与「HOOD」相关的搜索结果

EverMind is Hiring: Technical PM (Agent OS & Memory) Based in Silicon Valley | Shanghai | Beijing What we need: Tech + Product: Deeply understand Agent execution mechanics under the hood (OpenClaw/Hermes Agent is a +). AI-Native: Fluent in Vibe Coding. You can spin up working demos yourself to validate concepts. LTM Focus: Intensely driven to build an Agent OS with true Long-Term Memory. Flexible setup: Open to part-time/intern as a trial. DM me to chat!

so much fun technical stuff goes under the hood for @stompdotgg more gas optimizations coming entire session of pvp gaming for subcent tx fee is almost there--around $0.01-0.03 rn just need another 50% improvement and we're basically there.

With the new Chrome extension, Codex can quickly move through repetitive browser work, like navigating structured pages and complex data entry flows. Under the hood, it writes and runs code to navigate and complete tasks.

清晰法案通过预期的催化之外，也要注意到Circle正在进行的商业模式升级和迭代，这里最关键的就是4月8号Circle推出的Circle Payments Network (CPN) Managed Payments，这是一个全栈托管式稳定币结算平台。 CPN是Circle在25年5月上线的全球稳定币支付网络，连接银行、PSP、VASP 和企业，实现 24/7 实时跨境结算。 而今年4月初推出Managed Payments 是其“托管服务层”，让传统金融机构“零门槛”接入稳定币，而不用自己碰加密资产，相当于是Circle Payments Network (CPN) 的“托管增强版”。 1、CPN Managed Payments的功能 简单说就是Circle把稳定币的复杂性（minting、burning、合规、链上结算、多链路由）全部打包成SaaS 服务，合作伙伴只需通过API调用，像用传统支付轨道一样操作法币即可。合伙方只看到法币入账/出账、API 回调和报表。 全球跨境支付网络Thunes（覆盖140+ 国家）已经将其客户（银行、移动钱包）接入 CPN Managed Payments，实现法币工作流下的稳定币结算。 欧洲领先支付处理器Worldline，也接入CPN Managed Payments为客户提供区块链原生结算选项。 2、CPN Managed Payments对Circle的意义 让Circle能变身成Stripe + Visa的混合体，为什么这么说？它同时具备两者的核心优势： Visa的部分（网络运营商角色）： 1）CPN是一个多对多全球支付轨道，连接银行、PSP（支付服务商）、Fintech、企业，实现实时跨境/国内结算。 2）像Visa一样，它提供标准化网络基础设施：统一协调协议、即时结算、全球可达性（覆盖20+链路 + 多国法币payout corridors）。 3）不同的是，它用USDC（稳定币）作为结算介质，取代传统对应银行链（correspondent banking），实现秒级、24/7、无批处理的最终性。 Stripe的部分（B2B SaaS / 开发者友好基础设施）： 1）CPN Managed Payments是全栈托管SaaS服务：合作伙伴（银行/PSP）只需通过API调用、在法币端操作，Circle后台全包USDC mint/burn、合规、区块链路由、Gas抽象等。 2）像Stripe一样，它提供单次集成、turnkey解决方案，抽象复杂性，让传统金融机构“零加密暴露”就能接入稳定币支付（类似Stripe让电商/平台轻松接入支付）。 3）强调可编程性 + 开发者API（Payment Intents、Payouts、Accounts API等），支持商户收单、高频payout、AI支付等现代用例。 Visa提供“网络规模与可靠性”，Stripe提供“易用SaaS与可编程性”，CPN Managed Payments则把两者融合成稳定币驱动的现代支付基础设施——既是全球网络，又是托管服务平台 3、再多聊聊CPN Managed Payments与Stripe的区别和差异 Stripe已深度整合USDC等稳定币，为企业提供“零加密暴露”的一站式体验。 1）商户可通过 Checkout、Payment Links 等产品在ETH、sol等链上接收 USDC，系统自动后台转换为法币（USD/EUR 等），费率约 1.5%。 2）同时支持全球 Payouts，向承包商、创作者、供应商等以 USDC 出款，而企业后台始终只处理法币。 3）Stripe 通过 Bridge 等收购实现托管模式，企业无需接触区块链即可完成跨境支付，覆盖 100+ 国家，显著降低 FX 成本和结算延迟。 其优势在于开发者友好 API、可编程支付、丰富的支付套件（Checkout、Billing、Treasury），特别适合数字商户、中小型平台和需要前端支付体验的企业，许多公司仅用 Stripe 就能实现更快、更便宜的全球收付款。 CPN Managed Payments更侧重机构级 B2B 基础设施，服务对象包括银行、PSP、Fintech 以及大型企业的跨境结算需求。 1）它以全栈托管 + 强大网络效应为核心，Circle 作为网络运营商，连接多家受监管金融机构（OFI/BFI），实现多对多实时协调，一次接入即可触达全球合作伙伴，而非依赖单一平台。 2）在业务深度上，CPN 针对高频、大额、供应链支付、批量薪资发放及企业财资调拨等场景，提供 24/7 即时结算和极低 FX 与中介成本，由 Circle 全面承担 USDC mint/burn、Travel Rule/AML 合规、多链路由以及流动性全生命周期管理。 3）其目标客户为银行、支付处理器、大型 PSP 及全球企业财资部门，强调企业级 SLA、审计能力和合规牌照覆盖。同时内置条件支付和智能合约级编排，更适合 AI 代理支付、高频 M2M 以及企业间大额结算场景。 从上面的角度看，Stripe 更像“支付 SaaS 平台”（商户/平台导向），而 CPN 是“稳定币版 SWIFT 基础设施”（机构间网络）。在纯机构 B2B、大规模跨境场景中，CPN 的成本效率、合规确定性和零加密暴露程度更优 实际中，许多TradFi和Fintech正在同时测试/采用两者，用 Stripe做前端收单，用CPN做后台大额结/treasury。 4、这对Circle来说为什么是商业模式的升级和迭代？ 个人角度CPN Managed Payments的推出标志着 Circle 从“稳定币发行商 + 储备利息主导” 开始向 “B2B SaaS 支付基础设施提供商”的角度进一步迭代升级。 直接货币化路径： 交易结算费（basis points，按量阶梯）基础设施订阅/托管服务费； 合规、报表、流动性管理增值服务； 未来也有网络效应，参与机构越多，流动性越好，费用收入越高。 收入来源不再仅靠储备利息，而是交易量驱动的 recurring revenue（交易费 bps、服务订阅费、基础设施使用费、FX 点差等），这也跟Circlezai 26年将非利息收入规模化的目标是一致的。收入更具可持续性和抗周期性（即使利率下降，交易量增长也能带来稳定现金流） 商业模式迭代升级的核心就在于此： 从“卖美元稳定币”进化到“卖全球支付轨道”，通过 B2B SaaS形式提供类似 SWIFT的网络服务。 4月初，在这里

Robinhood一季度财报公布，盘后大跌。跌的原因可能是两个：1）公司声明第一季度支出跃升了18%，并警告称其“特朗普账户”推广计划将需要额外1亿美元的投资，“我们为特朗普账户提供服务的合同是基于成本加成的模式，利润率较低，因此我们预计收入将超过成本”； 2）来自加密的营收1.34亿美元（-47%）——最大拖累，受比特币等数字资产交易低迷影响（Robinhood App加密交易量下降48%）。 详细聊聊hood的财报 1、数据指标 总净收入同比增长15%，但未能达到分析师共识（约11.3-11.7亿美元）；EPS微增3%，同样小幅不及预期。 1. 核心财务数据一览 总净收入：10.7亿美元（+15% YoY，从9.27亿美元增长） 交易收入：6.23亿美元（+7% YoY） 净利息收入：3.59亿美元（+24% YoY） 其他收入：0.85亿美元（+57% YoY） 净利润：3.46亿美元（+3% YoY） 摊薄后EPS：0.38美元（+3% YoY，从0.37美元增长） 运营费用：6.56亿美元（+18% YoY） 与预期对比：收入不及预期（市场预期约11.3-11.7亿美元），EPS基本持平或小幅不及（预期0.39-0.41美元）。营收增速较2025年全年高增长阶段明显放缓。 2. 营收拆解：多元化驱动，但加密拖累明显 Robinhood持续从“交易佣金依赖”向“利息+订阅+多元化交易”转型，本季表现如下： 1）交易收入（Transaction-Based Revenues，占总收入58%）：6.23亿美元（+7%） 2）期权：2.60亿美元（+8%）——受益于市场波动，用户活跃度高 3）股票：0.82亿美元（+46%）——交易量强劲，权益名义交易量6,380亿美元（+54%） 4）加密货币：1.34亿美元（-47%）——最大拖累 5）其他交易收入：1.47亿美元（+320%）——主要来自事件合约（Event Contracts）、期货、指数期权等创新产品，创纪录交易量88亿份，成为新增长点 6）净利息收入（Net Interest Revenues，占总收入34%）：3.59亿美元（+24%）——核心稳定增长点，来自现金扫荡（Cash Sweep）、保证金贷款等。现金及存款余额167亿美元（+71%），保证金账簿170亿美元（+93%） 7）其他收入（Other Revenues，占总收入8%）：0.85亿美元（+57%）——Robinhood Gold订阅收入0.50亿美元（+32%），显示高价值用户黏性增强 3、用户与平台指标：增长稳健，Gold渗透率提升 1）资金账户用户：2,740万（+170万，+6% YoY） 2）投资账户：2,910万（+8% YoY） 3）Robinhood Gold订阅用户：430万（+120万，+36% YoY，历史新高），渗透率约15.7% 4）平台总资产（Total Platform Assets）：3,070亿美元（+39% YoY）——净存款、权益估值上涨及收购共同驱动 5）净存款：177亿美元（年化增长率22%），过去12个月678亿美元（+31%） Robinhood正从“用户爆炸式增长”转向“深度货币化”阶段。Gold订阅和产品创新（退休、信用卡、银行账户）是未来关键。 整体亮点 受加密低迷和开支大增影响增速放缓，但亮点还是有的： 1）营收非常多元化、加密营收占比从最高的接近50%，现在也就15%左右； 2）预测市场业务增速很快，一季度事件合约88亿份、同比320%，事件合约为主的其他交易收入已经超过加密营收。二季度有世界杯，事件合约暴增估计也是大概率； 3）多元化成功（净利息+订阅+新交易产品），平台资产与存款高速增长，买回股票+强劲现金流。经营活动现金流20亿美元，自由现金流强劲，现金及等价物50亿美元。 看Vlad Tenev的表态： 公司正处于“伟大财富转移”中心，产品创新速度加快，用户将Robinhood视为金融生活核心。 短期承压，但基本面的亮点还是不少。再度爆发还需要时间

加密之外，大所们都开始整合传统资产 —— 这一轮高喊「ABC」的熊市，要卷的更多了呀🤷‍♀️ 今天下午五点，币安正式上线原油（CL & BZ）和天然气（NATGAS）合约，终于把火了个把月的能源拼图补上了，现已累计上线 20 种主流资产合约 ▶︎ 大宗商品合约：WTI原油 (CL)、布伦特原油 (BZ)、天然气 (NATGAS) ▶︎ 贵金属合约：黄金 (XAU)、白银 (XAG)、铂金 (XPT)、钯金 (XPD) ▶︎ 股票合约：Strategy (MSTR)、Coinbase (COIN)、Circle (CRCL)、Robinhood (HOOD)、特斯拉 (TSLA)、英伟达 (NVDA)、谷歌 (GOOGL)、亚马逊 (AMZN)、Meta (META)、微软 (MSFT)、英特尔 (INTC)、Palantir (PLTR)、PayPay(PAYP)

The Nice Attack = Muslim The Paris Attacks = Muslims The Shoe Bomber = Muslim The Orlando attack = Muslim The Beltway Snipers = Muslims The Fort Hood Shooter = Muslim The Underwear Bomber = Muslim The Westminster Attack = Muslim The 2005 Bali Bombings = Muslims The murder of Lee Rigby = Muslims The U.S.S. Cole Bombers = Muslims The London Bridge Attack = Muslims The Madrid Train Bombers = Muslims The Charlie Hebdo Attacks = Muslims The San Bernardino Attacks = Muslims The Surabaya bombings = Muslims The Minnesota Mall stabbings = Muslim The 7/7 bombers = Muslims The Moscow Theatre Attackers = Muslims The Boston Marathon Bombers = Muslims The Ankara Airport Attack = Muslims The Manchester Arena bombing = Muslim The Pan-Am #103# Bombers = Muslims The Iranian Embassy Takeover = Muslims The Air France Hijackers = Muslims The 2002 Bali Nightclub = Muslims The Batta Meena Attacks = Muslims The Beirut Embassy bombers = Muslims The Libyan U.S. Embassy Attack = Muslims The Yazidi Massacre of 2014 = Muslims The Beheading of French priest = Muslims The Buenos Aires bombers = Muslims The Israeli Olympic Team = Muslims The Kenyan U.S Embassy = Muslims The Khobar Towers Bombers = Muslims The Beirut Marine bombers = Muslims The Besian School Attackers = Muslims The First WTC bombers = Muslims The Beheading of Daniel Pearl = Muslims The Achille Lauro Hijackers = Muslims The Bombay Attackers = Muslims The 9/11 hijackers = Muslims

In today's episode of programming horror... In the Python docs of random.seed() def, we're told "If a is an int, it is used directly." [1] But if you seed with 3 or -3, you actually get the exact same rng object, producing the same streams. (TIL). In nanochat I was using the sign as a (what I thought was) clever way to get different rng sequences for train/test splits. Hence gnarly bug because now train=test. I found the CPython code responsible in cpython/Modules/_randommodule.c [2], where on line 321 we see in a comment: "This algorithm relies on the number being unsigned. So: if the arg is a PyLong, use its absolute value." followed by n = PyNumber_Absolute(arg); which explicitly calls abs() on your seed to make it positive, discarding the sign bit. But this comment is actually wrong/misleading too. Under the hood, Python calls the Mersenne Twister MT19937 algorithm, which in the general case has 19937 (non-zero) bits state. Python takes your int (or other objects) and "spreads out" that information across these bits. In principle, the sign bit could have been used to augment the state bits. There is nothing about the algorithm that "relies on the number being unsigned". A decision was made to not incorporate the sign bit (which imo was a mistake). One trivial example could have been to map n -> 2*abs(n) + int(n < 0). Finally this leads us to the contract of Python's random, which is also not fully spelled out in the docs. The contract that is mentioned is that: same seed => same sequence. But no guarantee is made that different seeds produce different sequences. So in principle, Python makes no promises that e.g. seed(5) and seed(6) are different rng streams. (Though this quite commonly implicitly assumed in many applications.) Indeed, we see that seed(5) and seed(-5) are identical streams. And you should probably not use them to separate your train/test behaviors in machine learning. One of the more amusing programming horror footguns I've encountered recently. We'll see you in the next episode. [1] [2]