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長時間配信ありがとうございました😊 イベント1回分で達成したやつ載せます！たくさんの方に遊びに来ていただいて、ほんとに感謝です🙇‍♀️ ほんとに今日はめちゃめちゃ楽しかったね💕︎ 明日は14時頃からコスプレ配信でもしようかな🤔 #Palmuステップアップチャレンジ#

Palmer Luckey on how he hires at Anduril: he looks for people who worked on projects they cared about, not ones given to them, because that's what drives you to learn the most. "Whether it's college or the state-mandated younger educational system, don't look to them to tell you, 'Here's what electronics projects you should be working on. Here's what you should be doing to learn how to do these things.'" "One, they're often years or even decades behind what industry and hobbyists are actually doing, so you're gonna be learning how to do things that are ancient." "Two, when you're working on something that you're only doing for yourself, you're gonna make way better decisions in what you teach yourself, in how you do things." "When I hire people at Anduril, I look for people who have done projects that were outside of what their work paid them to do or what their school made them do. Because that means they're the type of person who is willing to work on things with their own money and their own time, because they wanna bring something into this world that wouldn't have existed otherwise." @PalmerLuckey w/ @ShawnRyan762 (Feb 2025)

炒币这件事，谁敢说自己一定看得准？ 谁要是告诉你，某个币100%会涨，或者100%会跌，你直接把他拉出来看看，他自己敢不敢梭哈。 我以前买 ＃PALU，整整买了4万刀。 当时我也觉得它一定会涨。 结果现在，还剩1000U左右。 后来我复盘才发现，真正的问题不是我看错了PALU，而是我把“看好”做成了“重仓押注”。 如果当时不是4万刀全压PALU，而是把资金分散到几个同阶段、同热度的热点标的里。 比如PALU 2万刀，币安人生2万刀。 哪怕PALU最后归零，只要币安人生拿到后面的大行情，整体账户照样可能赚几十万刀。 这就是投资和赌博最大的区别。 投资从来不是要求你每一次都看对。 而是： 看错的时候，亏损可控； 看对的时候，利润足够大。 所以炒币除了看基本面、叙事、资金和情绪，更重要的是做好仓位分配。 最终看的其实就两个东西： 胜率和赔率。 ＃牛来 我也不敢说一定会暴涨。 任何敢跟你保证“一定涨”的人，我都不信。 但问题是： 在现在这个阶段，你把市场上的热点标的全部摆在桌面上比较—— 叙事、热度、流动性、交易所预期、市场认知、潜在赔率…… 你还能不能找到一个，比牛来综合条件更好的标的？ 如果找不到，那么它就值得你给它一个合理仓位。 不是因为它100%会涨， 而是因为在不确定的市场里，我们要做的从来不是寻找“百分百正确”，而是把钱放在胜率更高、赔率更大的地方。

CS329A Self-Improving AI Agents 斯坦福大学一门关于「能够通过与自身和环境的交互持续自我改进的 AI Agents」的课程。 讲师阵容 Azalia Mirhoseini：AlphaCode 与 LLM 大规模训练调度优化（"Circuit Training"）的核心人物，现为 Reflection AI 联合创始人 Aakanksha Chowdhery：PaLM 2 与 Gemma 的负责人，同样在 Reflection AI 嘉宾名单 Misha Laskin（Reflection AI CEO） 多位 Google DeepMind 研究员（Denny Zhou、Thang Luong、Melvin Johnson）、Physical Intelligence（Danny Driess，机器人） 课程主线：一条完整的自我改进技术栈 1. 推理时自我改进（Test-time） 2. 从反馈中学习（Feedback → Learning） 3. 开放式进化与搜索（Open-endedness） 4. 工程化与瓶颈（Agentic Engineering & Bottlenecks） 课程详细信息：

斯坦福大学把 CS329A Self-Improving AI Agents 视频都公布到 Youtube 了。 两位主讲老师做过 PaLM、Gemini、Claude。9 讲讲透一个循环： 采样 → 验证 → 筛选 → 训练 → 更强的模型 想知道为什么 coding agent 最新普及，写作却不行？ 完整解读 👇