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8月4日 ethereum:native 现货ETF总持仓大幅回升至 5,481,378.81 ETH,当日净增持 23,284.69 ETH,结束此前连续4个交易日的净流出。这也是最近7个交易日中规模最大的一次单日净增持,基本扭转了8月3日净流出 6,033.42 ETH 的弱势表现。 本周累计净增持升至 17,251.27 ETH,最近7个交易日累计也重新转为净增持 18,063.62 ETH。此前7月24日单日净流出 43,796.10 ETH,一度长期拖累7日累计数据,但8月4日的大额回补已经使短期资金结构重新转正。 8月以来,ETH ETF总持仓累计增加 17,251.00 ETH,增幅约 0.32%。2026年以来累计减少 638,203.15 ETH,但上市首日至今总持仓仍增加 2,373,821.09 ETH,增幅达到 76.39%。 @Gate Crypto、美股、港股、韩股、黄金、CFD、预测市场一站交易
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23歲的護理師 還能在發育嗎?
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23) Excel 自动给行编号。 省得一行行手工填。
100美元,隔夜就变成了4.23万美元,他能拿到这423倍涨幅,只因为电影院里没有信号😂 小伙子在美股8月3日收盘前三小时,往账户存了100美元,刚好买了100张第二天到期的SPY看涨期权。 买完以后,他去电影院看《蜘蛛侠》了。 他原本准备当天卖掉,影院里却一直没有信号,账户无法操作,这笔仓位只能被迫隔夜。 第二天美股继续上涨,标普500收涨1.8%并创下新高,这批期权的报价从0.01美元涨到约4.23美元。 他在开盘后卖掉全部100张合约,100美元本金,最终拿回约4.23万美元。 他现在已经在盘算着租个好房子了🤣
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Okay, the @VulcanBench results for Qwen3.8-Max are in, and it is not what I expected. First, for anyone new to VulcanBench, here's a quick TL;DR on the eval suite: 23 frontier-hard software engineering tasks taken from real merged OSS PRs, run in a Docker sandbox, 3 runs per task across all three of its effort levels. No puzzles, no random abstract stuff, all real things engineering teams would do with these models. It looks like Qwen3.8-Max has a major overthinking problem, it uses a LOT of tokens and is very slow, period, no other way to see it. My cost to run this benchmark was $126.25, to run the exact same eval suite with DeepSeek V4-Flash was only $13.60. This makes Qwen3.8-Max an insanely expensive model. The tasks Qwen genuinely can't solve fail at every effort level, extra reasoning didn't help. The regression is almost all in work it already handles: six tasks that low solves every single time account for 83% of the 26-point drop, three of them collapsing to zero. It's not losing the hard problems. It's losing the ones it already knows how to do. Since Qwen3.8-Max hit a lot of wall clock budget caps, I thought I'd share more about this. - VulcanBench caps both steps (50–200) and wall clock (5–60 min), each scaled by repo size. - This is aligned with how comparable harnesses bound agents, DeepSWE caps rollouts at 100 environment steps, sitting right inside my step range; Terminal-Bench enforces a per-task wall clock; SWE-bench Verified scaffolds typically allow 20–60 min per instance with 250–350 step limits. - Every model on my chart gets the identical budget, and Qwen is the slowest model I've tested at 20–25 min/task. Soooo... Alibaba positions Qwen3.8-Max as trailing only Claude Fable 5. But on the kind of real coding work engineering teams would actually throw at it, under a fixed budget, its best setting lands mid-pack and its default lands last, so common. If you want to optimize for accuracy, Grok 4.5 is the move. If you want accuracy per dollar, DeepSeek V4-Flash is hard to beat, heck it's 10× cheaper than Qwen and you get higher accuracy. Qwen just isn't in the game at this point, this is not a model I could see engineering teams using for daily coding work.
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中国残酷前行 08-03 23:44 阅读 15511 中国残酷前行 坊间有人评论桑弘羊之问,剖析的角度却偏到另外一边,那就是霍光最终族灭。 秦制以来,古代王朝的贤臣有好结果的不多,霍光族灭,张居正近似族灭。 我们谈一谈现代社会,到了二十一世纪的第三个十年间,世界上对中国的看法已经分歧严重。 这主要是中国的工业化与城市化突飞猛进,制造业比例占全球30%。 美国和欧洲却从制造业飞速退缩。 我曾打草稿想写一本书,名字都起好了,叫做《民主的泥沼》。 这几年家事太多,没有来得及些,只写了很多碎片状的评论,发在X上,引来巨大的争议。 直到美国的硅谷右翼彼得蒂尔帮公开了他们的观点,谈及黑暗启蒙的叙事,抨击美国自身的工业堕落,与日常经济发展的惰性。 再到左翼学者写了《丰裕》一书,抨击民主党政策带来的经济危害和对国民福祉的实质性损害。 坊间才慢慢跟进认可的人。 举个例子来说,为何美国的实体经济堕落? 比如说民主党的口号是惠及底层贫民的,但他们的实质行为却是损害底层的。 民主党政府投资的廉租房和救济用房,往往建筑成本是市价的两倍,且建设周期长达十年左右,甚至无法建成。 这是因为民主党需要把工会、环保、女权、性别平等塞进一个项目里,建筑公司要多少女性,工会必须介入,环保必须符合动物保护主义、地球保护主义、能源环保主义、植物环保主义等等标准。 然后把救人的初衷忘记了,每一个既得利益团体都往里加仓私货。 如果你还不能理解欧美发生了什么,举个日本医疗界白色高塔时期的例子。 日本医疗界在90年代追求完整的手术流程,而在病人遭遇重大伤害时,这套流程仍顽固的左右医生的行为。往往医生完整的执行完手术规范后,病人已经死了。 手术是成功的,病人死了。 这一套模式也在天灾人祸时,尤其是大地震期间,造成无数的受灾者死亡。 西方实际上就是走到了这一步。 他们的高科技产业非常发达,因为在非制造业领域,思想、设计、管理、融资、营销等等摆脱了工会、市政、环保、性别平等等等的大部分困扰,当然也有,但是起码不会左右整个创新公司的发展。 大家回顾近些年,比如马斯克本人面对的各种状况,工会对特斯拉工厂的干涉,环保组织对spacex发射的困扰。 他用上海工厂摆脱了部分困扰,spacex最终没有受到环保组织的阻挠,还得归功于其基地设立在德克萨斯州。 一些想在美国开厂的企业主,实际上不得不面临美国各种各样的诉讼,包括街区对企业用电的阻挠,对建筑模式的各种要求,竞争对手私下用政治力量在这种游戏规则内的打击等等。 所以,左翼的有识之士也在思索,美国制造为何死了。 从0-1仍旧是美国的强项,金融业、医疗产业、文化产业、高科技产业仍旧是美国的高盈利板块,叠加美元的铸币税地位,仍旧保证美国从全球获得廉价商品。 但是一旦牵扯到重大的关键产品,美国就受制于人。 回到中国的发展,实际上是1-100的发展极其强大。 我们追溯中国二千年以来的历史,儒家文明的士大夫集团是极其务实的精英团体,他们用儒家的外表来涂抹意识流,以仁义道德来教化民众,以君臣父子来构建等级观念,同时以法家来治国。 这套模式会被皇家、宗室、士大夫三个婆罗门阶层寄生,从而导致权贵不交税、财政失衡、压榨商人与自耕农、走向周而复始的毁灭。 其治理模式导致贤臣必定要向商人和自耕农首先开刀,但试图维持平衡,因而磨刀霍霍向自己的阶层和宗室开刀。 只要后面的动作一开启,贤臣在丧失权力之后,身死名灭加上家破人亡,就是注定的了。 所以桑弘扬三问,就循着财政平衡,国家灾难时期怎么办,中央与地方如何平衡。 往往到了王朝的末期,既得利益集团全部是门户私计,完全没有国民与国家利益。 这就是崇祯想要宗室与士大夫捐款,一毛不拔,却在李自成攻破城墙后,榨出7000万两白银的结果。 皇室有理解桑弘扬三问的,会自己替代贤臣的角色,去向宗室、士大夫磨刀搞钱,结果就是雍正皇帝为康熙补窟窿,为儿子筹集财富,却自己死于莫名其妙。 如果王朝既没有贤臣也没有清明的皇帝,权贵们大规模垄断商业,土地兼并,流民造反和北方的蛮族就下来把整个王朝颠覆了,人口大损减。 黄巢一夜之间就把长安公卿杀尽,长达千年的家族覆灭了。 而你 从社会科学家的研究报告,发现高达七成的普罗大众在三代之后已经没人了。 所以有人说这样一套系统里没有赢家。 我从另一个角度来看,中华文明始终敞开心胸接纳所有的外来文明,无论是文化还是技术。 最终形成自己的生存之道。 中国这个系统的特点是集体主义的泯灭个人的进化权,只有集体的生存权。 系统里的每一个人,从皇帝、士大夫、平民到山贼,都是这个混沌模型里不可或缺的一环,或供养,或纠偏,或毁灭。 系统每一次的颠覆、荡涤、兴亡,都是为了重启。 系统骨子里的架构从未改变。 这个系统天上缺乏0-1的创造力,但是可以在任何文明有了0-1的创造之后,用1-100的模仿与发展能力,做到出类拔萃,从而维系庞大系统的生存,并牺牲掉所有可以牺牲的个体,是所有的个体,从皇帝到天涯尽头的小民。 这个王朝曾经有一句话,普天之下,莫非王土。 所以古代小民被禁锢在土地上,终生没有走出自己的村庄、乡镇。 所以士大夫不知天下有无数他土,故此在失败时,就会交出身家性命,家破人亡。 因而士大夫的政治博弈是以性命相搏,有的为了财富,有的为了理想,有的为了忠于皇帝,有的为了家族。 在桑弘羊三问下,实际上王朝初年财富的增量时代,到存量经济的垄断时代,就是每个阶层逐渐被压榨的过程,是一个重新分配的过程。 一旦勋贵拒绝分配,榨取商人与自耕农,王朝也就到了末年,这些财富储备毁于流民大乱与外族入侵。 周而复始。 现代社会的中国,其实并未摆脱自己文明的骨架。 所有的学者如果仅仅是基于苏联体制来剖析中国,或基于资本主义与社会主义剖析中国,都会大错特错。 只不过全球构建的税务体系与技术体系,又帮助中国实现了普天之下莫非王土,所有曾经在中国出生的人,都终将是中国的臣民。 因此中国比古代王朝能够更进一步获得普天下的财税,来弥补财政失衡,并集中一切力量,去完成1-100的高科技发展与制造业升级换代。 只不过没有足够的消费,因为国强不等于民富,两头在外的发展模式,即使到了极致,最终廉价商品被美国拿走,国家有财政收入,利润被垄断平台拿走,剩下的普罗大众与中小微企业仅有维持生活的流水。 新的土地兼并模式形成了。 继续进入桑弘羊三问。 ....... 但中华文明会持续的,哪怕到本世纪末只剩下五六亿人口。 我们会周而复始的发展一万年。 发布于 泰国
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Breanna Stewart is balling out 👌 She leads all scorers with 23 PTS, 5 REB & 4 AST! SEA-NYL | League Pass Tap to watch:
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gstack这个项目火了,116.9k star不是没道理 1️⃣ 内置23个角色化工具,CEO、设计师、工程经理、QA全给你配齐...我跑了一次代码重构,它自己出方案还review,真像多了个团队。 2️⃣ 每个工具都是Garry Tan调好的opinionated配置,不用自己写prompt。实测clone下来就能跑,比我从零调Claude Code省了俩小时。 3️⃣ 覆盖从写码到发布全流程。Release Manager自动整理变更日志,Doc Engineer顺手把README写了,开会汇报材料都省了 建议先收藏,下次搞AI直接抄作业。 说个背景 这项目作者是YC现任总裁Garry Tan,他平时就用这套配置跑自己的代码,属于把日常实战工作流直接开源了。 等于硅谷顶级创始人天天在用的 🔗 #AI# #AI工具老炮#
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