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去年 12 月，我在 OKX Pay 中放入了 10,000 USDG，當時最高年化收益達到 10%。經過大約半年的時間，目前賬戶中的累計收益已經超過 425 美元。 原本我以為，這已經是一個相當不錯的穩定幣收益實驗。直到最近一位朋友告訴我，他通過 OKX 的現貨槓桿借幣方式，將 USDG 的收益率放大到了約 17% 年化，而且參與金額接近 47 萬美元。 這期影片中，我會從自己的 USDG 收益記錄開始，帶大家瞭解： OKX USDG 的收益為什麼從 10% 降到 6%； 朋友如何通過現貨槓桿借幣持有大量 USDG； 4.1% 收益與 2.5% 借幣成本之間的利差如何計算； 我如何使用 1,000 美元親自測試這套操作； 這種看似穩定的利差玩法，背後有哪些脫錨、強平和收益變化風險。 這只是我個人在區塊鏈領域中的學習與實測記錄，不構成任何投資建議。涉及借幣與槓桿的操作，請務必先瞭解相關風險，再根據自己的承受能力作出判斷。 重點時間戳 00:00 朋友用 USDG 做到約 17% 年化？ 00:31 我半年前投入 10,000 USDG 的真實收益記錄 01:14 USDG 收益從每周約 20 美元降到 11 美元的原因 02:13 朋友的玩法：近 47 萬美元 USDG 與現貨槓桿 03:27 實際收益截圖：一周發放 247 美元 04:12 另一位用戶用 5 倍槓桿持有 72 萬 USDG 04:47 現貨槓桿和合約交易有什麼區別 06:22 約 17% 年化是如何計算出來的 07:51 OKX 現貨槓桿操作演示：開啓跨幣種保證金與自動借幣 10:48 用 1,000 美元實測買入 8,000 USDG 11:56 如何查看借幣利率：收益 4.1%，成本 2.5% 13:07 風險提醒：脫錨、強平、VIP 收益變化與退出方式 @okxchinese

欧洲小伙儿Stan，把账户亏到只剩1.4万欧元之后，靠一只股票，赚了超过160万美元。 换算成人民币，这笔利润超过1000万。 这只股票就是Rocket Lab，账户利润已经经过Kinfo验证。 2020年疫情期间，他拿出自己攒下的3万欧元，又接过父母5万欧元积蓄，一共8万欧元入市。 最初几年，他先重仓阿斯顿·马丁，后来又买了Rocket Lab的认股权证。 公司提前赎回认股权证时，股价还低于11美元的行权价，这笔仓位约70%很快消失，他估计亏掉约5万欧元，到2023年1月，经纪账户只剩1.4万欧元。 他第一次听说Rocket Lab，是在一名早期押中特斯拉的投资者视频里。 Stan当场拿约1万欧元买入，随后才开始研究。 此后每个季度，他都会听财报电话会，盯着CEO Peter Beck和CFO的表述，再看公司有没有按计划完成发射，推进Neutron大火箭，以及把业务从发射扩展到卫星零部件和空间系统。 只要这些动作仍在兑现，他就没有因为股价下跌或横盘离场。 普通股拿了约两年后，2024年初，Rocket Lab仍在3至4美元附近反复波动，Stan卖掉全部股票，换成222张长期看涨期权。 这些期权的行权价是5美元，买入权利金约1.47美元。 按一张对应100股计算，他花了约3.26万美元，相当于押注2.22万股Rocket Lab继续上涨。 Kinfo显示，他的整体交易胜率其实只有33%。 Rocket Lab从约3.70美元一路涨到90美元附近时，Stan卖掉了这批期权。

经好友拔刀刘同意，将他们近期抓取的国内各大AI平台数据集进行开源 清洗后的数据集、论文预印本以及第一份分析报告，已推送到GitHub仓库，地址见评论区 这应该是面向国内各大AI平台的最新、最全的一份公开GEO原始数据集 包括了豆包、DeepSeek、元宝、千问、Kimi、文心、百度AI等8个AI平台的AI搜索结果、信源特征数据 这份数据包括： 1、620 个标准问题，覆盖 6 个研究维度、31 种有效问题类型，包括行业、提问意图、提示风格、时间敏感度、触发强度和极端真实场景； 2、214,119 条 AI 引用观察，精确去重后保留 189,845 条。这里统计的是回答中的引用来源与摘要，现有数据不含完整回答原文； 3、引用记录归并为 9,878 个规范域名信源、107,659 个规范页面；211,248 条记录带有效 HTTP URL，占 98.66%； 4、信源按 9 个一级类型、39 个二级类型完成分类，去重引用的分类覆盖率达到 99.77%； 5、原始数据、清洗表和分析集市都已保留，可用 JSONL、Parquet 和 DuckDB 直接查询，也附了字段字典、清洗规则和质量报告； 6、64 个原始分片全部通过 SHA-256 校验，清洗过程保留原值、异常标记和追溯字段，方便复现和继续加工 这几天对数据进行了二次清洗、标注和加工，并输出第一份可视化分析，一些有意思的发现和洞察 1、各大AI平台的信源头部效应非常明显，Top 10 信源贡献了 41.47% 的去重引用，抖音、腾讯网、今日头条、百度百科排在前四 2、平台与社区类信源只占 4.68% 的域名，却拿到 29.63% 的去重引用，内容分发平台在 AI 引用生态里的权重很高 3、品牌与企业官网只贡献 4.33% 的去重引用；加上政府与公共机构，主体自有来源合计 9.06%。品牌自有内容还有很大的可见度空间 4、跨平台共识并没有想象中高，66 个平台组合中，最高的“问题 × 页面”Jaccard 相似度也只有 34.94%，还有 11 个组合完全没有共享的问题与页面。单个平台的经验不能直接外推到其他平台 5、内容新鲜度很明显，在发布时间可靠的页面中，88.77% 来自 2025 或 2026 年；29.57% 的页面标题带年份，23.06% 带榜单或排行。时效信号和决策型内容值得继续验证 欢迎留言补充关心的问题，我可以抽空基于这些关心的问题，再做一份数据分析报告

果然还是 TACO 了，油价大幅下跌，可惜了，昨天胆小没有继续追空，现在仍然是均价 77.36 美元（亏 22%）的 WTI 空单和均价 80 美元（亏 47%）的 Brant 空单，不过这也仅仅是解决了美国 20% 税收的问题，伊朗控制霍尔木兹的问题还没有解决。 接下来就要看美国和伊朗之间的继续扯皮了，目前暂时的打算是 82 美元继续空 WTI 以及 86 美元继续空 Brant ，我的看法是 WTI 最高值是 81 美元不到，如果再有更利空的消息也就差不到 82 美元，对应 Brant 就是 86 美元不到。 但这个位置是偏保守的，未必能吃到，如果胆子大一些的话，可以在 80 美元的 WTI 和 85 美元的 Brant 再空一波，保证金一定要到 100 美元以上，以防出幺蛾子。 石油高位空我始终认为没关系，因为上涨有天花板，所以保证金只要足，就不怕目前的浮亏。 @Gate Crypto、美股、港股、韩股、黄金、CFD、预测市场一站交易

无上限畅用 GPT-5.6-sol的办法 如果你还在用 5.5 的习惯跑 GPT-5.6(Sol),那你现在大概率天天触碰limit 5.6 是真强,但它有个副作用: 单条消息用量暴涨,高推理下一跳就是 5 小时上限的 15%。 Theo 实测了一套省额度、又不掉质量的用法, 按重要性给你捋一遍。 先说为什么会触顶。 5.6 把 5.5 那个"动不动停下来问你要权限"的毛病治好了, 但它会一路干下去,用量跟着翻翻。 很多人还拿 5.5 的习惯在跑,自然天天顶格。 OpenAI 这边也挺坏,Codex 里有些设计就是在推着你多用。 1、Ultra 尽量别碰。 新功能,特别烧额度,等 Theo 专门那期出来再说,现在就当它不存在。 2、Fast 模式关掉。 它提速 1.5 倍,消耗快 2.5 倍。5.6 本来跑得就久,瓶颈在工具调用和跑测试,不在推理速度，关掉体感几乎没差,用量掉一大截。 3、推理级别默认挂 High。 deep SWE 实测: Low 45% Medium 61% High 69%($3.47) X-high 71% Max 73% 过了 High,成本翻倍只换来几个点,不划算。 4、模型选 Sol,别选 Luna 和 Terra。 Luna 适合 API 批处理数据,写代码不行;Terra 在智能和成本上全面落后。 5、最重要的一条,在 prompt 里自己给它设停止点。 5.6 太积极,你不拦它就一路做下去。得明确告诉它做到哪停,比如"先写计划,写完停下来等我反馈",或者"一路做完、提 PR、处理完第一轮 review 就停,剩下的交给我"。 停止点可以放得很远,这个点靠 prompt 定,调推理级别或工具配置都控不住它。 6、子代理谨慎用。 Codex 的 V1/V2 实现都一般,5.6 又爱乱开。 要是发现额度掉得特别快、子代理还乱起,往 AGENTS.md 里加一句:"Only use sub-agents if the user explicitly requests them." 还有两个坑单独拎出来: 别手改 context window 和压缩阈值。 模型是按默认 compaction 训出来的,你手改它会变笨还更费钱。 OpenAI 的 Tebo 确认过,默认 272k 就是给 5.6 调好的。 别盲抄别人的 config。 自己去 .codex / AGENTS.md / CLAUDE.md 里改、看 trace、再调,手感是这么试出来的。 最省的就这三条: 关 Fast、推理挂 High、prompt 里自己设停止点。 建议收藏,配置的时候对着调👇

腾讯开始发力了，新发布的 腾讯混元Hy3 很有东西，而且两周内 API 免费用！！！ 价格也太很香：输入 ¥1/百万 token，输出 ¥4/百万 token，命中缓存 2毛5，低于 DeepSeek V4-Pro 295B 的 MoE 只激活 21B，等于用小模型的成本跑出了大模型的水平：推理能力够到 DeepSeek V4 pro、Qwen 3.7 max 这一档，Agent 能力卡在 GLM-5.1 和 5.2 之间。 更实际的是 token 效率，WorkBuddy里的办公任务对比 GLM5.2，做文档省 47%，做 PPT 省 49%，模型便宜一半等于预算翻倍。而且 Apache 2.0 随便商用。 目前 API 免费两周，大家快去薅起来～

昨日五星桑巴被哈兰德击碎是没想到的！~~不过说回来巴西这场踢的太差劲了！~昨日只有方向命中一场~~ 今天继续！~ 🇵🇹 葡萄牙 vs 🇪🇸 西班牙 方向：西班牙不败，偏西班牙小胜 综合Top3：1-1 / 1-2 / 0-1 信心：中 大比分：有空间，但不放进主线 分析：模型给西班牙胜约47%，平局约26%，葡萄牙约27%。这不是碾压局，1-1是最高单比分，西班牙小胜是主方向。葡萄牙个人能力够强，所以不能把平局和偷一个的风险拿掉。 🇺🇸 美国 vs 🇧🇪 比利时 方向：比利时胜，但风险比模型数字看起来大 综合Top3：0-2 / 1-2 / 0-3 信心：中 大比分：有，比利时赢2球以上空间明显 分析：模型给比利时胜约63%，预期进球 0.80-2.60，说明比利时进攻端优势很大。但盘口和外部信息对美国主场、巴洛贡回归比较敏感，所以不直接押死 0-3，保留 1-2 这种美国能进球但仍输球的剧本。 今日结论： 葡萄牙 vs 西班牙：西班牙不败，首防 1-1 美国 vs 比利时：比利时胜方向，但防美国进球 免责声明：仅供赛前模型参考，不是投注建议。足球波动很大，临场阵容、红牌、天气都会改变比赛

现代主权国家的年龄： 美国：250 年 加拿大：159 年 澳大利亚：125 年 西班牙：48 年 英国：225 年 荷兰：211 年 瑞典：217 年 瑞士：166 年 丹麦：165 年 摩纳哥：79 年 挪威：121 年 法国：68 年 葡萄牙：116 年 匈牙利：108 年 波兰：109 年 俄罗斯：35 年 埃及：104 年 摩洛哥：70 年 埃塞俄比亚：95 年 泰国：244 年 蒙古：115 年 伊朗：47 年 中国：77 年 日本：79 年 韩国：78 年 马来西亚：63 年 新加坡：61 年

现代主权国家的年龄： 美国：250 年 加拿大：159 年 澳大利亚：125 年 西班牙：547 年 英国：225 年 荷兰：211 年 瑞典：217 年 瑞士：166 年 丹麦：165 年 摩纳哥：79 年 挪威：121 年 法国：68 年 葡萄牙：116 年 匈牙利：108 年 波兰：109 年 俄罗斯：35 年 埃及：104 年 摩洛哥：70 年 埃塞俄比亚：95 年 泰国：244 年 蒙古：115 年 伊朗：47 年 中国：77 年 日本：79 年 韩国：78 年 马来西亚：63 年 新加坡：61 年

#直播# 6月30日，民歌大觀第47期“雲嶺同歌匯同心”雲南多民族組曲專場，匯聚藏族、拉祜族、佤族、傣族、布朗族、壯族等民族音樂元素，邀全球網友在民族團結的多元樂章中，縱覽雲南各民族相守共生、和和美美的動人圖景，體驗“有一種叫雲南的生活”。