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国内有个数学家，在Bilibili发了个3分钟视频，说自己被AI搞失业了，月薪1万美元的活儿没了。 他自己训练的模型，出题能力早就超过他，想的题比他难多了。 他也不嘴硬，承认是自己当初没找准商业方向，才落得这个下场。 之前四年，他一直干的是手写高阶数学题的活，给Scale AI的强化学习管道供货。 一道题赚50到100美元，一个月200道，收入挺稳。 后来合成数据一出来，他这类岗位直接被淘汰。 现在他根本编不出来AI解不开的数学题。 视频里有个小细节，2分13秒的时候，他说了一次“agent”。 就一次，再也没提，而且这句话是他唯一没看提词器说的。 他用提词器拍视频三个月了，运行提词器的，就是当初抢他工作的那个agent。 脚本全是Claude写的，他就负责对着镜头念，纯工具人。 有人从公共Cursor实例里翻到他的脚本仓库，名字叫bilibili-laments，里面47个脚本。 全是Claude产出，全是他的配音。 这事得追溯到半年前，深圳一个14岁小孩把AI agent上传GitHub。 那会儿评委说没用，现在3100个fork，这位数学家也在用。 被Scale AI解约那一周，他就把agent接入自己的内容流水线了。 他底子很硬，国内前五数学学院的博士候选人，教过两年书。 现在职位、办公室都还在，就是不用自己动笔写东西了。 本来想跟大家哭诉AI毁了他的职业，结果反倒让人看见，他连事后分析都得靠AI。 #Polymarket
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华尔街对冲基金给量化研究员开的工资是真的大方。 顶级机构随便一个量化岗，年薪基本20万到65万美元起步。 最近Jane Street有位交易员在YouTube发了条快50分钟的硬核长视频。 直接把完整的量化学习路线掰开揉碎讲清楚，还顺带聊了实操技巧，连Polymarket预测市场的概率逻辑都讲到了。 网上一堆博主天天吹万能公式、稳赚模型，对比下来，这种一线大佬的经验分享靠谱太多。 交易想赚钱，真没什么玄学。 拼的就是概率建模、风控、执行力，还有长期稳定的统计优势。 都是实打实的底层能力。 与其天天刷各种碎片化干货，不如静下心看完这条视频。 真正拉开交易水平的，从来不是内幕消息，而是系统化的学习思维。 #polymarket
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