与「0105新年会」相关的搜索结果

新年会のくるるfantia先行入場、ミニイベントに関してTIGETに追記いたしました！ スクショも載せておきます⬇️ #0105新年会#

【いよいよ本日 20:00より📺】 #モンギル：STAR# DIVE 公式生放送 vol.1 アップデートコンテンツを先行プレイでお届けします✨ ぜひ、お見逃しなく！ ▼出演者 MC 田口尚平 @shohei_taguchi 浅見香月（ナギ役）@kzk_asami_0105 yunocy @mizuyuno_ Youtube： #モンギル公式生放送#

EP-07 Kimi 开源引发巨变，AI 行业谁还能赚钱？ 这一期《白线 WhiteLine》，主播 Minta @minta0103 聚焦一个正在挑战 AI 定价体系的问题：当 Kimi K3 开源、性能逼近顶尖闭源模型。市场开始追问：模型免费了，AI会变成免费生意吗？本期视频连算三笔账，层层拆解这个问题。 第一笔账，算真实成本。API 单价上 Kimi 便宜四到七成，但持续思考和工具调用会大幅拉高 Token 消耗，有研究显示标价低 78% 的模型，实际完成任务反而贵了 22%，极端案例反转高达 28 倍。便宜与否，要看 Token 消耗、成功率和重试次数，不能只看价目表。 第二笔账，算部署成本。权重免费不等于运行免费，2.8 万亿参数模型的 GPU 集群投入巨大，更致命的是利用率惩罚——低负载下自建成本可达 API 的 36 倍，优势只属于能把 GPU 跑满的大平台。 第三笔账，算商业模式。开源许可证对收入超 2000 万美元的 MaaS 和超级应用保留议价权，放弃的是普遍授权费，留的是生态做大后的谈判筹码。 核心结论是，开源模型不需要全面击败闭源模型，也不必成为唯一选择。它真正改变的，是企业不再需要把每一次调用、每一份预算永久绑定在同一家模型公司身上。模型一旦可以替换，价值便可能从模型层重新流向算力、云、任务调度和规模化推理。开源与闭源的战争或许不会产生唯一赢家，但它已经开始改变谁能赚钱。 内容不构成任何投资建议，请严格遵循当地法律法规。 《白线 WhiteLine》由吴说团队出品，从 Crypto 走向更广阔的资本市场，关注 AI 时代下的趋势变化与交易机会。 时间线： 01:05 Kimi K3 开源，性能逼近顶尖闭源模型，市场开始质疑闭源高价能否持续 02:10 第一笔账：API 单价便宜四到七成，但考虑持续思考和重试，真实任务成本可能反转甚至高出 28 倍 03:35 第二笔账：权重免费但自建推理依赖昂贵 GPU，低利用率下成本可高出 API 达 36 倍，优势向大平台集中 04:50 第三笔账：许可证对收入超 2000 万的 MaaS 和超大应用保留议价权，开源不等于完全放弃收费 05:55 未来格局：开放模型吃高频低价任务，闭源守高风险复杂需求，企业走向混合架构 06:30 半导体猜想：开源推理用量暴涨可能点燃芯片 FOMO，关键看 Token 用量增速能否跑赢价格崩塌

Watch the full recording of our Q2 2026 earnings call. Prepared Remarks 00:00:00 - Welcome 00:01:20 - 843,775 BTC, 203,683 sats per share, $17B raised year to date, and Strategy’s position as the largest institutional holder of Bitcoin 00:03:27 - Q2 balance sheet: $49.7B of digital assets, $3.75B current USD reserve, lower debt, higher preferred equity, and strong stress-case coverage 00:08:57 - Bitcoin KPIs: 4.5% BTC Yield, 29,997 BTC Gain, and ~3.6x growth in Bitcoin per share since 2020 00:12:47 - Q2 execution: higher Bitcoin holdings, lower debt, larger USD reserves, stronger Bitcoin per share, and active capital management 00:15:03 - Strategy as a net buyer of Bitcoin and net issuer of Digital Credit: 48x more BTC bought than sold and 300x more Digital Credit issued than repurchased 00:18:47 - Returning $STRC to $99–$100 through USD reserves, Bitcoin monetization, repurchases, dividend management, and disciplined issuance 00:24:50 - Bitcoin liquidity: why Strategy’s bitcoin purchases and sales are not material to overall Bitcoin trading volume 00:33:03 - Bitcoin as Digital Capital: website metrics, the 200-week moving average, current headwinds, Bitcoin Dominance, banking adoption, and security coordination 00:44:08 - $STRC as flagship Digital Credit: liquidity, lower volatility, market depth, yield, investor base, path to par, and updated credit metrics 01:05:04 - Equity framework: hurdle rate, breakeven rate, floor rate, market skepticism, $MSTR outperformance, franchise advantages, and Strategy’s long-term ambition Q&A 01:19:31 - Why Bitcoin-backed borrowing is not currently the preferred path to build USD reserves 01:23:11 - Why Strategy is consolidating around $STRC instead of creating more instruments or selling volatility 01:40:37 - Equitizing, repaying, or refinancing convertible debt 01:43:18 - Covered calls, cash-secured puts, Digital Credit, Bitcoin as money, and marketing products to the 99% outside Bitcoin 01:59:22 - USD reserve minimums and the path to $STRC trading at par 02:00:55 - Amplification, USD/BTC reserve mix, and countercyclical capital management 02:12:04 - Why Strategy does not intend to issue $STRC below par 02:20:34 - Lessons from 2022 and 2026, tokenized securities, Digital Money, and the June 26 dislocation 02:34:54 - Closing remarks

Will robots replace human intimacy? @GoingBallistic5 joined the livestream to explain why robotics may be the biggest sector of our lifetime 01:05 Why did @Rewkang pivot from crypto to robotics? 02:12 Will robots be used for evil? 04:12 What will humans do when robots and AI take their jobs? 07:08 What’s happening in robotics behind closed doors that the public doesn’t know? 09:40 Robots today are very slow — are they worth the money? 12:34 What is the hardest thing for robots to learn? 15:47 Will robots ever replace human intimacy? 17:54 Will we ever let robots cut our hair? This interview features: • @GoingBallistic5, Robotics Research Diligence Director @RoboStrategy • @miaferrariii, co-founder of @mad__app and @MadSocietyTV

Codex 超级应用教学视频（新手完整指南1小时43分钟） AI 智能体的全能交互界面 第一部分：Codex 基础知识 安装 Codex、项目、聊天、文档、插件、自定义技能、自动化 第二部分：使用 Codex 进行多任务处理 - iOS 应用设计 - 构建 iOS 应用 - 落地页 - 发布视频 - 投资者演示文稿 (Pitch Deck) - 社交媒体自动化 时间戳： 第一部分：Codex 基础知识 00:00 简介 02:54 下载 Codex 03:20 Codex 界面概览 03:56 聊天、提示词与内置搜索 04:53 创建项目 07:37 创建电子表格 09:43 文件如何在项目中存储与引用 10:42 Codex 快速概览 12:47 搜索 (CMD G) 与文件夹管理 14:29 技能与插件 16:29 使用日历插件 18:07 在 Codex 上创建自动化 19:18 了解插件 (Figma) 21:37 内置图像生成 22:37 MCP 示例 (设计用纸) 24:17 在小窗口中打开聊天 25:26 引导智能体 (Steering) vs 排队智能体 (Queueing) 27:35 使用 API 创建自有技能 31:34 使用 YouTube 研究员技能（我们创建的） 33:24 使用自定义技能创建自动化 第二部分：多任务处理（更具挑战性且有趣） 35:27 第二部分 多任务处理：构建 iOS 应用、Web 应用、投资者演示文稿、发布视频、移动端设计及自动化 X (Twitter) 发帖 37:54 创建项目 38:31 规划我的 6 个项目 40:25 移动端设计技能 41:47 设置 iOS 应用 45:08 将设计实现到移动应用中 46:13 创建用于收集用户信息落地页 46:45 使用 Tally 进行表单提交（非常适合潜在客户磁铁） 49:43 为多任务处理整理并重命名聊天 52:12 移动应用数据库 (Supabase) 53:19 生成应用图标 54:08 发布视频 (Remotion) 59:32 Remotion 视频时间轴与查看视频编辑器 01:05:37 Remotion 的编辑指令 (网格线) 01:07:11 编辑 Web 应用 01:09:46 在 Codex 内部使用 CLAUDE CODE 进行设计 (终端) 01:17:20 通过派生 (Forking) 聊天来创建投资者演示文稿 01:19:09 使用 Claude 4.7 Opus 设计演示文稿 01:20:22 测试 Canva 导出功能（效果很好） 01:22:33 在真实手机上运行移动应用（而非模拟器） 01:28:58 完成所有项目（移动应用、落地页、发布视频） 01:31:56 导出演示文稿并在 Canva 中进行修改 01:33:13 使用 Vercel 插件部署至 Vercel 01:33:44 为 Remotion 视频添加音乐 01:35:26 设置 X 帖子自动化 (Typefully) 01:37:57 我们的应用已上线 Testflight！01:39:58 最终的 Remotion 视频 01:41:04 总结、反思与结语