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决定开始更新新节目 物种多样性系列，发个破防嘉豪 先是嘉豪的介绍，文字版，出于对大长文的礼貌回复了嘉豪，聊天记录如图 以下是嘉豪的资料，很长，不可否认嘉豪很真诚 身材 身高178，02年生，体重150斤，爱好健身。属于容易长肌肉、也容易长肥肉的体质。有朝一日，一定能练出腹肌。 长相 五官端正，自认为还算秀气。也许暂时不方便给照片，但有小时候的照片为证，至少能证明我曾经很有潜力。 父母 当年都是帅哥美女。 我爸虽然已经五十多岁，但属于斜杠中老年，在健身房兼职当健美操教练。每次跳操都有大量中老年妇女跟随，还经常被认为是三十多岁的小鲜肉。 我妈大眼睛、瓜子脸，据她自称，也经常被别人认为只有三十多岁。 由此可见，我对自己的基因还是很有信心的。如果继续减肥成功，必成帅哥一枚。 籍贯 家乡河南北部，一座三线古都兼老工业城市。 家境 原生家庭良好。外公出身贫下中农，文革时期当过红卫兵，后来下海创业。父母都在本地不错的体制内单位。 独生子，A8，不算大富大贵，但衣食无忧。不图钱，只好色。 外婆是老北京旗人，表姐、表弟、表妹是加拿大人，堂哥是澳大利亚人。 学历 浙江某中外合作大学本科，电子电气工程专业，目前本校硕士在读。 爱好 毫无游戏天赋。 高中时喜欢玩王者荣耀，但高中毕业那个暑假，突然就不想玩了。几乎没玩过任何射击游戏。 曾经玩过原神和崩坏：星穹铁道，星铁开服两年几乎全收集，现在基本退游。 不过，我愿意尝试新的游戏类型。如果游戏有助于增进我们之间的关系，我很乐意陪你一起玩，只要你不嫌弃我是个菜逼。 喜欢心理学、政治、股市、科技，对经济金融也有一定了解，同时还是 Codex 重度用户。 曾经早上想当巴菲特，晚上想当索罗斯。 GPT 刚兴起时就进入了股市，曾高度看好拼多多、英伟达、小米，自认为有不错的投资分析能力，甚至一度觉得，结合 Codex，自己有机会超过大部分基金经理。 可惜家里人过于传统，资产主要集中在房产上，不愿意给我资金和账户支持。最终竹篮打水一场空，空有屠龙之术。 因此决定好好读书，先靠自己实现原始积累。 曾经还 Vibe Code 过量化交易程序，研究后发现市面上的骗局实在太多，因子投资想找到真正的 Alpha 收益非常困难，所谓的高收益往往只是过拟合，于是放弃了这条路。 平时喜欢关注硅谷，经常逛 GitHub，看见有意思的项目就借鉴（偷）一点思路，融入自己的项目。 在我看来，AI 是打开数字世界的钥匙。 未来结合区块链、VR、AR 等技术，赛博朋克式的虚拟世界或许真的能够实现。因为 AI 可以不断生成代码，成为永不停息的虚拟世界自动建造者。 只是数字世界与物理世界之间的那堵次元壁，目前依然没有真正打通。 性格 ENTP。 内心大概有两个模块：一个是相信技术改变世界的理工男；另一个正在养成，目标是成为更懂女性、更有吸引力的人。 从小被妈妈狠狠地关爱着，表面大大咧咧、随和，内心却很有同情心。 如果你向我讲述自己悲惨的原生家庭，或者那些让你难受的经历，我大概率会狠狠地共情，忍不住想关心你、照顾你。 但这并不意味着我没有脑子。 我的关心和爱是认真的，但像经典小故事里那种——欠债的弟弟、好赌的爸、打牌的妈、破碎的她——我还是很能识破的。 性癖 S，或者 Dom，两者都有一些倾向。 在我的理解里，S 更偏向肉体层面的刺激，Dom 则更强调精神和心理上的主导。 不过，在调教这件事上，我能想出无数好玩的花样。为了辅助思考，写过构思调教玩法的程序。 整体哲学是因势利导，有些类似巴甫洛夫的条件反射。 例如，把特定的羞辱性语言、动作与强烈的性愉悦联系起来，使两者逐渐建立心理上的关联。 调教的目的是满足一个骚货， 或者把你变成一个骚货， 体会性的快乐、释放彼此隐藏的欲望，体会性的快乐。 严厉是我的外衣，温柔与体贴才是我的血肉和骨骼 相互尊重，吸引不是强求， 给予情感安全感，心理上相互支持，随时出现 心理问题的本质是现实欲望 一个Dom的言行举止、人品和素质，决定了关系的健康 安全是凌驾于一切之上的绝对红线 做好满足下位者的心理需求和释放上位者需求的平衡 作为一个上位者，应该把保护sub的安全视为天职，要护着她，更要宠爱她，亦可在自己能力范围能帮助她成长进步。 感情 可悲的母单，还是处男。 这显然没什么值得骄傲的。目前正在尽可能突破，所以才有了这份帖子。 其实，我觉得自己的整体条件还可以。大学以前一直是班里的活宝，因为比较幽默，也得到过不少女生的喜欢。 更多还是因为心理过于晚熟，不解风情，不懂女孩的暗送秋波，就这样错过了一次又一次桃花。 桃花仙人种桃树，又卖桃花换酒钱。 种一棵桃树，最好的时间是十年前，其次就是现在。 大学期间，我过于沉溺于炒股和科技，逐渐变成了铁血理工男。性格不知变通，不懂哄女孩开心，也对认识女生毫无兴趣，最终成为了一个整天捧着电脑的独狼。 如今正在改变。

Chess蔡司的毒舌日记 #2# 💩 看到Blast关停，无限唏嘘，当年开创补贴TVL和游戏化玩法挖矿的先驱吧，也曾经存过ETH挖过矿，设计上很赛博朋克2077。 Blast也算体面的了，感觉不太行主动止损关掉，其实大家可以看看现在L2，99%都是鬼链了，不关了还等着干啥呢？等着被盗吗？ 还有很多公链到今天还在讲TPS，讲速度，不搞笑吗？我问你，鄂尔多斯好不好？雄安新区好不好？10车道马路，全智慧城市，然后现在都是鬼城，狗都不去，违背市场经济规律，强行按照自己的意愿去怼技术指标，全都是实验室和理论值，市场已经不买账了，10W TPS不如出一个金狗或者搞一个超级应用，这道理还不明白吗？ 都2026了怎么还在讲这些枯燥无聊的技术指标，要么是在回避应用问题要么就是已经不知道要干啥了，只能舒适区来回打圈圈。 还有这些公链的人员冗余，你有那钱花在昂贵的营销和人力成本上，真不如精简团队做应用，当然前提是老板还不想rug，还想做点事情。 如果你没有用户，没有触及用户的媒介和渠道，那你再好的性能也是骗自己骗家人。 有时候，做减法和主动刹车也是一种选择，是需要魄力的选择。 本期，完。

Mac 电脑想玩 Windows 游戏，最怕折腾半天装好环境，下了几十 GB，打开才发现根本跑不起来。 前几天收藏了 highball 这个免费开源的 Mac 应用，专门在 Apple 芯片上跑 Windows 游戏，运行环境自动配好，能直接登录 Steam、接入 Epic 游戏库。 最实用的，是背后那份公开的兼容性数据库，每个游戏能不能跑、该用哪种图形模式、实际帧数多少都有记录。 带内核级反作弊的游戏会提前标出来，省得白下几十 GB。官方举的例子，赛博朋克 2077 在 M5 上能跑到 60 到 82 帧，荒野大镖客 2 在 M1 Pro 上也能玩。 GitHub： 第一次启动要下载引擎和 Steam 客户端，大概 15 到 25 分钟。所有文件都放在一个文件夹里，删掉它就算卸载干净了。 之前不少人用 Whisky 在 Mac 上玩 Windows 游戏，它 2025 年停止维护后一直缺个顺手的替代，highball 可以试试。

Opus 5.5掌控像素的能力太强了，像素风格的视频、游戏、动画，都做的很好。 赛博朋克城市3D和2D版： Github：

明天在上海的朋友，欢迎来 ETH Shanghai 玩。我是这一届的主办人，这也是以太坊基金会和万向支持的官方本地活动。 本届主题是「文艺复兴」，重心放在 Tech & Humanity。核心问题只有一个：当 AI 走向中心化集权、且这一趋势几乎不可逆时，开源与去中心化的力量还能拿什么来对冲？ @VitalikButerin 会照例开幕，HashKey 董事长肖风老师、香港立法会议员邱老师，以及几位以太坊白皮书时代的老 OG 也会到场分享。是的，很多人已经不在上海了，但我还是尽力请来了一些：有最早翻译以太坊白皮书的，也有 Vitalik 初次来华时接待他的。 我还请了几位跨界嘉宾来聊开源、隐私密码学与 Humanity（个别重磅嘉宾不便公开），希望在如何保障个人主权、如何对冲 AI 带来的失序与空虚感这些话题上，打开一个思考的引子。现场的观点之后也会沉淀成内容，与墙内关注 AI 开源话题的 Web2 平台联动。 在国内办这样一场活动不容易，为了合规，一切从简，但我希望人与人之间交流的质量不打折。我也会在现场为项目方朋友们答疑。 昨天看到 Vitalik 在一则回复里说：「没有上过任何管制黑名单的一生，不值得一过。」我不禁莞尔。在我看来，以太坊是 Web3 里最忧郁、最厚重的地方，也是最文艺、最赛博朋克的地方，堪称加密世界的东北文学。随着加密重拾势头，我相信很多有趣的新叙事会在以太坊上发生：不只是 Robinhood 美股上链，还有隐私、Agent 个人主权、稳定币、预测市场、抗量子、星际结算。让我们拭目以待。 Let’s cyberpunk together. Come claim your proof of humanity 🙏 Luma：

可能很多人对27B模型没什么概念。 27B听起来好像也没多大啊，现在普通玩家128G内存都开始普及了。 但我讲几个冷知识。 Google训练Gemma 3 27B的时候，预训练数据是14万亿Token。 不是140亿，也不是1400亿。 是14万亿。 训练它的集群用了6144颗TPU v5p。 而27B这个数字，只代表它有大约270亿个参数。 光把BF16原始权重放进内存，大概就是54GB。 32K上下文跑起来，加上KV Cache，大概72.7GB。 注意，这还只是推理。 真正训练的时候还要塞梯度，优化器状态，激活值，各种通信Buffer。 所以你看到一个27B模型只有几十GB，很容易产生一种错觉。 这玩意我电脑都装得下，我是不是也能训练。 完全是两回事。 还有一个更离谱的地方。 14万亿Token是什么概念。 假如一个人一天非常夸张地读10万个Token，而且一天不休息。 读完这些训练数据，大概需要38万年。 而机器要做的也不只是把这些字读一遍。 它要一层一层做矩阵运算，算损失，反向传播，再一点一点修改270亿个参数。 所以我现在越来越觉得，本地能跑27B，甚至70B，是一件非常牛逼的事情。 不是因为我们的电脑已经可以训练它们了。 而是因为人类把一个需要几千颗AI芯片训练出来的东西，压缩，量化，优化之后，居然可以塞进一台桌子下面的小电脑里。 这个过程本身就挺赛博朋克的。

随着 AGI 越来越近，模型能力越来越强，具身智能的发展也在突飞猛进。 作为普通人，我觉得从目前的发展来看，不应该盲目期待 AGI。 首要任务应该是先玩玩《赛博朋克 2077》，看一看里面普通人的状态。

“终于找到一张我「买得」起的显卡了！” 这次，是英伟达推出的首套 GeForce 主题收藏卡🃏。 这套《GeForce Trading Cards》第一季共有 14 款，把英伟达三十多年的 PC 图形产品、游戏和技术演示做成了收藏卡： 从 1995 年的 NV1、GeForce 256、GeForce 3，到 7800 GTX、GTX 1080 和《赛博朋克 2077》版 RTX 2080 Ti，Bubble、Chameleon、Medusa 等经典技术 Demo 也被收了进去。 不能直接买，只能通过「Summer of RTX」线上抽奖，以及 Bilibili World、QuakeCon、gamescom 等线下活动免费领取。（幸运之神何时眷顾我）