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Step into Guoxi Mansion in Luojiang, Quanzhou. The ancient residence takes on a new lease of life as a brand-new cultural landmark. #Quanzhou# #Luojiang# #GuoxiMansion# @CGTNOfficial @Frontlinestory @XHNews @fqjat00000 @ZuoZhangChina @CNYouthDaily @AmbassadeChine @consulat_de

Step into Quanzhou, Asia's top port, where Maritime Silk Road history comes alive. Centuries ago, giant wooden ships set sail loaded with exquisite silk, porcelain, and tea — connecting Asia with Africa and Europe — while traders, monks, and travelers gathered, sharing stories and beliefs along the vibrant harbor.

Those days I visited Quanzhou ( 泉州) city (South East China province) close to Taiwan. I tried local costumes, cultural heritages, and visited some China's most advanced clothing companies such as Anta 安踏, Kelme 卡尔美 and Septwolves 七匹狼.

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如果我们可以重新理解 Quant Developer。 这并不只是思想实验。 Jane Street 2026 年公开的研究方向包括机器学习、编程语言、编译器、ASIC、FPGA、分布式 shared log、incremental computation、查询优化、分布式存储和形式化验证，而Citadel GQS 则把实时数据、HFT 执行和低延迟 ML 推理放进了同一个 Quantitative Research Engineer 岗位。 再次强调，市场是一个高维、受驱动、耗散的非平衡系统。 订单持续进入、撤销、成交，信息、资本和风险不断注入，异质的参与者相互作用，系统几乎从未达到平衡。 当看到Jane Street 把 graph-structured、incremental computation 列为长期研究方向，我想这是一个值得认真理解的信号。 如果我们发现研究对象持续变化时，计算本身或许也需要围绕变化来组织。 一条报价更新，并不意味着整个市场都需要被重新计算。 它首先改变某些局部状态，再沿着依赖关系，影响相关资产的估值、组合的风险暴露，以及尚未成交的订单。 如果把这些计算关系展开，我们会看到数据连接特征，特征连接预测，预测连接决策，决策通过成交与持仓，反馈到下一轮计算。 这里必须区分两件事。 计算图中的依赖关系，不自动等于市场中的因果关系。但只要我们能够明确哪些结果依赖哪些输入，就有机会在新事件到来时，只更新受到影响的部分。 这正是 incremental computation 最吸引我的地方，它让计算资源跟随变化分配。困难的问题也随之浮现。哪些状态已经过期，筛选必须更新的传播，可以合并的计算。我们开始寻找，在并发和异步执行中，如何避免把不同时间的市场状态拼成一个从未真实存在过的世界？ 于是，延迟就不再止于程序运行了多少微秒。判断抵达市场时，你应该着眼于支撑判断的那个市场是否仍然存在。 想想吧，一个离线表现出色的模型，如果依赖陈旧的数据、无法承受行情突发时的排队，或者不能及时更新风险状态，那么它在回测中发现的信息优势，可能在执行之前就已经消失。 因此，Quant Developer 的工作可以被理解为，他们需要在有限的时间、算力和通信预算内，维护一个足够及时、足够一致、能够用于行动的市场内部模型。 编译器、分布式系统、硬件加速和形式化验证，开始汇聚到同一个问题上。 编译器决定计算如何被表达和执行； 分布式系统决定不同节点如何组织事件与状态； 硬件决定数据移动和运算的成本；形式化方法则帮助我们检查，某些关键约束是否会在复杂的执行路径中被破坏。 这些工作共同决定一个数学上的预测，试图成为现实中的有效决策。 而非平衡系统的视角，提供了一组进一步追问的方向：外部事件，内部状态，反馈是抑制还是放大扰动，输入速度和处理能力的关系对于系统的影响。 当然，市场是耗散系统本身并不会自动产生 Alpha。我想，我们只有把这种直觉落实为可观测的变量、明确的机制和能够被数据推翻的预测，它才开始具有研究价值。 它确实改变了我们看待这个职业的方式。 Quant Developer 所构建的一直是一个嵌入市场之中的实时决策系统。 这个系统观察市场，也通过自己的行动改变市场：它必须在变化尚未结束时做出判断，在信息尚不完整时承担后果。

最近的一个妖币 ethereum:0x4a220e6096b25eadb88358cb44068a3248254675 暴涨 90%+ 破 290U，逻辑其实非常清晰： 不是散户拉盘，而是真正的传统金融（TradFi）巨头落地！ · 美国落地：Quant 被 The Clearing House 选为 On-Chain Money Initiative 的互操作/编排层（日均清算量超 2 万亿美元）。 · 英国落地：汇丰、巴克莱、渣打等 7 家银行已通过 Quant 完成真实 Tokenised Deposit 交易。 Quant 抢的不是公链流量，而是银行间资产上链的“中间件/互操作层”。随着 Fusion 节点和真实交易量提升，$QNT 作为原生质押资产的价值捕获才刚刚开始。 这就是基本面驱动的行情 📈

Another major arrangement that I expect Quant ($QNT) will announce an official partnership with in the coming months is Project Agora. Agora is multi-currency shared platform for wholesale cross-border payments by France, Japan, Korea, Mexico, Switzerland, the UK, and the US. Also involved are HSBC, Citi, JPMorgan, Santander, Deutsche Bank, the BIS, SWIFT, Visa, and Mastercard.

I asked people: "which robotics labs and startups have the highest talent density?" 28 votes: Physical Intelligence (@hausman_k, @svlevine, @chelseabfinn, @adnan_esm, @brian_ichter, @QuanVng, @lachygroom) 18 votes: Generalist (@peteflorence, @andyzengineer, Andrew Barry) 9 votes: Sunday (@tonyzzhao, @chichengcc) 6 votes: Skild AI (@deepakpathak, @gupta_abhinav_) 4 votes: Dyna (@Lindon_Gao, @YorkYang5050, @JasonMa2020) 3 votes: Bracket Bot (@sincethestudy) 3 votes: OpenAI Robotics (@model_mechanic, @PengchuanZ, @ChengshuEricLi) 2 votes: 1X (@BerntBornich) 2 votes: The Bot Company (@kvogt, @pariljain, @lukeholoubek) 2 votes: Figure (@adcock_brett) 2 votes: Genesis (@zhou_xian_, @theo_gervet, @johnsonwang0810) 2 votes: Prometheus (@JeffBezos, @vik_bajaj, @sherjilozair, @wgussml, Alex Graves) 2 votes: Robocurve (@chooi_jeq) 2 votes: Tesla (@elonmusk) 2 votes: Weave Robotics (@kaandogrusoz, @evan_wineland) People couldn't pick a company they work at or founded. Disclosure: I'm a small investor in Physical Intelligence. I didn't vote.