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最近在用Surf，刚看已经升级到了1.5了，比之前1.0响应速度快很多，说几点最实际的变化吧 Crypto Pulse（AI 情报流）。现在打开 Surf，首页就是当天最值得看的几条叙事和事件。没用信息不在展示页，时间利用率会高很多。 Cryptopedia 扩容。多了大量 pre-TGE 项目的深度资料，有实时 mindshare，有社区情绪分布，一眼能扫完的核心数据摘要。评估新项目的时候，这些信息足够我去做第一轮判断。底层模型升级 + Auto 模式。这个 Auto 模式还会主动给你推荐值得研究的问题，或者你可以直接扔交易截图或合约审计图或一个 meme过去，它会帮你拆解是不是异常交易，叙事是否自洽，有没有被过度解读之类的。没用过的可以体验下，这里： . Surf

Una繁星

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Anya Rossi• Live Now

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币圈每天最不缺的就是信息，最缺的是把信息串起来的工具。一个热点突然起来，你得同时翻新闻、行情、项目官网、团队背景、融资方和人物关系。等你把这些信息拼完整，市场可能已经走完一段了。最近我体验了下 Qoory，它不是普通的行情网站，更像一个 Crypto 和股票市场的情报搜索引擎。新闻、行情、项目、公司、人物和市场叙事，都能顺着关系继续往下查。比如看到某个 AI、RWA 或稳定币叙事突然升温，可以从一条新闻开始，继续查相关项目、公司和人物，不用在十几个网页之间来回切换。我比较关注的还有它的 MCP、API 和 AI Skill，可以把这些研究能力接进 AI Agent 或自动化工作流里。对经常研究项目、追踪热点、做内容的人，这个功能很实用。我录了段视频，直接带大家看一下它具体怎么用。大家可以自行深度的去体验一下里面有很多功能和指标参考。 Qoory 只提供市场研究和情报服务，不做交易、托管，也不会要求用户充值或转入资产。体验地址：

币圈每天最不缺的就是信息，最缺的是把信息串起来的工具。一个热点突然起来，你得同时翻新闻、行情、项目官网、团队背景、融资方和人物关系。等你把这些信息拼完整，市场可能已经走完一段了。最近我体验了下 Qoory，它不是普通的行情网站，更像一个 Crypto 和股票市场的情报搜索引擎。新闻、行情、项目、公司、人物和市场叙事，都能顺着关系继续往下查。比如看到某个 AI、RWA 或稳定币叙事突然升温，可以从一条新闻开始，继续查相关项目、公司和人物，不用在十几个网页之间来回切换。我比较关注的还有它的 MCP、API 和 AI Skill，可以把这些研究能力接进 AI Agent 或自动化工作流里。对经常研究项目、追踪热点、做内容的人，这个功能很实用。我录了段视频，直接带大家看一下它具体怎么用。大家可以自行深度的去体验一下里面有很多功能和指标参考。 Qoory 只提供市场研究和情报服务，不做交易、托管，也不会要求用户充值或转入资产。体验地址：

DeFi狙击手 | Ai🕊️｜Gate美股0费率

10,637 次观看 • 1 个月前

亲爱的，最近行情重新回来，你有关注链上动态吗？看着Stable 生态里的 Meme，我注意到了 Fefer 他们这项目的故事其实挺有意思最开始只是一个蓝色恐龙梗后来社区把它做成了 FEFER，热度起来得很快市值一度超过 880 万美元，链上交易也非常活跃但是，Meme 的生命周期，有时候就是这么突然热度还在的时候，老 Dev 离开了！留下来的社区还在，项目却慢慢失去了继续往前走的人所以我觉得这次 Fefer 的重启，最值得看的地方，除了它能不能马上重新涨起来还有，它有没有机会把原来的社区重新找回来？新团队 Fefer 现在已经正式启动 CTO，并在 Stable 上重新发行 FEFER 让我印象比较深的是，他们没有把过去的持币者抛弃，完全留在旧的叙事里新币按照原来的持仓地址进行空投不用填写资料，也不用手动 Claim 钱包里原本有老 FEFER 的用户，可以直接获得新币某种程度上，这也是在告诉原来的社区这一次，我们愿意从你们还在的地方重新开始当然，重启只是第一步 Meme 最终还是要回到最现实的问题有没有持续做事的人？有没有愿意留下来的社区？有没有足够的流动性和新的叙事？所以现在的 Fefer，我会把它当成一个正在重新生长的项目去观察过去发生过什么已经无法改变但新的故事，才刚刚开始新 FEFER CA是这个 0xdeee8f25fe3b5c33aef78637278acbff23eebfa6 以上内容仅分享个人观察，请大家自己做好研究哦！

亲爱的，最近行情重新回来，你有关注链上动态吗？看着Stable 生态里的 Meme，我注意到了 Fefer 他们这项目的故事其实挺有意思最开始只是一个蓝色恐龙梗后来社区把它做成了 FEFER，热度起来得很快市值一度超过 880 万美元，链上交易也非常活跃但是，Meme 的生命周期，有时候就是这么突然热度还在的时候，老 Dev 离开了！留下来的社区还在，项目却慢慢失去了继续往前走的人所以我觉得这次 Fefer 的重启，最值得看的地方，除了它能不能马上重新涨起来还有，它有没有机会把原来的社区重新找回来？新团队 Fefer 现在已经正式启动 CTO，并在 Stable 上重新发行 FEFER 让我印象比较深的是，他们没有把过去的持币者抛弃，完全留在旧的叙事里新币按照原来的持仓地址进行空投不用填写资料，也不用手动 Claim 钱包里原本有老 FEFER 的用户，可以直接获得新币某种程度上，这也是在告诉原来的社区这一次，我们愿意从你们还在的地方重新开始当然，重启只是第一步 Meme 最终还是要回到最现实的问题有没有持续做事的人？有没有愿意留下来的社区？有没有足够的流动性和新的叙事？所以现在的 Fefer，我会把它当成一个正在重新生长的项目去观察过去发生过什么已经无法改变但新的故事，才刚刚开始新 FEFER CA是这个 0xdeee8f25fe3b5c33aef78637278acbff23eebfa6 以上内容仅分享个人观察，请大家自己做好研究哦！

Moonlight🌙月光

37,720 次观看 • 29 天前

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

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

566,983 次观看 • 3 个月前

花了很长时间完成了一个表情练习，从年前一直做到现在。方法是从之前项目的同事那学来的，利用图层可以在同一个模型上制作多个表情，并通过控制图层透明度模拟动画效果，过程比较麻烦不太实用。

Sensitive content

花了很长时间完成了一个表情练习，从年前一直做到现在。方法是从之前项目的同事那学来的，利用图层可以在同一个模型上制作多个表情，并通过控制图层透明度模拟动画效果，过程比较麻烦不太实用。

老郦

74,078 次观看 • 1 年前

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🧙🏿‍♀️

33,621 次观看 • 8 个月前

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

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

百里 🦅

16,721 次观看 • 6 个月前

宝子们，月光当了好几年的社区mod，最近被 @HashKey_ModAI 越来越厉害的AI技术给惊艳到了他们家做的不是那种只是蹭AI热度的概念项目，而是真的在解决Web3社区管理的各种难点～如果有项目方或社区想体验看看，欢迎到官网了解更多： 💎 大家都知道，AI+Crypto前阵子被吹得很猛，但热潮过后，真正能留下来的项目没几个很多所谓的AI项目，不是没有落地场景，就是纯靠发币短炒。说实话，看多了真的有点审美疲劳… 💎 但ModAI完全不一样！他们的目标很明确：就是要用AI来替代低效的人力管理，真正提升社区的运营效率比如现在很多社区mod要手动回复问题、维稳舆情、处理突发事件，其实早就该升级啦！ ModAI可以做到自动答疑、AI客服、实时情绪监控，还能根据项目情况去传播价值信息～ @HashKey_ModAI 用的是类似Deepseek和GPT这样的大模型技术，还搭了自研的混合引擎，语言能力超自然，据说目前已经有60%“拟人程度”，期待能持续进化到90%以上！ 💎 最打动月光的，就是 @HashKey_ModAI真的在从实战场景出发思考问题比如之前大所被盗事件，如果当时有ModAI的AI代理，就可以帮项目方进行情绪安抚、回答问题等工作对的，分角色处理、快速响应，这些内容，AI都能做！ 💎 @HashKey_ModAI 现在还开放了免费体验，而且三到六个月之内还会升级更多功能，像是情绪雷达、实时风险识别等，社区管理真的要被颠覆了～有在运营社群的朋友真的可以关注一下官方推特： @HashKey_ModAI 官网：以后社区管理不需要再靠人力24小时轮班硬扛啦～该上AI代理来帮忙了！

宝子们，月光当了好几年的社区mod，最近被 @HashKey_ModAI 越来越厉害的AI技术给惊艳到了他们家做的不是那种只是蹭AI热度的概念项目，而是真的在解决Web3社区管理的各种难点～如果有项目方或社区想体验看看，欢迎到官网了解更多： 💎 大家都知道，AI+Crypto前阵子被吹得很猛，但热潮过后，真正能留下来的项目没几个很多所谓的AI项目，不是没有落地场景，就是纯靠发币短炒。说实话，看多了真的有点审美疲劳… 💎 但ModAI完全不一样！他们的目标很明确：就是要用AI来替代低效的人力管理，真正提升社区的运营效率比如现在很多社区mod要手动回复问题、维稳舆情、处理突发事件，其实早就该升级啦！ ModAI可以做到自动答疑、AI客服、实时情绪监控，还能根据项目情况去传播价值信息～ @HashKey_ModAI 用的是类似Deepseek和GPT这样的大模型技术，还搭了自研的混合引擎，语言能力超自然，据说目前已经有60%“拟人程度”，期待能持续进化到90%以上！ 💎 最打动月光的，就是 @HashKey_ModAI真的在从实战场景出发思考问题比如之前大所被盗事件，如果当时有ModAI的AI代理，就可以帮项目方进行情绪安抚、回答问题等工作对的，分角色处理、快速响应，这些内容，AI都能做！ 💎 @HashKey_ModAI 现在还开放了免费体验，而且三到六个月之内还会升级更多功能，像是情绪雷达、实时风险识别等，社区管理真的要被颠覆了～有在运营社群的朋友真的可以关注一下官方推特： @HashKey_ModAI 官网：以后社区管理不需要再靠人力24小时轮班硬扛啦～该上AI代理来帮忙了！

Moonlight🌙月光

30,913 次观看 • 1 年前

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 🔶

74,206 次观看 • 5 个月前

不想玩手机，但又不知道做什么？可以来尝试这人生回报率最高的九件小事。放下手机的那一刻，你是不是突然觉得空虚？明明知道刷手机浪费时间，可是不刷又不知道干什么。这种状态我太懂了，因为我曾经就是那个一天刷手机八小时、生活一团糟的人。直到我发现一个残酷的真相：你之所以离不开手机，不是因为手机有多好，而是因为你的现实生活太空。当你的生活里没有值得期待的事，手机就成了你唯一的寄托。我用了整整三个月时间，把生活从手机里拉回现实。方法很简单，就是用高回报率的小事，把那些原本刷手机的时间填满。这九件事，每一件都不需要多大决心，但累积下来的改变，会让你彻底告别手机依赖。第一件事，早起后不碰手机，先喝水。听起来简单到可笑，对吧？但就是这么一个动作，能让你夺回一天的主动权。我以前早上醒来，第一件事就是看手机，一看就是半小时，然后匆匆忙忙起床，整个人都是被动的。现在我醒来，先喝一大杯水，感受身体苏醒的过程，这种掌控感会延续一整天。第二件事，每天读十页纸质书。注意，必须是纸质书。因为电子书，你一定会分心去看消息。十页而已，最多15分钟。但坚持一个月，你就能读完两本书。我从去年四月开始这么做，到现在已经读了30多本。这些书里的认知，直接改变了我对很多事情的看法。第三件事，写三句话日记。不需要长篇大论，就三句话：今天做了什么？有什么感受？明天想做什么？这个习惯帮我建立了对时间的感知。以前我刷完手机，根本不记得一天干了什么。现在每天写这三句话，时间变得具象了，生活也变得有迹可循。第四件事，整理一个空间。可以是书桌，可以是衣柜，可以是床头柜，只要十分钟，让一个小空间变整洁。别小看这件事。当你的环境开始有序，你的大脑也会跟着清爽。我有个朋友就是靠每天整理十分钟，三个月后把出租屋从垃圾堆变成了样板间，整个人的精神状态都不一样了。第五件事，做十分钟运动。不用去健身房，就在家里深蹲、平板支撑、拉伸都行。我之前总觉得，运动要有完整的一小时才算数，结果就是一直没开始。后来我改成每天十分钟，坚持了两个月，不仅身体变好了，最重要的是建立了一种“我能掌控自己身体”的自信。第六件事，学一个小技能。可以是做饭的一道新菜，可以是手机里某个软件的新功能，可以是几句日常英语。关键是每天学一点，积累起来就是质变。我去年开始每天学五分钟摄影知识，现在已经能拍出像样的照片，接了好几单约拍，还赚了点外快。第七件事，和一个人深度聊天。不是微信上敷衍的几句话，而是认真的交流。可以是父母，可以是朋友，甚至可以是陌生人。我有段时间每天晚上给妈妈打十分钟电话，听她讲讲家里的事。这种连接，让我感觉自己不是一个人飘着，心里踏实很多。第八件事，记录一笔开支。不是说要记账多仔细，就是记录你今天花的最大一笔钱：买了什么？值不值？这个习惯让我对金钱有了敬畏感。以前我冲动消费特别多，外卖、奶茶、各种小东西，一个月下来工资就没了。现在每天记一笔，看着那些不值当的消费，自然就控制住了。第九件事，睡前写明天要做的三件事。就三件，不要多，因为多了你也做不完。这个习惯让我每天都有目标感，不再是浑浑噩噩混日子。我一个做程序员的朋友，靠这个方法把工作效率提升了一倍。以前他经常加班到半夜，现在准点下班，因为白天的时间被充分利用了。这九件事加起来，最多占用你一个半小时。但它们能填补的，是你原本要刷掉的三四个小时。更重要的是，它们能让你的生活变得充实。当你有事可做的时候，手机自然就不那么有吸引力了。我亲身试过。刚开始的两周特别难，因为你已经习惯了手机带来的及时满足。做这些事情会觉得很无聊，但只要你撑过去，第三周开始你会发现，原来生活可以这么有掌控感。到第二个月，你甚至会觉得刷手机是在浪费时间，因为你有太多更值得做的事了。我现在每天手机使用时间不超过两小时，其中一半还是工作需要。剩下的时间，我读书、运动、学东西，和朋友聊天，生活变得特别充实。最神奇的是，我的收入也提高了，因为我把时间用在了提升自己上，而不是消耗在无意义的信息流里。很多人总说要自律、要改变，但根本不知道从哪开始。其实改变不需要多大的决心，只需要用对的事情，把错的习惯挤走。当你的生活被这些高回报率的小事填满，你自然就没时间、也没兴趣玩手机了。所以别再纠结了。从明天开始，从这九件事里挑三件，坚持一个月。一个月后你再回头看，会发现那个离不开手机的自己，已经变成了过去式。生活从来不会主动变好，但你可以主动让它变好。放下手机，去做那些真正能让你成长的事。你的人生回报率，会远超你的想象。

不想玩手机，但又不知道做什么？可以来尝试这人生回报率最高的九件小事。放下手机的那一刻，你是不是突然觉得空虚？明明知道刷手机浪费时间，可是不刷又不知道干什么。这种状态我太懂了，因为我曾经就是那个一天刷手机八小时、生活一团糟的人。直到我发现一个残酷的真相：你之所以离不开手机，不是因为手机有多好，而是因为你的现实生活太空。当你的生活里没有值得期待的事，手机就成了你唯一的寄托。我用了整整三个月时间，把生活从手机里拉回现实。方法很简单，就是用高回报率的小事，把那些原本刷手机的时间填满。这九件事，每一件都不需要多大决心，但累积下来的改变，会让你彻底告别手机依赖。第一件事，早起后不碰手机，先喝水。听起来简单到可笑，对吧？但就是这么一个动作，能让你夺回一天的主动权。我以前早上醒来，第一件事就是看手机，一看就是半小时，然后匆匆忙忙起床，整个人都是被动的。现在我醒来，先喝一大杯水，感受身体苏醒的过程，这种掌控感会延续一整天。第二件事，每天读十页纸质书。注意，必须是纸质书。因为电子书，你一定会分心去看消息。十页而已，最多15分钟。但坚持一个月，你就能读完两本书。我从去年四月开始这么做，到现在已经读了30多本。这些书里的认知，直接改变了我对很多事情的看法。第三件事，写三句话日记。不需要长篇大论，就三句话：今天做了什么？有什么感受？明天想做什么？这个习惯帮我建立了对时间的感知。以前我刷完手机，根本不记得一天干了什么。现在每天写这三句话，时间变得具象了，生活也变得有迹可循。第四件事，整理一个空间。可以是书桌，可以是衣柜，可以是床头柜，只要十分钟，让一个小空间变整洁。别小看这件事。当你的环境开始有序，你的大脑也会跟着清爽。我有个朋友就是靠每天整理十分钟，三个月后把出租屋从垃圾堆变成了样板间，整个人的精神状态都不一样了。第五件事，做十分钟运动。不用去健身房，就在家里深蹲、平板支撑、拉伸都行。我之前总觉得，运动要有完整的一小时才算数，结果就是一直没开始。后来我改成每天十分钟，坚持了两个月，不仅身体变好了，最重要的是建立了一种“我能掌控自己身体”的自信。第六件事，学一个小技能。可以是做饭的一道新菜，可以是手机里某个软件的新功能，可以是几句日常英语。关键是每天学一点，积累起来就是质变。我去年开始每天学五分钟摄影知识，现在已经能拍出像样的照片，接了好几单约拍，还赚了点外快。第七件事，和一个人深度聊天。不是微信上敷衍的几句话，而是认真的交流。可以是父母，可以是朋友，甚至可以是陌生人。我有段时间每天晚上给妈妈打十分钟电话，听她讲讲家里的事。这种连接，让我感觉自己不是一个人飘着，心里踏实很多。第八件事，记录一笔开支。不是说要记账多仔细，就是记录你今天花的最大一笔钱：买了什么？值不值？这个习惯让我对金钱有了敬畏感。以前我冲动消费特别多，外卖、奶茶、各种小东西，一个月下来工资就没了。现在每天记一笔，看着那些不值当的消费，自然就控制住了。第九件事，睡前写明天要做的三件事。就三件，不要多，因为多了你也做不完。这个习惯让我每天都有目标感，不再是浑浑噩噩混日子。我一个做程序员的朋友，靠这个方法把工作效率提升了一倍。以前他经常加班到半夜，现在准点下班，因为白天的时间被充分利用了。这九件事加起来，最多占用你一个半小时。但它们能填补的，是你原本要刷掉的三四个小时。更重要的是，它们能让你的生活变得充实。当你有事可做的时候，手机自然就不那么有吸引力了。我亲身试过。刚开始的两周特别难，因为你已经习惯了手机带来的及时满足。做这些事情会觉得很无聊，但只要你撑过去，第三周开始你会发现，原来生活可以这么有掌控感。到第二个月，你甚至会觉得刷手机是在浪费时间，因为你有太多更值得做的事了。我现在每天手机使用时间不超过两小时，其中一半还是工作需要。剩下的时间，我读书、运动、学东西，和朋友聊天，生活变得特别充实。最神奇的是，我的收入也提高了，因为我把时间用在了提升自己上，而不是消耗在无意义的信息流里。很多人总说要自律、要改变，但根本不知道从哪开始。其实改变不需要多大的决心，只需要用对的事情，把错的习惯挤走。当你的生活被这些高回报率的小事填满，你自然就没时间、也没兴趣玩手机了。所以别再纠结了。从明天开始，从这九件事里挑三件，坚持一个月。一个月后你再回头看，会发现那个离不开手机的自己，已经变成了过去式。生活从来不会主动变好，但你可以主动让它变好。放下手机，去做那些真正能让你成长的事。你的人生回报率，会远超你的想象。

另一面

22,766 次观看 • 6 个月前

我之前写过一篇关于bStocks流动性的帖子，当时主要是回应群里有人截图喷深度的事那篇讲的是认知层面两条路、怎么切。这篇不一样这篇是我自己用了一段时间之后，整理出来的实操指南给还没搞清楚怎么玩的人看的。 // 先把最基础的概念过一遍币安的美股产品其实有两个入口：第一个叫股票产品 7000多只标的，走的是美股常规交易时段（美东 9:30-16:00）盘中深度好，因为直接接底层市场的流动性但关门就是关门，盘后和周末动不了。第二个就是 bStocks 7×24 小时都能交易，盘前盘后周末全覆盖代价是非交易时段深度不如盘中这不是产品缺陷，是底层市场关了，流动性来源本身就少。关键信息：这两条路之间可以1:1 免费转换数量不变，不收费，随时切这是整个bStocks最容易被忽略、但最有用的功能。 // 我现在的日常用法场景一：盘中正常交易如果我在美股开盘时间操作，大部分时候走股票产品那边深度够，滑点小，没什么好纠结的。场景二：盘后突然有消息比如某家公司盘后出财报，数据炸了，我想马上动这时候股票产品那边已经关了，但 bStocks 还开着直接在 bStocks 上操作，不用等第二天开盘。场景三：周末想调仓周末刷到什么消息，想提前布局或者减仓传统券商你只能等周一 bStocks 周末照常交易，虽然深度薄一些，但小仓位调整够用了。场景四：两边比价下单之前我会把两边盘口都打开看一眼。价格差多少、深度够不够我要的量。哪边当下更顺就走哪边。盘中两边价格通常很接近，但在盘前盘后有消息驱动的时候，bStocks可能已经提前反映了情绪，价差会拉开一点。 ———— 几个实操细节，踩过坑才知道的。 ► 大单别一口闷不管走哪条路，大额订单都分两三笔下。成交均价通常比一次性砸进去好这不是 bStocks 特有的问题，所有交易都一样，但在非交易时段深度薄的时候尤其重要。 ► 尽量用限价单我基本不用市价单给自己设个价格上限，超过就不要，宁可等。市价单在深度薄的时候容易被滑点吃掉利润。 ► 转换时机盘中想要深度 → 走股票产品盘后或周末想动 → 切 bStocks 转换是即时的、免费的，别把它当成一个大动作，就是日常切换。 ► 注意时间戳如果你看到有人截图说 bStocks 深度差，先看时间凌晨两三点的深度跟下午三四点的深度完全不是一回事。脱离交易时段聊流动性，没有意义。 // 适合什么人？如果你只在美股开盘时间交易，老老实实用股票产品就行，bStocks对你来说是个备选。如果你经常需要盘后或周末操作比如你在亚洲时区，美股开盘时间你在睡觉 bStocks 的7×24 就是刚需如果你做事件驱动（财报、数据公布），盘后第一时间能动手的优势不用我多说。 // 最后说一句。工具就是工具，关键是你知道它的边界在哪 bStocks 不是一个在任何时刻都深度无限的池子它的价值是让你在别人动不了的时候还能动，并且跟盘中的股票产品之间有一座免费的桥。会不会用，差别很大非投资建议，交易前请根据实时市场情况独立判断。 #bStocks #币安用户共创 Binance CZ 🔶 BNB Yi He 丫丫🔶BNB Kim sisi

我之前写过一篇关于bStocks流动性的帖子，当时主要是回应群里有人截图喷深度的事那篇讲的是认知层面两条路、怎么切。这篇不一样这篇是我自己用了一段时间之后，整理出来的实操指南给还没搞清楚怎么玩的人看的。 // 先把最基础的概念过一遍币安的美股产品其实有两个入口：第一个叫股票产品 7000多只标的，走的是美股常规交易时段（美东 9:30-16:00）盘中深度好，因为直接接底层市场的流动性但关门就是关门，盘后和周末动不了。第二个就是 bStocks 7×24 小时都能交易，盘前盘后周末全覆盖代价是非交易时段深度不如盘中这不是产品缺陷，是底层市场关了，流动性来源本身就少。关键信息：这两条路之间可以1:1 免费转换数量不变，不收费，随时切这是整个bStocks最容易被忽略、但最有用的功能。 // 我现在的日常用法场景一：盘中正常交易如果我在美股开盘时间操作，大部分时候走股票产品那边深度够，滑点小，没什么好纠结的。场景二：盘后突然有消息比如某家公司盘后出财报，数据炸了，我想马上动这时候股票产品那边已经关了，但 bStocks 还开着直接在 bStocks 上操作，不用等第二天开盘。场景三：周末想调仓周末刷到什么消息，想提前布局或者减仓传统券商你只能等周一 bStocks 周末照常交易，虽然深度薄一些，但小仓位调整够用了。场景四：两边比价下单之前我会把两边盘口都打开看一眼。价格差多少、深度够不够我要的量。哪边当下更顺就走哪边。盘中两边价格通常很接近，但在盘前盘后有消息驱动的时候，bStocks可能已经提前反映了情绪，价差会拉开一点。 ———— 几个实操细节，踩过坑才知道的。 ► 大单别一口闷不管走哪条路，大额订单都分两三笔下。成交均价通常比一次性砸进去好这不是 bStocks 特有的问题，所有交易都一样，但在非交易时段深度薄的时候尤其重要。 ► 尽量用限价单我基本不用市价单给自己设个价格上限，超过就不要，宁可等。市价单在深度薄的时候容易被滑点吃掉利润。 ► 转换时机盘中想要深度 → 走股票产品盘后或周末想动 → 切 bStocks 转换是即时的、免费的，别把它当成一个大动作，就是日常切换。 ► 注意时间戳如果你看到有人截图说 bStocks 深度差，先看时间凌晨两三点的深度跟下午三四点的深度完全不是一回事。脱离交易时段聊流动性，没有意义。 // 适合什么人？如果你只在美股开盘时间交易，老老实实用股票产品就行，bStocks对你来说是个备选。如果你经常需要盘后或周末操作比如你在亚洲时区，美股开盘时间你在睡觉 bStocks 的7×24 就是刚需如果你做事件驱动（财报、数据公布），盘后第一时间能动手的优势不用我多说。 // 最后说一句。工具就是工具，关键是你知道它的边界在哪 bStocks 不是一个在任何时刻都深度无限的池子它的价值是让你在别人动不了的时候还能动，并且跟盘中的股票产品之间有一座免费的桥。会不会用，差别很大非投资建议，交易前请根据实时市场情况独立判断。 #bStocks #币安用户共创 Binance CZ 🔶 BNB Yi He 丫丫🔶BNB Kim sisi

Powerpei

28,682 次观看 • 1 个月前

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

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

258,331 次观看 • 8 个月前

今天分享的这个软件，你可能并不那么常用，但是你一定会想立马操作试一试你收藏了很多PDF，无论是日语的还是英文的，太多了，做技术的总是会遇到要读白皮书的情况。没错，可以通过这个软件批量无限次调用的形式，来把你的任意PDF翻译成中文。功能非常容易理解，它其实就是对标的很多在线服务，在线服务很多也是收费的，你可以通过这个软件来去做闲鱼上面的帮忙翻译PDF的。接单，或者说有同事需要的时候，你花5分钟时间就可以帮他搞定，所有的东西都是在后台，并且会直接保存到你的懒猫微服私有云NAS中。老板，这个功能你不一定需要，但是你一定会想要试一试。老板要买微服的话，可以评论区扣1 像这样子的软件，懒猫微服还有2000多款左右。评论区扣一，我来主动私信你，给你详细介绍你想要的软件。

今天分享的这个软件，你可能并不那么常用，但是你一定会想立马操作试一试你收藏了很多PDF，无论是日语的还是英文的，太多了，做技术的总是会遇到要读白皮书的情况。没错，可以通过这个软件批量无限次调用的形式，来把你的任意PDF翻译成中文。功能非常容易理解，它其实就是对标的很多在线服务，在线服务很多也是收费的，你可以通过这个软件来去做闲鱼上面的帮忙翻译PDF的。接单，或者说有同事需要的时候，你花5分钟时间就可以帮他搞定，所有的东西都是在后台，并且会直接保存到你的懒猫微服私有云NAS中。老板，这个功能你不一定需要，但是你一定会想要试一试。老板要买微服的话，可以评论区扣1 像这样子的软件，懒猫微服还有2000多款左右。评论区扣一，我来主动私信你，给你详细介绍你想要的软件。

Andy Stewart

51,049 次观看 • 9 个月前

昨天又收到2个新嘴撸平台的私信了，专门去看了一下，不是自动识别的，都是手动提交的，这确实是当下最好的一个解决方式。以前这种方式（手动提交）的推文很容易数据作假。现在好了X开源了，算法公布了，只要做一个AI识别打分的程序就可以干了。也有比如 Inference Labs 是私聊认可的宣发者。用以前的老办法，通过TG开展宣发的方式。不过方式方法很多，就看项目方愿不愿意了。

昨天又收到2个新嘴撸平台的私信了，专门去看了一下，不是自动识别的，都是手动提交的，这确实是当下最好的一个解决方式。以前这种方式（手动提交）的推文很容易数据作假。现在好了X开源了，算法公布了，只要做一个AI识别打分的程序就可以干了。也有比如 Inference Labs 是私聊认可的宣发者。用以前的老办法，通过TG开展宣发的方式。不过方式方法很多，就看项目方愿不愿意了。

墨鱼(:◎)

239,513 次观看 • 8 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

303,888 次观看 • 2 年前

哥哥们你们太卷了，卷不过你们了，掉了30多个名额了哦！哭死了！哎！！！ ——— 说实话，我一开始也是被 ZK 那一套讲法讲烦的。什么数学优雅、终极信任、密码学圣杯，听多了真的会走神。直到我在看 Inference Labs 的时候，脑子里突然冒出一个很不体面的画面：这玩意儿怎么这么像拆熟食的？传统 AI 给我的感觉，就像买一整块封装好的肉。看起来油亮，切面也不错，但你永远不知道里面有没有掺点别的。你只能选择信，或者不用。 Inference Labs 干的事反而很“笨”：它不让你信整块，而是把 AI 推理一刀一刀拆开。你不需要接受“这个模型很强”这种宏大叙事，你只需要确认一件小事：这一刀，是不是真的这么切的。说实话，这个点戳到我了。 DSperse 那套分布式验证，说白了就是在帮人偷懒。不是让所有人去理解整个模型，而是让验证这件事本身变轻。我不用背“我要为整个 AI 结果负责”的心理包袱，我只关心我现在用到的这一小段推理，有没有被乱来。这在很多现实场景里太重要了。医生、风控、合规，没人有精力啃完整头猪。更让我有好感的是，他们连“怎么验”都顺手简化了。我是真的讨厌管理私钥。不是不懂，是不想。每次验证之前先来一套仪式感，本身就已经在劝退人了。和 Self Chain 的无密钥方案，第一次看到的时候我心里是松了一口气的那种感觉：哦，终于不是为难普通人了。验证 AI，本来就不该比点外卖还复杂。 ⸻ 所以后来我发现， Inference Labs 干的事，其实挺不浪漫的。它不讲终极信任，也不喊改变世界，只是很务实地把信任拆碎、摊平、递到你手里。你想验，就验这一小块。你不想理解，也没关系。未来如果 AI 真开始翻车，那些没法被拆、没法被验的模型，大概真的会被永久挂在链上当反例。我现在已经不太关心 “这是不是真正的 ZK 巅峰设计”了。我更在意的是：当我真的要用 AI 的那一刻，它有没有为我考虑过。这一点上，Inference Labs 至少让我愿意继续看下去。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

哥哥们你们太卷了，卷不过你们了，掉了30多个名额了哦！哭死了！哎！！！ ——— 说实话，我一开始也是被 ZK 那一套讲法讲烦的。什么数学优雅、终极信任、密码学圣杯，听多了真的会走神。直到我在看 Inference Labs 的时候，脑子里突然冒出一个很不体面的画面：这玩意儿怎么这么像拆熟食的？传统 AI 给我的感觉，就像买一整块封装好的肉。看起来油亮，切面也不错，但你永远不知道里面有没有掺点别的。你只能选择信，或者不用。 Inference Labs 干的事反而很“笨”：它不让你信整块，而是把 AI 推理一刀一刀拆开。你不需要接受“这个模型很强”这种宏大叙事，你只需要确认一件小事：这一刀，是不是真的这么切的。说实话，这个点戳到我了。 DSperse 那套分布式验证，说白了就是在帮人偷懒。不是让所有人去理解整个模型，而是让验证这件事本身变轻。我不用背“我要为整个 AI 结果负责”的心理包袱，我只关心我现在用到的这一小段推理，有没有被乱来。这在很多现实场景里太重要了。医生、风控、合规，没人有精力啃完整头猪。更让我有好感的是，他们连“怎么验”都顺手简化了。我是真的讨厌管理私钥。不是不懂，是不想。每次验证之前先来一套仪式感，本身就已经在劝退人了。和 Self Chain 的无密钥方案，第一次看到的时候我心里是松了一口气的那种感觉：哦，终于不是为难普通人了。验证 AI，本来就不该比点外卖还复杂。 ⸻ 所以后来我发现， Inference Labs 干的事，其实挺不浪漫的。它不讲终极信任，也不喊改变世界，只是很务实地把信任拆碎、摊平、递到你手里。你想验，就验这一小块。你不想理解，也没关系。未来如果 AI 真开始翻车，那些没法被拆、没法被验的模型，大概真的会被永久挂在链上当反例。我现在已经不太关心 “这是不是真正的 ZK 巅峰设计”了。我更在意的是：当我真的要用 AI 的那一刻，它有没有为我考虑过。这一点上，Inference Labs 至少让我愿意继续看下去。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

董小姐 MemeMax ⚡️ 🐬TermMax

27,155 次观看 • 8 个月前

这二天分享关于AI视频在拦音怎么玩，很多朋友会问，这个怎么变现，不变现有流量有啥用！很明确的说：你有办法搞到流量，你就不会怕搞不到钱；同行是最好的老师，别人怎么变现，你跟着玩不就好了；再分享一个利用Ai，直接拉新app变现的好方式，最近很火的复活已故亲人，就是用小云雀或者即梦来用自己去世的亲人图片，让他们能说话能动起来；把你做的视频过程做成视频，同时在标题带上指定的标签；（前提你是要去像神图或者右豹、任推帮这样的平台去绑定申请自己帐号，让自己有推广的权限）这样别人通过你的视频看到就会去下载使用，你只要把你这个视频的截图把数据提交给到平台，你就会得到相应的佣金。现在一般是6-11块，有不同的要求

这二天分享关于AI视频在拦音怎么玩，很多朋友会问，这个怎么变现，不变现有流量有啥用！很明确的说：你有办法搞到流量，你就不会怕搞不到钱；同行是最好的老师，别人怎么变现，你跟着玩不就好了；再分享一个利用Ai，直接拉新app变现的好方式，最近很火的复活已故亲人，就是用小云雀或者即梦来用自己去世的亲人图片，让他们能说话能动起来；把你做的视频过程做成视频，同时在标题带上指定的标签；（前提你是要去像神图或者右豹、任推帮这样的平台去绑定申请自己帐号，让自己有推广的权限）这样别人通过你的视频看到就会去下载使用，你只要把你这个视频的截图把数据提交给到平台，你就会得到相应的佣金。现在一般是6-11块，有不同的要求

老杨啊 | AI产品商业化

16,988 次观看 • 5 个月前

这两天时间线全是 GPT-6 Astra。 OpenAI 自己也说了，先给 Pro / Enterprise，Plus 还要再等几天。API 倒是写了 live，但很多小伙伴实际还是进不去、排不上、或者根本没那个套餐。刷了半天，基本就是：模型很强，轮不到你。我后来翻到 ZenMux。不是去找什么旁路，就是一个统一网关，一个 key 切模型。打开一看，Astra 已经挂在上面了。今晚拿它跑了个我自己卡住的活：一份写得很乱的 brief，要变成能直接交差的文档，中间还得自己去网页里核几处信息。以前这种活，模型走着走着就丢上下文，或者写得很长、token 烧一截。 Astra 更像是给这种跨步骤的活准备的——代码、浏览器、研究、文档拧在一块。这次输出也短一些，单任务体感成本比我常用的那几个低。过程放视频里了。不是评测报告，就是我自己用上了。对了，ZenMux 这几天有个限时充值，7 天，每个账号一次：充 $50 到账 $70 充 $100 到账 $150 反正要试 Astra 的话，这几天进去更合适 🔗：

这两天时间线全是 GPT-6 Astra。 OpenAI 自己也说了，先给 Pro / Enterprise，Plus 还要再等几天。API 倒是写了 live，但很多小伙伴实际还是进不去、排不上、或者根本没那个套餐。刷了半天，基本就是：模型很强，轮不到你。我后来翻到 ZenMux。不是去找什么旁路，就是一个统一网关，一个 key 切模型。打开一看，Astra 已经挂在上面了。今晚拿它跑了个我自己卡住的活：一份写得很乱的 brief，要变成能直接交差的文档，中间还得自己去网页里核几处信息。以前这种活，模型走着走着就丢上下文，或者写得很长、token 烧一截。 Astra 更像是给这种跨步骤的活准备的——代码、浏览器、研究、文档拧在一块。这次输出也短一些，单任务体感成本比我常用的那几个低。过程放视频里了。不是评测报告，就是我自己用上了。对了，ZenMux 这几天有个限时充值，7 天，每个账号一次：充 $50 到账 $70 充 $100 到账 $150 反正要试 Astra 的话，这几天进去更合适 🔗：

程序员端哥

15,996 次观看 • 16 天前

🔥Grok Grok 封神用法！左手监控一级，右手深度投研，这才是 AI 的正确打开方式！很多兄弟最近都在 Vibe Coding 搭建自己的情报系统，但是如果想监控X上的信息，API很贵，我现在直接告诉你，加密行业最好用的还是Grok，用好 Grok = 信息监控 + 情报收集 + 项目投研。只要你会训练，它就是你免费的顶薪分析师！今天手把手教你如何榨干 Grok 的价值！👇 1. 核心逻辑：一个标签页 = 一个顶级员工以前的 AI 聊几句就忘，现在的 Grok 能记住你喂给它的所有规则。玩转 Grok 的秘诀在于“分工”：不要在一个对话框里乱问，你要在不同的标签页（Tabs）下，植入不同的底层逻辑和需求，训练出不同功能的“AI 人格”。标签页 A：你的一级市场监控哨（专盯打新、关键词）标签页 B：你的首席投研官（专攻深度分析、代码审计） 2. 深度投研：建立你的“杀手级”框架模型在你的投研专用标签页里，直接把你的分析框架喂给 Grok。我通常强制要求它从这几个维度输出，少一个都不行：比如项目投研，建立自己的框架模型：项目简介 : 用人话解释它到底是个啥？需求分析 : 市场痛点是伪需求吗？谁会买单？ VC 融资 : 哪些机构站台？估值多少？是否有跑路风险？代码进度 : （重中之重）抓取 GitHub 数据，最近一次 Commit 是什么时候？是真在写代码还是在 Fork 别人的垃圾？ ⚠️ 独家调教秘籍：如果不满意，就骂，使劲骂！ Grok 有时候会偷懒或者说车轱辘话。这时候别客气，直接上压力：“你的分析太浅了！代码部分全是废话！我要具体数据！如果没有干货就重写，写到逻辑闭环为止！”骂到它对为止。在这种高强度的反馈训练下，Grok 会越来越懂你的标准，以后只要扔一个代币名称，它就能吐出一份完美的研报。 3. 一级监控：捕捉优质项目一级机会在监控专用标签页，喂给它你关注的资源：打新平台列表： (Launchpads, IDO platforms...) 一级关键字： (Restaking, AI Agent, DeSci, Base...) 然后下达指令：“全网实时扫描，一旦出现匹配上述平台或关键字的新项目，立即由简入深汇报。” 它会像猎犬一样帮你盯盘。不用你一个个网页去刷，任何风吹草动，Grok 直接把饭喂到你嘴边。情报收集从未如此简单。人人都可以拥有自己的“彭博终端”。以前做投研，要开几十个网页，看无数个推特。现在有了具备记忆的 Grok，你只需要做好一件事：骂它。任何人都可以按照自己的需求（无论是炒币、撸毛还是长持），训练出独属于自己的 Grok。有了它，加密情报收集和项目基本面判断真的不用愁了。 👇 调教视频如下： PS：训练的时候可能骂的太多了，所以录屏的时候有点慢！！！

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比特币橙子Trader

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昨天领了一天的Brevis, 做过的linea空投在AAVE存款的记得去领取，一个号55U。以外之喜还是很开心的。一直在建设撸毛的路上从未停止学习进步，继续 MemeMax 理解 MemeMax 并不难，但很多人容易被它的Perp DEX外壳给挡住了。如果你只是把它看作另一个刷交易量、赚手续费的合约平台，那你可能完全没看懂它在 MemeCore 生态里的生态位。说白了， MemeMax 争夺的根本不是什么交易量，而是 Meme 资产的定价权，以及对波动的解释权。大家都知道，Meme 世界和主流资产最大的逻辑差异在于价格不是由信息驱动的，而是由叙事驱动的。叙事这个东西非常有意思，它不是线性的，它的爆发和崩塌往往在一瞬间，完全没有过渡。这就导致了一个长期存在的矛盾：现有的永续合约市场，其实根本不适合 Meme。主流的 Perp DEX 设计前提是价格围绕基本面波动，所以它们用资金费率去缓慢平衡多空。但 Meme 的波动不是这么产生的，它是情绪的集中释放，是短时间内的极端失衡，然后迅速反转。 MemeMax 的核心价值，就在于它默认接受了这种不稳定性，而不是试图去修正或者驯服它。在 MemeCore 体系里，MemeMax 并不是一个中立的撮合器，它更像是一个波动的放大器和消化器。它让一个 Meme 的叙事直接转化为可交易的杠杆表达，而不是像传统交易所那样，等热度过半了再通过层层筛选上币。这种叙事同步的能力非常关键。一旦 Meme 的主要价格发现发生在中心化交易所，链上就永远只能沦为跟随者。而 MemeMax 通过原生资产和极速上币，把定价权重新拉回了链内。更通俗点说，它没想过要降低风险，它是让风险以一种可验证、可清算的方式释放出来。这引出了 MemeMax 另一个很反直觉的护城河：它对非理性行为的极度容忍。绝大多数 DeFi 协议在设计模型时，都假设用户是理性的。但 Meme 交易者追求的是理智吗？显然不是。他们追求的是参与感、刺激感和叙事同步感。如果一个系统非要让用户去研究复杂的风险模型、资金费曲线，那它天然就把 Meme 用户推远了。 MemeMax 的设计逻辑是：既然用户是非理性的，那我们就为非理性提供一个不会立刻崩塌的容器。在这里，高杠杆不是风险，而是叙事的一种语言；清算也不是系统的失败，而是叙事生命周期走到了终点。一个 Meme 的死亡不是价格归零，而是清算完成。这种设计在传统金融里可能是禁忌，但在 Meme 世界，这才是唯一能活下来的方式。它不需要去教育散户变成专业交易员，它直接让系统去适配散户的行为习惯。所以，MemeMax 的生命力其实非常顽强。因为它不是建立在某种完美的数学模型之上，而是建立在最真实的人性之上。在 Kaito 的数据视角里，这种项目往往容易被低估，因为它不追求那些漂亮的稳定指标。但只要你相信 Meme 不是短期噪音，而是一种长期的文化资产形态，那你就会明白，MemeMax 并不是一个简单的交易所。它是 Meme 资产走向金融化、正规化的必经之路，是一个让情绪可以被结算、让非理性可以被定价的叙事底层。说到底，人性才是 Meme 世界里最稳定的变量，而 MemeMax 恰恰抓住了这一点。 #Mememax #KAITO

昨天领了一天的Brevis, 做过的linea空投在AAVE存款的记得去领取，一个号55U。以外之喜还是很开心的。一直在建设撸毛的路上从未停止学习进步，继续 MemeMax 理解 MemeMax 并不难，但很多人容易被它的Perp DEX外壳给挡住了。如果你只是把它看作另一个刷交易量、赚手续费的合约平台，那你可能完全没看懂它在 MemeCore 生态里的生态位。说白了， MemeMax 争夺的根本不是什么交易量，而是 Meme 资产的定价权，以及对波动的解释权。大家都知道，Meme 世界和主流资产最大的逻辑差异在于价格不是由信息驱动的，而是由叙事驱动的。叙事这个东西非常有意思，它不是线性的，它的爆发和崩塌往往在一瞬间，完全没有过渡。这就导致了一个长期存在的矛盾：现有的永续合约市场，其实根本不适合 Meme。主流的 Perp DEX 设计前提是价格围绕基本面波动，所以它们用资金费率去缓慢平衡多空。但 Meme 的波动不是这么产生的，它是情绪的集中释放，是短时间内的极端失衡，然后迅速反转。 MemeMax 的核心价值，就在于它默认接受了这种不稳定性，而不是试图去修正或者驯服它。在 MemeCore 体系里，MemeMax 并不是一个中立的撮合器，它更像是一个波动的放大器和消化器。它让一个 Meme 的叙事直接转化为可交易的杠杆表达，而不是像传统交易所那样，等热度过半了再通过层层筛选上币。这种叙事同步的能力非常关键。一旦 Meme 的主要价格发现发生在中心化交易所，链上就永远只能沦为跟随者。而 MemeMax 通过原生资产和极速上币，把定价权重新拉回了链内。更通俗点说，它没想过要降低风险，它是让风险以一种可验证、可清算的方式释放出来。这引出了 MemeMax 另一个很反直觉的护城河：它对非理性行为的极度容忍。绝大多数 DeFi 协议在设计模型时，都假设用户是理性的。但 Meme 交易者追求的是理智吗？显然不是。他们追求的是参与感、刺激感和叙事同步感。如果一个系统非要让用户去研究复杂的风险模型、资金费曲线，那它天然就把 Meme 用户推远了。 MemeMax 的设计逻辑是：既然用户是非理性的，那我们就为非理性提供一个不会立刻崩塌的容器。在这里，高杠杆不是风险，而是叙事的一种语言；清算也不是系统的失败，而是叙事生命周期走到了终点。一个 Meme 的死亡不是价格归零，而是清算完成。这种设计在传统金融里可能是禁忌，但在 Meme 世界，这才是唯一能活下来的方式。它不需要去教育散户变成专业交易员，它直接让系统去适配散户的行为习惯。所以，MemeMax 的生命力其实非常顽强。因为它不是建立在某种完美的数学模型之上，而是建立在最真实的人性之上。在 Kaito 的数据视角里，这种项目往往容易被低估，因为它不追求那些漂亮的稳定指标。但只要你相信 Meme 不是短期噪音，而是一种长期的文化资产形态，那你就会明白，MemeMax 并不是一个简单的交易所。它是 Meme 资产走向金融化、正规化的必经之路，是一个让情绪可以被结算、让非理性可以被定价的叙事底层。说到底，人性才是 Meme 世界里最稳定的变量，而 MemeMax 恰恰抓住了这一点。 #Mememax #KAITO

比克大魔王

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