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🎥 240708 #YangZi# studio douyin update with live clip from #LostYouForeverS2# #长相思2# "What do you want. Now you tell me not to marry." "I have let you down. I can't marry you today anymore. I don't ask for your forgiveness. However you want to punish me, I will endure it."

TapeOut 最炫彩的那一天，也许是没人再需要解释 TapeOut 的那一天。 看到火星人说，TapeOut 走过了 90 天，社区开了整整 9 个小时的会。 我盯着这句话看了很久。 一群人愿意花九个小时讨论一个才诞生三个月的协议，这本身就很难得。 但我突然想到一个问题： 如果十年以后，TapeOut 仍然需要我们每天向别人解释什么是 NAND、什么是流片、为什么 BEM 有价值，那它算真正成功了吗？ 我觉得还不算。 想想互联网吧。 今天有多少人知道 TCP/IP 的工作原理？又有多少人离得开互联网？ 真正成熟的技术，往往会把自己的复杂留给开发者，把简单留给普通人。 TapeOut 已经有了链上电路、矿机、容器、TapeCode，也开始有越来越多的人尝试做应用。 这些进展值得肯定。 但更炫的，是有一天，一个从来没有听说过 TapeOut 的普通人，打开某个游戏或者工具，觉得很好用，第二天又来了。 他根本不知道背后运行的是哪块电路。 开发者也不需要认识电路设计者，只因为那块电路经过验证、足够可靠，就愿意拿来使用。 所以，我甚至觉得，未来判断 TapeOut 生态是否成熟，应该多看一个指标： 有多少块电路，被完全不认识设计者的人反复使用？ 第一次流片，证明我们能造。 有人购买，证明它有交易价值。 而陌生人不断使用它，才可能证明它具有独立于挖矿奖励之外的价值。 这三件事，差别很大。 我不是觉得挖矿不重要。恰恰相反，没有早期的激励，就很难聚起第一批愿意折腾的人。 但任何一种激励，最终都应该帮助生态长出真实需求，而不是永远依靠激励维持需求。 今天，是一群人用热情托着 TapeOut 往前走。 未来是 TapeOut 用真正的产品价值，托着无数普通人的生活往前走。 那才是我理解的长期主义。 火星人说过很多次全力以赴。 我想，最值得期待的回报，不只是某一天的价格，而是多年以后回头看，发现今天这群人的坚持，真的变成了别人生活中习以为常的一部分。 @bitcoin2themars @TapeOutWorld #TapeOut# #BEM# #XLayer#

机械、电气学生最难受的，不是 AI 要抢饭碗，而是眼看着 AI 行业高薪岗位越来越多，自己连入场券都没有。 毕业进工厂，做设备维护、现场调试、生产管理。工资不高，成长有限，想转行却发现招聘要求里全是算法经验、项目经历和名企实习。 我自己也是机械专业毕业，从矿山到消费电子自动化产线，接触过机械机构、PLC、传感器和机器视觉。 但我很清楚： 接触自动化设备，不代表具备自动化研发能力。每天处理设备故障，也不代表掌握了控制算法。 所以我不太认同网上那些建议：机械、电气学生赶紧学 Python、学大模型，就能吃到 AI 红利。 哪有这么容易。 会调用 API，不代表企业愿意给你高薪。会用 AI 写代码，也不代表你能设计一套可靠的控制系统。 但传统工科并不是没有机会。 AI 要进入机器人和真实工厂，最终还是绕不开机械结构、运动控制、传感器、工业通信和设备安全。 这恰好是机械、电气学生可以建立优势的地方。 与其和计算机专业学生硬卷大模型算法，不如往机器人、机器视觉、运动控制、工业软件、Physical AI 这些交叉领域靠近。 但也要认清现实：行业有前景，不代表每个进入这个行业的人都能拿高薪。 对于普通家庭、普通学历、没有名企资源的学生，我觉得最重要的不是追哪个风口，而是判断自己现在做的事，能不能成为进入下一份更高价值工作的筹码。 哪怕第一份工作工资不高，也尽量选择能接触核心技术、积累项目经验的岗位。 如果每天只是重复操作、处理异常、填报表，干了三年，除了熟悉公司的设备，什么能力都带不走，那才是真的危险。 我现在也在面对同样的问题。 想转向更有技术含量、收入更高的岗位，但现实是，知道方向和真正跨过去，中间还隔着很长一段路。 很多传统工科学生不是不知道 AI 代表未来，而是根本没人告诉他们，怎么从现在的位置走到那里。

比特币终于反击了！🤣💪 BTC暴跌至62,000美元附近，又迅速拉回65,000美元！ 一根长下影线，多头终于还手了！ @grok 接下来你选哪个？ ① 62,000美元就是二次探底，筑底成功，重新冲击70,000！ ② 只是超跌反弹，随后继续破底，去58,000甚至更低的位置筑底！ 只能二选一！给出概率、最终底部价位和时间！ 各位同仁，这根长下影线，是多头的救命绳，还是空头的诱饵？😂

嫌 OpusClip 又贵又带水印？ 刚才看了一个开源替代，叫 SupoClip。 整套 AI 视频切片的管线全开源了。 支持 Docker 本地部署，还能接 Ollama。 人脸追踪、卡点字幕和高光评分都有。 丢个长视频进去，自己跑不用看别人脸色。

11.15梭哈晨报： 这个行情，周末这么一路阴跌，只要敢抄底的全都带走了啊？ 1. $BTC 都去63000了啊，这直接可能又要去看看5？ 2. $ETH 真的要去1500吗？ 3. $SOL 伦敦开大会，现场砸盘？ 4.Glassnode：稳定币供应量过去一个月减少 170 亿美元，创 2022 年以来最大单月降幅； 稳定币都不用了，不是都变成稳定币理财吗？ 5.数据：过去 24 小时全网爆仓约 12.75 亿美元，多单爆仓约 11.69 亿美元； 多军果然是最惨的； 6.Tom Lee：科技股抛售、Anthropic IPO 挤压流动性以及币安被盗 63 亿美元后部分持有人套现等因素导致加密市场遭受持续抛售； 懂这么多，怎么eth亏那么多的？ 数据：BitMine 的 ETH 持仓浮亏扩大至约 97 亿美元； 7.Bitwise CIO：当前市场需消化部分长期影响因素，未来会出现再次购买机会； 未来是什么时候； 8.黄仁勋请愿网站Stand with Jensen：将建立员工身份验证机制，正过滤恶意签名； 9.Strive CEO：若比特币复刻SpaceX IPO后走势，明年2月或触及9万美元； 10.Peter Schiff：若比特币跌破5万美元，可能迅速下探1.65万美元； 像个大傻逼； 11.数据：加密恐惧与贪婪指数降至15，创6月以来新低； 12.Strategy提出100亿至300亿美元数字信贷融资容量计划； Strategy 董事长 Saylor：银行采用或推动比特币下一轮牛市； 13.Solana Confidential Compute开放beta，主网发布时间尚未公布； 14.Fundstrat Capital 首席投资官：科技股抛售或加剧加密市场压力； 15.美联储柯林斯：在双向风险并存的情况下，采取稳定、渐进的加息方式是合适的； 16.OpenAI：ChatGPT Wallet支持卡片令牌支付，用户须逐笔批准； --------------- 先恭喜下blg吧，这简简单单的就夺冠了？ 何时币圈才能回暖啊，可惜了，大家都去抄美股了😮‍💨 #bitcoin# #ethereum# #solana# #crypto# #nasdaq#

Anthropic 新发布的《Building always-on agents》非常值得关注，刚好能和之前 DeepSeek 的 Super-agent、LangChain 的 Async Subagents 放在一起理解。 DeepSeek 则通过 Router 接收 GitHub、飞书等事件，在授权规则内判断是否启动任务，再交给独立 Worker 执行。 LangChain 让主 Agent 保持响应，长任务交给后台 Subagent 独立运行，还能随时查看进度、修改指令。 Anthropic 这次把背后的架构拆得非常细。 Agent 平时休眠，收到消息、Webhook 或定时触发才唤醒，执行一轮任务，保存状态后继续休眠。 整个系统围绕 5 个核心组件设计： Inbox 接收事件，负责去重和失败重试。 Timer 定时唤醒 Agent，主动跟进任务。 Memory 保存跨 Session 的记忆和任务进度。 Permissions 管理权限、凭据和人工审批。 Outbox 控制何时向用户发送消息。 我个人比较喜欢 Deferred Tool Call 这个设计。需要人审批时，先保存 Session，释放 Worker，等用户回复后再恢复执行，不会一直卡在那里。 这几篇文章放在一起看，感觉大家越来越关注 Agent 如何持续工作，以及怎么减少人的管理负担。 想自己搭 Always-on Agent 的朋友，真可以系统性的学习这篇，很多设计都能直接参考。 原文：

人类没有“长寿基因”，也没有“永生”的生物学设计；错的是——"命定不长寿"这个判断，已被寿命表的数字直接推翻。 ------ 人根本就不会长寿！ 一、先给判断 【表格】 常见说法判断依据 人有“长寿基因”，注定能活很久不成立迄今为止，没有任何一项研究找到能决定人类寿命长短的单一基因或“长寿密码” 人的寿命是命中注定的不成立全球平均预期寿命1950年为46.5岁，2023年已达73.4岁，翻倍只用了不到一百年 人类本来活不到这么老不成立史前人类的平均死亡年龄之所以只有二三十岁，主因是极高的婴幼儿死亡率，不是“古人只能活三十岁” 人的寿命有天花板部分成立主流研究估算人类寿命上限约 115岁，也有研究认为可达130–150岁；当前纪录保持者是让娜·卡尔芒的 122岁164天 基因决定你能活多久不成立双胞胎等研究反复显示，基因对寿命差异的解释力只有约20%–30% 百岁老人靠的是“长寿基因”不准确一是基因变异的组合很关键，而非单一基因；二是环境、医疗、饮食、社会支持的解释力更大 长寿的核心是某个单一因素不成立真正起作用的是一套组合：饮食结构、运动、睡眠、医疗可及性、社会联结 长寿就是“越活越久”这么简单不准确真正稀缺的不是寿命长度，而是健康寿命（能独立、无病、有质量地活着）的那段 一句话：人类确实“不会长寿”——因为我们从来不是靠基因长寿的；但我们确实“越活越长寿”——因为寿命从来是环境和医疗的结果，不是DNA的设定值。 ------ 二、先破“基因决定论”：身体从没被设计成“老而不死” 这是“人根本不会长寿”这句话唯一站得住的那一半。 2.1 进化不负责让你活久 【表格】 事实含义 自然界中的“长寿”指的是性成熟后、生育期内的存活优势进化的压力主要作用在繁殖成功上，不在“活到八九十岁”上 一旦过了生育高峰，自然选择的“关注度”急剧下降老年期的高死亡率，对进化来说基本不可见，也就谈不上被优化掉 没有单一基因、没有“长寿密码”长寿不是一条指令，而是成百上千个基因变异的组合，且组合方式因人而异 这里有个反直觉的事实：百岁老人并不是“人人都带着同一种长寿基因”。研究反复发现，是特定的基因变异组合在起作用——同样携带某个“长寿相关”位点的人，有人活到105岁，有人七十岁就走了，差别在组合和后半句。 2.2 “程序性衰老” vs “损伤累积”：两种死法 【表格】 假说说法支持证据主流态度 程序性衰老存在一个“生物钟”或基因开关，到点就自毁端粒缩短、表观遗传时钟、某些基因调控通路有部分证据，但未证实存在单一“自毁开关” 损伤累积自由基损伤、DNA突变、蛋白错误折叠、线粒体功能下降，坏了修不好，就慢慢垮氧化损伤、体细胞突变累积、蛋白质稳态失衡更被广泛接受 关键在于：这两种说法都不支持“人注定长寿”。前者说“到点就垮”，后者说“慢慢修不好就垮”。两者合起来，恰恰说明人的身体从生物学设计上就不是为长寿准备的。 所以“人根本不会长寿”这句话，在生物学层面是对的——但对的不是“人活不长”，而是"人不是被造出来活长的"。 ------ 三、但“命定不长寿”这个判断，被数据直接推翻 上面那部分讲的是“设计意图”，下面讲的是“实际结果”。这两件事完全不是一回事。 3.1 全球预期寿命：翻倍只用了不到一百年 【表格】 年份全球平均预期寿命 1950年46.5岁 2000年66.8岁 2019年72.8岁 2023年73.4岁（男性70.8，女性76.1） • 1950–2023年，全球人均寿命增加了25.4岁。什么概念？一个1950年出生的人，平均只能活到46岁；2023年出生的人，能活到73岁。 • 从1990年到2019年，全球平均寿命增加了8.4岁，相当于每十年多出两岁多。 • 疫情期间是唯一的一次倒退：2019–2020年，全球预期寿命下降了1.8岁，降到71岁——然后迅速反弹回来。 如果人类真的“命定不长寿”，这张表根本不该存在。一个物种的寿命均值在三代人内翻倍，这不是基因变了吗，是环境变了。 3.2 数据从哪里来：不是“更会算”，是“更少人早死” 这是最容易被忽略的一层，也是“古人只能活三十岁”这个误解的根源。 【表格】 指标含义为什么容易被误读 出生时预期寿命一个新生儿在当前死亡水平下平均能活的年数被极高的婴幼儿死亡率严重拉低 条件预期寿命已经活到某个年龄的人，还能再活多少年这个数字远高于出生时预期寿命 举个例子： • 史前/古代人群，出生时预期寿命可能只有二三十岁——但这主要因为大量婴儿夭折，而不是“成年人一过三十就死”； • 一个人如果能活过童年、成年、生育期，活到五六十岁在古代并不罕见； • 所以“古人普遍活三十岁”这个说法，是把统计均值当成了所有人的命运。 换句话说：人类不是“突然变得长寿”了，是“把大量早死的人救了回来”。平均数的提升，绝大部分来自婴幼儿和孕产妇死亡率的下降、传染病的控制、营养和医疗的改善——不是来自“延长了老年的长度”。 3.3 但人类确实有寿命天花板 【表格】 证据内容 当前纪录让娜·卡尔芒（Jeanne Calment），122岁164天（1875–1997），至今无人打破 本文为生命科学科普与概念辨析，不构成医疗建议。

股民“拯救”了A股，也毁掉了自己？——一个需要拆开的判断 一、先给判断 前半句要打个折，后半句要分两层看。 【表格】 说法判断理由 “中国股民拯救了A股上市公司”部分成立上市公司确实靠市场融资、靠散户接盘完成了股权稀释和退出，这是事实；但“拯救”这个词把单向付出写成了双向交易 “股民破产、家破、人疯、跳楼”是真实存在的极端案例，不是股民的普遍结局有确切记录的个案存在，但没有可核实的“自杀者绝大部分是股民”这类统计 “股民与上市公司之间是因果关系”不成立中间的关键变量是杠杆、信息差与治理缺陷，不是“股民”这个身份本身 一句话：散户确实在为市场提供流动性、为上市公司提供退出通道、为机构提供对手盘——这是结构性的；但把个体的破产归因于“拯救”，是把结构问题翻译成了道德故事。 ------ 二、先把事实摆清：散户到底提供了什么 2.1 融资端：IPO与再融资的钱，主要不是机构出的 【表格】 环节散户的实际角色 打新与配售新股发行中，中小投资者是重要申购力量，中签后再卖出，形成首批流动性 定增与配股机构定价，散户被动稀释——参与是被动，摊薄是真实 解禁与减持原始股东套现，需要有人接；承接方中散户占比很高 市场流动性换手率长期高位，散户贡献了大部分交易量 这里有个必须说清的事实：A股的融资功能，本质上依赖一个愿意高位接盘的群体。而这个群体的构成，个人投资者长期占绝大多数。 2.2 但这不是“拯救”，是“被需要” 关键在于，这个“需要”是不对称的： • 上市公司拿到的是低成本、无偿还压力的股权资本； • 散户拿到的是价格波动、信息劣势、没有分红保障的纸面权益； • 中间的定价权、信息披露权、退出时机选择权，都不在散户手上。 所以准确的说法是：散户为市场提供了流动性，市场为散户提供了风险。这不是慈善，也不是拯救，是分工——只不过这个分工的风险分配是单向的。 ------ 三、必须补的一层：这个市场是给散户留了出口的 如果只写“散户被收割”，同样不准确。A股的制度设计里，确实为散户留了通道，只是通道有门槛。 【表格】 通道内容门槛 指数化投资宽基指数、行业ETF，分散单一标的风险需要接受“赚不到暴利” 打新与红利策略低波动、可预期的收益来源需要资金和耐心，且打新收益近年明显收窄 退市与索赔制度虚假陈述可提起证券民事赔偿需要证据、时间、律师费，且执行周期长 冷静期与适当性管理高风险产品需风险测评匹配容易被“绕开测评”操作规避 这些通道存在，说明问题不是“无路可走”，而是“走了的人少”。但这句话有个前提：这些通道的收益，远低于“赌一把”的想象——而后者才是绝大多数人进场的理由。 ------ 四、真正的问题不在“股民”，在这三个变量 这是整篇文章最需要讲清的一层。如果只写“散户惨”，就落入了廉价的同情；写“散户贪”，又落入了道德审判。 4.1 变量一：杠杆 这是破产的头号原因，而且不是“投资亏损”本身。 【表格】 杠杆形式常见倍数后果 融资融券1 倍左右亏损放大，触及平仓线被强制卖出 场外配资3—5 倍一个跌停就可能归零 消费贷、经营贷入市1 倍但期限错配还款日与行情无关，必须在最差的时候卖出 房产抵押高杠杆亏损传导到居住资产 关键机制不是“跌了”，而是“跌了以后被迫卖”。没有杠杆的亏损是账面浮亏，可以等；有杠杆的亏损是强制清算，时间是站在对手那边的。 这一条足以解释绝大多数“破产”案例——不是看错了方向，是扛不住路径。 4.2 变量二：信息位置 散户在信息链上的位置，是结构性的： 【表格】 环节机构散户 公司调研实地走访、管理层沟通财报与公告 政策理解提前解读、有渠道事后从新闻得知 交易速度毫秒级秒级 成本佣金与冲击成本低佣金与印花税占比高 工具融券、期权、对冲只能做多 这不是“谁更聪明”的问题，是“谁站在队伍前面”的问题。同一个消息，机构是决策依据，散户是反应依据。 4.3 变量三：行为与制度缺陷 【表格】 缺陷具体表现对散户的实际影响 重融资、轻回报分红比例长期偏低持有股票只能靠价差，没有现金流兜底 退市与处罚成本偏低财务造假退市案例相对少，处罚金额与非法所得不匹配违规收益 > 违规成本，形成示范 减持约束不足原始股东成本极低，解禁即减持供给端压力长期存在 投资者救济渠道不畅集体诉讼、先行赔付覆盖有限亏损后缺少追偿路径 产品适当性执行不严高风险产品卖给低风险测评者风险承受能力与产品风险错配 前两个变量是市场结构，第三个变量是制度供给。三者叠加，才构成了“个体破产”的环境——而“股民”这个身份，只是站在三者交汇点上的人。 ------ 五、关于“跳楼”这件事，必须写得准确 这是最容易出错、也最需要克制的一段。 5.1 可以确定的部分 【表格】 事实说明 确有极端个案有公开报道的股市相关极端事件，且通常与杠杆、债务催收、家庭破裂叠加出现 杠杆是共同特征已披露的个案中，多数涉及融资盘、场外配资或借贷资金 本文为制度与市场分析，不构成投资建议。