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//Cetro x Sid collab // 【降珞】 Producer | Cetro 賽特珞、 Sid 東東 Lyrics | Cetro 賽特珞 Compose | Cetro 賽特珞、Sid東東 Arranger | Sid東東 Bass | 詹維全 Steve Chan 🍣 Mixing | Double是兩倍 🤓 聲音の工程師🧑‍🚀 , 凌潮raxio ﾚｸｼｵ｜0829 夢裏什麼都有 (影像credit後補) ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ 再聽一次 |... show more

賽特珞 Cetro 🦇 Timaeus | 6/24 new cover "𝗕𝗹𝗶𝗻𝗸"

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Anya Rossi• Live Now

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//The First Cover// 【11】 Vocal | 賽特珞Cetro Harmony | 賽特珞Cetro Mix | Double是兩倍 🤓 聲音の工程師🧑‍🚀 Illust | 秋橙Amber Movie | １００２ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ 再聽一次: #新人vtuber #cover #歌ってみた #春魚創意 #CetroAudio

//The First Cover// 【11】 Vocal | 賽特珞Cetro Harmony | 賽特珞Cetro Mix | Double是兩倍 🤓 聲音の工程師🧑‍🚀 Illust | 秋橙Amber Movie | １００２ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ 再聽一次: #新人vtuber #cover #歌ってみた #春魚創意 #CetroAudio

賽特珞 Cetro 🦇 Timaeus | 6/24 new cover "𝗕𝗹𝗶𝗻𝗸"

140,963 次观看 • 2 年前

//collab cover// 感謝拾參 ch.👾 的邀請!! 雖然到現在我還是沒有去看電影版，但我知道他絕對會是一首惆悵的歌曲，所以在歌裡面加了一點原曲沒有的巧思快點擊收聽《JANE DOE》 ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ 【音樂】 ❅音樂製作人Music Producer ｜RD‧レイン ❅演唱Singer ｜拾參Thirteen ❅製作統籌 Executive Producer ｜RD‧レイン ❅配唱製作人 Vocal Producer｜RD‧レイン ❅拾參人聲錄音室 Vocal Recording Studio ｜紫外線音樂工作室 ❅錄音師 Recording Engineer ｜維尼Narsil ❅和聲 Backing Vocal｜拾參Thirteen ❅和聲 Backing Vocal｜賽特珞 Cetro ❅混音師 Mixing Engineer｜計畫通行 ❅母帶後期處理 Mastering ｜計畫通行【影像】 ❅美術 Artist ｜曇陌 ❅動態設計 Motion Design｜オレンジ ( Mitsuboshi Production ) #Thirteennn013 #CetroAudio

//collab cover// 感謝拾參 ch.👾 的邀請!! 雖然到現在我還是沒有去看電影版，但我知道他絕對會是一首惆悵的歌曲，所以在歌裡面加了一點原曲沒有的巧思快點擊收聽《JANE DOE》 ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ ✧ 【音樂】 ❅音樂製作人Music Producer ｜RD‧レイン ❅演唱Singer ｜拾參Thirteen ❅製作統籌 Executive Producer ｜RD‧レイン ❅配唱製作人 Vocal Producer｜RD‧レイン ❅拾參人聲錄音室 Vocal Recording Studio ｜紫外線音樂工作室 ❅錄音師 Recording Engineer ｜維尼Narsil ❅和聲 Backing Vocal｜拾參Thirteen ❅和聲 Backing Vocal｜賽特珞 Cetro ❅混音師 Mixing Engineer｜計畫通行 ❅母帶後期處理 Mastering ｜計畫通行【影像】 ❅美術 Artist ｜曇陌 ❅動態設計 Motion Design｜オレンジ ( Mitsuboshi Production ) #Thirteennn013 #CetroAudio

賽特珞 Cetro 🦇 Timaeus | 6/24 new cover "𝗕𝗹𝗶𝗻𝗸"

16,474 次观看 • 1 个月前

《System Reboot：聖誕毛衣解凍》程式異常偵測中——請立即執行 #MerryCetromas 想不到去年聖誕節的一個點子，在一年後居然成真了賽特珞醜毛衣即日起可在線上預購!! 為了慶祝這個創舉，我們決定舉辦聖誕醜毛衣跳舞challenge!! (不需要穿這款衣服，畢竟也還沒拿到) 可以參考營運的舞步動作，或是自創也完全可以喔 🎄---------抽獎活動辦法---------🎄 1. 使用官方指定音檔(推薦直接使用YT Remix功能(任意種方式都可以)，傳送門 | 2. 使用hashtag #MerryCetromas 3. 上傳完成後附上影片連結(公開或不公開都可以)，留言於此推文底下 4. 最晚於12/3 23:59 前上傳&留言即可參與抽獎春天娛樂將於12/10（三）20:00抽出五位幸運特助獲得： 🦇 阿蝠穿毛衣特典＋醜山羊毛衣特典 (每一位都將獲得一組兩個吊飾)

《System Reboot：聖誕毛衣解凍》程式異常偵測中——請立即執行 #MerryCetromas 想不到去年聖誕節的一個點子，在一年後居然成真了賽特珞醜毛衣即日起可在線上預購!! 為了慶祝這個創舉，我們決定舉辦聖誕醜毛衣跳舞challenge!! (不需要穿這款衣服，畢竟也還沒拿到) 可以參考營運的舞步動作，或是自創也完全可以喔 🎄---------抽獎活動辦法---------🎄 1. 使用官方指定音檔(推薦直接使用YT Remix功能(任意種方式都可以)，傳送門 | 2. 使用hashtag #MerryCetromas 3. 上傳完成後附上影片連結(公開或不公開都可以)，留言於此推文底下 4. 最晚於12/3 23:59 前上傳&留言即可參與抽獎春天娛樂將於12/10（三）20:00抽出五位幸運特助獲得： 🦇 阿蝠穿毛衣特典＋醜山羊毛衣特典 (每一位都將獲得一組兩個吊飾)

賽特珞 Cetro 🦇 Timaeus | 6/24 new cover "𝗕𝗹𝗶𝗻𝗸"

38,606 次观看 • 10 个月前

為什麼一位外國朋友看了一場台灣職棒，就徹底暈船了？剛滑到一個外國人Colin去天母看球的影片。前三分鐘他還一本正經，後面整個嗨到不行。老外震驚什麼？外面根本像把士林夜市搬過來，裡面像大型戶外 KTV，就算下著大雨，啦啦隊還是套著雨衣賣力應援，連吉祥物都戴著雨帽。外國人不懂為什麼客隊也有自己的應援區，而在比賽結束後，球員會走向場邊向球迷鞠躬，再互相鞠躬致意。一般只要一進球場，看著滿場球迷跟著鼓聲大吼，壓力真的會瞬間清空，就像之前看中華隊在東京巨蛋打經典賽，不管場上局勢怎樣，台灣人那種就算下雨、就算落後也要挺到底的瘋狂，真的很感人。 Colin說看完直接變龍迷，但我倒覺得，他是被台灣人特有的熱情給圈粉了。台灣的棒球，打的從來不只是球，是人情味，還有不認輸的態度。你們覺得外國人來台灣看棒球，最震驚的會是什麼？是啦啦隊、小吃攤販，還是超大聲的應援聲？ #純情老郎君的X日常 #台灣棒球文化 #台式應援影片來源IG：weichuan_dragons_roar

為什麼一位外國朋友看了一場台灣職棒，就徹底暈船了？剛滑到一個外國人Colin去天母看球的影片。前三分鐘他還一本正經，後面整個嗨到不行。老外震驚什麼？外面根本像把士林夜市搬過來，裡面像大型戶外 KTV，就算下著大雨，啦啦隊還是套著雨衣賣力應援，連吉祥物都戴著雨帽。外國人不懂為什麼客隊也有自己的應援區，而在比賽結束後，球員會走向場邊向球迷鞠躬，再互相鞠躬致意。一般只要一進球場，看著滿場球迷跟著鼓聲大吼，壓力真的會瞬間清空，就像之前看中華隊在東京巨蛋打經典賽，不管場上局勢怎樣，台灣人那種就算下雨、就算落後也要挺到底的瘋狂，真的很感人。 Colin說看完直接變龍迷，但我倒覺得，他是被台灣人特有的熱情給圈粉了。台灣的棒球，打的從來不只是球，是人情味，還有不認輸的態度。你們覺得外國人來台灣看棒球，最震驚的會是什麼？是啦啦隊、小吃攤販，還是超大聲的應援聲？ #純情老郎君的X日常 #台灣棒球文化 #台式應援影片來源IG：weichuan_dragons_roar

嗨~我是傑，三個孩子的老爸

30,802 次观看 • 27 天前

黃仁勳最近被問到一個問題：在 AI 時代，怎麼樣的人才算是聰明人？他的回答是，以後算數快、會寫程式這些能力，會變得像自來水一樣便宜。人類真正的核心競爭力，是同理心跟品味。品味（taste）這個詞已經被很多矽谷大佬講爛了，但講同理心重要的人很少，仔細想想，老黃這句話非常有深意，不愧是當今地球最強的華人之一。你一定遇過那種人，學歷很好，專業沒話說，但跟他聊天你永遠聽不懂他在講什麼。滿口術語，每句話都正確，但就是讓你覺得他在自嗨。然後你又遇過另一種人。他講的是一個你完全不懂的領域，但三分鐘之內你就抓到核心了。差別在哪？後者有一種能力，就是「向下兼容」。寫程式的人應該秒懂這個詞。新版本的軟體要能跑舊版本的東西，就得做向下兼容。溝通也一樣，你要把自己的認知降階，去適配對方的接收頻寬。這件事之所以難，是因為你得切換到對方的視角：這句話他聽不聽得懂？這個比喻對他來說會不會太遠？這就是黃仁勳說的同理心。能力越強的人，向下兼容的距離越大。一個頂尖物理學家要把量子力學講到你阿嬤都聽得懂，壓縮率是極端的。但壓縮一定會失真。就像把無損音檔壓成 MP3，你必須選擇犧牲哪些細節、保留哪些核心。這個選擇需要品味。你得知道什麼是骨架，什麼是裝飾。搞不清楚的人，壓完之後精髓就不見了。所以黃仁勳講的同理心跟品味，其實是同一件事的兩面。同理心讓你知道要壓到多少對方才收得到，品味讓你知道壓縮的時候該留什麼。以前這種能力沒那麼值錢，因為「知道」本身就稀缺。你會寫 code，你就比別人強。但 AI 把「知道」變便宜了。任何人都可以用 AI 寫出能跑的程式。當基礎能力被拉平，能把複雜的東西講到任何人都懂、能精準判斷什麼該留什麼該丟，這才是稀缺的。其實我前幾天寫那篇飛機跟升力的科普文，就是在試這件事。把流體力學、庫塔條件這些東西壓縮到一般人能看懂的程度，同時盡量不讓核心邏輯失真。回頭看，保真率還有很大的進步空間。但這個練習本身蠻有趣的。

黃仁勳最近被問到一個問題：在 AI 時代，怎麼樣的人才算是聰明人？他的回答是，以後算數快、會寫程式這些能力，會變得像自來水一樣便宜。人類真正的核心競爭力，是同理心跟品味。品味（taste）這個詞已經被很多矽谷大佬講爛了，但講同理心重要的人很少，仔細想想，老黃這句話非常有深意，不愧是當今地球最強的華人之一。你一定遇過那種人，學歷很好，專業沒話說，但跟他聊天你永遠聽不懂他在講什麼。滿口術語，每句話都正確，但就是讓你覺得他在自嗨。然後你又遇過另一種人。他講的是一個你完全不懂的領域，但三分鐘之內你就抓到核心了。差別在哪？後者有一種能力，就是「向下兼容」。寫程式的人應該秒懂這個詞。新版本的軟體要能跑舊版本的東西，就得做向下兼容。溝通也一樣，你要把自己的認知降階，去適配對方的接收頻寬。這件事之所以難，是因為你得切換到對方的視角：這句話他聽不聽得懂？這個比喻對他來說會不會太遠？這就是黃仁勳說的同理心。能力越強的人，向下兼容的距離越大。一個頂尖物理學家要把量子力學講到你阿嬤都聽得懂，壓縮率是極端的。但壓縮一定會失真。就像把無損音檔壓成 MP3，你必須選擇犧牲哪些細節、保留哪些核心。這個選擇需要品味。你得知道什麼是骨架，什麼是裝飾。搞不清楚的人，壓完之後精髓就不見了。所以黃仁勳講的同理心跟品味，其實是同一件事的兩面。同理心讓你知道要壓到多少對方才收得到，品味讓你知道壓縮的時候該留什麼。以前這種能力沒那麼值錢，因為「知道」本身就稀缺。你會寫 code，你就比別人強。但 AI 把「知道」變便宜了。任何人都可以用 AI 寫出能跑的程式。當基礎能力被拉平，能把複雜的東西講到任何人都懂、能精準判斷什麼該留什麼該丟，這才是稀缺的。其實我前幾天寫那篇飛機跟升力的科普文，就是在試這件事。把流體力學、庫塔條件這些東西壓縮到一般人能看懂的程度，同時盡量不讓核心邏輯失真。回頭看，保真率還有很大的進步空間。但這個練習本身蠻有趣的。

Benson Sun

182,298 次观看 • 6 个月前

這個彤彤直播主很紅嗎？怎麼大家都在跟她開黃腔後面粉絲問這個車能不能推其他粉補一句我是老漢交給我就完事我整個笑死大家實在太幽默了為什麼我覺得 Talus 比多數 AI 專案更像「長期基建」這段時間看了很多 AI 專案，你會發現一個很明顯的現象大家都在比模型多大、參數多少、推理多快好像只要 AI 夠聰明，事情就自然會發生但 Talus 走的是完全不同的路他們把重點放在處理一個更難、也更無聊的問題 AI 能不能長期、穩定地在鏈上運作，形成真正的經濟活動？ Talus Labs 的設計邏輯，很像在蓋一座城市 Nexus 是底層框架相當於城市的法律與基礎設施它定義了 AI agent 怎麼存在、怎麼互動、怎麼被驗證不是單一功能，而是一套可持續擴展的規則系統 Agent 是角色每一個 agent 都有身份、有資產、有行為紀錄可以彼此合作、競爭、分工它們不是一次性工具，更像是長期活動的經濟單位 Workflow 則是產線把複雜的決策與行為拆成標準化流程讓策略可以被複製、被重用、被優化這對生態擴張非常重要，因為它讓「成功經驗」可以累積這三個東西組合在一起，才會出現真正的護城河很多 AI 專案解決的是「我能不能做到這件事」 Talus 在想的是「十萬個人、十萬個 agent 同時用，系統會不會崩？」這種問題沒那麼好講故事，也很難短期爆紅但一旦真的跑起來，別人要複製成本會非常高你不只要抄功能，還要重建整個框架、標準與生態協作方式這正是基建型專案的特徵我會覺得 Talus 更像長期基建，還有一個原因它的成功，不完全取決於官方做了多少功能而是有多少人願意在上面「長期建東西」策略制定者、agent 設計者、生態應用、工具模組這些角色都能在同一套框架下持續產生價值這不是短線題材，也不太適合快進快出它更像是在修一條高速公路，前期看起來沒那麼熱鬧但一旦交通流量起來，誰都離不開所以我才會說 Talus 與其說是一個 AI 專案不如說是在慢慢鋪一個「AI 上鏈經濟」的底座這種工程，急不來但一旦完成，就會存在很久

這個彤彤直播主很紅嗎？怎麼大家都在跟她開黃腔後面粉絲問這個車能不能推其他粉補一句我是老漢交給我就完事我整個笑死大家實在太幽默了為什麼我覺得 Talus 比多數 AI 專案更像「長期基建」這段時間看了很多 AI 專案，你會發現一個很明顯的現象大家都在比模型多大、參數多少、推理多快好像只要 AI 夠聰明，事情就自然會發生但 Talus 走的是完全不同的路他們把重點放在處理一個更難、也更無聊的問題 AI 能不能長期、穩定地在鏈上運作，形成真正的經濟活動？ Talus Labs 的設計邏輯，很像在蓋一座城市 Nexus 是底層框架相當於城市的法律與基礎設施它定義了 AI agent 怎麼存在、怎麼互動、怎麼被驗證不是單一功能，而是一套可持續擴展的規則系統 Agent 是角色每一個 agent 都有身份、有資產、有行為紀錄可以彼此合作、競爭、分工它們不是一次性工具，更像是長期活動的經濟單位 Workflow 則是產線把複雜的決策與行為拆成標準化流程讓策略可以被複製、被重用、被優化這對生態擴張非常重要，因為它讓「成功經驗」可以累積這三個東西組合在一起，才會出現真正的護城河很多 AI 專案解決的是「我能不能做到這件事」 Talus 在想的是「十萬個人、十萬個 agent 同時用，系統會不會崩？」這種問題沒那麼好講故事，也很難短期爆紅但一旦真的跑起來，別人要複製成本會非常高你不只要抄功能，還要重建整個框架、標準與生態協作方式這正是基建型專案的特徵我會覺得 Talus 更像長期基建，還有一個原因它的成功，不完全取決於官方做了多少功能而是有多少人願意在上面「長期建東西」策略制定者、agent 設計者、生態應用、工具模組這些角色都能在同一套框架下持續產生價值這不是短線題材，也不太適合快進快出它更像是在修一條高速公路，前期看起來沒那麼熱鬧但一旦交通流量起來，誰都離不開所以我才會說 Talus 與其說是一個 AI 專案不如說是在慢慢鋪一個「AI 上鏈經濟」的底座這種工程，急不來但一旦完成，就會存在很久

小美哥🕊️｜🐬TermMax

643,602 次观看 • 9 个月前

這不是「有沒有救護車」的問題，而是第一反應單位是誰、幾秒抵達、有沒有人敢衝進去、以及系統把人命排在第幾位。 2020 年巴林站，Grosjean 以約 221 km/h、53G 撞進護欄，車斷成兩截、瞬間火球。他在座艙裡待了大約 28 秒才爬出來。同一時間，FIA 醫療車在撞擊後約 9 到 11 秒已經停在現場：駕駛是職業賽車手 Alan van der Merwe，副駕是醫療救援協調官 Dr. Ian Roberts。醫生用滅火器開路，再把他從護欄另一側拉出。那台車看起來像高性能旅行車或 SUV，不是馬路上的廂型救護車。F1 不是不用救護車——場邊仍有救護車、解困車、直升機——而是不用普通救護車當第一反應。1978 年 Monza，Peterson 事故後救護車大約拖了 18 分鐘，Sid Watkins 因此定下規矩：醫療車必須跟著車陣跑完第一圈，之後停在可立即出動的位置。廂型救護車跟不上、也過不了仍在高速行駛的車陣；要在不製造第二起事故的前提下把醫生送到現場，駕駛必須是職業賽車手。醫療車做的是把急救開到殘骸旁邊：壓火、判斷、穩定。真正運送，仍交給場邊救護車和醫務中心。 2026 年 9 月 5 日，China GT 上海站 GT3 第一回合約第 7 圈，14 號彎前。33 號 Verhagen 的 BMW 與 37 號陳意飛的 Ferrari 纏鬥，草地濕滑失控，撞上 91 號 Millroy 的 Ferrari 側身油箱區域。車瞬間起火。36 歲的英國車手 Millroy 被困，撞前 30 秒到撞後一小時記憶空白；五根肋骨、鎖骨、手與手指骨折，肺挫傷。車隊稱火燒超過一分鐘，現場看不見及時有效的滅火與救援。先到的不是賽會，是後方 79 號、23 歲荷蘭車手 Loek Hartog。他剎停下車，駕駛側火太猛，繞到另一側要來滅火器壓艙火，再把人拖出。從離開自己的車到把人拉出，公開畫面約 49 秒。有說法是拖出十秒後賽車爆燃。他回到維修區當眾痛哭。 Millroy 寫：今晚還活著，完全因為一個人，現場看不到旗務員或消防隊。Hartog 回：看見前方變成火球，沒有什麼決定好做；希望有一天這不被當成英勇，而是本能。這句比官方聲明刺耳——需要英雄，本身就是系統已經失敗。1992 年比利時站 Senna 停車救 Comas，是同一類「車手補位官方」。差別是：那是三十多年前的 F1；這條上海賽道辦過多年中國大獎賽，不該還停在靠對手良心。比較穩的事實是：第一個有效施救者是參賽車手；轉播未核實就說「自行離車」，FIST 車隊為此退出後續賽事；現場有人遞滅火器，也有目擊者稱有人打不開、有人放下器材後退。組委會承認「細緻管理有待提高」，同時仍說整體配置符合國家級——硬件可以過關、執行過不了關。楊百杰指稱救護車約 15 分鐘才到、司機睡著、拍窗拍不醒，以及仲裁先傳人問責、不先問死活。這些目前是當事車手的公開指控，調查結論未出，不宜當成已判決事實。但就算司機沒睡，15 分鐘對賽車燃油火也已經是錯的數量級。黃金時間是幾十秒，不是把市區 120 的邏輯套進封閉賽道。失靈通常不在「有沒有場地」。上海國際賽車場辦過 F1，紙面可以對上國家級。斷在戰備：F1 醫療車發車時人就綁在座位上，普通賽事若把救護車當值班休息，編制再漂亮也是假戰備。斷在人員：滅火器打不開、靠近火球就退，是訓練、防護和權責不清，勇氣不能靠動員產生。斷在優先級：火還在燒就報「自行離車」，隨後仲裁先談誰的錯——把運動做成輿論管理和行政處分。同一條賽道，F1 週末和國內 GT 週末的演練密度可以差一個數量級，鏡頭卻都在用國際賽事的語言。 Hartog 值得尊敬。把故事停在人性光輝，主辦方最樂意，因為光輝可以轉發，調查可以「復盤中」。真正該公開的是幾秒內第一具滅火器開始噴、幾秒內專業人員接觸傷者、器材是否實操、司機是否在崗。這些數字不拿出來，致歉就是公關。 China GT 不必一夜變成 F1。場邊可以繼續停普通救護車，用來送醫。缺的是敢靠近、會用器材、被授權衝進去的第一分隊，並且用秒錶考核。Millroy 說以後會告訴三個孩子，Hartog 是超級英雄。感人，也殘忍。運行正常的賽會裡，孩子該聽到的是消防和醫生按規程把人救出來。當敘事只能靠對手棄賽，這次用掉的不是情懷，是運氣。

這不是「有沒有救護車」的問題，而是第一反應單位是誰、幾秒抵達、有沒有人敢衝進去、以及系統把人命排在第幾位。 2020 年巴林站，Grosjean 以約 221 km/h、53G 撞進護欄，車斷成兩截、瞬間火球。他在座艙裡待了大約 28 秒才爬出來。同一時間，FIA 醫療車在撞擊後約 9 到 11 秒已經停在現場：駕駛是職業賽車手 Alan van der Merwe，副駕是醫療救援協調官 Dr. Ian Roberts。醫生用滅火器開路，再把他從護欄另一側拉出。那台車看起來像高性能旅行車或 SUV，不是馬路上的廂型救護車。F1 不是不用救護車——場邊仍有救護車、解困車、直升機——而是不用普通救護車當第一反應。1978 年 Monza，Peterson 事故後救護車大約拖了 18 分鐘，Sid Watkins 因此定下規矩：醫療車必須跟著車陣跑完第一圈，之後停在可立即出動的位置。廂型救護車跟不上、也過不了仍在高速行駛的車陣；要在不製造第二起事故的前提下把醫生送到現場，駕駛必須是職業賽車手。醫療車做的是把急救開到殘骸旁邊：壓火、判斷、穩定。真正運送，仍交給場邊救護車和醫務中心。 2026 年 9 月 5 日，China GT 上海站 GT3 第一回合約第 7 圈，14 號彎前。33 號 Verhagen 的 BMW 與 37 號陳意飛的 Ferrari 纏鬥，草地濕滑失控，撞上 91 號 Millroy 的 Ferrari 側身油箱區域。車瞬間起火。36 歲的英國車手 Millroy 被困，撞前 30 秒到撞後一小時記憶空白；五根肋骨、鎖骨、手與手指骨折，肺挫傷。車隊稱火燒超過一分鐘，現場看不見及時有效的滅火與救援。先到的不是賽會，是後方 79 號、23 歲荷蘭車手 Loek Hartog。他剎停下車，駕駛側火太猛，繞到另一側要來滅火器壓艙火，再把人拖出。從離開自己的車到把人拉出，公開畫面約 49 秒。有說法是拖出十秒後賽車爆燃。他回到維修區當眾痛哭。 Millroy 寫：今晚還活著，完全因為一個人，現場看不到旗務員或消防隊。Hartog 回：看見前方變成火球，沒有什麼決定好做；希望有一天這不被當成英勇，而是本能。這句比官方聲明刺耳——需要英雄，本身就是系統已經失敗。1992 年比利時站 Senna 停車救 Comas，是同一類「車手補位官方」。差別是：那是三十多年前的 F1；這條上海賽道辦過多年中國大獎賽，不該還停在靠對手良心。比較穩的事實是：第一個有效施救者是參賽車手；轉播未核實就說「自行離車」，FIST 車隊為此退出後續賽事；現場有人遞滅火器，也有目擊者稱有人打不開、有人放下器材後退。組委會承認「細緻管理有待提高」，同時仍說整體配置符合國家級——硬件可以過關、執行過不了關。楊百杰指稱救護車約 15 分鐘才到、司機睡著、拍窗拍不醒，以及仲裁先傳人問責、不先問死活。這些目前是當事車手的公開指控，調查結論未出，不宜當成已判決事實。但就算司機沒睡，15 分鐘對賽車燃油火也已經是錯的數量級。黃金時間是幾十秒，不是把市區 120 的邏輯套進封閉賽道。失靈通常不在「有沒有場地」。上海國際賽車場辦過 F1，紙面可以對上國家級。斷在戰備：F1 醫療車發車時人就綁在座位上，普通賽事若把救護車當值班休息，編制再漂亮也是假戰備。斷在人員：滅火器打不開、靠近火球就退，是訓練、防護和權責不清，勇氣不能靠動員產生。斷在優先級：火還在燒就報「自行離車」，隨後仲裁先談誰的錯——把運動做成輿論管理和行政處分。同一條賽道，F1 週末和國內 GT 週末的演練密度可以差一個數量級，鏡頭卻都在用國際賽事的語言。 Hartog 值得尊敬。把故事停在人性光輝，主辦方最樂意，因為光輝可以轉發，調查可以「復盤中」。真正該公開的是幾秒內第一具滅火器開始噴、幾秒內專業人員接觸傷者、器材是否實操、司機是否在崗。這些數字不拿出來，致歉就是公關。 China GT 不必一夜變成 F1。場邊可以繼續停普通救護車，用來送醫。缺的是敢靠近、會用器材、被授權衝進去的第一分隊，並且用秒錶考核。Millroy 說以後會告訴三個孩子，Hartog 是超級英雄。感人，也殘忍。運行正常的賽會裡，孩子該聽到的是消防和醫生按規程把人救出來。當敘事只能靠對手棄賽，這次用掉的不是情懷，是運氣。

三木真黒

66,397 次观看 • 7 天前

【4.2億日圓黑吃黑】內鬼、走私、暴力團這場被中國外交部認為是「針對中國人」的犯罪，真相很諷刺！最近日本發生了一起巨額強盜案。案情橫跨東京台東區、羽田機場到香港，金額高達 4.2 億日圓。但隨著香港與日本警方聯手調查，背後的真相卻讓當初急著發聲的人有點尷尬。「精密部署的黑吃黑」這場犯罪計畫極其周密！嫌犯先在台東區噴灑催淚噴霧搶走 4.2 億日圓，兩小時後又在羽田機場伏擊另一批 1.9 億日圓。這批錢被運往香港後，竟然在香港「第三次」被搶！最神展開的是：香港警方逮捕的 6 名嫌犯中，一名原本報案自稱是「受害者」的日本男子，竟然是強盜集團的內鬼。案件背後的「金條走私」鏈為什麼會有這麼多現金？因為這是一場針對「黃金走私集團」的狩獵。利用日本 10% 的消費稅制度，從海外走私金條入境避稅，再以含稅價賣出，利潤驚人。而強盜集團看準走私資金見不得光，搶了你也不敢大聲張揚。最慘的是那些在第一線扛著數億現金跑路的搬運工，每次往返香港的報酬竟然只有區區 3 萬日圓… 「誰才是受害者」有趣的是，案件發生之初，中國外交部曾對外表示高度關注這類「針對中國公民」的犯罪行為，並要求日方確保公民安全。但隨著案件全貌曝光，參與其中的不僅有日本暴力團，還有多名涉嫌走私與內通的中國籍與日本籍成員。這哪裡是針對特定國籍的歧視性犯罪？這分明是一場「日中友好合作」的跨國走私分贓不均！當事人雙方都在這條非法的黃金鏈條上各取所需，結果「自己人搶自己人」被抓包後，還要上升到外交層面的安全問題，這份「戰狼式的關懷」放在這場黑吃黑的鬧劇裡，顯得格外諷刺且多餘！ 🤷🤷🤷

【4.2億日圓黑吃黑】內鬼、走私、暴力團這場被中國外交部認為是「針對中國人」的犯罪，真相很諷刺！最近日本發生了一起巨額強盜案。案情橫跨東京台東區、羽田機場到香港，金額高達 4.2 億日圓。但隨著香港與日本警方聯手調查，背後的真相卻讓當初急著發聲的人有點尷尬。「精密部署的黑吃黑」這場犯罪計畫極其周密！嫌犯先在台東區噴灑催淚噴霧搶走 4.2 億日圓，兩小時後又在羽田機場伏擊另一批 1.9 億日圓。這批錢被運往香港後，竟然在香港「第三次」被搶！最神展開的是：香港警方逮捕的 6 名嫌犯中，一名原本報案自稱是「受害者」的日本男子，竟然是強盜集團的內鬼。案件背後的「金條走私」鏈為什麼會有這麼多現金？因為這是一場針對「黃金走私集團」的狩獵。利用日本 10% 的消費稅制度，從海外走私金條入境避稅，再以含稅價賣出，利潤驚人。而強盜集團看準走私資金見不得光，搶了你也不敢大聲張揚。最慘的是那些在第一線扛著數億現金跑路的搬運工，每次往返香港的報酬竟然只有區區 3 萬日圓… 「誰才是受害者」有趣的是，案件發生之初，中國外交部曾對外表示高度關注這類「針對中國公民」的犯罪行為，並要求日方確保公民安全。但隨著案件全貌曝光，參與其中的不僅有日本暴力團，還有多名涉嫌走私與內通的中國籍與日本籍成員。這哪裡是針對特定國籍的歧視性犯罪？這分明是一場「日中友好合作」的跨國走私分贓不均！當事人雙方都在這條非法的黃金鏈條上各取所需，結果「自己人搶自己人」被抓包後，還要上升到外交層面的安全問題，這份「戰狼式的關懷」放在這場黑吃黑的鬧劇裡，顯得格外諷刺且多餘！ 🤷🤷🤷

のらいぬ

68,391 次观看 • 7 个月前

這台 Wiwynn 在 Computex 2026 展的東西，表面上你看是「AI compute tray」，但其實重點根本不是 tray。重點是它在解一個很物理層的問題：AI accelerator 之間 Scale-Up 要怎麼互連，才不會被銅線、距離、功耗、散熱全部卡死。它的做法就是 Co-Packaged Optics，CPO。簡單講，Broadcom 的 optical engine 不是放在外面交換器模組裡，而是直接跟 AI accelerator / GPU 包到同一個 substrate 上。每個 tray 裡面放兩顆 AI processor，然後光訊號直接從前面板一路進到 chip-level optical engine。這就不是「網路線插一插」那種概念了，這比較像你把高速公路出口直接開到工廠門口，貨車不用再繞市區。前面板那邊有 detachable Fiber Array Unit，FAU，Broadcom 跟 Senko 的方案都有展示。黃色的 optical fiber 負責雙向流量，特別是 Scale-Up clustering 用的。這邊很關鍵，因為 Scale-Up 不是單純把機器連起來而已，它要的是 accelerator 之間像在同一個巨大系統裡面講話。你 latency 一高、bandwidth 一卡，整個 cluster 就開始搞笑。然後中間那一排是 External Laser Source，ELS，也是 Broadcom 的。它透過 PM fiber，把光送到 optical engine，讓 silicon photonics 可以傳資料。也就是說，資料傳輸用的是光，但光源本身被拉出來集中管理。這有點像餐廳後場：火源不要每個爐子亂裝一套，集中供應，前面只管煮，效率跟維修都比較可控。但 CPO 爽歸爽，問題馬上來：熱。所以這個設計直接 100% liquid cooling，fanless。不是「GPU 水冷一下」而已，是整個 tray 裡面會發熱的東西都進水冷迴路：GPU、CPU、RAM、power module，甚至 external laser source 都吃冷板。它用 system manifold 把單一入口的冷卻液分配到各個熱源，避免某些元件先吃到已經被加熱過的水。這其實很狠，因為 AI rack 以後不是誰算力強就贏，是誰能把熱穩定帶走，誰才撐得住。電力這邊目前 demo 是 50V input。但 Wiwynn 也在看 HVDC，例如 800V 或 +/-400V。這方向不意外，因為 rack power density 一直往上衝，低壓大電流會讓線材、銅損、配電全部變成災難。你不能一邊說我要 mega Scale-Up cluster，一邊還用傳統配電方式硬撐，最後不是效率血虧，就是機櫃裡面變烤箱。整體拓撲也很清楚：這些 compute trays 塞進 dedicated compute rack，然後透過前面板 optical patch panel 接到多個 switch racks，組成大型 Scale-Up AI cluster。所以這台東西真正想講的是： AI 伺服器已經不是「GPU 多放幾顆」的時代了。現在卡的是 L5 連接、L3 散熱、L6 封裝、L2 電力，全部一起卡。CPO 把光拉到 chip 旁邊，liquid cooling 把熱抽走，HVDC 則是下一步要解電力配送。 credit to :

這台 Wiwynn 在 Computex 2026 展的東西，表面上你看是「AI compute tray」，但其實重點根本不是 tray。重點是它在解一個很物理層的問題：AI accelerator 之間 Scale-Up 要怎麼互連，才不會被銅線、距離、功耗、散熱全部卡死。它的做法就是 Co-Packaged Optics，CPO。簡單講，Broadcom 的 optical engine 不是放在外面交換器模組裡，而是直接跟 AI accelerator / GPU 包到同一個 substrate 上。每個 tray 裡面放兩顆 AI processor，然後光訊號直接從前面板一路進到 chip-level optical engine。這就不是「網路線插一插」那種概念了，這比較像你把高速公路出口直接開到工廠門口，貨車不用再繞市區。前面板那邊有 detachable Fiber Array Unit，FAU，Broadcom 跟 Senko 的方案都有展示。黃色的 optical fiber 負責雙向流量，特別是 Scale-Up clustering 用的。這邊很關鍵，因為 Scale-Up 不是單純把機器連起來而已，它要的是 accelerator 之間像在同一個巨大系統裡面講話。你 latency 一高、bandwidth 一卡，整個 cluster 就開始搞笑。然後中間那一排是 External Laser Source，ELS，也是 Broadcom 的。它透過 PM fiber，把光送到 optical engine，讓 silicon photonics 可以傳資料。也就是說，資料傳輸用的是光，但光源本身被拉出來集中管理。這有點像餐廳後場：火源不要每個爐子亂裝一套，集中供應，前面只管煮，效率跟維修都比較可控。但 CPO 爽歸爽，問題馬上來：熱。所以這個設計直接 100% liquid cooling，fanless。不是「GPU 水冷一下」而已，是整個 tray 裡面會發熱的東西都進水冷迴路：GPU、CPU、RAM、power module，甚至 external laser source 都吃冷板。它用 system manifold 把單一入口的冷卻液分配到各個熱源，避免某些元件先吃到已經被加熱過的水。這其實很狠，因為 AI rack 以後不是誰算力強就贏，是誰能把熱穩定帶走，誰才撐得住。電力這邊目前 demo 是 50V input。但 Wiwynn 也在看 HVDC，例如 800V 或 +/-400V。這方向不意外，因為 rack power density 一直往上衝，低壓大電流會讓線材、銅損、配電全部變成災難。你不能一邊說我要 mega Scale-Up cluster，一邊還用傳統配電方式硬撐，最後不是效率血虧，就是機櫃裡面變烤箱。整體拓撲也很清楚：這些 compute trays 塞進 dedicated compute rack，然後透過前面板 optical patch panel 接到多個 switch racks，組成大型 Scale-Up AI cluster。所以這台東西真正想講的是： AI 伺服器已經不是「GPU 多放幾顆」的時代了。現在卡的是 L5 連接、L3 散熱、L6 封裝、L2 電力，全部一起卡。CPO 把光拉到 chip 旁邊，liquid cooling 把熱抽走，HVDC 則是下一步要解電力配送。 credit to :

Leonard

38,225 次观看 • 3 个月前

十九次空中加油，飛了近二十二個小時，前後花掉十一天。這是一九九七年台灣第一批 F-16 從美國飛回來的紀錄。三段航線，德州沃斯堡飛夏威夷、夏威夷飛關島、關島飛嘉義，平均一小時就要接一次油。二十九年後，同一條航路上又有 F-16 在飛。起點一樣是沃斯堡，終點換成了台東志航基地。這批新機這幾天停在關島，等著飛最後一段，軍方說全程大約十幾次加油。適形油箱多帶四百五十加侖的油，加油次數比二十九年前明顯減少。這批飛機的名字很容易讓人搞混。空軍現役的 F-16V，是鳳展專案把一九九零年代的老機體送去升級來的，二零二三年底全部做完。正在飛回來的這批屬於鳳翔專案，六十六架，全新出廠，原廠型號寫的是 F-16C/D Block 70。兩批最後都叫 F-16V，但一批是舊機翻新，一批是新機。新機的強項不在雷達。APG-83 主動電子掃描陣列雷達，升級過的舊機裝的是同一款，這句話是空軍司令部自己講的，官網上寫得清清楚楚。真正的差別在機體本身。Block 70 的結構壽命是一萬兩千飛行小時，早期 F-16 的原始設計壽命大約八千。機身上側多了一對適形油箱，滯空更久。所以兩千四百七十二億台幣買到的，主要是時間，機隊的壽命從這批飛機開始重新計算。不過這個案子真正值得看的地方，在還沒到位的三樣東西上。第一樣是飛機本身。原本規劃今年底前六十六架全數交完，現在確定做不到，國防部還沒公布新的完成年份。美方那邊排了兩班制、一天開工二十小時趕工。這也不是台灣獨有的問題，格林維爾那條產線積壓上百架，保加利亞的第二批一路延到二零三零年。第二樣是電戰系統。新機規劃搭載一套叫蝮蛇之盾的內嵌式電戰系統，跟雷達整合之後能擴大威脅預警的範圍。上報今年七月報導，因為供應商產能落後，首批返台的飛機沒有裝這套系統。這條消息國防部沒有證實，目前也只有這一家媒體報過。第三樣是地面設施。志航基地的整建案要蓋機庫、整補存放庫跟滑行道，原訂民國一一五年完工，也就是今年，正好接新機進駐。現在期程延到一一七年。其中機堡那個統包工程更麻煩，招標六次都沒標出去，第七次才決標，完工日期落在二零二八年一月。配套比飛機晚了兩年。一架停在露天的四代半戰機，跟一架停在機堡裡的，在對手飛彈面前是兩種不同的資產。在機堡蓋好之前，這些新機停在哪裡、怎麼防護，軍方沒有公開說明。新聞大多停在「新戰機要回來了」，但戰機從來不是單獨作戰。跑道、機堡、電戰系統、地勤人力，任何一項沒跟上，那六十六架的戰力就打折。影片裡有一張圖我自己很喜歡，兩條時間軸並排，飛機那條到了，配套那條還在延。✈️ 影片裡首批 F-16 Block 70 抵達德州的照片與影片，由攝影師 Jake Woodward 授權使用。

十九次空中加油，飛了近二十二個小時，前後花掉十一天。這是一九九七年台灣第一批 F-16 從美國飛回來的紀錄。三段航線，德州沃斯堡飛夏威夷、夏威夷飛關島、關島飛嘉義，平均一小時就要接一次油。二十九年後，同一條航路上又有 F-16 在飛。起點一樣是沃斯堡，終點換成了台東志航基地。這批新機這幾天停在關島，等著飛最後一段，軍方說全程大約十幾次加油。適形油箱多帶四百五十加侖的油，加油次數比二十九年前明顯減少。這批飛機的名字很容易讓人搞混。空軍現役的 F-16V，是鳳展專案把一九九零年代的老機體送去升級來的，二零二三年底全部做完。正在飛回來的這批屬於鳳翔專案，六十六架，全新出廠，原廠型號寫的是 F-16C/D Block 70。兩批最後都叫 F-16V，但一批是舊機翻新，一批是新機。新機的強項不在雷達。APG-83 主動電子掃描陣列雷達，升級過的舊機裝的是同一款，這句話是空軍司令部自己講的，官網上寫得清清楚楚。真正的差別在機體本身。Block 70 的結構壽命是一萬兩千飛行小時，早期 F-16 的原始設計壽命大約八千。機身上側多了一對適形油箱，滯空更久。所以兩千四百七十二億台幣買到的，主要是時間，機隊的壽命從這批飛機開始重新計算。不過這個案子真正值得看的地方，在還沒到位的三樣東西上。第一樣是飛機本身。原本規劃今年底前六十六架全數交完，現在確定做不到，國防部還沒公布新的完成年份。美方那邊排了兩班制、一天開工二十小時趕工。這也不是台灣獨有的問題，格林維爾那條產線積壓上百架，保加利亞的第二批一路延到二零三零年。第二樣是電戰系統。新機規劃搭載一套叫蝮蛇之盾的內嵌式電戰系統，跟雷達整合之後能擴大威脅預警的範圍。上報今年七月報導，因為供應商產能落後，首批返台的飛機沒有裝這套系統。這條消息國防部沒有證實，目前也只有這一家媒體報過。第三樣是地面設施。志航基地的整建案要蓋機庫、整補存放庫跟滑行道，原訂民國一一五年完工，也就是今年，正好接新機進駐。現在期程延到一一七年。其中機堡那個統包工程更麻煩，招標六次都沒標出去，第七次才決標，完工日期落在二零二八年一月。配套比飛機晚了兩年。一架停在露天的四代半戰機，跟一架停在機堡裡的，在對手飛彈面前是兩種不同的資產。在機堡蓋好之前，這些新機停在哪裡、怎麼防護，軍方沒有公開說明。新聞大多停在「新戰機要回來了」，但戰機從來不是單獨作戰。跑道、機堡、電戰系統、地勤人力，任何一項沒跟上，那六十六架的戰力就打折。影片裡有一張圖我自己很喜歡，兩條時間軸並排，飛機那條到了，配套那條還在延。✈️ 影片裡首批 F-16 Block 70 抵達德州的照片與影片，由攝影師 Jake Woodward 授權使用。

fox hsiao

27,052 次观看 • 24 天前

等等要帶老婆出發去北歐追極光（希望能看到）去年底就把機票、住宿、活動全部訂好了。結果昨天突然一陣焦慮湧上來，很怕會不會哪個沒訂到、哪個時間撞到，或者哪封確認信被我遺忘在了信箱深處。然後我就花了不到一小時，把這個東西做出來了 — TripGo。只要連結 Gmail，就會自動把信箱裡所有訂單確認信抓出來，並且整理成不同的完整旅行規劃（因為很多訂房、機票平台根本沒有 API，後來想想反而 email 是最乾淨、最完整的資料來源）每個行程點進去之後，AI 會依據現有訂單自動生成每天行程、出國前準備清單，還會幫你整理這趟旅程的注意事項。我還加了一個小助手，遇到什麼問題都可以直接問，小幫手也支援圖片理解跟搜尋功能，其實就跟Gemini App一樣，最後再補上一個一定會用到的語音翻譯功能。基本上就是一個專屬於自己的完整 AI 旅行助手。要請 OpenClaw 整理其實也辦得到，但自己做一個更符合需求的介面，那種掌控感還是很爽的。AI 時代最爽的地方就是，需求出現的瞬間，可以快速的開發成產品。如果各位也有這需求，等我回來再看看要不要開源給大家。話說這邊提醒一下，我每次出國好像都會出大金，上次去名古屋是幣安人生，去香港的時候是TST，去歐洲是B，感覺大家可以先準備一下了😂

等等要帶老婆出發去北歐追極光（希望能看到）去年底就把機票、住宿、活動全部訂好了。結果昨天突然一陣焦慮湧上來，很怕會不會哪個沒訂到、哪個時間撞到，或者哪封確認信被我遺忘在了信箱深處。然後我就花了不到一小時，把這個東西做出來了 — TripGo。只要連結 Gmail，就會自動把信箱裡所有訂單確認信抓出來，並且整理成不同的完整旅行規劃（因為很多訂房、機票平台根本沒有 API，後來想想反而 email 是最乾淨、最完整的資料來源）每個行程點進去之後，AI 會依據現有訂單自動生成每天行程、出國前準備清單，還會幫你整理這趟旅程的注意事項。我還加了一個小助手，遇到什麼問題都可以直接問，小幫手也支援圖片理解跟搜尋功能，其實就跟Gemini App一樣，最後再補上一個一定會用到的語音翻譯功能。基本上就是一個專屬於自己的完整 AI 旅行助手。要請 OpenClaw 整理其實也辦得到，但自己做一個更符合需求的介面，那種掌控感還是很爽的。AI 時代最爽的地方就是，需求出現的瞬間，可以快速的開發成產品。如果各位也有這需求，等我回來再看看要不要開源給大家。話說這邊提醒一下，我每次出國好像都會出大金，上次去名古屋是幣安人生，去香港的時候是TST，去歐洲是B，感覺大家可以先準備一下了😂

0xFunky

10,088 次观看 • 7 个月前

Thank You Crypto ! 今天生日🎂 想來聊聊自2022入圈的心得還記得當初我什麼都不懂, 自己研究什麼是區塊鏈 NFT那時候正熱, 什麼Demi-human, 羊駝, 鱷魚我都有永遠記得在 Opensea上一直買不到 CryptoPaul幣圈保羅🦉 的貓頭鷹, 狂點到最後終於買到了 🦉 還填表拿到了 Bitman 的NFT白單, 我可是 OG群友也跟 Dream 夢一起mint Yolo Cat 白 (沒逃頂的) 其中最讓我開心的就是我是猴地 The otherside 我是第一個砸的人嘿嘿那時候還跟別人借Ape, 提前approve然後掛賣9.9E 那是個美好的年代, 幾乎都有take profit 很幸運在 FTX, Luna 都沒有受傷那個週期結束後也在台北開了一間咖啡店 ☕️ 2023 當比特幣沒人要的時候, 我還是持續待在幣圈唯一熱點就是 friendtech FT , 後來我發現了 Moca Network , 當時很努力拿了兩個白單我也默默撿了一堆便宜的 $ETH 跟NFT 🤫 接下來的事情就是這個周期牛市啟動了先從跟 @BTCindy_eth 一起搞一魚多吃的各大項目 Blast 啊, 再質押啊 , 存錢啊接著鏈上開始各種活躍, 迷因幣, BTCfi (NFT呢?!）我對於迷因幣合約不在行, 所以吃不太到爆擊, 但是我賺我能把握的領域跟別人比也許不算什麼但 usualmoney YT 的 17x 爆擊真的是這輪最大的！這輪的收益主要就是嘴嚕跟理財還有幣安Alpha了之後突然哪根筋不對, 覺得差不多了就開始看房子🏠 陸續看了半年就決定買, 也是運氣好出在33-34的時候但年初貸款真的很難貸, 2.55% 真的還是偏硬.... 影片就是目前剛裝潢好的開箱, 可以更好但我很喜歡也算是解鎖人生新的體驗了！可以問我裝潢心得哈把獲利轉換成Web2的東西對自己跟家人還有愛人好一點, 是非常值得的, 你就會更有動力繼續麻牛市結束了嗎？我不知道, 但必須要繼續待在 Web3 只有在這裡活下來你才能接著下一個 Hype的Project 把握從你認知的領域賺錢我還是懷念著最初 NFT的那個好時光啊.... Build 社區！也祝福大家2026能跟我一起麻！！！！

Thank You Crypto ! 今天生日🎂 想來聊聊自2022入圈的心得還記得當初我什麼都不懂, 自己研究什麼是區塊鏈 NFT那時候正熱, 什麼Demi-human, 羊駝, 鱷魚我都有永遠記得在 Opensea上一直買不到 CryptoPaul幣圈保羅🦉 的貓頭鷹, 狂點到最後終於買到了 🦉 還填表拿到了 Bitman 的NFT白單, 我可是 OG群友也跟 Dream 夢一起mint Yolo Cat 白 (沒逃頂的) 其中最讓我開心的就是我是猴地 The otherside 我是第一個砸的人嘿嘿那時候還跟別人借Ape, 提前approve然後掛賣9.9E 那是個美好的年代, 幾乎都有take profit 很幸運在 FTX, Luna 都沒有受傷那個週期結束後也在台北開了一間咖啡店 ☕️ 2023 當比特幣沒人要的時候, 我還是持續待在幣圈唯一熱點就是 friendtech FT , 後來我發現了 Moca Network , 當時很努力拿了兩個白單我也默默撿了一堆便宜的 $ETH 跟NFT 🤫 接下來的事情就是這個周期牛市啟動了先從跟 @BTCindy_eth 一起搞一魚多吃的各大項目 Blast 啊, 再質押啊 , 存錢啊接著鏈上開始各種活躍, 迷因幣, BTCfi (NFT呢?!）我對於迷因幣合約不在行, 所以吃不太到爆擊, 但是我賺我能把握的領域跟別人比也許不算什麼但 usualmoney YT 的 17x 爆擊真的是這輪最大的！這輪的收益主要就是嘴嚕跟理財還有幣安Alpha了之後突然哪根筋不對, 覺得差不多了就開始看房子🏠 陸續看了半年就決定買, 也是運氣好出在33-34的時候但年初貸款真的很難貸, 2.55% 真的還是偏硬.... 影片就是目前剛裝潢好的開箱, 可以更好但我很喜歡也算是解鎖人生新的體驗了！可以問我裝潢心得哈把獲利轉換成Web2的東西對自己跟家人還有愛人好一點, 是非常值得的, 你就會更有動力繼續麻牛市結束了嗎？我不知道, 但必須要繼續待在 Web3 只有在這裡活下來你才能接著下一個 Hype的Project 把握從你認知的領域賺錢我還是懷念著最初 NFT的那個好時光啊.... Build 社區！也祝福大家2026能跟我一起麻！！！！

Bruce.moca 布魯斯

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2025/07/03 第四天上班 ”被主管約談了“ 大家晚上好來跟大家回報今日情況一開始實習的初衷是想了解外面的自媒體公司都怎麼處理團隊（不是為了準時下班）原因是因為除了原本相處融洽的人以外我一直不敢擴展我的團隊還是用發包的比較多我認為請人是一個非常冒險的事情 1.隨時可能離職 2.效率可能不好 3.品質可能不好 4.請假、離職...等但是我發現，在這間公司似乎真的能讓我學到不少東西這間公司是兩個剪輯配一個企劃除了會幫人剪輯外還會做代操運營...等等我昨天加進去的群組不是我想像中的核心群只是Anna那一組的群組公司的組別分為一組跟二組一組是企劃顏哥、剪輯小翔、Peter 小翔話很少，蠻會穿搭的 Peter是多元成家的味道（0號）二組是企劃Anna、剪輯小天、Linda 小天蠻帥 Linda瘦瘦高高挺漂亮年齡24~27左右，顏哥年紀最小這兩個組會互相競爭然後一樣會甩鍋、卸責一樣會有考核標準就是觀看次數、按讚、分享之類的我說能學到東西就是因為我感覺這是刻意安排的讓兩邊競爭，公司坐享漁翁之利今天上班的時候主管先是要我進去然後問我上班情況還特別問我都怎麼來上班我說：「我是開車來的」他說：「我聽小顏你是坐車來的」我沒多說什麼主管又說：「難怪你會想準時下班，其他同事都是騎機車，你怕塞車是嗎？」我說：「肯定怕的啊」主管又說：「我還是希望你能配合下公司團隊，畢竟你離開的話，其他同事如果需要你協助，那不就沒人了嗎？你的工作就是補同事間的缺口啊」我說：「目前我來到現在，他們要的我都給了」主管這時候說：「那這樣吧，你會調色嗎？」我說：「不會，我只會剪」主管說：「Anna那邊剛好有需要調色，你能去學一下然後幫忙調嗎？因為這個比較急，客戶明天要，現在也還早你看看能不能幫忙」我說：「可是主管，我說我不會了啊，難道其他同事沒有會的嗎？」主管說：「小翔會，但他手上有事情要忙，你可以跟他請教看看，反正你不是本來就想學東西嗎？你去試試看，調完Anna發給客戶，客戶說沒問題就沒問題了，應該不難，就幾個畫面而已，但還是希望你弄完再走，畢竟你明天不是說有事情要請假嗎？」（因為我的汽車電腦軟體召回，入職前我就有安排進廠）我其實心裡知道主管在想什麼但無所謂，反正我確實想學於是我說：「我試試看」就出去請教小翔小翔的教學方法非常好小翔說：「喔，那你就看抖音跟B站學就好。」我心裡大概重複五次「那你就看抖音跟B站學就好」這時候顏哥在旁邊「噗」一聲笑了出來我在旁邊也笑了顏哥這時候說：「你還笑得出來喔？要快喔，不然來不及下班了」接著我就開始刷各種短影片抖音、B站、YT全看了我要認真地說真．Ｔ．Ｍ．Ｄ．難什麼一級調色、二級調色什麼色輪、灰階、高光、對比... 我雖然剪片速度快但我就拍鬼故事，哪需要什麼調色後來我連中午飯都沒吃（還是要下去幫忙拿便當）差不多快到下午我差不多學會了６０％弄了第一版，Anna傳給客戶接著很不好意思地跟我說客戶需求大概提了20個問題… 修改背景顏色、皮膚顏色、畫面更通透好，沒問題，接著改差不多下午四點左右我又發給Anna 【附上的影片就是用DaVinci調色的範例】這不是剪映或Premiere那種套濾鏡他功能強大到甚至可以動態情況把車子顏色變色其實Premiere也是能做這件事情只不過我沒用過我知道的是DaVinci最好用反正我也想學，就學吧！好的，大概四點半客戶回傳還是不行好我又修 . . . 最後五點整打卡鐘響了 Anna來了 . . Anna說：「bond...」 . . . . 「客戶說可以了！可以下班囉！」（附上一個很奇怪的微笑）顏哥這時候翻了白眼我站起來說：「大家再見！」我又聽到主管開門的聲音但我沒有回頭就離開了今天也就過完了【後話】明天後天大後天不會更新因為我沒上班 Anna那個群組因為Linda生日他們約聚餐問我周末要不要一起但我還在考慮 Anna那個群組群組名稱叫做「薪水小偷」會有這名字我大概可以知道原因至於原因是什麼我想下禮拜一再說吧我決定！下禮拜一要跟同事們學習 09:05再進公司了畢竟我是實習生不能比前輩們晚到就這樣大家再見！

2025/07/03 第四天上班 ”被主管約談了“ 大家晚上好來跟大家回報今日情況一開始實習的初衷是想了解外面的自媒體公司都怎麼處理團隊（不是為了準時下班）原因是因為除了原本相處融洽的人以外我一直不敢擴展我的團隊還是用發包的比較多我認為請人是一個非常冒險的事情 1.隨時可能離職 2.效率可能不好 3.品質可能不好 4.請假、離職...等但是我發現，在這間公司似乎真的能讓我學到不少東西這間公司是兩個剪輯配一個企劃除了會幫人剪輯外還會做代操運營...等等我昨天加進去的群組不是我想像中的核心群只是Anna那一組的群組公司的組別分為一組跟二組一組是企劃顏哥、剪輯小翔、Peter 小翔話很少，蠻會穿搭的 Peter是多元成家的味道（0號）二組是企劃Anna、剪輯小天、Linda 小天蠻帥 Linda瘦瘦高高挺漂亮年齡24~27左右，顏哥年紀最小這兩個組會互相競爭然後一樣會甩鍋、卸責一樣會有考核標準就是觀看次數、按讚、分享之類的我說能學到東西就是因為我感覺這是刻意安排的讓兩邊競爭，公司坐享漁翁之利今天上班的時候主管先是要我進去然後問我上班情況還特別問我都怎麼來上班我說：「我是開車來的」他說：「我聽小顏你是坐車來的」我沒多說什麼主管又說：「難怪你會想準時下班，其他同事都是騎機車，你怕塞車是嗎？」我說：「肯定怕的啊」主管又說：「我還是希望你能配合下公司團隊，畢竟你離開的話，其他同事如果需要你協助，那不就沒人了嗎？你的工作就是補同事間的缺口啊」我說：「目前我來到現在，他們要的我都給了」主管這時候說：「那這樣吧，你會調色嗎？」我說：「不會，我只會剪」主管說：「Anna那邊剛好有需要調色，你能去學一下然後幫忙調嗎？因為這個比較急，客戶明天要，現在也還早你看看能不能幫忙」我說：「可是主管，我說我不會了啊，難道其他同事沒有會的嗎？」主管說：「小翔會，但他手上有事情要忙，你可以跟他請教看看，反正你不是本來就想學東西嗎？你去試試看，調完Anna發給客戶，客戶說沒問題就沒問題了，應該不難，就幾個畫面而已，但還是希望你弄完再走，畢竟你明天不是說有事情要請假嗎？」（因為我的汽車電腦軟體召回，入職前我就有安排進廠）我其實心裡知道主管在想什麼但無所謂，反正我確實想學於是我說：「我試試看」就出去請教小翔小翔的教學方法非常好小翔說：「喔，那你就看抖音跟B站學就好。」我心裡大概重複五次「那你就看抖音跟B站學就好」這時候顏哥在旁邊「噗」一聲笑了出來我在旁邊也笑了顏哥這時候說：「你還笑得出來喔？要快喔，不然來不及下班了」接著我就開始刷各種短影片抖音、B站、YT全看了我要認真地說真．Ｔ．Ｍ．Ｄ．難什麼一級調色、二級調色什麼色輪、灰階、高光、對比... 我雖然剪片速度快但我就拍鬼故事，哪需要什麼調色後來我連中午飯都沒吃（還是要下去幫忙拿便當）差不多快到下午我差不多學會了６０％弄了第一版，Anna傳給客戶接著很不好意思地跟我說客戶需求大概提了20個問題… 修改背景顏色、皮膚顏色、畫面更通透好，沒問題，接著改差不多下午四點左右我又發給Anna 【附上的影片就是用DaVinci調色的範例】這不是剪映或Premiere那種套濾鏡他功能強大到甚至可以動態情況把車子顏色變色其實Premiere也是能做這件事情只不過我沒用過我知道的是DaVinci最好用反正我也想學，就學吧！好的，大概四點半客戶回傳還是不行好我又修 . . . 最後五點整打卡鐘響了 Anna來了 . . Anna說：「bond...」 . . . . 「客戶說可以了！可以下班囉！」（附上一個很奇怪的微笑）顏哥這時候翻了白眼我站起來說：「大家再見！」我又聽到主管開門的聲音但我沒有回頭就離開了今天也就過完了【後話】明天後天大後天不會更新因為我沒上班 Anna那個群組因為Linda生日他們約聚餐問我周末要不要一起但我還在考慮 Anna那個群組群組名稱叫做「薪水小偷」會有這名字我大概可以知道原因至於原因是什麼我想下禮拜一再說吧我決定！下禮拜一要跟同事們學習 09:05再進公司了畢竟我是實習生不能比前輩們晚到就這樣大家再見！

wong ｜🔋

20,662 次观看 • 1 年前

齁，輸了啦！我不要用 MEXC 了啦！🙄 ？哈哈開玩笑，周同學鼻要輸球就怪交易所ㄛXDD 好啦～其實這是第一次跟這麼多人跟好朋友們ㄧ起看世足冠軍賽！尤其可以ㄧ起小試身手使用mexc 的預測市場真的很好玩，連我的員工也ㄧ起體驗了ㄧ把>< 預測市場之所以容易讓非了解幣圈的人參與，原因在於「事件」相較於「代幣」是非常好理解的。比起了解代幣面向，更令他們本來就有興趣的「議題」為更無需解釋。剩下的就僅剩交易所是如何註冊、KYC 是什麼？我要如何填寫推薦碼，充值又是什麼？原來可以信用卡支付這種等等的操作教育。不過老實說，現在做預測市場的平台這麼多，到底差在哪？撇開品牌不談，我覺得這次玩下來，MEXC_華語 MEXC 這類 CEX 搞預測市場， | 真正有趣的點在於它解決了兩個很硬核的行業痛點： 🏈 第一，是它引入了「串單」功能以前玩鏈上那種預測市場，你只能一翻兩瞪眼，賭一場就結算一場。但這裡可以讓你像玩台灣運彩一樣，玩「過關組合（串單）」！你可以把世足冠軍、明天的比特幣走勢、甚至是某個娛樂大獎串在一起。對非幣圈的朋友來說，這種用小資金串出高賠率的玩法，娛樂感和以小博大的爽感直接翻倍。 💧 第二，是大家都刻意忽略的「流動性問題」這真的超關鍵。很多人以為預測市場只要題目好玩就行，但它本質上跟買賣代幣是一模一樣的道理—— 都極度需要流動性。很多獨立的預測市場平台，常常因為沒人開池、深度不夠，導致大家都在自嗨。最慘的情況是，你眼光精準看對了，結果要嘛買不到足夠的單，要嘛最後贏了卻因為沒人接單、根本賣不出去，直接卡死在裡面。而交易所來做這件事，至少在撮合、造市和基礎深度上，比較不會讓你想下注時卻發現是一潭死水。 | 回過頭來看，為什麼交易所這陣子都想插旗這個賽道？因為過去交易所要獲取一個全新用戶，得逼人家先學會看 K 線、懂什麼叫合約和倉位控制，累得要死還把人嚇跑。但預測市場，就是把複雜的加密貨幣，包裝成最直覺的「世界局勢娛樂賽」。用「串單」把玩法變有趣，用「流動性」確保大家玩得絲滑、不會贏了拿不走，最後再用原本就成熟的入金和 KYC 系統收尾。這是一套完美的破圈戰術——你以為大家是在賭輸贏？不，這其實是交易所把世界萬物都變成資產、降低門檻圈粉的最強佈局。接下來英超賽事，你準備好要串哪幾單了嗎？😏

齁，輸了啦！我不要用 MEXC 了啦！🙄 ？哈哈開玩笑，周同學鼻要輸球就怪交易所ㄛXDD 好啦～其實這是第一次跟這麼多人跟好朋友們ㄧ起看世足冠軍賽！尤其可以ㄧ起小試身手使用mexc 的預測市場真的很好玩，連我的員工也ㄧ起體驗了ㄧ把>< 預測市場之所以容易讓非了解幣圈的人參與，原因在於「事件」相較於「代幣」是非常好理解的。比起了解代幣面向，更令他們本來就有興趣的「議題」為更無需解釋。剩下的就僅剩交易所是如何註冊、KYC 是什麼？我要如何填寫推薦碼，充值又是什麼？原來可以信用卡支付這種等等的操作教育。不過老實說，現在做預測市場的平台這麼多，到底差在哪？撇開品牌不談，我覺得這次玩下來，MEXC_華語 MEXC 這類 CEX 搞預測市場， | 真正有趣的點在於它解決了兩個很硬核的行業痛點： 🏈 第一，是它引入了「串單」功能以前玩鏈上那種預測市場，你只能一翻兩瞪眼，賭一場就結算一場。但這裡可以讓你像玩台灣運彩一樣，玩「過關組合（串單）」！你可以把世足冠軍、明天的比特幣走勢、甚至是某個娛樂大獎串在一起。對非幣圈的朋友來說，這種用小資金串出高賠率的玩法，娛樂感和以小博大的爽感直接翻倍。 💧 第二，是大家都刻意忽略的「流動性問題」這真的超關鍵。很多人以為預測市場只要題目好玩就行，但它本質上跟買賣代幣是一模一樣的道理—— 都極度需要流動性。很多獨立的預測市場平台，常常因為沒人開池、深度不夠，導致大家都在自嗨。最慘的情況是，你眼光精準看對了，結果要嘛買不到足夠的單，要嘛最後贏了卻因為沒人接單、根本賣不出去，直接卡死在裡面。而交易所來做這件事，至少在撮合、造市和基礎深度上，比較不會讓你想下注時卻發現是一潭死水。 | 回過頭來看，為什麼交易所這陣子都想插旗這個賽道？因為過去交易所要獲取一個全新用戶，得逼人家先學會看 K 線、懂什麼叫合約和倉位控制，累得要死還把人嚇跑。但預測市場，就是把複雜的加密貨幣，包裝成最直覺的「世界局勢娛樂賽」。用「串單」把玩法變有趣，用「流動性」確保大家玩得絲滑、不會贏了拿不走，最後再用原本就成熟的入金和 KYC 系統收尾。這是一套完美的破圈戰術——你以為大家是在賭輸贏？不，這其實是交易所把世界萬物都變成資產、降低門檻圈粉的最強佈局。接下來英超賽事，你準備好要串哪幾單了嗎？😏

Chou 周周周周周周ㄓㄡㄓㄡ （Be N Builder 版）

11,144 次观看 • 1 个月前

《Freedom of Money Art》動畫版｜第八集謹獻給 CZ 🔶 BNB Yi He 那一年，九月的風裹著寒意，從黃浦江畔一路吹向東京灣。一個剛誕生不到三個月的平台，一群在深夜辦公室裡啃著泡麵敲代碼的年輕人，在監管的鐵幕降下之前，完成了三次「被迫撤離」。第一次是監管風聲下的伺服器遷移，第二次是核心團隊連夜分散出海，第三次是整個團隊搬離中國。 CZ折返上海辦公室的那個深夜，樓道裡空無一人，只有他自己腳步的回響。何一在機場拔掉SIM卡的那一刻，她抬頭看了眼航站樓的穹頂，心裡想的是家中尾椎骨摔傷、獨自留在上海的母親，還有那句來不及說出口的「媽，對不起」。東京地鐵上，CZ戴著耳機開完那場決定六百萬美金命運的會議。車廂在搖晃，他望著玻璃上映出的自己，想的是那些把全部學費投進ICO的孩子，那些因為信任才把錢包地址填成幣安的用戶。法律並沒有要求他做什麼，但他知道，如果今天他選擇沉默，那「保護用戶」這四個字就永遠只是一句漂亮的文案。目黑區的辦公室裡，設備還沒到位，來訪的客人坐在地上圍成一圈聊天。沒有前台，沒有茶水間，只有散落一地的電腦充電線和彼此眼中的光。CZ騎著他那輛普通自行車穿過東京街頭，單程八分鐘，車籃裡放著裝筆記型電腦的雙肩包。他不覺得CEO應該是什麼樣子，他只知道自己還是一年前那個在出租屋裡寫代碼的人——世界變了，初心沒變。 BNB第一次季度銷毀，七百萬美金，那是公司全部融資金額的一半。CZ反覆核對三遍地址，在點擊確認按鈕之前，他的手懸停了整整五秒。那一刻他想的不是市值不是排名，而是所有BNB的持有人，是不是真的相信他所說的那個關於貨幣自由的未來。八年來，即使面對所有人的勸說與質疑，CZ也始終沒有動搖。後來，幣安登頂了全球第一。那個中午，CZ看著滿屏的祝賀訊息，第一反應不是開心，而是慌——他慌的是伺服器會不會崩，慌的是用戶的錢安不安全。他發給技術團隊的第一句話是：「伺服器夠嗎？」 2017年，比特幣衝上兩萬美金，幣安成為全球第一。可當你剝去這些光鮮的數字，看見的是Roger滴進乾澀眼睛裡的一滴又一滴眼藥水，是與Heina一樣為了公司的發展與成功做出巨大個人犧牲、共同承擔壓力的幣安團隊裡的每一個人和他們的家人，是一個學生找回學費後傳來的「謝謝」，是非洲用戶透過幣安獲得了以前接觸不到的金融服務從而改變了生活，是一位心急如焚的兒子靠BNB湊齊了母親急需的手術費，是CZ在地鐵上拍板那六百萬美元時兌現了自己「保護用戶」的初心與承諾。保護用戶，從來不是一句口號，是真金白銀的行動。面對用戶，永遠選擇做正確的事，而不是做容易的事 —— 保護用戶，就是保護未來。「我們不是在創辦一家公司，我們是在創造歷史。」這也不只是一句豪言，是無數次在深夜加班之後、抬起頭看見窗外天光微亮時，心裡仍有的那份「值得」。他們當初沒有想過要贏。他們只是想，如何為別人創造價值。如果把一件事做到極致，是不是就能讓這個世界，哪怕只往前挪動一點點。後來世界往前挪動了。千萬人記住了「幣安」這個名字。那些深夜辦公室的燈，終於成了照亮整個行業的光。

《Freedom of Money Art》動畫版｜第八集謹獻給 CZ 🔶 BNB Yi He 那一年，九月的風裹著寒意，從黃浦江畔一路吹向東京灣。一個剛誕生不到三個月的平台，一群在深夜辦公室裡啃著泡麵敲代碼的年輕人，在監管的鐵幕降下之前，完成了三次「被迫撤離」。第一次是監管風聲下的伺服器遷移，第二次是核心團隊連夜分散出海，第三次是整個團隊搬離中國。 CZ折返上海辦公室的那個深夜，樓道裡空無一人，只有他自己腳步的回響。何一在機場拔掉SIM卡的那一刻，她抬頭看了眼航站樓的穹頂，心裡想的是家中尾椎骨摔傷、獨自留在上海的母親，還有那句來不及說出口的「媽，對不起」。東京地鐵上，CZ戴著耳機開完那場決定六百萬美金命運的會議。車廂在搖晃，他望著玻璃上映出的自己，想的是那些把全部學費投進ICO的孩子，那些因為信任才把錢包地址填成幣安的用戶。法律並沒有要求他做什麼，但他知道，如果今天他選擇沉默，那「保護用戶」這四個字就永遠只是一句漂亮的文案。目黑區的辦公室裡，設備還沒到位，來訪的客人坐在地上圍成一圈聊天。沒有前台，沒有茶水間，只有散落一地的電腦充電線和彼此眼中的光。CZ騎著他那輛普通自行車穿過東京街頭，單程八分鐘，車籃裡放著裝筆記型電腦的雙肩包。他不覺得CEO應該是什麼樣子，他只知道自己還是一年前那個在出租屋裡寫代碼的人——世界變了，初心沒變。 BNB第一次季度銷毀，七百萬美金，那是公司全部融資金額的一半。CZ反覆核對三遍地址，在點擊確認按鈕之前，他的手懸停了整整五秒。那一刻他想的不是市值不是排名，而是所有BNB的持有人，是不是真的相信他所說的那個關於貨幣自由的未來。八年來，即使面對所有人的勸說與質疑，CZ也始終沒有動搖。後來，幣安登頂了全球第一。那個中午，CZ看著滿屏的祝賀訊息，第一反應不是開心，而是慌——他慌的是伺服器會不會崩，慌的是用戶的錢安不安全。他發給技術團隊的第一句話是：「伺服器夠嗎？」 2017年，比特幣衝上兩萬美金，幣安成為全球第一。可當你剝去這些光鮮的數字，看見的是Roger滴進乾澀眼睛裡的一滴又一滴眼藥水，是與Heina一樣為了公司的發展與成功做出巨大個人犧牲、共同承擔壓力的幣安團隊裡的每一個人和他們的家人，是一個學生找回學費後傳來的「謝謝」，是非洲用戶透過幣安獲得了以前接觸不到的金融服務從而改變了生活，是一位心急如焚的兒子靠BNB湊齊了母親急需的手術費，是CZ在地鐵上拍板那六百萬美元時兌現了自己「保護用戶」的初心與承諾。保護用戶，從來不是一句口號，是真金白銀的行動。面對用戶，永遠選擇做正確的事，而不是做容易的事 —— 保護用戶，就是保護未來。「我們不是在創辦一家公司，我們是在創造歷史。」這也不只是一句豪言，是無數次在深夜加班之後、抬起頭看見窗外天光微亮時，心裡仍有的那份「值得」。他們當初沒有想過要贏。他們只是想，如何為別人創造價值。如果把一件事做到極致，是不是就能讓這個世界，哪怕只往前挪動一點點。後來世界往前挪動了。千萬人記住了「幣安」這個名字。那些深夜辦公室的燈，終於成了照亮整個行業的光。

Freedom of Money Art

28,033 次观看 • 1 个月前

本篇文章有小瓜請平靜閱讀八炯的爆料很無聊，不是否定他的影片，是這些與我掌握的事實符合。類似資訊我以前看過，震驚或憤怒情緒都有過，看他的影片就覺得還好。首先聲明我同意八炯的影片，那些是真實的統戰手段，並非瞎子摸象的胡說八道。台派對中國其實有很多誤解，但我不想幫中國洗白，所以一些人的論述我當沒看到。軍情處的統戰部，包含全世界政戰工作，比如海外孔子學院。統戰部底下細分很多單位，國台辦只是其中一個，組織專門負責台灣的統戰。我先不談現代網紅，我們時間拉回過去，我們爸媽那個年代的時候。很多人過去玩，我指的很多人是台灣人，大家都有接受旅遊招待。當然不是每一個台灣人，你必須在某領域有一點能力，只要一點點就可能上鉤。只要你是有用的工具，該省的統戰部人員會與你對接，吃喝嫖賭招待全買單。不跟你談兩岸政治，純粹以台胞貴賓的身份，跟你交朋友擴充人脈。到那邊旅遊或做生意，總需要一些好朋友，因此卸下心防跟他們混。在中國你必須有官場人脈，你以為自己很幸運，認識某個官跟你當朋友。事後不索討任何東西，哥們一場酒店費用我全包，下次來大陸打電話一起玩。中國花非常多錢在統戰上，酒店叫的小姐也是，這些都是他們統戰的零星開銷。你哪天在台灣功成名就，在各領域有一點影響力了，那些當初的哥們就會聯絡你。一開始友情攻勢，如果沒用就來硬的，抱歉你當初脫光衣服的影像我們都有。這就是共碟的誕生，非常的樸實無華，沒有諜報片的華麗對白。也因為這樣，導致你一開始陷入時，根本沒發現國台辦人員的企圖。你在那交的朋友哥們，甚至是你牽手散步的女人，都是國家安排好的一場戲。我指的是你如果在名單上，如果你被統戰部認定是好工具，你才構成上述情境。那麼問題來了有一些台灣人是真的愛國，他以為自己只是有中國好友，沒思考那麼多就回台灣生活。可能在軍中或政界出人頭地，小到建築業或地方農會，你在台灣各地擁有大小影響。但你在國家的計畫裡，無形中被迫成為所謂共碟，而且有一點成就後才發現自己必須聽話。你們有沒有想過，為何顧立雄是國防部長，答案是美國情報機構認定這人很乾淨。中國的統戰手法很厲害，台美情報網都知道背後邏輯，甚至都知道哪些人是所謂共碟。（留言區接續）

本篇文章有小瓜請平靜閱讀八炯的爆料很無聊，不是否定他的影片，是這些與我掌握的事實符合。類似資訊我以前看過，震驚或憤怒情緒都有過，看他的影片就覺得還好。首先聲明我同意八炯的影片，那些是真實的統戰手段，並非瞎子摸象的胡說八道。台派對中國其實有很多誤解，但我不想幫中國洗白，所以一些人的論述我當沒看到。軍情處的統戰部，包含全世界政戰工作，比如海外孔子學院。統戰部底下細分很多單位，國台辦只是其中一個，組織專門負責台灣的統戰。我先不談現代網紅，我們時間拉回過去，我們爸媽那個年代的時候。很多人過去玩，我指的很多人是台灣人，大家都有接受旅遊招待。當然不是每一個台灣人，你必須在某領域有一點能力，只要一點點就可能上鉤。只要你是有用的工具，該省的統戰部人員會與你對接，吃喝嫖賭招待全買單。不跟你談兩岸政治，純粹以台胞貴賓的身份，跟你交朋友擴充人脈。到那邊旅遊或做生意，總需要一些好朋友，因此卸下心防跟他們混。在中國你必須有官場人脈，你以為自己很幸運，認識某個官跟你當朋友。事後不索討任何東西，哥們一場酒店費用我全包，下次來大陸打電話一起玩。中國花非常多錢在統戰上，酒店叫的小姐也是，這些都是他們統戰的零星開銷。你哪天在台灣功成名就，在各領域有一點影響力了，那些當初的哥們就會聯絡你。一開始友情攻勢，如果沒用就來硬的，抱歉你當初脫光衣服的影像我們都有。這就是共碟的誕生，非常的樸實無華，沒有諜報片的華麗對白。也因為這樣，導致你一開始陷入時，根本沒發現國台辦人員的企圖。你在那交的朋友哥們，甚至是你牽手散步的女人，都是國家安排好的一場戲。我指的是你如果在名單上，如果你被統戰部認定是好工具，你才構成上述情境。那麼問題來了有一些台灣人是真的愛國，他以為自己只是有中國好友，沒思考那麼多就回台灣生活。可能在軍中或政界出人頭地，小到建築業或地方農會，你在台灣各地擁有大小影響。但你在國家的計畫裡，無形中被迫成為所謂共碟，而且有一點成就後才發現自己必須聽話。你們有沒有想過，為何顧立雄是國防部長，答案是美國情報機構認定這人很乾淨。中國的統戰手法很厲害，台美情報網都知道背後邏輯，甚至都知道哪些人是所謂共碟。（留言區接續）

杜芬疏失博士

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SanDisk CTO Alper Ilkbahar 在 Investor Day 放出了一個我認為比「HBF 有多快」更值得看的數字： 4 張 HBF GPU，可以做到 8 張 HBM GPU 的 token output。表面上看，很容易把它理解成「HBF 讓 GPU 性能提升 2 倍」。但我覺得這樣理解反而低估了這個 demo。因為 HBF 真正解掉的東西，不是算力，而是現在 AI inference 裡一個越來越昂貴的問題：很多時候，我們買更多 GPU，不是因為缺 FLOPS，而是因為模型塞不進去。 SanDisk 的模擬很直接。他們先拿一顆類似目前市場主流高階 GPU 的架構，每張 GPU 配 192GB HBM。然後做第二個版本，把 HBM 全部換成 HBF，讓單張 GPU 的 near-compute memory 從 192GB 拉到大約 4TB。這個 4TB 其實也和現在公開的 HBF 架構方向對得上。SanDisk 與 SK hynix 最新公布的第一版開放 HBF 規格，單個 HBF stack 最高 512GB；如果一顆 accelerator 配八組，就是大約 4TB。HBF 的目標 bandwidth 則分成約 0.4TB/s 到 3TB/s 三個等級。接著他們跑一個模擬的 agentic coding workload：AI agent 不斷寫 code、產生新任務、讀取上下文，再繼續工作，底層是一個接近 490B 級別的 Qwen3 模型。這類 workload 很有意思，因為它不是一次問答就結束。 Agent 活得越久，context 越長，KV cache 越大，同時還要把巨大的 model weights 放在離 GPU 足夠近的位置。Qwen 官方公開的 Qwen3-Coder-480B 本身就是 480B total parameters、35B active parameters，而且原生 context 已經做到 256K。所以當 SanDisk 把它丟進只有 192GB HBM 的 GPU 時，第一個問題根本還不是 GPU 算得快不快。第一個問題是：放不下。按照他們的模擬，HBM 系統至少需要 8 張 GPU 才能開始跑這個 workload。注意這裡的「8」。這八張 GPU 並不是因為模型需要八張 GPU 的 compute 才算得動，而是 memory capacity 逼你先買八張 GPU。你本來可能只需要其中一部分算力，但為了取得綁在 GPU 上面的 HBM capacity，只能把 GPU 一起買回家。這就是我會稱它為 GPU memory tax 的地方。 GPU 現在其實同時賣給你兩樣東西：compute 和 memory capacity。但 AI inference 對這兩樣東西的需求成長速度並不一定一致。你可能缺 1TB memory，卻沒有缺對應那麼多 FP8 FLOPS。可是 HBM 又焊在 accelerator package 上。於是缺 memory 的解法變成：買更多 GPU。這才是 SanDisk 這個 demo 真正想拆掉的東西。把同樣架構換成大約 4TB HBF 之後，一張 GPU 就已經可以把整個 workload 裝進去。一張 HBF GPU 當然沒有八張 HBM GPU 快，SanDisk 自己也沒有假裝它會比較快。但事情到這裡已經完全變了。因為以前你的「minimum viable system」是八張 GPU；現在 minimum viable system 變成了一張。然後 SanDisk 再把 HBF GPU 加到四張。結果： 4 HBF GPU ≈ 8 HBM GPU 的 token output。這裡才出現所謂的「2× performance per GPU」。但我要特別強調：這不是 HBF 的 NAND cell 比 HBM DRAM 快兩倍。也不是同一顆 GPU 換上 HBF 之後 matrix multiplication 突然快兩倍。真正發生的是，memory capacity 改變了 workload 怎麼被切割。原本八張 HBM GPU 必須共同承擔一個巨大的 memory footprint，模型被迫跨 GPU 分散，GPU 之間還需要搬資料、同步、做 tensor/model parallel。 HBF 把單 GPU memory pool 拉到 TB 級之後，很多原本為了「塞下模型」而存在的 GPU partitioning 可以被拿掉。 GPU 終於比較像是在買 compute，而不是買昂貴的 HBM 擴充卡。所以我反而會把 SanDisk 的數字寫成： HBF 沒有讓一張 GPU 算得快兩倍；它讓同樣的 inference throughput，只需要一半的 GPU。這兩句話看起來很像，經濟意義卻完全不同。前者是一個 memory benchmark。後者是在談 AI Factory 的資本效率。如果四張 accelerator 可以完成過去八張 accelerator 的工作，那被影響的就不只是 memory BOM。 GPU 數量、server 數量、NVLink / scale-up fabric、NIC、switch、power delivery、液冷、機櫃空間，甚至整個 data center 的 MW / token 都可能一起往下走。這也是為什麼 SanDisk 現在一直講 token economics，而不只是 NAND ASP。官方在最新 HBF 規格公告裡，也把目標直接寫成改善 inference 的 power、performance 與 total cost of ownership。而對我來說，這才是 HBF 對 SNDK 最大的想像空間。以前 NAND 在 AI infrastructure 裡的位置很清楚： GPU → HBM → DRAM → SSD → storage。離 compute 越遠，價值密度越低。 SanDisk 現在想做的，其實是在這個 hierarchy 裡硬插一層： GPU → HBM / HBF → DRAM / SSD。 SK hynix 自己也直接把 HBF 定義成位於 HBM 與 SSD 之間的新 memory layer，而 SanDisk 的 OCP 規格更明確談到 HBF 與 HBM 可以 coexist。這點很重要。我不認為最合理的 bull case 是： HBF 把 HBM 幹掉。 HBM 的 latency、write characteristics，以及真正需要極低延遲反覆讀寫的 hot data，依然有很強的物理優勢。更合理的架構反而可能是：最熱的 activation、KV cache 留在 HBM；大量 model weights、較冷的 KV、agent state，以及那些「需要非常大容量、但不需要每一個 byte 都享受 HBM latency」的東西，逐漸搬到 HBF。這樣反而更麻煩。因為如果 HBF 真的成立，SanDisk 搶的並不只是 SSD 裡面多幾顆 NAND。它是在嘗試讓 NAND 向 compute 靠近一層。從 storage media，變成 accelerator architecture 裡的一部分。這會直接改變 NAND 的價值量。不過現在也不能把這張 simulation graph 當成產品已經完成。目前我們看到的是 simulation + technical specification + ecosystem building，不是 NVIDIA/AMD production GPU 上的大規模實機 benchmark。 2026 年 8 月公開的第一版 HBF standard 已經定義了 xPU-HBF interface、electrical、packaging、reliability 與 software I/O，而且 Google、Tenstorrent 已經參與標準制定；這代表它已經從 SanDisk 自己的 PowerPoint 往 ecosystem standard 前進了一步，但距離 hyperscaler 大規模 deployment 還有一段 execution 要證明。所以我現在看 HBF，最重要的 observation 不是：「哇，NAND 比 HBM 快了。」而是： AI inference 開始出現 memory capacity 和 compute capacity 的錯配。過去解決這個錯配的方法，是繼續塞更多昂貴的 HBM，或者乾脆再買更多 GPU。 SanDisk 現在提出第三條路：不要為了 memory 去買 compute。如果這條路最後真的走通，那「4 張 HBF GPU = 8 張 HBM GPU」就不只是一張漂亮的 Investor Day benchmark。它代表的可能是一件更大的事： AI Factory 下一輪優化，不一定是讓 GPU 更快，而是讓每一顆已經買下來的 GPU，不再因為記憶體不夠而被浪費。而如果 NAND 可以做到這件事，那市場最後要重新估的，就不只是 HBF 能賣多少。而是： NAND 到底還是不是 storage。

SanDisk CTO Alper Ilkbahar 在 Investor Day 放出了一個我認為比「HBF 有多快」更值得看的數字： 4 張 HBF GPU，可以做到 8 張 HBM GPU 的 token output。表面上看，很容易把它理解成「HBF 讓 GPU 性能提升 2 倍」。但我覺得這樣理解反而低估了這個 demo。因為 HBF 真正解掉的東西，不是算力，而是現在 AI inference 裡一個越來越昂貴的問題：很多時候，我們買更多 GPU，不是因為缺 FLOPS，而是因為模型塞不進去。 SanDisk 的模擬很直接。他們先拿一顆類似目前市場主流高階 GPU 的架構，每張 GPU 配 192GB HBM。然後做第二個版本，把 HBM 全部換成 HBF，讓單張 GPU 的 near-compute memory 從 192GB 拉到大約 4TB。這個 4TB 其實也和現在公開的 HBF 架構方向對得上。SanDisk 與 SK hynix 最新公布的第一版開放 HBF 規格，單個 HBF stack 最高 512GB；如果一顆 accelerator 配八組，就是大約 4TB。HBF 的目標 bandwidth 則分成約 0.4TB/s 到 3TB/s 三個等級。接著他們跑一個模擬的 agentic coding workload：AI agent 不斷寫 code、產生新任務、讀取上下文，再繼續工作，底層是一個接近 490B 級別的 Qwen3 模型。這類 workload 很有意思，因為它不是一次問答就結束。 Agent 活得越久，context 越長，KV cache 越大，同時還要把巨大的 model weights 放在離 GPU 足夠近的位置。Qwen 官方公開的 Qwen3-Coder-480B 本身就是 480B total parameters、35B active parameters，而且原生 context 已經做到 256K。所以當 SanDisk 把它丟進只有 192GB HBM 的 GPU 時，第一個問題根本還不是 GPU 算得快不快。第一個問題是：放不下。按照他們的模擬，HBM 系統至少需要 8 張 GPU 才能開始跑這個 workload。注意這裡的「8」。這八張 GPU 並不是因為模型需要八張 GPU 的 compute 才算得動，而是 memory capacity 逼你先買八張 GPU。你本來可能只需要其中一部分算力，但為了取得綁在 GPU 上面的 HBM capacity，只能把 GPU 一起買回家。這就是我會稱它為 GPU memory tax 的地方。 GPU 現在其實同時賣給你兩樣東西：compute 和 memory capacity。但 AI inference 對這兩樣東西的需求成長速度並不一定一致。你可能缺 1TB memory，卻沒有缺對應那麼多 FP8 FLOPS。可是 HBM 又焊在 accelerator package 上。於是缺 memory 的解法變成：買更多 GPU。這才是 SanDisk 這個 demo 真正想拆掉的東西。把同樣架構換成大約 4TB HBF 之後，一張 GPU 就已經可以把整個 workload 裝進去。一張 HBF GPU 當然沒有八張 HBM GPU 快，SanDisk 自己也沒有假裝它會比較快。但事情到這裡已經完全變了。因為以前你的「minimum viable system」是八張 GPU；現在 minimum viable system 變成了一張。然後 SanDisk 再把 HBF GPU 加到四張。結果： 4 HBF GPU ≈ 8 HBM GPU 的 token output。這裡才出現所謂的「2× performance per GPU」。但我要特別強調：這不是 HBF 的 NAND cell 比 HBM DRAM 快兩倍。也不是同一顆 GPU 換上 HBF 之後 matrix multiplication 突然快兩倍。真正發生的是，memory capacity 改變了 workload 怎麼被切割。原本八張 HBM GPU 必須共同承擔一個巨大的 memory footprint，模型被迫跨 GPU 分散，GPU 之間還需要搬資料、同步、做 tensor/model parallel。 HBF 把單 GPU memory pool 拉到 TB 級之後，很多原本為了「塞下模型」而存在的 GPU partitioning 可以被拿掉。 GPU 終於比較像是在買 compute，而不是買昂貴的 HBM 擴充卡。所以我反而會把 SanDisk 的數字寫成： HBF 沒有讓一張 GPU 算得快兩倍；它讓同樣的 inference throughput，只需要一半的 GPU。這兩句話看起來很像，經濟意義卻完全不同。前者是一個 memory benchmark。後者是在談 AI Factory 的資本效率。如果四張 accelerator 可以完成過去八張 accelerator 的工作，那被影響的就不只是 memory BOM。 GPU 數量、server 數量、NVLink / scale-up fabric、NIC、switch、power delivery、液冷、機櫃空間，甚至整個 data center 的 MW / token 都可能一起往下走。這也是為什麼 SanDisk 現在一直講 token economics，而不只是 NAND ASP。官方在最新 HBF 規格公告裡，也把目標直接寫成改善 inference 的 power、performance 與 total cost of ownership。而對我來說，這才是 HBF 對 SNDK 最大的想像空間。以前 NAND 在 AI infrastructure 裡的位置很清楚： GPU → HBM → DRAM → SSD → storage。離 compute 越遠，價值密度越低。 SanDisk 現在想做的，其實是在這個 hierarchy 裡硬插一層： GPU → HBM / HBF → DRAM / SSD。 SK hynix 自己也直接把 HBF 定義成位於 HBM 與 SSD 之間的新 memory layer，而 SanDisk 的 OCP 規格更明確談到 HBF 與 HBM 可以 coexist。這點很重要。我不認為最合理的 bull case 是： HBF 把 HBM 幹掉。 HBM 的 latency、write characteristics，以及真正需要極低延遲反覆讀寫的 hot data，依然有很強的物理優勢。更合理的架構反而可能是：最熱的 activation、KV cache 留在 HBM；大量 model weights、較冷的 KV、agent state，以及那些「需要非常大容量、但不需要每一個 byte 都享受 HBM latency」的東西，逐漸搬到 HBF。這樣反而更麻煩。因為如果 HBF 真的成立，SanDisk 搶的並不只是 SSD 裡面多幾顆 NAND。它是在嘗試讓 NAND 向 compute 靠近一層。從 storage media，變成 accelerator architecture 裡的一部分。這會直接改變 NAND 的價值量。不過現在也不能把這張 simulation graph 當成產品已經完成。目前我們看到的是 simulation + technical specification + ecosystem building，不是 NVIDIA/AMD production GPU 上的大規模實機 benchmark。 2026 年 8 月公開的第一版 HBF standard 已經定義了 xPU-HBF interface、electrical、packaging、reliability 與 software I/O，而且 Google、Tenstorrent 已經參與標準制定；這代表它已經從 SanDisk 自己的 PowerPoint 往 ecosystem standard 前進了一步，但距離 hyperscaler 大規模 deployment 還有一段 execution 要證明。所以我現在看 HBF，最重要的 observation 不是：「哇，NAND 比 HBM 快了。」而是： AI inference 開始出現 memory capacity 和 compute capacity 的錯配。過去解決這個錯配的方法，是繼續塞更多昂貴的 HBM，或者乾脆再買更多 GPU。 SanDisk 現在提出第三條路：不要為了 memory 去買 compute。如果這條路最後真的走通，那「4 張 HBF GPU = 8 張 HBM GPU」就不只是一張漂亮的 Investor Day benchmark。它代表的可能是一件更大的事： AI Factory 下一輪優化，不一定是讓 GPU 更快，而是讓每一顆已經買下來的 GPU，不再因為記憶體不夠而被浪費。而如果 NAND 可以做到這件事，那市場最後要重新估的，就不只是 HBF 能賣多少。而是： NAND 到底還是不是 storage。

Leonard

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台灣第一次試射自己的衛星運載火箭，結果在 8 月 19 日清晨的屏東九鵬上空畫下句點。火箭升空後初期軌道異常，螺旋墜落，依原訂應變計畫啟動自毀，墜落點控制在安全管制範圍內，沒有人員傷損。中科院的說明稿全文不到一百字，隔天國防部記者會上，計畫主持人賴祐炫證實這是首次運載火箭測試，科研目標是把衛星送入低軌道，完成改進之前，這個計畫的後續測試暫停。這個外界稱為「麒麟專案」的計畫一直藏得很深。試射前的射擊通報上，名目寫的是「火炮試射與 UAS 偵照」，危險區半徑最小 20 浬、彈道高度上限 10 萬呎，整張通報單看不出任何火箭的痕跡。「麒麟專案」這個代號，早在 2018 年就出現在中科院回應媒體報導的澄清稿裡；2019 年還有軍官把機密資料遺忘在 YouBike 車籃的報導，逼得中科院出面說明。外界追了八年的計畫，第一次公開亮相就是一場自毀。同一個早晨的另一邊，甘肅民勤的著陸場上，藍箭航天的朱雀三號一級火箭穩穩站住。中國第一次把執行入軌任務的火箭一級收回陸地，藍箭也成為 SpaceX、Blue Origin 之後，全球第三家用著陸腿回收入軌級火箭的機構。再往前十天，8 月 10 日晚上，長征七號甲從海南文昌升空，不到九十秒在空中爆炸。十天之內，三枚火箭把航太這一行的成功和失敗全部演了一遍。失敗是常態這件事，SpaceX 用二十年把它變成了公開的敘事。2023 年 4 月星艦首飛，升空四分鐘後在空中爆炸，直播鏡頭切回總部，全體員工歡呼鼓掌，官方聲明寫著「這樣的測試，成功來自於我們學到了什麼」，連 NASA 署長都公開道賀。更早的 2017 年，SpaceX 自己剪了一支獵鷹九號落地失敗大合輯，配上蒙提派森的喜劇進行曲，爆炸畫面的字卡寫「技術上它確實著陸了，只是沒有保持一體」，還發明了「快速的非計畫性拆解」這個詞。那支合輯上線時，獵鷹九號的成功回收只累積了 16 次，如今回收落地已是例行公事。Falcon 1 前三次發射全部失敗，2008 年第四次才入軌；亞利安五號首飛四十秒內爆炸；日本 H3 首飛失敗，隔年成功；同一家藍箭的朱雀二號 2022 年首飛失敗，三年多後由另一型的朱雀三號完成這次回收；連長征七號甲自己，2020 年首飛同樣以失敗收場。台灣也有人講同一套語言。曾參與天弓研發、擔任雄三飛彈總工程師的張誠說，「這絕非純粹的失敗，而是極其寶貴的實體數據採集」。他還往下多算了一步。火箭能把酬載推上 500 公里，代表關機末速已達每秒 3.5 到 4 公里，換算成貼著地表延伸的拋物線彈道，理論射程上看 1,500 到 2,000 公里，跨進中程彈道飛彈的級距。當然他也列出三道難關，發射仰角要從近垂直的 75 到 90 度改到約 45 度、要加裝高精度慣性導引、彈頭置換後質心要重新配算，每一項都是高難度的系統工程。屏東的火箭故事也沒有結束。國家太空中心 2023 年啟動入軌火箭計畫，目標 2034 年用 25 到 28 公尺長的國產火箭，把 200 公斤級衛星送入軌道；第一支技術驗證探空火箭 SR400 已在 4 月完成引擎測試，穩定燃燒 20 秒、推力接近 1,800 公斤，預計今年下半年在旭海科研火箭發射場飛試。旭海就緊鄰九鵬，一軍一民兩條火箭線，隔著同一片屏東東南角的海岸。台灣的火箭，還會再飛。

台灣第一次試射自己的衛星運載火箭，結果在 8 月 19 日清晨的屏東九鵬上空畫下句點。火箭升空後初期軌道異常，螺旋墜落，依原訂應變計畫啟動自毀，墜落點控制在安全管制範圍內，沒有人員傷損。中科院的說明稿全文不到一百字，隔天國防部記者會上，計畫主持人賴祐炫證實這是首次運載火箭測試，科研目標是把衛星送入低軌道，完成改進之前，這個計畫的後續測試暫停。這個外界稱為「麒麟專案」的計畫一直藏得很深。試射前的射擊通報上，名目寫的是「火炮試射與 UAS 偵照」，危險區半徑最小 20 浬、彈道高度上限 10 萬呎，整張通報單看不出任何火箭的痕跡。「麒麟專案」這個代號，早在 2018 年就出現在中科院回應媒體報導的澄清稿裡；2019 年還有軍官把機密資料遺忘在 YouBike 車籃的報導，逼得中科院出面說明。外界追了八年的計畫，第一次公開亮相就是一場自毀。同一個早晨的另一邊，甘肅民勤的著陸場上，藍箭航天的朱雀三號一級火箭穩穩站住。中國第一次把執行入軌任務的火箭一級收回陸地，藍箭也成為 SpaceX、Blue Origin 之後，全球第三家用著陸腿回收入軌級火箭的機構。再往前十天，8 月 10 日晚上，長征七號甲從海南文昌升空，不到九十秒在空中爆炸。十天之內，三枚火箭把航太這一行的成功和失敗全部演了一遍。失敗是常態這件事，SpaceX 用二十年把它變成了公開的敘事。2023 年 4 月星艦首飛，升空四分鐘後在空中爆炸，直播鏡頭切回總部，全體員工歡呼鼓掌，官方聲明寫著「這樣的測試，成功來自於我們學到了什麼」，連 NASA 署長都公開道賀。更早的 2017 年，SpaceX 自己剪了一支獵鷹九號落地失敗大合輯，配上蒙提派森的喜劇進行曲，爆炸畫面的字卡寫「技術上它確實著陸了，只是沒有保持一體」，還發明了「快速的非計畫性拆解」這個詞。那支合輯上線時，獵鷹九號的成功回收只累積了 16 次，如今回收落地已是例行公事。Falcon 1 前三次發射全部失敗，2008 年第四次才入軌；亞利安五號首飛四十秒內爆炸；日本 H3 首飛失敗，隔年成功；同一家藍箭的朱雀二號 2022 年首飛失敗，三年多後由另一型的朱雀三號完成這次回收；連長征七號甲自己，2020 年首飛同樣以失敗收場。台灣也有人講同一套語言。曾參與天弓研發、擔任雄三飛彈總工程師的張誠說，「這絕非純粹的失敗，而是極其寶貴的實體數據採集」。他還往下多算了一步。火箭能把酬載推上 500 公里，代表關機末速已達每秒 3.5 到 4 公里，換算成貼著地表延伸的拋物線彈道，理論射程上看 1,500 到 2,000 公里，跨進中程彈道飛彈的級距。當然他也列出三道難關，發射仰角要從近垂直的 75 到 90 度改到約 45 度、要加裝高精度慣性導引、彈頭置換後質心要重新配算，每一項都是高難度的系統工程。屏東的火箭故事也沒有結束。國家太空中心 2023 年啟動入軌火箭計畫，目標 2034 年用 25 到 28 公尺長的國產火箭，把 200 公斤級衛星送入軌道；第一支技術驗證探空火箭 SR400 已在 4 月完成引擎測試，穩定燃燒 20 秒、推力接近 1,800 公斤，預計今年下半年在旭海科研火箭發射場飛試。旭海就緊鄰九鵬，一軍一民兩條火箭線，隔著同一片屏東東南角的海岸。台灣的火箭，還會再飛。

fox hsiao

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