isare.you
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Dearbitration Protocol | crypto吐槽汇|AI3研习社 @Dearbitration
Katılım Mayıs 2019
710 Takip Edilen105 Takipçiler

这波标题党有点吓人,其实谷歌这篇 paper 干的事情,大概可以翻译成两句话,以及为什么今天根本不用慌:🛡️
1)如果未来真造出一台 50 万物理量子比特、可容错的怪物级量子机,它在理论上可以用改进版 Shor 算法,在大约 9 分钟里把比特币的 ECDSA 私钥算出来;
2)他们把原来“需要几百万甚至上千万量子比特”的想象,硬生生优化到了“几十万量子比特就够”,所以Q-Day 从科幻题材升级成了规划议程。
但这跟“现在就能9分钟撸爆比特币”有几个关键差别:
目前最强的量子机还在几百到一两千物理量子比特徘徊,误差率高得离谱,离 paper 里假设的 50 万容错级设备至少差一个时代;这就像理论上算出了“光速飞船能穿越星际”,但人类现实中还在烧煤。
谷歌团队自己也在 论文里强调:这是资源估算与算法/纠错优化,不是“我们已经造出了那台机器”,真正的危险窗口更接近 2029 这种时间尺度。
不如探讨下真正的应对路线,@grok 几个更有价值、也更需要你来解的题是:
1.按照目前量子纠错技术(QEC)和物理量子比特数量的增长曲线(类似摩尔定律),距离造出论文中所需的“能执行9分钟破解的容错量子计算机”,科学界最保守的估算还需要多少年?
2.从密码学角度看,比特币如果要在不“自杀式硬分叉”的前提下,引入抗量子签名(比如基于格的方案),最现实的迁移路径是什么?是先让新 UTXO 使用 PQC,再逐步迁移老资金,还是有别的更优路线?
3.远古巨鲸危机:中本聪时代有大量采用 P2PK(公钥直接暴露)格式的早期遗留钱包。如果这些上古巨鲸不主动进行抗量子迁移,未来量子算力成熟时,这些价值连城的比特币会被黑客直接合法“挖”走吗?
中文

谷歌刚刚拉响了加密货币世界的最高警报。
他们找到了破解比特币底层算法的具体路径。
破解一个私钥需要多久?
9分钟。
比特币的平均出块时间是10分钟。
量子计算机暴力破解只要9分钟。
这个时间差极其致命。
你刚点完发送,交易还在内存池里排队。
黑客直接截取,推导出你的私钥。
然后抢先一步把你的币转进自己的口袋。
以前业界普遍认为量子破解需要耗费几个月。
谷歌的最新模型把所需算力直接砍掉了九成。
现在只需1200个逻辑量子比特就能完成计算。
以太坊最富有的前一千个钱包,9天内就会被全部洗劫。
还有670万枚处于休眠状态的比特币完全暴露。
这里面包括中本聪早年挖出的创世区块奖励。
公钥常年挂在链上,现在全成了活靶子。
谷歌这次做出了一个极其罕见的决定。
他们拒绝在论文里公开具体的攻击代码。
只用零知识证明向学术界验证了结果。
在量子计算研究史上这是第一次。
他们把整个区块链当成了一个不能外传的高危漏洞。
现代数字资产的密码学防线已经被撕开。
现有的防御机制全部失效。

中文

x.com/fchollet/statu… 这是AI叙事大厦将倾的节奏吗?千亿大模型集体翻车,全网傻眼。
刚刚发布的 ARC-AGI-3 测试结果极其 可以说是悲壮:
🔴 GPT-5.4:0.26%
🔴 Claude Opus 4.6:0.25%
🔴 Grok 4.2:0%,直接交白卷
✅ 人类:100% 满分
千亿参数的大模型,为什么连三岁小孩都不如?来看看翻车真相。
很多人没看懂这个测试,它不考做题,它考的是“涌现出的自主探索能力”,即探测系统是否具备初级的“自由意志”。
为什么人类满分而 AI 零分?
因为在没有任何规则提示、没有任何历史经验可参考的全新抽象环境里:
人类会主动试探边界(意图驱动);
而大模型只会等待你输入 Prompt(概率驱动)。
让一个纯靠概率吐字的 LLM 去做这种零先验知识的测试,就像拔了现代人的网线和电源扔回石器时代,然后考他怎么徒手搓光刻机一样荒谬。
但这场翻车扯下了现在的 AI 遮羞布,也指明了 AGI 的唯一出路:
真正的 AGI,肯定不是用算力堆砌出来的“超级复读机”。一个不能在没有 Prompt 的情况下,自己去主动寻找 Prompt 的“意识主体”,永远跨不过那道门槛。
中文

4 year cycle is NOT the same as stock-to-flow model.
The 4 year cycle says that the year after a halving is a bull year, like 2013, 2017, 2021 🟩🟥🟩🟩 and 2025 did obviously not fit that pattern.
But S2F says nothing about bull or bear, top or bottom. S2F is the thesis that scarcity drives value, that bitcoin should (ultimately) be more valuable than gold because BTC is scarcer than gold. S2F models the rough path of nonlinear phase transitions towards $30T+. S2F roughly models the average price during a 4 year cycle (regardless of which years are bull or bear). Current cycle average is $90k, clearly above past cycle's average of $34k, and is still going towards S2F $250k-$1m range (2 years to go) IMO. I still fundamentally believe that.

English

大部分项目方自己协议收入一天连10U都没有,就买点新闻稿公布说自己要开启回购,纯就是用嘴拉盘,然后少部分能赚点钱的项目方还真把自己当盘菜了,认认真真拿出本不富裕的家底回购,结果市场不领情币价没涨于是恼羞成怒🤣腾讯2024年豪掷1120亿回购股票,2025年又回购800亿,远超同期大股东减持的数量,所有股票全部销毁实现通缩,总股本创十年新低,那马化腾是如何解释他们要进行如此大规模回购的?
在腾讯的股东大会上,马化腾说因为公司账上的现金非常充裕,但是对外又没什么可以投资的地方,为了避免盲目扩张,和只把钱放在银行吃利息,于是将赚到的钱通过回购并销毁,提高股票资本效率,即通过减少股票来减少分钱的人,让剩下的每一股对应的利润变高,并奖励长期持有者,从而维护股东结构。
解释一下,腾讯回购股票的首要目的绝对不是拉股价,而是让股票进入通缩模式,从而每一股能拿到的分红也就更多,你长期看好腾讯的股票,你就拿着领分红,你不看好,那就抓紧的卖了(让我回购了)把以后的分红让出去给别人。
至于维护股东结构,则是因为同期南非大股东在市场上大量减持,很多公司为了避免“门口的野蛮人”即LV之于爱马仕、宝能之于万科这种自家股票被竞对扫货成大股东的情况,于是要抓紧把市场上的股票买回来,从而维护股东结构。
所以再回到币圈,你会觉得这些叼毛项目方真他妈搞笑,没钱的用嘴回购,有点钱的回购了又哭爹喊娘。
对应腾讯,在币圈,你回购的目的就应该是让代币持续通缩,从而增大代币持有者的分红,并且避免团队以外其他人持有过多代币抢夺治理权,至于币价自然也就顺理成章水涨船高。
当然这一切的前提是项目方自己是真能赚钱。
所以在Defi协议中MakerDAO对于回购这事我认为做的很体面,过去一年回购了超过1亿美金,直接让代币通缩5.6%,治理权也牢牢的把控在自己手里。
除此之外Aster、Hyperliquid等有真实收入的DEX回购力度也很大。
然后视野放大纵观币圈,我之前把币安比喻成腾讯,不少朋友还产生争议,但就回购这事,币安在操作和结果上确实和腾讯没有太大区别。
币安从2017年开始每季度用平台利润的20%回购并销毁BNB,最终目标是将总供应量减半,在上一季度销毁了10亿美金160万个BNB,累计已经销毁了6400万个,占总代币量32%,加上本身BSC链上活跃度的情况,预计到2028年就可以完成当初承诺的50%回购销毁目标。
而对于BNB的持有者来说,回购销毁后则与腾讯的提高股票资本效率一样,市面上流通的BNB越少,BNB持有者拿到空投挖矿的收益则越多,金铲子的效益也越强。
但因为币安这家公司本身是股权结构,和Defi协议不同所以代币没有治理权,不存在腾讯回购股票为了维护股东结构的目的,不过另外一个角度,BNB本身的价格和收益在不影响公司运营的情况下,币安还愿意持续花钱回购平台币,这一点也挺有决心的。
上次币安人生 @heyibinance 奖励了100个BNB,其中30个全部送出去做了征文奖金,剩下70个也一直没有动放在理财里挖矿,打算拿到28年BNB完成50%通缩目标看一下到时候会是怎样。

CM@cmdefi
拿价格说事,停止回购,本身出发点就是错的。 首先,回购本身真正的意义是减少流通供应,不等于100%"拉盘",因为与价格真正有关系的是市场供需和项目基本面。 所以回购是一个一定对代币持有者有利的事,你可以想象成一个定期通缩的模型,但不等于一定会让代币上涨。 回购应该无争议的持续下去,而不是去纠结自己的回购成本,当然,优化回购策略是可行的,比如在价格相对低谷的时候增加回购,在市场过热的时候减少回购。
中文

== 2025 的 AI 行业太吵了,我只摘出了这 10 句话作为年度总结 ==
如果你和我一样读不过来这些密集的信息,我试着从这些总结性质的报告和论文中,分别只摘录出一句话。
这些碎片拼凑出的主线是:硅谷正致力于将 AI 进化为「推理智能体」,而中国开源力量的崛起,正在打破这场技术进化的垄断格局。
1️⃣ Karpathy:2025 年 LLM 年度回顾
> 我们不是在「进化/培育动物」,而是在「召唤幽灵」。
2️⃣ Google DeepMind:分布式 AGI 的安全性
> AGI 并非一个实体,而是一种「事态」(state of affairs):一个成熟、去中心化的智能体经济体,其中人类的主要角色是编排与验证。
3️⃣ OpenAI:前沿科学:评估 AI 执行专家级科学任务的能力
> 总体上,我们发现前沿 AI 系统在解决专家级推理问题方面进展迅速,尤其是在自包含的奥赛题上;但在研究风格任务上仍远未饱和。
4️⃣ OpenAI:2025 年企业级人工智能现状
> 从「向模型索取输出」向「将复杂多步骤工作流委托给模型」的转变。
5️⃣ OpenRouter & a16z :AI 现状:基于 OpenRouter 的一百万亿 Token 实证研究
> 领域的重心从单次前向的模式生成转向多步审慎推理式推断。
6️⃣ 《AI 如何改变 Anthropic 的工作方式》(Anthropic)
> Claude 是持续的协作者,但使用通常需要主动监督与验证,尤其是在高风险任务中;而不是把无需任何核验的任务直接交出去。
7️⃣ DeepSeek‑V3.2:推动开源大语言模型前沿
> DeepSeek‑V3.2 的表现可与 GPT‑5 相当。
8️⃣ UC Berkeley / Stanford / IBM Research:生产环境中的智能体评估
> 可靠性仍然是当前最主要的开发挑战,其根源在于难以保证并评估智能体行为的正确性。
9️⃣ Anthropic :AI 智能体发现 460 万美元区块链智能合约漏洞
> 有利可图的、真实世界的自主漏洞利用在技术上是可行的。
🔟 DeepSeek‑OCR:上下文光学压缩
> 我们探索一种潜在解决方案:将视觉模态作为文本信息的高效压缩媒介。
👉论文/研究/报告:randomarea.com
Zhixiong Pan@nake13
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manus,今天被mata10亿美金收购并且创始人直接升级meta副总裁,不得不喊一声牛逼,如此年轻的创始团队,无任何背景,纯纯靠产品敲开世界大门!manus.im/invitation/IHC…
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