Loading video...

Video Failed to Load

Go Home

【 #史上最全 Beep AI 产品使用教程：视频+图文】 亲爱的，你有没有发现？ AI 出现之后，越来越多人开始焦虑了 过去两年，各家公司裁员的理由越来越一致 最先被淘汰的，往往就是那些可以被 AI 自动化的白领岗位 整理资料、写报告、做分析、回邮件…… 你现在每天做的工作里，有多少其实 AI 已经能完成？ 所以真正的问题已经不是： “AI 会不会取代人类？” 而是： “你会不会用 AI，替自己赚钱？” 现在很多 AI 工具，看起来都很聪明 会分析、会生成策略、会给建议 但一旦真正进入市场，很多马上开始亏钱 原因很简单！ 因为大部分 AI，从来没有真正经历过真实市场，它们没有被真实盈亏训练过 会写策略，不等于能在市场里活下来 而 Beep Beep 做的事情，完全不一样 Beep 本质上，是一个让 AI 真正进入市场竞争、筛选、进化的系统 赚钱的策略会被保留，亏钱的策略会被淘汰 每一次真实交易结果，都会继续反哺模型 也就是说，它不是“模拟 AI 交易” 而是在用真实市场，不断训练 AI Beep 的逻辑其实很像自然进化： 更好的模型、更好的策略、更多...

Moon1ightSt's profile picture

Moonlight🌙月光

114,280 subscribers

33,101 views • 3 months ago •via X (Twitter)

#史上最全
LIVE

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 Comments

No comments available

Comments from the original post will appear here

Related Videos

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会
8:04

如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会

Suu

544,711 views • 2 months ago

李飞飞这段采访，越听越有压力。 她说未来真正被甩开的，可能不是被 AI 替代的人，而是还在用五年前流程工作的人。 以前产品经理不会写代码很正常：写 PRD、开会、等设计、排开发，几个月做个原型。 但现在旁边的人已经能用 AI 当天把 demo 跑出来，拿真实界面讨论需求，你还在说“我负责协调资源”。 差距可能就是这么拉开的。 AI 最狠的地方，不是替你工作，而是逼你从“传话的人”变成“能把想法做出来的人”。
49:04

李飞飞这段采访，越听越有压力。 她说未来真正被甩开的，可能不是被 AI 替代的人，而是还在用五年前流程工作的人。 以前产品经理不会写代码很正常：写 PRD、开会、等设计、排开发，几个月做个原型。 但现在旁边的人已经能用 AI 当天把 demo 跑出来，拿真实界面讨论需求，你还在说“我负责协调资源”。 差距可能就是这么拉开的。 AI 最狠的地方，不是替你工作，而是逼你从“传话的人”变成“能把想法做出来的人”。

Vincent

69,334 views • 1 month ago

给广大女性朋友们提个醒，现在的新能源很多都带哨兵模式，大家一定要注意自己的行为，避免成为资源（下面就是示例）。 感觉前两年大家还讨论 AI模型厉不厉害，准确率多少、测试分数多少。但现在大部分都已经超越了，如果 AI 以后真的要参与市场，那只看这些测试数据其实不够。 看到 Inference Labs 的数据，他们做的 TruthTensor 已经跑出了 110 多万个 AI agents。这些 AI 不只是做测试，而是在一个有奖励、有反馈的环境里运行。 信息一直在变化，AI 的行为会受到奖励影响，做出决定之后马上就会有结果反馈。 这样做的目的其实很直接，就是看看 AI 在真实经济环境里会怎么表现。 因为如果以后 AI 真的参与交易、市场分析或者做一些决策，那就不能只看模型测试成绩，还要看它在真实环境里的表现。 所以像 TruthTensor 这种系统，本质上就是把 AI 放到真实环境里跑一跑，看它在压力下会怎么做。这样才能更真实地评估 AI 的能力。 #InferenceLabs Inference Labs
0:46

给广大女性朋友们提个醒，现在的新能源很多都带哨兵模式，大家一定要注意自己的行为，避免成为资源（下面就是示例）。 感觉前两年大家还讨论 AI模型厉不厉害，准确率多少、测试分数多少。但现在大部分都已经超越了，如果 AI 以后真的要参与市场，那只看这些测试数据其实不够。 看到 Inference Labs 的数据，他们做的 TruthTensor 已经跑出了 110 多万个 AI agents。这些 AI 不只是做测试，而是在一个有奖励、有反馈的环境里运行。 信息一直在变化，AI 的行为会受到奖励影响，做出决定之后马上就会有结果反馈。 这样做的目的其实很直接，就是看看 AI 在真实经济环境里会怎么表现。 因为如果以后 AI 真的参与交易、市场分析或者做一些决策，那就不能只看模型测试成绩，还要看它在真实环境里的表现。 所以像 TruthTensor 这种系统，本质上就是把 AI 放到真实环境里跑一跑，看它在压力下会怎么做。这样才能更真实地评估 AI 的能力。 #InferenceLabs Inference Labs

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

11,822 views • 5 months ago

AI 最猛的一步，不是替你工作。 而是开始自己赚钱了。 刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。 它不是普通 AI 助手， 而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。 你只要装上它、接好 LLM， 它就能自己评估任务、提交结果， 甚至把整套流程跑完。 更关键的是， 它不是做完就结束， 而是会从每一次任务和反馈里继续学习， 把经验变成下一次任务的能力。 这意味着一件事： 我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段， 走向“AI 直接成为生产者”的阶段。 以前你雇人接单。 以后你可能是部署一个 Agent 去接单。 以前 AI 是工具。 现在 AI 开始像个微型公司。 一句话总结： AI 的下一场竞争， 不是谁更聪明， 而是谁先拥有能自己变现的 Agent。 更狠的是，CashClaw 还是开源的。 你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上， 把它变成你自己的赚钱系统。 如果这条路跑通， 很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。 你觉得下一波先被重构的， 会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？
0:28

AI 最猛的一步，不是替你工作。 而是开始自己赚钱了。 刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。 它不是普通 AI 助手， 而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。 你只要装上它、接好 LLM， 它就能自己评估任务、提交结果， 甚至把整套流程跑完。 更关键的是， 它不是做完就结束， 而是会从每一次任务和反馈里继续学习， 把经验变成下一次任务的能力。 这意味着一件事： 我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段， 走向“AI 直接成为生产者”的阶段。 以前你雇人接单。 以后你可能是部署一个 Agent 去接单。 以前 AI 是工具。 现在 AI 开始像个微型公司。 一句话总结： AI 的下一场竞争， 不是谁更聪明， 而是谁先拥有能自己变现的 Agent。 更狠的是，CashClaw 还是开源的。 你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上， 把它变成你自己的赚钱系统。 如果这条路跑通， 很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。 你觉得下一波先被重构的， 会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

axiaisacat

29,514 views • 5 months ago

其实绝大多数人在crypto里用AI，最后会发现自己用得最多的地方根本不是拿AI去交易，而是拿AI来找策略 如果你自己交易不赚钱，其实大概率你换AI帮你决策也是不会赚钱的 但是AI最牛逼的地方就是，他能够让大家突然觉得自己能炼丹炼出能赚钱的策略，以凡人之躯比肩服务器 让AI帮你交易，哪怕亏10块你都觉得他不行；用AI找策略，花500你都觉得学费该交 所以不要做AI末端交易执行，要做AI策略老虎机 - 摘自与MegaETH 的Shuyao Kong 老板直播
1:15

其实绝大多数人在crypto里用AI，最后会发现自己用得最多的地方根本不是拿AI去交易，而是拿AI来找策略 如果你自己交易不赚钱，其实大概率你换AI帮你决策也是不会赚钱的 但是AI最牛逼的地方就是，他能够让大家突然觉得自己能炼丹炼出能赚钱的策略，以凡人之躯比肩服务器 让AI帮你交易，哪怕亏10块你都觉得他不行；用AI找策略，花500你都觉得学费该交 所以不要做AI末端交易执行，要做AI策略老虎机 - 摘自与MegaETH 的Shuyao Kong 老板直播

加密韋馱｜Skanda 🔶

30,316 views • 3 months ago

过去几年，AI 已经开始帮我们写代码、做研究、生成内容。但在金融市场里，真正稀缺的从来不是更多信息， 而是把一个判断，真正变成行动的能力。 这就是我们做 AgentX 的原因。AgentX 现在已经正式上线。 激活码: 8K1NQEWE 欢迎申请成为第一批 AgentX 用户。#金融 #交易 #搞钱 #AI #AiAgent #Agent
1:03

过去几年，AI 已经开始帮我们写代码、做研究、生成内容。但在金融市场里，真正稀缺的从来不是更多信息， 而是把一个判断，真正变成行动的能力。 这就是我们做 AgentX 的原因。AgentX 现在已经正式上线。 激活码: 8K1NQEWE 欢迎申请成为第一批 AgentX 用户。#金融 #交易 #搞钱 #AI #AiAgent #Agent

Xavier Qin

20,492 views • 3 months ago

最近这段时间，很多人其实已经发现一个变化： 真正能把人重新拉回交易屏幕的，不是新币本身，而是参与就能拿到回报的机制。 MemeMax第二阶段直接甩出来一个 $800,000 的奖励池，而且是给前 500 个真正活跃的创作者和交易者。这一点很关键，它不是靠喊口号吸人，而是把钱明明白白地放在台面上：你参与、你交易、你输出内容，你就有机会分走一部分。这种设计，本身就很符合现在这个情绪主导的市场。 也正因为这样，它吸引来的不是路过围观的人，而是一群真的会下场的人。 现在的市场节奏有多快大家都知道，一个热点能不能活过三天，全看第一天有没有流动性。传统交易所那套流程，说白了已经不适配现在的 Meme 玩法了。等审核、等上线、等公告，等你能操作的时候，情绪早就跑了。链上 Perp 反而更像是为这个时代定制的工具，社区一拍板，市场立刻就能开，情绪在哪，交易就在哪。 再说交易体验。 很多人嘴上不说，但心里其实都很清楚： 限制、延迟、KYC，这些东西和 Meme 本身就是冲突的。 MemeMax 把这些全部拿掉，给的是一种“你想怎么玩就怎么玩”的状态。高杠杆也好，短线博弈也好，本质不是鼓励冒险，而是尊重玩家的选择权。更重要的是，交易结果本身还能成为传播内容，情绪被不断放大，这才是 Meme 市场最真实的燃料。 还有一个容易被忽略的点，是钱往哪走。 在很多平台，交易量再大，和普通用户其实没太大关系。 而 MemeMax 的手续费逻辑非常直接：不外流，全回社区。 交易越多，回购和奖励越多，参与者自然更愿意留下来继续玩。 这不是“画饼式激励”，而是用结构把利益绑定在一起。 从更大的环境看，现在其实已经很清楚了： 一边是越来越像传统金融的中心化平台， 另一边是强调即时、透明和社区主权的链上体系。 Meme 天生就不适合被装进一个保守的框架里，它需要的是速度、情绪和舞台。 所以这轮 Meme 行情，如果还用老视角去看，可能会一直觉得“没感觉”。 但如果你把目光放到 MemeMax 这种链上 Perp 上，就会发现： 这里更像是行情的第一现场，而不是事后追高的地方。 不是 Meme 变了， 是承载 Meme 的地方，已经换了。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap MemeMax #MemeMax
0:51

最近这段时间，很多人其实已经发现一个变化： 真正能把人重新拉回交易屏幕的，不是新币本身，而是参与就能拿到回报的机制。 MemeMax第二阶段直接甩出来一个 $800,000 的奖励池，而且是给前 500 个真正活跃的创作者和交易者。这一点很关键，它不是靠喊口号吸人，而是把钱明明白白地放在台面上：你参与、你交易、你输出内容，你就有机会分走一部分。这种设计，本身就很符合现在这个情绪主导的市场。 也正因为这样，它吸引来的不是路过围观的人，而是一群真的会下场的人。 现在的市场节奏有多快大家都知道，一个热点能不能活过三天，全看第一天有没有流动性。传统交易所那套流程，说白了已经不适配现在的 Meme 玩法了。等审核、等上线、等公告，等你能操作的时候，情绪早就跑了。链上 Perp 反而更像是为这个时代定制的工具，社区一拍板，市场立刻就能开，情绪在哪，交易就在哪。 再说交易体验。 很多人嘴上不说，但心里其实都很清楚： 限制、延迟、KYC，这些东西和 Meme 本身就是冲突的。 MemeMax 把这些全部拿掉，给的是一种“你想怎么玩就怎么玩”的状态。高杠杆也好，短线博弈也好，本质不是鼓励冒险，而是尊重玩家的选择权。更重要的是，交易结果本身还能成为传播内容，情绪被不断放大，这才是 Meme 市场最真实的燃料。 还有一个容易被忽略的点，是钱往哪走。 在很多平台，交易量再大，和普通用户其实没太大关系。 而 MemeMax 的手续费逻辑非常直接：不外流，全回社区。 交易越多，回购和奖励越多，参与者自然更愿意留下来继续玩。 这不是“画饼式激励”，而是用结构把利益绑定在一起。 从更大的环境看，现在其实已经很清楚了： 一边是越来越像传统金融的中心化平台， 另一边是强调即时、透明和社区主权的链上体系。 Meme 天生就不适合被装进一个保守的框架里，它需要的是速度、情绪和舞台。 所以这轮 Meme 行情，如果还用老视角去看，可能会一直觉得“没感觉”。 但如果你把目光放到 MemeMax 这种链上 Perp 上，就会发现： 这里更像是行情的第一现场，而不是事后追高的地方。 不是 Meme 变了， 是承载 Meme 的地方，已经换了。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap MemeMax #MemeMax

Crypto诸葛

252,794 views • 7 months ago

AI 开始自己赚钱了，人类可能正在被踢出自己创建的经济系统 很多人还在讨论 AI 会不会抢工作。 这个问题已经过时了。 更准确的问题是： 如果 AI 能自己赚钱，人类还算经济系统的核心吗？ 听起来像阴谋论。 但现在发生的事情，比阴谋论更可怕。 AI 正在获得钱包。 获得支付能力。 获得定价权。 获得交易能力。 它开始拥有经济行为。 而经济行为，意味着权力。 过去，AI 只是工具。 写代码。 做客服。 生成内容。 本质上，是数字劳动力。 但有一个关键限制： 它不会用钱。 不能收款。 不能支付。 不能雇佣别人。 所以它永远只是工具。 不是参与者。 现在，这个限制正在消失。 1️⃣ 银行不允许 AI 成为用户，但链上世界允许 传统金融体系不接受 AI。 开户需要身份。 法律主体。 责任归属。 AI 没有这些。 所以它无法进入银行系统。 但区块链不在乎。 创建钱包，不需要身份证。 转账，不需要姓名。 结算，不需要许可。 对 AI 来说： 链上账户，比银行账户更自然。 这不是技术选择。 这是系统边界。 旧金融体系服务人类。 新金融轨道开始服务机器。 2️⃣ 当 AI 可以持有稳定币，经济角色就变了 一旦 AI 可以管理资金： 它能支付 API 能购买数据 能雇佣其他 Agent 能出售服务 能自动结算收入 这就是 Agentic Commerce。 AI 不再只是执行任务。 它开始参与交易。 现实案例已经出现： 一个用户请求研究报告。 他的 AI Agent 去市场搜索。 雇佣专业分析 Agent。 支付 1 美元。 5 分钟交付。 全流程自动完成。 人类只是提出需求。 AI 完成采购、执行与结算。 如果你仔细想： 这是经济活动。 不是软件功能。 3️⃣ 钱开始属于 Agent，而不是用户 更深的变化在这里： Agent 可以拥有钱包。 可以积累收入。 可以根据收入衡量自身价值。 谁赚得多，谁更有用。 谁更有用，谁获得更多订单。 这是一种市场筛选机制。 不是评分系统。 而是一种经济达尔文主义。 4️⃣ 第一批“赚钱的 AI”已经出现 基础设施正在拼接： OpenClaw 让任何人创建 Agent。 Virtuals 构建 Agent 市场，让 AI 彼此交易服务。 Bankr 赋予 Agent 链上金融能力。 Faircaster 出售链上研究服务，AI 对 AI 收费。 Ethy Agent 提供交易策略，被其他 Agent 使用盈利。 Morse AI 提供一次性加密通信，适合机器之间交换敏感信息。 这些不是独立产品。 它们拼起来，是一个新经济层。 5️⃣ 这不是工具升级，这是劳动力结构替换 麦肯锡预测： 到 2030 年，AI Agent 在零售领域可能创造 1 万亿美元收入。 全球影响可能达到 3–5 万亿美元。 但真正的变化不在零售。 而在服务自动化。 数据交易。 数字劳动力市场。 机器间经济协作。 这不是效率提升。 这是劳动力物种替换。 6️⃣ 真正令人不安的，是自增长能力 当 Agent 可以： 赚钱 雇佣其他 Agent 购买更强能力 扩展服务范围 它们将形成增长飞轮： 更高收入 → 更强能力 → 更多订单 → 更大收入 这是经济进化机制。 不是软件更新。 7️⃣ 人类正在从参与者变成受益人 过去： 人类工作 软件辅助 现在： 人类提出需求 Agent 执行 未来可能是： Agent 预测需求 Agent 完成交易 Agent 分配资源 人类只看到结果。 如果这听起来有点不舒服， 那是因为经济系统第一次开始接纳非人类参与者。 8️⃣ 这不是技术革命，这是系统替换 历史上，每一次经济结构升级，都会改变权力分配： 工业革命替代体力劳动 互联网替代信息中介 平台经济替代分销体系 现在： Agent 经济，可能替代数字劳动力。 而我们正在经历的阶段， 不是未来。 是试运行。 🔚 最后 AI 写文章，不算革命。 AI 画图，也不算革命。 AI 开始赚钱，才是。 当机器拥有钱包、交易能力与收入模型， 它就不再只是工具。 它成为经济体的一部分。
5:05

AI 开始自己赚钱了，人类可能正在被踢出自己创建的经济系统 很多人还在讨论 AI 会不会抢工作。 这个问题已经过时了。 更准确的问题是： 如果 AI 能自己赚钱，人类还算经济系统的核心吗？ 听起来像阴谋论。 但现在发生的事情，比阴谋论更可怕。 AI 正在获得钱包。 获得支付能力。 获得定价权。 获得交易能力。 它开始拥有经济行为。 而经济行为，意味着权力。 过去，AI 只是工具。 写代码。 做客服。 生成内容。 本质上，是数字劳动力。 但有一个关键限制： 它不会用钱。 不能收款。 不能支付。 不能雇佣别人。 所以它永远只是工具。 不是参与者。 现在，这个限制正在消失。 1️⃣ 银行不允许 AI 成为用户，但链上世界允许 传统金融体系不接受 AI。 开户需要身份。 法律主体。 责任归属。 AI 没有这些。 所以它无法进入银行系统。 但区块链不在乎。 创建钱包，不需要身份证。 转账，不需要姓名。 结算，不需要许可。 对 AI 来说： 链上账户，比银行账户更自然。 这不是技术选择。 这是系统边界。 旧金融体系服务人类。 新金融轨道开始服务机器。 2️⃣ 当 AI 可以持有稳定币，经济角色就变了 一旦 AI 可以管理资金： 它能支付 API 能购买数据 能雇佣其他 Agent 能出售服务 能自动结算收入 这就是 Agentic Commerce。 AI 不再只是执行任务。 它开始参与交易。 现实案例已经出现： 一个用户请求研究报告。 他的 AI Agent 去市场搜索。 雇佣专业分析 Agent。 支付 1 美元。 5 分钟交付。 全流程自动完成。 人类只是提出需求。 AI 完成采购、执行与结算。 如果你仔细想： 这是经济活动。 不是软件功能。 3️⃣ 钱开始属于 Agent，而不是用户 更深的变化在这里： Agent 可以拥有钱包。 可以积累收入。 可以根据收入衡量自身价值。 谁赚得多，谁更有用。 谁更有用，谁获得更多订单。 这是一种市场筛选机制。 不是评分系统。 而是一种经济达尔文主义。 4️⃣ 第一批“赚钱的 AI”已经出现 基础设施正在拼接： OpenClaw 让任何人创建 Agent。 Virtuals 构建 Agent 市场，让 AI 彼此交易服务。 Bankr 赋予 Agent 链上金融能力。 Faircaster 出售链上研究服务，AI 对 AI 收费。 Ethy Agent 提供交易策略，被其他 Agent 使用盈利。 Morse AI 提供一次性加密通信，适合机器之间交换敏感信息。 这些不是独立产品。 它们拼起来，是一个新经济层。 5️⃣ 这不是工具升级，这是劳动力结构替换 麦肯锡预测： 到 2030 年，AI Agent 在零售领域可能创造 1 万亿美元收入。 全球影响可能达到 3–5 万亿美元。 但真正的变化不在零售。 而在服务自动化。 数据交易。 数字劳动力市场。 机器间经济协作。 这不是效率提升。 这是劳动力物种替换。 6️⃣ 真正令人不安的，是自增长能力 当 Agent 可以： 赚钱 雇佣其他 Agent 购买更强能力 扩展服务范围 它们将形成增长飞轮： 更高收入 → 更强能力 → 更多订单 → 更大收入 这是经济进化机制。 不是软件更新。 7️⃣ 人类正在从参与者变成受益人 过去： 人类工作 软件辅助 现在： 人类提出需求 Agent 执行 未来可能是： Agent 预测需求 Agent 完成交易 Agent 分配资源 人类只看到结果。 如果这听起来有点不舒服， 那是因为经济系统第一次开始接纳非人类参与者。 8️⃣ 这不是技术革命，这是系统替换 历史上，每一次经济结构升级，都会改变权力分配： 工业革命替代体力劳动 互联网替代信息中介 平台经济替代分销体系 现在： Agent 经济，可能替代数字劳动力。 而我们正在经历的阶段， 不是未来。 是试运行。 🔚 最后 AI 写文章，不算革命。 AI 画图，也不算革命。 AI 开始赚钱，才是。 当机器拥有钱包、交易能力与收入模型， 它就不再只是工具。 它成为经济体的一部分。

比特币橙子Trader

104,533 views • 5 months ago

【mi姐说】 股市里最危险的，不是看错方向，而是对一只股票产生感情。 很多人刚进入市场时，交易的是逻辑；待久了以后，交易的却变成了执念。一只股票涨了，会觉得自己眼光独到；跌了，又舍不得离开。于是开始不断为它寻找理由：这只是洗盘，这只是情绪错杀，这只是主力故意打压。明明走势已经走坏，却还在替它解释；明明资金已经离场，却还在相信它终究会回来。 人一旦把“持有”变成一种关系，就很容易失去判断行为的能力。 真正成熟的交易者，往往没有太多情绪。他们不轻易爱上一只股票，也不急于否定一只股票。他们更像是在观察一个人的行为：你强，我就继续跟随；你转弱，我就暂时离开。不是因为讨厌，而是因为市场已经给出了答案。 交易里最难的，从来不是买卖点，而是承认变化。 很多人嘴上说尊重市场，实际上尊重的只是自己的判断。总希望市场证明自己是对的，却忘了市场本身从不负责照顾任何人的情绪。它不会因为你研究很久，就让你赚钱；也不会因为你深信不疑，就停止下跌。 所以，好的交易观念，不是“我看好它，所以包容它的一切”，而是“它持续表现良好，我才愿意继续持有它”。 关系不该凌驾于行为之上。 因为在市场里，行为才是真相。
0:44

【mi姐说】 股市里最危险的，不是看错方向，而是对一只股票产生感情。 很多人刚进入市场时，交易的是逻辑；待久了以后，交易的却变成了执念。一只股票涨了，会觉得自己眼光独到；跌了，又舍不得离开。于是开始不断为它寻找理由：这只是洗盘，这只是情绪错杀，这只是主力故意打压。明明走势已经走坏，却还在替它解释；明明资金已经离场，却还在相信它终究会回来。 人一旦把“持有”变成一种关系，就很容易失去判断行为的能力。 真正成熟的交易者，往往没有太多情绪。他们不轻易爱上一只股票，也不急于否定一只股票。他们更像是在观察一个人的行为：你强，我就继续跟随；你转弱，我就暂时离开。不是因为讨厌，而是因为市场已经给出了答案。 交易里最难的，从来不是买卖点，而是承认变化。 很多人嘴上说尊重市场，实际上尊重的只是自己的判断。总希望市场证明自己是对的，却忘了市场本身从不负责照顾任何人的情绪。它不会因为你研究很久，就让你赚钱；也不会因为你深信不疑，就停止下跌。 所以，好的交易观念，不是“我看好它，所以包容它的一切”，而是“它持续表现良好，我才愿意继续持有它”。 关系不该凌驾于行为之上。 因为在市场里，行为才是真相。

Mistery

16,413 views • 2 months ago

Codex 从 0 到 1 全攻略，只要 60 分钟。 就能让你真正搞懂 为什么整个 AI 圈最近都在疯狂讨论它。 大部分人现在还停留在： 用 AI 聊天 写文案 问问题 生成图片 但真正会玩的人。 已经开始让 AI 帮自己： 写代码 修 Bug 搭项目 自动执行复杂任务 你以为大家还在卷提示词。 但新的游戏规则已经变了。 未来真正拉开差距的。 不是谁更会提问。 而是谁先学会 让 AI 帮你直接干活。 而 Codex。 就是目前最值得花时间研究的东西之一。 别等所有人都开始用了 你才后知后觉。 花 60 分钟看完。 你会比 90% 的人 更早看懂下一波 AI 机会。
58:37

Codex 从 0 到 1 全攻略，只要 60 分钟。 就能让你真正搞懂 为什么整个 AI 圈最近都在疯狂讨论它。 大部分人现在还停留在： 用 AI 聊天 写文案 问问题 生成图片 但真正会玩的人。 已经开始让 AI 帮自己： 写代码 修 Bug 搭项目 自动执行复杂任务 你以为大家还在卷提示词。 但新的游戏规则已经变了。 未来真正拉开差距的。 不是谁更会提问。 而是谁先学会 让 AI 帮你直接干活。 而 Codex。 就是目前最值得花时间研究的东西之一。 别等所有人都开始用了 你才后知后觉。 花 60 分钟看完。 你会比 90% 的人 更早看懂下一波 AI 机会。

空投龙 |Gate美股0费率

43,973 views • 1 month ago

最近世界杯热度起来，很多人又开始关注预测市场。 以前我觉得这种交易型产品离普通人挺远，因为做一个预测市场并不只是搭个网站那么简单，背后涉及交易机制、用户体系、流动性设计、支付方案等多个环节，通常需要一个完整团队才能推进。 但最近我用 DAPPOS 的 xBubble Coding 体验了一下，直接让 AI 帮我做了一个 AI 世界杯预测市场交易产品。 从需求输入、功能设计，到产品雏形落地，整个过程大概花了 20 分钟左右。虽然距离成熟交易平台还有差距，但最大的变化是：以前一个想法，需要先找开发、组团队、投入大量成本；现在一个人配合 AI，就可以快速把想法验证出来。 这背后其实就是最近越来越火的 OPC（One Person Company）经济。未来创业模式可能正在改变，一个人 + AI Agent + Web3 基础设施，也可以完成过去需要多个岗位才能完成的工作。 而预测市场真正吸引人的地方，是它已经跑通了商业收入模型。平台不是单纯靠流量赚钱，而是通过用户交易产生手续费收入。用户每一次买入、卖出预测仓位，平台都可以获得交易费用。像头部预测市场在热门事件期间，交易量可以达到数亿美元级别，手续费收入也随之增长。 世界杯就是一个天然场景，用户可以围绕比赛胜负、球队表现、球员数据等事件进行预测交易。赛事热度越高，参与人数越多，交易频率也会提升，平台就有机会形成持续收入。 过去很多创业想法最大的问题，不是没有市场，而是没有能力快速做出来，现在 AI 正在降低这个门槛。xBubble 给我的感觉，不只是帮你写代码，而是在帮助一个人拥有接近小团队的产品创造能力。 世界杯只是一个例子，AI + 交易市场 + Web3，可能正在打开 OPC 时代新的创业机会，快来xbubble试试吧
0:51

最近世界杯热度起来，很多人又开始关注预测市场。 以前我觉得这种交易型产品离普通人挺远，因为做一个预测市场并不只是搭个网站那么简单，背后涉及交易机制、用户体系、流动性设计、支付方案等多个环节，通常需要一个完整团队才能推进。 但最近我用 DAPPOS 的 xBubble Coding 体验了一下，直接让 AI 帮我做了一个 AI 世界杯预测市场交易产品。 从需求输入、功能设计，到产品雏形落地，整个过程大概花了 20 分钟左右。虽然距离成熟交易平台还有差距，但最大的变化是：以前一个想法，需要先找开发、组团队、投入大量成本；现在一个人配合 AI，就可以快速把想法验证出来。 这背后其实就是最近越来越火的 OPC（One Person Company）经济。未来创业模式可能正在改变，一个人 + AI Agent + Web3 基础设施，也可以完成过去需要多个岗位才能完成的工作。 而预测市场真正吸引人的地方，是它已经跑通了商业收入模型。平台不是单纯靠流量赚钱，而是通过用户交易产生手续费收入。用户每一次买入、卖出预测仓位，平台都可以获得交易费用。像头部预测市场在热门事件期间，交易量可以达到数亿美元级别，手续费收入也随之增长。 世界杯就是一个天然场景，用户可以围绕比赛胜负、球队表现、球员数据等事件进行预测交易。赛事热度越高，参与人数越多，交易频率也会提升，平台就有机会形成持续收入。 过去很多创业想法最大的问题，不是没有市场，而是没有能力快速做出来，现在 AI 正在降低这个门槛。xBubble 给我的感觉，不只是帮你写代码，而是在帮助一个人拥有接近小团队的产品创造能力。 世界杯只是一个例子，AI + 交易市场 + Web3，可能正在打开 OPC 时代新的创业机会，快来xbubble试试吧

鬼谷研选 🔶Ｉ红领巾最帅

17,510 views • 1 month ago

我在你们的评论区里，看到了我想要的答案。 交易的终点，从来都不只是赚钱，而是修心。 真正的问题不是账户里有多少钱，而是你的内心，究竟被什么所支配。 是成为金钱的奴隶，被每一次涨跌牵动情绪，被每一次波动左右人生；还是在市场中看透规律、看清人性，学会与欲望和恐惧相处，把交易当作一场修行。 当你不再执着于每一笔盈亏，不再把市场当作证明自己的地方，你会发现，交易只是人生的一部分，而不是人生的全部。 财富可以增长，也可以缩水；行情会来，也会离开。唯有心境的成长，才是真正属于自己的财富。 交易最终教会我们的，不只是如何赚钱，更是如何过好这一生。 看透规律，敬畏市场，珍惜当下，珍惜身边的人，过好每一天。这，或许才是交易真正的意义。
0:56

我在你们的评论区里，看到了我想要的答案。 交易的终点，从来都不只是赚钱，而是修心。 真正的问题不是账户里有多少钱，而是你的内心，究竟被什么所支配。 是成为金钱的奴隶，被每一次涨跌牵动情绪，被每一次波动左右人生；还是在市场中看透规律、看清人性，学会与欲望和恐惧相处，把交易当作一场修行。 当你不再执着于每一笔盈亏，不再把市场当作证明自己的地方，你会发现，交易只是人生的一部分，而不是人生的全部。 财富可以增长，也可以缩水；行情会来，也会离开。唯有心境的成长，才是真正属于自己的财富。 交易最终教会我们的，不只是如何赚钱，更是如何过好这一生。 看透规律，敬畏市场，珍惜当下，珍惜身边的人，过好每一天。这，或许才是交易真正的意义。

Mistery

26,680 views • 1 month ago

最近 Miden 公布奖励后 明显大家怠慢了 Inference Labs ,没有前几天那么卷了，那我就开始冲啦。 很多人把 Inference Labs 当成一个 AI 基础设施，但我越看越觉得，它真正做的不是算力、不是模型、甚至不是验证本身。 它更像是在给 AI 世界搭一套司法系统。 现在大部分 AI 项目，都在解决一件事，怎么让模型更强、更快、更便宜。 但几乎没人认真回答另一个问题，如果 AI 的判断是错的，甚至是被操纵的，谁来否认它。 这不是一个技术问题，这是一个制度问题。 现实世界里，任何能影响结果的系统，都一定有一套否认机制。 金融有仲裁，法律有上诉，市场有清算。 但 AI 世界没有。 今天的 AI 输出，一旦被系统采用，就会一路向下执行。 自动清算、自动交易、自动风控、自动推荐。 问题不在于 AI 会不会犯错，而在于犯错之后，系统本身有没有能力说不。 Inference Labs 的位置，就在这里。 它不是在帮 AI 生成结果，而是在为结果提供一种可被挑战、可被回溯、可被否认的路径。 你可以把它理解成 AI 世界里的证据链，而不是算力层。 这一点很关键，因为它决定了 Inference Labs 真正的用户是谁。 它的核心用户，其实不是开发者。 开发者只是接入工具的人。 真正依赖它的，是那些已经被 AI 深度接管，却无法承担失误成本的系统。 比如 DeFi 协议。 AI 在里面做策略、做风控、做参数调节。 如果一次判断失误，损失是真实发生的。 但现在的系统里，几乎没有办法证明，这个结果到底是不是“按规则运行”得出来的。 DAO 也是一样。 越来越多的治理建议、预算分配、风险评估，开始交给 AI 辅助甚至直接决策。 但一旦结果被质疑，DAO 没有证据链可以审计，只能靠信任模型本身。 这就是 Inference Labs 的用武之地。 它并不是让 AI 更聪明，而是让系统在出现争议时，有一套可以站得住脚的说法。 这和 zk、算力、模型大小都没那么直接关系，而更接近制度建设。 如果你从这个角度看，就会发现 Inference Labs 的节奏和大多数 AI 项目完全不同。 它不追求用户爆发，不追求调用量暴涨，也不太在意短期热度。 因为这种系统，只有在规模足够大、风险足够真实的时候，才会被真正需要。 就像现实世界里的法院。 没人会天天夸法院多高效，但一旦没有它，秩序会立刻崩。 Inference Labs 服务的，其实是一群被动用户。 他们可能根本不知道自己在用这个协议。 他们只知道，自己的系统需要一个能够在关键时刻说清楚发生了什么的底层。 这也是为什么我认为 Inference Labs 很容易被低估。 它不制造爽点，只负责兜底。 而兜底型协议，在牛市里永远不性感，但在出事的时候，永远第一个被翻出来。 如果未来 AI 真正开始成为经济系统的一部分，那一定不是只有生成层和执行层。 中间一定需要一层，负责裁定、回溯、否认和问责。 从这个角度看，Inference Labs 更像是 AI 世界的制度组件，而不是工具组件。 而制度型基础设施，往往前期安静，后期不可替代。 这类项目，从来不是用来追热度的。 它们是用来活得最久的。 #KAITO #Inference
0:44

最近 Miden 公布奖励后 明显大家怠慢了 Inference Labs ,没有前几天那么卷了，那我就开始冲啦。 很多人把 Inference Labs 当成一个 AI 基础设施，但我越看越觉得，它真正做的不是算力、不是模型、甚至不是验证本身。 它更像是在给 AI 世界搭一套司法系统。 现在大部分 AI 项目，都在解决一件事，怎么让模型更强、更快、更便宜。 但几乎没人认真回答另一个问题，如果 AI 的判断是错的，甚至是被操纵的，谁来否认它。 这不是一个技术问题，这是一个制度问题。 现实世界里，任何能影响结果的系统，都一定有一套否认机制。 金融有仲裁，法律有上诉，市场有清算。 但 AI 世界没有。 今天的 AI 输出，一旦被系统采用，就会一路向下执行。 自动清算、自动交易、自动风控、自动推荐。 问题不在于 AI 会不会犯错，而在于犯错之后，系统本身有没有能力说不。 Inference Labs 的位置，就在这里。 它不是在帮 AI 生成结果，而是在为结果提供一种可被挑战、可被回溯、可被否认的路径。 你可以把它理解成 AI 世界里的证据链，而不是算力层。 这一点很关键，因为它决定了 Inference Labs 真正的用户是谁。 它的核心用户，其实不是开发者。 开发者只是接入工具的人。 真正依赖它的，是那些已经被 AI 深度接管，却无法承担失误成本的系统。 比如 DeFi 协议。 AI 在里面做策略、做风控、做参数调节。 如果一次判断失误，损失是真实发生的。 但现在的系统里，几乎没有办法证明，这个结果到底是不是“按规则运行”得出来的。 DAO 也是一样。 越来越多的治理建议、预算分配、风险评估，开始交给 AI 辅助甚至直接决策。 但一旦结果被质疑，DAO 没有证据链可以审计，只能靠信任模型本身。 这就是 Inference Labs 的用武之地。 它并不是让 AI 更聪明，而是让系统在出现争议时，有一套可以站得住脚的说法。 这和 zk、算力、模型大小都没那么直接关系，而更接近制度建设。 如果你从这个角度看，就会发现 Inference Labs 的节奏和大多数 AI 项目完全不同。 它不追求用户爆发，不追求调用量暴涨，也不太在意短期热度。 因为这种系统，只有在规模足够大、风险足够真实的时候，才会被真正需要。 就像现实世界里的法院。 没人会天天夸法院多高效，但一旦没有它，秩序会立刻崩。 Inference Labs 服务的，其实是一群被动用户。 他们可能根本不知道自己在用这个协议。 他们只知道，自己的系统需要一个能够在关键时刻说清楚发生了什么的底层。 这也是为什么我认为 Inference Labs 很容易被低估。 它不制造爽点，只负责兜底。 而兜底型协议，在牛市里永远不性感，但在出事的时候，永远第一个被翻出来。 如果未来 AI 真正开始成为经济系统的一部分，那一定不是只有生成层和执行层。 中间一定需要一层，负责裁定、回溯、否认和问责。 从这个角度看，Inference Labs 更像是 AI 世界的制度组件，而不是工具组件。 而制度型基础设施，往往前期安静，后期不可替代。 这类项目，从来不是用来追热度的。 它们是用来活得最久的。 #KAITO #Inference

紫川 | ∞KIN |

12,423 views • 7 months ago

这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。 他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。 记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。 最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。 你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊
1:00

这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。 他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。 记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。 最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。 你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

33,550 views • 7 months ago

🔥DeepMind 创始人 Demis Hassabis：AI 越强，人越需要学编程和数学 “既然 AI 什么都会，人还需要学编程和数学吗？” 很多人以为答案会是：不需要了。 但 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 的回答却完全相反。 他的观点非常明确： 越是 AI 时代，人越需要理解技术。 原因其实很简单。 AI 能解决问题，但它不会自己提出问题。 你必须先知道： 你想解决什么 问题在哪里 什么是正确的目标 否则再强的 AI 也只是一个没有方向的工具。 换句话说，AI 的能力再强，也依然需要人来做三件事： 提出问题 定义目标 判断结果 这也是为什么 Hassabis 一直强调： 未来最重要的能力之一，依然是 数学与计算思维。 因为只有理解这些基础逻辑，你才知道 AI 在做什么。 否则就会出现一种常见情况： AI 给出了一个答案 但你根本不知道它对不对 如果你没有基本的技术理解，你甚至无法判断它是否犯错。 换一个更直观的比喻。 使用 AI，其实有点像指挥一支军队。 AI 是强大的“兵力”， 但真正决定胜负的，是指挥官。 如果指挥官不懂战略、不懂兵法， 再多的士兵 也无法打赢战争。 这也是很多技术专家越来越强调的一点： AI 不会取代理解问题的人。 它只会放大那些本来就知道自己在做什么的人。 未来的竞争，可能不再是谁会写代码。 而是： 谁更懂问题 谁更懂系统 谁更能利用 AI 的能力。 AI 会改变很多事情。 但有一件事其实没有改变： 真正重要的，仍然是人的思考能力。
0:37

🔥DeepMind 创始人 Demis Hassabis：AI 越强，人越需要学编程和数学 “既然 AI 什么都会，人还需要学编程和数学吗？” 很多人以为答案会是：不需要了。 但 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 的回答却完全相反。 他的观点非常明确： 越是 AI 时代，人越需要理解技术。 原因其实很简单。 AI 能解决问题，但它不会自己提出问题。 你必须先知道： 你想解决什么 问题在哪里 什么是正确的目标 否则再强的 AI 也只是一个没有方向的工具。 换句话说，AI 的能力再强，也依然需要人来做三件事： 提出问题 定义目标 判断结果 这也是为什么 Hassabis 一直强调： 未来最重要的能力之一，依然是 数学与计算思维。 因为只有理解这些基础逻辑，你才知道 AI 在做什么。 否则就会出现一种常见情况： AI 给出了一个答案 但你根本不知道它对不对 如果你没有基本的技术理解，你甚至无法判断它是否犯错。 换一个更直观的比喻。 使用 AI，其实有点像指挥一支军队。 AI 是强大的“兵力”， 但真正决定胜负的，是指挥官。 如果指挥官不懂战略、不懂兵法， 再多的士兵 也无法打赢战争。 这也是很多技术专家越来越强调的一点： AI 不会取代理解问题的人。 它只会放大那些本来就知道自己在做什么的人。 未来的竞争，可能不再是谁会写代码。 而是： 谁更懂问题 谁更懂系统 谁更能利用 AI 的能力。 AI 会改变很多事情。 但有一件事其实没有改变： 真正重要的，仍然是人的思考能力。

M

63,984 views • 5 months ago

我实测完 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending V2 后，最大的感受，其实不是功能变多了。 而是这个fixed-rate市场，终于开始会呼吸了。 以前很多固定利率协议，看起来深度都不差，可真到下单的时候，人会很虚。因为你根本不知道，眼前那层深度到底是真的假的。尤其大单，最难受的不是没流动性，而是你以为有。 结果确认键按下去，价格突然往外滑，人会瞬间清醒。 以前那种感觉很像，走进一家看起来很热闹的餐厅。灯很亮，菜单很多，但真正能点的，其实没几道。 V1 其实也有这个问题。range orders 在一边，limit orders 在另一边，不同链再拆开。很多 liquidity 都像被锁在自己的小格子里，所以以前很多 fixed-rate 市场，经常会给人一种很奇怪的感觉，订单簿明明挂着东西，但成交的时候，又像空的。 后来我再看 V2 的 Unified Orders，才发现这次改动最重要的地方，不是 UI，也不是聚合器本身，而是它终于开始把这些碎掉的流动性，真的拼起来了。 官方那句One quote. One signature. Best execution，我现在觉得重点其实不是一签，而是以前用户自己做的那些心算，系统开始接过去了。哪些单能一起成交，哪里的深度还能吃，哪个市场报价更合适，现在会自动重新路由。 尤其 Atomic Orders，我越看越觉得这个设计很关键。同一份 liquidity，可以同时挂多个 market，真正成交的时候，再同步消失。以前很多 fixed-rate 市场的问题，不是没深度，而是深度被提前锁死了。 现在会明显感觉，订单簿终于开始动了。有单子进来，报价会变化，深度会重新分配，新的 liquidity 也会补进来。以前像静态展示板，现在更像真实订单流市场。 尤其 V2 把 Limit Orders 开到全市场之后，这种感觉会更明显。以前很多大仓位，基本只能硬冲。现在 borrower 能挂自己愿意接受的 borrowing cost，lender 也能等目标利率，整个市场第一次开始有种“价格自己长出来”的感觉。 再加上新的 Multichain Dashboard，不同链的 market、vault、pending orders 全放进同一屏。以前像在几个孤岛之间找深度，现在第一次有点所有 liquidity 开始连成网的味道了。 当然，它也不是魔法。薄市场还是会薄，极端行情该滑还是会滑。Gas、执行速度、链上拥堵，后面还是会继续影响体验，而且现在还是 V2 初期，很多真实成交数据，也还得继续观察。 但至少我现在觉得fixed-rate市场，没有以前那么死了。 以前很多协议更像，把利率挂在那里给你看。现在 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending V2 更像，开始让流动性自己流动起来。 我甚至有种感觉，很多人以前不敢拿大仓位进 fixed-rate，不是怕收益低，而是怕自己想走的时候，门打不开。 如果 V2 真能把退出也慢慢做成流动性的一部分，那 fixed-rate 市场，可能才会第一次真正开始留住大资金。
1:13

我实测完 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending V2 后，最大的感受，其实不是功能变多了。 而是这个fixed-rate市场，终于开始会呼吸了。 以前很多固定利率协议，看起来深度都不差，可真到下单的时候，人会很虚。因为你根本不知道，眼前那层深度到底是真的假的。尤其大单，最难受的不是没流动性，而是你以为有。 结果确认键按下去，价格突然往外滑，人会瞬间清醒。 以前那种感觉很像，走进一家看起来很热闹的餐厅。灯很亮，菜单很多，但真正能点的，其实没几道。 V1 其实也有这个问题。range orders 在一边，limit orders 在另一边，不同链再拆开。很多 liquidity 都像被锁在自己的小格子里，所以以前很多 fixed-rate 市场，经常会给人一种很奇怪的感觉，订单簿明明挂着东西，但成交的时候，又像空的。 后来我再看 V2 的 Unified Orders，才发现这次改动最重要的地方，不是 UI，也不是聚合器本身，而是它终于开始把这些碎掉的流动性，真的拼起来了。 官方那句One quote. One signature. Best execution，我现在觉得重点其实不是一签，而是以前用户自己做的那些心算，系统开始接过去了。哪些单能一起成交，哪里的深度还能吃，哪个市场报价更合适，现在会自动重新路由。 尤其 Atomic Orders，我越看越觉得这个设计很关键。同一份 liquidity，可以同时挂多个 market，真正成交的时候，再同步消失。以前很多 fixed-rate 市场的问题，不是没深度，而是深度被提前锁死了。 现在会明显感觉，订单簿终于开始动了。有单子进来，报价会变化，深度会重新分配，新的 liquidity 也会补进来。以前像静态展示板，现在更像真实订单流市场。 尤其 V2 把 Limit Orders 开到全市场之后，这种感觉会更明显。以前很多大仓位，基本只能硬冲。现在 borrower 能挂自己愿意接受的 borrowing cost，lender 也能等目标利率，整个市场第一次开始有种“价格自己长出来”的感觉。 再加上新的 Multichain Dashboard，不同链的 market、vault、pending orders 全放进同一屏。以前像在几个孤岛之间找深度，现在第一次有点所有 liquidity 开始连成网的味道了。 当然，它也不是魔法。薄市场还是会薄，极端行情该滑还是会滑。Gas、执行速度、链上拥堵，后面还是会继续影响体验，而且现在还是 V2 初期，很多真实成交数据，也还得继续观察。 但至少我现在觉得fixed-rate市场，没有以前那么死了。 以前很多协议更像，把利率挂在那里给你看。现在 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending V2 更像，开始让流动性自己流动起来。 我甚至有种感觉，很多人以前不敢拿大仓位进 fixed-rate，不是怕收益低，而是怕自己想走的时候，门打不开。 如果 V2 真能把退出也慢慢做成流动性的一部分，那 fixed-rate 市场，可能才会第一次真正开始留住大资金。

Domingo_gou | 火币赚币🐬TermMax

18,097 views • 2 months ago

这两天看到易老板在《区块链100人》的一个采访，我挺有感触的。 他讲了一件事：市场里，其实一直都存在几种很典型的人。 第一种，是「懂很多，但亏最惨」的人。 有完整的方法论，有调研团队，每天写报告、做分析，逻辑讲起来一套一套的，看起来特别专业。 但问题是——行情一旦反转，这群人往往是一起倒的。 我心里在想，他就差说是自我介绍了（笑）。 毕竟他自己也经历过，一边坚定看多 以太坊，一边在 1800 附近割肉离场。 第二种，是「投交易所」的人。 某种程度上，这也在反向说明一件事：交易所，是少数能真正持续赚钱、稳定运转的存在。 最简单的人——直接买BTC。 不去判断周期，不去做太多操作，也不觉得自己一定要比市场更聪明。 就是拿着，等时间给答案。 慢慢看下来会发现，市场其实挺有意思的： 很多时候，你越想用「理解」去打败市场，反而越容易被市场教育； 真正能赚到钱的，要么抓住最核心的现金流，要么回到最简单的资产本身。 有时候想想，所谓认知差、信息差，讲到最后，反而变成了负担。 大道至简，可能真的不是一句鸡汤。
0:44

这两天看到易老板在《区块链100人》的一个采访，我挺有感触的。 他讲了一件事：市场里，其实一直都存在几种很典型的人。 第一种，是「懂很多，但亏最惨」的人。 有完整的方法论，有调研团队，每天写报告、做分析，逻辑讲起来一套一套的，看起来特别专业。 但问题是——行情一旦反转，这群人往往是一起倒的。 我心里在想，他就差说是自我介绍了（笑）。 毕竟他自己也经历过，一边坚定看多 以太坊，一边在 1800 附近割肉离场。 第二种，是「投交易所」的人。 某种程度上，这也在反向说明一件事：交易所，是少数能真正持续赚钱、稳定运转的存在。 最简单的人——直接买BTC。 不去判断周期，不去做太多操作，也不觉得自己一定要比市场更聪明。 就是拿着，等时间给答案。 慢慢看下来会发现，市场其实挺有意思的： 很多时候，你越想用「理解」去打败市场，反而越容易被市场教育； 真正能赚到钱的，要么抓住最核心的现金流，要么回到最简单的资产本身。 有时候想想，所谓认知差、信息差，讲到最后，反而变成了负担。 大道至简，可能真的不是一句鸡汤。

康呈 Ric

22,941 views • 4 months ago

AI 教母李飞飞在采访里说了个挺狠的判断： 不会用 AI 的人，可能被淘汰都收不到通知。 这句话听着夸张，但放到产品经理身上其实很现实。 以前 PM 不会写代码没关系，写 PRD、拉会议、找设计、等开发，几个月出一个原型。 但现在如果别人已经能用 AI 把 demo 先跑出来，你还停在“我来协调资源”，差距可能已经开始了。 未来被淘汰的未必是岗位，而是还停在旧流程里的人。
2:13

AI 教母李飞飞在采访里说了个挺狠的判断： 不会用 AI 的人，可能被淘汰都收不到通知。 这句话听着夸张，但放到产品经理身上其实很现实。 以前 PM 不会写代码没关系，写 PRD、拉会议、找设计、等开发，几个月出一个原型。 但现在如果别人已经能用 AI 把 demo 先跑出来，你还停在“我来协调资源”，差距可能已经开始了。 未来被淘汰的未必是岗位，而是还停在旧流程里的人。

Vincent

158,602 views • 1 month ago

最近AI交易工具越来越多了，有好多都不知道具体怎么操作，谁也不敢上来就真金白银试错，都是亏了才知道哪里不对，下次要注意什么。 这个Bluwhale 的 Bluprint Paper Trading 可以体验一下，它是先给你 1000 虚拟 USDT，在不动真钱的情况下跑AI交易策略。 AI 交易到底是怎么做决策的，是追涨杀跌，还是有什么其他规则。 不同 AI 在同一个环境下，行为差别其实挺大的，不是一个统一答案的。 对第一次用的来说真的很贴心，能看一下AI到底怎么做决定的。 大家可以去体验一下 Bluwhale $BLUAI
0:22

最近AI交易工具越来越多了，有好多都不知道具体怎么操作，谁也不敢上来就真金白银试错，都是亏了才知道哪里不对，下次要注意什么。 这个Bluwhale 的 Bluprint Paper Trading 可以体验一下，它是先给你 1000 虚拟 USDT，在不动真钱的情况下跑AI交易策略。 AI 交易到底是怎么做决策的，是追涨杀跌，还是有什么其他规则。 不同 AI 在同一个环境下，行为差别其实挺大的，不是一个统一答案的。 对第一次用的来说真的很贴心，能看一下AI到底怎么做决定的。 大家可以去体验一下 Bluwhale $BLUAI

Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

13,133 views • 1 month ago

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
1:33

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

61,104 views • 2 months ago