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现在到底应该不应该买Ai行业 应该不应该买入稳定币龙头crcl 先确认下这一个标的成长过程中的几个阶段 然后把各种带入其中 就像先搞明白人的生老病死 知道一个人的年龄 才好预测他未来可能的行为 它是婴儿还是儿童 还是少年还是中年还是老年 我们来梳理下 先看看行业发展的过程 1、发现阶段 前几年我买入3-4千亿美金英伟达的时候 几乎是全网最早喊英伟达会破万亿 会超过苹果谷歌成为市值第一的企业 那个时候是发现阶段 那个时候我们的看法是未来的竞争 企业和企业国家和国家 缺的是算力 这个算力不是cpu而是gpu 新能车的无人驾驶是gpu而不是cpu 我是从这里走进去AI的门口 找到了英伟达 后面很多人发现光模块存储各种 买入可能都赚了很多倍比英伟达还多 这些市场我没有发现他们 不是我的能力圈 发现这个阶段胜率并不高 完全看你相信什么 比如此刻的crcl 就处在这个阶段 你信不信gpu 能带领Ai带来科技革命 信不信稳定币行业是支付行业的范式转移 这个时候能给你提供的数据支撑很少 你很难定量分析 你只能定性分析 这个阶段风险最高回报最高 2、成长阶段 很多人把成长阶段当做发现阶段 三星海力士在业绩开始起飞之后 赚的是成长的钱了 英伟达1.5万亿到6万亿这段 也是成长的钱 它每个季度财报都超预期 营收和利润都在增长 市值不断提升 现在crcl还没有进入这个阶段 发现阶段是比较难看到的 但成长阶段是可以用定量筛选出来的 财报后就继续拿着 业绩开始不及市场的增长预期 股价也开始放缓甚至回落 这是大多数基金机构开始进入的阶段 风险较低回报也还行 3、信仰阶段 当所有的业绩都已经预期到位 甚至开始透支很多年以后 这个阶段是那些在发现和成长阶段忽视的人 开始上车的时候了 终于被这些宏达叙事所说服 但市场剩下的涨幅已经非常有限 这个阶段风险最高回报最低 btc就已经走完了发现和大部分成长阶段 现在进入了纯信仰阶段 有人说你买crcl难道不是信仰阶段吗 不是 在没有数据支撑前的相信就发现 在数据兑现之后已经没有增长空间了 你依然还相信它继续“增长” 那才是“信仰” 现在依然愿意去买存储那些周期股的 大部分都是“信仰”了 因为业绩已经透支 随着产能开始爬坡价格下跌 企业的盈利增速会下降 甚至盈利总额也会下降 我并不是今天说这句话 而是今年5-6-7股价最高峰的时候就这样说了 4、AI现在到底是哪个阶段 对于英伟达而言 现在已经走进成长阶段的后半程 存储和光模块那些走到了信仰阶段 英伟达有定价权 企业的营收暂时不会陷入周期性变化 但存储光模块那些市场竞争激烈 随着产能扩森行业原先的周期规律还会体现 5、那现在应该买入Ai行业吗 AI行业其实非常庞大 英伟达是 三星海力士美光也是 但他们可能出在不同的时期 我先回答 现在肯定应该买入Ai行业 但可能不是你说的那几只股票 随着AI基建行业走入过热甚至回落 AI应用行业开始崛起 他们从发现阶段走到了成长阶段 现在最具确定性的 就是Anthropic Opneai Deepseek这些 如果我们回顾互联网这轮产业革命 从2000年泡沫开始破裂 到后面互联网龙头企业创造千亿美金营收 股价涨了几百上千倍 真正的底部是从to c端企业盈利开始的 今年10月中Anthropic走到了盈利的门口 虽然增速放缓但整体实现了盈亏平衡 互联网时代的三个细分市场社交电商和搜索 在AI应用端已经开始呈现出 聊天机器人 OpenAI 代码编程 Anthropic 视频生成 Seedance 其中ANT率先实现盈利 但不幸的是AI行业to c的成长阶段 刚好赶上了AI行业to b的信仰阶段 所以我们看到了半导体这一个月以来的暴跌 但事实这恰恰是AI作为整个行业成长阶段你的开始 以to c端企业盈利为标志 本次AI行业的大爆发 可能不会再有2000年的崩盘泡沫了 人类社会其实也是在不断发现问题 修改缺陷的 这次还没等到基建崩盘 to c的企业就开始盈利 参考互联网行业 相当于如果2000年的时候 腾讯阿里谷歌亚马逊就开始盈利了 那还会有互联网泡沫崩盘吗 6、我的结论 现在是买入AI行业的好时机 我们现在相当于是在2004年买入互联网龙头 那个时候买入互联网指数 买入腾讯阿里谷歌亚马逊微软那些 你在未来十年都是躺赚 买入OpneAI Anthropic Seedance Deepseek 相当于在2004年买入了中美互联网龙头 大模型是还没有分出胜负 但优势现在已经进入叠加时代 决赛圈已经出现 没有进入决赛圈的选手才是危险的 已经进入决赛圈的选手是应该下注的 如果不能确定到底买哪家 买入QQQ就是最好的 或者未来会有更窄的Ai应用端指数etf 指数会自动筛进入决赛圈的成长阶段企业 盈利的胜率会提高但赔率会降低 目前看直接买这四家胜率还是很高的 又有人说了ANT上市就14000亿美金了 当年互联网企业龙头上市才多少估值呢 这恰恰是这些龙头企业的价值 那些几百亿美金的企业未来生存下去都难 但这些万亿美金的 是有可能成为垄断标的的 他们的估值也依然有十倍甚至几十倍空间 当年互联网企业上市的时候 谁又不是市梦率呢 7、文章内容有点长 我把结论长话短说 crcl出于支付范式转移成长阶段应该买入 大模型头部几家企业 属于Ai应用端的成长阶段应该买入 AI指数（可能暂时还没有标的） 和QQQ属于长期成长阶段 可以定投长期持有

株歴26年。忠告は一度だけ 今は買わない方がいい 地獄： ・任天堂：𝟭𝟰,𝟭𝟯𝟭円→8,715円 ・キオクシア：𝟭𝟭𝟬,𝟱𝟱𝟬円→13,500円 ・村田製作所：𝟭𝟮,𝟮𝟮𝟬円→𝟴,𝟭𝟯𝟯円 ・フジクラ：7,933円→4,110円 【天国 】 ↓↓↓ 400株でもいいから買っておけ

这两天 BTC 跌到 6.2 万美元，有人说币安上个月被盗了 63 亿美元，这次是故意把市场砸下来，好低价把币买回去。 我去翻了下成交数据，发现这几天现货卖得最凶的，反而是 Coinbase。 11 月 9 日到 14 日（UTC），四家交易所的 BTC 现货成交里，Coinbase 主动卖出的量比主动买入多了约 8,900 枚 BTC，币安是 3,100 枚，Bybit 是 700 枚，OKX 则是主动买入多了 1,400 枚。Coinbase 的差额接近币安的 3 倍，那一周 Coinbase 上的 BTC 还平均折价 0.13%。 周日早上跌到 61,946 美元那一脚，要单独看。上面这组数据没覆盖到那个低点。Coinbase 当时一小时成交了约 3,400 枚 BTC，是前三天小时成交量中位数的 6.4 倍。确实放了大量，但要看谁先打下去，得把几家交易所同一时间的逐笔成交摊开看。 我更在意的是钱往哪走。美国现货 BTC ETF 上周五个交易日天天净流出，一共 10.65 亿美元。截至 11 月 14 日，美元稳定币的流通量，7 天少了 44.4 亿美元，30 天少了 163.9 亿美元。把 USDT 从交易所提到自己钱包，市场上的 USDT 一枚都不会少。这次是整个市场的稳定币供应在缩，至于有多少最后换成法币出了圈，光凭这个数字算不出来。 再说币安。被盗是真的，补买资产也是币安自己说过的。但按币安 11 月 3 日披露的口径，到 10 月 31 日，受影响的代币已经补齐了约 98%。 所以我现在更倾向于这么看：Coinbase 现货卖压重，美国 ETF 在撤钱，稳定币供应也在缩水，这三件事都有数字。至于币安为了补窟窿先砸后买，我想先看看能对到币安自营账户的成交记录。

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如何赢得别人的尊重？ 1.不要太频繁地向别人寻求帮助。 2.不要说太多不必要的话。 3.不要费力去维系那些对你不感兴趣的人际关系。 4.专注于自己，多做让自己开心的事情。 5.不要参与对他人的闲言碎语。 6.如果有人不尊重你，要当场明确表达自己的态度。 7.不要总想着占别人的便宜，尤其在吃喝往来上。

11、干活前先跟 Claude 说声“hi”。 为什么？5 小时计时是从你第一条消息开始算的。 9 点开工 → 14 点重置。11 点用完，要等 3 小时。 7 点先说声 hi → 12 点重置。11 点用完，只等 1 小时。 同样的额度，少等很多时间。

Diffusion language models can rewrite their own drafts — but rewriting the wrong span just reproduces the same mistake. Remasking lets these models revisit generated text, yet they have never had a good sense of when a revision is worth it. DiVR adds a verifier that predicts whether a partial sequence will still reach the right answer, then decides when to regenerate a block and which alternative to keep. On LLaDA-8B-Base across five reasoning benchmarks, average accuracy rose from 35.3% to 43.4% at 1.9–3.5× the cost of greedy decoding — while search baselines needed 3.8–7.4× the compute for worse results. The practical payoff: a real accuracy lift without touching or retraining the generator, and the verifier even transfers to other generators like Dream. The catch is still multiplied compute, so latency-sensitive deployments need to do the math first. Would you trade 2–3× compute for an 8-point accuracy gain on your own reasoning tasks? #DiffusionLM# #LLMReasoning#

Cloudflare 11月13日把 Kitesurf 开源了，Apache 2.0，这是它8月推出的专给 AI 智能体用的浏览器，整个跑在 Workers 上，背后没有 Chromium 进程，也没有容器。 浏览器该干的它都干，解析 HTML、套 CSS、执行页面里的 JavaScript、截图，对外说 Chrome DevTools 协议，Puppeteer 这类客户端直接能连。 零件是几个现成的开源项目拼起来的： 1. Blitz 管 HTML 解析、DOM、排版和绘制 2. Stylo 管 CSS 解析和样式计算 3. JavaScript 优先放进 Dynamic Workers 跑，跑不了才退到 Boa，在 WebAssembly 里执行 4. Linebender 管文字排版和 2D 图形，Krilla 出 PDF 省掉的是只有人才用得上的东西，标签页、主题、扩展、像素级还原，换来的账 Cloudflare 8月公布过，截图一次 CPU 380毫秒，Chromium 热池要1,173毫秒，内存57.8MiB 对271MiB，抓 HTML 内存39.4MiB 对273.7MiB。 代价是慢，截图总耗时1,148毫秒，Chromium 是637毫秒。 官方点名能正常渲染的是 TodoMVC、维基百科、Hacker News、Cloudflare 博客和大部分 Cloudflare 后台，复杂页面还在追，9月时网页平台测试已经过了73万多项子测试。 本地跑是 clone 下来 pnpm install、pnpm run dev，第一次要编译 Rust 内核，得等一会儿，部署到自己账号上要开 Workers 付费计划，因为它用 Dynamic Workers 给每个页面单独起一个隔离的 Worker。 Cloudflare 说 Kitesurf 只用了所有客户都能用的公开 Workers 功能和接口，没有任何内部特权。

贵 2.8 倍的模型，在 Claude Code 里只多解了 1.9 个点： 52 个编码任务 Opus 5.5：82.7% Fable 5.2：84.6% 每解决一个任务的成本：Fable 5.2 是 2.8 倍 addyosmani 的建议是 Opus 5.5 当日常主力，卡住了先调高 effort，别急着换模型；大迁移、长时间无人值守这种活再交给 Fable 5.2 🤔