Loading video...

Video Failed to Load

Go Home

剪完 Leto Bao 這集的精華,我自己又重看了一遍 一位前字節跳動工程師,把程序員 的思維直接搬進投資裡。他說對數據敏感是職業特質,聽完妳會發現,這其實是一整套可以複製的思考方式。 這支剪輯裡他聊了: 🔸槓鈴策略怎麼落地:絕大部分倉位放在他長期相信的指數,只留一小部分做高波動的嘗試,讓任何單筆結果都不影響整體組合 🔸用「買房交定金」的比喻解釋期權的槓桿邏輯,零基礎也能一次聽懂 🔸他搭了一個 AI agent 訂閱資訊源,自動總結市場異動推送給自己,期權對沖交給 bot,但股票決策一定由本人做 🔸給剛起步的年輕人:先誠實評估自己的風險承受力和現金流,看不懂的階段,他自己的答案是指數 我印象最深的一句話:寫一個 script,它就一直替你工作,你只需要迭代它。 其實人也是一樣。我們不需要一開始就寫出完美的版本,重要的是持續運行,持續修正。倉位可以迭代,系統可以迭代,認知可以迭代。 人生沒有最終版本,只有下一個版本。 (與Leto聊完後,我現在是Jenny 2.0了😂) 完整訪談在 Binance Square 🎧

128,602 views • 1 month ago •via X (Twitter)

0 Comments

No comments available

Comments from the original post will appear here

Related Videos

原來開電動車可以有這個藉口阿 我也要去買台電動車 為什麼 AI 也需要「驗證機制」 以前我一直覺得 AI 很厲害 結果應該可以直接相信 直到有一天,我在用 AI 做一些分析和決策時 才慢慢意識到一個問題 即便再聰明的 AI,如果沒辦法驗證 它也可能給你錯誤結果 你可能會想 AI 結果錯了也沒關係 自己再檢查就好 可事實是,有些結果是自動被系統執行的 比如金融交易、智能合約、或者自動化操作 錯誤一旦發生,成本可能比人類錯誤高很多 更嚴重的是,普通使用者根本沒有辦法看懂 AI 怎麼算的 也就無法判斷結果可信度 這時候,我開始注意到 Inference Labs 的理念 他們想解決一個基本問題 結果能不能被驗證 換句話說,你不用去信任誰,也不用去理解模型多複雜 只要有一個可驗證的證明,結果就有可信度 對我來說,這種方法讓 AI 使用變得可控 也降低了很多潛在風險 我以前常以為「驗證」只是大公司才做的高級功能 但現在明白了,這其實是每個人都需要的安全網 沒有驗證,就像你在黑暗中走路,不知道哪裡有坑 有了驗證,至少可以確定自己踏在安全的地面上 這種概念很簡單 但在現實世界裡 卻少有人真正落實 所以,對我來說 AI 不只是要準確 更重要的是可驗證 這也是我覺得 Inference 有趣的地方 它提供了一個簡單、實用的機制 讓我們不必再靠盲目相信來使用 AI 信任可以建立,但不靠感覺,而是靠證明

小美哥🕊️|🐬TermMax

305,137 views • 8 months ago

[Vibe Coding 實戰演示] 昨天看到wei神公佈Read only的API就想說來玩一下Vibe Coding,寫出了一個過去wei神的歷史交易數據紀錄平台,平台記錄著wei神過去交易資訊,然後搭配Chart的K棒來做交易Mark參考,記錄一下整個Vibe過程,順便教學一下我都怎麼 Vibe Coding 一些想法。 我沒有把平台部屬起來,直接開源放到了Github上面,所有歷史交易數據包含order還有trade還有帳戶history的csv資料也都放到雲端開放大家下載,留言都有連結。 整個Vibe過程大概花了半天,中間經歷了使用Gemini 3還有Opus 4.5,大致過程如下: 1⃣一開始使用Antigravity+Gemini3,我直接把wei神的貼文複製貼上去並加了這個prompt "這是一個交易員公開了他的read only api,請幫我分析內文這是哪一家cex的api並且把他過去的歷史交易資訊全部抓下來存成csv" 接著他直接分析內文認為是bitmex的api,但他還是寫了一個script測試是幣安還是bitmex,確認是bitmex後就寫出了一個抓取data的script去把歷史trade的數據給抓了回來。 2⃣資料抓完之後我下了這個prompt "請幫我利用抓取下來的trade history建立一個dashboard,包含了所有資訊,並且加入Chart來顯示交易的紀錄" 然後就一步步生出了一版非常陽春的版本,上面有歷史K棒擠了一大堆的BUY & SELL,然後下面顯示所有的交易Table。 這邊提一下,中間會出現一些error,Antigravity很炫,可以在瀏覽器安裝一個extension,他會直接去操作網站並截圖error直接分析debug,但我這邊非常不建議讓他這麼做,精準度太差,建議一律手動複製網站上的error log貼上去當prompt 做debug。 3⃣因為抓下來的Trade log並不是倉位歷史的資訊,基本上只有buy 跟sell,而且同一個order會拆成很多的buy呈現在圖表上整個超亂的,我想做的應該是分析wei神每一個倉位歷史開單邏輯跟關單邏輯,如果不把trade整合成倉位歷史根本沒辦法看,所以我就下了這個prompt。 "有辦法把這csv做成類似倉位歷史嗎? 就是每一個開單還有這個開單pnl多少那種? 還是bitmax可以fetch這種api? 因為目前的trade log是每一次的交易(有可能是同一個order但分不同trade成交),不是同一個order跟position,想要做成那種倉位歷史的概念,請幫我做看看?" 結果他使用了FIFO (先進先出 First In, First Out)的方法來幫我整理CSV並新增了一個Position的Page,但這問題就來了,我看了一下整理出來的倉位歷史一定是錯的而且超亂,之後不論我怎麼問Gemini 3 一直鬼打牆在處理csv,結果也都一直是錯的。 4⃣ 剛好 Claude Opus 4.5 釋出,想說試試看,我就切換到Cursor + Opus 4.5,下了這個prompt (其實就是閒聊) "這是我之前設計的一個平台,有一個很厲害的交易員提供 READ ONLY的API, 讓使用者可以抓他Bitmex這家交易所的歷史交易資訊, 我之前有寫一個script把trade log都抓成 bitmex_trades csv這個檔案 不過我發現這是trade log, 每一筆trade都會記錄, 但並不是倉位歷史, bitmex有api抓倉位歷史嗎? 還是說要用這個csv去計算倉位歷史,bitmex 除了trade history以外有沒有什麼api可以抓取更多information讓這個平台更好的? 然後這個平台目前有display 每一筆交易的 chart, 我是希望可以變成倉位歷史, 然後點倉位後就可以顯示那一次的倉位操作來做學習" 神奇的來了,Opus直接去翻bitmex的api doc,抓取了wallet/order/execution history,然後直接把我卡了很久的問題全部解決了,他直接利用了order還有execution算出了比較精確的倉位歷史,甚至還幫我加了首頁的Overview Page。 5⃣ 接下來就是一些前端的修飾,我直接回到Gemini請他幫我調整CSS跟介面讓介面看起來更專業一些,還有更新Chart使用類似TradingView的畫面。 最後還是感謝 paulwei 提供實盤紀錄供別人學習,確實是我看過第一個這樣公開敢把實盤 API 直接丟出來,讓大家無死角檢視並學習每一筆進出單細節的交易員。 而這就是 Vibe Coding 的魅力,半天時間就能把一個單純的 idea 落地成實用的分析工具,整個過程基本上你也不需要懂程式。 最後希望這篇實戰紀錄能給大家一點啟發,都一起 Vibe 起來吧!

0xFunky

185,259 views • 9 months ago

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 views • 8 months ago

又找到一個買電動車的理由了 話說你喜歡被叫爸爸嗎 Inference Labs ,讓 AI 也能做到信任最小化 在 Web3 世界裡,有一句話我一直記得 不要信任任何人,驗證一切 這套邏輯讓區塊鏈可以在沒有中心管理者的情況下運作但一旦 AI 進來,這個原則就開始被打破了 現在大多數 AI 系統 其實都需要你「先相信它」 你要相信模型沒被動過、推理過程沒被修改、節點沒有作惡 這種假設在 Web2 或許還行 但放在 Web3 就顯得非常不自然 甚至有點危險 Inference Network 做的事情 就是把 AI 拉回 Web3 熟悉的軌道信任最小化 它不要求你信任節點、不要求你信任模型提供者 甚至不要求你信任執行環境 你只需要驗證一個東西就是推理證明是否成立 對我來說,這一點非常關鍵 因為一旦 AI 的結果可以被獨立驗證 信任就不再綁在某個角色身上 是綁在數學和規則上 這跟我們現在驗證交易、驗證區塊、驗證合約的方式 其實是一樣的 站在普通使用者角度 我不想每天擔心哪個節點會不會作弊 也不想研究哪個模型比較誠實 我只想知道這個結果是不是照規則算出來的 Inference Network 提供的 就是這樣一個簡單、直覺的答案 這也讓我意識到一件事 AI 要真正進入 Web3 靠的不是更強的模型 是更低的信任成本 只要每個結果都能被驗證 整個系統就能自然地運作下去 我覺得 Inference Network 是把 Web3 最核心的「信任最小化」精神,真正帶進了 AI 世界 這也是我覺得它價值很高的地方

小美哥🕊️

348,784 views • 8 months ago

今天得到殺破狼老師的關注 真的非常的開心 感謝老師給我2026年第一天的好彩頭 最近看到 Sentient 的產品負責人 Oleg Golev 分享了一段非常硬核但又讓人興奮的技術演示 講述了他們的 SERA-Crypto 是如何處理「多步推理」(Multi-hop Reasoning)的 Sentient 正在打破 AI 的笨拙感 讓 AI 從只會查資料的機器人 變成真正具備「多步推理」能力的智慧助理 這將徹底改變我們處理複雜任務的效率 3 個核心要點 🔸自主思考路徑 當 API 無法直接提供數據時 系統會自動判斷問題是「開放式」的 並主動切換到搜尋模式來尋找答案 🔸自我修正的推理循環 AI 在完成初步搜尋後 會回頭對照原始問題 如果發現資訊不夠完整 它會自動重新定義問題並開啟下一輪搜尋 直到滿意為止 🔸超越傳統工具的效率 不同於一般 AI 工具只能按部就班地執行(導致用戶漫長等待) SERA 能以合理的順序一次性處理市值、變動率等複雜金融計算 簡單來說,我們平常用 AI 查資料最痛苦的就是它問一答一 遇到複雜一點的金融數據 只要沒有現成的接口(API)AI 就會卡住 現在它會先判斷問題是不是開放式的 如果手邊沒資料 它會主動去搜尋 最厲害的地方在於 它會進行自我檢查 查完第一輪後發現還沒完全回答完你的問題 它會自動重組指令 再查第二輪 直到把前十大資產的新聞、市值變動和技術比率全部拼湊完整 我覺得這才是 AI 真正進化的標誌 未來的 AI 不應該只是等著我們餵指令的工具 應該具備主動解決問題的邏輯 當 AI 學會了邊做邊修正 我們就不再需要花時間教它每一步怎麼走 是可以直接拿走它產出的最終成果

小美哥🕊️|🐬TermMax

18,899 views • 8 months ago

(民進黨委員們向場外抗爭民眾道謝) 謝謝你們 其實在今天早上一開始的時候 我們就設定了,我們要想辦法把戰線給拉長 因為只有在戰線拉長的狀況下 外在聲援的能量才能逐步的滾大 但有一點出乎大家意料的事情 是這個外在聲援的能量其實 我想可能都比大家想的都還要來的大 人數真的比我們原本想的多、非常多 甚至從這一開始其實在聚集前 9點就已經有兩三百人那到中午 我記得看到今天將近有三千人 後來到傍晚 那個雨真的是打在身上都會痛的雨 但大家並沒有因為那場雨而離開 果然是在雨停了 以後那個人數更是快速的大量的聚集 甚至一直到 我想大家都知道最後到了三萬人 我現在講到這個數字 還是覺得很震驚 我們今天的策略 我認為是有效的 所以最後今天一整天下來 其實藍白的通過的條數還是非常少 其實現在還留了可能三十幾條 四十條的條文還沒處理 所以最後我們跟黨團的成員一起 上到天橋跟大家謝謝打招呼的時候 我看到這麼多的群眾 我其實有一種很深的感覺 是其實這個幾乎是看不見底的人龍 已經長成一個大型的民主教室 除了謝謝大家以外 我其實有一個很深的感受是 我覺得民進黨面對或面向這樣 一個新世代的民主力量 其實我們也是需要一起學習的 我們更需要在這樣子的力量前面 我們也需要更謙卑 這是我今天最深最深的感受

洪申翰 Hung,Sun-Han

100,285 views • 2 years ago

「泰泰機智的軍中生活」更新 節目中的泰亨哥和現實中的泰亨哥一模一樣。(是一個表裡如一的人) 👤泰亨哥在入伍前其實有先錄好一些節目。 其中一個就是大家都知道的《Running Man》。 後來我們在訓練所待了幾個星期之後,有一天正在看電視,結果:「咦?這不是《Running Man》嗎?」結果泰亨哥出現在節目裡了。 我們就問:「這是怎麼回事啊?」 泰亨哥就說:「啊,那是幾週前錄好的《Running Man》,今天播出而已。」 於是大家就一起看了。結果真的非常有趣。 更讓我驚訝的是,電視上看到的泰亨哥,和現實生活中的泰亨哥,根本一模一樣。 看了之後我才發現:「原來他在鏡頭前和私底下真的是同一個人啊。」 有些人可能在節目上很努力表現,但私底下又是另一個樣子。可是泰亨哥不一樣。 不管是在節目裡還是在現實中,他的個性、言行舉止都完全一樣。 那時候我更加深刻地感受到:「啊,這位哥真的是表裡如一的人。」 一直都很正向、很有幽默感,也很愛開玩笑。 後來時間慢慢過去,大概到了 12 月 30 日吧。 泰亨哥的生日是 12 月 30 日。 那時候我就想:「至少想替他慶祝一下生日啊。」可是訓練所裡其實沒有什麼東西能送。 我的置物櫃裡只有在 PX(軍中福利社)買的一些零食,而且都是很小包的那種。 所以我就在零食上寫了:「泰亨哥,生日快樂。」然後放在那裡。 我當時還擔任夜間巡查勤務(불침번)。 半夜值勤的時候,必須巡視我們第一、第二、第三生活館,確認所有人的人數。 於是我就趁著巡查時,把那包寫著生日祝福的零食放到泰亨哥睡覺的位置旁邊、靠近頭邊的地方。 放好之後,我再假裝若無其事地完成巡查離開。 後來泰亨哥跟我說:「你放的那個寫著訊息的零食,我有看到。」「我也很好地吃掉了,謝謝你。」 這就是當時發生的一個小故事。

V Taiwan Team 🇹🇼

38,885 views • 3 months ago

別讓大腦只會「複製貼上」,來看看馬斯克如何運用第一性原理,找回你被慣例沒收的自由。 我們的大腦,其實是個專業的偷懶者。 在日常生活中,我們最常聽到的話是:「因為大家都是這樣做的」、「以前的經驗告訴我...」。這種被 Elon Musk 稱為「類比思維」的模式,雖然讓我們在熟悉的軌道上感到安全,卻也像是一道隱形的圍牆,沒收了我們創造新可能性的權力。 1)質疑,是覺醒的開端 影片中,Musk 提出了一個貫穿他所有事業的核心提問:「這件事是真的嗎?」 身為心理諮詢師,過去最常在諮商室裡看見被「應該」束縛的靈魂: 📌 「我應該在 30 歲前成功。」 📌 「我應該像別人一樣情緒穩定。」 當我們陷入焦慮時,往往是因為我們在類比著別人的生活劇本。但獨立思維的第一步,就是勇於向這些理所當然開出第一槍,去剝離那些社會賦予的標籤,看看最底層的真相是什麼。 —————————————🛰️ 2)回歸「第一性原理」拆解到靈魂深處 Musk 提到的「第一性原理」,原本是一個物理學概念,就是將事物拆解到最基本的真相,再從零開始構建。 如果我們把這個邏輯套用在人生: 📌 「你對價值感的最基本定義是什麼?」 📌 「恐懼的底層是缺乏資訊,還是缺乏對自我效能的信任?」 當你不再用別人的複製品來定義自己,你才能像 Musk 建造火箭那樣,用最基礎的零件,組裝出屬於你自己的、前所未見的人生引擎。 —————————————🛰️ 3)獨立思考,是一場辛苦卻值得的修行 Elon Musk 在影片最後坦言,這種思考方式非常辛苦。的確,追隨群眾是本能,而獨自推演是挑戰。 但請記得,獨立思維不代表你要與世界為敵,而是代表你終於願意對自己負責。 當你不再滿足於過去一直都是這樣的答案時,你才真正開始掌握生命的主動權。 —————————————🛰️ 💡 今日思考練習 找出一件你最近覺得「理所當然」或是「不得不做」的事情,試著問自己三個問題: 1. 這個想法的基礎是真的嗎?還是只是別人的經驗? 2. 如果把所有外在評論剝除,這件事最核心的本質是什麼? 3. 如果從零開始,我會怎麼重新決定? 思維的自由,始於你對慣性說不的那一刻,而這就是馬斯克為何能一直在當領先指標。

Weigiston.L🐻🔶BNB

15,316 views • 7 months ago

這韓國經典電影相信大家都看過吧 回過頭來看,韓國尺度也蠻大的 市場上一直有人在討論,DeFi 下一個爆發點會是什麼 有人看好 AI,有人看好 RWA,也有人認為代幣化股票才是下一波主流 但我最近反而一直在思考另一件事 如果這些資產真的大量進入鏈上,誰來承接它們? 一個市場只有資產是不夠的 還需要有人願意提供流動性、有人願意借貸、有人願意做資金配置 否則再好的資產,也只是放在鏈上的一串數字 這也是固定收益市場存在的價值 它不是市場裡最耀眼的角色,卻是資金流動不可或缺的一環 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending 一直專注的方向,也正是這一塊 從固定利率、期限市場,到不同資產的借貸架構,都能看出它想建立的是一個可以長期運作的市場,而不是短暫追逐熱點 很多人會把借貸理解成加槓桿 其實對不少機構或長期投資者來說,借貸更像是一種資金管理工具 如何降低資金成本、如何保留原有部位、如何安排不同期限的資金,這些都是金融市場每天都在處理的事情 鏈上金融發展到今天,我覺得大家開始從「有沒有新玩法」,慢慢轉向「有沒有好工具」 真正能陪伴市場走很久的,通常不是最吸睛的產品,而是那些默默支撐整個生態運作的基礎設施 TermMax 能不能成為其中之一,還需要時間驗證 但至少目前,它走的方向和我期待看到的鏈上金融發展是一致的

小美哥🕊️

320,999 views • 29 days ago