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前几天在乡下旅行终于买到了这个超级火爆的冷水杯面，真的非常方便而且好吃，讲真我觉得比热水泡面都要好吃的多，而且可以用冰水泡出来！

问了一圈，身边的人无论分析的多牛逼，基本都被干死了。 不论你是meme，A股还是美股，存储，还是海力士，还是大饼，山寨二级选手 我因为早早的被套在crcl，所以躲过了好几劫。 不过，有几个好兄弟还是赚了钱的，总结了一下原因： 玩Meme的：只拿底部筹码，坚定的执行以小博大的理论。从不追高，所以没死，另外老老实实玩一级，不懂得美股和二级山寨，所以完全不碰 玩二级的：没上杠杠，就现货，所以也没死。知道流动性枯竭，所以没梭哈单个山寨。知道内幕不靠谱，所以从不二进宫，吃了第一波就跑。小赚就好，不执着抓妖币 玩美股的：没上头追高存储或者无限抄底海力士。属于早期赚了存储的第一波上涨，但是也没卖在最高点，目前属于极大的利润回撤，所以没赚多少，也没大亏，就还好。也没买太多币圈的山寨币，因为知道币圈创新不足，山寨币没啥真实破圈效应，都是短暂拉砸爆仓合约 总结下来就是：赢的人，都是懂得克制，知道适可而止，能够管理得了自己欲望的人，以及清晰的知道自己的边界在哪里。复杂点说，就是严格仓位管理，市场凶险，杜绝任何侥幸心理 大家都不是超级英雄，都不会面面俱到，大家体力精力也有限，也不会一直盯盘，干不过机器，也没有无限子弹。 福报到了，财富才会到，不会因为你更努力而给你更多财富。多做善事，不贪心，多帮助别人，积累福报，反思自己，每天进步一点点，财富才会积累的比较扎实，不然偶然来的财富，很快也会还回去。 推上还在一直赚钱的，都是假的，看看就得了，不用焦虑，身边人什么样子，大家都清楚的很 熬鹰这种天才除外，他是真的印钞机。

转一下苏剑林老师对 K3 架构的复盘。 一句话概括，K3 = KDA + MLA + Stable LatentMoE + AttnRes。整套设计没什么炫技，核心就是在模型效果、计算效率和训练稳定性之间做取舍。 这里稍微解释一下： KDA，一种线性 Attention MLA，一种 KV Cache 较小的 Full Attention 变体 Stable LatentMoE，对 LatentMoE 做过稳定性改造的 MoE 方案 AttnRes，用可学习的跨层注意力，替代固定等权的残差累加 几个比较有意思的点： ① K3 同时使用了 KDA 和 MLA。另外，训练仍然用 Moonlight 版本的 Muon 优化器，Attention 权重改成 Per-Head Muon，每个 Head 独立优化。苏神说这不会直接提高效果，主要是数学和结构上更合理：各个 Head 本来就相对独立，不应该在优化时耦合在一起。 ② 解决MoE“容易炸”的问题。 LatentMoE 会先降维，再使用更多专家，最后升维，在训推成本大致相同的情况下效果略好。不过连续的矩阵投影也让训练更容易出现数值不稳定。 K3 把 SwiGLU 换成了 SiTU-GLU，用 softcap 压住异常激活；又在 LatentMoE 升维前加了一层 RMS Norm。这个 Norm 不只是让训练更稳定，在 Valid Loss 差不多的情况下，不加它，某些 Benchmark 会稳定变差。 （这里有超级多的技术细节，感兴趣的可以看苏神原文） ③ 关于MLA DSV4 看上去都换设计了，K3 怎么还在用 MLA？苏神的答案是，目前 MLA 仍然很难被全面击败。它在训练阶段是 MHA 形态，推理时 KV Cache 较小；在固定训练成本和 KV Cache 大小时，MLA 依然近乎最优。 它的问题是对 MTP（推测解码）不够友好。MTP 的思路是“用计算换速度”，而 MLA 在 Decoding 阶段本身就比较吃计算，再叠一个 MTP，两边就容易抢算力。 换别的方案也有代价。比如换成 128+128 的 GQA8，效果很难打赢 MLA，KV Cache 还是 MLA 的三倍多；换成 256+256 的 MFA（本质上是 MQA），训练和 Prefill 成本又会上去。 目前还没有一个简单的 Attention 设计，能同时占住效果、训练成本、Prefill、KV Cache 和 Decoding 计算量。在 KDA+MLA 的混合架构下，MLA 的部分问题得到缓解，所以 K3 最后还是选了 MLA。 ④ 苏神觉得，DSV4 也不算真正“抛弃 MLA”。 DSV4 看上去重新设计了 Attention，但底层仍然有 MLA 的影子。它采用的是 head_dims=512、K=V 的 MQA，这正是 MLA 在 Decoding 阶段的形态；再加上 Sparse + Compress，前者减少计算，后者进一步压缩 KV Cache，同时减少计算。 方向很激进，不过 Infra 也更复杂。 ⑤ K3 的 MLA 可以去掉 RoPE，是因为 KDA 已经隐含提供了一种广义的位置信息。 这只适用于 KDA+MLA 的混合结构，像 K2 那种全 MLA 模型，直接去掉 RoPE 还是会明显掉效果。 感觉苏神真正的观点是：大模型架构里很少有免费的升级。K3 的设计哲学不是找一个碾压所有方案的新架构，而是在效果、训练成本、Prefill、Decoding、KV Cache 和稳定性之间，找一个当前更合适的组合。 苏神原文里还有很多技术内容，非常值得一看。 原文地址：

发一个超级福利吧，开源的 AI文字图片生成带音频的视频（MiniMax-H3）工具V1.0，文字、图片、音频等生成视频的傻瓜版win整合包 8g内存基本就可以很快出片了，这东西效率飞快，直接nsfw完全起飞，以后短片的丰富程度已经可以打死日本9成av了···

如何更健康的 Vibe Coding? 现在有越来越多的人参与到了借助 AI 开发软件的潮流中，一旦真正开始使用codex、cc，就会发现 AI 能干的事情太多了，个人的想法也会随之膨胀。 AI 赋能超级个体，这是时代趋势，但也有研究表明高频、多任务并行可能带来认知损伤，这一点几乎被所有人忽略了，因为赚钱的冲动、Vibe Coding 带来的虚假自我效能感会淹没一切。 在深度使用了 Coding Agent 几个月后，我结合个人经验总结了几条原则，希望能对 Vibe Coder 们的心理健康有所帮助： 1. 只用顶级模型 不要把时间浪费在垃圾模型上，大多数人进行的调试过程都可以通过换模型避免，调试本身毫无意义。 2. 简单任务，两轮结束 第一轮描述你要什么，然后看 AI 给的 80 分结果，评估。 第二轮描述差距，不要来回拉扯。 3. 复杂任务，当一个好老板 作为老板，你要做的是让事情一开始就清楚。 很多项目都是在做的过程中变复杂了，不要这样。 你只需要定目标，提供输入，需要什么输入让 AI 一次性给到你。 好老板也不能接受 1 分钟 800 个问题的员工。 4. 调试是万恶之源 一旦开启你一句 AI 一句的反复调试，就停下来吧。 要么换个模型，要么你换个脑子，继续调只会越陷越深。 5. 不会复用的东西尽早清理 如果你真的想通过 Vibe Coding 提升自己的生产力或者赚到钱，就不要再构建那些无法复用的东西。 能复用的，即使无法成为数字资产，但起码是你的数字工具。 6. 能躺着就别坐着 尽量用手机加语音输入法，能不用电脑就不用电脑。 像跟人聊天一样给 AI 布置任务，而不是坐在电脑前，除非你能坐在电脑前进入心流状态。 Vibe Coding 不应该让我们陷入另一种内耗。 它应该帮助我们把时间还给生活，把精力还给创造。 早上起来喝一杯咖啡，思考一下今天将什么活委派给Codex，然后就可以去海边晒太阳、冲浪，这才是我们想要的未来。

中国知识精英的政治判断能力 这张珍贵的图表值得后人借鉴。前事不忘，后事之师。知识并没有让这些顶级大师们比我们这些普通平凡的人更加聪明，在人生的十字路口，他们大多数都做出了致命的错误选择，没有认清打扮成救星的超级魔鬼。 当年中共的宣传是很有针对性的，深入人心的，只有少数人识得其真 面目。中国的士大夫还是留恋故国故土，有家国情节的，像胡适、傅斯年这样深刻看透中共的知识份子是少数。理工科人士更难以想到中共执政会发生后来的那些事情，这些都是超出常人想象的。

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