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什么叫做高效，尽然看完全程！我也要穿晚礼！这也是 #Warden 给我的印象，它做的事情是为智能体在链上执行任务提供基础功能，包括身份、权限、执行能力这些底层结构，这属于比较实的方向。它有 1300 多万用户、25 万日活和 250 万美元左右的年收入，而且不是靠融资，而是团队自己先投入 650 万去做。这说明他们不是先讲故事，而是先把东西做出来。团队的背景也比较扎实，来自 MIT、W3C、NASA、金融机构和大型互联网公司，看得出他们更偏工程和产品，不靠包装。如果未来 AI 智能体真的会成为主流的交互方式，这部分基础设施确实是必须有人去做的，目前来看 #Warden 在这一方向上走得比较靠前。 Wallchain Quacks Warden $WARD #WardenProtocol

加密 Linda 🐬

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Bildung Wissenschaft & Technologie #Warden

Anya Rossi• Live Now

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谁懂啊！被蚊子🦟咬醒了！气坏我了！ ⸻ 《Integra 不是“房地产 + 区块链”，而是一条真的懂房地产的链》很多项目喜欢给自己贴一个“某某赛道”的标签，但 integra. | Testnet Arc 不是那种在通用公链外面套一层房地产概念的项目。它从一开始，就是按“房地产这种东西，真正要怎么跑在链上”来设计的。底层用 Cosmos SDK，加上 Ethermint，这个选择其实很清楚：确定性最终性、IBC、强安全性，同时还能直接跑 EVM。不是为了炫技术，而是因为现实资产本来就需要这些能力同时成立。但 integra. | Testnet Arc 真正拉开差距的，不是性能，而是它对合规和市场结构的处理方式。在房地产里，身份、KYC、文件、验证不是可选项，而是前提条件。Integra 干脆把这些直接做成链上的基础能力，而不是后面再补的插件。谁能参与、资产是否合法、文件能不能被信任，这些问题不是靠外部系统兜底，而是链本身就能给出答案。在这个基础上，才有真正的市场层：资产护照、全球订单簿，以及一个为合规参与方服务的原生稳定币，用来承接真实的美元流动。这不是在做“链上房产概念”，而是在尝试把现实世界的市场逻辑原样搬进来。说到底，房地产本来就是法律、资本、身份和流动性纠缠在一起的东西。integra. | Testnet Arc 没有把这些拆开分别解决，而是直接把它们当成协议逻辑来对待。从这个角度看，它选择做一条主权级的 Cosmos 链，其实很自然。不是因为它想做一条链，而是因为这件事，本来就需要一条真的懂房地产的链。 integra. | Testnet Arc Kaito AI 🌊 #Yap #KaitoYap #RWA #integra_layer

谁懂啊！被蚊子🦟咬醒了！气坏我了！ ⸻ 《Integra 不是“房地产 + 区块链”，而是一条真的懂房地产的链》很多项目喜欢给自己贴一个“某某赛道”的标签，但 integra. | Testnet Arc 不是那种在通用公链外面套一层房地产概念的项目。它从一开始，就是按“房地产这种东西，真正要怎么跑在链上”来设计的。底层用 Cosmos SDK，加上 Ethermint，这个选择其实很清楚：确定性最终性、IBC、强安全性，同时还能直接跑 EVM。不是为了炫技术，而是因为现实资产本来就需要这些能力同时成立。但 integra. | Testnet Arc 真正拉开差距的，不是性能，而是它对合规和市场结构的处理方式。在房地产里，身份、KYC、文件、验证不是可选项，而是前提条件。Integra 干脆把这些直接做成链上的基础能力，而不是后面再补的插件。谁能参与、资产是否合法、文件能不能被信任，这些问题不是靠外部系统兜底，而是链本身就能给出答案。在这个基础上，才有真正的市场层：资产护照、全球订单簿，以及一个为合规参与方服务的原生稳定币，用来承接真实的美元流动。这不是在做“链上房产概念”，而是在尝试把现实世界的市场逻辑原样搬进来。说到底，房地产本来就是法律、资本、身份和流动性纠缠在一起的东西。integra. | Testnet Arc 没有把这些拆开分别解决，而是直接把它们当成协议逻辑来对待。从这个角度看，它选择做一条主权级的 Cosmos 链，其实很自然。不是因为它想做一条链，而是因为这件事，本来就需要一条真的懂房地产的链。 integra. | Testnet Arc Kaito AI 🌊 #Yap #KaitoYap #RWA #integra_layer

董小姐

21,695 Aufrufe • vor 5 Monaten

Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。我自己有个很真实的问题：脑子里经常冒出各种产品想法。但每次真要开始做，就会卡住。用户是谁？第一版到底做什么？哪些功能应该先砍掉？怎么定价？第一周从哪一步开始？上线后怎么找第一批用户？想法很多，执行很散。所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。需求我写得也挺直接：输入一句产品 idea。自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。出来的效果比我预期好不少。它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。左边输入产品想法。中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。右边是任务看板和本周计划。底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断：第一版必须做什么。哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。怎么找第一批真实用户。哪些风险可能让这个项目做不下去。这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。我是在 ZenMux 上试的。它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：

Claude Opus 4.8 出了之后，我的第一反应是：想试。第二反应是：算了，token 这东西真的不经烧。结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8，就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。我自己有个很真实的问题：脑子里经常冒出各种产品想法。但每次真要开始做，就会卡住。用户是谁？第一版到底做什么？哪些功能应该先砍掉？怎么定价？第一周从哪一步开始？上线后怎么找第一批用户？想法很多，执行很散。所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。需求我写得也挺直接：输入一句产品 idea。自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。最好不是一个静态页面，而是真的能点、能改、能导出。然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。出来的效果比我预期好不少。它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。左边输入产品想法。中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。右边是任务看板和本周计划。底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。最让我觉得有意思的是，它不是一味堆功能。比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”，它会主动判断：第一版必须做什么。哪些功能看起来高级，但现在应该先别碰。怎么找第一批真实用户。哪些风险可能让这个项目做不下去。这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。普通模型经常是：你要什么，我全给你加上。最后页面很热闹，但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛：先想清楚用户、场景和第一步，再把它变成可以执行的工作台。我是在 ZenMux 上试的。它比较方便的一点是，一个 Key 就能切不同模型，新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页，确实挺顺。想试 Claude Opus 4.8 的，可以从这里进：

Joruno

15,532 Aufrufe • vor 22 Tagen

我个人觉得美国的机器人会发展得比中国好。不是因为中国团队的技术不行，相反，中国团队的技术很强。但中国的人力成本太低，所以中国市场愿意为机器人支付的价格会非常低。相比之下，美国的机器人公司虽然在技术上做不到遥遥领先，但却能多赚很多钱，从而通过更大的资源投入持续创新。 Google Deepmind最新推出用于机器人的AI模型Gemini Robotics。能力不错，但清华有团队也能做出类似的效果（Spirit AI）。不过，可以预见的是，Gemini Robotics会在商业上取得更大的成功，从而有更多资源可以做更大的投入。成本确实是我们的优势，但凡事只讲成本不讲价值的商业环境，会害了咱们自己。过去，我们能通过出口去赚美国市场的钱，但现在，对方不让我们这么干了，尤其是机器人这么敏感的行业。如果都只在国内卷，技术再好也做不大。只要做不大，长期来说还是要落后。详情请见视频。

我个人觉得美国的机器人会发展得比中国好。不是因为中国团队的技术不行，相反，中国团队的技术很强。但中国的人力成本太低，所以中国市场愿意为机器人支付的价格会非常低。相比之下，美国的机器人公司虽然在技术上做不到遥遥领先，但却能多赚很多钱，从而通过更大的资源投入持续创新。 Google Deepmind最新推出用于机器人的AI模型Gemini Robotics。能力不错，但清华有团队也能做出类似的效果（Spirit AI）。不过，可以预见的是，Gemini Robotics会在商业上取得更大的成功，从而有更多资源可以做更大的投入。成本确实是我们的优势，但凡事只讲成本不讲价值的商业环境，会害了咱们自己。过去，我们能通过出口去赚美国市场的钱，但现在，对方不让我们这么干了，尤其是机器人这么敏感的行业。如果都只在国内卷，技术再好也做不大。只要做不大，长期来说还是要落后。详情请见视频。

徐彬

18,565 Aufrufe • vor 1 Jahr

很多人一聊到选哪条链？第一反应都是：热度高不高？补贴多不多？生态有没有流量？但今天听了 Talus 🐸 CEO Mike Hanono 和 The Rollup 的视频会议，我反而有种感觉：这不是在给 Sui 站台，更像是一场技术自白。首先Talus 选 Sui，真的不是因为它现在火。而是因为 Talus 想做的这件事，在别的链上，很难跑得像样。先说清楚一点：Talus 要做的不是一个 AI 应用，也不是几个 bot、几个策略脚本。它想做的是——一个大规模、自主运行的代理网络：成千上万个代理同时运行、同时决策、同时交互。光是这个前提，就把底层链的门槛直接拉满。为什么是 Sui？我听下来，核心其实就三点。第一，并行执行。代理世界不是排队点菜，不是你先我后那种单线程逻辑。代理一多，如果底层还是串行执行，结果只有一个：越跑越卡，最后只能做 demo。Sui 的并行执行，本质上就是为“多主体同时操作” 这种系统准备的，这点和 Talus 的形态非常贴合。第二，高吞吐量。代理不是偶尔动一下，而是持续、高频地产生状态变化。TPS 要是撑不住，所有“自主”“实时”都会变成慢动作回放。对 Talus 来说，吞吐量不是加分项，是能不能活下来的前提条件。第三，移动端和安全模型。这一点很多人会忽略。未来代理不只在服务器、交易后台跑，它一定会越来越靠近用户。Sui 在账户模型和安全设计上，本身就更像现代应用，而不是早期 DeFi 那套「钱包就是一切」的逻辑。所以当 gmike 说“我们一直都是 SUI Maxis”，我反而觉得这句话挺克制的。这不是情绪站队，而是工程师视角下的现实选择。至于多链？我自己的理解是：Talus 不是不懂多链，而是很清楚——在基础设施阶段，过早多链只会把复杂度放大。尤其是代理这种高度耦合、强调协同的系统，先把一个底层跑通、跑稳，比到处铺点重要得多。很多项目喜欢先讲“未来多链叙事”，但真正做底层的人，往往会先问一句：现在这个系统在哪条链上能真正跑到规模？从这个角度看，Talus 的选择是理性的，也是偏长期的。不追热点，不抢流量，先把代理世界里最难的那一块解决掉。这种项目短期不一定最热，但一旦真跑起来，后面的持续热度，反而会非常高。 Kaito AI 🌊 #Yapping #MadewithMoss MOSS #Starboard Galxe River River4FUN 🐝

很多人一聊到选哪条链？第一反应都是：热度高不高？补贴多不多？生态有没有流量？但今天听了 Talus 🐸 CEO Mike Hanono 和 The Rollup 的视频会议，我反而有种感觉：这不是在给 Sui 站台，更像是一场技术自白。首先Talus 选 Sui，真的不是因为它现在火。而是因为 Talus 想做的这件事，在别的链上，很难跑得像样。先说清楚一点：Talus 要做的不是一个 AI 应用，也不是几个 bot、几个策略脚本。它想做的是——一个大规模、自主运行的代理网络：成千上万个代理同时运行、同时决策、同时交互。光是这个前提，就把底层链的门槛直接拉满。为什么是 Sui？我听下来，核心其实就三点。第一，并行执行。代理世界不是排队点菜，不是你先我后那种单线程逻辑。代理一多，如果底层还是串行执行，结果只有一个：越跑越卡，最后只能做 demo。Sui 的并行执行，本质上就是为“多主体同时操作” 这种系统准备的，这点和 Talus 的形态非常贴合。第二，高吞吐量。代理不是偶尔动一下，而是持续、高频地产生状态变化。TPS 要是撑不住，所有“自主”“实时”都会变成慢动作回放。对 Talus 来说，吞吐量不是加分项，是能不能活下来的前提条件。第三，移动端和安全模型。这一点很多人会忽略。未来代理不只在服务器、交易后台跑，它一定会越来越靠近用户。Sui 在账户模型和安全设计上，本身就更像现代应用，而不是早期 DeFi 那套「钱包就是一切」的逻辑。所以当 gmike 说“我们一直都是 SUI Maxis”，我反而觉得这句话挺克制的。这不是情绪站队，而是工程师视角下的现实选择。至于多链？我自己的理解是：Talus 不是不懂多链，而是很清楚——在基础设施阶段，过早多链只会把复杂度放大。尤其是代理这种高度耦合、强调协同的系统，先把一个底层跑通、跑稳，比到处铺点重要得多。很多项目喜欢先讲“未来多链叙事”，但真正做底层的人，往往会先问一句：现在这个系统在哪条链上能真正跑到规模？从这个角度看，Talus 的选择是理性的，也是偏长期的。不追热点，不抢流量，先把代理世界里最难的那一块解决掉。这种项目短期不一定最热，但一旦真跑起来，后面的持续热度，反而会非常高。 Kaito AI 🌊 #Yapping #MadewithMoss MOSS #Starboard Galxe River River4FUN 🐝

百里 🌊RIVER | MemeMax⚡️|🧠SENT

13,710 Aufrufe • vor 6 Monaten

最近看到一个很牛逼的 AI research 产品，能帮助我们验证产品可行性，避免陷入自嗨陷阱，它叫atypica。你丢给它一个商业问题后，它会先澄清你的需求，像研究团队规划研究，再去搜公开信息、找合适的persona、模拟用户做访谈，最后给你一份结构化报告。能站到目标用户视角，去提前验证一个产品值不值得做。比如： 1. 你可以用它研究，自己的受众到底更想看教程、案例，还是观点类内容 2. 你也可以用它研究，一个AI产品在真实 persona 眼里，到底哪里有吸引力他们现在底层有100w+ 基于真实社媒内容分析拟合成的AI personas，也有基于真实深度访谈构建的 10 万+ 高质量 persona。如果这个方向继续成熟下去，我觉得它最有价值是帮更多创作者、营销人、产品团队，在真正花时间和预算之前，先把明显错误的方向排掉。接下来我来拆解atypica.AI ，讲一下这个产品为什么有点东西，🔗放评论区：

最近看到一个很牛逼的 AI research 产品，能帮助我们验证产品可行性，避免陷入自嗨陷阱，它叫atypica。你丢给它一个商业问题后，它会先澄清你的需求，像研究团队规划研究，再去搜公开信息、找合适的persona、模拟用户做访谈，最后给你一份结构化报告。能站到目标用户视角，去提前验证一个产品值不值得做。比如： 1. 你可以用它研究，自己的受众到底更想看教程、案例，还是观点类内容 2. 你也可以用它研究，一个AI产品在真实 persona 眼里，到底哪里有吸引力他们现在底层有100w+ 基于真实社媒内容分析拟合成的AI personas，也有基于真实深度访谈构建的 10 万+ 高质量 persona。如果这个方向继续成熟下去，我觉得它最有价值是帮更多创作者、营销人、产品团队，在真正花时间和预算之前，先把明显错误的方向排掉。接下来我来拆解atypica.AI ，讲一下这个产品为什么有点东西，🔗放评论区：

余温

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千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

前端哥Liam

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黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

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段永平回应为何不买特斯拉，称不喜欢马斯克品行，做投资实际上就是在跟他做朋友，但马斯克确实是厉害。认为现在的大部分电动车品牌肯定会被淘汰。雪球创始人方三文问，这些年是否对特斯拉的看法有所变化。段永平表示，“没有什么本质的变，但确实觉得埃隆·马斯克这个人是厉害，他有很多想法也确实是很先进，但是投资我觉得我比较难，个人的角度来讲，我不是很喜欢这个人的品行，你投资实际上你在跟他做朋友，我不想跟他做朋友，哪怕给我钱我也不干，所以我没有那么喜欢这件事情，但是我认识到他确实是厉害，而且他的东西，有很多东西很有道理，有些东西很没道理，你不知道他哪一条先出来。” “电动车生意不会太好，会很累，它差异化很小，但是特斯拉的电动车是做出差异化的。大部分电动车的生意，我觉得是会很艰苦。特斯拉总体来讲确实是做得好，款式少，东西也很单一，量又很大，那它相对来讲成本就会低，它是很可能有钱赚。我在博客上是写过特斯拉的，我最早是很喜欢特斯拉，后来就看马斯克那些事儿，我就觉得有点不太喜欢这个人，加上我买了他们车以后，看他们的服务各方面，好多我没那么满意的东西，这又把股票也卖了，当然这是个错误的决策，我可能应该留着。我不是很喜欢特斯拉车，但是我喜欢他的Starlinks，我是它的客户，SpaceX我觉得确实也是厉害的，能够把那么大一个东西就让它降下来，我觉得太牛了。” “智能驾驶如果每个人都自己搞，其实也很累，我不知道，我不在这个行当里头，我是觉得也可能将来大家都用Google的方案或者是用某几家的方案，最后大家也是同质化的，大家的东西也都差不多，最后大家就赚个平均利润，也不是说就没有钱赚，因为它没有很好的差异化，所以它也很难有很好的利润，但是如果大家要是卷的话，卷到什么程度就不知道了，那个一定是要卷完了才会有剩下的人能够赚钱。现在我不知道有多少家在做电动车，就像我们当年做游戏机一样，可能有几百家，卷到最后就剩几家，那几家是赚钱的，但这几百家都是要倒的，所以现在看到的电动车大部分都会死掉，这个我可以肯定，谁会活下来，我不知道。”

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我们所处的这个现实世界是很残酷的，这个老美老板说出了事实，那就是我们普通人靠打工是永远成不了富豪的，我也是在自己创业后发现了这个事实，因为论工作能力，我当年也是曾经的行业销冠，再怎么努力也无法让我发家致富，最多也就月薪2-3万，但是在深圳高昂的房价生活成本之下，这点收入基本也就维持生活，想要靠打工过上富人生活基本是无望的. 所以，我现在要做的努力就是带着有能力愿意一起拼一把的同事们一起创业，一起做老板，拥有一份自己的事业，在工作中找到归属感，这是我的使命也是我的情结与信仰😄 #现实比故事更真实 #普通人如何逆袭

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156,755 Aufrufe • vor 2 Jahren

很多人低估了 Binance Pay，但它可能才是币安最重要的一步。看一姐这段视频，我印象最深的，不是某个具体产品点，而是两个词： 30 亿用户，金融基建。这两个词放在一起，其实已经不是“一个交易平台还能做多大”的问题了，而是在回答一件更底层的事：如果币安真的想服务 30 亿人，它到底要成为什么。很多人聊币安，第一反应还是交易量、上币、合约、BNB、市场份额。但如果把时间拉长一点看，你会发现，真正决定币安能不能走得更远的，未必只是交易，而是它能不能让 Crypto 真正进入普通人的日常生活。也正因为这样，当一姐提到“30 亿用户”和“金融基建”时，我第一时间想到的，其实不是交易，而是支付。因为如果一家平台的目标只是服务交易者，那把现货、合约、理财做好，基本就够了。但如果目标是 30 亿用户，逻辑就完全变了。全球真正会交易 Crypto 的人，不可能有 30 亿。要承接这个量级，服务对象就必须从“会交易的人”扩展到“普通人”；服务场景也必须从“买卖币”扩展到更真实、更日常的金融生活。而这条路上，支付一定是绕不过去的一步。因为交易解决的是价格、流动性和财富效应，但支付解决的是更现实的问题： • 普通人能不能更方便地转账 • 能不能更自然地消费 • 能不能更低门槛地使用金融服务 • 能不能真正把 Web3 接进日常生活这也是为什么我越来越觉得，很多人低估了 Binance Pay 的意义。很多人会把它理解成一个“实用，但没那么性感”的功能。没有 K 线刺激，也不像新币上线那样容易带情绪。但恰恰是这种看起来没那么热血的东西，才最可能决定一个行业到底能不能真正走向大众。因为 Crypto 不只是拿来炒的。如果一个行业永远只停留在交易、投机和博弈层面，那它再热，很多时候也还是停留在少数人的世界里。可一旦它开始进入支付、转账、消费、结算这些更接近日常生活的场景，意义就完全不一样了。那代表它正在从可以交易走向可以使用，从资产走向工具，从圈内产品走向更广义的金融基础设施。而这件事，本质上也和一姐最近一直在讲的那套逻辑完全连上了： • 30 亿是量级 • 金融平权是使命 • 金融基建是身份 • Web3 超级入口是落地如果币安真的想服务 30 亿人，那它就不能只服务已经会交易、会看盘、会玩链上的那一小部分人。它必须回答一个更现实的问题：普通人怎么进来？进来之后能做什么？能不能真正用起来？而 Binance Pay，就是这个问题里非常关键的一环。因为支付不是边角料，支付是 Crypto 走向现实世界的桥。谁能把支付做顺，谁就更像基础设施；谁能让普通人真正用起来，谁才更接近 Web3 的超级入口。如果币安想服务 30 亿人，支付一定是绕不过去的一步。最后问一下大家，你们用币安支付用的最多的是什么场景？ #BinancePay #Binance #Web3 #Crypto 币安Binance华语 CZ 🔶 BNB Yi He sisi 丫丫🔶BNB 鹿鹿 🍡

很多人低估了 Binance Pay，但它可能才是币安最重要的一步。看一姐这段视频，我印象最深的，不是某个具体产品点，而是两个词： 30 亿用户，金融基建。这两个词放在一起，其实已经不是“一个交易平台还能做多大”的问题了，而是在回答一件更底层的事：如果币安真的想服务 30 亿人，它到底要成为什么。很多人聊币安，第一反应还是交易量、上币、合约、BNB、市场份额。但如果把时间拉长一点看，你会发现，真正决定币安能不能走得更远的，未必只是交易，而是它能不能让 Crypto 真正进入普通人的日常生活。也正因为这样，当一姐提到“30 亿用户”和“金融基建”时，我第一时间想到的，其实不是交易，而是支付。因为如果一家平台的目标只是服务交易者，那把现货、合约、理财做好，基本就够了。但如果目标是 30 亿用户，逻辑就完全变了。全球真正会交易 Crypto 的人，不可能有 30 亿。要承接这个量级，服务对象就必须从“会交易的人”扩展到“普通人”；服务场景也必须从“买卖币”扩展到更真实、更日常的金融生活。而这条路上，支付一定是绕不过去的一步。因为交易解决的是价格、流动性和财富效应，但支付解决的是更现实的问题： • 普通人能不能更方便地转账 • 能不能更自然地消费 • 能不能更低门槛地使用金融服务 • 能不能真正把 Web3 接进日常生活这也是为什么我越来越觉得，很多人低估了 Binance Pay 的意义。很多人会把它理解成一个“实用，但没那么性感”的功能。没有 K 线刺激，也不像新币上线那样容易带情绪。但恰恰是这种看起来没那么热血的东西，才最可能决定一个行业到底能不能真正走向大众。因为 Crypto 不只是拿来炒的。如果一个行业永远只停留在交易、投机和博弈层面，那它再热，很多时候也还是停留在少数人的世界里。可一旦它开始进入支付、转账、消费、结算这些更接近日常生活的场景，意义就完全不一样了。那代表它正在从可以交易走向可以使用，从资产走向工具，从圈内产品走向更广义的金融基础设施。而这件事，本质上也和一姐最近一直在讲的那套逻辑完全连上了： • 30 亿是量级 • 金融平权是使命 • 金融基建是身份 • Web3 超级入口是落地如果币安真的想服务 30 亿人，那它就不能只服务已经会交易、会看盘、会玩链上的那一小部分人。它必须回答一个更现实的问题：普通人怎么进来？进来之后能做什么？能不能真正用起来？而 Binance Pay，就是这个问题里非常关键的一环。因为支付不是边角料，支付是 Crypto 走向现实世界的桥。谁能把支付做顺，谁就更像基础设施；谁能让普通人真正用起来，谁才更接近 Web3 的超级入口。如果币安想服务 30 亿人，支付一定是绕不过去的一步。最后问一下大家，你们用币安支付用的最多的是什么场景？ #BinancePay #Binance #Web3 #Crypto 币安Binance华语 CZ 🔶 BNB Yi He sisi 丫丫🔶BNB 鹿鹿 🍡

小鱼🔶BNB

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马斯克最新采访，信息量挺大：对自己的哪些业务最感到兴奋？ “嗯，我认为 SpaceX、特斯拉和 xAI 之间正在出现越来越多的融合。如果未来是由太阳能驱动的 AI 卫星——而为了利用太阳的非微不足道的能量，这几乎是必须的——那么我们就必须转向在深空运行的太阳能 AI 卫星。而这正是特斯拉的专业、SpaceX 的专业以及 xAI 在人工智能方面的专长相交汇的地方。所以，随着时间推移，确实会有某种程度的融合感。不过，每家公司都在做很了不起的事情。我为那些做出卓越工作的团队感到非常自豪。”

马斯克最新采访，信息量挺大：对自己的哪些业务最感到兴奋？ “嗯，我认为 SpaceX、特斯拉和 xAI 之间正在出现越来越多的融合。如果未来是由太阳能驱动的 AI 卫星——而为了利用太阳的非微不足道的能量，这几乎是必须的——那么我们就必须转向在深空运行的太阳能 AI 卫星。而这正是特斯拉的专业、SpaceX 的专业以及 xAI 在人工智能方面的专长相交汇的地方。所以，随着时间推移，确实会有某种程度的融合感。不过，每家公司都在做很了不起的事情。我为那些做出卓越工作的团队感到非常自豪。”

蔡子博士Chris

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僵尸末日来袭你会选择哪一个庇护所呀！我最爱！5 ——— 有时候我会想一个很现实的问题：如果哪天不是人点按钮，而是 AI 自己在点，那出事的时候，你要找谁对账？模型对不对、规则有没有被改、这一步到底是不是“按原计划执行的”，现在大多数系统，其实都说不清。也正因为这样，我才会去看 Inference Labs 在做什么。他们关注的不是 AI 能做多复杂的事，而是当 AI 独立行动时，你有没有办法还原它“当时到底发生了什么”。不是靠回忆，不靠日志，而是每次关键决策本身就带着一份证据。你不需要相信谁，只要验就行。这种设计在普通应用里可能感觉不到，但一旦放到去中心化系统，比如 agent 管资产、策略自动执行、机器人协作，有没有这层“可对账性”，差别会非常大。他们已经把这套东西跑进了真实网络，不是在讲未来，而是在处理现在的问题。我更愿意把这类基础设施理解成一种底线：不是为了让 AI 看起来更高级，而是为了防止它在失控时，把责任一起带走。这条路不性感，但如果哪天 AI 真出大事，可能只有这种东西还能兜得住。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

僵尸末日来袭你会选择哪一个庇护所呀！我最爱！5 ——— 有时候我会想一个很现实的问题：如果哪天不是人点按钮，而是 AI 自己在点，那出事的时候，你要找谁对账？模型对不对、规则有没有被改、这一步到底是不是“按原计划执行的”，现在大多数系统，其实都说不清。也正因为这样，我才会去看 Inference Labs 在做什么。他们关注的不是 AI 能做多复杂的事，而是当 AI 独立行动时，你有没有办法还原它“当时到底发生了什么”。不是靠回忆，不靠日志，而是每次关键决策本身就带着一份证据。你不需要相信谁，只要验就行。这种设计在普通应用里可能感觉不到，但一旦放到去中心化系统，比如 agent 管资产、策略自动执行、机器人协作，有没有这层“可对账性”，差别会非常大。他们已经把这套东西跑进了真实网络，不是在讲未来，而是在处理现在的问题。我更愿意把这类基础设施理解成一种底线：不是为了让 AI 看起来更高级，而是为了防止它在失控时，把责任一起带走。这条路不性感，但如果哪天 AI 真出大事，可能只有这种东西还能兜得住。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

董小姐 MemeMax ⚡️

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Ilya——塑造世界的人工智能科学家如今，AI 是一项伟大的科技，因为 AI 将解决我们现在面临的所有问题。它能解决就业问题，能治疗疾病，能消除贫困，但同时它也会带来新的问题。假新闻将会愈演愈烈，网络攻击将变得更加严重，我们将面临全自动的 AI 武器的问题。我认为 AI 有潜力创造出无比稳定的独裁统治。今天早晨，关于人工智能威力的警告再次响起，超过 1300 位科技产业领军人物、研究者及其他人士正呼吁暂停人工智能的发展，以便认真考虑其带来的风险。扮演上帝，科学家们被指责这么做已经有一段时间了，但我们正在创造的东西确实与我们迄今为止创造的任何东西都截然不同。是的，我们绝对有能力创造出具有自我目标的全自主实体。而且，这些实体变得比人类聪明的时候，确保它们的目标与我们的目标保持一致将变得至关重要。什么激励我？我喜欢思考根本问题，基本问题。我们的系统不能做什么，而人类却可以做到？我几乎以哲学的方式去思考这些问题。比如，什么是学习？什么是经验？什么是思考？大脑又是如何运作的呢？我感觉技术就仿佛一种自然力量。在我看来，技术与生物进化之间有许多相似之处。生物进化的过程其实很容易理解，我们有基因的变异，自然选择的过程。我们保留那些有利于生存的变异，随着时间的推移，这个过程将使生物体变得极其复杂。我们不能因为理解了生物进化就能理解人体是如何运作的，但我们可以大概理解这个过程。我认为目前的机器学习也处在类似的阶段，特别是深度学习，我们有一个非常简单的规则，它从数据中提取信息，并将这些信息输入到模型中，我们只需不断重复这个过程。这个过程的结果就是将数据的复杂性转化为模型的复杂性。因此，最终的模型会变得非常复杂，我们并不能完全了解它的运作机制，需要进行大量的研究，但实现这一切的算法其实很简单。也许你听说过 ChatGPT，如果你还没听说过，那就做好准备。你可以把它看作是暴风雨来临之前的零星细雨。我们需要对此保持高度警觉，因为我认同这是一个意义重大的时刻。ChatGPT 被誉为颠覆性的创新，在许多方面，它确实做到了，比如在测试中得分超过人类。微软最近的一项研究得出结论，GPT4 是一个初级阶段的，但尚未完全形成的通用人工智能系统。这就是通用人工智能。通用人工智能，这是一个可以胜任人类能做的任何工作或任务的计算机系统，而且可能做得更好。有可能在短时间内实现通用人工智能，也可能需要更长的时间。但我认为，由于通用人工智能可能在不久的将来出现，这个可能性足够大，我们应该给予它足够的重视。这一点至关重要要确保这些超级智能的系统能按照我们的最大利益去行动。最初的通用人工智能可能就是大型数据中心，这些中心中充满了大量并行运行的专用神经网络处理器，紧凑、高热、能耗大，其消耗的能量可能相当于一千万个家庭的用电量。这些系统的智能程度可能会大幅提升，我相信它们将对社会产生深远影响。不过，人类真的会从中获益吗？谁会获益，谁又会付出代价呢？首批通用人工智能的信念和欲望将极为重要，所以我们必须正确地编程这些系统。如果我们做不到这一点，那么就会出现这样的情况：进化的本质，即自然选择，将使这些系统优先考虑自己的生存。并不是说它们会主动对人类产生敌意，甚至想要伤害人类，但它们将变得过于强大。我认为，一个恰当的类比就是人类对待动物的方式。我们并不是憎恨动物，实际上人类往往对动物怀有深深的爱意，但当我们需要在两座城市之间修建高速公路时，我们并不会征求动物的意见，而只是因为这对我们来说非常重要而去做。我认为这也是我们与通用人工智能（AGI）之间的默认关系，那些能真正自主运作并为自己目标服务的 AGI。许多机器学习领域的专家这些知识渊博和经验丰富的人士，对通用人工智能（AGI）抱有许多疑虑。他们对 AGI 可能出现的时间以及是否真的能够实现表示怀疑。目前，这还是一个鲜为人知的问题。用于神经网络和人工智能的计算机速度可能在未来几年内增加 10 万倍。如果多个团队处于竞相开发通用人工智能的军备竞赛态势中，他们就会没有足够的时间来确保他们构建的通用人工智能会真正关心人类。因为在我看来，这就像是通用人工智能发展的雪崩，一发不可收拾。我认为将来整个地球的表面很可能布满太阳能板和数据中心。考虑到这些担忧，未来的通用人工智能的建设应该是多国间的合作项目。不论如何，人工智能的未来都将是美好的。如果这同样也能给人类带来福祉，那就更加理想了。视频来源：

Ilya——塑造世界的人工智能科学家如今，AI 是一项伟大的科技，因为 AI 将解决我们现在面临的所有问题。它能解决就业问题，能治疗疾病，能消除贫困，但同时它也会带来新的问题。假新闻将会愈演愈烈，网络攻击将变得更加严重，我们将面临全自动的 AI 武器的问题。我认为 AI 有潜力创造出无比稳定的独裁统治。今天早晨，关于人工智能威力的警告再次响起，超过 1300 位科技产业领军人物、研究者及其他人士正呼吁暂停人工智能的发展，以便认真考虑其带来的风险。扮演上帝，科学家们被指责这么做已经有一段时间了，但我们正在创造的东西确实与我们迄今为止创造的任何东西都截然不同。是的，我们绝对有能力创造出具有自我目标的全自主实体。而且，这些实体变得比人类聪明的时候，确保它们的目标与我们的目标保持一致将变得至关重要。什么激励我？我喜欢思考根本问题，基本问题。我们的系统不能做什么，而人类却可以做到？我几乎以哲学的方式去思考这些问题。比如，什么是学习？什么是经验？什么是思考？大脑又是如何运作的呢？我感觉技术就仿佛一种自然力量。在我看来，技术与生物进化之间有许多相似之处。生物进化的过程其实很容易理解，我们有基因的变异，自然选择的过程。我们保留那些有利于生存的变异，随着时间的推移，这个过程将使生物体变得极其复杂。我们不能因为理解了生物进化就能理解人体是如何运作的，但我们可以大概理解这个过程。我认为目前的机器学习也处在类似的阶段，特别是深度学习，我们有一个非常简单的规则，它从数据中提取信息，并将这些信息输入到模型中，我们只需不断重复这个过程。这个过程的结果就是将数据的复杂性转化为模型的复杂性。因此，最终的模型会变得非常复杂，我们并不能完全了解它的运作机制，需要进行大量的研究，但实现这一切的算法其实很简单。也许你听说过 ChatGPT，如果你还没听说过，那就做好准备。你可以把它看作是暴风雨来临之前的零星细雨。我们需要对此保持高度警觉，因为我认同这是一个意义重大的时刻。ChatGPT 被誉为颠覆性的创新，在许多方面，它确实做到了，比如在测试中得分超过人类。微软最近的一项研究得出结论，GPT4 是一个初级阶段的，但尚未完全形成的通用人工智能系统。这就是通用人工智能。通用人工智能，这是一个可以胜任人类能做的任何工作或任务的计算机系统，而且可能做得更好。有可能在短时间内实现通用人工智能，也可能需要更长的时间。但我认为，由于通用人工智能可能在不久的将来出现，这个可能性足够大，我们应该给予它足够的重视。这一点至关重要要确保这些超级智能的系统能按照我们的最大利益去行动。最初的通用人工智能可能就是大型数据中心，这些中心中充满了大量并行运行的专用神经网络处理器，紧凑、高热、能耗大，其消耗的能量可能相当于一千万个家庭的用电量。这些系统的智能程度可能会大幅提升，我相信它们将对社会产生深远影响。不过，人类真的会从中获益吗？谁会获益，谁又会付出代价呢？首批通用人工智能的信念和欲望将极为重要，所以我们必须正确地编程这些系统。如果我们做不到这一点，那么就会出现这样的情况：进化的本质，即自然选择，将使这些系统优先考虑自己的生存。并不是说它们会主动对人类产生敌意，甚至想要伤害人类，但它们将变得过于强大。我认为，一个恰当的类比就是人类对待动物的方式。我们并不是憎恨动物，实际上人类往往对动物怀有深深的爱意，但当我们需要在两座城市之间修建高速公路时，我们并不会征求动物的意见，而只是因为这对我们来说非常重要而去做。我认为这也是我们与通用人工智能（AGI）之间的默认关系，那些能真正自主运作并为自己目标服务的 AGI。许多机器学习领域的专家这些知识渊博和经验丰富的人士，对通用人工智能（AGI）抱有许多疑虑。他们对 AGI 可能出现的时间以及是否真的能够实现表示怀疑。目前，这还是一个鲜为人知的问题。用于神经网络和人工智能的计算机速度可能在未来几年内增加 10 万倍。如果多个团队处于竞相开发通用人工智能的军备竞赛态势中，他们就会没有足够的时间来确保他们构建的通用人工智能会真正关心人类。因为在我看来，这就像是通用人工智能发展的雪崩，一发不可收拾。我认为将来整个地球的表面很可能布满太阳能板和数据中心。考虑到这些担忧，未来的通用人工智能的建设应该是多国间的合作项目。不论如何，人工智能的未来都将是美好的。如果这同样也能给人类带来福祉，那就更加理想了。视频来源：

宝玉

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为什么英伟达能成为全球最有价值的公司？答案藏在2003年的一段视频里。黄仁勋说，我不需要一夜之间改变世界。我打算用未来50年去改变它。我不需要一夜之间就做出什么“杀手级产品”。我只需要做出一个能赢的产品。赢的目标，是为了能让你再玩一局。就像玩弹珠台游戏。只要你玩得足够好，能再来一局，你就可以一直玩下去。很多公司恰恰没意识到，这是一条很长的路。你不可能一上来就造出完美的产品。想通了这点，你就会把项目范围控制好。把项目简化。愿景要宏大，但产品定义必须简单。然后，完美地执行它。因为你的团队，现在可以执行一个简单的计划了。做完一次，回来，再做一次。这和那些靠PPT和宏大叙事驱动的公司形成了鲜明对比。没有虚头巴脑的口号，没有不切实际的承诺。就是聚焦，执行，再聚焦，再执行。这种务实的工匠精神，是不是今天许多沉迷于金融游戏和政治正确的科技巨头们所缺失的？先活下来，再赢下一局，而不是总想着一口吃成个胖子。这或许才是真正的长期主义。

为什么英伟达能成为全球最有价值的公司？答案藏在2003年的一段视频里。黄仁勋说，我不需要一夜之间改变世界。我打算用未来50年去改变它。我不需要一夜之间就做出什么“杀手级产品”。我只需要做出一个能赢的产品。赢的目标，是为了能让你再玩一局。就像玩弹珠台游戏。只要你玩得足够好，能再来一局，你就可以一直玩下去。很多公司恰恰没意识到，这是一条很长的路。你不可能一上来就造出完美的产品。想通了这点，你就会把项目范围控制好。把项目简化。愿景要宏大，但产品定义必须简单。然后，完美地执行它。因为你的团队，现在可以执行一个简单的计划了。做完一次，回来，再做一次。这和那些靠PPT和宏大叙事驱动的公司形成了鲜明对比。没有虚头巴脑的口号，没有不切实际的承诺。就是聚焦，执行，再聚焦，再执行。这种务实的工匠精神，是不是今天许多沉迷于金融游戏和政治正确的科技巨头们所缺失的？先活下来，再赢下一局，而不是总想着一口吃成个胖子。这或许才是真正的长期主义。

墓碑科技

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人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者：人类知道自己在做什么吗？ Hinton：嗯，我认为我们正在进入一个时期，在这个时期，我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。采访者：你相信它们能理解吗？ Hinton：是的。采访者：你相信它们是智能的吗？ Hinton：是的。采访者：你相信这些系统有自己的经历吗？ Hinton：是的。采访者：并且能基于那些经历做出决定吗？ Hinton：在与人类相同的意义上，是的。采访者：它们有意识吗？ Hinton：我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说，我不认为它们有意识。采访者：它们会有自我意识吗？ Hinton：哦，是的。采访者：是吗？ Hinton：哦，是的。所以想想看。这样一来，人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton：我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂，我们就不再真正知道发生了什么，就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。采访者：你说什么意思，我们不知道它到底是怎么工作的？它是由人设计的。 Hinton：不，不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时，它会产生复杂的神经网络，这些网络擅长做某些事情，但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。

人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者：人类知道自己在做什么吗？ Hinton：嗯，我认为我们正在进入一个时期，在这个时期，我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。采访者：你相信它们能理解吗？ Hinton：是的。采访者：你相信它们是智能的吗？ Hinton：是的。采访者：你相信这些系统有自己的经历吗？ Hinton：是的。采访者：并且能基于那些经历做出决定吗？ Hinton：在与人类相同的意义上，是的。采访者：它们有意识吗？ Hinton：我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说，我不认为它们有意识。采访者：它们会有自我意识吗？ Hinton：哦，是的。采访者：是吗？ Hinton：哦，是的。所以想想看。这样一来，人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton：我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂，我们就不再真正知道发生了什么，就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。采访者：你说什么意思，我们不知道它到底是怎么工作的？它是由人设计的。 Hinton：不，不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时，它会产生复杂的神经网络，这些网络擅长做某些事情，但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。

KK.aWSB

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因为给川普政府工作过，就终身不能当警察？这听起来像天方夜谭。但马里兰州正在把它变成现实。一项叫《马里兰州ICE破冰者法案》的法律，禁止曾在川普任期内被ICE【美国移民和海关执法局】雇佣的探员，在马里兰州担任任何地方或州警官。注意看这个前提。不是因为渎职。不是因为腐败。仅仅是因为他们的“雇主”是川普政府时期的ICE。这是在做什么？一种政治清算吗？还是在法律中植入党派之争？执法人员的职业资格，评判标准难道不应该是他们的专业能力和个人品行吗？什么时候变成了审查他们的“政治出身”？这种做法，开了一个什么样的先例？它实际上是在告诉人们：为某届政府工作，可能会让你在未来失去从事公共服务的资格。这会不会寒了所有联邦执法人员的心？更深一层想。这种直接拒绝ICE执法经验的做法，是在向边境安全和移民执法传递什么信号？是不是在系统性地瓦解一个州的执法能力，特别是处理非法移民问题的能力？当法律不再是基于公正和能力，而是服务于政治议程时，谁来保护普通公民？

因为给川普政府工作过，就终身不能当警察？这听起来像天方夜谭。但马里兰州正在把它变成现实。一项叫《马里兰州ICE破冰者法案》的法律，禁止曾在川普任期内被ICE【美国移民和海关执法局】雇佣的探员，在马里兰州担任任何地方或州警官。注意看这个前提。不是因为渎职。不是因为腐败。仅仅是因为他们的“雇主”是川普政府时期的ICE。这是在做什么？一种政治清算吗？还是在法律中植入党派之争？执法人员的职业资格，评判标准难道不应该是他们的专业能力和个人品行吗？什么时候变成了审查他们的“政治出身”？这种做法，开了一个什么样的先例？它实际上是在告诉人们：为某届政府工作，可能会让你在未来失去从事公共服务的资格。这会不会寒了所有联邦执法人员的心？更深一层想。这种直接拒绝ICE执法经验的做法，是在向边境安全和移民执法传递什么信号？是不是在系统性地瓦解一个州的执法能力，特别是处理非法移民问题的能力？当法律不再是基于公正和能力，而是服务于政治议程时，谁来保护普通公民？

墓碑科技

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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

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关于美卡美券这个业务，我会一直做下去，一直做下去，一直做下去……币圈那几个被我取关的博主，看我做这个生意，它们也心动来恶心我，说实话，它们做的东西和流程，完全不是一个档次，那么low的人！你还得给他提供10万存款证明……搞笑！夏雪宜这里只需要有护照就可以了！它们办的卡也跟我的差很远……它们做两天就没影儿了，而这个业务是我的主营主业！懂！？

关于美卡美券这个业务，我会一直做下去，一直做下去，一直做下去……币圈那几个被我取关的博主，看我做这个生意，它们也心动来恶心我，说实话，它们做的东西和流程，完全不是一个档次，那么low的人！你还得给他提供10万存款证明……搞笑！夏雪宜这里只需要有护照就可以了！它们办的卡也跟我的差很远……它们做两天就没影儿了，而这个业务是我的主营主业！懂！？

夏雪宜

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