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Hello D哥 CryptoD | 1000X GEM ，我来交作业了。这个项目总共用时3个小时不到，是一款meme打标类的chrome辅助插件。目前已经推送到github并且开源 (我本地跑过没问题，但github还未检查如有问题请多多包涵)：灵感是最近这pvp的一个月里，我在交易的同时也在 William 直播间学习内盘pvp技巧；发现gmgn的三冠王最常用的就是猜猜谁是dev，通常知名钱包或者巨鲸钱包都能吃到不错的利润。但是在实战中我觉得真的太耗费精力，所以那时候我就在想如果有一款打标插件可以直接在新创建的token卡片上就直接标记出来那不是很爽，跳过了很多步骤；于是从这个点出发我开始了今天的vibe coding。我使用的是gemini pro和cursor的工具组合，从一个MVP开始和Gemini先做一个直接测试，结果上我真的蛮吃惊的，因为其实从去年我就大量使用ai自己写东西，我是一个0基础的人，走了很多弯路，那时候我用的cursor，经常就是抽奖然后出问题重新改；这次gemini的表现几乎0失误：我用Gemini问答得到代码后放入cursor写文件，这样我甚至都不需要自己创建。期间一共迭代了四五个版本，在api请求烦忙的事上最费功夫，这其实导致了我最初想要的核心功能无法实现（在新创建界面直接显示），但好消息是如果你采用花钱的方案使用付费的api，你也可以在我的版本之上做到。 #tradingtool

ACE ㊌

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Anya Rossi• Live Now

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我回答你下这个问题，这个问题我也给我身边的好朋友多次解答了，详细的你可以看我发的这段语音，在这个市场上必须要找到自己合适的思路，如果找不到合适的思路又想做多，又想做空你最后赚不到一点钱，我的确可以多空双吃，我甚至可以精准的预判到跌到哪里会反弹，我回去抄底开多单，但是我是个空头，我多单拿不住，我大多数的钱都是做空赚的，我必须在这个市场上一直维持我的空头思维，所以我就算知道要大涨也拿不住，但是如果真的大跌了我可以拿得住，还敢加重仓，这样就会导致我在极端暴跌行情赚大钱，甚至精准的在底部抄底，但是空头思维，我就算做多了，还是会找机会做空，我对我自己已经很满意了，在这个市场上能赚钱就已经知足了，所以我是不会改变我的思维模式，如果我一旦改变我的思维模式，我怕以后我赚不到钱

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凉兮大元帅（白虎已上环已结扎）

265,196 次观看 • 1 年前

Selector 的升级版 Selector Pro 来啦: 我们平时 Vibe coding 的时候，肯定会遇到不知道怎么跟 AI 描述我们页面上出现问题的元素位置，或者不知道怎么用文字很好的表达一些页面问题。 Selector 是一个可以选择页面上的元素复制为上下文信息的小工具。之前一直有一个开源的书签版本这个小工具得到了很多人的喜欢，安装简单功能简洁。我经常能在我评论区看到大家在用 selector，这也是我日常开发页面最最常用的一个工具了，一旦用了，肯定就离不开了。这次的浏览器拓展版本是一个付费工具，价格 $4.99 直接买断，比书签版本更加好用方便，真的非常推荐大家试试，即便是用用开源版也很不错，好用再来支持浏览器拓展版本～

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oil-oil

12,574 次观看 • 18 天前

我今天最大的痛苦人生难题就是“缺钱”💰💰 我现在发现就是说这个缺钱会带来很多挫折，你知道现在大学里的一个学生，如果你缺钱，你甚至都不能勇敢地去说我爱你，我现在看了一些个调查，就是有些个年轻人知道吗？他说活着我就已经竭尽全力了，还有一个艺术院校的有一个财神，这哥们儿上大学的第一年就给他父母买了小汽车，第二年给自己买了小汽车，第三年自己搬出去高层高租金的那个公寓去住，后来同学们说怎么发财我都不知道，咱们以为都是大学毕业之后再去创业，也再去努力，他说我的父母亲太苦了，他们辛辛苦苦供我上学，他说我从上大学的第一天起，我就想我挣钱的速度一定要赶上超过我父母老去的速度🔮 我敢说我现在就拜金主义，所以你为什么批评孩子什么拜金主义，因为我现在觉得我对这个社会一切的感觉，你说我俗也好，我有我的这个喜好，我有我的精神世界，可是我仍然认为赚钱第一，我就我确实把钱看在特别重要的这个位置上。我想问你们一个问题，我们都曾经视金钱如粪土，但是总有一个时候让你觉得这钱太妈重要了，你们能想起来是什么时候，某一个时候你觉得要挣钱了，钱很重要，是碰到了什么，你你们能想起来吗？我第一次觉得我不能不把钱当成大事的时候，是自己有了孩子，我以前再穷的时候我都不怕，我第一次怕我没钱，就是我的孩子。其实我觉得我真正开始拜金就是从前几年开始，在此之前咱们就是我觉得我都是还是不说视金钱如粪土，但是就是说有的钱我是不挣的，你知道吗？可是当时你看就像您说的，一个人吃饱了，全家不饿，这钱哥们可以不赚，没问题，不丢这人。可是你知道我是什么原因开始改变了吗？就是妈妈就一下子进了ICU，再有一个呢，就是说你喜欢一个女孩，我就说跟这个有关系，我们这岁数就没有习惯说拿钱泡女孩，我们年轻时候都是空水套白狼，就是一杯水就解决了。现在还是我意识到你可以跟人家谈恋爱，可是真的你想跟他在一起的时候，你就会发现人家家里也要钱了，所以说这种复合的原因，在中国这个社会里，我就觉得，哎，钱呢，我有爱情，好吧，我也纯洁，我也有人性，但是我仍然觉得钱就最好了，就有了钱，我这些都可以一顺百顺，我们要把钱足够的赚，因为我们不可能指望任何人，任何政府，任何法律，这就是我在中国的感觉，我认为我要不多囤点钱，我靠不了任何人，包括很多年前就是，你知道吗？就是因为我们这个社会，不管是公营还是私营，你最后你明白了，一切的服务就是为了赚你的钱，学校也是要收你的钱，老师也是要收你的钱，去个交流项目也是要钱，你干什么你都是要钱的，更重要的是更重要说医院也得要你的钱。为什么说缺钱，缺的是什么？因为现在钱就是尊严，钱就是爱情，钱就是孝，人就有自由，钱就是自由，如果我们把这个都等值于钱，我认为你不能指责任何人拜金💡

我今天最大的痛苦人生难题就是“缺钱”💰💰 我现在发现就是说这个缺钱会带来很多挫折，你知道现在大学里的一个学生，如果你缺钱，你甚至都不能勇敢地去说我爱你，我现在看了一些个调查，就是有些个年轻人知道吗？他说活着我就已经竭尽全力了，还有一个艺术院校的有一个财神，这哥们儿上大学的第一年就给他父母买了小汽车，第二年给自己买了小汽车，第三年自己搬出去高层高租金的那个公寓去住，后来同学们说怎么发财我都不知道，咱们以为都是大学毕业之后再去创业，也再去努力，他说我的父母亲太苦了，他们辛辛苦苦供我上学，他说我从上大学的第一天起，我就想我挣钱的速度一定要赶上超过我父母老去的速度🔮 我敢说我现在就拜金主义，所以你为什么批评孩子什么拜金主义，因为我现在觉得我对这个社会一切的感觉，你说我俗也好，我有我的这个喜好，我有我的精神世界，可是我仍然认为赚钱第一，我就我确实把钱看在特别重要的这个位置上。我想问你们一个问题，我们都曾经视金钱如粪土，但是总有一个时候让你觉得这钱太妈重要了，你们能想起来是什么时候，某一个时候你觉得要挣钱了，钱很重要，是碰到了什么，你你们能想起来吗？我第一次觉得我不能不把钱当成大事的时候，是自己有了孩子，我以前再穷的时候我都不怕，我第一次怕我没钱，就是我的孩子。其实我觉得我真正开始拜金就是从前几年开始，在此之前咱们就是我觉得我都是还是不说视金钱如粪土，但是就是说有的钱我是不挣的，你知道吗？可是当时你看就像您说的，一个人吃饱了，全家不饿，这钱哥们可以不赚，没问题，不丢这人。可是你知道我是什么原因开始改变了吗？就是妈妈就一下子进了ICU，再有一个呢，就是说你喜欢一个女孩，我就说跟这个有关系，我们这岁数就没有习惯说拿钱泡女孩，我们年轻时候都是空水套白狼，就是一杯水就解决了。现在还是我意识到你可以跟人家谈恋爱，可是真的你想跟他在一起的时候，你就会发现人家家里也要钱了，所以说这种复合的原因，在中国这个社会里，我就觉得，哎，钱呢，我有爱情，好吧，我也纯洁，我也有人性，但是我仍然觉得钱就最好了，就有了钱，我这些都可以一顺百顺，我们要把钱足够的赚，因为我们不可能指望任何人，任何政府，任何法律，这就是我在中国的感觉，我认为我要不多囤点钱，我靠不了任何人，包括很多年前就是，你知道吗？就是因为我们这个社会，不管是公营还是私营，你最后你明白了，一切的服务就是为了赚你的钱，学校也是要收你的钱，老师也是要收你的钱，去个交流项目也是要钱，你干什么你都是要钱的，更重要的是更重要说医院也得要你的钱。为什么说缺钱，缺的是什么？因为现在钱就是尊严，钱就是爱情，钱就是孝，人就有自由，钱就是自由，如果我们把这个都等值于钱，我认为你不能指责任何人拜金💡

悟空知识分享

17,976 次观看 • 25 天前

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ **Mark Zuckerberg**:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

小扎吐槽苹果和 Google，以及谈为什么开源 AI Mark Zuckerberg: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司，Apple 和 Google，它们可以告诉你可以构建什么。在我们的历史中有很多次，比如有经济层面的情况，就是我们构建了些东西，然后它们就会拿走我们大部分的收入，但还有一种是质量层面，这实际上让我更加不满，也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能，然后Apple就会说，不，你不能推出这功能。这真的很糟糕。问题是，这样的世界是否会在AI领域复现，就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司，它们控制API，因此将能够告诉你可以构建什么。我可以说，对我们来说，自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么，而且我认为从开源的角度来看，很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一，我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。我发现很多人都在思考，如果我们能实现这种技术，那么让它广泛传播是否不利。我认为另一种可能也很糟糕的情况是，如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的，这同样是非常糟糕的。在我看来，一个理想的世界应该是这样的：AI技术被广泛而均衡地应用，随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里，各种系统能够相互制衡，这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。虽然风险无处不在，但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 Dwarkesh Patel:举例来说，一个价值100亿美元的模型，如果经过评估是完全安全的，你们会选择开源吗？ Mark Zuckerberg:我的答案是，只要这个模型对我们有所帮助，那我们就会开源。 Dwarkesh Patel: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的，然后现在要开源呢？ Mark Zuckerberg: 我们一直以来都有开源软件的传统，但是我们并不会开源我们的产品。比如说，我们并不会将Instagram的代码开源，但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中，我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了，这对我们来说非常有帮助。因为很多人可以设计服务器，但现在，大家普遍都采用了我们的设计，这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开，规模变大，对所有人来说都变得更便宜，为我们节省了数十亿美元。这真是太棒了，对吧？因此，我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。一种就是，如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法，我们将花费数十亿甚至上千亿美元，在所有这些模型上，所以如果我们能做的更有效率，那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元，这可能本身就非常有价值。 Dwarkesh Patel: 关于开源，我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目，对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 Mark Zuckerberg: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过，他们觉得这是有可能的，因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题，我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品，这是一个真实的点，所以我觉得这很难超越。但不管怎样，我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。来源：

宝玉

74,721 次观看 • 2 年前

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

Lei.sea

14,132 次观看 • 2 年前

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

最近陶哲轩在 2024 年第 65 届国际数学奥林匹克上，陶哲轩做了一次 AI 和数学的演讲，非常精彩，从数学使用计算计算机的历史开始讲起，一直讲到大语言模型，干货相当多，尤其适合对数学有兴趣的同学。（对数学没那么感兴趣的同学只想看 AI 部分的建议直接跳到 41 分的位置开始观看）先摘录几个冷知识： 1. 我们使用机器做数学计算已经有数千年，最早的机器辅助计算可能是罗马人，然后是中国的算盘 2. 二战时就有人肉“计算机”，计算弹道和其他任务，多位女孩子，因为男士们在打仗，所以那时候的计算基本单位不是GPU，而是kilogirl-hour——“千名女孩工作一小时的计算量” 3. 现在，数学家们使用一种现代化的证明辅助编程语言，叫做 Lean。在 Lean 中有一个核心的数学库，通过众包的方式开发的，本科数学课程中看到的内容，比如微积分基础、群论基础或者拓扑学等等，这些都已经被形式化了，所以你不用从公理开始。 4. 现在数学领域有一种团队协作证明复杂数学定理的工作流程，那就是先编写一个称为“蓝图”的详细证明计划，将整个证明分解为数百个小步骤。每个步骤可以单独形式化，然后再将它们整合在一起，这样你就可以将一个庞大的论证分解成许多小块。先编写这个蓝图，然后团队中的其他人可以对论据的不同步骤的不同部分进行形式化。去年，陶哲轩和几位同事一起解决了一个组合数学问题。这是一个组合学的问题。大约20人在短短三周内完成了，使用了蓝图工具，参与的人中有概率论专家，甚至还有一些并非数学家的人，他们是程序员，但在解决这些小型拼图问题上非常擅长。每个人都挑选了一个觉得自己能做的小任务，并完成了它。在数学领域，通常很难这么多人一起合作，一般最多可能五个人合作。因为在大项目上合作时，你必须相信每个人的数学都是正确的。但是，一旦超过一定规模，这就无法实现了。但现在借助 Lean 编译器，它能自动检查。团队成员无法上传任何编译不通过的内容，会被拒绝。因此，你可以与一些从未见过的人合作。最后是讲大语言模型，首先陶哲轩就打脸了 GPT-4 的论文（我猜是微软那篇《GPT-4，通用人工智能的火花》），论文中号称 GPT-4 能解决国际数学奥林匹克问题，但实际上，这个问题不是 2022 年国际奥数竞赛的原始问题，而是一个简化版本，并且他们测试了几百道国际奥数竞赛问题，成功率只有1%，论文里的这个是精心挑选的恰巧能做对的。并且陶哲轩提到了基于大语言模型的一些改进的方案：比如 CoT（Chain of Thought），也就是 LLM 做简单的算术运算都做不对，但是如果让它一步步解释，可能就对了。还可以教 AI 一些解题技巧，比如尝试简单的例子，反证法，尝试逐步证明等。比如让模型和编程语言或者工具连接，将大语言的输出结果交给 Wolfram 这样的专业数学工具或者 Python 这样的编程语言验证，并且迭代的进行修正和验证，直到得到正确的结果，这可以提升大语言模型生成的效果。即使借助这些手段，大语言模型还远远不能解决大多数数学问题，更不用说数学研究问题了！当然陶哲轩也没太过打击大家对于 AI 的信心，表示我们在 AI 上还是在不断的取得进展，还提到了他日常是怎么用 AI 的，比如说把 AI 当成灵感之源。 > 我曾遇到过一个问题，我尝试了几种方法，但都无法解决。于是，我尝试询问 GPT，你建议我使用什么其他方法来解决这个问题？GPT 给我提供了 10 种可能的方法，其中有 5 种我已经尝试过，或者明显没有帮助。的确，有几种方法并不实用。但其中有一种我还没尝试过的方法，那就是针对这个问题使用生成函数。当 GPT 建议我使用这种方法时，我意识到这就是我漏掉的正确方法。所以，将 GPT 视为一个交流伙伴，它确实具有一定的用处。还有使用 GitHub Copilot 帮他写代码，让它自动生成下一步的证明结果，Copilot 的智能提示有 20% 的概率能生成正确的下一步结果。 > 例如我使用的一个叫 GitHub Copilot 的工具，你只需要写下一半的证明，它就会尝试猜测接下来的内容。大概有 20% 的情况下，它能猜到接近正确的答案。然后你就可以说，我接受这个答案。好的，那么在这种情况下，我正在试图证明这个陈述。灰色的部分是 Copilot 给出的建议。结果发现第一行完全没用。不过第二行，尽管你可能看不清楚，却真的解决了这个问题。所以，你不能盲目接受它的输入，因为这些代码未必能顺利编译。但如果你对代码的运作方式已经有所了解，这将大大节省你的时间。这些工具正在变得越来越好。现在如果一个证明只需要一两行，它们就能自动完成。现在已经有了这样的实验，即通过迭代地让 AI 提供证明，然后让编译器进行反馈，如果编译出错，就把错误信息反馈给 AI。通过这种方法，我们开始能够验证四五步长的证明。当然，一个大型的证明可能需要数万行。所以，我们还没有达到能够立即得到一个正式证明的程度。但是，这已经是一个相当有用的工具。对于大家关心的问题： AI 在数学领域现在到了哪一个阶段？是否未来几年利用 AI 能直接解决数学问题？陶哲轩也给出了他的看法： > 我认为我们还远远没有达到这个阶段。如果我们专注于非常特定的问题，你可以定制专门的 AI 来处理一小部分问题。即便如此，它们也不是完全可靠的，但还是有用的。不过至少在接下来的几年里，它们基本上将是非常有用的辅助工具，超越了我们已经熟悉的暴力计算辅助。他还提到了一些可能的 AI 能在数学领域提供帮助的方向： - AI 能够非常好地生成有价值的猜想 > 比如，我们已经看到了关于结理论的例子，它们已经可以推测出两个不同的统计量之间的关系。因此，我们希望能够创建大量的数据集，输入到 AI 中，它们就会自动找出各种不同的数学对象之间的有趣联系。虽然我们还不知道如何做到这一点，部分原因是我们没有这些庞大的数据集。但我认为这是未来可能实现的一个方向。 - 批量或者说规模化的证明大量数学定理 > 现在，因为证明定理是如此繁琐和艰难的过程，我们一次只能证明一个定理，如果你效率很高，可能一次能证明两三个。但是有了 AI，你可以设想一下未来的情况，我们不是试图解决一个问题，而是处理一类类似的1000个问题，然后告诉AI，尝试用这个方法解决这 1000 个问题，然后报告结果，哦，我能用这种技术解决 35% 的问题。那么另一种技术呢？我能解决这个百分比的问题。或者如果结合这些方法，又能解决多少问题？你可以开始探索问题的空间，而不是一个接一个地解决问题。这是你现在根本无法做到的事情，或者是你需要几十年时间，通过数十篇论文慢慢搞清楚各种技术能做什么，不能做什么。但是有了这些工具，你真的可以开始做规模前所未有的数学研究。所以，未来将会非常令人兴奋。演讲环节结束前的最后一句话说的特别好： > 我们仍然会以传统方式证明定理。事实上，我们必须这样做，因为如果我们自己都不知道如何做这些事情，就无法引导这些 AI。但是我们将能够做很多现在无法做到的事情。这恰恰也是我们现在使用 AI 辅助编程的问题：如果我们自己都不知道如何构建软件，就很难引导好 AI 帮助我们生成高质量的代码。尽管 AI 在数学和编程领域变得越来越有用，但人类的洞察力和创造力仍然是创作价值的关键。原始 YT 视频：

宝玉

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🤯电影都拍不出的桥段👺 庭审前究竟发生了什么⁉️⁉️⁉️ 文贵世纪大案量刑庭审：庭审前吐血、昏倒、现 #神秘黑衣女子！庭上还继续磕血！🥺 #文贵先生指检察官 #撒谎：你不用相信我的话，请调看今天的监控！🤯 全世界都在等待真相‼️‼️‼️ 正文：一直到3:55左右呢，他们才出来，也就将近一个小时，他们在房间里不知道在说什么。然后出来之后呢，很快就在这个安排下呢，我们就开始了这个啊，开始开庭。然后这个时候呢，文贵先生才啊，最后一个从这个庭审的地方、从门口出来。然后啊，看到文贵先生的第一眼，我是觉得文贵先生有些苍白，脸庞非常的苍白，但是也不知道为什么。后来呢，我们终于在啊最后，就是整个快结束的时候，文贵先生呢，最后啊，当这个法官问到文贵先生说：“被告，你有没有什么话要陈述？”那这个时候，文贵先生呢就站了起来，然后他才把今天为什么我们的庭审会往后拖的这个时间呢，通过翻译传递给了这个法院法官，也传递给了法庭。也是这个时候，我们才了解到，为什么我们今天会等待这么长的时间。那在这个很简短的文贵先生的这个发言里面，他啊就讲到，他自己原本没有打算要发言，但是因为今天发生的种种的原因，所以他决定要在这个时候站起来说几句话。那他的话里面就讲到了啊，就是说，他今天早上5点钟起来的时候呢，他有昏过去。昏过去了之后呢，起来就啊开始呃有血，吐血。然后呢，他的血呢，把他的脸，还有他的衣服上都啊都都弄到了血。然后这个MDC呢就叫了——对，一条胳膊上都是血——然后MDC呢就叫了这个911，也就是急救车。然后急救车呢，就把他送到了这个医院。医院的这个啊医生呢，啊，认为他需要打针，给他打了两针。我不知道打的具体什么针，但是给了他注射了两针，告诉他：“你需要stay，你需要在医院里面休息。” 但是文贵先生是说：“我要去，我要去法庭，我要去法庭。” 但是呢，后来他们把文贵先生带回了MDC，让他先在那边啊等候医生。后来呢，的确有医生来看了他，但是在MDC的医生。但是医生呢又走了。过了一会呢，又有一位啊，不知道呃是什么、是不知道身份的女生啊。他说是文贵先生描述，是一位神秘的女士，然后在穿黑衣服，穿着黑色的衣服，在1点半的时候进来，说：“我要带你去法院。” 然后这个时候就啊，他们在走的时候呢，在他上车之前呢，把他的衣服剪换掉了，剪开了，然后用布让他擦干净脸上的血，然后换上了他在我们法庭上看到的一件黄色的、米色的这个呃这个囚犯的这个衣服。也就是他刚才在庭审上，我们大家都看到的这件衣服，她才出来带走了他。但是这位女士很神秘。为什么呢？她没有跟七哥的法警一起坐在这个车上。一般的话，从MDC出发的会有两名法警。那今天很奇葩啊，这位神秘的女士坐上了一辆——嗯，七哥描述是BMW，坐了另外一辆车，也就是宝马车——然后跟他一起来到法院的。这个只有车上只有一位法警。所以这个事实呢，也被在今天的庭审的时候，检方描述的时候所歪曲。所以说七哥在他的讲话里面有澄清。那我具体的内容，我们几位啊，可以补充我们细节的话。大概今天为什么晚到这么长时间，让所有的战友啊，就在等候这个结果的原因，就是这样的一个原因。那刚才我们收到啊，七哥的律师说，呃，七哥现在没有事儿，他应该快到MDC了啊，应该快回到MDC了。所以说我们也啊，看看待会七哥有没有办法给我们打电话。嗯，刚才那个我补充一下。Ava其实说到一个很关键的，就是这个庭审和之前完全就不一样。首先她没有让我们上去，第二，她没有——她就是很多情况下的这种没有告知的延期，从这个1点到3点半，到3点，然后又到4点，是吧？这样的延期。事实上这个，后来我们是通过文贵先生，他真的是口述，所有大家才知道，就是那一刻之前，早上到那一刻发生了什么。那正常这种情况来说，用文贵先生他描述的说：“我晕过去了，然后吐血，而且医院已经给出了这个回应，说你需要留在这里。”在这种情况下，一般情况这个sentence应该不进行，他应该住院，今天的开庭应该是被延期的。也就是说，正常来说，今天不应该再继续开庭了。对，但是文贵先生在庭上讲，他在10点半的时候，就是接到了MDC这个狱警电话。MDC接到那个狱警接到MDC电话，说要把他带回去。然后带回去之后又要这个看医生。看医生之后，然后说，唉，我还是要治疗的。结果下午1点半的时候，又有了这个神秘女士的出现，带着mask说：“我现在带你去上庭。” 而且这个过程中，事实上，刚才Ava还讲了一个很关键一点，就是其实我们知道，前几天七哥打电话，他说过，说：“我这个不想说什么话。”但是他今天，其实说，本来他说：“我就说两句话，是吧？”但是他今天是临时——大家在那个看，在这个15D和这个视频上，大家都能看到，七哥站起来时候，说话的声音是哑的。对，他完全在那一刻之前，甚至就是在这个开庭的时候，可能他还没有想过说要说这个话。他完全是没有准备，完全是这个自己就说今天的当时经历。但是我相信，就是这个当时的这个检察官他说的这个话，触动了七哥，也触动了我们。因为在前面大家知道，整个的这个sentence它是有一个过程的。它有这个呃，检察官要发言，辩方律师要发言，所谓受害者陈述要发言，然后法官要去这个梳理整个的一个她量刑的标准PSR，然后最后给出一个量刑标准。这是一个大概的一个程序。那么七哥的他的权利是可以说话，你也可以不说话。很多有的时候，就是有些犯人，他为什么选择不说话呢？因为他这个觉得“我说的话可能会影响我的上诉”，所以他就选择不说话，这些都是可以的。但是今天，七哥今天在这个，也就是这个辩方他在发言的时候，他就说了一句，说这个呃：“郭文贵是个骗子，这个骗子他到今天都不思悔改，以至于他到现在还在装病，来故意地拖延这个庭审。所以说法官大人，我建议你重判他，因为他到现在还不思悔改。” 所以这个细节，我相信是触动了这个文贵先生。然后文贵先生站起来，他就讲说这个——他说的刚才说到这些细节的时候，他说：“你都不需要相信我，这些这个MDC医院，还有我们在这个SDNY，就是这个南区法院，都有摄像头，都有监控。你都可以去问这些警察，我说的是不是事实，是吧？” 然后这个，包括刚才那个Ava讲到，就是呃，事实上他那个被带到SDNY的时候，带到这个南区法院的时候，他还想用洗手间。他还说：“我不行，我肚子痛，我还想吐血。”然后这个呃，就不让他用，然后又给他放到另外一个房间。而且当时就说，这个神秘女士一直都在啊。然后这个呃，同时呢，七哥也说了，说他为什么今天我要说出这些。因为现在检方，你今天就是个很好的例子。他说的没有一件事是真的。说一个法警跟着，其实是两个法警，对，说是一个，然后事实上是有两个人。那么他同时他又说：“你作为检察官，到今天为止，你又当法官，你又当警察，你又当医生，你什么——你说什么就是什么。” 对，然后呢，那这个我法官大人，我今天想说的，我和我的律师，在822文件里面都已经阐述了。我相信美国的法律啊。但是就说，我过去因为我这个灭共的事业，我全家有270个人被抓，我失去了几十亿的上百亿的资产啊。然后我失去这些钱，但是我谢谢咱们法庭和法官所做的一切的努力。然后最后一句话，说：“我要上诉，我要上诉。” 对，其实七哥今天脸，确实脸色进来的时候是白，加上有一点黄，其实。嗯，但是呢，七哥就是我觉得也是看到战友了，他在强打起来精神，一直在和战友们去对视啊。包括有咱们战友里面有小朋友，然后七哥也是一直在做合十的手势，一直在和大家点头微笑。嗯，很多战友们也都是在这个呃，给他回手势，对，给他回手势，嗯。然后我觉得，嗯，其实刚刚除了——七哥其实在庭上也有咳血，然后嗯，就是拿那个白色的卫生纸，他不是整吐血，是拿这个卫生纸一擦，这就是都是血。然后七哥把这个纸也对着检察官这样晃了晃。这是在七哥去讲完了这么多话的时候，之后去呃做的一个动作。然后呃，其他的法警就把垃圾桶拿过来。七哥我看到擦了好几张，因为有法警挡住了，我觉得四五次。嗯，对，嗯，也对，就是我们都是看到了的，这些都是我们是都是看到了的。嗯，然后我觉得今天其实战友们，我觉得表现的应该可以让七哥很放心，因为战友们非常的冷静，非常的淡定。

🤯电影都拍不出的桥段👺 庭审前究竟发生了什么⁉️⁉️⁉️ 文贵世纪大案量刑庭审：庭审前吐血、昏倒、现 #神秘黑衣女子！庭上还继续磕血！🥺 #文贵先生指检察官 #撒谎：你不用相信我的话，请调看今天的监控！🤯 全世界都在等待真相‼️‼️‼️ 正文：一直到3:55左右呢，他们才出来，也就将近一个小时，他们在房间里不知道在说什么。然后出来之后呢，很快就在这个安排下呢，我们就开始了这个啊，开始开庭。然后这个时候呢，文贵先生才啊，最后一个从这个庭审的地方、从门口出来。然后啊，看到文贵先生的第一眼，我是觉得文贵先生有些苍白，脸庞非常的苍白，但是也不知道为什么。后来呢，我们终于在啊最后，就是整个快结束的时候，文贵先生呢，最后啊，当这个法官问到文贵先生说：“被告，你有没有什么话要陈述？”那这个时候，文贵先生呢就站了起来，然后他才把今天为什么我们的庭审会往后拖的这个时间呢，通过翻译传递给了这个法院法官，也传递给了法庭。也是这个时候，我们才了解到，为什么我们今天会等待这么长的时间。那在这个很简短的文贵先生的这个发言里面，他啊就讲到，他自己原本没有打算要发言，但是因为今天发生的种种的原因，所以他决定要在这个时候站起来说几句话。那他的话里面就讲到了啊，就是说，他今天早上5点钟起来的时候呢，他有昏过去。昏过去了之后呢，起来就啊开始呃有血，吐血。然后呢，他的血呢，把他的脸，还有他的衣服上都啊都都弄到了血。然后这个MDC呢就叫了——对，一条胳膊上都是血——然后MDC呢就叫了这个911，也就是急救车。然后急救车呢，就把他送到了这个医院。医院的这个啊医生呢，啊，认为他需要打针，给他打了两针。我不知道打的具体什么针，但是给了他注射了两针，告诉他：“你需要stay，你需要在医院里面休息。” 但是文贵先生是说：“我要去，我要去法庭，我要去法庭。” 但是呢，后来他们把文贵先生带回了MDC，让他先在那边啊等候医生。后来呢，的确有医生来看了他，但是在MDC的医生。但是医生呢又走了。过了一会呢，又有一位啊，不知道呃是什么、是不知道身份的女生啊。他说是文贵先生描述，是一位神秘的女士，然后在穿黑衣服，穿着黑色的衣服，在1点半的时候进来，说：“我要带你去法院。” 然后这个时候就啊，他们在走的时候呢，在他上车之前呢，把他的衣服剪换掉了，剪开了，然后用布让他擦干净脸上的血，然后换上了他在我们法庭上看到的一件黄色的、米色的这个呃这个囚犯的这个衣服。也就是他刚才在庭审上，我们大家都看到的这件衣服，她才出来带走了他。但是这位女士很神秘。为什么呢？她没有跟七哥的法警一起坐在这个车上。一般的话，从MDC出发的会有两名法警。那今天很奇葩啊，这位神秘的女士坐上了一辆——嗯，七哥描述是BMW，坐了另外一辆车，也就是宝马车——然后跟他一起来到法院的。这个只有车上只有一位法警。所以这个事实呢，也被在今天的庭审的时候，检方描述的时候所歪曲。所以说七哥在他的讲话里面有澄清。那我具体的内容，我们几位啊，可以补充我们细节的话。大概今天为什么晚到这么长时间，让所有的战友啊，就在等候这个结果的原因，就是这样的一个原因。那刚才我们收到啊，七哥的律师说，呃，七哥现在没有事儿，他应该快到MDC了啊，应该快回到MDC了。所以说我们也啊，看看待会七哥有没有办法给我们打电话。嗯，刚才那个我补充一下。Ava其实说到一个很关键的，就是这个庭审和之前完全就不一样。首先她没有让我们上去，第二，她没有——她就是很多情况下的这种没有告知的延期，从这个1点到3点半，到3点，然后又到4点，是吧？这样的延期。事实上这个，后来我们是通过文贵先生，他真的是口述，所有大家才知道，就是那一刻之前，早上到那一刻发生了什么。那正常这种情况来说，用文贵先生他描述的说：“我晕过去了，然后吐血，而且医院已经给出了这个回应，说你需要留在这里。”在这种情况下，一般情况这个sentence应该不进行，他应该住院，今天的开庭应该是被延期的。也就是说，正常来说，今天不应该再继续开庭了。对，但是文贵先生在庭上讲，他在10点半的时候，就是接到了MDC这个狱警电话。MDC接到那个狱警接到MDC电话，说要把他带回去。然后带回去之后又要这个看医生。看医生之后，然后说，唉，我还是要治疗的。结果下午1点半的时候，又有了这个神秘女士的出现，带着mask说：“我现在带你去上庭。” 而且这个过程中，事实上，刚才Ava还讲了一个很关键一点，就是其实我们知道，前几天七哥打电话，他说过，说：“我这个不想说什么话。”但是他今天，其实说，本来他说：“我就说两句话，是吧？”但是他今天是临时——大家在那个看，在这个15D和这个视频上，大家都能看到，七哥站起来时候，说话的声音是哑的。对，他完全在那一刻之前，甚至就是在这个开庭的时候，可能他还没有想过说要说这个话。他完全是没有准备，完全是这个自己就说今天的当时经历。但是我相信，就是这个当时的这个检察官他说的这个话，触动了七哥，也触动了我们。因为在前面大家知道，整个的这个sentence它是有一个过程的。它有这个呃，检察官要发言，辩方律师要发言，所谓受害者陈述要发言，然后法官要去这个梳理整个的一个她量刑的标准PSR，然后最后给出一个量刑标准。这是一个大概的一个程序。那么七哥的他的权利是可以说话，你也可以不说话。很多有的时候，就是有些犯人，他为什么选择不说话呢？因为他这个觉得“我说的话可能会影响我的上诉”，所以他就选择不说话，这些都是可以的。但是今天，七哥今天在这个，也就是这个辩方他在发言的时候，他就说了一句，说这个呃：“郭文贵是个骗子，这个骗子他到今天都不思悔改，以至于他到现在还在装病，来故意地拖延这个庭审。所以说法官大人，我建议你重判他，因为他到现在还不思悔改。” 所以这个细节，我相信是触动了这个文贵先生。然后文贵先生站起来，他就讲说这个——他说的刚才说到这些细节的时候，他说：“你都不需要相信我，这些这个MDC医院，还有我们在这个SDNY，就是这个南区法院，都有摄像头，都有监控。你都可以去问这些警察，我说的是不是事实，是吧？” 然后这个，包括刚才那个Ava讲到，就是呃，事实上他那个被带到SDNY的时候，带到这个南区法院的时候，他还想用洗手间。他还说：“我不行，我肚子痛，我还想吐血。”然后这个呃，就不让他用，然后又给他放到另外一个房间。而且当时就说，这个神秘女士一直都在啊。然后这个呃，同时呢，七哥也说了，说他为什么今天我要说出这些。因为现在检方，你今天就是个很好的例子。他说的没有一件事是真的。说一个法警跟着，其实是两个法警，对，说是一个，然后事实上是有两个人。那么他同时他又说：“你作为检察官，到今天为止，你又当法官，你又当警察，你又当医生，你什么——你说什么就是什么。” 对，然后呢，那这个我法官大人，我今天想说的，我和我的律师，在822文件里面都已经阐述了。我相信美国的法律啊。但是就说，我过去因为我这个灭共的事业，我全家有270个人被抓，我失去了几十亿的上百亿的资产啊。然后我失去这些钱，但是我谢谢咱们法庭和法官所做的一切的努力。然后最后一句话，说：“我要上诉，我要上诉。” 对，其实七哥今天脸，确实脸色进来的时候是白，加上有一点黄，其实。嗯，但是呢，七哥就是我觉得也是看到战友了，他在强打起来精神，一直在和战友们去对视啊。包括有咱们战友里面有小朋友，然后七哥也是一直在做合十的手势，一直在和大家点头微笑。嗯，很多战友们也都是在这个呃，给他回手势，对，给他回手势，嗯。然后我觉得，嗯，其实刚刚除了——七哥其实在庭上也有咳血，然后嗯，就是拿那个白色的卫生纸，他不是整吐血，是拿这个卫生纸一擦，这就是都是血。然后七哥把这个纸也对着检察官这样晃了晃。这是在七哥去讲完了这么多话的时候，之后去呃做的一个动作。然后呃，其他的法警就把垃圾桶拿过来。七哥我看到擦了好几张，因为有法警挡住了，我觉得四五次。嗯，对，嗯，也对，就是我们都是看到了的，这些都是我们是都是看到了的。嗯，然后我觉得今天其实战友们，我觉得表现的应该可以让七哥很放心，因为战友们非常的冷静，非常的淡定。

喜马拉雅日本勇者村

31,253 次观看 • 2 个月前

普通人现在用 AI 写内容、做 PPT、处理表格已经不是什么新鲜事了。但是很多人觉得 AI 在办公领域还有很多的问题。比如，现实工作中很少是从 0 开始的，更多的时候是手里已经有一份写了一半的 Word、一套排好版的 PPT，或者一张已经塞满数据和格式的 Excel。但这时候我并不想让 AI 重新给我生成一份。我可能只想改其中一段话、一个文本框、几列数据，其他已经做好的部分最好别动。正好最近我用 WorkBuddy WorkBuddy 做了几件事，才发现 AI 其实完全可以换一种方式进入 Office。不是把文件扔给 AI，然后等它重新给你交一份。而是我还在原来的文件里正常工作，需要 AI 的时候，直接让它进来帮我把这一小块干掉。

普通人现在用 AI 写内容、做 PPT、处理表格已经不是什么新鲜事了。但是很多人觉得 AI 在办公领域还有很多的问题。比如，现实工作中很少是从 0 开始的，更多的时候是手里已经有一份写了一半的 Word、一套排好版的 PPT，或者一张已经塞满数据和格式的 Excel。但这时候我并不想让 AI 重新给我生成一份。我可能只想改其中一段话、一个文本框、几列数据，其他已经做好的部分最好别动。正好最近我用 WorkBuddy WorkBuddy 做了几件事，才发现 AI 其实完全可以换一种方式进入 Office。不是把文件扔给 AI，然后等它重新给你交一份。而是我还在原来的文件里正常工作，需要 AI 的时候，直接让它进来帮我把这一小块干掉。

木马人

40,517 次观看 • 12 天前

最牛叉的 polymarket 自动交易机器人!! 我个人在用，已实现不错盈利和交易量!! [15分钟、5分钟加密货币涨跌交易] >>> （自动跳转TG）首先，我个人不反对使用 polymarket 跟单交易机器人，但是也不支持。原因，前两天我在老外区找到了一个使用人数接近2w人的跟单交易机器人。看到很多老外在推特上晒出的聪明钱包，我也想着跟单一手，然后高高兴兴的去睡觉了。结果醒来一看，曹尼玛，200美金直接飞了，麻痹，感情全给这些所谓的聪明钱包抬轿子了。那时候我就想，既然跟单是行不通了，那么机器人直接自动交易呢？这不，我发现了这款 polymarket 自动交易机器人。用到现在，不到三天，但是我真的很想给它点个赞，给创始人点个赞。 >>> 其实使用起来，我也是走了不少歪路的。使用的第一天，没有把止损设置好（那个按钮默认显示✅️，我以为就是设置好了的，但其实需要设置为❌️，才能真正的止损），这也导致了我才使用不到5小时，50美金直接全部亏光光，麻痹。（其实亏光光的原因还有一点，我没有设置好参数）然后第二天我就暂停使用了，因为我以为是机器人本身的问题。好在我在群里发现了其他一些人的比较好的参数，并且同时！！！发现了我的止损没有设置好。接着第二天这个时候我把参数设置好、止损设置好后，没有着急跑实盘交易，而是先用模拟盘跑了大约12个小时。第三天看了一下模拟盘战绩，感觉5分钟的不太好，于是启动了15分钟的交易（今天凌晨1.30分左右），初始放了30美金进去，现在来到了80美金，收获了盈利，也收获了接近4000美金的交易量。 >>> 这个号单次下单金额为5美金，同时还做了另外一个号，单次下单金额为10美金（其它参数一样），两个号都有的赚，10美金那个号当然交易量会更多。虽然说现在感觉还不错（实现了盈利+交易量），但是我也不知道后面的情况到底会如何，毕竟市场和交易是谁也没法预判的…… 不过有想体验一下的，可以从上面进，就是一个TG交易机器人，建议设置好参数后（可以先模拟盘交易，也可以问我要参数），也是从少量成本做起，毕竟心急吃不了热豆腐的。 [Do Your Own Research]

最牛叉的 polymarket 自动交易机器人!! 我个人在用，已实现不错盈利和交易量!! [15分钟、5分钟加密货币涨跌交易] >>> （自动跳转TG）首先，我个人不反对使用 polymarket 跟单交易机器人，但是也不支持。原因，前两天我在老外区找到了一个使用人数接近2w人的跟单交易机器人。看到很多老外在推特上晒出的聪明钱包，我也想着跟单一手，然后高高兴兴的去睡觉了。结果醒来一看，曹尼玛，200美金直接飞了，麻痹，感情全给这些所谓的聪明钱包抬轿子了。那时候我就想，既然跟单是行不通了，那么机器人直接自动交易呢？这不，我发现了这款 polymarket 自动交易机器人。用到现在，不到三天，但是我真的很想给它点个赞，给创始人点个赞。 >>> 其实使用起来，我也是走了不少歪路的。使用的第一天，没有把止损设置好（那个按钮默认显示✅️，我以为就是设置好了的，但其实需要设置为❌️，才能真正的止损），这也导致了我才使用不到5小时，50美金直接全部亏光光，麻痹。（其实亏光光的原因还有一点，我没有设置好参数）然后第二天我就暂停使用了，因为我以为是机器人本身的问题。好在我在群里发现了其他一些人的比较好的参数，并且同时！！！发现了我的止损没有设置好。接着第二天这个时候我把参数设置好、止损设置好后，没有着急跑实盘交易，而是先用模拟盘跑了大约12个小时。第三天看了一下模拟盘战绩，感觉5分钟的不太好，于是启动了15分钟的交易（今天凌晨1.30分左右），初始放了30美金进去，现在来到了80美金，收获了盈利，也收获了接近4000美金的交易量。 >>> 这个号单次下单金额为5美金，同时还做了另外一个号，单次下单金额为10美金（其它参数一样），两个号都有的赚，10美金那个号当然交易量会更多。虽然说现在感觉还不错（实现了盈利+交易量），但是我也不知道后面的情况到底会如何，毕竟市场和交易是谁也没法预判的…… 不过有想体验一下的，可以从上面进，就是一个TG交易机器人，建议设置好参数后（可以先模拟盘交易，也可以问我要参数），也是从少量成本做起，毕竟心急吃不了热豆腐的。 [Do Your Own Research]

金麦飞JMF🦞

52,142 次观看 • 6 个月前

高人，你这个帖子让我整整琢磨了两天！本来想写个长文，但是太多头绪也不知道从何写起。总的来说是我这段时间上推的原因，总感觉自己的开发缺了很重要的认知；也是我这段时间除了自己硬件修复工作之外，还必须要去看text-to-CAD 的原因。我为啥这段时间上推，就是心情不好。话多，我心情好的时候是不说话的，哪有这个功夫，可以一直干活。很多行业，甚至是大部分AI需要落地的严肃场景，就是缺 IR, Verifier；后续的TD和Platform Config必须建立在前面已经推导完成的前提下。AI写程序为什么那么厉害，就是因为IR-Platform Config这条链条是顺畅的。我们看一下我这个视频。Zoo(text-to-CAD）就是创造了KCL这个IR, 集合你说的Specs/Impl 于一体，Specs是代码前面那一段。后面的Impl与verfier, 比如一些constraint是混在一起的。这个版就做的非常好，就是我在你的提示下，自己把specs IR写好了。直接导入fusion我加了螺纹就是一个完整的可打印件。我们要做任何一个行业的“如码" as code, 恐怕都逃不过这个阶段。法律，医疗，CAD， circuit。全都需要IR。否则AI只是提供方案，不能提供方案验证，没有统一的IR，简直就是语言机——只会说！例如 Text-to-CAD 中，模型可以生成 KCL；但如果没有几何检查、约束检查, 这个图都画不出来的。 Transformer 本质上是概率预测器：P(next token | previous tokens) 代码非常成功是因为：代码行业拥有世界上最成熟的 IR 和 Verifier。现在各行各业IR缺失，才是这一轮AI基本感觉漂浮在语言宇宙的原因。比如医疗。医疗算不算全世界标准最多的领域之一？医疗已经有 FHIR、DICOM、SNOMED 这些标准，但是这些标准大多数解决的是数据交换（Interoperability），而不是医学推理（Clinical Reasoning）。如果真的要靠AI医学推理，需要耗费十几年的时间，真正把IR做出来，形成统一标准。高人，给跪了。

高人，你这个帖子让我整整琢磨了两天！本来想写个长文，但是太多头绪也不知道从何写起。总的来说是我这段时间上推的原因，总感觉自己的开发缺了很重要的认知；也是我这段时间除了自己硬件修复工作之外，还必须要去看text-to-CAD 的原因。我为啥这段时间上推，就是心情不好。话多，我心情好的时候是不说话的，哪有这个功夫，可以一直干活。很多行业，甚至是大部分AI需要落地的严肃场景，就是缺 IR, Verifier；后续的TD和Platform Config必须建立在前面已经推导完成的前提下。AI写程序为什么那么厉害，就是因为IR-Platform Config这条链条是顺畅的。我们看一下我这个视频。Zoo(text-to-CAD）就是创造了KCL这个IR, 集合你说的Specs/Impl 于一体，Specs是代码前面那一段。后面的Impl与verfier, 比如一些constraint是混在一起的。这个版就做的非常好，就是我在你的提示下，自己把specs IR写好了。直接导入fusion我加了螺纹就是一个完整的可打印件。我们要做任何一个行业的“如码" as code, 恐怕都逃不过这个阶段。法律，医疗，CAD， circuit。全都需要IR。否则AI只是提供方案，不能提供方案验证，没有统一的IR，简直就是语言机——只会说！例如 Text-to-CAD 中，模型可以生成 KCL；但如果没有几何检查、约束检查, 这个图都画不出来的。 Transformer 本质上是概率预测器：P(next token | previous tokens) 代码非常成功是因为：代码行业拥有世界上最成熟的 IR 和 Verifier。现在各行各业IR缺失，才是这一轮AI基本感觉漂浮在语言宇宙的原因。比如医疗。医疗算不算全世界标准最多的领域之一？医疗已经有 FHIR、DICOM、SNOMED 这些标准，但是这些标准大多数解决的是数据交换（Interoperability），而不是医学推理（Clinical Reasoning）。如果真的要靠AI医学推理，需要耗费十几年的时间，真正把IR做出来，形成统一标准。高人，给跪了。

Susan STEM

26,565 次观看 • 2 个月前

100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！

100块的AI，如何帮我接单月赚12万？这次做这个项目给我的感受是国产模型真的能用了！其实我一直都是用最好的模型，Claude 4.5 + Claude Code也一直是我的AI编程主力，但真的被封麻了。每天重新搞Claude的时间都有一两个小时，这次用GLM4.6来平替效果还真可以。虽然它下午高峰期时不时会卡，而且偶尔指令遵循确实比GPT-5差不少，可90%的开发任务都还不错，返工率也可以接受。我现在的最好的实践就是，保留20美金的Cursor用顶级模型，再来个GLM4.6干活，很香！

Yihui

74,963 次观看 • 10 个月前

我折腾了Openclaw大概有一周了吧，感觉这一周也不能说时时刻刻在玩，但是确实已经让我体验到了他的很多优点和坑。我觉得这个坑其实也并不是他的缺点，而且初学者在使用的时候没有注意到的特点，本文会好好聊聊。虽然有人说它不是什么高深的科技，但是Openclaw确实解决了我一个很长时间都没有人来解决的痛点，作为一个web3的博主，我平常有很多零碎的时间，在外的时候，开车的时候，参加活动的时候，加起来其实非常多，一周下来能有十几个小时。这些时候其实我的脑子都不处于idle的状态，而是经常想写东西。比如我经常就会抽个十分钟走路，边走边把我的一些想法和GPT录入，然后生成文章或者笔记，甚至是代码。但对于有些问题，比如验证一个交易的想法，产品的想法，用一个我已经开发好的脚本去了解市场行情，缺少一个主机这样强大的工具来帮我落地。也就是说，哪怕AI给了我方向，给了我代码，最后去跑的，还是我啊！我这不是给AI打工了吗？于是在知道了Opencalw这个东西的五分钟之后，我就边开车边在手机上下单了一个全新的MacMini，准备开始改变人生我觉得玩了一周下来，我做到了。我可以躺在床上刷剧和喝啤酒的同时，让全市场行情尽收眼底，有一说一，minimax真的很稳定且偶尔会让人觉得惊艳。刚丢给他anthropic和五角大楼的八个新闻，他给我做了系统性总结并归档，语言风格也非常自然，确实不是对话框可以体验的，但有在对话框环境里搞定了看黑漆漆IDE才能做到的aget效果，且效果很棒。这就是openclaw框架的特点。接下来重点聊聊 #Binance 最近更新4个 AI skills 技能 Alpha 市场数据、U 本位合约、杠杆交易、资产管理。在我看来，这次更新的重点不只是“功能变多了”，而是 OpenClaw 终于更像一个能真正配合你做事的交易助手了。以前我们用这类工具，更多还是停留在“查数据、看行情、问问题”这个层面，信息是有了，但真正做决策、盯条件、执行动作，还是得自己一步步来。现在不太一样了，你只需要说出自己的意图，它就能把筛选、判断、执行这些动作尽量串起来。这 4 个技能里，我最看重的是资产管理。因为它解决的不是“看什么”，而是“钱怎么动”。比如现货和合约之间的划转、账户余额整理、碎币换 BNB，这些以前都很零碎，但实际又很高频。现在如果能交给 Agent 去处理，整体体验会顺很多。另外，Alpha 数据、合约、杠杆这几个技能组合起来后，确实会让很多交易思路更容易落地。比如监测异动、看资金费率、设置止盈止损、按条件执行下一步，不用自己频繁切页面、算逻辑，效率提升会很明显。不过我自己的看法是，这套skills最有价值的地方，不是“自动赚钱”，而是把原本复杂、重复、容易出错的操作流程对话化了。它更像是帮你提高执行效率，而不是替你承担判断和风险。而且目前币安中文社区正在举办 “用 AI 建设加密，搭建币安主题 AI Agent” 的活动。总奖池：48.6 BNB（作品奖44 BNB + 推荐奖4.6 BNB）。作品奖：第1名10 BNB、第2名8 BNB、第3名6 BNB、20名优胜各1 BNB。对普通用户来说，参与重点可以概括为一句话：不用非得做得特别复杂，能跑通、能演示、逻辑清楚，就有机会拿到奖励。赶快行动起来吧，部署一只属于你自己的龙虾，改变人生的轨迹。为此专门做了一个接入视频，希望能帮助到大家一起建设起来～币安技能中心传送门：部署龙虾碰到问题可以dm我或者评论区留言，欢迎老师们多多交流~

我折腾了Openclaw大概有一周了吧，感觉这一周也不能说时时刻刻在玩，但是确实已经让我体验到了他的很多优点和坑。我觉得这个坑其实也并不是他的缺点，而且初学者在使用的时候没有注意到的特点，本文会好好聊聊。虽然有人说它不是什么高深的科技，但是Openclaw确实解决了我一个很长时间都没有人来解决的痛点，作为一个web3的博主，我平常有很多零碎的时间，在外的时候，开车的时候，参加活动的时候，加起来其实非常多，一周下来能有十几个小时。这些时候其实我的脑子都不处于idle的状态，而是经常想写东西。比如我经常就会抽个十分钟走路，边走边把我的一些想法和GPT录入，然后生成文章或者笔记，甚至是代码。但对于有些问题，比如验证一个交易的想法，产品的想法，用一个我已经开发好的脚本去了解市场行情，缺少一个主机这样强大的工具来帮我落地。也就是说，哪怕AI给了我方向，给了我代码，最后去跑的，还是我啊！我这不是给AI打工了吗？于是在知道了Opencalw这个东西的五分钟之后，我就边开车边在手机上下单了一个全新的MacMini，准备开始改变人生我觉得玩了一周下来，我做到了。我可以躺在床上刷剧和喝啤酒的同时，让全市场行情尽收眼底，有一说一，minimax真的很稳定且偶尔会让人觉得惊艳。刚丢给他anthropic和五角大楼的八个新闻，他给我做了系统性总结并归档，语言风格也非常自然，确实不是对话框可以体验的，但有在对话框环境里搞定了看黑漆漆IDE才能做到的aget效果，且效果很棒。这就是openclaw框架的特点。接下来重点聊聊 #Binance 最近更新4个 AI skills 技能 Alpha 市场数据、U 本位合约、杠杆交易、资产管理。在我看来，这次更新的重点不只是“功能变多了”，而是 OpenClaw 终于更像一个能真正配合你做事的交易助手了。以前我们用这类工具，更多还是停留在“查数据、看行情、问问题”这个层面，信息是有了，但真正做决策、盯条件、执行动作，还是得自己一步步来。现在不太一样了，你只需要说出自己的意图，它就能把筛选、判断、执行这些动作尽量串起来。这 4 个技能里，我最看重的是资产管理。因为它解决的不是“看什么”，而是“钱怎么动”。比如现货和合约之间的划转、账户余额整理、碎币换 BNB，这些以前都很零碎，但实际又很高频。现在如果能交给 Agent 去处理，整体体验会顺很多。另外，Alpha 数据、合约、杠杆这几个技能组合起来后，确实会让很多交易思路更容易落地。比如监测异动、看资金费率、设置止盈止损、按条件执行下一步，不用自己频繁切页面、算逻辑，效率提升会很明显。不过我自己的看法是，这套skills最有价值的地方，不是“自动赚钱”，而是把原本复杂、重复、容易出错的操作流程对话化了。它更像是帮你提高执行效率，而不是替你承担判断和风险。而且目前币安中文社区正在举办 “用 AI 建设加密，搭建币安主题 AI Agent” 的活动。总奖池：48.6 BNB（作品奖44 BNB + 推荐奖4.6 BNB）。作品奖：第1名10 BNB、第2名8 BNB、第3名6 BNB、20名优胜各1 BNB。对普通用户来说，参与重点可以概括为一句话：不用非得做得特别复杂，能跑通、能演示、逻辑清楚，就有机会拿到奖励。赶快行动起来吧，部署一只属于你自己的龙虾，改变人生的轨迹。为此专门做了一个接入视频，希望能帮助到大家一起建设起来～币安技能中心传送门：部署龙虾碰到问题可以dm我或者评论区留言，欢迎老师们多多交流~

百里 🦅

16,721 次观看 • 6 个月前

做了个叫 Arkloop的东西,是个 Agent 客户端开源,本地优先,简单优先你可以把他想象成 claude desktop but open source, 并且带有自己的 taste 哦对了,另说一点,不是任何 agent sdk 套壳,也没有任何 base 任何 claudecode 行为,我一个人打磨了三个月和市面上大部分产品不同我花了很多时间在一个细节上 : 减少认知负担一个例子 : 我平常只用一个模型聊天，那为什么每条消息前面都要告诉我用了什么模型？这是噪音再举一个 : 开发者总是喜欢让 agent 的 tool use 完整的展示到前端,但是背后真正的用户体验逻辑是我需要知道 agent 在工作/在往哪个方向偏,所以我们并不需要如此详细的信息设计哲学：认知负担,信息,价值导向,美学换个话题我一个人做 Arkloop 用了三个月,现在他能用了,但是它离完美很远做产品很重要的一件事是…不要闭门造车,也就是我需要你们的真诚建议引用来自 Arkloop readme 中的一句话 “我欢迎所有形式的贡献。即使你不是开发者，只是一个普通用户——如果你在使用中感到任何不舒服的地方，哪怕只是一点间距、一个颜色、一个很小很小的细节，或者是一个很大的方向，都可以直接开一个 issue。我认真对待每一个体验细节，你的反馈会让所有人的体验变得更好。如果你是开发者，Arkloop 的 Agent 核心、记忆系统、hook 机制都是开放的。你可以接自己的 provider、写自己的插件、甚至改掉你不喜欢的任何设计。” 这是我认为整个项目最精髓的一点,我希望看到你们的反馈,不管是细节还是方向我在用 dify 的时候,我常常发现,一个特别小的间距问题,竟然在这么大的仓库里没人修因此,我很重视这点理念 Arkloop 现在并不稳定，还有很多不完善的地方。希望大家多多包容,多提意见另带一提,Arkloop 可以从 openclaw/hermes 导入配置 Github 仓库: Arkloop 官网兼下载: 关注我的推特: 加入 Arkloop 的 telegram 群组:

做了个叫 Arkloop的东西,是个 Agent 客户端开源,本地优先,简单优先你可以把他想象成 claude desktop but open source, 并且带有自己的 taste 哦对了,另说一点,不是任何 agent sdk 套壳,也没有任何 base 任何 claudecode 行为,我一个人打磨了三个月和市面上大部分产品不同我花了很多时间在一个细节上 : 减少认知负担一个例子 : 我平常只用一个模型聊天，那为什么每条消息前面都要告诉我用了什么模型？这是噪音再举一个 : 开发者总是喜欢让 agent 的 tool use 完整的展示到前端,但是背后真正的用户体验逻辑是我需要知道 agent 在工作/在往哪个方向偏,所以我们并不需要如此详细的信息设计哲学：认知负担,信息,价值导向,美学换个话题我一个人做 Arkloop 用了三个月,现在他能用了,但是它离完美很远做产品很重要的一件事是…不要闭门造车,也就是我需要你们的真诚建议引用来自 Arkloop readme 中的一句话 “我欢迎所有形式的贡献。即使你不是开发者，只是一个普通用户——如果你在使用中感到任何不舒服的地方，哪怕只是一点间距、一个颜色、一个很小很小的细节，或者是一个很大的方向，都可以直接开一个 issue。我认真对待每一个体验细节，你的反馈会让所有人的体验变得更好。如果你是开发者，Arkloop 的 Agent 核心、记忆系统、hook 机制都是开放的。你可以接自己的 provider、写自己的插件、甚至改掉你不喜欢的任何设计。” 这是我认为整个项目最精髓的一点,我希望看到你们的反馈,不管是细节还是方向我在用 dify 的时候,我常常发现,一个特别小的间距问题,竟然在这么大的仓库里没人修因此,我很重视这点理念 Arkloop 现在并不稳定，还有很多不完善的地方。希望大家多多包容,多提意见另带一提,Arkloop 可以从 openclaw/hermes 导入配置 Github 仓库: Arkloop 官网兼下载: 关注我的推特: 加入 Arkloop 的 telegram 群组:

清凤

98,856 次观看 • 4 个月前

在做了国内的自媒体后，我现在的每一单成交都不需要任何的转化，基本上每天都会有一个来找我做980陪跑的同学，一个月差不多是3w块钱然后我意识到，原来财富是需要你拥有一个好的发心，拥有好的理念，拥有好的交付，自然而然能够得到的东西并且在既赚钱的过程中，又能打造自己的影响力，还能够收获人的喜爱，这是我觉得做自媒体最大的意义，以及值得做下去的动力，这也是我为什么建议所有觉得自己有那么一点点表达观点能力的人，都去试着做一做自媒体基本上每一个人为我付费，都是说，阿杭，我觉得你讲的东西真的好，我想要为你付费，有的人，我连产品文档都没有发，就直接问我说多少钱发一个璐璐老师的视频，我真的建议所有人去看一下他的内容，以及试着用一下他的skill，我和璐璐老师聊过很多次，他有一个理念是我特别认同的，就是商业向善当你的理念是真正的带人赚钱，你的交付是真的能够在对方有执行力的前提下赚到钱，你的内容都是真东西，的经验都是你真实的经验，那你怎么会不赚钱呢？

在做了国内的自媒体后，我现在的每一单成交都不需要任何的转化，基本上每天都会有一个来找我做980陪跑的同学，一个月差不多是3w块钱然后我意识到，原来财富是需要你拥有一个好的发心，拥有好的理念，拥有好的交付，自然而然能够得到的东西并且在既赚钱的过程中，又能打造自己的影响力，还能够收获人的喜爱，这是我觉得做自媒体最大的意义，以及值得做下去的动力，这也是我为什么建议所有觉得自己有那么一点点表达观点能力的人，都去试着做一做自媒体基本上每一个人为我付费，都是说，阿杭，我觉得你讲的东西真的好，我想要为你付费，有的人，我连产品文档都没有发，就直接问我说多少钱发一个璐璐老师的视频，我真的建议所有人去看一下他的内容，以及试着用一下他的skill，我和璐璐老师聊过很多次，他有一个理念是我特别认同的，就是商业向善当你的理念是真正的带人赚钱，你的交付是真的能够在对方有执行力的前提下赚到钱，你的内容都是真东西，的经验都是你真实的经验，那你怎么会不赚钱呢？

叫我阿杭

49,417 次观看 • 25 天前

我发现身边很多人根本就不知道什么是 Agent，什么是 Skill，什么是 Harness 如果是用过 Claude Code 的人还好，但是对于那些只用过 Workday 甚至豆包的人，是根本不可能给他讲明白的。于是我突发奇想，对于这种基础差的人，其实更好的解释方法是用游戏，更加直观最近刷到好几次 Gear Zero 这个能够一键制作游戏的网站，所以我就想正好试一下做一版简单的概念游戏。因为看到有在线分享游戏的功能，如果以后谁再问我什么是agent、harness，我直接把链接甩给他，让他去玩一下，他就懂了我让 Claude 给我生成了一个初始版本的提示词，大概就是使用皮影戏的概念，来讲模型和 Skill。然后去尝试在线制作游戏。生成的时间大概是二十几分钟，一共送了初始 10 次积分，算上分享的次数能生成 15 次第一版的效果直接看演示视频，当然，也还有很多可以继续完善的点，总体来说我觉得还是不错的，达到了我的基本要求，后面也能够继续通过对话来进行迭代

我发现身边很多人根本就不知道什么是 Agent，什么是 Skill，什么是 Harness 如果是用过 Claude Code 的人还好，但是对于那些只用过 Workday 甚至豆包的人，是根本不可能给他讲明白的。于是我突发奇想，对于这种基础差的人，其实更好的解释方法是用游戏，更加直观最近刷到好几次 Gear Zero 这个能够一键制作游戏的网站，所以我就想正好试一下做一版简单的概念游戏。因为看到有在线分享游戏的功能，如果以后谁再问我什么是agent、harness，我直接把链接甩给他，让他去玩一下，他就懂了我让 Claude 给我生成了一个初始版本的提示词，大概就是使用皮影戏的概念，来讲模型和 Skill。然后去尝试在线制作游戏。生成的时间大概是二十几分钟，一共送了初始 10 次积分，算上分享的次数能生成 15 次第一版的效果直接看演示视频，当然，也还有很多可以继续完善的点，总体来说我觉得还是不错的，达到了我的基本要求，后面也能够继续通过对话来进行迭代

雪踏乌云

25,987 次观看 • 15 天前

我们来算一笔账，看看自己搭一套AI交易系统到底要花多少钱。先说看得见的成本： Anthropic API，一个月20到50美金； OpenAI Codex，20美金；跑OpenClaw的VPS，15美金。再加上docker、持久化内存这些，表面上看，一个月也就五六十美金。但真正的成本，藏在这儿：部署搭建，2到4天；调试时间，∞。算下来，明面上一个月花不了多少钱，但搭进去的全是你的时间。问题是，这本质上已经是一份全职工作了。你费这么大劲，不就是为了逃离另一份全职工作吗？另一条路反而简单直接： Polymarket里已经有现成的钱包，优势看得见，超过0.10，还有90天的历史记录可以查。时间成本？15分钟。代码成本？零。文章里说，bot在胜率下滑时会自己升级。钱包在这儿：但现实是，系统每升一次级，你都得继续往里搭时间、精力和钱。最便宜的AI智能体，很多时候不是你自己从零搭出来的那套，而是别人已经用自己的本金和试错，替你交过学费的经验。你觉得更值得投入的，是自己从零开始搭自动交易系统，还是直接研究那些已经跑出优势的现成钱包？如果想在 Polymarket 上做跟单交易，推荐用这个：

我们来算一笔账，看看自己搭一套AI交易系统到底要花多少钱。先说看得见的成本： Anthropic API，一个月20到50美金； OpenAI Codex，20美金；跑OpenClaw的VPS，15美金。再加上docker、持久化内存这些，表面上看，一个月也就五六十美金。但真正的成本，藏在这儿：部署搭建，2到4天；调试时间，∞。算下来，明面上一个月花不了多少钱，但搭进去的全是你的时间。问题是，这本质上已经是一份全职工作了。你费这么大劲，不就是为了逃离另一份全职工作吗？另一条路反而简单直接： Polymarket里已经有现成的钱包，优势看得见，超过0.10，还有90天的历史记录可以查。时间成本？15分钟。代码成本？零。文章里说，bot在胜率下滑时会自己升级。钱包在这儿：但现实是，系统每升一次级，你都得继续往里搭时间、精力和钱。最便宜的AI智能体，很多时候不是你自己从零搭出来的那套，而是别人已经用自己的本金和试错，替你交过学费的经验。你觉得更值得投入的，是自己从零开始搭自动交易系统，还是直接研究那些已经跑出优势的现成钱包？如果想在 Polymarket 上做跟单交易，推荐用这个：

区块链行情研究

17,868 次观看 • 5 个月前