BlockPlanet retweetledi
BlockPlanet
1.4K posts
BlockPlanet retweetledi
说个暴论，AI界的iPhone时刻可能就要到来了。
OpenRouter上最近杀出来一个匿名模型，把所有Agent开发者都打懵了。
它叫Elephant Alpha，没有发布会，没有营销通稿，连开发者是谁都不知道😂
纯靠用户口口相传，一周就冲到了平台日活前十，token使用量暴增377%。
我自己测了三天，结论是这他么才是2026年AI该有的样啊！
速度快到离谱，不是那种一个字一个字蹦的慢输出，是你刚敲完回车，一整段带注释的代码直接完整输出，体感和Grok 4 Fast差不多，但代码质量高一个档次。
最夸张的是智效比，同一份任务，完全相同的输出质量，它的token消耗是Claude Opus的一半，GPT-5.4的三分之一，账单是真的肉眼可见地往下掉。
它不是啥全能思考型模型，更像一个纯粹到极致的执行机器，跨十几个文件找Bug，256K上下文稳如狗，一点不丢引用。
几十页合同直接转成结构化的条款表，会议记录转待办，群聊转摘要，网页转初稿，所有你不想干的脏活累活，它干得又快又好。
唯一要注意的是它不会帮你脑补，指令越清晰，约束越明确，输出质量越爆炸，模糊的需求很容易得到平庸的结果，也不适合复杂的多步长链规划，知识时效性需要自己注入上下文。
最反直觉的地方来了，以前我们总觉得，什么活儿都得用最好的旗舰模型 ，但实际上你每天80%的工作，根本不需要Claude或者GPT的深度思考能力，你只是需要一个东西，能准确、快速、便宜地把事做完。
现在OpenClaw和Hermes社区已经形成了标准玩法，Claude管整体规划和架构设计，只调用一次。
Elephant管分步执行、局部修复、批量生成，跑一百次，整体效率翻三倍，成本直接砍到原来的十分之一甚至更低。
这才是Agent经济真正的突破口啊，以前Agent跑不起来，不是因为不够聪明，是调用一次太贵，延迟太高😟
当执行层的成本趋近于零的时候，所有自动化才真正变得可行。
更有意思的是匿名模型这个趋势，以后最好用的模型，可能都不是大厂发布会吹的那些。
OpenRouter的盲测机制，让模型纯靠真实使用数据说话，没有品牌溢价，没有营销滤镜，谁好用谁就会被用户用脚投票选出来。
社区普遍猜测这是某国产大厂的马甲在全球盲测，也侧面说明中国AI在推理优化赛道已经跑在了前面。
现在它还在盲测期，完全免费，256K上下文，32K输出，函数调用，结构化输出，全开放。
OpenRouter和Kilo Code上都能用，建议兄弟们把所有日常重复任务都切过去，把省下来的预算，留给真正需要深度推理的场景。
Elephant Alpha 是不是下一个ChatGPT 呢，我觉得不是，它更像是AI从偶尔炫技变成每天省事省钱的基础设施。
所以别再用大炮打蚊子了，模型分层才是2026年AI玩家的核心竞争力啊，
咱们工作流里有哪些活儿，其实根本不需要用旗舰模型🌚
#AI #大模型 #OpenRouter #ElephantAlpha #开发者 #Agent
阿绎 AYi@AYi_AInotes
兄弟们，这个Elephant模型简直是用OpenClaw和Hermes养Agent的省钱神器啊，智效比拉满，token省一半，速度还快三倍，现在还完全免费，简直太香了！ 这几天在测这个匿名模型，代号 Elephant，名字听着笨重，实际体感完全相反。 第一次调用的时候让我有点小惊讶，响应速度快到有点不像 100B 量级该有的样子。不是那种等三秒开始输出然后慢慢吐的节奏，是几乎即时往外蹦字，整个交互过程非常连续。 如果用过 Grok 4 Fast 这类超快模型，大概能理解那种随叫随到的体感。它给人的感觉不是一个需要先"想很久"才回答的模型，更像一个实时执行层。 但快只是起手式，真正让我开始认真对待它的是干活能力。 先说代码场景，我把它接进编辑器试了几天补全，跟手程度不错，局部续写和小范围修改基本能做到写完就能用，不需要我再过一遍脑子翻译。 拿一个老项目试了 bug 定位，跨文件的上下文理解比我预期好，丢了六七个文件进去，它准确找到了问题函数，给的补丁改了两处就跑通。 256K 的上下文窗口在这种多文件交叉引用的场景下确实撑得住，没有出现读到后面忘了前面的情况。 然后是文档处理，我把一份几十页的合同丢进去，让它提取关键条款做对照表。32K 的输出上限加上结构化输出的支持，跑出来的结果格式规整，条款定位准确，直接可以拿去用。 后来又试了把一堆零散的会议记录整理成周报、把群聊消息提炼成待办清单这类把杂乱材料快速变成有结构的可用结果的活儿，是它体感最顺的场景之一。 再说一个我自己摸索出来的用法，Elephant 单独处理特别复杂的长链规划任务时会力不从心，这点得承认。 但我后来发现了一个很舒服的搭配方式：让大尺寸推理模型先出规划和框架，Elephant 负责分步执行、快速生成、局部修复。大模型管想，它管干。这个组合跑下来效率提升很明显，因为执行环节不再需要等一个重量级模型慢慢吐结果了。 用了几天之后，我对它的定位判断逐渐清晰：这不是一个什么都能干的全能模型，更像是一个把高频日常任务快速做完的执行利器。 代码补全、文档整理、信息降噪、结构化输出、网页初稿、轻量工作流这些每天都要重复好多遍的事情，交给它处理的体感是省事、顺手、能直接交差。 也说几个要注意的地方: 第一，它对指令的清晰度要求比较高,给明确的约束、格式、步骤，输出质量会有很明显的跳升。但如果只丢一句"帮我写个好看的网页"这种模糊指令，结果容易落入平庸。换句话说，它很能干，但需要你会指挥。 第二，复杂的多步编排和长链规划不是它的主场，这类任务还是得靠更大的模型来扛，或者至少给它配一个外部规划层。 第三，知识时效性的问题,如果你的代码任务依赖很新的框架或刚更新过的 API，最好注入文档上下文，别让它靠记忆硬写，容易出现 API 幻觉。不过这也不算它独有的毛病。 Token 消耗方面，同样的任务跑下来，它的用量比我之前的主力模型少了一截。完成一个任务所需的回合更短，连续跑几个轻任务时等待感很弱。智效比这个说法不是空话，在我的实际账单上能看到差距。 目前还在盲测期，模型背后是谁不清楚,但不管它是谁家的，这个用更少 Token 把活干完的方向本身就值得关注。 现在在 Kilo 上可以免费试，建议拿自己的真实任务跑一遍，数字比任何测评都有说服力。 大家日常工作流里，有没有那种其实不需要旗舰模型但一直在用旗舰模型的场景，欢迎评论区交流。 #ElephantAlpha #智效比模型 #AI工程师
中文
BlockPlanet retweetledi
兄弟们，最牛逼的彭博终端一年要花2万4千美元，而这款开源桌面应用，正打算把它取而代之——关键是，它完全免费。
如果兄弟们早就想用上机构级的金融分析工具，又不想掏对冲基金级别的年度软件费，那这篇内容千万别划走。
它叫Fincept终端，是一款开源金融情报平台。
自带CFA级别的分析能力、100多个数据接口、AI投资大师复刻功能，还有3D海运追踪系统，全集成在一个桌面客户端里，Windows、macOS、Linux系统全兼容。
核心功能：
→ 完整覆盖CFA一、二、三级全体系分析模型，全用Python实现——包括DCF模型（企业自由现金流FCFF、股权自由现金流FCFE）、投资组合优化、夏普比率、95%置信度风险价值（VaR）、最大回撤、股利贴现模型、期权定价与希腊字母测算
→ 20多位AI投资大师复刻——沃伦·巴菲特、本杰明·格雷厄姆、瑞·达利欧、乔治·索罗斯、彼得·林奇、塞斯·卡拉曼，每一个都严格遵循本尊的真实投资理念，帮你分析个股
→ 对冲基金策略模拟——桥水全天候策略、城堡多策略量化模型、文艺复兴科技统计套利策略
→ 100+数据接口——PostgreSQL、MongoDB、Kafka、Kraken交易所、Polygon.io、Alpha Vantage、DBnomics（超1亿条经济数据序列）、世界银行、IMF、OECD、雅虎财经
→ 基于ReactFlow搭建的可视化流程编辑器——拖拽就能搭建数据管道，几分钟就能对接任意API
→ 支持MCP工具集成，可实现AI自动化操作
→ 3D地球实时追踪，覆盖船舶、飞机、卫星动态，可做供应链与贸易航线分析
→ 地缘政治分析框架——大棋局、地理囚笼理论、央行政策实时追踪
最绝的是：
你可以用巴菲特AI智能体分析任意一只股票，算出格雷厄姆内在价值估值，再调出瑞·达利欧的全天候投资组合配比——全程在同一个界面里完成，还能接入你自己的数据接口给模型喂数据。
微软应用商店直接就能下载，Windows、macOS、Linux用户也能从GitHub发行版里手动安装。
目前GitHub上已经斩获2600颗星，迭代了22个版本，最新的v3.3.0版本已经正式发布。
100%开源，采用AGPL-3.0开源协议。
（链接放评论区了）
中文
BlockPlanet retweetledi
炒股的人都有一种惯性思维：
股票涨了20%，就觉得它能涨到30%、50%、甚至翻倍。
于是越涨越买，越买越涨。
索罗斯把这种现象叫做“反身性”——
价格本身会改变基本面。
一只股票上涨，
会吸引更多人买入，
推动它继续上涨。
这时候，
价格已经和它真实的价值没有关系了，
它只是一个自我强化的泡沫。
反过来也一样。
股票越跌，人们越卖；
越卖，它越跌。
本来值10块钱的东西，
最后可能跌到1块、5毛。
不是因为公司不值钱了，
是因为没人敢买了。
索罗斯说过一句话：
世界经济史是一部基于假象和谎言的连续剧。
要获得财富，做法就是认清其假象，
投入其中，
然后在假象被公众识破之前退出游戏。
这句话翻译成大白话就是：
你要利用市场的疯狂赚钱，
但你不能跟着一起疯。
涨的时候，你要知道它在吹泡泡；
跌的时候，你要知道它在挤泡沫。
你可以在泡泡里游泳，
但你要在泡泡破掉之前上岸。
所以，
最难的从来不是“买什么”，
而是“什么时候买”和“什么时候卖”。
买在无人问津时，卖在人声鼎沸处。
这八个字，比任何技术指标都管用。
华尔街财经 | WS × AI Era@WSInsights
索罗斯：先找到主流偏见，再判断它何时会自我毁灭 1.只做大趋势，不做小波动。 Trade big trends, not small fluctuations. 2.情况越糟糕，扭转局面所需的时间就越少，而好处就越大。 The worse a situation, the less time it takes to turn around, and the bigger the upside. 3.先找到主流偏见，再判断它何时会自我毁灭。 First find the prevailing bias, then judge when it will destroy itself. 4.我不根据预测进行投资，而是根据预测到的意外进行投资。 I don’t invest based on predictions; I invest based on anticipated surprises. 5.泡沫不是凭空出现的，它有现实基础，只是被偏见放大。 Bubbles don’t come from nowhere; they have a real foundation, exaggerated by bias. 6.人对事物的认识并不完整，并由此影响事物本身的完整。 Man’s understanding is incomplete, and this incompleteness affects the reality itself. 7.先生存，再赚钱。 First survive, then make money. 8.赚钱不是因为你正确，而是因为你比市场更清醒。 You make money not because you are right, but because you are clearer-headed than the market. 9.成功的投资，就是在正确的时候重仓，错误的时候轻仓。 Successful investing means being heavily invested when right, lightly when wrong. 10.孤注一掷的交易，最终都会被市场清算。 All-or-nothing trades will eventually be liquidated by the market.
中文
BlockPlanet retweetledi
这个太牛逼了！Github 81万收藏！！！
一个能把全世界的岗位变成AI员工的存储库，它包含了20+职能分类、140+岗位，而且每一个都是专家级别
只需要把想要的身份喂给Agent就可以拥有一个专属的专家级AI助手，还可以多个Agents分头工作、各自执行
github.com/msitarzewski/a…
无颜@WY_mask
玩龙虾的强烈建议去收藏一下 OpenClaw 的精彩应用案例 github.com/hesamsheikh/aw… 这是一个收集了OpenClaw真实应用案例的社区合集，收录了几十个真实可落地的自动化案例，每一个都有详细配置和实操截图，按照教程复制粘贴就可以拥有自己的超级AI助手
中文
BlockPlanet retweetledi
Stanford 这堂 2 小时 AI 系统构建课，直接把 Claude 所有教程和 Prompting Thread 秒了！
强烈推荐：
“比你刷过的所有 Claude 教程都实用 10 倍”
里面讲的不是 prompt 技巧，而是 Stanford 真正教工程师如何从零构建可靠 AI 系统的完整方法论。
周末就刷这一个，绝对是你这周最有生产力的事！
我已经将其翻译为中英 文双语视频直接戳这里👇
中文
BlockPlanet retweetledi
如果一个孩子从高中就开始系统听
David Senra 的企业家访谈播客
他接触到的不只是英语
而是真实世界的决策、风险、长期主义，
是普通人依靠敏锐、试错、勇气、坚韧实现个人跃迁，
他的梦想和选项会真正打开。
问题是大多数孩子即使能听懂语言，
也无法“理解结构”
因为缺的不是内容，
是判断框架。
英语是入口，提供看见的能力；
理解世界，还需要另一套能力
David Senra@davidsenra
Here's my conversation with @MichaelDell, founder, chairman and CEO of Dell Technologies (@DellTech). (0:00) The Early Obsession: Dell's Beginnings (0:18) Middle School Memories and Early Financial Fascinations (1:11) The Spark of Stock Market Interest (2:14) Unreleased Products and Unwavering Enthusiasm (2:35) Family Conversations and Motivations (3:11) The Puzzle of Technology (4:50) Taking Things Apart: A Lifelong Curiosity (5:52) The Economics of IBM and Early Business Insights (9:19) Cost Control and Competitive Advantage (16:36) The Importance of Storytelling in Business (20:58) Learning from the Greats: Influences and Inspirations (25:00) The Challenge of Self-Sabotage in Entrepreneurship (29:48) Embracing Change and Innovation (43:09) The Power of Data and AI in Business (46:55) Cultural Differences and Resistance to Change (47:22) Investing in Technology: Lessons from Andrew Carnegie (49:05) The Concept of 'Dad Terminal' (50:54) Supply Chain Mastery (56:18) The Importance of Energy Management (57:59) Early Financial Challenges and Solutions (1:02:05) The Negative Cash Conversion Cycle (1:18:17) The Mail Order Stigma and Overcoming It (1:19:39) The Rise of E-commerce (1:28:48) Fear of Failure and Final Thoughts Includes paid partnerships.
中文
BlockPlanet retweetledi
BlockPlanet retweetledi
1小时耶鲁大学讲座 = 比读2年MBA还值钱！
这堂博弈论课，直接把人生、商业、谈判、决策的底层逻辑讲透了。
听完你会突然明白：
为什么有人总赢，有人总输？
为什么有些人看似吃亏，其实占尽便宜？
一个决定，就能彻底改变你的人生轨迹
强烈建议每个人都去看！
这可能是你今年听过最硬核的一堂课
Huan@Huanusa
中文
BlockPlanet retweetledi
BlockPlanet retweetledi
6年赚了3.5亿美金的传奇交易员理查德丹尼斯，曾经招募了一些毫无金融背景的普通人，用自己的交易方法培训了他们两周。
在随后的四年里，这些人一共赚取了 1.5 亿至 1.75 亿美元的巨额利润，平均年复合回报率高达 80%。
这套方法后来被称为海龟交易法，核心一共有以下几点。
-纪律是凌驾于其他所有规则之上，在连续亏损时照样执行，在大幅浮盈回撤时依然按系统持有。
-不预测市场，只跟随趋势，并且只做高流动性，可分散配置的市场。
-用20日ATR决定仓位大小，让不同市场的单笔风险尽量保持一致。
-唐奇安通道突破作为入场信号，突破就执行，不靠主观判断。
-在盈利方向上用金字塔方式加仓，把真正的大趋势尽量做满。
-单笔亏损严格控制在账户资金的小比例内，账户回撤一旦扩大，后续仓位也要同步缩小。
-离场同样看反向通道突破，核心是让利润奔跑，同时接受中途回撤。
投机实验室@LabSpeculation
中文
BlockPlanet retweetledi
赞！可无人想：若无吴承恩这上帝，佛祖、道祖及玉皇大帝岂能在[西游记]中被人设？🤣
还无人想：为何为非作歹的妖魔鬼怪都出在慈悲的佛菩萨身边？
啥是权力？无香火供养哪有权力？
一切缘起都是为了体验过瘾将假装的游戏当真玩！
就似发生过将常人分为狱卒及犯人俩角色实验人性，最终当真的悲哀。
中文
BlockPlanet retweetledi
BlockPlanet retweetledi
BlockPlanet retweetledi
BlockPlanet retweetledi
想学股票投资，但又不知道从哪里入手
这套Github工作流帮你打造最强的华尔街投研团队
分别是：数据库整理、基本面分析、技术面分析、情报系统、以及量化回测
1、数据库整理：yfinance
最流行的 Python 金融数据抓取库，一行代码从 Yahoo Finance 拉取股票、加密货币、ETF 的历史行情和财务数据，投研必备工具。
🔗：github.com/ranaroussi/yfi…
2、基本面分析：Dexter
专业的金融深度投研 Agent，能自动规划研究任务、调用实时数据、验证分析结论，替你完成深入的基本面调研工作。
🔗：github.com/virattt/dexter
3、技术面分析：ta
非常实用的 Python 技术分析库，专门基于价格与成交量数据快速计算常见指标，比如 RSI、MACD、布林带、移动均线、波动率等。
🔗：github.com/bukosabino/ta
4、情报分析：daily_stock_analysis
LLM 驱动的股票每日智能分析器，自动抓取实时行情和新闻，整理日报，通过 Telegram 等渠道定时推送。
🔗：github.com/ZhuLinsen/dail…
5、量化回测：Qlib
微软出品的 AI 量化投资研究平台，完整覆盖因子挖掘→模型训练→回测→组合优化→订单执行全链路
🔗：github.com/microsoft/qlib
Sac@Saccc_c
中文
BlockPlanet retweetledi
BlockPlanet retweetledi
BlockPlanet retweetledi
再分享几个飞书开源文档，欢迎惠存：
1、42.5万字《姚金刚认知随笔》，每周更新：jiahejiaoyu.feishu.cn/docx/YHOHd1TLy…
2、《GEO白皮书》，AI搜索营销科普文档，不定时更新：yaojingang.feishu.cn/docx/Jv85dXAeZ…
3、《姚金刚提示词合集》，不定时更新：yaojingang.feishu.cn/docx/ER4rdSlvc…
4、《GEO提示词合集》，我和向阳的GEO书籍配套提示词：yaojingang.feishu.cn/wiki/YbMLwkChm…
中文
BlockPlanet retweetledi
