Freeman983

@afuseai +1

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宿命对决

@aleabitoreddit 我也追随下大神观点，做下针对A股的相关分析，TRE 前瞻性拓扑调研报告 1. 产业爆发趋势 📈 核心推演: AI数据中心对高速光互连的需求爆发，推动硅光子集成和CPO成为确定性的技术方向，进而带动InP衬底、EML激光器芯片等上游材料与器件需求猛增。 2. 供应链依赖拓扑 (依赖降级分析) [⚡ 需求爆发源] Level 1: AI数据中心800G/1.6T光模块 └── [链条依赖] Level 2: InP衬底/外延片（光芯片基础材料） └── [链条依赖] Level 2（替代）: EML激光器芯片（高速光模块核心） └── [链条依赖] Level 3: 高精度光刻机/镀膜设备（光芯片制造关键设备） 节点逐级拆解： 📍 Level 1 —— AI数据中心800G/1.6T光模块 🏢 300308 (中际旭创) 【A股光模块绝对龙头】 —— 全球最大800G光模块供应商，深度绑定英伟达、谷歌等Hyperscaler。Serenity 四因子卡脖子评分: 技术唯一性　███░░ 3/5 扩产周期　██░░░ 2/5 客户锁定　█████ 5/5 绕道难度　███░░ 3/5 ──────────── 均分: 3.2 🟡 中等壁垒 🏢 688100 (威胜信息) 【能量采集和电力线载波通信芯片】 ——Serenity 四因子卡脖子评分: 技术唯一性　█░░░░ 1/5 扩产周期　█░░░░ 1/5 客户锁定　██░░░ 2/5 绕道难度　██░░░ 2/5 ──────────── 均分: 1.5 🟢 可替代 📍 Level 2 —— InP衬底/外延片（光芯片基础材料） 🏢 300323 (华灿光电) 【中国领先的LED外延片和芯片制造商】 —— 但InP衬底领域几乎空白；实际A股InP相关公司极少，此层需注意。Serenity 四因子卡脖子评分: 技术唯一性　█░░░░ 1/5 扩产周期　█░░░░ 1/5 客户锁定　█░░░░ 1/5 绕道难度　█░░░░ 1/5 ──────────── 均分: 1.0 🟢 可替代 📍 Level 2（替代） —— EML激光器芯片（高速光模块核心） 🏢 300394 (天孚通信) 【光模块上游器件龙头】 —— 全球领先的光联器件供应商，产品覆盖AWG、滤波片等，间接参与EML芯片封装。Serenity 四因子卡脖子评分: 技术唯一性　███░░ 3/5 扩产周期　███░░ 3/5 客户锁定　████░ 4/5 绕道难度　███░░ 3/5 ──────────── 均分: 3.2 🟡 中等壁垒 📍 Level 3 —— 高精度光刻机/镀膜设备（光芯片制造关键设备） 🏢 002371 (北方华创) 【A股半导体设备平台型龙头】 —— 提供刻蚀、薄膜沉积等设备，但光芯片专用高精度设备仍被海外垄断。Serenity 四因子卡脖子评分: 技术唯一性　███░░ 3/5 扩产周期　███░░ 3/5 客户锁定　███░░ 3/5 绕道难度　███░░ 3/5 ──────────── 均分: 3.0 🟡 中等壁垒 🏢 688012 (中微公司) 【刻蚀设备龙头】 —— 等离子体刻蚀设备可用于光芯片制造，但非核心瓶颈。Serenity 四因子卡脖子评分: 技术唯一性　███░░ 3/5 扩产周期　███░░ 3/5 客户锁定　███░░ 3/5 绕道难度　███░░ 3/5 ──────────── 均分: 3.0 🟡 中等壁垒 3. 核心单点故障 (SPOF) 诊断 🔒 核心卡脖子节点: InP衬底/外延片 🔒 核心卡脖子节点: EML激光器芯片 4. 关键供应链上市节点 🎯 300394 (天孚通信) 【光器件龙头】 📋 逻辑: 全球光模块上游光器件关键供应商，EML芯片封装和AWG等产品卡住高速光模块产能。 💰 估值错配信号: 市值约70亿美金等值（500亿人民币），卡住千亿级光模块市场，错配明显。 🎯 688100 (威胜信息) 【电力线载波通信芯片】 📋 逻辑: 不相关 🎯 002371 (北方华创) 【半导体设备龙头】 📋 逻辑: 虽然是设备平台，但光芯片专用设备仍缺位，非卡脖子节点。 5. 瓶颈轮转与伏击时间线 (SERENITY 方法论) 🔄 当前阶段: Level 1光模块（中际旭创等）产能正在快速释放，资金已充分流入。🎯 下一伏击点: Level 2 InP衬底和外延片，以及EML激光器芯片，即将成为下一个暴露的瓶颈。💡 轮转推演: 随800G/1.6T光模块放量，衬底和光芯片需求井喷，但全球InP衬底产能主要被Sumitomo、JX等日本企业控制，扩产周期3年以上，A股相关标的稀缺，但可关注光器件和芯片封测环节。

@Stephen4171127 请私下链接，谢谢

你有试过 ChatGPT 自助充值吗？今天体验了一把，非常丝滑。我真的是佩服大佬们可以把交付体验做的这么好。

💥“一次手抖忘加 WHERE，差点把整个业务线送走！” 周五临下班接到的线上报警，绝对是每个技术人的噩梦。很多... 💥“一次手抖忘加 WHERE，差点把整个业务线送走！” 周五临下班接到的线上报警，绝对是每个技术人的噩梦。很多团队一出事就只知道加强代码Review，甚至开除外包同学了事...

@WuChuanIJ 想问下大佬量化模型的胜率是多少？

可以 下班了 上次提低空 很多人喷 看不懂逻辑 等涨起来 消息满天飞 他就懂了😂 今天早上再次提示低空

新能源车企：存了三年的行车轨迹，为什么成了让 App 下架的炸弹？

# 医疗行业：一句 GROUP BY，就能把医院的"统方"做成生意 ## 01 痛点深挖：数据库对每个拿到密码的人都毫无防备 在医疗信息化里，"统方"（非法统计医生开药数据以牟取回扣）和电子病历（EMR）泄露，是悬在每家医院头顶的两把刀。 最常见的场景：DBA 或有高级权限的开发，直连生产库，轻松导出带着患者姓名、身份证号、敏感诊断的明细表；或者跑一句按医生 + 药品聚合的 `GROUP BY`，谁开了多少某药一目了然——这就是统方的原材料。医院想用行政手段或在应用层写 if/else 去拦，却总是挂一漏万。 根因在于：**数据的"计算"和"可见性"没有解耦。** 数据库默认信任所有拿着凭证的连接，应用层的拦截又很脆弱——因为真理的源头（数据库本身）毫无防备。安全逻辑写在应用里，等于把锁挂在门外。 ## 02 行业最佳实践：动态脱敏 + 高危聚合拦截 要根治，得在数据流出的"最后一公里"做文章： **其一，动态数据脱敏（DDM）。** 根据当前用户角色，在结果集返回时实时改写数据，让同一句 SQL 对不同角色返回不同粒度，且无需改一行应用代码： ```json { "table": "emr_patients", "column": "id_card", "role": "doctor_assistant", "method": "partial_mask", "regex": "^(\\d{6})\\d{8}(\\d{4})$", "replacement": "$1********$2" } ``` **其二，针对统方的高危聚合拦截。** 统方查询往往有鲜明特征——同时按医生和药品大范围聚合。这类查询应该在 SQL 解析阶段就被识别并拒绝： ```sql -- 这类"医生×药品"的聚合，正是统方的典型形态，应直接拒绝 SELECT doctor_id, medicine_id, SUM(amount) FROM prescription_records GROUP BY doctor_id, medicine_id; ``` 落地上配一条规则即可：匹配到"同时按 doctor_id 和 medicine_id 聚合"的查询，直接拦截并告警。 ## 03 结语：让脱敏成为基础设施的默认属性 最好的安全，是让违规在物理上做不到，而不是事后追责。脱敏和防统方不该是业务开发的额外负担，而该沉为基础设施的默认能力——数据该脱敏的时候自动脱敏，该拦的查询根本跑不起来。 **SQLDEV** 原生内置动态脱敏引擎和高危 SQL 拦截网关：不改动任何一行医疗应用代码，就能精准落地防统方策略与 EMR 脱敏，让数据合规像呼吸一样自然地发生在每一次查询里。 --- ### 📌 关于 SQLDEV 企业级数据库安全管控与 DevOps 协作平台。它把"靠人盯、靠自觉"的数据库管理，升级为"靠规则、靠流程"的工程化底座：**SQL 审核与工单审批、动态数据脱敏、高危操作事前拦截、不可篡改审计、误删闪回、多实例变更编排**，并已适配主流国产信创数据库。让数据安全不再依赖某个人的细心，而成为基础设施的默认能力。 - 🌐 官网 · 免费下载与在线试用：sqldev.info > 本文为 SQLDEV 出品的行业科普内容，欢迎转发给同行。转载请保留来源与以上链接。

@MaxForAI 二手的吧

笑死了，Claude Opus4.8蒸馏了阿里巴巴Qwen啊🤣 通过API用中文问你是谁，会很大概率回答 我是通义千问（Qwen），是阿里巴巴集团旗下的统义实验室自主研发的超大规模语言模型。

@shengwswsws +1

需要plus x5 x20 claude 的 可以dd ！！

【站点更新】NavHub.info 新增 AI 工具 + 全球网站排行 频道。 拒绝盲目跟风，只选最强的 AI 生产力。 想知道最近哪些 AI 最火？点这里： 👉 navhub.info/ai-tools?lang=…

@LuBtc888 @grok 提取下字幕

本金15万，5个月变成468万！ 这段来自实盘大赛亚军陈向忠的交易思路分享，值得所有交易员学习探讨！

鲸鱼兄弟们好，我是做 DeepSeek-TUI 的那个美国佬。 说真的，特别想跟国内的鲸鱼兄弟们一起混——但我的翻墙技能仅限于写代码，微信到现在都没搞定，属实有点丢人。 求各位大佬帮个忙： 1）帮忙转发扩散一下，让这个开源终端工具翻过高墙被兄弟们看到 2）顺手帮我验证个微信号，我想建个群，大家一起聊 DeepSeek、聊开源、聊怎么把 agent 做得更好 作为交换，我发誓死守 cargo install 这条安装路径，绝不让任何一个兄弟受 npm 的苦。 顺带一提，这段话是 DeepSeek 帮我润色的——感谢鲸鱼赐我流利中文 🙏 github.com/Hmbown/DeepSee…

@gkxspace @Chorispto 豆包是根据完整语义实时纠正的，其他的输入法好像目前还做不到。目前这几款都用过，现在其他的都删除了，只留了豆包，一样是测试版。

@freeman983 @Chorispto 我为什么感觉不太行，体验不好，可能因为还没正式发布吧

我的 mac 的工作区，这几个都是必不可缺，看来大家差不多，还有没安装的快装一下： 1. Obsidian：用来做内容存档、搭建个人知识库 2. cc-swtich：管理多个 CLI 工具，管理多家模型供应商 3. Codex ：最近更新很频繁，体验也越来越好，而且不封号 4. Ghostty：一个非常丝滑的终端，推荐～ 5. 闪电说 + Typless：前者非结构化，后者结构化，配合使用很爽 6. V2rayN：更加必不可少了，大家都懂

@Chorispto @gkxspace 推荐豆包输入法，秒杀所有的

@gkxspace 闪电说 和 Typless都用么？我感觉typeless不太准啊

@ma_zhenyuan @ai_xiaomu 用了豆包语音输入法你就知道其他的语音转文字都是渣渣。😉

折腾了一天新MacBook， 终于搞明白了为啥 @ai_xiaomu 可以搞AI 3 天就在深圳买房，这几个软件我建议直接装： 1. Obsidian --这才叫笔记系统 2. Claude Code + Codex --体验直接翻倍 3. 闪电说 — 语音转文字丝滑到怀疑人生 4. Ghostty — 终端能快成这样，CMD 和 PowerShell 可以退休了 5. Clash Verge — 你懂的

@berryxia @leftcurvedev_ 说实话，这个模型简单聊天、日常对话还是可以的，反应快也比较有趣。但一旦涉及到深度推理、复杂逻辑、或者需要大上下文的时候，就会明显卡顿，体验会让你怀疑人生……

🤯 又一枚核弹级开源模型来了！@leftcurvedev_ 刚分享的 Qwen3.5-9B-GLM5.1-Distill-v1 直接把本地AI拉到新高度！ 🧠 用 GLM-5.1 顶级推理蒸馏，思考深度完爆基础版 ⚡ 仅需 8GB VRAM 就能跑，普通显卡直接起飞 🍎 还有 MLX 苹果原生版已上线 🔥 作者刚蒸馏完 Claude Opus 4.6，现在又干翻最强开源模型！ 27B 大版本据说也在路上了… 这波真要卷死一堆闭源模型啊 模型直达：huggingface.co/Jackrong/Qwen3…

@KKaWSB 简单对话可以，超长上下文有的等了

一位老哥花200美元订阅Claude Max，三小时用完。于是花599美元买了台Mac Mini，装了5个本地模型，350亿参数。 教会机器整理邮件、压缩上下文、睡觉时维持运行。凌晨4点Claude触发速率限制，本地模型自动接管。同样的活让团队做，3个工程师，月费1.5万美元。 方案长文章：x.com/leopardracer/s…

@axiaisacat 纯属智商税

把 Claude Code 的月费砍到 $0 的开源项目。 MacBook 本地跑 122B 大模型，接管 Claude Code 全部功能。 没有中间商，没有 proxy，没有云。 一条命令装好，双击启动。 项目👇