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户籍迎来重大改革，公平和效率可以兼得 2026年5月，国务院发布《关于推行常住地提供基本公共服务的实施意见》，逐步消除基本公共服务与户籍挂钩。这是改革开放以来户口制度改革的最大一步。这期视频不只在聊政策本身，我想聊一个更深的问题：公平和效率到底是什么关系？是跷跷板吗？追求公平就一定会牺牲效率？核心观点一句话：公平不是效率的敌人。长期被压抑的公平，才是。#全球创作者计划# #零基础看懂全球# #收入分配# #户籍政策# #贫富差距# 参考文献： 1. 国务院，《关于推行常住地提供基本公共服务的实施意见》（国发〔2026〕11号），2026年5月18日 2. China Daily，国家发改委副主任郑备5月26日新闻发布会——全国2.5亿城镇常住人口无当地户籍，含1.7亿农民工及其家属 3. Reuters，"China to expand public service access for migrant workers"，2026年5月22日 4. 全国人大常委会，《中华人民共和国户口登记条例》，1958年1月9日第九十一次会议通过，全国人大常委会办公厅·国家法律法规数据库 5. 公安部罗瑞卿，《关于中华人民共和国户口登记条例草案的说明》，1958年1月9日 6. 国家统计局，《2025年国民经济和社会发展统计公报》，2026年2月28日 7. 新华网，"2025年我国研发经费投入强度首次超过OECD平均水平"，2026年1月19日 8. 国家统计局，《2024年居民收入和消费支出情况》，2025年1月17日 9. 国家统计局，2022年居民人均可支配收入基尼系数0.465 10. Leon Liao，"The Balance Between Fairness and Efficiency" 11. 美国联邦储备系统，Distributional Financial Accounts，2025年Q4 12. World Inequality Database（WID），各国财富集中度数据 13. U.S. Census Bureau，2024年美国货币收入基尼系数0.488、收入五等分数据 14. 美国土木工程师学会（ASCE），基础设施报告卡——全美超46000座桥梁被评定为结构性缺陷

兄弟们！🔥 今天火山哥直接给你们扔核弹级干货： GitHub新手指南，全网最全、最简洁、最直白的版本！ 别再被那些又臭又长的官方文档、半吊子教程劝退了！ GitHub是这个星球上最强资源库，全球顶级程序员、开源大神、AI项目、代码神器全堆在这！ 开源、免费、白嫖到爽！不会用GitHub的人，2026年直接落后半个身位！ 必学！今天学会，明天就能自己挖宝！ 我自己从零开始踩过所有坑，现在把最精简流程给你拆开揉碎： 1. 注册账号（邮箱就行，30秒搞定） 2. 下载GitHub Desktop或用网页版（小白首选网页） 3. 点右上角+号 → New repository（建仓库） 4. 搜关键词找神器（比如“AI agent”“免费工具”） 5. Star收藏、Fork复制、Download下载代码 6. 看README.md，那就是说明书 就这几步！没有一句废话！ 以前那些教程要么上来甩一堆命令把人吓跑，要么讲得云里雾里。 我这篇专门给零基础兄弟准备的，一看就懂，一做就会！ 我表弟上周刚学会，现在天天在上面白嫖项目现在月入5万了，真的效率起飞！ 兄弟们，GitHub就是你的免费军火库！

以前小白想买美股：开境外卡、高昂电汇费、繁琐开户…直接被门槛劝退。 现在：币安直接把华尔街大门砸开了！一个账户，不需要切App，直接买卖7000+美股和ETF。 无缝连接加密与全球核心资产，咱们也能轻松分一杯羹！👇 数据不骗人，这波刚需实在太猛了： 上线仅30天，币安美股AUM（资产管理规模）突破10亿美元！ 总交易量超30亿美元 日均净流入4100万美元 大家对“用币圈习惯买美股”的需求极其强劲。 是谁在疯狂扫货？答案是：新兴市场的下一波“隐形富豪”。 数据显示，约73%的美股用户来自新兴市场！币安用加密基础设施，直接抹平了普通人参与全球金融的门槛。 每7个访问页面的用户就有1人注册，其中近90%完成了交易。 这转化率说明大家绝不是来凑热闹，都是带着明确目标来扫货的！ 大家都在买什么？小白看热闹，聪明钱早就看懂了趋势。 数据揭秘：大家都在疯狂押注今年暴涨的“AI经济”！🤖 👉 71%的资金配置在科技板块 👉 其中48%直接干进了半导体（AI芯片） 币安正通过其直投股票功能 币安 Direct Stocks，将7,000多只美国股票和ETF直接引入币安生态， 重新定义全球投资准入，打破长期依赖繁琐传统金融基础设施的局限。 上线仅30天，币安 Direct Stocks 达成的关键里程碑： • 管理资产规模（AUM）： 快速突破 10亿美元。 • 总交易量： 超过 30亿美元。 • 平均每日资金净流入： 达 4,100万美元。 这一系列惊人数据不仅展示了加密用户对零门槛、低成本配置全球优质核心资产的刚性需求， 更强化了币安作为连接加密与广阔金融机会、 为全球用户扩大投资参与入口的领先平台定位。 为什么推荐小白用这个入口买美股？6个无敌优势： 1️⃣ 统一账户：大饼和美股持仓并排显示，一目了然 2️⃣ 极低门槛：支持碎股，5美元就能做英伟达股东！ 3️⃣ 24/5交易：打破时区，部分股票全天候能买 4️⃣ 丝滑购买：用账户里的受支持余额直接下单 5️⃣ 0手续费：零佣金，每笔平台费最低才0.17刀 保姆级教程来了，3步搞定你的第一支美股： 1. 打开币安App（需升级至iOS 3.15/安卓 3.15.7以上） 2. 点击底部「行情」，在上方标签滑动找到并点击「传统金融」 3. 看到海量股票了吧？挑一个你看好的（比如NVDA），点进去输入金额直接买！ 就是这么丝滑。 未来投资的入口，也许不再是传统券商，而是加密基础设施。 如果你所在地区支持 Direct Stocks，赶快去探索一下！在你的加密持仓旁边，顺手配置一点全球最硬核的科技资产。 大家最想买或者已经买了哪只美股？评论区聊聊👇

兄弟们，卧槽！！！ 我直接原地傻了…… 居然有人搞出来一款能直接看懂K线交易的AI，实测胜率高达93%！ 它叫 Kronos，清华团队干的，靠45家交易所120亿条真实数据从零训练，是全球首个专为金融市场生而为K线的基础大模型，不是拿通用AI瞎改的！ 它能干的事太离谱了： 价格预测 波动率预判 全资产零样本直接用（币安、纽交所、纳斯达克全覆盖） 400万到49.9亿参数共4个版本，笔记本就能跑！ 实测数据炸裂： 比主流时序模型准93%，比顶尖非预训练模型高87%，不用微调，拿来就用！ 现在BTC实时走势演示免费开放，每小时更新！ 对冲基金定制模型动辄几百万美金，彭博终端一年2.4万刀…… 而Kronos完全免费，几行Python直接调用！ 白嫖党福音来了！！！ 目前已在Hugging Face上架，GitHub 1.16万星标 + 2400复刻，MIT协议100%开源，还入选2026 AAAI顶会。 别手动看K线了兄弟们！ 这玩意儿真的要改变交易规则了…… 快冲！ GitHub搜 Kronos + Hugging Face搜 Kronos 就能白嫖！ （我已经冲了，你们呢？） #Kronos# #AI交易# #开源大模型# #比特币#

币安可以炒美股了，这玩意到底靠不靠谱？ 特意整理了十问十答 01）币安上美股，到底能买啥？ 超过7000只美国股票和ETF。 对，你没看错，7000只。 不是那种挑几个热门股意思一下。 是整锅端。 QQQ、QQQM、QQQI、SPY、MU、GOOGL、NVDA…… 你能叫得出名字的，基本都有。 而且支持碎股，最低5美元就能买。 这意味着什么？ 意味着你拿几十块U，就能买一手英伟达的碎股。 这在传统券商，想都不敢想。 02）交易时间怎么算？真的24小时？ 币安说的是「每周五天、接近24小时」。 注意，是「接近」，不是真的24x7。 美股正常交易时段是有的。 盘前盘后也有。 但周末还是休市。 不过话说回来，传统券商盘前盘后要么不开，要么额外特殊收费。 币安直接给你打包了。 对于习惯熬夜看盘的币圈人来说，这已经很友好了。 3）费用到底怎么收？真的零佣金？ 币安说的是「零佣金」。 但注意，零佣金不代表零成本。 实际收的是价差，也就是spread。 每笔订单最低0.35美元。 超过350美元的订单，收10个基点，也就是0.1%。 坦率的讲，这个费率不算贵。 传统券商佣金+平台费+各种杂七杂八，加起来也差不多。 但你要心里清楚，这不是真的「免费」。 只是换了个名目收钱而已。 04）买入卖出怎么结算？T+几？ 买入是T+0，卖出是T+1。 什么意思？ 今天买，今天就能卖。 但今天卖，钱要明天才能结算到账。 结算期间，这笔钱不能提现，但可以继续交易股票和现货。 这个设计，说实话，还挺币圈的。 跟传统券商的T+2比，算是快了。 但跟币圈现货的即时到账比，还是慢。 05）KYC怎么搞？大陆用户能玩吗？ 这是大家最关心的问题。 根据体验，只需要把币安App切换到繁体中文，美股交易功能就会显示出来。 不需要额外的身份认证。 只需要完成原有的基础KYC即可。 我跟你说，这个「繁体中文切换」的操作，比较骚。 懂的都懂。 但要注意的是，币安官方说的是「非美国用户」。 大陆用户理论上属于「非美国用户」。 但具体能玩到什么时候，说实话我也不确定。 毕竟政策这东西，说变就变。尤其国内严打境外，老虎就是一个例子。 06）股票买了放哪？能提现吗？ 目前买了股票，放在资金账户里。 不能抵押当保证金。 也不能直接提现成法币，还是需要兑换双u来结算。 07）股息怎么算？要交税吗？ 股息收30%的预扣税。目前何老师说是有分红的例如qqq。 这是美国对非居民股息的法定默认预扣率。 不是币安收的，是美国政府收的。 如果你是中国税务居民，后期可能还要考虑国内的税务申报。目前走双u 暂时不用考虑。 总之，股息到手会打七折，心里要有数。 08）币安搞这个，合规吗？ 币安是通过Nest Trading Limited来提供经纪服务的。 Nest Trading是ADGM（阿布扎比全球市场）的持牌经纪商。 清算和托管交给Alpaca，美国持牌券商。 所以合规架构是有的。 题外话：但要注意的是，bStocks（代币化股票）还没正式上线。 那个需要FSRA（阿布扎比金融监管局）额外审批。 现在的美股交易，是传统的股票交易，不是链上的。 09）bStocks是什么？跟现在买的股票有啥区别？ bStocks是币安计划推出的代币化股票。 简单说，就是你买的股票，可以转成BNB Chain上的代币。 转成代币之后，可以近乎实时结算。 还可以参与DeFi，比如抵押借贷、流动性挖矿之类的。 但注意，bStocks「不代表直接拥有标的上市公司股权」。 它更像是一种「证书」或「凭证」。 而且bStocks目前还没上线，预计「未来几周内」推出。 现在的美股交易，跟传统券商买的股票，本质上是一样的。 10）这事对传统券商意味着什么？ 币安正式向市面上的老牌券商们宣战了。 你想啊，一个币圈用户，本来要在币安炒币，再去富途、老虎开户买美股。 现在不用了。 一个App搞定所有。 用U买QQQ，赚了U再拿去消费。 这就是币安想要的「超级应用」。 对传统券商来说，这不是抢生意，这是降维打击。 CRS？跨境？都不需要了。 场内溢价？场外限额？ 用币安买入QQQ，盈利用U卡消费。 他们说这就是区块链的意义。 说到底 币安上美股这事，表面是多了一个交易入口。 底层是币安在搭建一个「从加密货币到传统资产」的桥梁。 短期看，方便了币圈用户配置美股。 长期看，可能改变整个跨境投资的格局。 但风险也不是没有。 政策风险、合规风险、流动性风险，都存在。

大家好我是菠菜，偷偷摸摸创业四个月了，今天很开心终于可以跟大家分享我们的里程碑进展！ 我们 @UnifiedLabs 正式成为了全球第一个专注 RWA+DeFi 结合、入驻 Morpho 的华人 Risk Curator 团队！ 分享几个大家可能感兴趣的问题⬇️ 🔑 作为第一个 RWA+DeFi 华人团队入驻 Morpho 意味着什么？ 如果说 Aave 是自己搭地基、自己做银行业务，那 Morpho 就是搭好银行基础设施，邀请专业的人来做银行业务。 Morpho 只提供底层安全的借贷引擎，而具体的策略设计、风险管理全部交给 Risk Curator ——你可以理解为 Morpho 上的「基金经理」，而底层的策略就是借贷，并且在非托管架构下，谁都没办法动用户的钱。 如果你去 DeFiLlama 看 Risk Curator 板块，这个赛道从 24 年开始指数级爆发、增长了几十倍。但一眼扫过去，几乎清一色欧美团队：Steakhouse、Gauntlet、Sentora、MEV Capital…… 亚洲团队寥寥无几，华人背景此前唯有超级君老师一人拿到白名单。菠菜有幸成为了第二个，也是全球第一个在亚洲做 RWA+DeFi 场景并落地实际机构案例的 Curator。 这个含金量可以参考一下：今年成功入驻 Morpho 的 Curator 是 Bitwise（上百亿美金 AUM 的资管巨头）、Flowdesk（法国持牌做市商）这样的名字。 而我们 Unified Labs，包括我在内只有 2 个人。 两个人，四个月，从零开始，拿到了和这些机构巨头同一张入场券。 🌏 为什么选择 RWA+DeFi？ 菠菜从 2023 年深耕 RWA——写深度内容、参与过央行试点项目、做过孵化营、看过大量商业模式、也投过一些项目。 但说实话，你在这个领域待久了就会发现，RWA 赛道基本都是机构的机会，普通人几乎找不到创业的切入点。 而真正让我下场决定创业的，是因为我找到了这里面为数不多的机会：RWA 上链只是第一步，DeFi 才是让 RWA 真正爆发的最后一块拼图。 现在很多传统金融机构疯狂发行代币化资产，但大量资产发到链上之后就只是「躺」在那里——没法跟 DeFi 交互，没法加杠杆，没法被借贷。 发是发了，卖不出去。 而我选的这条路，切的是人类永远离不开的需求：杠杆。 只有在链上用 RWA 资产实现借贷、释放流动性，RWA 的需求才会真正爆发。 DeFi 的无许可性、全球流动性、智能合约的可编程性——这些是传统金融永远给不了的。而 Morpho 是我看到的最好的基础设施去实现这件事。 而且时机到了。最近不断的 DeFi 底层资产暴雷和低迷的收益率，也让市场对安全透明的底层资产、对稳定收益的需求越来越强。 RWA 资产天然具备更好的透明度，也能带来比纯 Crypto 资产更庞大的借贷需求和收益来源。 🚀 接下来我们会做什么？ 传统金融不懂 DeFi，Crypto 圈缺少能跟传统机构对话的人。 菠菜看准的就是这道裂缝——Unified Labs 要做的，是连接传统金融与链上世界的桥梁。 过去四个月，我们一直在研究 RWA 如何跟 DeFi 结合，底层的清算路径，以及跟机构打交道，做 RWA+DeFi 的市场教育，帮他们设计链上落地方案。 🔥Unified Labs 接下来方向很明确： 面向资产发行方：定制 RWA 链上借贷方案，让资产不再只是「躺」在链上，真正释放流动性 面向链上用户：提供以 RWA 为底层的稳定收益产品，给大家一个靠谱的收益来源 面向传统机构：从策略到上链的全流程咨询，帮你更快进入 On-Chain Finance 我们的目标是缩小亚洲与欧美机构在 DeFi 领域的差距，推出更多机构级的 RWA 借贷案例。 如果你是寻找稳定收益的机构或个人、有 RWA 借贷需求的客户、希望加入生态成为清算人、或是资产发行方——欢迎私信联系我 🤝

老黄站在 CES 2026 的舞台上，身后的屏幕突然黑了。“所有系统都挂了，”他笑着说，“这在圣克拉拉从来不会发生。是因为拉斯维加斯吗？外面是不是有人中了头奖？” 这个小插曲倒是个不错的隐喻：2025 年的 AI 行业，就像一台马力全开但偶尔冒烟的机器。所有人都在全速狂奔，所有系统都在满负荷运转。 老黄在 CES 上说，每隔十来年，计算行业就要来一次大洗牌。从大型机到 PC，从 PC 到互联网，从互联网到云，从云到移动端。 这一次不太一样，地震是双重的。不仅应用要建在 AI 之上，连我们写软件的方式本身都变了。 “我们不再编程软件，我们训练软件。不再跑在 CPU 上，而是 GPU 上。”过去的应用是预编译好的，装在你设备上就那样了。现在呢？应用理解你的上下文，每次从零开始，实时生成每个像素、每个 token。 这意味着过去十年砸下去的十万亿美元计算基础设施，都要升级换代。老黄算了一笔账：全球百万亿美元产值的产业，研发预算正在从传统方法向 AI 方法迁移。风投每年两千亿美元涌入这个领域。这就是为什么大家都这么忙。 【1】2025，大模型的三个拐点 老黄回顾了 2025 年 AI 领域的几个关键进展。 第一个是推理模型的出现。2024 年底 OpenAI 发布 o1，第一次让 AI 学会了“思考”。以前的模型是一口气给你答案，对就对，错就错。现在的推理模型会停下来想一想，把问题拆开，一步步推演。想得越久，答案往往越靠谱。老黄管这叫“test-time scaling”，也就是用更多的推理时间换更高的回答质量。 第二个是 Agentic 系统的爆发。AI 不再只是回答问题，而是开始“做事”了。它会自己规划步骤，调用工具，查资料，写代码，甚至操控其他 AI。2025 年，这类系统从实验室走向了真实应用。 第三个是开源模型的崛起。DeepSeek R1 的发布像一颗炸弹，证明了开源模型也能达到前沿水平。虽然还落后闭源模型大约六个月，但下载量已经爆炸式增长。创业公司、研究者、学生、甚至各国政府，都开始用开源模型构建自己的 AI 能力。 这三个突破并非孤立存在。推理能力让 Agent 更聪明，开源模型让 Agent 更容易构建。它们相互催化，共同把 AI 推向了一个新阶段。 【2】Agentic AI：从“能聊天”到“能干活” 三个突破里，Agentic AI 可能是离普通人最近、又最容易被误解的一个。 先说一个直观的例子。老黄提到，英伟达内部现在大量使用 Cursor 编程工具。这不是普通的代码补全，而是一个真正的 AI Agent，你告诉它想实现什么功能，它会自己规划怎么写，查阅文档，生成代码，测试，修 bug，甚至重构。程序员的角色从“写代码的人”变成了“审代码的人”。 这就是 Agentic AI 的本质：AI 从被动回答问题，变成主动完成任务。 ChatGPT 刚出来的时候，最大的槽点是“幻觉”，它会一本正经地胡说八道。因为它只能依赖训练时学到的知识，没法获取新信息，但它又被要求有问必答，所以不得不胡编乱造。你问它今天的天气，它只能编一个。 Agentic 系统解决这个问题的方式很简单：让 AI 学会“查资料”自己补充上下文。遇到不确定的问题，它会先判断“我需不需要去查一下”，然后真的去搜索、去阅读、去核实。这个判断本身就需要推理能力，所以第一个突破（推理模型）是第二个突破（Agentic 系统）的基础。 但 Agentic AI 的能力远不止于此。 【3】Agent 的四种超能力 老黄在演讲中描绘了一个完整的 Agent 能力图谱。我把它总结为四种超能力： 第一，会推理。遇到从没见过的问题，Agent 不会直接说“我不会”。它会把陌生问题拆解成一堆熟悉的小问题，然后逐个击破。就像一个聪明的实习生，虽然没做过这个项目，但能把它分解成自己会的步骤。 第二，会用工具。Agent 可以调用搜索引擎、计算器、代码解释器、数据库，甚至其他 AI 模型。它知道什么时候该用什么工具，就像一个老练的工匠，手边有一整套工具，可以随手选最趁手的那个。 第三，会规划。面对复杂任务，Agent 会先想好怎么做，制定计划，预判可能的结果，然后一步步执行。不是闷头往前冲，而是“三思而后行”。 第四，会协作。这是老黄特别强调的一点：现代 Agent 系统往往是多个模型并存的。一个 Agent 可能同时调用好几个 AI：用专门的模型处理图片，用另一个模型写代码，用第三个模型做总结。就像一个项目经理，知道每个专家擅长什么，然后把任务分配给最合适的人。 他特别提到 Perplexity 的做法让他眼前一亮：“第一次看到他们同时用多个模型，我觉得这太天才了。”道理很简单：一个 AI 当然应该在推理链的任何环节调用最适合那个任务的模型。 所以未来的 AI 应用是什么样的？多模态（理解语音、图像、文字、视频、3D）、多模型（不同任务用不同模型）、多云（模型分布在各个云上）、混合云（有些在边缘、有些在企业、有些在云端）。 【4】一个 Agent 是怎么工作的？ NVIDIA 为此搞了一套叫“Blueprint”的框架。演讲中展示了一个演示：一个小哥用 DGX Spark 搭了个个人助手，能管邮件、日历、待办事项，还能控制一个小机器人。隐私敏感的邮件任务用本地模型，其他用 frontier 模型，中间用一个意图路由器自动分配。 听起来像科幻片，但搭建过程出奇简单。 首先，接入一个前沿大模型的 API 作为“大脑”。然后，为每个功能创建一个“工具”：邮件工具、日历工具、摄像头工具。接着，因为邮件涉及隐私，开发者加了一个本地运行的开源模型专门处理邮件，数据不出本机。最后，加一个“智能路由器”，根据用户的意图自动决定用哪个模型处理。 结果呢？用户说“帮我给 Jensen 发个邮件，告诉他脚本今天能交”，Agent 就自己完成了。用户说“把这张草图变成建筑渲染图，再做个视频带我看看房间”，Agent 也搞定了。甚至当用户的朋友远程接入，问“我的猫 Potato 在干嘛”，Agent 能看摄像头、认出猫、发现它在沙发上、还记得朋友不喜欢猫上沙发、然后通过机器人喊话让猫下去。 老黄说，这一切在两年前是“完全不可想象的”。而现在，“这已经变得微不足道了”。 Agentic AI 的概念其实不新。早在 2023 年，AutoGPT 就火过一阵，号称能让 GPT 自己给自己下指令、自动完成任务。但那时候的 Agent 更像是玩具，经常跑偏、容易卡死、实用性有限。 2025 年的爆发，靠的是几个条件同时成熟： 1. 推理能力的突破。没有可靠的推理，Agent 就像一个冲动的实习生，一拍脑袋就开干，经常把事情搞砸。有了推理，Agent 才能“想清楚再做”。 2. 工具生态的完善。各种 API、各种开源模型、各种开发框架，让 Agent 能调用的“武器库”越来越丰富。 3. 多模型架构的成熟。以前大家想的是“训练一个无所不能的大模型”。现在的思路是“让一个聪明的模型学会调用专业的模型”。这大大降低了构建复杂 Agent 的门槛。 4. 开源社区的推动。老黄反复强调，开源模型让“每个公司、每个行业、每个国家”都能参与 AI 革命。你不用自己训练前沿模型，拿开源的来用就行。 【5】Agent 会取代软件吗？ 包括我在内很多人都思考一个问题：未来 Agent 会取代软件吗？交互形式是什么样的？ 老黄在演讲中给出的答案是：Agent 不只是一种新应用，而是未来软件的新形态。 他说，以后你跟 Palantir、ServiceNow、Snowflake 这些企业软件打交道，界面可能不再是一堆表格和按钮。你直接跟一个 Agent 对话，告诉它你想干什么，它就帮你搞定。“就像跟人打交道一样简单。” 传统软件的交互方式：填表单、点按钮、写 SQL，本质上是在“迁就机器”。你得学会机器的语言才能让它干活。而 Agent 的交互方式是“机器迁就你”。你用自然语言说需求，Agent 自己翻译成机器能懂的操作。 当然，这不会一夜之间发生。企业软件涉及太多复杂的权限、流程、合规要求，不是换个界面就能解决的。但方向已经很清楚了。 【6】写在最后 老黄这场演讲其实还讲了物理 AI、自动驾驶、机器人、下一代芯片 Vera Rubin，我对那些关注不多就不总结了。但如果只看 AI 大模型这块，核心信息其实就一个： > AI 正在从“一个聪明的对话伙伴”变成“一个能调动资源、完成任务的系统”。推理模型给了它思考能力，Agentic 架构给了它手脚和工具箱，开放模型让所有人都能参与这场游戏。 我个人比较关注老黄在演讲中提到的 Agentic 系统将成为所有软件平台的新界面。以前你和软件交互，要点菜单、填表格、写命令行。以后你和软件交互，就像和一个懂行的同事说话。你说想干什么，它帮你干。未来的企业软件，入口可能就是一个对话框。 对于开发者来说，这是一个窗口期。开源模型已经足够强，Agentic 框架已经成熟，基础设施已经就位。剩下的就是应用层的创新。 老黄在谈到开放模型时问了一个问题：数字形式的智能，怎么可能把任何人落下？ Agentic AI 的爆发，不是每个人都能训练出最强的模型，但每个人都可以学会编排这些模型，让它们为自己干活。 这可能是最重要的变化。AI 不再只是科技巨头的游戏，它正在变成每个人都能用的工具。

卧槽真的有点炸裂兄弟们，我在国内连 TikTok 都装不了，结果在手机里发了条 iMessage，一个远在美国的 AI Agent 竟然替我注册了一个TikTok号，还帮我刷完了 10 条 TikTok 热门视频，把视频总结都直接发了回来，真的要吹爆hh！ 昨晚凌晨，我给 iMessage 里存的一个美国号码（+1-650-213-7322）发了句话： "帮我找TikTok上10个最火的AI视频，收藏，写总结发我。" 它先回了句英文："Getting the top 10 AI videos on TikTok." 两分钟后，一长串中文摘要发了回来：两个ChatGPT语音互怼、AI生成的生锈版麦昆、Roblox AI动画、超现实AI短剧，10条视频每条一句话总结。 我切到云手机界面看了一眼，收藏夹里10个视频安安稳稳躺着，封面和总结对得一丝不差。 很多人可能会说，这不就是又一个能在短信里陪你聊天的bot吗？ 还真不是，当年iPhone把互联网塞进口袋的时候，你不需要额外买一台新设备； 今天AI长了手，你也不需要额外下载一个新App，因为派活的入口就住在你每天点开几十次的短信框里，TikTok、美区ID，我一个都没装。 这就是 @airtap_ai 接iMessage的新功能，它的架构说穿了就三句话： ▫️最上面是大脑：听懂你要干嘛、记你的习惯、做判断，还能接你自己的Claude ▫️中间是手（他们叫AutoPilot）：不靠调每个App的API，是真的用视觉看懂屏幕，像真人一样点、滑、输字 ▫️最底下是云手机：你的所有App在里面保持登录，不耗你电、不占你网，24小时跑着 想明白这个架构，有三个点值得展开跟大家详细聊聊： 1️⃣ 为什么我在国内连TikTok都装不了，它能帮我刷？ 这不是啥翻墙黑科技，是那台云手机本身就在美国，跑在TikTok合法可用的网络环境里——它不需要翻，因为本来就在墙的另一边。 我们平时折腾半天的地理限制、设备限制、应用商店ID限制，在这个架构面前直接消失。 iMessage只是个门面，云手机才是真的基础设施：你相当于在美国有了个永不下班的分身，不用办签证不用买机票，发句中文，他就替你出门办事了。 2️⃣ 很多人都在吹它零设置，onboarding确实丝滑，我存完号码发了个hey，一秒就开了户。 但我点第一个任务弹出来的登录链接时，真的愣了三秒——哦对，这东西要登我的号啊hh。 零设置的背面，是它把最难的题直接甩到了你脸上：你敢把哪些账号的登录态，交给一个你摸不着的云端影子手机？我登TikTok没犹豫太久，但银行App、支付软件，我现在绝对不会登进去。 有人吐槽还要跳出去点链接登录，体验真烂，一开始我也这么觉得，后来反应过来了：这其实是当前技术条件下最高明的妥协。 它不存你的密码，合规、安全，也不需要每个App给它开放API，什么软件都能操作，代价就是你偶尔得跳出去登一次。 想完全无感？它就得存你密码，或者跟每个App深度集成，既不安全，也覆盖不了所有软件。 这其实也不是Airtap一家的问题，是所有能替你操作手机的AI都绕不过去的死结：授权和执行，怎么才能既安全又通用。 3️⃣ 有人嫌等两分钟太慢。 可以算笔账：你自己装TikTok、搞网络、注册账号、刷半小时、挑出10条AI相关的、每条记下来讲了啥，这一套俩小时都不一定搞得定。 它省的根本不是那两分钟，是你不用再把"我要去刷TikTok找AI视频"这件事挂在脑子里，发完短信该干嘛干嘛，它干完了会带着结果来找你。 说白了它卖的不是反应速度，是把你心里悬着的那件事整个拿走干完。 当然，我不是说这东西已经无敌了，我登账号犹豫了三秒是真的，它操作的时候我没法抢过云手机自己干是真的，绝对不会把支付类App交出去也是真的。 它现在特别适合干那种"干成了挺好，干砸了也死不了"的事：帮你筛视频、跨平台搬歌单、盯商品降价、点外卖填个表。 涉及真金白银和核心隐私的事，现在没人敢真的交给它——信任这道坎，所有做AI Agent的公司都绕不过去。 但当操作一个软件的成本从折腾两小时降到发一条短信，而且你连那个软件都不用装的时候，我们用了十几年的"手机=装App"这套逻辑，可能真的要重新想了。 配的录屏我全程没剪，从发第一条指令到它把云手机收藏夹投给我，一镜到底。 最后问你们个事：换作是你，你敢把哪个账号登给它？我先说，TikTok我眼睛都不眨，银行App？门都没有hhh～

很多人刚开始学美股，关注了一堆“大佬”， 结果越看越懵，不是讲太深，就是默认你什么都懂。 整理几个我觉得： 真正适合新手小白学习的美股 KOL（学习向） 1、ZC老师 @ZhanweiC 新手入门首选。 经常分享纳斯达克100 / 标普ETF定投、开户实操、宏观框架这些， 零基础也能看懂。 2、最爱吃兽奶的兔 @0xMilkRabbit 宏观 + 美股 + 买菜经济学。 会聊嘉信 / Schwab 开户、QDII、资产配置这些， 也会结合币圈经验讲美股。 内容很接地气，不鸡汤。 3、Lucy L. @LucyBuilding “普通人出海投资路径”系列很适合小白。 前 Web3 工程师， 会拆解普通人怎么一步步配置美股。 踩坑记录和工具框架都很真实。 4、qinbafrank @qinbafrank 趋势投资框架很清晰。 怎么看大势、怎么选赛道、什么时候调仓这些都会讲。 5、华尔街没有名字 @WallStreet0Name 实战内容很多，黄金、原油这些都会聊， 而且会结合基本面 + 技术面。 干货很多。 6、川沐｜Trumoo @xiaomustock 存储 / 半导体方向研究很深。 虽然风格比较猛， 但会解释行业逻辑。 适合学习怎么拆行业。 7、Serenity @aleabitoreddit 最近很火。 AI / 供应链分析有深度， 不是纯情绪流。 8、fin @fi56622380 偏 AI 主题分析。 框架比较清晰， 很适合建立“AI产业链”认知。 还有哪些适合新手学习的美股 KOL， 欢迎补充。

【AI出海分享】从SEO零基础小白到「网站」日点击破千经验分享 Hi，我是Andy，昨天是中秋节，也是我的第一个AI网站日点击破千，从建站到现在差不多刚好3个月。 我会根据图片里标的序号，分享下这 3个月的操作日志，希望对大家有帮助。 时间点1：用Claude花了周末2天开发，然后把一个半成品在社区发了个帖子，引来了第一波流量，这波流量大部分是直接访问，只有部分从谷歌去主动搜索的，所以可以看到1那天有大概300多的谷歌点击，都是直接搜品牌词。 时间点2：1-2这个时间之间基本在迭代产品，没做外链也没针对某个关键词优化（那时候也不懂），针对帖子里负面评论做了优化，看了竞品的优点。后来发现出词了，也就是箭头2的时间点。 时间点3：在时间点3之前一直半死不活，因为我设置了使用网站必须得谷歌登录，导致平均用户停留时长很低。后面把直接取消了谷歌登录，免费使用，用户停留时长变长了，谷歌觉得你的网站体验好，点击就慢慢起来了 时间点4：开始对GSC出词的那个主关键词进行优化，增加这个词的密度；迭代产品需求，提高用户满足度。 时间点5：使用nextui进行UI优化，把原本看起来很山寨的网站看起来还可以 时间点6：再次进行社区发帖，这次发帖又小火一波，实时在线最高200+，也带来了一波谷歌品牌词的搜索点击 时间点7：开始认真发外链，外链从20+不断增加到80+；强调主关键词 时间点8：贪心了，想要去拿大词，结果原本主关键点掉了，赶紧改回来 时间点9：开始投放谷歌广告，谷歌广告会抢一点自然搜索流量，所以点击量略微下降。（谷歌广告的点击不在GSC图里体现）。但是不知道是不是留存用户回来搜索了，也可能是不断增加的外链，这两天谷歌搜索就破千了。一个新的里程碑，发帖记录下，希望对大家有帮助～ 这里感谢哥飞@gefei55大佬社群里的耐心解答～