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这之后他的持仓时间和止盈止损的幅度开始有意地缩小，比如那之后他又看准点位，在83,000开了一笔多单，92,000上方平仓，然后又在94,000附近开空等等。 这几次短线下来总收益也超过了一个亿人民币。 再看这段趋势，在这段暴跌后的震荡行情中，他只专注做短线交易。

中国高铁二十多年累计 7000‑8300 亿美元， 而美国一年的军费开支超过1万亿美元 来过中国，做过中国高铁的美国人很容易得出一个结论： 中国投资于有益于人民的基础设施， 美国投资于有益于洛马的军火生意

「日本人がもっとも嫌うのは、自分の所属する組織内で、責任の所在が明らかにされることだ。 責任が.多少とも自分におよびそうなときには特に、責任の回避策に全力が注がれる。 組織や集団の成員でありたいと願ってそうあり続けることが、日本人の集団主義と呼ばれる場合が しばしばある。　 問題の本質を直視している言葉ではないから、集団主義という言いかたには なんの意味もない。正しくは、日本人の責任回避主義、と呼ばなくてはいけない。 日本語で生きる我々に関する結論のひとつは、我々は責任が明確にならない社会システムのなかに生きている、という事実だ。 あらゆることが会社単位でしかおこなわれない日本は、いったん なにかあれば信じられないほどに脆弱な国だと、 さきほど僕は書いた。 勢いでそう書いたのではないし、そんなふうに書くのが僕の好みでもない。直視するのをもはやどう回避することも不可能な、あらわすぎるほどにあらわな現実だ。」片岡義男『日本語で生きるとは』1999 →所属を離れると、今度は好き勝手に言うようになる。だから、ルールを守れ！がある。好き勝手に「やる」のを防ぐ、相互監視/相互規制を徹底的にやる。当然、外国人にも厳しくやる。この生きにくさを作ってしまうシステムも、魅力はある。徹底的な無責任さを極めればいい。

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.

🚨 New EIP: Tapered Issuance Burn We just submitted an EIP to ethereum/EIPs: a minimal, market-driven fix to Ethereum's issuance policy removing the incentive for stake growth beyond 50% of ETH supply. EIP-8361 by @pintail_xyz, @jdetychey, @dapplion, @pa7x1, @ladislaus0x & @drakefjustin 🧵