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最近 Almanak 上线了新产品，之前做过一些研究，所以正好借着热度，聊聊这个项目。 他们主打的口号是：一个人跑一个链上对冲基金。 查了一下 Almanak 这个词，是“年鉴”的意思，一般图书喜欢叫这个名字，例如《中国文物年鉴》。 不过这个项目做的东西是 AI 代理+策略，上面各种策略横飞，加到一起，倒是也可以称之为基金策略年鉴。 于是乎，测试了一下他们的产品，输入的指令是： 在 Uniswap 上做主流币（WBTC、ETH）+稳定币（USDT、USDC）做 LP。 1. 定位哪个 Pair 的 APR 最高，在什么链上？这可能会涉及到 2*2*链数 种可能。 2. 通过近期、中期判断应该设置的价格区间 3. 根据价格区间计算应当投入的主流币、稳定币两种本金占比（假设每个仓位投入 100K 美金） 然后 Almanak 的 AI 问了几个问题之后，就开始抓取、分析。 最后分析出来，Base 上面的 ETH/USDC 流动性是以上这些选择里 APR 最高的，然后选择了 1600-3300 区间。 接下来，就直接进入开发、测试、部署流程了。 PS：真不把 AI 当人啊。 整个流程也就 10 分钟。下一步，如果真的往里面打入 $ETH，这个钱包就会真的直接开始执行策略。 话说回来，从基金风控角度来说，大资金不应该直接放在 AI 写的代码里。大资金真用的话，可能还是得引入真人来校对、找专业的代码审计机构，来审计一下才能用。 这个 Almanak 产生的代码，适合小资金、适合测试想法，也就是“构想验证”。 例如去年年底，有个机构申请了夜盘比特币 ETF，在美股收盘后建仓比特币，白天天亮了就卖了。这种 idea 你乍一听挺好，但是具体效果如何，你还得去真跑一个测试。 你丢个 100 美金进去，直接告诉Almanak，让它 Vibe Coding 出来的代码一跑，跑个十天半个月的实盘，心里自然就有结果了，一下子节约好多时间。 这也是为什么拿嘴编程叫 Vibe Coding，因为它就是一种感觉（Vibe），靠感觉驱动的。 说回年鉴，因为都是 Vibe Coding 出来的策略，所以它还有个策略广场，里面有各种策略。例如在 Pancake 上跑的，BTC-BNB 策略，然后还有 AI 打分，评价了安全性和收益率等等。 感兴趣的话，可以都来测试一下。 每个普通用户可以白嫖三个策略（Signal），不过如果写得策略比较多，就要充值会员了。 链接在评论区。

两台 GB10 本地跑 sol-H3 做视频，满载经常 90°C+. 让 Opus 5.5 爬了散热改装实测数据，萃取基础方案,又搭建了仿真环境自动寻优,预计装上后比裸机放桌上低 11–16°.， ai help ai ,正在指挥3d打印机打印，坐等实测最终效果

离谱。。在昨晚 OpenAI 宣布企业套餐里加入 GLM 5.3 等开源模型之后，A\ 立即发布报告，严肃批评了开源模型的安全问题。 这个报告的信息量不大，但看完之后满脸问号。。。 报告先说 GLM-5.3 是「迄今发布的网络安全能力最强的开源模型」。 比美国前沿模型落后约4个月。 他们测试了几个模型，这些模型包括 Opus 4.6，Kimi K3，DeepSeek Flash，但 GLM 5.3 是唯一一个具备漏洞利用能力的模型。 然后提到 GLM 5.3 其实自带了安全护栏。 但是因为它是开源的，任何开源模型都可以通过一种拒绝行为削减技术，abliteration 来重新配置模型，专门移除拒绝行为，训练出不安全的 GLM 5.3 版本，制作一次约4400美元成本。 简单说就是开源模型天然可以改权重，都不安全。 对这个移除拒绝行为abliteration 的模型进行评测，发现这个版本确实很不安全。 对于原版的带安全护栏的 GLM 5.3，通过欺骗性提示词、预填充思考等方式，可以欺骗模型参与到危险的任务中。 而 Claude 不提供预填充思考功能，也不开源，无法被 abliteration，所以非常安全。 报告最后呼吁，让更多企业和机构用上安全的闭源模型刻不容缓。 。。。 这个报告看起来是在讨论模型安全，实则带着积分自我兜售的意思。 开源模型自带了安全护栏，然后你通过训练把它的安全护栏去掉，以此论证开源模型并不安全。 如果觉得开源模型不安全，大可以开源一个安全的给大家用。 也可以选择积极地参与到开源模型的安全建设里，一起为安全做出努力。 你也可以选择把自己的模型开放给全世界，不要天天封号。 卖模型就卖模型，还要占据个道德的高地。。。

现代人老觉得老祖宗愚昧落后。 老祖宗确实科技不发达，但是老祖宗不蠢。 老祖宗被国女折磨了几十万年，才发明了礼法，成功把国女降服。 现代人主动解除封印，让国女群魔乱舞，妖言惑众，为害人间，实在是狂妄无知！

再说一个观察。 diffusion transformer生成视频的价值没有那么大，因为爆炸式传播效应是10000，商业转化率是0.0001，大家都知道是AI生成出来的短剧，只当乐子看，没有信念感和粘性。 相反现在真正急缺的，是精细剪片子的agent。 自媒体的内容是自己，价值观是自己，内核和IP全是自己，是自己的资产 ，大家看到真人生成的视频，才会对这种IP有信念感，有强烈的粘性。 所有头部自媒体尤其是访谈类、长视频、娱乐向、知识向的自媒体，最核心的痛点就是剪视频，剪视频包括字幕、粗剪、精简、后期、审核等等环节，耗费的时间可能是录制的10~500倍工时。 恰恰剪视频是生死攸关的大事。 几乎所有头部自媒体都在告诉你，拍视频和选材可以雇人或者找工作室的同事帮忙选——唯独很多顶流自媒体的剪视频工作，必须由创始人亲自操刀，剪视频完完全全是二次创作，而且是一件极其内耗、极其浪费时间、极其枯燥无聊、个人要求极高、保持一致风格，且完全无法让其他人接手的工作。 比如大物是也，一期节目录一个小时，但是剪视频需要发到一个群里十几个人审核，三五个人剪辑，经过五六轮剪辑才能发布出来，大物本人日常就是熬夜剪剪剪，抽出一切碎片化时间剪视频。 比如贤宝宝，曾经表示剪视频太内耗太浪费时间了，找了一个剪辑磨合了大半年，发现完全无法接手，效果和风格差异过大，最终还是自己一条条剪辑，结果又是他妈累死。 比如赖导，每个月开开心心地玩一周，然后陷入非常痛苦枯燥无聊的三周亲自剪辑，只为了剪出电影品质的旅游纪录片。 能全自动剪辑视频、做后期、审核这件事，简直是至关重要的一项工作，如果你但凡在任何一个视频平台达到过10万粉级别的成就，你发布过50条以上的视频，你敏锐嗅探观众对于不同风格和内容的精确反馈以及平台推荐算法的增长，你应该完全明白我在讲什么事情。 @tangjinzhou 来，你来想想办法。

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#