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股票市场效率无法像博彩市场那样直接验证，因为股票不存在固定揭晓时间，真实价值始终取决于未来现金流，因此金融学始终存在Joint Hypothesis Problem：任何异常收益都无法证明市场无效，因为也可能只是定价模型本身错误。同时作者区分了“Prices are Right”和“No Free Lunch”两个概念，价格存在偏离，并不意味着能够稳定套利，因为套利成本可能高于错误定价本身。 连续双向竞价（Continuous Double Auction）本身就是市场效率的重要来源。Hayek、Vernon Smith以及Zero-Intelligence Trader研究共同说明，即便参与者并不聪明，只要交易机制合理，市场仍能快速逼近有效价格。因此市场制度的重要性甚至可能超过市场参与者本身的能力。 股票市场真正进入“群体疯狂”的根源，是认知多样性的崩塌。当投资者逐渐形成相同叙事、相同时间框架以及相同交易规则时，市场开始偏离价值。长期投资者倾向于围绕现金流定价，而短周期投资者更容易外推近期价格，因此实验中短周期市场持续形成泡沫。Narrative进一步强化这种过程，使情绪、故事与价格互相反馈，最终形成Boom或Bust，而这种崩塌往往呈现非线性，一点点认知收敛即可引发巨大价格波动。 Michael Mauboussin最终给出的交易框架可以浓缩为一句话：市场绝大多数时间体现的是群体智慧，因此价格通常有效；真正值得交易的机会来自群体智慧失效之后的群体疯狂。交易员真正需要监测的并非价格本身，而是认知多样性是否正在消失。 实践中，极端情绪（Sentiment）、剧烈价格运动（Major Price Move）以及极端估值（Extreme Valuation）同时出现，是认知多样性崩塌最常见的表现，也是市场最容易出现重大反转和超额收益机会的位置。

Milton Friedman said we can't have free immigration and a welfare state He was wrong Turns out that if you create pathways for illegal immigrants to vote, then actually, 100% of the time you INEVITABLY end up with both a welfare state and free immigration Because incentives determine actions Whichever politicians realize they can essentially use taxpayer dollars to fund welfare to import voters will exploit this hack ruthlessly 1. Offer welfare 2. Allow illegal immigration 3. Let illegal immigrants vote (they will 100% of the time vote for more welfare) 4. Win office 5. Raise taxes, offer more welfare, repeat It's a self-reinforcing feedback loop Allowing illegal immigrants to count in the census and vote cements this loop Literally only 12 states require proof of citizenship to register to vote. Look it up. It's horrifying. That is why 15m illegal immigrants came across the border in 4 yrs. It is game theory the only smart thing to do This ends in disaster

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我们这期视频播客的嘉宾是盛颖，xAI前推理团队负责人、开源推理引擎SGLang发起人及RadixArk联合创始人/CEO。 在开源模型集中爆发之际，盛颖在AI Infra（基础设施）领域的研究和贡献非常核心。她将AI Infra描述为“浪漫的关系”，是产品本身，需要有“美感”。 由此，我们走进盛颖的世界。 她曾经想成为一个数学家，沉浸在一个确定、纯粹、仿佛“与世界无关”的世界里。 但从哥大到斯坦福，从形式化验证到 AI Infra，盛颖一路经历的并不是外界看到的连续发顶刊的高光，背后是不为人知的寻找方向、迷茫、停滞、低谷和重新出发。她逐渐意识到，自己无法勉强去做一件不感兴趣的事；只有真正被一个问题吸引，她才能进入高度专注的状态，并把它做到极致。 SGLang，是这条研究路径的集大成者。它从一个学术项目成长为面向真实生产环境的开源推理引擎，也把盛颖从研究者带进了更复杂的工程、组织与产业世界。 在早期的xAI，她获得了难得同时存在的“support”和“freedom”，参与搭建生产级推理系统。但随着SGLang社区迅速扩张，仅靠开发者在业余时间维护，已经无法支撑项目继续向前。为了让这件事真正走下去，她选择离开xAI，创立RadixArk。 这期节目，我们从盛颖眼中的数学之美、论文和低谷聊到SGLang、xAI与RadixArk，也聊一个人如何逐渐理解自己的天性，并决定不再与之对抗。 盛颖说，她在乎的不是“making impact”，而是那些她认为正确的事情，最终有没有发生。从“世界与我无关”，到“想要构建那个跟强力AI共存、且人类不会输的未来”，这，是盛颖的故事。