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興奮さめやらぬままちょっと真面目にﾂｲｰﾖ BWP12無事に終幕いたしましたありがとうございました！！！ 急遽対戦相手となった響つかささんの胸を全力で借りる形でなんとか最後まで戦いきることは出来たのですが、自分の不甲斐なさを痛感する試合になってしまいました…く゛や゛し゛い゛ ですが！！！ボコボコにされた分、沢山成長して他の演者の皆様のようなかっこいいファイトができるようにもっと精進していきたいです！ 興行を見に来てくださった方々、開催に携わってくださった方々、演者の方々に感謝！ 魅力的な試合ばかりで勉強になる1日でございました うるきﾊﾟｲｾﾝにもまた会えますように💭

平常拿起手機，我們最常做的事情大概就是滑社群、看影片、回訊息，偶爾玩個遊戲。 但如果換個角度想，手機裡面其實有 CPU、RAM 和儲存空間，這些都是可以拿來執行程式的硬體資源。 Acurast 想做的事情，就是讓這些分散在不同使用者手上的手機，有機會成為開發者可以使用的運算資源。 那麼，手機提供的 Compute 到底能做什麼？ 可以先從幾個方向理解 1⃣ API 和自動化工作 開發者可以部署程式，讓它定期執行指定任務，例如資料處理、API 請求或自動化流程。 2⃣ AI 相關應用 AI 模型需要運算資源才能執行。Acurast 正在探索讓手機承接 AI 推論等工作，讓分散式設備也能參與 AI 基礎設施。 3⃣ 資料處理與網路服務 像是資料分析、網站服務、區塊鏈相關工作，也可能成為分散式 Compute 的應用方向。 這裡有個地方我覺得值得注意。 每一種工作對硬體的要求都不同。有些任務可能比較重視 CPU，有些需要更多記憶體或儲存空間，所以不是所有手機都適合執行所有工作。 Acurast 會透過設備的 Benchmark 評估 CPU、RAM 和 Storage 等能力，再依照需求匹配適合的 Processor。 這也是為什麼手機效能和設備狀態會影響它能提供的 Compute。 我認為這個概念最有趣的地方，是讓原本只存在於個人手中的硬體資源，有機會被組織起來，成為開發者可以使用的基礎設施。 未來能不能承接更多有價值的工作，還要看開發者是否真的願意使用，以及網路能不能維持穩定。 但至少從應用方向來看，手機算力已經有不少值得研究的可能性。 官方文件：

重點分析 Nvidia CEO 黃仁勳辭職： 1. 短期利空出盡： 對股市而言，短期內可能是一次性的利空出盡。黃仁勳目前已與 Nvidia 完全切割，接下來國會傳喚黃仁勳及後續調查，對 Nvidia 股價的影響應該會較小。至於黃仁勳離職後的動向對 Nvidia 的影響，在調查結果出爐前，現在就下判斷仍言之過早。 2. Google TPU 為直觀下的最大受益者： 在 Nvidia 面臨接班不確定性下，Google TPU 可能有機會進一步取得客戶與供應鏈信任，其核心合作廠商聯發科與 Broadcom 或為短期市場焦點。 3. 接班影響最快自 2028 年浮現： 目前 CFO Colette Kress 擔任代理執行長。後續正式 CEO 交接與相應的組織改革，對 Nvidia 產品開發與競爭力的影響，預期最快可能自 2028 年開始浮現。 4. 產能預訂與規格升級為供應鏈研究焦點： 黃仁勳的產品策略對供應鏈有兩大激進影響：「產能預訂」與「規格升級」。未來需密切關注供應鏈在擴產與新技術開發方面有無變化，這是支撐 Nvidia 供應鏈高本益比的核心因素之一。 5. 中國需求與出口管制： Nvidia 最終流向中國買家的 AI 晶片營收比重，可能高於過去對外的正式聲明。因此，有些投資人擔心，美國政府實施更嚴格的出口管制後，Nvidia 營收將顯著衰退。不過，中國終端需求並不會因出口管制而消失。即使出口管制加嚴，只要海外仍存在轉售管道，即使轉售價格高出數倍，中國買家仍有可能承擔溢價並輾轉取得 Nvidia 晶片／機櫃。

很多人都不知道 @ptsdshow NFT 的設計。 今天就來說說 3,333 張 NFT Tickets。 這些 Ticket 不只是拿來收藏，官方目前公布的機制裡，Ticket 的稀有度會影響未來 PTSD Token allocation multiplier。 也就是說，同一個 Ticket，因為 rarity 不同，對應的 allocation multiplier 也不同。 目前公布的倍率是 Common：1x Rare：2x Epic：3x Legendary：5x Golden：100x 這裡有一點要特別注意。 Multiplier 指的是 Token allocation 的分配倍率，不能直接理解成投資報酬率。 目 前官方也還沒有確認 Token launch date、base allocation、mint price 等細節，所以我覺得這部分還是要等後續正式資訊。 我自己看 NFT 的時候，會比較在意這種機制能不能跟整個內容 IP 連起來。 PTSD 的 Ticket 有自己的 rarity，同時又跟未來的內容權益和 allocation 機制產生關聯。 再加上官方提到未來可能有 drops 和 perks，這讓 Ticket 的定位不只停留在一張圖片。 當然，最後實際價值還是要看後續產品與內容怎麼發展。 目前階段，我會把它理解成一張連接 PTSD 世界觀與未來生態的 Ticket。 這個設計蠻值得繼續追。 #PTSD#

近期手臂的任務對我來說困難度大大提升阿 各位高級鉗工有沒有秘訣傳授一下 我最近看 @axisrobotics 的技術架構，有一個地方其實很值得注意 它沒有把整套 Robotics 工作流綁死在單一 Simulator 或單一電腦環境裡。 這件事乍看很工程師，但對 Physical AI 來說影響很大。 Axis 的做法是把不同環境負責的工作拆開。 前端可以直接在 Browser 裡用 MuJoCo WebAssembly 做 Teleoperation，Web、Mac、Windows 都能參與，不需要 GPU 或特殊軟體。 完成後，Trajectory 會用統一格式傳到後端，再交給 Linux GPU Server 執行更高負載的 Simulation。 這裡就可以接上 IsaacSim，進一步做更真實的場景、物理條件與 Domain Randomization，最後再進入 Data Refinement、Model Training 和 Sim-to-Real Evaluation。 簡單畫成一條線 Browser → MuJoCo → Unified Trajectory → GPU Server → IsaacSim → Training → Real Robot 我覺得這個架構真正有意思的地方，是把「資料怎麼收」和「資料怎麼變得更真實」分開處理。 收集資料需要的是低門檻與高擴展性。 Simulation Augmentation 則需要大量 GPU 運算與更複雜的環境。 兩者如果全部塞在同一套環境裡，Contributor、Simulator、硬體與運算資源很容易互相限制。 Axis 把這些環節拆開，再透過統一的 Trajectory 格式串起來，等於讓不同機器、不同 Simulator、不同運算環境之間可以開始協作。 這也是我覺得 Robotics Infrastructure 很重要的一點。 真正能長期擴張的 Data Engine，最後拼的可能不只是誰收集了多少資料，而是這些資料能不能跨環境流動，並且持續進入下一個階段。 Axis 目前的 Cross-Simulator / Cross-Machine 架構，就是在解這個問題。

我本人作為持牌水管工，給新入行的學徒們一些建議：在加拿大，不管是聯邦還是魁北克兩種模式的技工培養體系。我認為有幾個注意事項，包括水工、電工或者冷氣維修都適用，因為這三個工作是最受到學徒時間影響的，也是最容易「半途而廢」的職業。 1.建議直接加入從事建築行業的公司，直接下工地，最好是大工地。工地工作雖然辛苦，但是可以快速穩定地做夠學時，早日考牌照。 2.選擇做service，可以學到很多維修經驗。但是很多服務公司開工不足，很可能每個星期只有20甚至10小時，其餘時間回家等公司call。猴年馬月才做夠時間考試。 3.大公司你只是一個number，整個學徒期或許都只是做枯燥單一的事情，但更容易滿足學徒時間。中小型公司工作未必穩定，但有更多機會掌握豐富的經驗。看個人取捨。 4.以水管工、電工和空調專業，魁省8000小時學徒期為例子。公司很喜歡在大概5-6000小時這個階段把人炒掉再招新人。因為4000-6000小時是第三期學徒，時薪$40以上了，公司就會衡量這個人是否值得這個價錢。1/2期沒所謂，你只是高級一點的搬運工而已，公司不吃虧。一般公司把人留到6000小時以上，也就是第四期學徒，大概率會讓這個人做滿時間考牌照。 今天先分享這些，以後再補充。

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