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Google的神操作又他妈要笑死我。 它拍了一支1分钟的广告，内容蹭的奥运热点，一个小女孩从小热爱田径，想给她的偶像美国跨栏选手Sydney写信，到此为止都没什么毛病。 结果她爸自告奋勇的帮她写信，表示「我很擅长表达，这封信必须好好构思」，所以你以为是这对父女其乐融融的一起来给Sydney写信了？ 不是，爸爸果断打开Google，让AI工具Gemini来代笔写信⋯⋯ 这支广告发布没几个小时，就被骂得Google关闭了评论区，所有人都看傻了，不知道Google想要表达什么，人工智能的价值难道就在于替代人类的情感吗？？？ 「华盛顿邮报」的社评喷得最凶也最刻薄了，我很喜欢： 在电视上看到这则广告只会让我投掷铁锤，也许进化是一个错误，我们的祖先就不应该离开大海。 如果你没有看过这个广告，你正在过着幸福的生活，我希望和你交换身份。 关键的是，从广告里演示出来的由人工智能写出来的那几行字来看，坦率的说，纯粹属于垃圾，让人以为这是人工智能的抵制者恶搞出来抹黑Google的作品。 所有对人工智能接管我们写作的前景感到兴奋的小丑——报告摘要、数据调查、儿童信件，都不分青红皂白的被丢进同一个机器里——只会失去写作的能力。 写作的本质，是以一种你可以与他人分享的形式思考。这是一种将思想、图像和故事从大脑中取出并放入他人大脑的方法。E.M.福斯特说过：「在看到我的表达之前，我怎么掏出我的想法呢？」剥夺为自己写作的能力，就是剥夺为自己思考的能力。 广告中的小女孩想为她以后将打破Sydney的纪录而道歉，她已经充满了表达欲，但Gemini不知道这一点，也根本理解不了这种有趣的情感流露。 这是为那些会为药丸代替饮食感到欢欣鼓舞的人专供的广告，如果我们还能完全消除睡眠和音乐，那将继续成为伟大的胜利。 这支广告相信的是，没人想要收到一封真正来自孩子的信，太可怕了，里面可能有该死的拼写错误，以及画有六根手指头的拙劣肖像画。而由人工智能写的信则充满了时代的奇迹，虽然手指头也可能是六根，但原因完全不同。 这些小丑接下来会想出什么？「Gemini，为我求婚？」「Gemini，告诉我的父母我爱他们？」躺在临终的病床上，「Gemini，给我的孩子们写一封信，说出所有我希望我能告诉他们的事情？」「总结一下在活着时我最喜欢的事情是什么？」 你错过了！你错过了这一切！回去，跳回海里去，忘掉它，因为这是旅途，你错过了整个旅途。

那个45倍的「白毛女股神」，到底在买什么？ 事情是这样的。 最近币圈和美股圈都在传一个名字。 @aleabitoreddit 一个X账号，头像是个白毛二次元少女。 2026年5月晒出年度战绩。 4502.45%。 我当时就愣了。 45倍？ 这尼玛是什么操作？ 我跟你说，兄弟们，她不是蒙的。 公开讨论的35只股票，31只正收益。 胜率接近90%。 超10只股票翻倍。 SIVE年内涨超10倍。 AXTI涨超5倍。 AAOI涨超5倍。 而且最骚的是，这些公司，在Serenity公开讨论之前，市值大多不到2亿美元。 华尔街的研究几乎没人覆盖。 机构根本看不上。 但当市场发现，这些企业居然是AI产业链中不可替代的关键环节时。 估值开始疯狂重估。 我跟你说，这人的厉害之处，不是敢买小票。 真正厉害的是，他不是在预测股价。 他是在推演供应链哪里会断。 01）普通人看AI，Serenity看什么？ 大部分人看AI，通常会问： 谁最火？ 谁涨最多？ 谁是龙头？ 谁最确定？ 所以最后大家都会看向英伟达、微软、Meta、台积电。 但Serenity的思路不是这样。 他真正问的是： 如果AI继续扩张，最后会被谁卡住？ 这就是他最核心的方法。 不找热门，找瓶颈。 02）瓶颈中的瓶颈 比如AI发展，第一反应当然是需要更多GPU。 但GPU只是第一层。 GPU变多之后，数据中心会变得更大。 数据中心变大之后，服务器之间、机柜之间、芯片之间的数据传输压力会越来越高。 于是光通信、激光器、硅光、CPO，就会变得越来越重要。 再继续往下挖： 谁提供关键材料？ 谁提供测试设备？ 谁掌握细分产能？ 谁是那个不起眼，但一旦缺货就会拖慢全链条的环节？ 这就是所谓的，瓶颈中的瓶颈。 一个公司不一定名气最大，也不一定收入最大。 但如果它卡在一条大产业链的关键位置。 当需求爆发，而供给短期跟不上。 它就可能被市场重新定价。 03）Serenity的七层卡脖子地图 Serenity把AI供应链拆成了七层。 每一层都找到了那个「没有它整个链条就断掉」的关键节点。 第一层，原材料。 AXTI，做InP磷化铟衬底。 没有它，光子学建设会倒下。 第二层，pBN坩埚。 信越化学，做InP晶体生长设备。 第三层，衬底加工。 AXTI加上一个未命名的双寡头。 Serenity说，这是「皇冠明珠卡脖子」。 第四层，CW激光器。 SIVE，Sivers Semiconductors。 控制下一代CPO的连续波激光光源。 市值不到3亿美元，Serenity说「严重错误定价」。 第五层，光模块。 AAOI、LITE、COHR、中际旭创。 组装光模块的。 第六层，测试设备。 AEHR，做光子学测试。 第七层，光纤电缆。 GLW康宁、Prysmian、Furukawa。 传统光纤加空心光纤。 你看，从原材料到成品，每一层都有一个「没有它就不行」的节点。 Serenity不是在买股票。 他是在画一张AI供应链的「断点地图」。 04）三个经典案例 案例一：SIVE，10倍股 Sivers Semiconductors，瑞典半导体公司。 做AI光互联激光器和光子芯片。 Serenity反复提及超过190次。 公开讨论前，市值不到1.5亿美元。 长期交易量不到100万美元。 没人关注。 但Serenity看到了什么？ 他看到了CPO，也就是共封装光学。 下一代数据中心，光模块要直接封装到芯片旁边。 这需要CW激光光源。 而SIVE控制了这个卡脖子点。 他预测，2026/27年SIVE可能还是零收入、亏损5000万。 但2028年收入可能到5亿。 2029年到10亿。 更骚的是，空头机构Two Sigma建仓SIVE净空。 股价暴涨之后，空头保证金压力越来越大。 被迫平仓，被动买盘助推。 至少一家空头认亏出局，损失数千万美元级。 这就是Serenity说的逼空共振。 在一个流通盘极小的股票里，做空本身就是在给多头递刀子。 SIVE最高涨了近20倍。 案例二：AXTI，5倍股 AXT Inc，美国衬底材料商。 做InP磷化铟衬底。 Serenity说，AXTI「基本上是整个光子学供应链」。 垂直整合了4个不同的卡脖子点。 他用了一个类比。 霍尔木兹海峡。 全球20%的石油通过霍尔木兹海峡。 一旦堵住，整个系统停摆。 AXTI就是光子学领域的霍尔木兹海峡。 Serenity说，大多数人完全不知道自己在说什么。 尽管日波动15%到25%，他仍然持有。 认为当前估值合理。 后来AXTI从十几美元涨到百元以上。 涨幅接近10倍。 案例三：AAOI，数倍股 Applied Optoelectronics，美国光模块公司。 Serenity说，这家公司「激光→设计→组装→销售光模块，拥有整个供应链」。 正在建设ELSFP，也就是外置光源。 进入CPO领域。 他预测，2027年下半年光模块收入10倍增长。 他在84美元左右买入相当数量。 说66亿市值对他来说太便宜了。 后来股价从30多美元一路上涨数倍。 05）Serenity的五步选股法 Serenity的方法，可以总结成五步。 第一步，找超级趋势。 AI、数据中心、算力、半导体、光通信。 大趋势要足够大，足够确定。 第二步，找第一层瓶颈。 GPU、HBM、电力、网络、数据中心。 这些是最明显的瓶颈。 但也是最拥挤的。 第三步，找第二层瓶颈。 激光器、硅光、CPO、特殊材料、测试设备、系统集成。 真正的认知差，往往藏在这里。 第四步，找「小市值 + 关键卡位」的公司。 不是因为它小就买。 而是因为它小，同时又卡在重要位置。 大趋势很大。 公司很小。 位置很关键。 市场还没完全理解。 这才是十倍股可能出现的地方。 第五步，做前瞻推演。 这家公司未来拿到订单的概率大不大？ 有没有产能扩张能力？ 管理层在做哪些布局？ 过去有没有进入核心供应链的经验？ 它卡住的瓶颈，会不会越来越重要？ 这一步最难。 因为此时订单可能还没明显增加。 财报还没验证。 机构也还没大规模买入。 市场还没给出确定性。 但真正的超额收益，恰恰来自这里。 机构等订单确认、收入兑现、财报验证之后才敢买。 Serenity做的是，在这些信号完全出现之前。 先基于供应链逻辑和工程常识。 判断这家公司有没有机会进入核心位置。 06）为什么是小市值？ Serenity专门挑小市值公司。 不是因为小市值涨得快。 而是因为大基金有体量限制。 一个管理百亿美元的基金，不可能去买一个市值2亿的股票。 买多了，流动性不够，进出都困难。 所以小盘股存在定价真空。 华尔街的研究几乎没人覆盖。 机构根本看不上。 但Serenity不一样。 他用的是自己的钱，加上1.4倍杠杆。 集中持仓。 他不需要考虑流动性。 他只需要考虑，这家公司卡在产业链的哪个位置。 当市场发现这个卡脖子点的时候。 估值就会疯狂重估。 这就是信息差。 市场上研究英伟达的人有几万人。 研究激光器供应链的人可能只有几十个。 研究硅光材料的人可能只有几个人。 而研究某个特殊外延片供应商的人。 可能全世界不到十个人。 Serenity就是这几个人之一。 07）Serenity是谁？ 说实话，没人知道。 全网现在还不知道这个人的真实身份。 没有人知道她的真实姓名、国籍、年龄、职业。 是完全隐匿于网络的顶级投资大佬。 X账号简介写的是： AI半导体产业链研究院、Nature论文作者、RISC-V基金会核心成员。 整个含金量拉满。 她还公开了一段过往。 2018年拒绝了英伟达AI团队主管的邀约。 那时候英伟达股价只有6美元。 我跟你说，这人的背景，大概率是真的。 因为她对AI硬件的理解，不是看研报能看出来的。 是从工程细节里抠出来的。 她自己说过，「Only buys what he's touched」。 只买自己摸过的东西。 她大概率是真的在半导体行业干过。 08）机构轮动理论 Serenity还有一个核心观点。 机构轮动。 她抓住了内存名称上涨的尾巴。 SNDK、三星、SK海力士、美光。 然后机构之前用AAOI、AXTI、LITE、COHR等光子学名称跑赢。 现在再次通过大量增加SiPh、ELS来做到这一点。 她说的三阶段轮动是： 第一阶段，内存。 第二阶段，光模块。 第三阶段，外置光源和硅光。 她认为自己现在处于第三阶段的开端。 而大部分人还在第一阶段徘徊。 这就是认知差。 09）风险与争议 Serenity的方法也不是没有风险。 第一，幸存者偏差。 她公开讨论的股票，涨了的大家都能看到。 跌了的，可能就不提了。 第二，没有监管披露。 她没有基金，没有13F报告。 持仓大小、进出时间，都不透明。 第三，高波动。 她持仓的股票，日波动15%到25%是常态。 普通人根本扛不住。 第四，流动性风险。 小市值股票，进出都困难。 她想卖的时候，可能根本没人接盘。 第五，逼空风险。 她自己也参与逼空。 但逼空是双刃剑。 空头被逼平仓，股价暴涨。 但如果空头坚持不撤，或者更多空头加入。 股价可能暴跌。 10）普通人能学到什么？ Serenity的方法，普通人很难完全复制。 因为她有实打实的AI科研背景。 她对供应链的理解，是从工程细节里抠出来的。 不是看几篇研报就能学会的。 但有几个思路，是可以借鉴的。 第一，不追热门，找瓶颈。 热门股已经被充分定价。 瓶颈股，市场还没发现。 第二，往下挖三层。 英伟达需要GPU。 GPU需要光模块。 光模块需要激光器。 激光器需要衬底材料。 每一层都可能有机会。 第三，小市值+关键卡位。 大趋势很大。 公司很小。 位置很关键。 第四，做前瞻推演。 在订单确认之前，先判断逻辑是否成立。 第五，接受高波动。 如果承受不了15%的日回撤。 就别玩这个。 说到底 Serenity的方法，本质上是「供应链断点投资」。 她不是在看股价。 她是在看产业链哪里会断。 当需求爆发，供给跟不上。 卡在关键节点的公司，就会被重新定价。 这就是十倍股的来源。 但说实话，这种方法，门槛极高。 你需要对产业链有极深的理解。 你需要能接受高波动。 你需要有耐心，等市场发现你发现的逻辑。 我跟你说，股市会奖励错误。 以至于很多人赚到钱之后，就意识不到自己的错误。 但把时间拉长来看，市场是公平的。 所有短期的盈利靠运气。 长期的超额收益，永远靠认知壁垒。 Serenity的认知壁垒，就是她比全世界99.99%的人，更了解AI供应链的断点在哪里。 这就是她一年赚45倍的原因。

发现一个宝藏应用，@dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 记着明天得前几天晚上，为了制作一份详细的新项目投研简报，我全神贯注地在屏幕前与 AI 工具深度互动到了凌晨。 我尝试了多个不同的大模型，不断精进和打磨提示词，希望得到最完美的输出。 这个过程让我深刻意识到，熟练驾驭 AI 需要极高的耐心与时间投入。 我们都满怀期待地想让 AI 成为得力助手，但在实际操作中，为了让结果更精准，我们往往要投入大量精力去引导。 这让我开始思考：一定存在一种更流畅、更懂人心意的方式，让工具真正服务于我们的直觉。 于是，我发现了xBubble，它更加高效几乎能够一键解决我的烦恼，一图看清！ 2.如今大模型的迭代日新月异，获取强大现在各大平台的新模型层出不穷，算力早已不是瓶颈， 但真正拉开体验差距的是什么？是“会写神级提示词”与“不会写”的差距，是“懂代码和编写技能（Skill）”与“完全不懂”的差距。 为了让大家直观感受到这种体验上的天壤之别，我们可以从几个真实的投研和工作场景，来看看传统 AI 工具和采用“低提示词”理念的 xBubble 到底有何不同：  3.对于很多追求高效的专业人士和中小团队来说，这背后隐藏着巨大的隐性时间投入。 为了让 AI 的输出稳定可靠，我们需要持续评估不同模型在各类任务中的表现，精心挑选适配的工具组合。 很多创业团队也面临着权衡：增设专职岗位预算较高，而让现有团队从头学习 AI 调优，沟通和学习成本同样可观。 更重要的是，每当大模型迎来更新，我们积累的经验往往需要重新建立。 我们真正渴望的，是一个能精准理解模糊指令、即开即用的智能系统，让大家把宝贵的时间集中在核心业务上。 4.好消息是，技术创新的脚步总能为我们带来极佳的解决方案。 近期 dappOS 推出的 xBubble 就是那个让人充满期待的行业破局者！它创新性地提出了 Low-prompt AI0理念，简单来说，就是“AI 替用户使用 AI”。 其核心枢纽 Bubble Pilot 就像一位超级懂你的智能管家，你只需要像和朋友聊天一样输入一句简短的需求，Pilot 就会自动接管后续的所有统筹工作。 它能迅速识别任务类型，自动匹配最优的处理路径，将繁杂的模型挑选、提示词构建、工具调用全部包揽，让你轻松畅享一键直达结果的愉悦体验。 你可能会好奇，Pilot 为什么能如此精准地理解我们的意图？ 这要归功于其背后时刻都在成长进化的强大引擎——Bubble Engine。这是真正的“AI 学习 AI”。 当你提出一个新颖的需求时，Engine 会在后台自动生成海量的解决方案组合，  通过严格的测试框架与质量标准进行比对，最终将最高效、最完美的路径固化为通用的 SOP。 这意味着，在 xBubble 的生态里，随着大家的使用，高难度的技能会被自动沉淀，哪怕是零基础的小白 也能毫不费力地直接调用这些千锤百炼的最优解，获得大师级的交付品质。 为了满足极其多元的使用场景，xBubble 精心打造了两种极具安全感与实用性的运行环境。  第一种是云端的“Bubble Computer”，这是一个端到端的专属工作区。 面对需要搜集资料、撰写、排版等多步协同的复杂项目，它会自动开启安全的沙盒环境，按需加载所有技能，一气呵成地完成并交付最终成果。 第二种是主打本地陪伴的“Bubble Personal”模式，它能在你的设备上安全运行，协助管理本地文件与日程， 回想当初那个专注打磨提示词的夜晚，如果当时有 xBubble 的协助，我只需轻松输入一句“请帮我汇总今日链上热点并生成一份深度简报”， 便可去享受一杯香醇的咖啡，回来就能收获排版精美的专业成果。 科技演进的终极方向，永远是让人的创造力得到最大程度的释放。 正如 xBubble 所倡导的核心愿景：AI 应该学习 AI，AI 应该使用 AI，而用户，只需陈述目标。 兄弟们冲一波官网： dappOS 官网（

暴雷了 阿团 昨晚互动里提到了2015年徐翔出事，很多新股民好奇，我简单补充一下。 徐翔的泽熙私募大概在5月份就大幅度减仓了，减仓后踏空了一段行情还被人嘲讽质疑，结果6月底a股开始崩盘，泽熙躲过一劫，并且在国家队介入救市后精准抄底抓反弹大赚一笔。 阳光私募的净值每周更新一次，所以徐翔的操作很快就引起了媒体的关注，一边是大盘泥沙俱下，国家队狼狈救场，一边是徐翔逃顶抄底，逆势赚大钱，这在当时有很强烈的反差感。事后回想这种时候应该低调回避的，可能是人在顺境中忘乎所以，忽视了其它风险。 那一轮股灾和救市最后搞的鸡飞狗跳，上层应该是很不满意，事后开始清算，前后抓了上百人，徐翔也是其中之一。2015年11月1日，徐翔在宁波杭州湾跨海大桥上被公安机关逮捕，当场拍摄了那张全网流传的白色阿玛尼照片。 他的罪名是操纵证券市场罪和内幕交易罪，主要都是他和上市公司高管勾兑，这些属于实锤没什么好说的。那几年很流行市值管理，所谓“管理”和“操纵”的边界是很模糊的，不出事是管理得当，出事就是操纵罪。当时也有人来找我一起去和某上市公司谈市值管理，我不愿掺合。 事后有人说徐翔全靠犯罪才能挣那么多钱，这就属于纯纯的没脑子，在a股和上市公司勾兑的人太多了，为什么只有徐翔赚了几百亿。他的能力毋庸置疑，绝对股神级别的。但他出身草莽，在合规安全上不够重视，又在股灾中高调暴赚，于是触发了“其它风险”。 前人踩雷，后人避险。有感于徐翔事迹，我从很早就开始注意避嫌，我甚至都做好准备随时某一天监管部门突然找到我，要求我交出手机和电脑，然后核查我有没有利用文章流量给交易谋利。保证安全，绝对合规，我现在个股都几乎不买了，重仓期指，干干净净，清清白白。 …… 说到期指，我今天盘中卖了一手，我都忘了上一次主动减仓是什么时候了，起码最近三年都是只加不减。我前面说了中证超过7000点，每涨1%就卖1手。今天中证最高点7074，正好符合，结果我刚卖完没多久它就尿了，一路跌到收盘6854，跌了200多点。 我复盘看了一下，今天成交3.17万亿，这个量能仅次于去年10月8日，排历史第二。中位数有点惨，跌了2.8%，是自4月份行情启动以来单日最大跌幅，很多近期岁月静好的股民今天跌的脑瓜子嗡嗡的。 其实也没什么特殊利空，确实就是这一波涨太多了，尤其是最近加速上涨，技术指标有点问题，还留了个缺口，趁着今天回调修复一下。熊市多长阳，牛市多暴跌，这个现象很正常，那些只要一个下跌就嚷嚷着要逃命的都是吃不了细粮的久财。 其实今天市场过热有一个显著信号，就是寒武纪在盘中股价曾经短暂超过了茅台，篡位a股第一高价股宝座。我估计你们很多人也听说过茅台魔咒，说的就是历史上有一些股票股价曾经短暂超越茅台，但随后下场一个比一个惨。 最早是中国船舶，超越茅台后股价回撤85%+。之后那么多年又陆陆续续多了一批反贼，石头科技、安硕信息、海普瑞、吉比特、禾迈股份、全通教育，这里面吉比特回撤腰斩已经是表现最好的，剩下几个跌幅都在80%、90%以上。 最惨的是暴风科技，跌没了，退市了，创始人抓进去坐牢三年，好像前年已经出狱了。 总之就是流水的妖股，铁打的茅台，在长时间尺度下只有真价值的股王能承受得起照妖镜的检视，其它股票都被照回原形。现如今寒伟达趁着ai概念的东风也来挑战一下魔咒，咱也不能把话说死，因为这本来就是玄学领域，寒伟达的股东们可以说这次不一样，这没毛病，之前那些个被活埋的也都是不信邪的。我只是陈述一下有这么个事，吉凶你们自己把握。 …… 这几天有不少人留言问怎么不被洗啊，还有人问怎么逃顶啊？ 这两个问题都可以用ma20的策略去解决，即指数收盘在20日线上持有，指数收盘在20日线下就卖出。这是一个典型的趋势右侧交易策略，你们没有条件回测不要紧，自己翻出2007年和2015年的k线，肉眼观察或者拿纸笔简单算一下就知道大致效果。 它的问题是中间震荡反复的时候，可能会连续错几次小的，每次亏个2-4%，不多，但是很伤积极性，比如3%连亏3次，你就会开始怀疑这个策略是不是坑人的，等到后面它发挥作用帮你逃过-30%的暴跌时你可能反而不信了。 我以前曾经用类似的策略指导读者在大趋势波动时回避风险，策略本身没问题，但是队伍一直乱哄哄，骂骂咧咧，后来我就不干了。这次我只简单说下思路，你们感兴趣的自己去琢磨。 ps：慢熊市、个股操作不适合用这个策略。 …… 今天晚上美团爆了个大雷，直冲热股榜榜首。 核心本地商业（外卖、到店）收入 653 亿元，增长 7.7%，增速较去年同期的 18.2% 显著下滑。调整后净利润仅 14.9 亿元，同比减少 132 亿元，利润率从去年的 16.5% 骤降至 1.6%，几乎都快不挣钱了。 除了财务疲软外，美团的市占率也在被淘宝快速侵蚀，8月份淘宝订单峰值突破 1.5 亿单，首次超越美团。美团为了迎战只能被迫增加给骑手们的补贴，单均配送成本增加 0.34 元，进一步雪上加霜。 这还不是最糟的，接下来国家强制所有企业给员工上社保，美团的经营成本会继续增加，美团核心本地商业CEO王莆中之前接受采访，话说的可硬了，当时还以为美团胸有成竹，谈笑风声击退友商，结果今晚财报直接光着屁股就上来了 这还不给淘宝那边打鸡血了，再补贴几百亿加码干啊。阿里这几年商战一次都没赢过，终于在美团这里开胡了。 今晚美股开盘的美团adr盘前交易跌9%。 最后提醒一下前几天推的重疾险，还有4天就要涨价了，因为保险行业的预定利率8月31日之后就会上调，有需要的这几天认真考虑一下。 推荐2款高性价比重疾险： 达尔文11号：中青年人首选，预计8月31日下掉。价格是我接触到算最低的，保1次重疾、3次中症和4次轻症，还有一般产品没有的厉害保障：一是因意外导致重疾能多赔30%；二是一直没得大病，60岁后哪怕因小病或意外住院也能领津贴。三是现金价值还不错，老后不想保了差不多能拿回已交保费，不用担心钱打了水漂。 妈咪保贝爱常在：孩子首选，最晚8月31日下掉。保1次重疾+累计6次的中症和轻症，儿童高发的白血病、严重哮喘等20种特定病种额外赔100%保额，买50万赔100万，如果是特定罕见病直接赔150万。还自带重度孤独症、严重少儿心理疾病等别家没有的保障。价格也相当便宜。 有需要的话最好早点，产品随时可能有变动，了解也要时间，点这里可以预约咨询，注意接听0755座机来电。 就这些，发射。

大模型的神经元——FNN的第一步仿射升维 h=W₁x+b1, W₁∈R^2048×512 推特的公式渲染就那样了，将就看看吧 🙃。 为什么我们这里要引入 W₁ 和 b1 呢？因为这只是 FNN 的第一跳，后面还有 W2 和 b2，所以这一跳必须先做。 来拆一下： x 是输入向量，来自前面经过了多头 Attention 处理后的结果； W1 是我们这一步的权重矩阵； b1 是偏置项； h=W₁x+b1 是我们要得到的升维结果。 上一条推我已经让你去看图形学的升维视频了，你应该能直观感受到——升维就是把一个低维向量“抬进”高维空间。这里虽然是 512 维升到 2048 维，但原理完全一样。 如果你学过线性代数，不管你是数学系还是经管/理工背景，你一定知道矩阵乘法的“合法性规则”： 前一个矩阵的列数 = 后一个向量的行数，乘法才成立。 所以这里： x∈R512 W1∈R2048×512 自然就可以相乘，输出一个 2048 维的向量 h。 这一步的本质，就是把输入向量展开到一个更宽阔的语义空间里，为后面的非线性激活和降维做准备。 W₁是什么 我们先来讲讲 W₁ 到底是什么。它的作用可以用一句话概括：升维是为了扩大空间，将原始的语义向量投射到一个更丰富、更有表达力的高维空间中。这个“升维”其实非常好理解，不是什么神秘操作，而是为了让信息在网络中更好地传输和流动。维度一旦上升，模型就能在这个更大的空间中对语义结构做出更细致的区分，比如不同词义、上下文语境、语法角色等。 那 W₁ 一般是多少维的矩阵呢？经验上，它的维度通常是输入维度的 4 倍，比如输入是 512 维，W₁ 就是一个 R2048×512 的矩阵。为什么是 4 倍？这其实是通过大量实验总结出来的经验法则。维度太小没意义，模型表达能力受限；维度太大不仅计算成本高，还容易引发过拟合。所以 4 倍这个比例，往往被认为是在表达能力与计算效率之间的一个相对均衡点。 此外，Transformer 是一个典型的堆叠结构，每一层都有自己独立的 Multi-Head Attention 和 FeedForward 模块，因此每一层的 W₁ 都是不一样的。这是神经网络设计中的基本原则：每一层负责不同的“思维阶段”，自然需要不同的表达基底。例如，底层网络更偏向捕捉词法、句法和局部搭配结构，使用的是小尺度的投影方向；中层则开始处理句内语义与依存关系，需要中等尺度的特征组合；而高层关注的是跨句的语义抽象、意图识别与上下文构建，使用的是宏观语义空间的展开方式。 那么 W₁ 是怎么来的？它不是固定设定的，而是在训练过程中通过反向传播（Backpropagation）一步步“学”出来的。模型根据损失函数对每一层的输出表现打分，然后通过链式法则更新 W₁ 的每个参数，最终形成了一个专属于该层的高维变换器，它反映了模型对输入语言结构的“个性化理解方式”。 那么，b1 又是什么？ 如果你看了我上一期推荐的那个讲解图形学中向量变换的视频，你现在应该更容易理解这个公式： h=W1x+b1 把它简单点想，就是最基本的一元一次函数形式： y=w⋅x+b 你学过初中数学就知道，这里的 b 是干嘛的——它就是把函数整体上下平移的。想象一个二维坐标系，原本一条线通过原点，加入偏置 b 后，它可以上移、下移，从而决定函数从哪个高度开始激活。用图形学的语言来说，这就是一个仿射变换（affine transformation）中的“平移项”。 为什么这个操作重要？你想象一下神经网络在处理一堆数据点时，如果没有偏置，每个神经元的激活阈值都“卡”在原点附近，这样网络就缺乏灵活性，无法适配不同类型的输入。有了偏置 b1，模型就可以在不同的空间位置上开始处理、激活、变化。它打破了“所有输入都从 0 开始”的限制，允许模型在更丰富的位置感知信息、响应输入。 也正因为如此，偏置项 b1直接影响模型的泛化能力。它不是随机给的，而是通过数据训练出来的。可以说，在 Transformer 这样的模型中，b1 是一笔神来之笔：它虽然看起来微小，但起到了结构调节器的作用。 如果你用语义的方式去理解它——偏置不只是一个参数，它就像是“神经元的性格倾向”。 有的神经元天生外向，b 值较大，稍有输入就会激活，像个反应敏捷、情绪丰富的人； 有的神经元天生内向，b 值较小或为负，输入必须很强烈才会触发，像个谨慎、沉稳的人。 所以说，偏置不是功能，它是性格，是神经元对世界的反应起点。 偏置也像“默认语境”：就像一句“真不错啊”，在不同语境下可能是赞美，也可能是讽刺。同样的输入 x，在不同的偏置背景下，模型的理解是完全不同的。偏置决定了你在什么心情、什么立场下接受一个输入。 它还像语言句式中的语气助词。 权重 W₁决定句子的主干结构，而偏置 b 就像“哦”“呢”“啊”“终于”这样的词，它不改变信息本体，但完全能改变表达的语感、态度和重心。 再比如音乐中的“定音锤”：乐句可以自由变化，但每段音乐都有一个调性起点，而这个调性，就是由偏置设定的。换句话说，在神经网络中，W 是旋律，b 是调性。模型每一层的偏置，就是在设定“我准备从这里开始感知世界”。 最后，也是最重要的，从迁移学习的角度来看，偏置更像是一种泛化的预备状态。一个优秀的大模型不是每次都要重新学习全部结构，而是保留一套强大的神经基座，然后在不同任务中只需要微调一些“启动姿态”就能适配新任务。这组“启动姿态”很多时候就是偏置。它帮你从“通用结构”过渡到“特定场景”，帮助模型找到新的共鸣点。 （11/n)

KGeN 项目解读：不是又一个“空气币”，而是帮普通人把“真实”变现的工具 大家好，我是那个每天刷手机刷到半夜、喜欢玩两把游戏、偶尔在朋友圈吐槽币圈的普通打工人。最近看到 $KGEN 的相关信息，心里挺有感触的。今天就用最接地气的方式，聊聊 KGeN 到底是个啥，为什么值得我们花点时间去了解。 先说说我们日常生活里的痛点 你有没有遇到过这些事： - 刷短视频、玩手游，点进去“领福利”结果全是机器人刷的假任务？ - 项目方喊着“空投”“奖励”，最后钱全进了刷量团队的口袋，真实用户毛都没捞着？ - 想参与 Web3 游戏或 AI 项目，却发现注册一堆账号、KYC 烦死人，还容易被封？ 这些问题的根源，就是缺乏“真实人类”的信任层。KGeN（Kratos Gamer Network）做的，就是用技术把“真人”这件事做实，做成可以信任、可以交易的基础设施。 KGeN 核心到底是什么？一句话说透 它是一个“Verified Distribution Protocol”（真实用户分发协议）。简单讲：用 VeriFi 技术验证你是真人（不是 bot），然后让你的真实注意力、数据、游戏行为能被 AI、DeFi、游戏项目方“买走”，你还能拿到对应回报。 - 对普通用户：你每天的游戏时长、点赞、评论、偏好，不再是白白贡献给平台，而是能通过 on-chain 身份（DID）被记录、被货币化。以后可能玩个游戏、刷个视频、参与个活动，就能顺手赚点 $KGEN。 - 对项目方：不用再花冤枉钱防刷量，直接买到“61.9M+ 跨60国真实用户”的精准分发渠道，效率高很多。 它已经不是纸上谈兵——2025 年已有 3800 万+ 用户、660 万月活，合作伙伴 200+，年化收入接近 5000 万美元，还上了 Binance 等主流交易所。背后有 Accel、Prosus Ventures、Jump Capital 等顶级机构支持。 为什么说它贴近生活？ 想象一下未来（其实已经不远了）的日常场景： 1. 周末玩游戏：你打《某某 Web3 游戏》冲分，系统自动记录你的真实表现（POGE 积分），月底就能结算 $KGEN 奖励，不用额外操作。 2. 刷短视频：看 AI 内容、参与社区活动，点赞转发就有机会进入优质用户池，拿到项目空投或分成。 3. 日常碎片时间：你平时刷手机、玩游戏的这些“消费”行为，慢慢变成能产生收入的“生产”行为，比以前纯花时间强太多了。 这本质上就是在把我们每天都在做的“真实行为”，转化成可以被认可、可以变现的价值。 风险也要说在前面（接地气版） - crypto 项目都有价格波动，$KGEN 也会涨跌，别 All in。 - 项目还在快速发展阶段（刚推 KGeN 2.0，还在优化 token 供应），长期价值最终还是看执行力。 - 使用前建议去官网 看看官方信息，别轻易信私信“内部消息”。 总之，KGeN 不是让你一夜暴富的神药，而是把我们普通人每天真实的线上生活，慢慢变成可以被公平定价、公平回报的工具。感兴趣的朋友可以自己去了解一下，用最真实的方式看看它到底适不适合你。 @KGeN_IO @KGeN_Community @KGeN_br #kgen#

逆天科技组织：共济会为何能够穿越500年——我们现在都在玩人家玩剩下的（去中心化DAO一类的） 提到共济会（Freemasonry），我更喜欢叫它“自由石匠”。这是目前已知唯一一个从文艺复兴时期存续至今的科技型组织，而且至今仍活跃在世界舞台。 想想我们今天追求的去中心化DAO、全球协作、自组织自治……这些理念，几百年前人家就已经在玩了。 早期的“自由石匠”是在封建领主制度下依靠手艺生存的工匠群体。当时天主教堂遍地开建，对石雕工艺的技术性与精度要求极高。于是这群技术人组织起来，相互传承，彼此守密，逐步发展为一个有仪式、有等级、有哲学的“技术共同体”。 到了启蒙时代，共济会成为无数科技少年的精神灯塔，影响了包括美国国父在内的大量思想家、科学家和政治家。 与其说它是秘密社团，不如说它是一个以“理性为核心，以育人为本”的超级组织。说得更接地气点，它的精神内核最像谁？中国的墨家。 你是不是也觉得墨家简直就像是现代人穿越回战国做组织实验？别小看古人，墨子一人身兼哲学家、科学家、工程师、伦理学家，一手打造了中国版的“共济会原型”。 在封建、混战、礼崩乐坏的战国时代，墨家居然已经有了： 理工科精神：讲究逻辑、机械、防守、发明创造； 组织纪律：有师徒制、团队任务、紧急支援制度； 道德高于权力：“兼爱”“非攻”，简直就是民主思想的前夜。 为什么墨家消失了，而共济会活了下来？ 因为现实太残酷。 对一个处于地震、山川阻隔、朝代更替频繁、中央集权极强的中国来说，像墨家这种超强组织想活上千年，几乎是不可能的。而欧洲的地理和文化环境刚好给了共济会“分布式存活”的机会。 不过，透过共济会的存续，我们仍然可以总结出一个文明组织能够跨越时代的底层逻辑。 如果我能穿越回战国，我会送墨子这份：共济会生存的十条核心原则 1. 用隐喻保护知识 抽象 > 具象，符号 > 文字。 共济会把哲学、科学、伦理这种“容易被误解或审查的内容”用建筑隐喻封装，比如圆规、角尺、等级制度。即使文献烧了、语言变了，只要一个符号流传下来，就能激活后人的理解能力。 2. “理性是理解宇宙的唯一工具” 把科学当作修行，把理性当作神明。 这是一种彻底与“神权中心”决裂的思想，是“人类可知万物”的启蒙核心。 3. “不规定信仰，但必须相信更高智慧” 共济会要求信仰“至高存在”，但不干涉信仰细节。 它构建了科学与信仰之间的桥梁，尊重未知而不迷信，尊重规律而不傲慢。顺带一提，他们曾经还试图“造理性之神”，但失败了哈哈哈哈。 4. 组织的寿命必须高于个人的寿命 兄弟会不仅仅是友情，而是代际传承的载体。 个体可以离去，组织的“认知操作系统”必须稳定运行，才能生生不息。 5. 等级制度用于成长，而不是封闭 “学徒 → 同事 → 大师”三等级系统，是一种知识成长路径，不是身份固化系统。 不喜欢你师父可以换，这比中国的传统“门派制”自由太多了。 6. 仪式是跨时代的“知识压缩包” 真正重要的知识和价值观，必须以“仪式+故事+象征”的方式编码。宗教、传销、军队都用它，不是没道理。 7. 不挑战权力，也不依附权力 不卷王权、不做权贵的傀儡。保持低调，比什么都重要。一个能活五百年的组织，懂得什么时候说话、什么时候沉默。 8. 没有国籍，只有兄弟 这是一种天然的分布式组织结构。民族主义在流动性时代毫无竞争力。只有超越国家的理念，才能在危机中保存文明火种。 9. 形式可以进化，核心不能动 像操作系统一样，仪式、称谓、结构可以升级迭代，但“内核”必须稳定：理性、自由、责任、修养。 10. 科技不是力量，道德才是 真正的力量不是“掌握多少技术”，而是“你有没有道德去使用它”。 科技是创世之锤，也是灭世之鼓（湿婆）。组织必须对人的道德标准高于技术水平，否则终将自毁。 论文如下： 中国人错过了很多科技思想，所以一直在追涨杀跌，疯狂复制，但是又陷入无限的内卷。这是我写书的原因：《从自由石匠到科技右派——中国人错过的科技思潮》。多久成书不知道，以我的拖延症状，盲猜6个月吧。

格局 打开 🤏 马斯克收购推特时因为现金不够，找了很多共同投资方，但因为推特后来被广告商抵制收入大降，导致估值也跟着掉了一大半，于是这些人账面上的损失都还挺惨重的，他们虽然没抱怨什么，但心里肯定还是不太舒服。 然而马斯克的神操作，或者说格局，直接把整个事情给兜得明明白白： 去年在创办人工智能公司xAI的时候，马斯克就把25%的xAI股份拆出来，赠送给了所有出钱帮他收购推特的投资者，而且这25%的股份在后几轮融资时也没有被稀释。 选择，随着xAI的估值水涨船高——已经超过500亿美元，甚至高于当初推特的交易价格——所有参与收购推特的出资人，都瞬间转亏为盈，回报拉满。 马斯克对支持他的人是真的够意思，绝不让好兄弟们饿着，FT采访了一个被这笔意外之财砸得喜笑颜开的投资者，人说得也很舔，不对，是很诚实：「科技行业没多少经得起时间检验的铁律，如果有，那么一定是永远不要跟马斯克对赌。」 🥹