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可以怀疑韩国财阀的实力，不要怀疑财阀的眼光。 财阀严选 听说韩国女艺人在台上唱歌跳舞的时候私处都会被塞一个跳蛋，财阀在下面控制遥控器，这样绿全韩国男人 真的假的？ 可惜的是这一辈子成为不了财阀

乌克兰最近把一架相对完好迫降的俄军最新型“天竺葵-4”（Geran-4）无人机，当场大卸八块。 拆完之后，桌上摆着的零件，呈现出一个既荒谬又无比现实的真相： 整架号称打得乌克兰防空防不胜防的喷气大杀器，除了最外面的机壳和总装螺丝是俄罗斯自己拧的， 里面所有的关键器官，几乎全是从外面运进来的。 先看动力。 过去老款天竺葵-2用的是活塞螺旋桨，飞起来像拖拉机一样嗡嗡响，时速不到两百公里，乌克兰机动防空队开着皮卡架挺机枪就能拦截。 但这次拆开天竺葵-4，机腹里塞的是一台微型涡喷发动机。 飞行高度直接从四千米拔到了八千米，是老款的两倍； 巡航时速干到了四百五十到五百公里，甚至还能更快。 这玩意儿已经能从克里米亚起飞，一口气狂奔七百多公里，直接扎进乌克兰西北部的卢茨克。 谁造的？ 拆开一看，中国产的微型涡喷。有些虽然标着俄罗斯组装，核心组件也全是中国货。 再看眼睛。 头部装了一套光电转塔，白昼、夜视、红外三合一。 十倍光学变焦，加三十二倍数码变焦。 八千米的高空往下看，地面车辆的轮廓一清二楚。 它根本不需要前线侦察兵冒死指引。操纵员哪怕坐在几百公里外的布良斯克、奥廖尔或者克里米亚的后方工位上，只要链路连着，就能像玩模拟器一样实时遥控它扑向目标。 那实时信号怎么传？ 专家从机身里抠出了两个普通的 GSM 模块，上面插着民用电话卡。 更离奇的是，现场技术人员在这些残骸里，不仅翻出了俄罗斯和白俄罗斯的 SIM 卡，甚至还找到了乌克兰本土运营商、以及欧盟国家的流量卡。 无人机只要一过境，直接蹭乌克兰本地民用基站的网络，把自己的实时位置往回传。 万一飞进没有手机信号的荒郊野岭呢？ 它还有备手。 拆解人员从里面掏出了一块来自中国的自组网 Mesh 调制解调器，通信半径三百公里。 几架天竺葵在空中编队飞，彼此之间能自动互相当中继，你传给我、我传给后方，直接在天上搭出一套无中心的移动局域网，几百公里外的视频画面照样掐不断。 最后拆到最值钱的机载电脑飞控板。 刮开主板上的涂层，芯片上的丝印虽然被磨去了一半，但剩下的英文字母依然清晰可辨： Texas Instruments——美国德州仪器。 现场专家给了一句很冷酷的总结： “这架飞机上真正属于俄罗斯制造的，就只有复合材料的机身外壳，以及最后的总装车间。” 这些零件最后运到鞑靼斯坦的阿拉布加（Alabuga）特区，工人们把壳子一合、螺丝一拧，就成了前线每天夜里呼啸而过的精确打击武器。 而根据乌克兰军情局的评估，像阿拉布加这样的工厂，现在每个月能量产大概三千架天竺葵-4和天竺葵-5。 打了四年多，制裁令签了一叠又一叠，结果最前沿的致命武器内部，流淌的依然是全球供应链的血液： 动力与通信来自成熟民用货架，核心控制芯片来自美国转道走私，连定位回传都在蹭对手基站的 SIM 卡。 这才是现代战争里最棘手的现实： 威权体制根本不需要在温室里从头研发一套自给自足的军工帝国。 只要民用消费级工业品在全球随处可买，只要洗钱通道和转口贸易依然处处漏风， 他们就能用极低的成本，把全世界的民用技术拼装成工业级的杀人工厂。 如果外部世界的制裁只盯着军品清单打补丁，却堵不住庞大的双用途灰色管涌， 这种廉价而致命的涡喷蜂群，在流水线上就很难真正停下来。

一个人穷的时候最应该做什么事？ 背叛底层人。 隔绝一切垃圾信息，拒绝输入，专心搞钱，与底层彻底决裂。 最近两年开始，几乎所有的新闻，我都不关注了。比如前几年的南方小土豆、哪吒电影票房、中美各种加息政策…… 因为我慢慢发现，绝大多数新闻跟普通人的真实生活没有多大关系，但特别擅长调动人的情绪。 今天把一个人捧上神坛，明天又把他踩进泥里；今天全民感动，明天剧情反转。你跟着愤怒，跟着感动，跟着争论半天，最后除了贡献几个小时的注意力，什么都没得到。 所以，我干脆不关注了。 当我看见一个宣传 DeepSeek 有多牛逼的视频，弹幕全是“赢了”“赢麻了”，我有时候会觉得很好笑。屏幕前大声欢呼的大学生，可能几个月后毕业连工作都找不到，但此刻却可以为了一个跟自己现实生活几乎没有关系的话题涕泗横流、义愤填膺。 媒体人只需要几个字，就能让你哭，让你笑，让你愤怒，让你站队。身体是你的，但情绪的遥控器在别人手里。 更讽刺的是，你的每一次愤怒、点赞和评论，最后都变成了别人的流量。自媒体靠你的注意力接广告、接商单，赚得盆满钵满，而你刷完两个小时手机，关掉屏幕，明天照样上班。 这个世界上 99.99% 的消息，其实你根本没必要知道。它不会增加你的收入，不会改善你的生活，不会提高你的能力，甚至连三个月以后你都不会记得。但它特别擅长制造情绪波动。 你打开短视频，第一个视频是一个伟大的科学家，为国家做了巨大贡献，坐了几十年冷板凳，生活极其节俭。配上激情澎湃的音乐，你看得眼眶发红，肃然起敬。手指往下一划，下一条是搞笑视频，你马上笑得前仰后合。再往下刷，可能又是一条社会新闻，你瞬间开始愤怒。 不到 5 分钟，悲伤、感动、快乐、愤怒全部经历了一遍。 仔细想想，这其实挺可怕的。你的情绪被算法拿捏得极其精准，让你哭就哭，让你笑就笑，让你愤怒就愤怒。我们以为自己在主动获取信息，很多时候其实只是被动接受别人安排好的情绪刺激。 短视频和垃圾讯息，某种程度上就是打工人的牢笼。 996 下班回到家，体力和精力已经被榨得差不多了，这时候人最容易沉迷于完全不需要动脑的内容。因为你已经没有精力读书、学习、思考，更别说规划未来。刷短视频是最廉价的快乐：不需要付钱，不需要努力，只需要手指不停往下滑。 问题是，一个人长期处于这种状态，会逐渐失去创造力，也失去深度思考的能力。他没有精力关注三年、五年之后的事情，更没有力气跳出现在的生活，去寻找其他可能性。 更可怕的是消费主义。 好不容易攒下来一点钱，今天告诉你最新款 iPhone 必须换，明天告诉你什么包、什么鞋、什么车才能代表生活品质。你以为自己是在奖励辛苦工作的自己，最后却把本来可以用于提升自己、投资自己、积累本金的钱重新送回市场。 互联网从来没有真正免费的东西。 所谓免费内容，很多时候只是换了一种收费方式：不收你的钱，收你的时间；不直接卖东西给你，就卖你的注意力。 而生命最重要的东西，本来就是时间。 如果你的时间不值钱，你当然可以自己慢慢练级；如果你的时间开始值钱，你就会发现很多事情花钱解决反而更便宜。能花 100 块钱解决的问题，就没必要耗三个小时；能通过专业人士半小时解决的问题，也没必要自己摸索一个星期。 所以想快速成长，无非两件事：花对钱，跟对人。 有时候，一个真正比你高几个层级的人，几句话就能指出你几年都没意识到的问题。他经历过你正在经历的阶段，踩过你准备踩的坑，所以一句话可能真的能让你少走很多弯路。 但很多人还有一种学生思维：希望所有东西都是免费的。 免费的知识，免费的资源，免费的建议，最好大佬还愿意花两个小时给自己分析人生。 问题是，一个人的时间越值钱，他越不会免费把时间分给陌生人。你想获得别人的时间，就要提供价值。这个价值可能是钱，可能是资源，可能是能力，也可能是你能帮别人解决的问题。 没有所谓凭空出现的贵人。 所谓贵人，本质上也是价值交换。 如果现在什么都没有怎么办？那就更简单：减少垃圾输入，把时间拿回来，提升自己，先赚钱。 普通人最应该关心的事情，从来不是今天网上又发生了什么，而是自己的收入有没有提高，能力有没有增长，身体有没有变好，家人的生活有没有改善，账户里的本金有没有增加。 很多人自己的生活一地鸡毛，却每天操心国际局势；工资几千块，却在网上讨论几千亿美元的博弈；现实里连老板都不敢反驳一句，到了评论区却开始指点世界。 宏大叙事最容易给普通人提供一种廉价的参与感。 因为改变自己的生活很难，评论世界很容易。 赚钱很难，骂人很容易。 学习很难，刷视频很容易。 健身很难，讨论别人为什么失败很容易。 所以真正想往上走的人，迟早要经历一个非常痛苦的过程：你必须主动背叛过去那个自己熟悉的环境。 这里说的“背叛”，不是让你看不起穷人，也不是让你抛弃家人朋友，而是背叛过去那套让你一直停留在原地的生活方式。 以前大家一起刷视频，你开始学习；以前大家发工资就消费，你开始存钱；以前大家讨论八卦，你开始研究怎么提高收入；以前大家觉得下班就应该彻底躺平，你开始把晚上的两个小时拿出来做自己的事情。 这个过程一定会不舒服。 因为原来大家都是毛毛虫。 突然有一只毛毛虫开始结蛹，旁边的人第一反应往往不是祝福，而是奇怪：你折腾什么？大家不都这样活吗？ 等你真的开始发生变化，关系也会跟着变化。以前聊得来的东西，你慢慢不感兴趣了；以前觉得很重要的事情，你开始觉得无所谓；以前每天混在一起的人，也可能逐渐没有共同语言。 向上的路有时候确实很孤独。 但一个人真正的成长，本来就意味着不断离开旧的自己。 背叛那些浪费你时间的信息，背叛那些掏空你钱包的消费习惯，背叛那些让你获得廉价满足感的东西，也背叛那个明明对现状不满意，却什么都不愿意改变的自己。 很多人以为贫穷变富最难的是赚到第一桶金。 其实第一道坎往往更早。 你得先允许自己和过去的生活彻底决裂。

5、豆包工作可以在手机遥控，MBP 和云电脑之间直接切换，这个功能真的爽了！！！ 我在电脑上开启一个任务，出门以后可以打开手机，选择那台电脑，继续使用里面的文件和工具，还能直接在手机上接收进度提醒。 如果后面的任务不再需要本地文件，就把执行环境切到云电脑，让它继续在云端跑。 对话不用重新开，前面的资料、要求和执行进度也都能保留下来。

我承认，我之前真的太太太小看豆包工作了。 本以为它只是字节版 Codex，真正用了才发现，字节太懂普通人用 AI 了，国内下一波赚钱风口或许就在这里。 以前企业培训教 Office，接下来一定会有人专门教员工用 Skills、连接器、录制回放和云电脑，把每天重复的活交给 Agent。 它的内置Skill，几乎覆盖了所有行业：金融、开发、法律、新媒体创作、办公协作、电商营销、医疗、学术...... 而且他的浏览器录制与回放，可以把重复的工作流沉淀为专属技能，随时取用。 本地 Office 也进行了集成，可以原生操作 PPT、Excel等。并且，它还做了云电脑、手机遥控！！！ 豆包把这些能力做顺以后，国内公司一定会需要大量懂得怎么搭工作流、做培训和帮企业落地的人。 下面我开个thread，给大家详细演示一下吧👇：

✅ KAITO @KaitoAI 以前的嘴撸，现在回归的新方式也是获得了更多的人关注，另外我将展示AxisRobotics的分配计划获得，首先将分为两部分，一部分是介绍Kaito&Axis以及Axis创作者活动获得空投的方式（我们创作者能获得什么？） 另一部分的关键是如何获取更高的rank&Aurn，得分比 ✅以及一些私人的建议 整体背景：Kaito，Axis Robotics是什么？ Kaito AI（ AI 驱动信息与注意力平台， InfoFi 项目。它主要提供： - Kaito Pro：加密市场情报搜索与分析工具（类似加密版 Bloomberg） 官网有原生代币 $KAITO Kaito官方账户：@KaitoAI 官网有原生代币 $KAITO 这是一些关于kaito的官方链接🔗 Axis Robotics，官方账户：axisrobotics 🔗： Axis Robotics 定位为 Physical AI，主要是通过其官网的模拟遥控，让更多的人能够接触到和参与，通过简单的指令实验训练实现技能升级。 融资与团队 - 融资：2026年7月完成 1200万美元种子轮，Hack VC 领投，Nomad Capital、Pi Network Ventures、10K Ventures 等跟投。资金用于扩大贡献者网络与产品商业化。 - 团队：创始人/CEO Chris Feng（前 Chainbase COO，有咨询与 VC 背景）。核心成员来自 UC Berkeley、CMU、Georgia Tech、NTU、上海交大等顶尖院校的 AI/机器人研究者，加上有大规模消费级产品增长经验的运营人员。 🌟 Axis Content Creator Program（被称为 Physical AI 的 Katalyst）内容创作者活动 - 合作方：Axis Robotics × Kaito AI - 奖励：总供应的 0.25% $AXIS 代币，在 TGE（代币生成事件）时全部解锁发放 - 前 1–100 名：分享 0.10% - 101–500 名：分享 0.10% - Kaito 质押者：分享 0.05% - 活动时间，第一阶段是：2026 年 8 月 19 日开始，到 9 月 18 日 12:00 UTC结束 ⭐️如何参与到Axis Daily Tasks 首先我们要确认的的是，Axis并不是一款游戏，它跟gamefi没有任何的关系，也不是像一些人所说的，这是一个游戏，完成了就有奖励。 只能说你能把这个物理训练的过程当程一个游戏提升趣味性，但绝对不是简简单单的游戏 AI存在物理训练，模型，我们平时使用文字，对语言AI类工具或者其他AI发布的是指令，它们的工作方式是这样的： 创作者发布指令— AI工具接收，分析理解— 执行，训练— 反馈结果 而Axis不同的是，它把这个接收指令和训练的过程全权交给你，这个创作者或者使用工具的人去还原，让你更加熟悉其工作原理和为以后更好地去适应AI工具和准确度训练。 在All Tasks里面会显示当前可做的任务，我们可以根据难易去优先先做比较简单的获得积分 根据这几天的反馈，我们也能够了解到的是现在做的任务发布数量也越来越少了，做任何事情都需要提前规划，参与的人也越来越多，因此要获得更高的积分务必从简单的训练模型开始 ♥️ Tips — 在做任务的时候，我认为的是不应该盯着我能做多少个，而是要看“分数” 为什么要关注度在于分数上面，而不是通过量变改成质变？ 首先，我们不能不承认的是，对于我们这些并不完全了解AI训练模型的人来说，本身我们习惯了快捷化的指令给到AI，让其帮我们完成任务，而巧妙的是，我们并不能有那么快的学习方式，因此由简入难成了我刚刚说的第一个条件，我这里进阶推荐的是这个task，优选： Put xxxx into Microwave类别的任务，这个是练熟度，这类的任务本身不属于轻松，但更多的是它有重合的运动轨迹和方式，注意事项，要学会把任务打包，其实真的很多是可以作为分类在一块的 — 完成✅ 不等于 🟰 高分 本质上来说，你完成得越好，任务成功通过和分数才能越高，所以就像我说的，题海战术不适应于当前的环境，精炼和归纳才是最优的解决方式👍 注意‼️ Kaito邀请链接完成任务时需要任务签名的

拥抱泡沫＝拥抱争议 投资 crypto 的黄金窗口，恰是它争议最大的那几年。 当它还被视为“投机工具”和“监管灰区”时，多数人看到的是风险，少数人看到的，却是一个尚未被主流定价的新网络。 类似的故事并不少见： ▌iPhone 刚问世时，许多人认为手机只能用于通信，小屏幕不可能取代 PC ▌电动车长期被质疑续航短、成本高、补能难，特斯拉也一度被视为资本游戏 争议越大，认知差往往越大。等共识形成、叙事被证明正确，不对称机会通常已经所剩无几。 1/ 下一场争议：机器人 如今分歧最大的行业之一，是具身智能/机器人。 看多者认为，它将引发下一场劳动力革命；看空者则认为，这只是靠 PPT 造富的工业版共享单车。 质疑并非毫无根据： 硬件和维护成本高 人形未必是最优工程方案 高质量真实数据极度稀缺 应用场景分散，付费意愿有限 这些问题都指向同一个核心：物理世界的摩擦。 语言模型可以从互联网学习文本和图像，机器人却必须学习如何行动。 它不只要认出一只杯子，还要判断从哪儿抓、用多大力、怎么避开障碍、如何稳稳放下。一旦抓空、打滑，或者物体位置和预期不符，它还得知道怎么纠错。 这类数据，比互联网上的文本稀缺太多了。 2/ 机器人缺的不是故事，而是数据 具身智能行业正卡在一个明显的矛盾里。 一边，硬件、传感器、算力和模型都在飞速进步； 另一边，能让机器人在真实世界中泛化的数据，依然昂贵、缓慢、稀缺。 传统的数据采集高度依赖封闭实验室：搭建场景 → 安排操作员 → 遥控真机 → 工程师清洗、标注、训练。 这套模式的问题一目了然： ▌速度慢、成本高 ▌场景覆盖有限 ▌难以处理真实世界的大量长尾情况 ▌数据供给很难跟上模型迭代速度 所以行业真正的瓶颈，也许从来不是能不能造出机器人，而是能否以足够低的成本、足够快的速度，持续生产出让机器人变聪明的数据？ 这正是 @axisrobotics 的切入点。 3/ Axis Robotics：不造机器人，生产机器人数据 Axis Robotics 没有把重点放在再造一台人形机器人，而是选择了产业链中更基础、也更难规模化的一层：机器人训练数据。 它的路径分三步。 第一步：用浏览器，把仿真数据做成规模生意 用户不需要任何硬件，打开浏览器就能远程操作一台仿真机械臂，完成拿杯子、分拣物品、打开抽屉等任务。 每一次操作都会留下一条完整轨迹——关节状态、物体位姿、控制动作、任务元数据等，可直接用于基础策略的预训练。 第二步：用人工纠错，采集高价值的后训练数据 当策略开始自主执行任务时，人类只需在一旁监督。模型一出错，操作员立刻接管、纠正，然后把控制权交还给模型。 第三步：用手机，补上真实世界的那一块 手机可以捕捉第一人称的空间与动作信息，把日常人类行为直接转化为机器人可学习的样本，填补仿真难以覆盖的真实分布。 后台会对轨迹做回放、验证与清洗，再通过 Isaac Sim 扩展为大规模、照片级、域随机化的训练样本，用于训练泛化能力更强的模仿学习策略。 4/ 结语 具身智能能否像市场期待的那样快速落地，仍是未知数。但有一件事正在变得越来越清晰： 如果物理 AI 真正进入现实世界，数据将是无法绕过的基础设施。 Axis Robotics 传送 -