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爽了，AI 视频最烦的反复抽卡问题，终于被解决了！！！ 给 Fotor Agent 丢一段需求或原始素材，它直接从脚本做到可编辑的多轨成片，质量和稳定性完全是商用级！ 以前做 AI 做视频，最恶心的就是生成完以后没法改😓，数字、Logo、画面出一点问题都要重新抽卡，但它就只需要改一小段。 文字、图片、图表、数字、Logo、旁白、B-roll、滤镜、转场和音乐全部分轨： 1、画布上直接改：参数能直接选中修改，Logo 等都可以替换，连颜色和图表都能随时改。 2、时间线随便调：调整层级、拉音量、换转场，全都可以自己调。 3、支持 30+文件、10GB 素材：手机拍的素材丢进去后，他能自己抓精彩镜头、去口头语、配字幕和 B-roll。 我拿它测试了一下做一个新品上线视频。把产品图和卖点文档丢进去，它会先整理脚本和分镜，确认之后再继续生成画面、旁白、字幕，最后全部放进时间线里。这种工作流对需要频繁改稿的人真的方便很多。 而且它做 4K MG 堪称降维打击： 以前做一条 MG 动效，需要在 AE 里一帧帧抠，3-5 天起步，花几千块，改个数字、布局还得再等老久。 现在把 PDF、Excel、报告这些资料扔进去，一会就能出一版 AE 级 4K 动效，里面的数字和图表还能接着改。 我算了一下，每秒才几毛钱，30 秒的 4K 成片十几块，2 分钟也就几十块。时间从几天压到几十分钟，钱从几千压到几十，这差距太离谱了！！！ 它能落地的场景实在太多了： 1、电商上新：商品图和卖点扔进去，自动生成多尺寸广告，价格随时改。 2、SaaS 演示：录屏和功能介绍一键做成 Product Hunt 上线视频。 3、知识科普：论文、文章直接转 4K 动态信息图，做爆款科普解说。 4、数据汇报：把 Excel、CSV 做成动态增长大屏和财报解读。 5、课程培训：讲义文档直接变成整套多轨教学视频。 做产品、做电商、做自媒体或者出海的朋友，强烈建议去试一下！ 🔗：

感谢 @binancezh 币安广场提供这次交流的机会，也谢谢 @Beca_bn，让我可以好好聊聊自己最感兴趣的两个市场。 从早期炒币，到后来开始研究美股，这可能也是不少币圈 OG 正在经历的战场转移。而美股代币化，正在进一步拉近加密货币与传统金融的距离，让散户多了一个参与美股的入口。 但投资管道变多，不代表赚钱变得更简单 不会看财报怎么办？ 营收、毛利率、EPS 和财测，到底哪一个最重要？ 专业名词看不懂，又该怎么判断股价还能不能追？风险在哪里？ 明天晚上 20:00，我会在币安广场直播，用大家听得懂的方式，拆解美光这份备受期待的财报。 美光公布财报的时间点非常微妙。 9 月 30 日，美国会先公布第二季 GDP 终值与 8 月 PCE；其中核心 PCE，更可能改变市场对联准会下一步升息的判断。 几个小时后，美光公布财报。 美光上场考试以前，整个市场的情绪可能已经先被总体数据重新定价。麻烦的是，市场早就把对美光的期待拉得非常高。这次已经不是营收和获利“超出预期”就够了，下一季指引还得再超一次，才可能喂得饱投资人的胃口。 美光交出的究竟会是一份惊喜，还是一份明明考得很好，股价却照样下跌的成绩单？ 明晚北京时间 20:00，币安广场直播，不见不散！

币安广场股票财报季专题｜美光财报前瞻 🤖 AI 浪潮下，巨额资本开支能否真正兑现成订单和利润？ 📊 随着市场预期升高，这次美光财报，重点该看什么？ 🎙️ 本期嘉宾：Nikki @zytx666 🎤 主持人：Beca @Beca_bn ⏰ 9月29日（周二）20:00（UTC+8） 点击预约，明晚从内存周期到 AI 资金链，一起拆解 ⬇️：

📅本周市场看点，收藏不错过~ 这是重磅宏观数据与焦点事件交织的一周：美国 9 月非农即将公布，还有美光、特斯拉财报，以及美国总统与科技巨头的 AI 政策会议，你的账户准备怎样迎接假期？

🌐 9 月 28 日 - 10 月 4 日｜本周大事件 📅 9 月 28 日｜星期一 🔵 日本央行公布 7 月货币政策会议纪要 🔵 Bitget 将分阶段恢复提现 🔵 Upbit 下架 Synthetix（SNX）交易对 📅 9 月 29 日｜星期二 🔵 G20 贸易部长级会议，美国贸易代表参会 🔵 CoinEx 停止现货交易 🔵 $FF 将于 9 月 29 日解锁，价值约 1025 万美元，占流通量 2.51% 🔵 solana:CARDSccUMFKoPRZxt5vt3ksUbxEFEcnZ3H2pd3dKxYjp 将于 9 月 29 日解锁，价值约 1102 万美元，占流通量 10.62% 📅 9 月 30 日｜星期三 🔵 OpenAI 开发者大会 🔵 长鑫科技最早或于 9 月底纳入范达旗下 ETF 🔵 solana:KMNo3nJsBXfcpJTVhZcXLW7RmTwTt4GVFE7suUBo9sS 将于 9 月 30 日解锁，价值约 1083 万美元，占流通量 2.81% 📅 10 月 1 日｜星期四 🔵 国庆假期：A 股休市至 10 月 7 日、港股 10 月 1 日休市、陆港通关闭 🔵 美光 Q4 财报电话会 🔵 $EIGEN 将于 10 月 1 日解锁，价值约 1026 万美元，占流通量 5.19% 🔵 $SUI 将于 10 月 1 日解锁，价值约 1658 万美元，占流通量 0.32% 📅 10 月 2 日｜星期五 🔵 美国 9 月非农就业人口变动 🔵 $2Z 将于 10 月 2 日解锁，价值约 1.13 亿美元，占流通量 47.69% 🔵 $ENA 将于 10 月 2 日解锁，价值约 1104 万美元，占流通量 0.45%

非官方数据推算：Bitget 这次被盗的 3.516 亿美元，大概相当于八个月利润 先说结论： Bitget 的被盗事情出现后，我就把 Coinbase、Bybit 和 Bitget 的数据放到一起交叉计算，估算出 Bitget 目前一年的利润大概在 5.3 亿—5.5 亿美元，这次涉及的 3.516 亿美元，相当于全年利润的 64%—66%，换算下来大概就是 7.7—7.9 个月。 以上数据都是我个人的估算，不代表是官方数据。 以下是我推算的过程： 2025 年 Bybit 被盗约 14.6 亿美元，当时 Ben 公开表示，这笔钱大约相当于 Bybit 一年的利润。所以可以把 Bybit 在上一轮行情中的年利润先放在 14.6 亿—15 亿美元附近。 然后用 Coinbase 的公开财报调整一下现在的市场环境。 Coinbase 2024 年交易收入是 39.86 亿美元，到了 2026 年第二季度只剩 5.99 亿美元。按照第二季度年化，大概是 23.96 亿美元，相当于 2024 年的 60.1%。 也就是说，如果用 Coinbase 的收入变化代表交易所现在赚钱能力相对 2024 年的变化，那么 Bybit 当年的约 15 亿美元利润，放到现在大概还剩： 15 亿 × 60.1% = 9.02 亿美元 接下来再比较 Bybit 和 Bitget 现在的规模。 TokenInsight 统计，今年第二季度整个交易所市场成交量约 16.5 万亿美元。 Bybit 市占率 9.81%，对应成交量约 1.62 万亿美元。 Bitget 同期成交量约 9,840 亿美元，相当于 Bybit 的 60.8%。 两家的业务结构还比较接近，Bybit 第二季度约 75% 的成交量来自衍生品，Bitget约 79% 。 最后就是： 15 亿 × 60.1% × 60.8% ≈ 5.48 亿美元 如果按照 Bybit 实际被盗的 14.6 亿美元计算，则是： 14.6 亿 × 60.1% × 60.8% ≈ 5.33 亿美元 因此我姑且把 Bitget 目前的年利润暂时估在 5.3 亿—5.5 亿美元。 对应这次 3.516 亿美元的损失： 3.516 ÷ 5.48 = 64.2% 也就是大约 7.7 个月利润。 即便考虑两家手续费、返佣、营销成本和员工成本存在差异，给最终结果上下浮动 20%，Bitget 年利润大概也就是 4.3 亿—6.6 亿美元。这样计算，这次损失对应的利润时间大概在 6.4—9.8 个月。 所以目前用公开数据去推，我会把这次 Bitget 被盗理解成 损失了大约八个月利润，这个金额放到 Bitget 自己过去的市场投入里可以得出的结论： Bitget 当年和 Messi 合作期间，曾经宣布投入 2,000 万美元做营销活动和用户奖励。这次损失的 3.516 亿美元，相当于 17.6 个这样的 2,000 万美元营销计划。 所以 3.516 亿美元用在 Bitget 自己过去几年的品牌投入里，已经是一个非常夸张的数字。 从这个角度来说，这次肯定不能算“小损失”。所以目前这个损失程度，我更愿意形容成，已经伤筋，但暂时还谈不上动骨。 希望 Bitget 可以安稳渡过这次事件，早日开放提款。这种对于交易所的攻击，说不定又是那谁谁谁了。

周期性农业公司，最该学的不是“怎么扩张”，而是“怎么过冬” 养猪行业这几年的教训很典型：猪价高的时候借钱扩产能，猪价一跌，负债就压上来。有分析把问题总结为用短债撑长投、用高杠杆赌周期 这也是为什么我们觉得，做农产品的人最好先懂期货和周期分析：知道价格为什么涨、什么时候会跌，才知道什么时候该扩、什么时候该收 来源：界面新闻、腾讯新闻对上市猪企财报的报道 #农产品# #猪周期#

开户之前认不认识我？打开持仓列表360度翻一遍，翻！ 你从哪知道这个公司的？哪个博主推荐的？ 你看到他的实盘了吗？你连人家实盘都没看到，只有一个样板间，你也去买啊？ 这公司PEPB多少，自由现金流呢，在历史分位数什么位置？上个季度财报指引是多少嘛，电话会议问了什么问题？你什么都不知道买什么股票啊？ 那现在股价这样子，你交了会员费，博主怎么说？

[RAG 论文分享] VikingRAG：匹配 SOTA 准确率、Token 成本降到 5%–32% 现有问题：RAG 高准确率依赖结构上下文与多轮交互，是 token 开销的主要来源 企业问答、法律、财报等场景的语料都是章、节、段落组成的结构化文档，结构本身就是检索线索，它指示事实归属与局部和全局的关联。 现有 RAG 方法陷入两难：不用结构（朴素向量 RAG、图 RAG、SQL-RAG）丢失导航线索，准确率低；用结构（MoDora、BookRAG、DeepRead）准确率高，但 DeepRead 要把候选文档的完整目录塞进 prompt，开销随目录规模线性增长，加上多轮交互历史不断累积，token 成本巨大。 论文地址 # 三个核心设计 1. 层次化语义存储：把结构从 prompt 搬进可查询的外部状态。 文档分块后保留所属结构节点，自底向上生成节点摘要，目录、块、摘要全部物化为 URI 可寻址对象（如 viking://Pasta/Carbonara/），祖先-后代关系编码为 URI 前缀。系统向代理暴露 Search / List / Grep / Read 四个工具，语义与结构路径共享同一 URI 空间。效果：结构 token 与实际访问的目录片段成正比，而非与完整目录成正比——直接消解 DeepRead 的线性开销。 2. 证据缺口驱动的多轮检索。 Agent 每轮判断证据是否充分，不充分则继续调用工具（轮数预算 B=15），充分即作答。设计哲学是粗定位与细验证分离：Search 锚点 → Read 查看后发现缺口 → List 相邻块 → Grep 精确命中 → Read 验证，每步把搜索空间收窄到相关子树内。 3. 经验边 + 自适应升级——让相似查询不必重复探索。 经验边从历史检索轨迹中把“Search 命中的 URI”连向“真正支撑答案的 URI”，边上存历史问题嵌入做查询时过滤；新查询沿边做条件化多跳扩展，复用路径而非重新探索（VikingRAG-E）。经验积累足够后，多数查询一轮检索即可作答——用约束感知的充分性判断器先验证证据是否支撑答案的关键约束，验证不过关才升级为完整多轮代理检索（VikingRAG-E+）。 # 实验结果：token 降至 SOTA 的零头 6 个真实结构化文档数据集（从 0.24M 词元的课程大纲到 8.78M 词元的财报），8 个基线，骨干 LLM 为 DeepSeek-V4-Pro，并在 GPT-5.5、Seed-2.0、GLM-4.7 上验证稳健性。主要结论： · 准确率与所有基线持平或更高（DeepRead 通常是最强基线）； · 基础版 VikingRAG 仅消耗 SOTA 方法的 11.6%–51.9% token，完整版 VikingRAG-E+ 降至 5.1%–32.5%，延迟同样显著更低； · 逐层消融：经验边再省 12%–33% token，自适应升级再省 19%–50%； · 可扩展性：LightRAG、HippoRAG-2 在最大数据集上 24 小时内无法完成摄入，BookRAG 在多数数据集上超时；而 VikingRAG 在文档数从“仅相关文档”增至 991 篇时性能基本稳定——因为它是按需定位，不随语料规模膨胀； · 存储方面：插入延迟与 DeepRead/MoDora 相当、远快于图方法；代价是摄入期 token 更高（为每个索引对象生成预览）；文档删除零 LLM 成本。

聊聊拿了一个月的 $SKHY 海力士 🥹自己做了个小复盘 一、7月29号财报当天砸出来的坑,我看到了什么 二、看到了暴跌为什么还要再等 三、8月19号40万亿回购公告出来,我为什么反而减了四成; 四、9月4号非农洗盘那根长针,我为什么什么都没做 五、我打算后续止盈和被动止损的位置 记录我自己的决策过程,不构成任何投资建议。