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Stablecoins are getting easier to hold. The harder question is still: what can you actually use them for? In most wallets, the loop stops at Hold → Send → Receive. Changer+ is building the next layer: global eSIMs, tickets, and everyday digital services — redeemed with supported stablecoins. Not just holding stablecoins. Using them.

原来这就是赛博活佛的含金量！！免费用啊家人们，这得省多少token！！ DeepSeek-V4.1-Flash 最新模型，免费用两周，每天 200 次调用不限速！！ 我一开始还以为看错了，反复确认了三遍 作为一个每天都在跑 Agent 任务的人，我最头疼的事不是模型不够强，是管理成本太高 DeepSeek 一个账号、Kimi 一个账号、GLM 一个账号、Qwen 一个账号，API Key 管了五六把，每个月充值要开四五个后台，对完账才知道这个月到底在 AI 上烧了多少钱 更离谱的是，大部分平台充进去的额度根本用不完，但你不充又没法调用，等于在给每个平台交月租 后来发现了 HiLinkup @HiLinkup_AI ——一个 API Key，直接接 DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、Doubao、MiniMax，文本图像视频音频全覆盖 我试了一下，换个 base URL 就行，代码一行不用改，OpenAI SDK 直接兼容 响应速度很快，关键是价格——大概是官方的 1 折左右！！，没有 TPU 上限 说白了就是：以前我每个月在五六个平台上分别充钱，现在一个账户统一计费，按量走，用多少算多少 关键是它现在每天送 1500 万 token 免费额度，日常跑 Agent 任务完全够用 唯一的门槛就是首充 5 块钱激活一下，充完还送 5 块，而且充进去的钱不消耗，每天只走免费额度 对于我们这种每天都在用国产模型跑各种任务的人来说，这个事的意义不只是省钱——是终于不用当五个平台的出纳了 一个 Key 管所有模型，按任务选型，不被任何一家绑死 说实话这种聚合平台的窗口期不会太长，各家模型迟早会收紧 API 授权，能用的时候赶紧先用起来！！ 链接：

如果我们可以重新理解 Quant Developer。 这并不只是思想实验。 Jane Street 2026 年公开的研究方向包括机器学习、编程语言、编译器、ASIC、FPGA、分布式 shared log、incremental computation、查询优化、分布式存储和形式化验证，而Citadel GQS 则把实时数据、HFT 执行和低延迟 ML 推理放进了同一个 Quantitative Research Engineer 岗位。 再次强调，市场是一个高维、受驱动、耗散的非平衡系统。 订单持续进入、撤销、成交，信息、资本和风险不断注入，异质的参与者相互作用，系统几乎从未达到平衡。 当看到Jane Street 把 graph-structured、incremental computation 列为长期研究方向，我想这是一个值得认真理解的信号。 如果我们发现研究对象持续变化时，计算本身或许也需要围绕变化来组织。 一条报价更新，并不意味着整个市场都需要被重新计算。 它首先改变某些局部状态，再沿着依赖关系，影响相关资产的估值、组合的风险暴露，以及尚未成交的订单。 如果把这些计算关系展开，我们会看到数据连接特征，特征连接预测，预测连接决策，决策通过成交与持仓，反馈到下一轮计算。 这里必须区分两件事。 计算图中的依赖关系，不自动等于市场中的因果关系。但只要我们能够明确哪些结果依赖哪些输入，就有机会在新事件到来时，只更新受到影响的部分。 这正是 incremental computation 最吸引我的地方，它让计算资源跟随变化分配。困难的问题也随之浮现。哪些状态已经过期，筛选必须更新的传播，可以合并的计算。我们开始寻找，在并发和异步执行中，如何避免把不同时间的市场状态拼成一个从未真实存在过的世界？ 于是，延迟就不再止于程序运行了多少微秒。判断抵达市场时，你应该着眼于支撑判断的那个市场是否仍然存在。 想想吧，一个离线表现出色的模型，如果依赖陈旧的数据、无法承受行情突发时的排队，或者不能及时更新风险状态，那么它在回测中发现的信息优势，可能在执行之前就已经消失。 因此，Quant Developer 的工作可以被理解为，他们需要在有限的时间、算力和通信预算内，维护一个足够及时、足够一致、能够用于行动的市场内部模型。 编译器、分布式系统、硬件加速和形式化验证，开始汇聚到同一个问题上。 编译器决定计算如何被表达和执行； 分布式系统决定不同节点如何组织事件与状态； 硬件决定数据移动和运算的成本；形式化方法则帮助我们检查，某些关键约束是否会在复杂的执行路径中被破坏。 这些工作共同决定一个数学上的预测，试图成为现实中的有效决策。 而非平衡系统的视角，提供了一组进一步追问的方向：外部事件，内部状态，反馈是抑制还是放大扰动，输入速度和处理能力的关系对于系统的影响。 当然，市场是耗散系统本身并不会自动产生 Alpha。我想，我们只有把这种直觉落实为可观测的变量、明确的机制和能够被数据推翻的预测，它才开始具有研究价值。 它确实改变了我们看待这个职业的方式。 Quant Developer 所构建的一直是一个嵌入市场之中的实时决策系统。 这个系统观察市场，也通过自己的行动改变市场：它必须在变化尚未结束时做出判断，在信息尚不完整时承担后果。

之前不小心把 Opus 5.5 做的这个纪录片删掉了，重新传一下。 没想到这部片子在小🍠上收到了相当不错的反馈，甚至还因为这部小片，已经收到了北京某大学国庆期间讲座的邀请。 这是关于《药师佛佛会图》的一个记录短片 事情是这样的： 1928年，山西洪洞广胜下寺年久失修，寺僧与士绅商议后，将元代壁画切割出售，得银洋 1600 元，用来修缮大殿。 碑文写道：“舍此不图，势必墙倾像毁，同归于尽。”其中的《药师佛佛会图》高7.5米、宽15米，今藏纽约大都会艺术博物馆。 2026年9月，中国艺术研究院团队以"研究性临摹"的方式，让它在北京中国工艺美术馆与观众见面。展览至11月15日。 中国人用临摹的方式，让这件文物“回了家”。 这个故事给了我两层触动： 1、区区 1600 银元，就把这样的壁画卖了出去； 2、工艺美术馆有一些关于这场临摹的讲解视频，看了之后，很感动。

中共建政后，杨开慧的哥哥杨开智给毛泽东来信了，“希望在长沙谋得一个厅长方面的位置”。毛泽东回信说：“杨开智先生：希望你听候中共湖南省委分配合乎你能力的工作，不要有任何奢望。湖南省委派你什么工作就做什么工作，一切按正常规矩办理，不要使政府为难。毛泽东。“ 毛泽东对于前妻杨开慧的哥哥，态度似乎格外地冷谈，甚至有些讨厌。1928-1930年期间，红军两次攻打长沙，毛泽东也没有把妻子杨开慧和三个儿子接走，导致杨开慧被何键所杀。三个儿子还是杨开智妻子李崇德（舅妈）带到上海交给地下党的。 更过份的是，毛泽东还写信给时任中共湖南省委第一副书记、湖南军政委员会委员、长沙军管会副主任王首道：称：“首道同志：杨开智等不要来京，在湘按其能力分配适当工作，任何无理要求不应允许。其老母向振熙如有困难，可给若干帮助“。 杨开智是毛泽东原先老丈人兼恩师杨昌济的长子，1921 年就读国立北京农业专门学校， 即今中国农业大学的前身，为该校社会主义研究小组三名创建者之一。1927 年开始， 杨开智任湖南省建设厅所辖常德山森林局局长。 照理说，其才能不应比文盲老红军干部差，做个厅长肯定能胜任。中共建政后， 由于毛泽东的阻扰，杨开智只能任湖南省茶业公司副经理，湖南省茶叶经营处副处长。直到毛泽东去世后四年，即 1980 年 8 月，82 岁的杨开智才任全国政协委员和湖南省政协副主席（副省级），实现了做官梦想。