–110 万美金，但他们不写代码 2. 每个工程师手底下管着 几十个 AI agent，分别跑在独立的云虚拟机里 3. 7×24 小时连轴转，人睡觉，活照推进 4. 公司里最能打的那批人，代码 100% 由 agent 写，自己一行不碰 再看几个数字： 1️⃣ 公司内部合并的代码，35% 由 agent 独立完成 2️⃣ 一年前，1 个 agent 用户配 2.5 个自动补全用户；现在彻底倒过来——2 : 1 3️⃣ agent 使用量，12 个月暴涨 15 倍 4️⃣ 顶尖工程师的代码贡献率：人 0%，agent 100% 游戏规则，已经悄悄换了。 过去：人写代码 → 写完再测 → 出 bug 再修 现在：人定方向 → agent 规划、编码、测试、提 PR → 人只负责审核 验证前置，而不是事后救火。 50 个人干出来的事，5000 人的大厂做不到。 这不是"提效"两个字能概括的。 这是一个全新工种的诞生——不写代码的工程师。 到今天还在用"写了几行代码""加了几小时班"考核工程师的公司，脑子还停留在上个世纪的纺织厂。 未来只有一把尺子： 你一个人，能同时指挥多少个 agent 替你干活。 谁先想明白，谁就拿到了下一个时代的船票。 别人还在卷加班，你已经在卷 agent 数量了。

大多数人只是把 OpenAI Codex 当作代码自动补全工具在使用。 OpenAI 的工程师们亲自拆解了他们实际的使用方法，这种干货足以让你少走数周的弯路。 现在就把它收藏起来。