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出差回来了，仔细想了一下自己的人才需求，梳理了一个整体的招聘贴： 板块一｜交易助理 1.链上盯盘员 要求：成熟的链上盯盘体系与实战经验，能保证单日16小时以上的枯坐 合作模式:后端收益分成为主；战绩突出者可谈固定薪资 + 分成 2.二级交易助理(美股 / 加密二级) 要求：带战绩面试，需可验证的历史交易记录 方向:美股 + 链上二级(BTC、BNB、Alpha 等) 合作模式:后端收益分成为主；战绩突出者可谈固定薪资 + 分成 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 板块二｜辰宇集团(国际财富规划) · 长期招聘 1.高净值客户销售 要求：自带高净值客户资源 工作地点:深圳优先 薪资结构:无底薪 + 高提成 备注:公司执照齐全，长期岗位 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 板块三｜AI 教育板块 1.课程助理 / 商务 要求:有课程教培经验；具备一定商务资源对接能力 工作地点:广深优先 薪资结构:底薪 + 提成 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 板块四｜@K24Ventures / 商务拓展 职责:对外 BD，负责一级市场项目对接 要求:英语流利，雅思 7.5 或同等水平以上，超过3年以上的行业经验 薪资结构:月底薪5000u + ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 有意向请私信，附简要个人介绍 + 过往战绩 / 资源说明。

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最近休息研究了一些物理ai，埋伏了一些a股和美股。长期放一放！看看1年后能给多少倍数！ $MU $TSLA solana:m6oDLvJT7rY7M1TxuLWP3pWmAPg2cCWDQR1NKiEondo 索辰科技 立新能源 三花智控 模塑科技 $slop @MichaelHirsch 依旧相信，28号还有3天🎰来袭！懂的都懂！ ca： 0x999b49c0d1612e619a4a4f6280733184da025108 太空狗的热度减却，看能不呢个撑住1！跌破就慢慢补！为啥一个大所不上？筹码收的没到位吗？ ca: 0xf280b16ef293d8e534e370794ef26bf312694126 2天的 hyperliquid:native 也是刺激！61开的30倍多单扛住了压力。64全部走掉！回购的背后是什么？未来是更好的出货，晚点在🈳！ 今天在🈳一波zec， @variational_io 继续刷，不过现在好像有点卷了，上一批工作室，额！！去年是真多好刷很多！ 对了有朋友拉我进了一些互动的群，我个人觉得不管新人还是老人，别人能真实的给予评论，我基本有时间都会去回评互相尊重，当热也会遇到那些白嫖一上来就要你关注的一眼矩阵的那种就算了，我不会搭理！！ 我觉得有些新的博主的内容还是不错的，特别是ai类美股类的也是我的短板！我表示支持。评论的过程是也是学习的一个过程，加油！

李厚辰提出原创性的AI大模型三个阶段，供参考： 第一阶段：Scaling Law 的原始验证期 (2020 - 2024上半年) 这一时期的核心逻辑是“规模效应”，以 GPT-3 到 GPT-4 的跨越为标志，验证了只要持续堆砌算力、扩大数据规模并增加模型参数，模型的能力就会产生质的飞跃。这一阶段主要由美国顶尖实验室定义规则，中国企业的整体参与度较低，处于观察与蓄力状态，直到 2024 年末才真正大规模切入大模型战场。此时的竞争门槛主要在于算力的原始积累和对 Scaling Law 的早期信仰。 第二阶段：推理模型与蒸馏红利期 (2024第三季度 - 2025全年) 当预训练的 Scaling Law 遭遇瓶颈（如 GPT-4.5 表现不及预期）时，行业重点转向了推理模型（Reasoning Model）和思维链技术。这对中国企业而言是一个“黄金时代”，因为推理能力可以通过“蒸馏”技术获取，即通过拷贝顶级模型产生的思考链文本来训练自己的模型。中国企业如 DeepSeek 和通义千问，巧妙地利用基座模型稍弱但推理能力可快速同步的特点，实现了结构性的赶超，凭借高性价比和极速的迭代能力在市场上表现强劲。 第三阶段：预训练回归与智能体化时代 (2026年起) 进入 2026 年，以 GPT-5.5 和 Anthropic 的新模型为代表，行业重新证明了超大规模预训练依然是硬道理，竞争再次回到了基座模型（Base Model）的算力比拼上。同时，发展重心转向了 Agentic（智能体化），模型开始具备调用外部工具和文档的 Harness 系统能力。由于 Agentic 的逻辑数据更难被简单“蒸馏”，加上高端芯片（如 H200）的获取限制，中国企业面临算力壁垒加深和技术路径转型的双重挑战，此前靠“推理红利”缩小差距的窗口期正面临关闭风险。 个人观点： 1，第三阶段挑战主要强调了算力和芯片的限制。斯坦福 2026 报告显示，2026 年的技术关键在于合成数据（Synthetic Data）。这意味着即使算力受限，如果能通过模型自博弈产生高质量数据，依然可以突破 Scaling Law 的上限。该理论对此类“以巧破千斤”的路径讨论不足。 2，作者认为中国靠“基座不足、推理来凑”的红利期已经结束。这种看法忽视了边缘侧 AI（On-device AI）的市场潜力。斯坦福报告指出，2026 年小型化、低功耗模型在手机和机器人端的应用爆发，这恰恰是中国硬件产业链的强项。中国企业通过极高性价比的“轻量级基座+深度行业智能体”依然可能在垂直领域维持红利。 3，作者主要从“能力比拼”角度出发，未涉及社会治理变量。2026 年 AI 发展的最大阻碍并非算力或算法，而是合规与安全阻碍。Agentic AI 因为具备操作权限，其风险呈几何级增长。如果美国因为严苛的监管导致智能体部署缓慢，这反而会给监管环境相对灵活的中国市场留下追赶窗口。

#增补# 《小四书》是元末明初学者朱升对宋元时期成书的四种儿童读物的汇编。它包括宋人方逢辰编撰的《名物蒙求》、程若庸编撰的《性理字训》、黄继善的《史学提要》和元人陈栎的《历代蒙求》。此内含明嘉靖二十六年楚府武冈王朱显槐、清雍正十一年邹氏恒德堂重刊本。介绍下载：