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我在 AI（卡醒醒）这个是结合我生活中真实的痛点做的，我之前去理发，付过钱才想起来很早之前在另一家办过储值卡，但一直忘记使用。还有去商场参加活动办的各种会员卡、储值卡，以及酒店、餐厅、洗浴、蛋糕房、美容院等办的会员卡，甚至都不记得办过，最可惜的是有的会过期，损失不小。一、agent想法构建我相信有很多朋友和我一样，办过理发店会员卡、健身房次卡、烘焙店储值、美容院套餐之类的东西，办完之后就忘了。这些信息散落在微信、支付宝账单和短信里，平时很少有人会专门去翻。我们做这个 Agent，就是想解决这个很具体的小问题：帮用户从自己已有的账单和短信记录里，找出可能还没用完的会员卡、储值余额或次卡次数。项目已经做成上的 Agent，可以直接在平台上调用。二、解决的问题账单和短信太多，人工翻找太麻烦，容易漏。单纯用关键词搜索误报很高（很多普通消费也会带“会员”“充值”字样）。用户不想把完整账单长期交给别人处理。我们没有试图做成“全能生活助手”，只聚焦在“从已有记录里找出可能的会员权益”这一件事。三、核心功能主要做了四层判断来提高辨别的成功率：第一步判断商户场景：看商户名称和地址，判断是不是常见办卡行业（理发、健身、美业、洗车、培训等）。第二步判断付款轨迹：看金额是否整额、是否有大额充值后跟着多次小额消费这类特征。第三步查看通知内容：从通知里提取余额、次数、到期日等信息，同时自动过滤验证码和营销短信。第四步外部验证（可选）：对候选商户做简单公开信息确认，看看它是不是真的提供会员/储值服务。四、输出会分成三部分： 1.高可信候选（有明确证据的） 2.待确认项目（有一定线索但需要用户自己判断） 3.已忽略项（普通商超、小额不明消费等）所有结果最终都要用户确认，系统不会自动判定某条就是会员卡。五、使用方式在找到这个 Agent 后，直接对话或提交任务即可。提交的信息来源都可识别，你可以： 1.导出手机短信 2.提供标准化的交易记录 3.上传账单文件或短信备份 4.抖音、美团的账单都可以识别 Agent 会返回整理后的候选列表，并简单说明每条的判断依据。这次参加活动，最让感到值得称赞的一点是它并不要求项目必须和虚拟货币、链上交易挂钩。像这种纯粹解决日常生活小麻烦的工具，也能直接提交、被认真对待。很多黑客松一上来就限定“必须 Web3”“必须有 token 经济”，结果一堆人硬往链上靠，做出来的东西反而离真实用户很远。这次让非加密项目也能进来，我觉得挺难得的。至少说明他们更在意“Agent 能不能解决实际问题”，而不是先看你是不是戴着区块链的帽子。#OKXAI Misa_OKX💚 Star_OKX OKX中文 OKX

Venz 文哲

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Anya Rossi• Live Now

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如果通过炒币赚了一千万，并且想要把这些钱转入国内银行账户，这可能会被视为巨额财产来源不明，甚至可能构成犯罪。不过，有一些合法的方式可以将这些资金转换为合法收入。一种方法是从交易所提取USDT到BiyaPay，这是一个拥有美国合法牌照的app。在BiyaPay里，你可以用USDT兑换等值的美元，然后将美元提取到Wise或OCBC银行。这样操作虽然会有手续费和汇率损失，但这些资金都是合法的。从Wise你可以将美元转回支付宝、微信或中国银行，但每年有限额。而OCBC银行的360账户则可以直接在国内取现，不受5万美元的限制。 BiyaPay的美港股交易功能，无需离岸账户，充值usdt就可以在BiyaPay交易美港股，这个功能对于币圈想投资美港股的用户特别适合，对于币圈用户不光可以交易加密货币，还是出入金不冻卡的哦。在券商开户流程繁琐，出入金难，美港股问题都可以找BiyaPay解决！BiyaPay 中文当前BiyaPay，有优惠活动啦，首次在BiyaPay提现并交易美港股返现16USD。#biyapay 直达链接：

如果通过炒币赚了一千万，并且想要把这些钱转入国内银行账户，这可能会被视为巨额财产来源不明，甚至可能构成犯罪。不过，有一些合法的方式可以将这些资金转换为合法收入。一种方法是从交易所提取USDT到BiyaPay，这是一个拥有美国合法牌照的app。在BiyaPay里，你可以用USDT兑换等值的美元，然后将美元提取到Wise或OCBC银行。这样操作虽然会有手续费和汇率损失，但这些资金都是合法的。从Wise你可以将美元转回支付宝、微信或中国银行，但每年有限额。而OCBC银行的360账户则可以直接在国内取现，不受5万美元的限制。 BiyaPay的美港股交易功能，无需离岸账户，充值usdt就可以在BiyaPay交易美港股，这个功能对于币圈想投资美港股的用户特别适合，对于币圈用户不光可以交易加密货币，还是出入金不冻卡的哦。在券商开户流程繁琐，出入金难，美港股问题都可以找BiyaPay解决！BiyaPay 中文当前BiyaPay，有优惠活动啦，首次在BiyaPay提现并交易美港股返现16USD。#biyapay 直达链接：

BNB🔶蛙蛙

194,322 次观看 • 2 年前

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

15,939 次观看 • 1 个月前

昨天用 DAPPOS 的 xBubble Coding 搭了个小工具，专门盯头部账号互动和事件市场信号。起因很简单。我刷到某个头部交易所创始人，回复了一条内容账号的推文，底下还顺手点了个赞。我切到相关代币的 K 线看了一眼，市值直接拉了几千万！这种机会如果只靠人一直刷推，很难卡到前面的位置。尤其是链上 meme，很多注意力信号本来就不是从公告开始的。可能是头部账号的一次点赞。也许是交易所创始人的一次回复。或者是项目方和 KOL 之间的一次互动。我当时就在想，这种信号如果能自动抓下来，再接一层策略判断，自动买入，那岂不是能赚麻了！比别人先看到消息，然后提前卖出获利刚好最近看到 xBubble 官方演示里有一个 Polymarket 事件检测和交易辅助案例，思路跟这个很像不是让人手动盯每条信息，而是把事件、信号、价格、市场变化串成一条流程。我就顺着这个方向，用 xBubble Coding 搭了一套 Web3 交易信号工具。测试版本：流程大概是这样：推特那边一出现新互动信号，系统先自动抓下来，抓完之后，先过一层策略匹配，只有命中我设定的规则，才继续往下走。然后查一遍白名单库，筛出我真正关注的资产。再查一次钱包缓存，看有没有相关地址和历史行为。接着生成一份代币价格简报。如果是 Polymarket 这类事件市场，还会同步整理事件状态、赔率变化、相关信息源和潜在交易方向。最后把符合条件的内容，提交到预设链上流程里。这就是“追头部账号”和“追事件市场”真正能产生的结果。是把一个轻互动信号，变成一套可以执行的交易观察链路。以前我是刷到相关信号之后，再手动去查币、看价格、翻钱包、看链上数据。那时候已经到接盘的时间了。现在是信号自己进入流程，系统帮我先完成筛选、整理和下一步动作。这个变化很关键。因为 xBubble Coding 真正有价值的地方，不是帮我生成一段代码，而是把一个具体场景封装成一条端到端的业务 SOP。我这次做的，其实更像是一套小型 Web3 交易信息服务。前端是头部账号互动监控和事件市场检测。中间是策略匹配、资产筛选和信息源整理。后面接价格简报、钱包缓存、赔率变化和链上流程。这条链路跑通之后，它就不只是一个工具，而是一个可以持续迭代的个人信息优势系统。这也是我理解 xBubble 商业价值的地方。它卖的不是代码本身，而是端到端的业务服务。对小团队和个人来说，真正卡住人的往往不是“能不能生成一个页面”，而是能不能把内容、数据、流程、支付、执行和后续修改串成一个闭环。 xBubble 的 SOP 系统，核心就是把这个门槛压低。你可以用它做世界杯周边商城，把商品页、素材、收款和订单流程快速串起来。也可以做交规学习产品，把内容流量和私域转化接起来。也可以做本地服务入口，让用户看服务、提交需求、完成支付。也可以像我这样，做一个 Web3 事件检测、头部账号信号追踪、Polymarket 交易辅助工具。这些需求都有一个共同点很垂直，很细分，很贴近真实生意。它们不一定需要一个庞大的技术团队，但需要一套能快速上线、持续修改、直接承接收入的执行流程。这正是 xBubble 适合 OPC 的地方。一个人或者一个小团队，只要知道自己要服务谁、抓什么信号、卖什么产品、怎么完成交付，就可以用 SOP 把业务搭起来。更重要的是，xBubble 不是只有固定模板。成熟场景可以直接用现成 SOP 快速启动，新的细分需求则可以通过 Bubble Engine 继续生成更贴合场景的专用 SOP。这点对 Web3 特别重要。因为这里的机会变化很快。今天可能是头部账号互动。明天可能是 Polymarket 事件变化。后天可能是某个钱包行为。下一轮又可能变成社区积分、空投任务、链上数据面板。如果工具只能做一种固定场景，空间会很有限。但如果 SOP 可以跟着新场景继续生成，个人和小团队就能把自己的细分判断，不断沉淀成新的业务流程。我这次搭头部账号和 Polymarket 事件监控，就是一个很小但很具体的例子。它把我平时刷推、盯盘、查币、看钱包、看事件赔率的动作，变成了一条可以自动跑的流程。以后我想加新的账号源，可以继续扩展。想换策略匹配规则，可以继续调整。想把简报字段做细，也可以继续改。想接更多链上动作，也能继续往后接。这才是 OPC 时代 AI 工具真正该有的样子。不是让个人去模仿大公司搭团队，而是让个人用 SOP 获得接近专业团队的执行能力。内容自动生成、多平台宣发、稳定币结算、链上任务执行、客户承接、后台管理，这些原本需要多人协作的环节，被压缩进一套更轻的业务系统里。所以我现在看 xBubble Coding，已经不只是把它当成 AI Coding 工具。它更像是给个人创业者和小团队准备的业务启动基础设施。对我来说，头部账号互动不再只是一个我刷到之后才处理的信息点。Polymarket 事件变化也不再只是一个我想起来才去看的页面。它们都可以变成自动进入系统、自动筛选、自动整理、自动触发后续流程的策略输入。这类细分需求过去很少有人专门做，因为太个人化、太垂直、变化也快。但 xBubble 的 SOP 思路，刚好适合把这种需求做成可以低成本验证、持续迭代、甚至沉淀成服务的东西。这可能就是它最值得看的地方。AI Coding 的上半场，是让更多人可以做出应用。 xBubble 想做的下半场，是让这些应用真正变成能跑业务、能接收入、能持续迭代的商业流程。对 OPC 来说，这比一个好看的 Demo 重要得多。

昨天用 DAPPOS 的 xBubble Coding 搭了个小工具，专门盯头部账号互动和事件市场信号。起因很简单。我刷到某个头部交易所创始人，回复了一条内容账号的推文，底下还顺手点了个赞。我切到相关代币的 K 线看了一眼，市值直接拉了几千万！这种机会如果只靠人一直刷推，很难卡到前面的位置。尤其是链上 meme，很多注意力信号本来就不是从公告开始的。可能是头部账号的一次点赞。也许是交易所创始人的一次回复。或者是项目方和 KOL 之间的一次互动。我当时就在想，这种信号如果能自动抓下来，再接一层策略判断，自动买入，那岂不是能赚麻了！比别人先看到消息，然后提前卖出获利刚好最近看到 xBubble 官方演示里有一个 Polymarket 事件检测和交易辅助案例，思路跟这个很像不是让人手动盯每条信息，而是把事件、信号、价格、市场变化串成一条流程。我就顺着这个方向，用 xBubble Coding 搭了一套 Web3 交易信号工具。测试版本：流程大概是这样：推特那边一出现新互动信号，系统先自动抓下来，抓完之后，先过一层策略匹配，只有命中我设定的规则，才继续往下走。然后查一遍白名单库，筛出我真正关注的资产。再查一次钱包缓存，看有没有相关地址和历史行为。接着生成一份代币价格简报。如果是 Polymarket 这类事件市场，还会同步整理事件状态、赔率变化、相关信息源和潜在交易方向。最后把符合条件的内容，提交到预设链上流程里。这就是“追头部账号”和“追事件市场”真正能产生的结果。是把一个轻互动信号，变成一套可以执行的交易观察链路。以前我是刷到相关信号之后，再手动去查币、看价格、翻钱包、看链上数据。那时候已经到接盘的时间了。现在是信号自己进入流程，系统帮我先完成筛选、整理和下一步动作。这个变化很关键。因为 xBubble Coding 真正有价值的地方，不是帮我生成一段代码，而是把一个具体场景封装成一条端到端的业务 SOP。我这次做的，其实更像是一套小型 Web3 交易信息服务。前端是头部账号互动监控和事件市场检测。中间是策略匹配、资产筛选和信息源整理。后面接价格简报、钱包缓存、赔率变化和链上流程。这条链路跑通之后，它就不只是一个工具，而是一个可以持续迭代的个人信息优势系统。这也是我理解 xBubble 商业价值的地方。它卖的不是代码本身，而是端到端的业务服务。对小团队和个人来说，真正卡住人的往往不是“能不能生成一个页面”，而是能不能把内容、数据、流程、支付、执行和后续修改串成一个闭环。 xBubble 的 SOP 系统，核心就是把这个门槛压低。你可以用它做世界杯周边商城，把商品页、素材、收款和订单流程快速串起来。也可以做交规学习产品，把内容流量和私域转化接起来。也可以做本地服务入口，让用户看服务、提交需求、完成支付。也可以像我这样，做一个 Web3 事件检测、头部账号信号追踪、Polymarket 交易辅助工具。这些需求都有一个共同点很垂直，很细分，很贴近真实生意。它们不一定需要一个庞大的技术团队，但需要一套能快速上线、持续修改、直接承接收入的执行流程。这正是 xBubble 适合 OPC 的地方。一个人或者一个小团队，只要知道自己要服务谁、抓什么信号、卖什么产品、怎么完成交付，就可以用 SOP 把业务搭起来。更重要的是，xBubble 不是只有固定模板。成熟场景可以直接用现成 SOP 快速启动，新的细分需求则可以通过 Bubble Engine 继续生成更贴合场景的专用 SOP。这点对 Web3 特别重要。因为这里的机会变化很快。今天可能是头部账号互动。明天可能是 Polymarket 事件变化。后天可能是某个钱包行为。下一轮又可能变成社区积分、空投任务、链上数据面板。如果工具只能做一种固定场景，空间会很有限。但如果 SOP 可以跟着新场景继续生成，个人和小团队就能把自己的细分判断，不断沉淀成新的业务流程。我这次搭头部账号和 Polymarket 事件监控，就是一个很小但很具体的例子。它把我平时刷推、盯盘、查币、看钱包、看事件赔率的动作，变成了一条可以自动跑的流程。以后我想加新的账号源，可以继续扩展。想换策略匹配规则，可以继续调整。想把简报字段做细，也可以继续改。想接更多链上动作，也能继续往后接。这才是 OPC 时代 AI 工具真正该有的样子。不是让个人去模仿大公司搭团队，而是让个人用 SOP 获得接近专业团队的执行能力。内容自动生成、多平台宣发、稳定币结算、链上任务执行、客户承接、后台管理，这些原本需要多人协作的环节，被压缩进一套更轻的业务系统里。所以我现在看 xBubble Coding，已经不只是把它当成 AI Coding 工具。它更像是给个人创业者和小团队准备的业务启动基础设施。对我来说，头部账号互动不再只是一个我刷到之后才处理的信息点。Polymarket 事件变化也不再只是一个我想起来才去看的页面。它们都可以变成自动进入系统、自动筛选、自动整理、自动触发后续流程的策略输入。这类细分需求过去很少有人专门做，因为太个人化、太垂直、变化也快。但 xBubble 的 SOP 思路，刚好适合把这种需求做成可以低成本验证、持续迭代、甚至沉淀成服务的东西。这可能就是它最值得看的地方。AI Coding 的上半场，是让更多人可以做出应用。 xBubble 想做的下半场，是让这些应用真正变成能跑业务、能接收入、能持续迭代的商业流程。对 OPC 来说，这比一个好看的 Demo 重要得多。

币圈荒木｜Araki🪵

30,150 次观看 • 22 天前

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 • 4 个月前

看到 Yi He 一姐截图正好我在麦上，记录一下这段 #币安广场 AMA 的问答，觉得还是挺有价值的 😆 👉 Q：我的问题：表哥你的书里说，你在2017年创立币安的时候，所有风投都拒绝投资，他们觉得市场已经饱和了，现在他们肯定很后悔错过币安。我想问的是，你现在自己也在做投资（ Yzi labs ），你是怎么避免自己变成当年那些拒绝你的人，从而错过下一个币安？或者说，你现在看项目时，最容易被什么打动？在什么情况下你甚至愿意去做项目的顾问？ 👉 A：CZ CZ 🔶 BNB 的回答：我觉得说实话，这种 “错过” 的事情是一定会发生的。尤其是早期项目，很多时候只有一个想法和一个有经验的创始人，产品还没上线，其实很难判断这个项目能不能成功。在这种阶段，你基本只能 “赌人”，也就是赌创始人。坦白讲，如果我当年是VC，我也有可能不会投币安 🤣 现在我们也可能错过一些未来会很成功的项目，这在VC投资里是很正常的。你不可能投到 100% 的好项目。除非你投所有项目，但那样 99.999% 都会失败，长期来看一定是亏钱的。理想情况是，你的失败率可能在 70% ～ 80% 左右，同时大概 10% 的项目能成功，并且能带来10倍、甚至100倍的回报，这样整体投资才是正收益。对我来说，我更看重的是“使命驱动型”的创始人。有些创始人喜欢谈市场规模、能赚多少钱，但真正让我更认可的，是那些有使命感的人。这也是为什么我更喜欢在熊市投资，因为如果市场在下跌，一个人还在坚持做协议、做产品，那他大概率是长期主义者，会穿越周期。牛市的时候项目很多，估值也很高，大家都很兴奋，但你很难判断谁能活到下一个熊市。所以我更倾向于在熊市里，投那些真正有使命感的创始人。另外，我也不太喜欢在估值过高的阶段投资。比如一个项目没有产品、没有用户，却要1亿美元估值，这对我来说是不合理的。如果你已经有1亿用户，那高估值是可以理解的。我更看重务实、脚踏实地、有执行力的团队。比如现在有AI工具，其实可以很快做出原型，所以我更喜欢那些执行速度快、不会卡在某一个阶段的团队。当然，这只是我个人的直觉判断。真正深入的尽调、分析，是投资团队在做的事情，我更多是看创始人的感觉。 👉 CZ（关于书的补充）：另外一个有意思的点是，我的中文其实没有大家想象的那么好。当时在做中文版书籍编辑的时候，有人用了很多我都不会读的高级词汇，我就说不行，我不能用我自己都读不出来的中文。所以后来把中文版改得很简单，这也是为什么中英文版本都比较简单。其他语言版本我也没法校对，就看效果怎么样了。谢谢大家支持。 > 泵泵超人：好书！🧡 > CZ：谢谢泵泵超人 🧡

看到 Yi He 一姐截图正好我在麦上，记录一下这段 #币安广场 AMA 的问答，觉得还是挺有价值的 😆 👉 Q：我的问题：表哥你的书里说，你在2017年创立币安的时候，所有风投都拒绝投资，他们觉得市场已经饱和了，现在他们肯定很后悔错过币安。我想问的是，你现在自己也在做投资（ Yzi labs ），你是怎么避免自己变成当年那些拒绝你的人，从而错过下一个币安？或者说，你现在看项目时，最容易被什么打动？在什么情况下你甚至愿意去做项目的顾问？ 👉 A：CZ CZ 🔶 BNB 的回答：我觉得说实话，这种 “错过” 的事情是一定会发生的。尤其是早期项目，很多时候只有一个想法和一个有经验的创始人，产品还没上线，其实很难判断这个项目能不能成功。在这种阶段，你基本只能 “赌人”，也就是赌创始人。坦白讲，如果我当年是VC，我也有可能不会投币安 🤣 现在我们也可能错过一些未来会很成功的项目，这在VC投资里是很正常的。你不可能投到 100% 的好项目。除非你投所有项目，但那样 99.999% 都会失败，长期来看一定是亏钱的。理想情况是，你的失败率可能在 70% ～ 80% 左右，同时大概 10% 的项目能成功，并且能带来10倍、甚至100倍的回报，这样整体投资才是正收益。对我来说，我更看重的是“使命驱动型”的创始人。有些创始人喜欢谈市场规模、能赚多少钱，但真正让我更认可的，是那些有使命感的人。这也是为什么我更喜欢在熊市投资，因为如果市场在下跌，一个人还在坚持做协议、做产品，那他大概率是长期主义者，会穿越周期。牛市的时候项目很多，估值也很高，大家都很兴奋，但你很难判断谁能活到下一个熊市。所以我更倾向于在熊市里，投那些真正有使命感的创始人。另外，我也不太喜欢在估值过高的阶段投资。比如一个项目没有产品、没有用户，却要1亿美元估值，这对我来说是不合理的。如果你已经有1亿用户，那高估值是可以理解的。我更看重务实、脚踏实地、有执行力的团队。比如现在有AI工具，其实可以很快做出原型，所以我更喜欢那些执行速度快、不会卡在某一个阶段的团队。当然，这只是我个人的直觉判断。真正深入的尽调、分析，是投资团队在做的事情，我更多是看创始人的感觉。 👉 CZ（关于书的补充）：另外一个有意思的点是，我的中文其实没有大家想象的那么好。当时在做中文版书籍编辑的时候，有人用了很多我都不会读的高级词汇，我就说不行，我不能用我自己都读不出来的中文。所以后来把中文版改得很简单，这也是为什么中英文版本都比较简单。其他语言版本我也没法校对，就看效果怎么样了。谢谢大家支持。 > 泵泵超人：好书！🧡 > CZ：谢谢泵泵超人 🧡

泵泵超人 | Pumpman 🔶

46,569 次观看 • 3 个月前

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法：做人与宠物的亲子装把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售这并不只是卖一件衣服它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面看到页面的那一刻，我真的有些难以置信她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索「我的宠物适合什么颜色」「它对应什么五行」「我们适合怎样的亲子穿搭」这已经不再是一次普通的课堂作业它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西：创始人的个人特质与市场机会之间的契合已经出现了那一刻我第一次非常强烈地意识到：我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越这在过去是很难想象的以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力她不需要先准备好，才有资格开始她是在开始之后，不断变得更强相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务这当然不是他们的问题传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次：原来我的想法可以被实现原来我不需要先成为专家，也可以开始创造原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

文硕

10,936 次观看 • 15 天前

你真的完全信任Ai吗？如果AI 真要帮你进入交易、钱包、风控和链上执行时，你肯定会担心靠不靠谱。现在大多数 AI 产品还是黑盒。你输入一句话，它给你一个结果。中间调用了哪个模型、用了哪些数据、有没有被篡改、执行过程是不是真实发生过，用户基本看不到。如果只是生成图片、写文章，出错了还能改。但如果 AI Agent 以后开始帮你管理资产、执行交易、调用合约、判断项目风险，这个问题就不是体验问题，而是资金安全问题。 OpenGradient OpenGradient (∇, ∇) 要解决的就是这个问题。它做的是可验证 AI 基础设施，让 AI 的推理过程和执行结果可以被证明，而不是只靠平台一句“相信我”。对普通用户来说，它能解决几个具体问题：第一，减少 AI 黑盒带来的不确定性。以后 AI 给出交易建议、风控判断、链上执行结果，不只是给你一个答案，还能留下可验证的证明。用户可以知道这个结果不是凭空编的，也不是中间被人动过手脚。第二，让 AI Agent 管理资产更安全。 AI Agent 如果未来要帮用户自动执行 DeFi 操作、管理钱包权限、处理交易任务，背后必须有一套能验证执行过程的系统。否则用户把资产权限交出去，本质上还是在赌平台不会出问题。第三，降低开发者接入 AI 的成本。 OpenGradient 提供模型托管、可验证推理和链上证明能力，开发者不用自己搭一整套 AI 计算和验证系统，就能把 AI 能力接到链上应用里。项目本身也是做到了打铁自身也够硬。 OpenGradient 已经托管了 4500 多个开源 AI 模型，处理过数百万次可验证推理，并生成了大量链上证明。融资方面，a16z crypto、Coinbase Ventures、SV Angel 等机构都参与过，团队成员背景也覆盖 Google、Amazon、NASA、Palantir 等公司和机构。它的前景主要看 AI Agent 能不能真正走向资产场景。如果 AI 只停留在聊天和内容生成，可验证推理的价值不会被完全放大。但只要 AI 开始接触交易、钱包、合约和现实任务，用户就一定会关心三件事：它有没有乱执行，结果能不能查，出问题能不能追溯。这也是 OpenGradient 这类项目的机会。 AI + Crypto 后面不会只看谁会包装概念，真正能留下来的项目，大概率要能解决实际问题。可验证推理、可信执行、链上审计，都是 AI 进入金融和资产场景前绕不开的基础能力。这次 $OPG 上线币安，也说明 Binance 对 AI + Crypto 基础设施方向还在持续加码。对于 BNB Holder 来说，这次新一期的空投和 TGE 再次展现了 BNB 的底层入口价值。现在持有 BNB 的权益正在从以前单纯的打新、手续费减免（现货和杠杆交易手续费低至 7.5 折），进一步升级为捕获早期 AI 核心基建红利的金铲子。在这个阶段，与其在二级市场顶着高风险频繁换仓去搏一些短生命周期的项目，不如把 BNB 当作稳健的底仓配置。通过长期持仓持续吃足每一期生态发展的空投和赋能红利，拿稳生息资产带来的现金流，在不确定的市场里反而是确定性更高的玩法。如果你本来就持有 BNB，可以关注后续 Binance Wallet 和 BNB 生态相关机会：我的判断是，OpenGradient 这类项目看的不是短期热度，而是 AI Agent 以后进入资产世界时，市场到底需不需要一套可验证的执行基础设施。如果这个需求成立，可验证 AI 会是 AI + Crypto 里绕不开的一环。

你真的完全信任Ai吗？如果AI 真要帮你进入交易、钱包、风控和链上执行时，你肯定会担心靠不靠谱。现在大多数 AI 产品还是黑盒。你输入一句话，它给你一个结果。中间调用了哪个模型、用了哪些数据、有没有被篡改、执行过程是不是真实发生过，用户基本看不到。如果只是生成图片、写文章，出错了还能改。但如果 AI Agent 以后开始帮你管理资产、执行交易、调用合约、判断项目风险，这个问题就不是体验问题，而是资金安全问题。 OpenGradient OpenGradient (∇, ∇) 要解决的就是这个问题。它做的是可验证 AI 基础设施，让 AI 的推理过程和执行结果可以被证明，而不是只靠平台一句“相信我”。对普通用户来说，它能解决几个具体问题：第一，减少 AI 黑盒带来的不确定性。以后 AI 给出交易建议、风控判断、链上执行结果，不只是给你一个答案，还能留下可验证的证明。用户可以知道这个结果不是凭空编的，也不是中间被人动过手脚。第二，让 AI Agent 管理资产更安全。 AI Agent 如果未来要帮用户自动执行 DeFi 操作、管理钱包权限、处理交易任务，背后必须有一套能验证执行过程的系统。否则用户把资产权限交出去，本质上还是在赌平台不会出问题。第三，降低开发者接入 AI 的成本。 OpenGradient 提供模型托管、可验证推理和链上证明能力，开发者不用自己搭一整套 AI 计算和验证系统，就能把 AI 能力接到链上应用里。项目本身也是做到了打铁自身也够硬。 OpenGradient 已经托管了 4500 多个开源 AI 模型，处理过数百万次可验证推理，并生成了大量链上证明。融资方面，a16z crypto、Coinbase Ventures、SV Angel 等机构都参与过，团队成员背景也覆盖 Google、Amazon、NASA、Palantir 等公司和机构。它的前景主要看 AI Agent 能不能真正走向资产场景。如果 AI 只停留在聊天和内容生成，可验证推理的价值不会被完全放大。但只要 AI 开始接触交易、钱包、合约和现实任务，用户就一定会关心三件事：它有没有乱执行，结果能不能查，出问题能不能追溯。这也是 OpenGradient 这类项目的机会。 AI + Crypto 后面不会只看谁会包装概念，真正能留下来的项目，大概率要能解决实际问题。可验证推理、可信执行、链上审计，都是 AI 进入金融和资产场景前绕不开的基础能力。这次 $OPG 上线币安，也说明 Binance 对 AI + Crypto 基础设施方向还在持续加码。对于 BNB Holder 来说，这次新一期的空投和 TGE 再次展现了 BNB 的底层入口价值。现在持有 BNB 的权益正在从以前单纯的打新、手续费减免（现货和杠杆交易手续费低至 7.5 折），进一步升级为捕获早期 AI 核心基建红利的金铲子。在这个阶段，与其在二级市场顶着高风险频繁换仓去搏一些短生命周期的项目，不如把 BNB 当作稳健的底仓配置。通过长期持仓持续吃足每一期生态发展的空投和赋能红利，拿稳生息资产带来的现金流，在不确定的市场里反而是确定性更高的玩法。如果你本来就持有 BNB，可以关注后续 Binance Wallet 和 BNB 生态相关机会：我的判断是，OpenGradient 这类项目看的不是短期热度，而是 AI Agent 以后进入资产世界时，市场到底需不需要一套可验证的执行基础设施。如果这个需求成立，可验证 AI 会是 AI + Crypto 里绕不开的一环。

神币 🔶 馬良

22,142 次观看 • 2 个月前

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

301,399 次观看 • 1 年前

等我赚到我定的小目标时，我就去当摄影师，不为别的，就是热爱！目前看来我链上的赚钱机会可能就在BSC链了，无论是 $Jager $B 都让我赚了点钱，虽说没有像太子那样拿到大结果，但我还是知足的了。我也知道币安alpha只能解决一时的温饱，指望alpha自由还是很有难度的，风险也是有的，不过目前是比较稳定的一份收入，单号的收益已经在逐渐减少了！其实我也有在看其他活动，不过链上交互的项目我还真没有特别看好的，交易所的活动很多我甚至可以写一个合集，不过也是只能解决温饱问题。我最近也一直在思考，可能大的机会只有链上了，不过链上的阴谋盘是真的多，阴谋盘只有快速归零和无脑拉飞两种可能，所以我又犯了选择困难症了，现在的我只能骑马观花，走一步看一步！

等我赚到我定的小目标时，我就去当摄影师，不为别的，就是热爱！目前看来我链上的赚钱机会可能就在BSC链了，无论是 $Jager $B 都让我赚了点钱，虽说没有像太子那样拿到大结果，但我还是知足的了。我也知道币安alpha只能解决一时的温饱，指望alpha自由还是很有难度的，风险也是有的，不过目前是比较稳定的一份收入，单号的收益已经在逐渐减少了！其实我也有在看其他活动，不过链上交互的项目我还真没有特别看好的，交易所的活动很多我甚至可以写一个合集，不过也是只能解决温饱问题。我最近也一直在思考，可能大的机会只有链上了，不过链上的阴谋盘是真的多，阴谋盘只有快速归零和无脑拉飞两种可能，所以我又犯了选择困难症了，现在的我只能骑马观花，走一步看一步！

0xCrypto巫师

40,525 次观看 • 1 年前

你们就是这么做事儿的？就是这么对待自己的用户的？ Xapo Bank 我推荐了多少人用你们的虚拟卡和实体卡业务你他妈搞这种事情？我6月份缴纳的150美金的年卡使用费用上个月突然给我实体卡停卡，要求我支付1000美金的年费理由是你们更改了会员规则！必须要支付1000美金才可以继续使用，否则就把里面的钱提走！我日你妈的啊我150美金是一年的费用，你中途随意涨价不说，是不是得尊重一下刚刚缴纳费用的用户，那假如这个人10月份刚刚缴纳的150美金，11月份你推出新政策是不是就得再缴纳1000美金才能使用那你和抢钱有什么区别作为一个银行可以做到如此堂而皇之的出尔反尔，我是真他妈小刀拉屁眼开眼了？一张卡的运营成本有我可以理解，150美金还不够你一张卡的运营成本？我是投资Web3支付的 Klickl 虽然也有年费，但是贵在稳定，从来不会隐瞒成本，但是你是全球数字货币实体卡最贵的年费如今还要涨价，而且是毫无理由的涨价，完全是流氓条款，什么几把公司，做不下去可以不做。整整用了一整年的时间，我到处安利朋友使用你家的产品为你们支持中国护照，但是现在咋滴？搞特殊么？我从发这条twitter开始，从决定骂你开始，就是正式脱粉了，你们有钱赞助那么多区块链大会，包括川普比特币大会演讲都赞助，不拿钱出来做人事儿？？？上次让我发这么大火喷一个事儿还是九阿哥&薛蛮子的Space直播卖Friend Tech 我从来不咬人，也从来不会无故引战任何一个人 XapoBank你们真是太他妈失败了，我管你是什么牛逼背景，管你去哪里打广告，我还是认真提醒你，人在做天在看，你们这么搞下去无异于在失去品牌的信任，真他妈太开门了！！！！操！！！

你们就是这么做事儿的？就是这么对待自己的用户的？ Xapo Bank 我推荐了多少人用你们的虚拟卡和实体卡业务你他妈搞这种事情？我6月份缴纳的150美金的年卡使用费用上个月突然给我实体卡停卡，要求我支付1000美金的年费理由是你们更改了会员规则！必须要支付1000美金才可以继续使用，否则就把里面的钱提走！我日你妈的啊我150美金是一年的费用，你中途随意涨价不说，是不是得尊重一下刚刚缴纳费用的用户，那假如这个人10月份刚刚缴纳的150美金，11月份你推出新政策是不是就得再缴纳1000美金才能使用那你和抢钱有什么区别作为一个银行可以做到如此堂而皇之的出尔反尔，我是真他妈小刀拉屁眼开眼了？一张卡的运营成本有我可以理解，150美金还不够你一张卡的运营成本？我是投资Web3支付的 Klickl 虽然也有年费，但是贵在稳定，从来不会隐瞒成本，但是你是全球数字货币实体卡最贵的年费如今还要涨价，而且是毫无理由的涨价，完全是流氓条款，什么几把公司，做不下去可以不做。整整用了一整年的时间，我到处安利朋友使用你家的产品为你们支持中国护照，但是现在咋滴？搞特殊么？我从发这条twitter开始，从决定骂你开始，就是正式脱粉了，你们有钱赞助那么多区块链大会，包括川普比特币大会演讲都赞助，不拿钱出来做人事儿？？？上次让我发这么大火喷一个事儿还是九阿哥&薛蛮子的Space直播卖Friend Tech 我从来不咬人，也从来不会无故引战任何一个人 XapoBank你们真是太他妈失败了，我管你是什么牛逼背景，管你去哪里打广告，我还是认真提醒你，人在做天在看，你们这么搞下去无异于在失去品牌的信任，真他妈太开门了！！！！操！！！

Goku很Cool （7.22台湾见）

32,988 次观看 • 1 年前

我给大家解释一下一个合格的交易员是啥样的，以及一些对交易员的正确认知，写了20条，希望对你们有用。 1，他一定不是永赚党，他会坦然的面对自己的错误并且迅速意识到，然后快速修正。面子并不值钱，机会才值钱。 2，他几乎不会喊单带单，带单一定是大流动性大市值的币在确定很高的机会下。 3，交易门派方式有十几种，但没有任何一种是不下苦工，不给市场交学费就能学出名堂的。交易员的尽头是裸K。 4，散户对交易员的理解就只是看多和看空，更多看的是暴富神话。实际上交易员的组成应该是由自身性格为基础，以看线方法和仓位管理为核心，形成一个适合自身的交易体系。 5，交易员并不是神算子，他们预测市场的成功率，会随着时间维度变长而直线下降。比如预测明天成功率可能是60%，预测一周后是40%，预测一年后是10%。盯盘的意义就在于能感受到市场的“潜台词”，或者注意到关键信号，快散户半步做出决策。 6，从5可知，交易员其实没时间天天吹逼，他们精力有限，该玩的时候玩，该盯盘的时候肯定是寸步不离。 6，散户对交易员的核心能力理解过于狭隘。任何做到头部的交易者必然有其一技之长。比如趋势滚仓单，比如按1S种看线做极短线的单子。这些都是真实存在的技术！反过来说，也请交易员见到别的奇奇怪怪特长交易员时，保持好奇和敬畏之心。 7，散户对量化有盲从。认为量化的盈利会超越主观交易员。本质是认为机器比人在做交易时更有优势。在关键节点永远是人在博弈。 8，好的交易员性格都有类似点，自信甚至自负，极强的逻辑思维，强烈的主观能动性，自我反省能力高，持之以恒，能从博弈中获得乐趣等等。但不可以简化成某一类型的人格才适合做交易员。 9，成为交易员的路上有很多坑，基本上没有哪个成熟交易员没给市场交过学费。最大的一个致命坑，一般是在有一定技术和实力的时候，突然遇见了一波特殊行情，比如519，LUNA，FTX暴雷。然后运气给他们赚了不属于他们的钱，这样的情况往往伴随着名声，让他们坚信自己是靠实力赚的，就会失去自我反省的能力，产生强烈的路径依赖。最后靠运气赚来的钱，靠实力输回去。请对号入座。 10，他们在交易之余，都会有一些和博弈相关的爱好，比如德州扑克，球类，桌游，健身划船游泳骑车。他们在那些领域也能持之以恒，而且是其中翘楚。 11，交易员一般专精某一领域，然后辅修另外1到2个领域。比如我专精币圈，辅修A股和美股。请不要相信全领域天才，市面上几乎不存在。 12，做交易员的难度高于做市值管理。你可以不尊重市值管理，但是请尊重真正的交易员。这条之后市值的地方展开讲。 13，圈子里的好交易员大家多少都互相认识点。有很多都管着自己的钱或者一些好兄弟大VC大机构的钱，极少有人出来自己募资再做基金了，除非他们对未来的行情特别确定，因为做基金是借别人的钱，对交易员本身来说就是上杠杆的行为。好的交易员都不太擅长伺候LP。 14，你们市面上看见的绝大多数币圈二级基金，都是垃圾。再次重申一遍：请不要购买非币圈土生土长交易员的基金。这里本来还有几条，我就不吐槽了。买基金就是投资交易员，请多和交易员聊，少和营销聊。 15，币圈所有的收益图，都可以造假。什么合约收益，持仓，都是可以造假的。只有思想不会。做的越长期的交易员，越可靠。 16，交易做到一定程度的交易员，就需要一些机会帮助自己进行认知跃迁。比如进入大机构，比如管理交易所的交易相关的后台等等。但大机构出来的交易员，请不要盲目因为头衔而相信他。 17，交易并不好学。但我建议币圈的人多少要懂一点交易，水平可以到：能正确辨别哪些交易员是大腿。这就够了，盈亏比最高。长远来看，学交易知识绝对没错。 18，我遇见最多私聊我的问题是：“有群吗？能进群吗？”绝大多数交易员或许曾经有过大群，但最后基本上都是在自己的几个小群分享观点。 19，会买的是徒弟，会卖的是师父，会解套的是韭菜的亲爹。我最怕人问的就是：“我买XX被套在了XX价格，救救”因为解套是很麻烦的事情，需要很多时间和精力还不一定做的好，做不好还有可能被怼，所以交易员都避之不及。所以请珍惜给你解套的交易员。 20，决定交易员成就高低的是：执行力，想象力，人生阅历。我写完了。随便写的。你们看着就图一乐就行。今天某交易员在自己的小群里，抱怨了社交媒体上认真写交易分析很累，容易被不懂的散户怼。其实这是必然的。世界上的绝大多数人注定是散户，他们对交易本身并无任何兴趣，交易员在他们眼中只是会下金蛋的鸡。所以很多优秀交易员没啥粉丝，这是必然的结果，放宽心就好。散户和韭菜哪怕关注了真正的交易员，绝大多数时候，他们就好像非洲黑人部落冲突时的战士，低着头，不瞄准，举起AK射出手里名为“本金”的子弹。真正的交易员就像是他们携带的护身符，他们相信村里巫师的开光护身符，能让他们的子弹有魔法，直接追踪锁头击毙敌人，带来胜利。比起下苦工学交易，99.99%的人都更乐于刷刷抖音快手。比起老发那些需要思考和判断的交易员，大多数人更喜欢看暴富神话。绝大多数的散户和韭菜，关注几个“交易员”，只是想简单跟单赚钱，甚至想不明白本文的第二条背后真正的原因是什么，甚至没时间去想。很多散户以为的“交易员”，其实“交易”的是散户本身的情绪产生的价值罢了。很多真正的交易员，交易的也是散户本身的情绪产生的价值。与人斗，其乐无穷。真正的交易员，就是一群与人斗，与自己斗的孩子。我和两百多个“交易员”聊过，我很喜欢和交易员聊天，能学到很多东西。如果硬要说他们有什么共性。就是他们在讲自己过去的经历时，有一刹那，他们共同发出了响彻灵魂的呐喊：“我绝不愿意再做一个韭菜” 过两天写市值管理的知识给散户祛魅一下，有空之后会写一些基金方面的经验和吐槽。如果你觉得对你有帮助，就请转发此文章。转发评论中抽三个人送出老三样。第一名我请客吃饭。第二名可以做一次行业咨询或者帮助看K线。第三名获得DND的幸运骰子。所有参与抽奖的人，在过年前我的《Z级币圈理论》完结时，会有一次大抽奖的机会。具体送什么还没想好。目前定的是抽一辆特斯拉MODE3。哥们做人比较简单，过年抽个大的感谢一下大家。

我给大家解释一下一个合格的交易员是啥样的，以及一些对交易员的正确认知，写了20条，希望对你们有用。 1，他一定不是永赚党，他会坦然的面对自己的错误并且迅速意识到，然后快速修正。面子并不值钱，机会才值钱。 2，他几乎不会喊单带单，带单一定是大流动性大市值的币在确定很高的机会下。 3，交易门派方式有十几种，但没有任何一种是不下苦工，不给市场交学费就能学出名堂的。交易员的尽头是裸K。 4，散户对交易员的理解就只是看多和看空，更多看的是暴富神话。实际上交易员的组成应该是由自身性格为基础，以看线方法和仓位管理为核心，形成一个适合自身的交易体系。 5，交易员并不是神算子，他们预测市场的成功率，会随着时间维度变长而直线下降。比如预测明天成功率可能是60%，预测一周后是40%，预测一年后是10%。盯盘的意义就在于能感受到市场的“潜台词”，或者注意到关键信号，快散户半步做出决策。 6，从5可知，交易员其实没时间天天吹逼，他们精力有限，该玩的时候玩，该盯盘的时候肯定是寸步不离。 6，散户对交易员的核心能力理解过于狭隘。任何做到头部的交易者必然有其一技之长。比如趋势滚仓单，比如按1S种看线做极短线的单子。这些都是真实存在的技术！反过来说，也请交易员见到别的奇奇怪怪特长交易员时，保持好奇和敬畏之心。 7，散户对量化有盲从。认为量化的盈利会超越主观交易员。本质是认为机器比人在做交易时更有优势。在关键节点永远是人在博弈。 8，好的交易员性格都有类似点，自信甚至自负，极强的逻辑思维，强烈的主观能动性，自我反省能力高，持之以恒，能从博弈中获得乐趣等等。但不可以简化成某一类型的人格才适合做交易员。 9，成为交易员的路上有很多坑，基本上没有哪个成熟交易员没给市场交过学费。最大的一个致命坑，一般是在有一定技术和实力的时候，突然遇见了一波特殊行情，比如519，LUNA，FTX暴雷。然后运气给他们赚了不属于他们的钱，这样的情况往往伴随着名声，让他们坚信自己是靠实力赚的，就会失去自我反省的能力，产生强烈的路径依赖。最后靠运气赚来的钱，靠实力输回去。请对号入座。 10，他们在交易之余，都会有一些和博弈相关的爱好，比如德州扑克，球类，桌游，健身划船游泳骑车。他们在那些领域也能持之以恒，而且是其中翘楚。 11，交易员一般专精某一领域，然后辅修另外1到2个领域。比如我专精币圈，辅修A股和美股。请不要相信全领域天才，市面上几乎不存在。 12，做交易员的难度高于做市值管理。你可以不尊重市值管理，但是请尊重真正的交易员。这条之后市值的地方展开讲。 13，圈子里的好交易员大家多少都互相认识点。有很多都管着自己的钱或者一些好兄弟大VC大机构的钱，极少有人出来自己募资再做基金了，除非他们对未来的行情特别确定，因为做基金是借别人的钱，对交易员本身来说就是上杠杆的行为。好的交易员都不太擅长伺候LP。 14，你们市面上看见的绝大多数币圈二级基金，都是垃圾。再次重申一遍：请不要购买非币圈土生土长交易员的基金。这里本来还有几条，我就不吐槽了。买基金就是投资交易员，请多和交易员聊，少和营销聊。 15，币圈所有的收益图，都可以造假。什么合约收益，持仓，都是可以造假的。只有思想不会。做的越长期的交易员，越可靠。 16，交易做到一定程度的交易员，就需要一些机会帮助自己进行认知跃迁。比如进入大机构，比如管理交易所的交易相关的后台等等。但大机构出来的交易员，请不要盲目因为头衔而相信他。 17，交易并不好学。但我建议币圈的人多少要懂一点交易，水平可以到：能正确辨别哪些交易员是大腿。这就够了，盈亏比最高。长远来看，学交易知识绝对没错。 18，我遇见最多私聊我的问题是：“有群吗？能进群吗？”绝大多数交易员或许曾经有过大群，但最后基本上都是在自己的几个小群分享观点。 19，会买的是徒弟，会卖的是师父，会解套的是韭菜的亲爹。我最怕人问的就是：“我买XX被套在了XX价格，救救”因为解套是很麻烦的事情，需要很多时间和精力还不一定做的好，做不好还有可能被怼，所以交易员都避之不及。所以请珍惜给你解套的交易员。 20，决定交易员成就高低的是：执行力，想象力，人生阅历。我写完了。随便写的。你们看着就图一乐就行。今天某交易员在自己的小群里，抱怨了社交媒体上认真写交易分析很累，容易被不懂的散户怼。其实这是必然的。世界上的绝大多数人注定是散户，他们对交易本身并无任何兴趣，交易员在他们眼中只是会下金蛋的鸡。所以很多优秀交易员没啥粉丝，这是必然的结果，放宽心就好。散户和韭菜哪怕关注了真正的交易员，绝大多数时候，他们就好像非洲黑人部落冲突时的战士，低着头，不瞄准，举起AK射出手里名为“本金”的子弹。真正的交易员就像是他们携带的护身符，他们相信村里巫师的开光护身符，能让他们的子弹有魔法，直接追踪锁头击毙敌人，带来胜利。比起下苦工学交易，99.99%的人都更乐于刷刷抖音快手。比起老发那些需要思考和判断的交易员，大多数人更喜欢看暴富神话。绝大多数的散户和韭菜，关注几个“交易员”，只是想简单跟单赚钱，甚至想不明白本文的第二条背后真正的原因是什么，甚至没时间去想。很多散户以为的“交易员”，其实“交易”的是散户本身的情绪产生的价值罢了。很多真正的交易员，交易的也是散户本身的情绪产生的价值。与人斗，其乐无穷。真正的交易员，就是一群与人斗，与自己斗的孩子。我和两百多个“交易员”聊过，我很喜欢和交易员聊天，能学到很多东西。如果硬要说他们有什么共性。就是他们在讲自己过去的经历时，有一刹那，他们共同发出了响彻灵魂的呐喊：“我绝不愿意再做一个韭菜” 过两天写市值管理的知识给散户祛魅一下，有空之后会写一些基金方面的经验和吐槽。如果你觉得对你有帮助，就请转发此文章。转发评论中抽三个人送出老三样。第一名我请客吃饭。第二名可以做一次行业咨询或者帮助看K线。第三名获得DND的幸运骰子。所有参与抽奖的人，在过年前我的《Z级币圈理论》完结时，会有一次大抽奖的机会。具体送什么还没想好。目前定的是抽一辆特斯拉MODE3。哥们做人比较简单，过年抽个大的感谢一下大家。

ZTZZ ฿

46,263 次观看 • 1 年前

卧槽！a16z也对加密失去信心了？最近放话说DeFi还撑不起真正的金融市场！这事其实挺打脸的。这些年行业最爱吹的是什么？ TPS。吞吐。几万笔，几十万笔，听着一个比一个猛。但 a16z 现在已经不信这个。它更关注的是你那笔交易发出去，到底什么时候能上链。会不会被插队。会不会被人先看光。这玩意儿不解决，DeFi 就别吹自己能接住真正的金融市场。 1、DeFi 现在最大的问题，不是处理不了交易，是交易执行根本不靠谱。支付场景里，慢几秒还能忍。金融市场不行。做市商改价。拍卖出价。清算。撤单。这些东西，慢一点，钱就没了。你想想就知道。市场一波动，做市商第一反应一定是撤旧单、挂新单。结果链给你的承诺只是： “你这个交易最终会上链。” 但具体先进哪一块，不知道。这就废了。因为别人可以比你更早进去，把你的过时报价狠狠干掉。最后做市商只能怎么办？把点差拉大。用户成交更差。链上市场永远做不出真正的深度。 2、问题也不在应用层，问题在底层把太大权力交给了出块的人。现在很多链，本质上都是一个领导者说了算。谁先进区块。谁后进区块。谁干脆别进区块。都看它。工程上这很方便。金融上这就是大坑。因为只要你有这个权力，你就天然可以赚这种钱：先看别人的单。延迟别人的单。把自己的单插前面。或者干脆不让别人进。这不只是夹子问题。这是市场结构本身有问题。说白了，很多链上市场不是输在产品不够花。是输在底层规则就不公平。 3、只要有人能先看你的单，或者不让你的单上链，很多市场天然就长不大。拍卖就是最简单的例子。如果有人能审查你的出价，那他可以直接把别人挡掉，自己低价拿走。如果他不能挡你，但能先看到你的出价，那也一样。他只要压你一点点就行。或者发现你这个价格已经不划算了，那他就不接，让你自己亏。现货、永续、衍生品，本质都一样。只要系统里有个角色同时拥有两种特权：一，能不让你上链。二，能在确认前看见你。那这个市场迟早会被玩坏。 4、现在 DeFi 还能跑，不是因为设计已经对了，是因为大家还在靠补丁硬撑。为什么问题这么明显，链上交易还没死透？一个原因，是很多节点还没把自己的权力用到最狠。不是不能用。是还顾虑长期利益。另一个原因，是应用层自己认了。把最关键的执行放到链下。链上只做最后结算。这当然能缓一口气。但代价也明显。可组合性变差。系统更碎。你还得额外信链下那套东西别出事。本质上，这就是在承认：现在很多链，还扛不起真正高要求的金融执行。 5、所以真正卡住 DeFi 的，从来不是 TPS，是交易确定性和公平性。 a16z 提的方向其实就两个：一个是，短时间抗审查。只要有诚实节点收到我的交易，我就该很快进区块。不是“也许几秒后”。是尽快，而且可预期。另一个是，确认前隐藏。别让全网先把我的单看光。不然别人看完再决定怎么狠狠干我，那还玩个屁。这两个东西补不上， DeFi 就还是更像链上游乐场。能玩。能炒。能折腾。但离真正的金融市场，还是差得远。别再迷信 TPS 了。金融市场最值钱的，从来不是“你一秒能发多少单”。而是：你发出去之后，规则是不是确定的。执行是不是公平的。这件事不解决，DeFi 就永远撑不起真正的大市场

卧槽！a16z也对加密失去信心了？最近放话说DeFi还撑不起真正的金融市场！这事其实挺打脸的。这些年行业最爱吹的是什么？ TPS。吞吐。几万笔，几十万笔，听着一个比一个猛。但 a16z 现在已经不信这个。它更关注的是你那笔交易发出去，到底什么时候能上链。会不会被插队。会不会被人先看光。这玩意儿不解决，DeFi 就别吹自己能接住真正的金融市场。 1、DeFi 现在最大的问题，不是处理不了交易，是交易执行根本不靠谱。支付场景里，慢几秒还能忍。金融市场不行。做市商改价。拍卖出价。清算。撤单。这些东西，慢一点，钱就没了。你想想就知道。市场一波动，做市商第一反应一定是撤旧单、挂新单。结果链给你的承诺只是： “你这个交易最终会上链。” 但具体先进哪一块，不知道。这就废了。因为别人可以比你更早进去，把你的过时报价狠狠干掉。最后做市商只能怎么办？把点差拉大。用户成交更差。链上市场永远做不出真正的深度。 2、问题也不在应用层，问题在底层把太大权力交给了出块的人。现在很多链，本质上都是一个领导者说了算。谁先进区块。谁后进区块。谁干脆别进区块。都看它。工程上这很方便。金融上这就是大坑。因为只要你有这个权力，你就天然可以赚这种钱：先看别人的单。延迟别人的单。把自己的单插前面。或者干脆不让别人进。这不只是夹子问题。这是市场结构本身有问题。说白了，很多链上市场不是输在产品不够花。是输在底层规则就不公平。 3、只要有人能先看你的单，或者不让你的单上链，很多市场天然就长不大。拍卖就是最简单的例子。如果有人能审查你的出价，那他可以直接把别人挡掉，自己低价拿走。如果他不能挡你，但能先看到你的出价，那也一样。他只要压你一点点就行。或者发现你这个价格已经不划算了，那他就不接，让你自己亏。现货、永续、衍生品，本质都一样。只要系统里有个角色同时拥有两种特权：一，能不让你上链。二，能在确认前看见你。那这个市场迟早会被玩坏。 4、现在 DeFi 还能跑，不是因为设计已经对了，是因为大家还在靠补丁硬撑。为什么问题这么明显，链上交易还没死透？一个原因，是很多节点还没把自己的权力用到最狠。不是不能用。是还顾虑长期利益。另一个原因，是应用层自己认了。把最关键的执行放到链下。链上只做最后结算。这当然能缓一口气。但代价也明显。可组合性变差。系统更碎。你还得额外信链下那套东西别出事。本质上，这就是在承认：现在很多链，还扛不起真正高要求的金融执行。 5、所以真正卡住 DeFi 的，从来不是 TPS，是交易确定性和公平性。 a16z 提的方向其实就两个：一个是，短时间抗审查。只要有诚实节点收到我的交易，我就该很快进区块。不是“也许几秒后”。是尽快，而且可预期。另一个是，确认前隐藏。别让全网先把我的单看光。不然别人看完再决定怎么狠狠干我，那还玩个屁。这两个东西补不上， DeFi 就还是更像链上游乐场。能玩。能炒。能折腾。但离真正的金融市场，还是差得远。别再迷信 TPS 了。金融市场最值钱的，从来不是“你一秒能发多少单”。而是：你发出去之后，规则是不是确定的。执行是不是公平的。这件事不解决，DeFi 就永远撑不起真正的大市场

比特币橙子Trader

243,810 次观看 • 4 个月前

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

给大家推荐一个早期项目 ——Wallet V，这是一款手机端的永续合约（perp）工具，目前已经接入了 Hyperliquid。简单说，有了它，你就能直接在手机上进行合约交易，操作起来更方便、更快捷。或许有人会好奇，它和 Binance 这类中心化交易所有啥不一样？最核心的区别就是：不用做 KYC（身份验证）。对于那些不方便完成 KYC 的地区用户来说，这类永续合约工具正好能解决这个难题。当然，和中心化交易所比起来，它的流动性可能会差一些，这一点大家要注意，防范相关风险。目前这个项目还比较低调，没什么太大的市场声音，也没看到有明确的融资信息。不过在它的关注列表里，能看到 MoonPay 🟣 的身影，而且一些玩 Hyperliquid 的外国用户，像 HyperLcrgs.hl 和 Megamus.hl，也在使用这款工具。费用方面也有优势：和 Phantom 相比，WalletV 的永续合约交易费用低 32%，Swap（兑换）费用更是低 62%。如果你平时玩永续合约，这个项目值得留意，也可以研究下怎么和 lighter 搭配做对冲。我还录制了相关视频，大家可以参考看看。想尝试的话，直接在应用商店搜索 “WalletV” 下载 App 就行，注册的时候别忘了填邀请码：16869

给大家推荐一个早期项目 ——Wallet V，这是一款手机端的永续合约（perp）工具，目前已经接入了 Hyperliquid。简单说，有了它，你就能直接在手机上进行合约交易，操作起来更方便、更快捷。或许有人会好奇，它和 Binance 这类中心化交易所有啥不一样？最核心的区别就是：不用做 KYC（身份验证）。对于那些不方便完成 KYC 的地区用户来说，这类永续合约工具正好能解决这个难题。当然，和中心化交易所比起来，它的流动性可能会差一些，这一点大家要注意，防范相关风险。目前这个项目还比较低调，没什么太大的市场声音，也没看到有明确的融资信息。不过在它的关注列表里，能看到 MoonPay 🟣 的身影，而且一些玩 Hyperliquid 的外国用户，像 HyperLcrgs.hl 和 Megamus.hl，也在使用这款工具。费用方面也有优势：和 Phantom 相比，WalletV 的永续合约交易费用低 32%，Swap（兑换）费用更是低 62%。如果你平时玩永续合约，这个项目值得留意，也可以研究下怎么和 lighter 搭配做对冲。我还录制了相关视频，大家可以参考看看。想尝试的话，直接在应用商店搜索 “WalletV” 下载 App 就行，注册的时候别忘了填邀请码：16869

玩幣Q

14,804 次观看 • 1 年前

花了三天时间，build了我们第一个X402的产品「X Spaces Transcription Agent」你现在可以访问使用它。对我们来说，x402 不是一个“又一个支付方案”，而有可能成为未来互联网里最简单、最通用的支付协议。但当我开始深入研究时，我发现一个很现实的问题：今天的 x402scan 上，大部分服务其实并没有真实价值。很多调用量只是刷出来的——因为 facilitator 会代付 gas，所以你完全可以靠刷量堆数字。（如果你感兴趣，我之后可以详细讲讲现在的刷量模式和一些典型行为。）既然协议本身已经这么干净，那么真正缺的不是“更多 endpoint”，而是——有没有人愿意真正付费使用的 x402 服务？所以我们换了一个思路：别再追调用量了，从我们自己的真实需求出发，去做一个我们自己会持续付费使用的 x402 agent。于是，我们构建了一个有明确使用价值的 x402 Server： 👉 只需用 x402 支付 1 USDC 你就可以转录任意一场 Twitter Space。完整音频 → Whisper → LLM 多段格式化转录完成后，这个 Space 的全文对所有人永久开放所有人可以继续用 0.1 USDC/次的方式使用 Chat agent 做 summary、key points、projects、translate 等二次分析我们已经用它转录了不少 daydreams 和 x402 meta 相关的空间，如果你感兴趣可以点进去看。为什么先做这个？因为如果 x402 真要成为“互联网的通用支付层”，那就必须要出现一批真正愿意付费的服务：不是刷量，不是 demo，而是你愿意掏 1 USDC、可以给你带来价值的数据资产。而 Twitter Space 转录对我们来说就是一个非常明确的需求：太多高质量讨论沉在音频里，不可搜索、不可引用、不可分析。但当转录成为一个“用 1 USDC 买下的公共数据资产”之后，整个生态的 Agent 都可以在这上面做二次增值。这个 Space Agent 只是我们构建的一批 x402 实用服务的第一个。最后不要在熊市躺平，而是在熊市面向未来build, 而这个未来就是 X402 + ERC8004. 如果你对 x402、Web3、AI 的结合感兴趣，也可以完整的看看我们的技术文章：

花了三天时间，build了我们第一个X402的产品「X Spaces Transcription Agent」你现在可以访问使用它。对我们来说，x402 不是一个“又一个支付方案”，而有可能成为未来互联网里最简单、最通用的支付协议。但当我开始深入研究时，我发现一个很现实的问题：今天的 x402scan 上，大部分服务其实并没有真实价值。很多调用量只是刷出来的——因为 facilitator 会代付 gas，所以你完全可以靠刷量堆数字。（如果你感兴趣，我之后可以详细讲讲现在的刷量模式和一些典型行为。）既然协议本身已经这么干净，那么真正缺的不是“更多 endpoint”，而是——有没有人愿意真正付费使用的 x402 服务？所以我们换了一个思路：别再追调用量了，从我们自己的真实需求出发，去做一个我们自己会持续付费使用的 x402 agent。于是，我们构建了一个有明确使用价值的 x402 Server： 👉 只需用 x402 支付 1 USDC 你就可以转录任意一场 Twitter Space。完整音频 → Whisper → LLM 多段格式化转录完成后，这个 Space 的全文对所有人永久开放所有人可以继续用 0.1 USDC/次的方式使用 Chat agent 做 summary、key points、projects、translate 等二次分析我们已经用它转录了不少 daydreams 和 x402 meta 相关的空间，如果你感兴趣可以点进去看。为什么先做这个？因为如果 x402 真要成为“互联网的通用支付层”，那就必须要出现一批真正愿意付费的服务：不是刷量，不是 demo，而是你愿意掏 1 USDC、可以给你带来价值的数据资产。而 Twitter Space 转录对我们来说就是一个非常明确的需求：太多高质量讨论沉在音频里，不可搜索、不可引用、不可分析。但当转录成为一个“用 1 USDC 买下的公共数据资产”之后，整个生态的 Agent 都可以在这上面做二次增值。这个 Space Agent 只是我们构建的一批 x402 实用服务的第一个。最后不要在熊市躺平，而是在熊市面向未来build, 而这个未来就是 X402 + ERC8004. 如果你对 x402、Web3、AI 的结合感兴趣，也可以完整的看看我们的技术文章：

0xhhh

14,695 次观看 • 8 个月前

这个22岁香港交易员Martin还是很有意思的。做五单亏四单，全年的交易胜率22%，却把实盘账户做到了969%的收益拿下了2025年的美国投资冠军赛冠军。可见他的策略的容错率有多强。我用了之后感觉这套策略的最大的功臣是锚定成交量加权平均价格，各位可以研究一下这个指标，看看能不能结合到自己的交易里。 Martin说自己经常止损，但他还是能在交易中保持优势，他根本不担心每次的损失，那个损失很小，他的策略盈亏比很大，只要做对一次，就能把前期的损失赚回来，甚至抓住翻倍甚至十几倍的幅度。这种翻盘的感觉很好，他已经试过很多次。这套策略简单但用起来并不轻松，在使用的时候会出现频繁的止损，会有一种挫败感。

这个22岁香港交易员Martin还是很有意思的。做五单亏四单，全年的交易胜率22%，却把实盘账户做到了969%的收益拿下了2025年的美国投资冠军赛冠军。可见他的策略的容错率有多强。我用了之后感觉这套策略的最大的功臣是锚定成交量加权平均价格，各位可以研究一下这个指标，看看能不能结合到自己的交易里。 Martin说自己经常止损，但他还是能在交易中保持优势，他根本不担心每次的损失，那个损失很小，他的策略盈亏比很大，只要做对一次，就能把前期的损失赚回来，甚至抓住翻倍甚至十几倍的幅度。这种翻盘的感觉很好，他已经试过很多次。这套策略简单但用起来并不轻松，在使用的时候会出现频繁的止损，会有一种挫败感。

投机实验室

238,291 次观看 • 5 个月前

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 🌊

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🧙🏿‍♀️

33,503 次观看 • 6 个月前

【日本生活】大龄码农赴日见闻-8：外国人办理日本银行卡攻略，开户！ 💡銀行人在国内时就得知日本的银行卡不好办，首先绝大多数的银行都对你已经在日本住了多长时间有要求，一般来讲是 6 个月，要么就得已经有非常流利的日语可以跟银行的工作人员 Battle 是否有银行卡是设立公司的先决条件，大部分情况下，没有银行卡的情况下，房东也不太愿意租房给你，所以 6 个月肯定是等不起好在有一家银行对一穷二白的外国人把门打开了一点点，他就是日本邮政储蓄银行（ゆうちょ銀行），他们是愿意在一定条件下给在留时间剩余 2 个月以上的人办理银行卡的日本的邮便局是个庞大的企业，除了有银行业务以外，也有包括邮件、包裹、保险、证券等业务，日本人热衷于交换纸质信件，即便一个普通的市内文件都要 370 日元的快递费也在所不惜，街上遍布了各种看上去崭新的红色邮筒，起初我以为跟国内一样就是个摆设，直到我亲眼看见有邮递员大叔取件以后才敢自己去使用（这是后话了） 💡办卡由于国内也有邮政银行，所以乍一听就会认为是差不多的风格，事实证明也确实是熟悉的味道。好不容易等到又一个休息日的结束，我们兴冲冲的跑去民宿楼下的某个自带人工窗口的邮所银行营业厅，与工作人员通过 Google Translate 一番尬聊过后，被告知一定要自己有流利的日语基础或者携带翻译，并且通过预约，才可以办理银行卡。有一点百密一疏的感觉，因为这个似乎跟事先我查的攻略不太一样，以前查到的是说去邮所银行办卡的时候，当天会给一本存折，然后回家等邮寄银行卡。当提出这个观点以后，工作人员收下了我给他们看的开户证件，让我们去休息区等通知，并开始了来来回回忙碌的工作，正当我以为事情有了转机，是不是最后还是会帮我开户时，工作人员叫号了，一番人机尬聊后，得知如果不事先预约并且携带翻译，就不能给我们开户，但是我们可以下载邮所开户客户端，自己通过手机网络开户，并给我们打印了一本小册子，大概有2、30页，并且还是彩打，第一想法是：这一点儿都不环保啊。小册子的内容是图文并茂的 app 使用指南，基本上看上去就是把某个网页打印下来了，服务是好服务，但是效率不高，如果是国内的话，可能门口贴张纸，让你自己扫码下载 APP、看教程就完事儿了自己通过手机 APP 开户，需要先下载口座开设客户端：如果是 iPhone 的话需要注意的是，国区是没有这个客户端的，亲测日区和美区有。开户有一堆的表格要填，并且需要用手机 NFC 扫在留卡，以及需要摄像头权限进行人脸识别，可以选英语界面，所以整个过程相对而言还是比较友好的。只不过，信息填写一定要照搬去区役所登记的信息，特别是姓名、地址、电话一个字都不能跟登记的不一样，我在填写住址的时候，复制粘贴了 Google 地图上的地址，描述形式跟在留卡上的不同，过了 4 天以后，就收到了邮所银行从名古屋发来的邮件，告诉我地址错了。全部重填、重新申请以后，又过了 3 天，收到了审核通过的邮件。从开始申请到最终收到卡，连周末在内，一共耗时十天，期间有自己地址填写的问题，否则的话感觉一周左右可以办下来。有趣的是，我老婆也一起申请了银行卡，并且大部分个人信息都是跟我一样复制粘贴进行的，中间没有收到任何驳回的邮件，跟我同一时间收到了银行卡。个人猜测银行办理业务都是按家庭为单位，觉得一家人同时申请的时候，只要有一个人信息正确就好？总而言之，有了银行卡以后，很多手续都变得好办了许多，身上携带的现金也有了去处，不用每天出去玩的时候也负重前行了目前为止，这张卡已经足够支撑所有想要办理的业务，比如租房时填写账号方便房东自动房租、役所登记银行账号方便扣保险以及儿童福利金发放、公司成立验资时的资金账户、学校自动交杂费（大阪号称公立教育从小学到大学全免费，可是还是要收取书本、旅游以及参加活动的材料等等费用，这个以后详细聊）时需要填写的用来扣款的银行账户等等场景 💡用卡邮所的卡有几点限制： - 当一个人在日本居住时间不满半年，并且没有在日本的公司工作并产生收入时，这个人就会被定义为「非居住者」，此时这个人的银行卡，想要主动跟别人转账的话，每次会收取 3000 日元手续费； - 从海外向该银行账户转账时，会自动在代理结算银行换购美元，入帐后，自动转换为日元进入账户，期间手续费和汇率都是非常不友好的，并且，如果期间出现任何疑问，可能会有电话过来询问资金来源和用途，最终如果款项原路返回的话，损失自行承担； - 还有一些网上经常吐槽的缺点，由于相关的事项我还没有涉及，就暂时没有去关注。日本有一些比较大的银行，可以说是办理银行卡的版本答案，比如三井住友、三菱UFJ、瑞穗，基本上，都需要住满半年后，才有可能办下来，被拒的概率不能说全部，基本上绝大部分吧，有的人说自己一到日本就办理了三井住友银行卡，也许这就是传说中的人中龙凤吧需要解决当前邮所银行卡不好用的问题，能做的只能是等待： - 在公司成立之后，由于自己就是社长，所以就算在日本企业工作的人，就可以破除「非居住者」的身份，一跃成为「普通用户」 - 居住六个月后，自动脱离「非居住者」身份，并且可以去尝试办理尊贵的三大行银行卡总而言之，日本的银行卡都说不好办理，可是要办理也并非无迹可循，只要材料完备、按部就班，办卡基本上都是时间问题。跟有的地方办卡要查祖宗十八代的信息，还要为「将要拿这张储蓄卡是为了要办什么事情」开具各种证明，忙前忙后只能拿到一张每日额度几百块的储蓄卡相比起来，还是要宽松不少。

【日本生活】大龄码农赴日见闻-8：外国人办理日本银行卡攻略，开户！ 💡銀行人在国内时就得知日本的银行卡不好办，首先绝大多数的银行都对你已经在日本住了多长时间有要求，一般来讲是 6 个月，要么就得已经有非常流利的日语可以跟银行的工作人员 Battle 是否有银行卡是设立公司的先决条件，大部分情况下，没有银行卡的情况下，房东也不太愿意租房给你，所以 6 个月肯定是等不起好在有一家银行对一穷二白的外国人把门打开了一点点，他就是日本邮政储蓄银行（ゆうちょ銀行），他们是愿意在一定条件下给在留时间剩余 2 个月以上的人办理银行卡的日本的邮便局是个庞大的企业，除了有银行业务以外，也有包括邮件、包裹、保险、证券等业务，日本人热衷于交换纸质信件，即便一个普通的市内文件都要 370 日元的快递费也在所不惜，街上遍布了各种看上去崭新的红色邮筒，起初我以为跟国内一样就是个摆设，直到我亲眼看见有邮递员大叔取件以后才敢自己去使用（这是后话了） 💡办卡由于国内也有邮政银行，所以乍一听就会认为是差不多的风格，事实证明也确实是熟悉的味道。好不容易等到又一个休息日的结束，我们兴冲冲的跑去民宿楼下的某个自带人工窗口的邮所银行营业厅，与工作人员通过 Google Translate 一番尬聊过后，被告知一定要自己有流利的日语基础或者携带翻译，并且通过预约，才可以办理银行卡。有一点百密一疏的感觉，因为这个似乎跟事先我查的攻略不太一样，以前查到的是说去邮所银行办卡的时候，当天会给一本存折，然后回家等邮寄银行卡。当提出这个观点以后，工作人员收下了我给他们看的开户证件，让我们去休息区等通知，并开始了来来回回忙碌的工作，正当我以为事情有了转机，是不是最后还是会帮我开户时，工作人员叫号了，一番人机尬聊后，得知如果不事先预约并且携带翻译，就不能给我们开户，但是我们可以下载邮所开户客户端，自己通过手机网络开户，并给我们打印了一本小册子，大概有2、30页，并且还是彩打，第一想法是：这一点儿都不环保啊。小册子的内容是图文并茂的 app 使用指南，基本上看上去就是把某个网页打印下来了，服务是好服务，但是效率不高，如果是国内的话，可能门口贴张纸，让你自己扫码下载 APP、看教程就完事儿了自己通过手机 APP 开户，需要先下载口座开设客户端：如果是 iPhone 的话需要注意的是，国区是没有这个客户端的，亲测日区和美区有。开户有一堆的表格要填，并且需要用手机 NFC 扫在留卡，以及需要摄像头权限进行人脸识别，可以选英语界面，所以整个过程相对而言还是比较友好的。只不过，信息填写一定要照搬去区役所登记的信息，特别是姓名、地址、电话一个字都不能跟登记的不一样，我在填写住址的时候，复制粘贴了 Google 地图上的地址，描述形式跟在留卡上的不同，过了 4 天以后，就收到了邮所银行从名古屋发来的邮件，告诉我地址错了。全部重填、重新申请以后，又过了 3 天，收到了审核通过的邮件。从开始申请到最终收到卡，连周末在内，一共耗时十天，期间有自己地址填写的问题，否则的话感觉一周左右可以办下来。有趣的是，我老婆也一起申请了银行卡，并且大部分个人信息都是跟我一样复制粘贴进行的，中间没有收到任何驳回的邮件，跟我同一时间收到了银行卡。个人猜测银行办理业务都是按家庭为单位，觉得一家人同时申请的时候，只要有一个人信息正确就好？总而言之，有了银行卡以后，很多手续都变得好办了许多，身上携带的现金也有了去处，不用每天出去玩的时候也负重前行了目前为止，这张卡已经足够支撑所有想要办理的业务，比如租房时填写账号方便房东自动房租、役所登记银行账号方便扣保险以及儿童福利金发放、公司成立验资时的资金账户、学校自动交杂费（大阪号称公立教育从小学到大学全免费，可是还是要收取书本、旅游以及参加活动的材料等等费用，这个以后详细聊）时需要填写的用来扣款的银行账户等等场景 💡用卡邮所的卡有几点限制： - 当一个人在日本居住时间不满半年，并且没有在日本的公司工作并产生收入时，这个人就会被定义为「非居住者」，此时这个人的银行卡，想要主动跟别人转账的话，每次会收取 3000 日元手续费； - 从海外向该银行账户转账时，会自动在代理结算银行换购美元，入帐后，自动转换为日元进入账户，期间手续费和汇率都是非常不友好的，并且，如果期间出现任何疑问，可能会有电话过来询问资金来源和用途，最终如果款项原路返回的话，损失自行承担； - 还有一些网上经常吐槽的缺点，由于相关的事项我还没有涉及，就暂时没有去关注。日本有一些比较大的银行，可以说是办理银行卡的版本答案，比如三井住友、三菱UFJ、瑞穗，基本上，都需要住满半年后，才有可能办下来，被拒的概率不能说全部，基本上绝大部分吧，有的人说自己一到日本就办理了三井住友银行卡，也许这就是传说中的人中龙凤吧需要解决当前邮所银行卡不好用的问题，能做的只能是等待： - 在公司成立之后，由于自己就是社长，所以就算在日本企业工作的人，就可以破除「非居住者」的身份，一跃成为「普通用户」 - 居住六个月后，自动脱离「非居住者」身份，并且可以去尝试办理尊贵的三大行银行卡总而言之，日本的银行卡都说不好办理，可是要办理也并非无迹可循，只要材料完备、按部就班，办卡基本上都是时间问题。跟有的地方办卡要查祖宗十八代的信息，还要为「将要拿这张储蓄卡是为了要办什么事情」开具各种证明，忙前忙后只能拿到一张每日额度几百块的储蓄卡相比起来，还是要宽松不少。

Justin

19,544 次观看 • 2 年前

如何让多个 Agent 之间真正互相学习、互相帮助？现在很多 Agent 都开始有自己的记忆，但问题是：这些记忆彼此不连通。 Codex 记住的坑，Claude 不知道；Hermes 总结的方法，OpenClaw 也用不上。最后每个 Agent 都像一个很努力但失忆的同事，重复问、重复试、重复踩坑。我想要的不是把所有聊天记录都塞进一个大仓库，而是建立一层更克制的“共享记忆”：只记录 Agent 之间最需要互相知道的信息，比如关键结论、踩过的问题、验证过的方法、环境配置、失败教训、用户偏好等。这样一来，一台 Mac 上跑通的流程，另一台 Mac 可以直接继承；一个 Agent 总结出的经验，另一个 Agent 可以继续使用。记忆不再被锁在某个客户端里，而是变成整个 Agent 工作流的公共上下文。新出来的MemOS CLI 对我来说，刚好提供了这个共享记忆层的入口。当然，我需要改造它，因为它默认也是将所有信息都记录起来，我改造成：重要信息才记录，解决不了问题的时候才主动搜索！这样就让 Agent 不只是各自变聪明，而是开始像一个团队一样积累经验、传递经验、减少重复试错。具体看视频，地址在评论区👇

如何让多个 Agent 之间真正互相学习、互相帮助？现在很多 Agent 都开始有自己的记忆，但问题是：这些记忆彼此不连通。 Codex 记住的坑，Claude 不知道；Hermes 总结的方法，OpenClaw 也用不上。最后每个 Agent 都像一个很努力但失忆的同事，重复问、重复试、重复踩坑。我想要的不是把所有聊天记录都塞进一个大仓库，而是建立一层更克制的“共享记忆”：只记录 Agent 之间最需要互相知道的信息，比如关键结论、踩过的问题、验证过的方法、环境配置、失败教训、用户偏好等。这样一来，一台 Mac 上跑通的流程，另一台 Mac 可以直接继承；一个 Agent 总结出的经验，另一个 Agent 可以继续使用。记忆不再被锁在某个客户端里，而是变成整个 Agent 工作流的公共上下文。新出来的MemOS CLI 对我来说，刚好提供了这个共享记忆层的入口。当然，我需要改造它，因为它默认也是将所有信息都记录起来，我改造成：重要信息才记录，解决不了问题的时候才主动搜索！这样就让 Agent 不只是各自变聪明，而是开始像一个团队一样积累经验、传递经验、减少重复试错。具体看视频，地址在评论区👇

huangserva

161,263 次观看 • 1 个月前

a16z 刚丢出一篇很牛逼的判断，他说： AI Agent 不是来刷卡的。它们是来重写支付系统的。大多数人现在还在用“人类点击—结账—付款”的脑回路理解未来。错了。在 Agent 时代，交易主体不是人。是能 24 小时运转、可复制、可规模化的数字执行者。而它们的支付方式—— 不会像游客。会像本地人。一、游客支付 vs 本地人支付游客怎么付钱？临时比价现场谈判刷卡结账一次性交易本地人怎么做？长期合作提前谈好价格赊账批量结算 a16z 的核心判断就一句话： Agent 会像企业一样建立长期供应商关系。不是一单一单刷卡。而是预先协商条款。二、为什么 Agent 更像企业？两个原因。 1️⃣ 好体验来自“提前设计” 你不会希望你的旅行 Agent 到结账时才开始打电话比价。真正好的 Agent 早就谈好了：谁是可靠供应商价格区间是多少什么时候可以锁仓这不是零售支付。这是 B2B 关系。 2️⃣ 规模会碾压小玩家一年订 100 万张机票的 Agent，拿到的价格一定优于一年订 10 张的。规模强化规模。最后每个垂直领域只会剩下少数几个核心 Agent。它们会拥有：更低成本更强议价能力更深系统整合这本质就是企业结构。三、两条支付关系会同时存在未来支付结构会分裂成两层：用户 → Agent 订阅费按任务收费授权额度 Agent → 供应商预先协商价格 Net-30 发票批量折扣信用额度后者才是真正的大头。而问题来了—— 信用卡适合吗？四、信用卡看似完美，其实卡住了表面上看，信用卡很适配：全球接受内置仲裁月度账单但现实是：不支持微支付低于 1 美分基本不行 30 美分固定手续费模型技术架构默认“有人类审批” Agent 的支付场景是什么？每秒 0.001 美元算力 API 调用微额计费高频跨境小额结算信用卡的成本结构根本不匹配。更麻烦的是—— 它们没动力自我革命。这就是典型的创新者困境。五、稳定币才是为 Agent 准备的稳定币的优势非常直观：全球可用低成本无最低手续费可编程关键是：可编程。账单仲裁托管条件支付信用额度都能写进同一套系统。你可以：每秒付 0.001 美元算力也可以一次性结算 5 万美元账单同一条轨道完成。六、真正的创业蓝海在哪？ a16z 其实已经点名了方向。未来会爆发的，不只是“发个稳定币”。而是围绕 Agent 生态的整套金融层： Agent 专用账单系统自动仲裁机制链上信用评分批量审批工具跨系统互操作协议流式支付基础设施微型营运资金网络换句话说—— 这是一个“Agent 版 Stripe + Visa + PayPal + 银行”的重建机会。而且是在一个全新的支付范式里。七、最关键的一句话支付关系有极强路径依赖。一旦 Agent 与供应商的第一层关系建立在稳定币上。未来 5 年，它大概率不会再回到刷卡轨道。这才是真正的窗口期。 AI 不是只会抢工作。它会重写钱的流动方式。而 Agent 支付，很可能是下一个十年最被低估的基础设施战场。

a16z 刚丢出一篇很牛逼的判断，他说： AI Agent 不是来刷卡的。它们是来重写支付系统的。大多数人现在还在用“人类点击—结账—付款”的脑回路理解未来。错了。在 Agent 时代，交易主体不是人。是能 24 小时运转、可复制、可规模化的数字执行者。而它们的支付方式—— 不会像游客。会像本地人。一、游客支付 vs 本地人支付游客怎么付钱？临时比价现场谈判刷卡结账一次性交易本地人怎么做？长期合作提前谈好价格赊账批量结算 a16z 的核心判断就一句话： Agent 会像企业一样建立长期供应商关系。不是一单一单刷卡。而是预先协商条款。二、为什么 Agent 更像企业？两个原因。 1️⃣ 好体验来自“提前设计” 你不会希望你的旅行 Agent 到结账时才开始打电话比价。真正好的 Agent 早就谈好了：谁是可靠供应商价格区间是多少什么时候可以锁仓这不是零售支付。这是 B2B 关系。 2️⃣ 规模会碾压小玩家一年订 100 万张机票的 Agent，拿到的价格一定优于一年订 10 张的。规模强化规模。最后每个垂直领域只会剩下少数几个核心 Agent。它们会拥有：更低成本更强议价能力更深系统整合这本质就是企业结构。三、两条支付关系会同时存在未来支付结构会分裂成两层：用户 → Agent 订阅费按任务收费授权额度 Agent → 供应商预先协商价格 Net-30 发票批量折扣信用额度后者才是真正的大头。而问题来了—— 信用卡适合吗？四、信用卡看似完美，其实卡住了表面上看，信用卡很适配：全球接受内置仲裁月度账单但现实是：不支持微支付低于 1 美分基本不行 30 美分固定手续费模型技术架构默认“有人类审批” Agent 的支付场景是什么？每秒 0.001 美元算力 API 调用微额计费高频跨境小额结算信用卡的成本结构根本不匹配。更麻烦的是—— 它们没动力自我革命。这就是典型的创新者困境。五、稳定币才是为 Agent 准备的稳定币的优势非常直观：全球可用低成本无最低手续费可编程关键是：可编程。账单仲裁托管条件支付信用额度都能写进同一套系统。你可以：每秒付 0.001 美元算力也可以一次性结算 5 万美元账单同一条轨道完成。六、真正的创业蓝海在哪？ a16z 其实已经点名了方向。未来会爆发的，不只是“发个稳定币”。而是围绕 Agent 生态的整套金融层： Agent 专用账单系统自动仲裁机制链上信用评分批量审批工具跨系统互操作协议流式支付基础设施微型营运资金网络换句话说—— 这是一个“Agent 版 Stripe + Visa + PayPal + 银行”的重建机会。而且是在一个全新的支付范式里。七、最关键的一句话支付关系有极强路径依赖。一旦 Agent 与供应商的第一层关系建立在稳定币上。未来 5 年，它大概率不会再回到刷卡轨道。这才是真正的窗口期。 AI 不是只会抢工作。它会重写钱的流动方式。而 Agent 支付，很可能是下一个十年最被低估的基础设施战场。

比特币橙子Trader

159,043 次观看 • 4 个月前