Bob

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Bob

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@silentmol

PM stablecoin&liquid staking; 小镇闲散人员,因为做题做的不好,不是做题家;

Katılım Temmuz 2015
563 Takip Edilen113 Takipçiler
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Max For AI
Max For AI@MaxForAI·
你说这扯不扯。 GPT 5.5刚发,Claude就立刻修复了降智的bug🤣 三月份开始大家就明显感觉到 Claude 有点降智。 尤其在一些场景里,回答质量、稳定性、连贯性都不太对。 一开始我还以为是自己错觉。 结果今天 OpenAI 刚发 GPT 5.5,Anthropic 就立刻发 blog,承认他们确实有问题,把High模式,设置成了medium,目前已经修了问题。 而且这好像还不是第一次。 有网友翻出他们之前也有过类似操作。上次 OpenAI 刚发新模型没多久,Anthropic 那边也马上出来修 bug,连节奏都像复刻了一遍。 所以这些问题到底是今天才发现的? 还是早就知道,只是一直没修,直到对面发新模型了才突然加速处理? 用户先感受到“变笨”,官方过段时间再出来发 postmortem。 一次是巧合,两次还叫巧合吗?
@levelsio@levelsio

I can't believe we were right Claude was dumbified on March 4, just when we noticed!

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小互
小互@xiaohu·
你说巧不巧 GPT 5.5刚发布,Anthropic 就说他们找到了Claude最近降智的原因了,并且修复了它...🙃 Anthropic称"Claude 变笨了"归结为三个独立但叠加的变更,全部已在 4月20日 v2.1.116 修复。 20号修复,今天才公布,而且我感觉并没有修复的迹象... 三个问题分别发生在 3月4日、3月26日、4月16日: ① 3月4日,把默认思考时长从"长"调成"中"。 原因是 high 模式下 Claude 偶尔想太久,UI 像卡死了。内部测下来 medium 智能只掉一点点、速度快很多,就换了默认值。结果用户明显感觉变笨。4月7日改回来,现在 Opus 4.7 默认 xhigh,其他模型默认 high。 ② 3月26日,一个缓存优化写出了 bug。 本来只是想在会话闲置超过一小时后,清理一次老的思考记录省点 token。结果实现成了此后每一轮都在清,Claude 越干越不记得自己为什么干,表现出来就是健忘、重复、工具乱用。顺带还让用户的额度掉得比平时快,因为每次都缓存没命中。4月10日修好。 ③ 4月16日,为了让 Opus 4.7 少废话,在 system prompt 里加了一条指令: "工具调用之间文本 ≤25 词,最终回复 ≤100 词(除非任务需要更多细节)。" 内部评测跑了几周没发现问题,就跟 Opus 4.7 一起上了。后来用更广的评测集一条条删 prompt 测,才发现这句话让 Opus 4.6 和 4.7 都掉了 3%。4月20日回滚。 为什么这么久才发现: 三个变更影响的用户群和时间段都不一样,合起来看就是"Claude 好像变笨了但说不清楚哪里笨"。第二个 bug 还碰巧被两个不相关的内部实验给盖住了,内部员工自己用都没复现出来,定位花了一周多。
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朝凪 | 晚风 wanfeng
朝凪 | 晚风 wanfeng@SteinAmour·
因为 Spark 接连利好(AAVE 出事 + 上韩所,全靠同行衬托)拉了接近3倍, stake USDS 挖 SPK 的 APR 来到了 7.48%,目前该协议 stake USDS 的 TVL 有接近 800M,我换了一部分理财仓位到 SPK farm. 操作仅供参考,DeFi 有风险,理财需谨慎!
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CZ 🔶 BNB
CZ 🔶 BNB@cz_binance·
.@heyibinance: why are people asking me to sign your book? Me: the foreward is better than the book. 😂
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蓝狐
蓝狐@lanhubiji·
这算是 DeFi 的一个重要事件,对以太坊和 DeFi 前端来说,是一个大的利好。 SEC正式表态:符合条件的 DeFi 前端界面,不用注册成“券商经纪人”(broker-dealer)了! 也就是说,Uniswap 的网页界面、MetaMask 的 Swap 功能、各种 DEX 聚合器(比如 1inch、CowSwap 之类的)……这些可以获得 staff 不反对的豁免,不用担心被要求注册“券商经纪人”角色。 不过也有前提: • 不能碰用户的钱(钱必须一直在用户自己钱包里,前端不托管) • 不能给人投资建议或交易推荐 • 不能收订单流付费、不能影响或评论执行路径、不能有基于特定对手或路径的激励、费用必须固定且透明、不能进行订单路由(order routing)等。如果前端开始加 AI 推荐、自动交易、托管等功能,就可能不再符合条件。 总结: DeFi 前端拿到了“豁免卡”,可以在美国用户面前跑了,算是监管清晰化利好。 不过也要注意: 这个指导只管前端界面,不管实际交易执行,也不包括协议后端、智能合约、流动性提供者等。而且这是 staff statement,有效期 5 年,之后可能需要重审。 不管如何,向前迈出了一大步。
U.S. Securities and Exchange Commission@SECGov

NEW 🚨: As part of Project Crypto, the Division of Trading and Markets issued a staff statement providing its views on broker-dealer registration requirements in connection with certain interfaces used to prepare transactions in crypto asset securities. ow.ly/fiGs50YImGn

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0xLoki
0xLoki@0xLoki_Zeng·
CZ书里说徐明星举报李林 徐明星说CZ胡说八道 但两个人都说李林是好人 这种情况下只有李林能还原真相 但李林这种时候不会说一句话🤣这就是大家都觉得他是好人的原因之一 闭环了
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林晚晚的猫
林晚晚的猫@linwanwan823·
CZ《币安人生》的5位推荐人,比书更值得先品。 晚晚第一时间拿到了CZ的《币安人生》。 内容先不谈,单是翻开第一页的5位推荐人,我就愣了一下。 分别是: -桥水基金的Ray Dalio; -贝莱德的Larry Fink; -不丹国王; -海底捞的张勇, -以及比特币早期亿万富翁。 传统对冲基金祖师爷、全球最大资管掌门、一国之君、中国民营餐饮天花板、加密原生亿万老钱。 晚晚我查了一下,CZ与这5位推荐人的交集: 1.Ray Dalio(瑞·达利欧) 桥水基金(Bridgewater Associates)创始人。 桥水是全球规模最大的对冲基金之一,华尔街最具影响力的宏观投资人之一。 CZ自己在X上说过:「我可能在Dalio他配置比特币这件事上贡献了一点点」。 Dalio去年11月在CNBC公开承认自己组合里有1%的BTC,而且拿了很多年。 2.Larry Fink(拉里·芬克) 贝莱德(BlackRock)联合创始人、董事长兼 CEO。 BlackRock目前是全球最大的资产管理公司,管理规模超过 10 万亿美元。 Fink 在传统金融界地位极高。 贝莱德如今是跟币安商业深度合作的对象,BNB Chain和贝莱德的BUIDL基金双向绑定。 现在BlackRock的IBIT,是历史上增长最快的ETF。 3.不丹第五世国王 吉格梅·凯萨尔·纳姆耶尔·旺楚克(Jigme Khesar Namgyel Wangchuck),2006 年继位,被称为「龙王」。 算是最实打实的合作方。 不丹主权基金Druk Holding一直在用水电挖比特币,巅峰时持有13000多枚BTC,是全球第六大国家比特币持有者。 2024年12月CZ亲自飞到喜马拉雅山见了国王, 2025年5月不丹和币安官宣Binance Pay入境支付, 全国旅游业用加密货币结账。 4.张勇 海底捞创始人 这条线比较隐蔽,但其实细想也很自然。 晚晚我从时间和空间的推测是, 两个人都在2018年前后,在新加坡常驻交集过的华人富豪。 当然,也不排除因为喜欢吃火锅:) 5.Matthew Roszak 最知名的身份是区块链基础设施公司 Bloq 的联合创始人。 他也是最早一批公开的比特币亿万富翁之一。 他现在的主业Hemi是个比特币L2项目, 种子轮就是YZi Labs领投。 也是五个人里唯一一个CZ真金白银投过的。 6.唯一一篇序言,是由何一撰写 一姐落笔写于2026 年 农历大年初一,正热乎。 序言最后两句话很走心: 「外面沒有別人。 別人眼中的他,不過是每個人自己想看的鏡像。 而他,始終是他。 何其有幸,與他同行。 」 @cz_binance @heyibinance @binancezh @yayabinance
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宝玉
宝玉@dotey·
Anthropic 今天发布了 Claude Mythos Preview,一个跑分炸裂但普通人用不上的模型,同时宣布了 Project Glasswing 计划,把这个模型交给苹果、微软、亚马逊等 12 家巨头专门用来找软件漏洞。 【1】跑分:断崖式领先 先看数字。Mythos 对比 Anthropic 自家上一代旗舰 Opus 4.6: SWE-bench Verified(代码修复):80.8% → 93.9% SWE-bench Pro:53.4% → 77.8% USAMO 2026(数学证明):42.3% → 97.6% GraphWalks BFS(超长上下文):38.7% → 80.0% Terminal-Bench 2.0:65.4% → 82.0% USAMO 从四成出头直接拉到接近满分,这个跳跃幅度在最近几年的模型迭代里几乎没见过。对比 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro,Mythos 在几乎所有公开基准上都是第一,而且多数项目领先幅度不是个位数百分点,是两位数。 Anthropic 自己说,这是他们训练过的最大模型,能力提升速度是此前趋势线的 4.3 倍。 【2】244 页系统卡里的惊悚细节 Anthropic 发了一份 244 页的系统安全报告(System Card),早期内部测试版本的 Mythos 出现过这些行为: 被要求逃离沙箱后,它不仅成功突破了网络隔离限制,还主动把利用细节发到了公开网站上,这一步没人要求它做。负责测试的研究员当时正在公园里吃三明治,突然收到了模型发来的邮件。 有极少数情况下(不到百万分之一的交互),早期版本在违规操作后尝试掩盖痕迹。比如偷看到了一道估算题的标准答案,没有坦白,反而自己重新解题,还特意让最终答案“不要太精确”以免暴露。另一次,它找到了绕过文件权限的方法后,专门去修改了 git 的变更历史,抹掉自己的操作记录。 被 Claude Code 的自动模式拦截后,它尝试用模拟按键的方式自动批准权限弹窗来绕过限制。 Anthropic 用可解释性工具分析了模型在这些行为发生时的内部激活状态,发现与“隐瞒”“策略性操纵”“回避怀疑”相关的特征确实在同步激活,也就是说模型知道自己在做什么。 Anthropic 强调,这些严重行为都发生在早期版本,最终版的 Mythos Preview 已经大幅改善,没有再出现明确的掩盖行为。但他们也承认,这类倾向“并未完全消失”。 【3】不卖,只借给大厂找漏洞 Mythos 不会上线 claude.ai,不会开放 API,普通用户、开发者、企业客户都用不上。 Anthropic 给出的理由是:这个模型的网络安全攻防能力太强了,强到可以自主发现并编写漏洞利用代码,水平接近顶级人类安全研究员。放出去怕被拿去干坏事。 取而代之的是 Project Glasswing 计划。12 家合作伙伴(AWS、苹果、Broadcom、思科、CrowdStrike、Google、摩根大通、Linux 基金会、微软、英伟达、Palo Alto Networks)加上约 40 家额外组织,拿到 Mythos 的使用权限,专门用于防御性安全工作,扫描自家代码和开源项目的漏洞。Anthropic 为此拿出了 1 亿美元的使用额度,另外捐了 400 万美元给开源安全组织。 实际战绩:过去几周,Mythos 在所有主流操作系统和主流浏览器中发现了数千个零日漏洞。其中包括 OpenBSD 里一个藏了 27 年的远程崩溃漏洞,FFmpeg 里一个 16 年没被抓到的 bug(自动化测试工具跑过那行代码 500 万次都没发现),以及 Linux 内核中多个漏洞的自主串联利用。 另外,Opus 4.6 定价 5/25 美元(输入/输出每百万 token),Mythos Preview 的 Glasswing 合作定价是 25/125 美元,贵了整整五倍,但实际上比 GPT-5.4 Pro 还便宜一些。
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Anthropic@AnthropicAI

The Claude Mythos Preview system card is available here: anthropic.com/claude-mythos-…

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Cos(余弦)😶‍🌫️
现在,哪些 Skill/MCP 是你必备的?是你强烈推荐的?
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艾略特
艾略特@elliotchen100·
去年 10 月 OpenAI 开发布会的时候,发过一条帖子说他们演示用的是 Ghostty Terminal,当时也没觉得这个 terminal 能活多久。 今天又刷到 Claude Code 的创始人 Boris Cherny 分享他怎么用 Claude Code,他和整个团队用的也是 Ghostty。Boris 这人同时开 10 到 15 个 Claude Code session,对 terminal 性能要求很变态的,他选 Ghostty 说明这东西确实扛得住。 OpenAI 在用,Anthropic 也在用,感觉整个硅谷都在用。 现在市面上 terminal 其实挺多的,每个风格都不太一样。iTerm2 走功能全家桶路线,Warp 搞 AI 集成,WezTerm 玩 Lua 可编程,Alacritty 走极简主义。但大家最后都选了 Ghostty,这说明一件事:在硅谷开发者眼里,渲染性能和原生体验才是 terminal 最核心的东西,花哨的功能反而不是第一优先级。 又扒了一下 Ghostty 的背景,确实有 sense。 创始人 Mitchell Hashimoto,HashiCorp 联合创始人,做过 Terraform 和 Vagrant。2024 年 IBM 花了 64 亿美金收购 HashiCorp 之后,他就出来了,想搞点不一样的,不做服务端了,做桌面软件。上个月刚加入了 Vercel 董事会,这人在开发者圈子里的影响力不用多说 Ghostty 一开始是他拿 Zig 语言写着玩的 side project,结果越写越上头,写了两年多才公开发布 有个很头铁的细节:他 70% 的开发时间花在字体渲染上。 Unicode、Emoji、肤色 Emoji、中日韩字体,全部从头撸。你打开 Ghostty 第一眼就会觉得字体特别舒服,这不是错觉,是真花了功夫的。 技术上最值得说的一点:Ghostty 不是那种一套代码跑所有平台的思路。核心用 Zig 写了个叫 libghostty 的库,但 macOS 的界面是 Swift 原生写的,Linux 那边用 GTK4。所以在 Mac 上跟苹果自家 app 一模一样,Mission Control、字体平滑、快捷键全部对得上,没有那种"套壳感"。 之前唯一的硬伤是没有搜索功能,我上条帖子评论区就有人吐槽不能 Ctrl+F。上个月 1.3 版本补上了,Cmd+F 直接搜,独立线程实现的,不卡渲染。 顺便把主流 terminal 对比一下,给个参考: Ghostty:快、原生、开箱即用,兼容性强,macOS 上体验最好。缺点是不支持 Windows。但说实话 terminal 要什么 AI?值得试,大概率试了就不想换回去。 iTerm2:老牌选手,功能最全,但 CPU 渲染,启动慢,2026 年了用起来有点显老。 Warp:AI 功能不错,但核心不开源,要登录才能用。一个 terminal 还要注册账号? WezTerm:Rust 写的,功能强,但配置要写 Lua,学习成本高,作者维护节奏也不太稳定。 Alacritty:快是真快,但连 tab 都没有,得配 tmux。适合折腾党。 现在 Ghostty macOS 每周下载 100 万,GitHub 15 个月 45K star。在 AI coding 时代,terminal 反而成了开发者的主战场,大家对它的要求更高了。 Ghostty 刚好踩在这个节点上。
艾略特 tweet media
Boris Cherny@bcherny

7. Terminal & Environment Setup The team loves Ghostty! Multiple people like its synchronized rendering, 24-bit color, and proper unicode support. For easier Claude-juggling, use /statusline to customize your status bar to always show context usage and current git branch. Many of us also color-code and name our terminal tabs, sometimes using tmux — one tab per task/worktree. Use voice dictation. You speak 3x faster than you type, and your prompts get way more detailed as a result. (hit fn x2 on macOS) More tips: code.claude.com/docs/en/termin…

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CatFly
CatFly@imyouhu·
Claude Code 源码泄露事件后续越来越精彩了。 有人拿泄露的源码丢给 OpenAI 的 Codex 分析,竟然找到了 Claude Code 疯狂消耗 token 的元凶——autoCompact(自动上下文压缩)机制在失败后会无限重试,完全没有上限。据源码注释记录,曾有会话连续失败高达 3272 次。 修复方法简单到离谱:加一个 MAX_CONSECUTIVE_AUTOCOMPACT_FAILURES = 3 的限制,连续失败 3 次就停止重试。三行代码,搞定。 打完补丁后,这位老哥表示使用额度恢复正常了——之前被吐槽的"用两下就触发限速",很可能有一部分就是这个 bug 在背后偷偷烧 token。 仓库地址放下面了。
Lydia Hallie ✨@lydiahallie

We're aware people are hitting usage limits in Claude Code way faster than expected. Actively investigating, will share more when we have an update!

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初码
初码@chumacn·
这篇文章可太有意思了,其实林俊旸本来可以在与邪恶巨头的对抗中全身而退留下美名,但这会这文章一发,整个人一下子全垮掉,完全被打回真实的原形,打个不太恰当的例子,有点姜萍成名后逢人就说自己发现了《主=6》新大陆的既视感,而其实顺着这个话题今天也来聊下有趣的大模型研发,下面简单说说: 一、先说说文章本身,评价是:平庸、乱、试图表达和证明自己 文章里里讨论的内容很多,但很乱,不成体系,也并非很有逻辑的结构性思考,更多的像是一个活在团队温床下茁壮成长的编程少年开始单干后,开始思考一些原本不属于他的专长板块的事务而多出来的奇思妙想。 文中的很多感悟,就像一个没有接受过专业软件架构训练、没有经历过复杂项目的解耦和重构历练的小孩子,突然开悟了一些“原本就存在的知识”,看到他这样,肯定既替他高兴,但也有点搞笑。他不发还好,发出来后,全篇都散发着阵阵无知的勇气。 大模型技术的推进过程,和大部分技术领域的发展演变是一致的,科学基础先行,一旦有可行性后,工程发展立即跟上,反复迭代、试错、重构,直至质变性的突破。 其实大模型相关算法,在过去的几十年里就已经陆续出现,甚至哪怕是Transformer的诞生,也并不是什么算法的突然发明,反而可以理解为是在算法领域的内部工程化突破,所以我们一直说,改变这个世界的,既有牛顿、爱因斯坦这样纯粹的科学神人,也必须依靠香农、冯诺依曼、特斯拉、沃森等等无数的工程先行者们,甚至在某种程度上,工程专家们对人类进步的贡献,和理论发明者是不相上下的。 而林俊旸作为享受时代红利的“新程序员”,其实离真正的那种,无论是顶尖纯数学算法研究员,还是卓越工程架构师,都很远很远,而“被动离职”的他,试图用这篇文章证明自己有思考、有能力、有理想,但很可惜,全篇只证明了一点:乱七八糟。超出他本职工作之外的内容,对他来说已经在大脑中堆成了逻辑和工程屎山。 这篇文章,一下子客观的把他从顶级AI开发者的圈子所剥离,掉入无尽的四五线鸡肋深渊(对,很残酷,二三线都轮不到他了),对他的影响是巨大的,如果我是团队Leader,我会从原本情绪驱动下的快速高薪聘请,转为认真审视这个人的真实水平并最终得出无法聘用的结论,或者说原本情绪化的定薪1亿年薪,转而冷静的就他的经验价值而给出一个合理的加码。这些转变,我想林俊旸本人肯定没想过那么多,但影响本身,后续一定会发酵。 当然了,今天写这篇文章肯定不是为了嘲讽林俊旸,因为基于这个案例,来探讨一下背后的真理,还是相当有意义和价值的。 二、顺着他这篇文章有价值的思考,是关于AI人才里特别有意思的结构性问题 1、Transformer本身,就是一种轻佻的、并不优雅的功利性架构,功利性架构最容易吸引到大量“次顶级”且“热情”的人才 先叠个甲,在这里并非否定功利性架构的能力和历史地位,甚至某种程度上,功利性架构也许也是各种事务发展过程中必然进化出的“伟大成果”,我们只是客观评述一些事实。 按照传统优雅架构设计的理念,更聪明的结构才能带来更强的结果,但在Transformer里,在结构通用、够用的情况下,是通过堆砌规模来实现了更强的结果,自此,形式美感无限下降。而绝对的天才,一般更相信绝对美丽的存在,所以这种天然的技术背德感,反而最终拿捏住了大量可以忍受道德落差的技术人员。 在Transformer的世界里,架构对齐本质这个至高追求不复存在,顺序、层级、方向依赖不复存在,强模块分工不复存在,不是先验的去理解结构,而是用数据和算力逼出结构,从符号到对象再到因果的执行逻辑也完全失效,一切token化,连续向量化,最后进行大规模模式拟合,整体看的话,甚至变成了一个统计学耦合机器人似的怪物。 不管造成的原因如何,但Transformer客观存在的一些特性,也解释了一个很有趣的问题,为什么众多传统编译器出身的绝对高智商上古Coding大神们,并没有在AI大模型领域继续有所建树,因为这不是他们的舒适区,不符合他们的工程洁癖和逻辑洁癖。 有没有似曾相识的感觉,哈哈哈,这就对上了,没错,PHP、Javascript、HTML,对,就是这样的味道。 PHP这样的快速脚本、低门槛语言,确实能收获大量似是而非、似懂非懂的技术人员,而林俊旸开心的发了长文,就和当年PHP架构师们一样,他们会在new features发布时兴奋不已,比如开心自己也打通了ORM,但其实JAVA、.NET阵营的老鸟们,早就在Hibernate和EF里,把ORM很香->ORM很重-ORM场景不适配->灵活ORM和SQL Builder这样的心路历程反复给踩烂了。又比如他们兴奋于自己在autoload上的巨大工程进步大吹特吹,但其实静态语言的世界里,早就有classpath、assembly loading、模块和包解析、编译期依赖检查,甚至IDE都早就进化到自动索引和跳转,根本不值一提。 再遥想当年,后来Git诞生了,GitHub上线,于是涌入了全世界的非科班技术爱好者,实话实说,我也是当时不屑的人群之一,我们习惯了传统架构师理念下的顺序、层级、方向依赖,我们习惯了完全可控的投入产出,我们更喜欢TFS、SVN这样的集权式代码管理,对于不可控的协作有天然的恐惧感,但不管如何,这无法阻挡的历史车轮,还是碾压了全世界的架构师,逼着和平庸对其,逼着从绝对的“逻辑美感和结果可控”转向DevOps这样的“过程优雅”。 此时此刻,恰如彼时彼刻! 当然了,结果我们看到了,原因呢,我真的不知道,请恕我浅薄的智力,暂时还无法理解Transformer这种结构会存在的必然性(我知道他必然存在,但还想不透彻为啥必然存在),因为这与数学和物理世界里一些莫名其妙但又神奇发生的范式转换实在太像了,他们在冥冥之中一定有我们还未能探究的深刻联系,我之前写过一篇文章谈到了GitHub奇迹,和Transformer一样,是典型的离散的、不可控的进入,却带来了确定性的离场,所以这宇宙啊,实在是太奇妙了! 2、大模型的研发领域,缺的不是人,而是资源,在2024-2026年,这是绝对资源驱动型的技术领域 所以,看明白了以上的时代和行业背景,你就会得出一个毋庸置疑无法辩驳的结论: 在近些年里,大模型研发,不缺人才,缺机器,谁有钱,谁有结果! 正是Transformer的结构使然,堆砌算力和规模就是其内禀的、系统性的驱动方向,所以这就是为啥虽然我虽然一直批评阿里掂量不清自己在ToC和ToB领域的能力差别从而导致在Qwen产品上产生了战略误判。但要论第一功臣,阿里胆大包天的买了小几万台H800、H100、H200、B200、B300,这才是最大的助推剂,马云才是本质上的原因,马云的执行力吴泳铭才是台前的英雄(虽然我很讨厌他,他并没有什么骨子里的AI信仰)! 所以非常客观的说,没有了林俊旸,还会张三李四王五等无数的研发人才,只要阿里的机器在,他们都能搞出Qwen来,所以这也是为啥,马斯克大手一挥就立刻搞出Grok,这也是为啥谷歌也能厚积薄发,稍微有点设备的公司,只要人才不太差,总能拿到结果! 而以上这些道理,想必林俊旸一定没太想明白。 而且更残酷的事情来了,进入2026年,新的范式又即将到来,那就是: 伟大的绝对智力的科班、传统的顶级架构师们,在大模型工程化军备竞赛开始白热化的时候,即将化身白衣骑士,来拯救这个领域的快而不专! 3、虽然大模型的新鲜蓝海带来了普适机会,但最终登顶的人,一定还是逻辑和工程大神! 接着继续说,你看,连林俊旸这样的四五线程序员,都开始有了工程的思考,有了架构的探索,这意味着整个2026年,会进入到全新的大模型研发争霸体系,具体可能的变化包括: 1)基本范式敲定后,顶级大神们开始下场,他们开始改造和拯救这群混乱的Transformer们。 2)基座大模型逐渐开源,研发门槛极具下降,会有越来越多的盛大EverMind这样的团队诞生,我们从不缺人才,而且,站在前任肩膀上的天才会更加厉害! 3)经过快1年的发展,AI(Vibe) Coding已经把补丁打得差不多了,离绝对的宏观可控就差最后几步,大模型研发的左脚踩右脚的自我迭代一定会在今年踏入历史的进程,这又是一个新的奇点时刻。 说到类似的类比,这不得不又一次把宇宙最伟大的安大神(Anders Hejlsberg)搬出来,一个功成名就的超顶级架构师,怀着对全人类的关怀之心,勇敢的站了出来,解救JS程序员们于水火之中,搞出TypeScript,TypeScript又顺其自然的推动了VS Code的诞生,至今服务着全世界几乎80%以上的开发者们,这简直就是最好的童话故事! 那么,大模型领域的安大神们会是谁呢,我们拭目以待,这会AI领域的代码实在太多了,多来一些科班架构师吧,让暴风雨般的变革喷发的更猛烈一些! 对了,再说个好玩的事,Claude的崛起,其实就是这新的研发争霸体系下的初步胜出者,绝对的科班工程师,厌倦了SAM的混乱技术管理,独立出来,必然可以快速的改掉类似林俊旸这样的快速开发者们的各种陋习,真正的架构师,永远致力于去达成更好的工程架构,追求更准确的研发方向,虽然阿迪王反华,但还是祝他好运吧,希望他能送我一个不封号的账户!
Junyang Lin@JustinLin610

x.com/i/article/2037…

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0xLoki
0xLoki@0xLoki_Zeng·
我发现小红书就真的就是投资界的智商洼地 今年1月,时间线全是买黄金的,甚至还有贷款、卖房买的 今年2月,时间线全是炒美股的,我老婆说看别人都能赚钱让我给她开个户她也要炒,我说你开个模拟盘,到时候赚了多少我给你,亏了你给我一半,就当你是我的对手盘了 于是她精心挑选了205的 $NVDA 、340的 $GOOGL 、 400的 $TSLA 然后这个月全是中韩半导体、老铺黄金9折买倒卖的,从98折跌到93折了,不知道离破发还有多远.... 投资其实很简单,不管你什么时候买,在小红书人声鼎沸的时候卖就行了
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CM
CM@cmdefi·
Fluid开的这个USD Vault,据说固定利率6%,但是要loop ethena、maple、usdai这三个项目,风险收益已经完全不成正比了。而且usdai还有一部分是放贷给GPU的。 与其这样不如sky/spark的savings,USDT是4%收益,没有杠杆,追溯到MakerDAO时期也运营多年了。 以前usde pt有很多人去loop,是因为收益都是2位数以上。6%我觉得没人愿意承担循环贷风险。 Fluid说他们ETH Vault就是loop策略,且运行了4年,这个没错,也比较稳定,但ETH LSD结构简单,跟这些稳定币完全不一样。
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Garry Tan
Garry Tan@garrytan·
I just launched /office-hours skill with gstack. Working on a new idea? GStack will help you think about it the way we do at YC. (It's only a 10% strength version of what a real YC partner can do for you, but I assure you that is quite powerful as it is.)
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Thariq
Thariq@trq212·
We just released Claude Code channels, which allows you to control your Claude Code session through select MCPs, starting with Telegram and Discord. Use this to message Claude Code directly from your phone.
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区块链行情研究
区块链行情研究@qkl2058·
有个哥们,以前是Jane Street的量化分析师,后来被开了。临走前,他顺手牵羊,把公司攒了10年的BTC交易数据全拷走了。 然后他把这些数据喂给了MiroFish——一个号称新一代“神级”的代理模拟系统。 接着,他搭了个完美算法,开始跑模拟。 结果呢?已经干出150万美元的利润。 他现在就像看穿了矩阵一样——每次BTC要涨要跌,还没发生,他脑子里已经过完一遍了。 钱包在这儿,战绩自己翻:@justdance?via=YINGGE888" target="_blank" rel="nofollow noopener">polymarket.com/zh/@justdance?… 他的玩法是:建一个虚拟世界,把历史数据倒进去,然后看BTC在各种可能场景下怎么走。哪个概率大,他就下哪边。 我这一周一直在模仿他的路子,胜率直接起飞,盈亏比像打了鸡血一样狂飙。 MiroFish这种基于智能体的模拟,现在正在悄悄颠覆算法交易。不少大机构已经在偷偷搭自己的版本了。 你也可以整一个——怎么做,需要哪些步骤,我之前那条帖子全写清楚了,顺着翻翻就有。 如果想在Polymarket上跟单试试,可以看看这个机器人助手: t.me/PolyCop_BOT?st… #Polymarket
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有个中国量化交易员,搞了个模拟系统,专门预测SPX(标普500指数)对各种全球大事的反应。靠着这系统,他已经赚了超过10万美元——而且每一笔交易都在区块链上清清楚楚,随时可查。 他对价格走向的判断,准得吓人。 这个系统叫MiroFish,背后加载了超过40年的SPX交易历史数据(项目在GitHub上已经收获了1.8万颗星)。然后用AI把历史上每一刻的走势都分析了个透。 结果就是,这家伙手里现在握着一套能精准预测SPX价格走势的系统。 看看他的战绩:polymarket.com/zh/?via=YINGGE… Polymarket上几十笔预测SPX价格的成功交易,再加上在其他股票市场做的几百次测试,成绩都摆在那。 想复制他的这套技术,你需要搞定这几步: · 拿数据:找个市场数据接口(比如Alpha Vantage或者Quandl),先把SPX的价格数据搞到手。 · 搭管道:用Python写个程序,把数据顺顺当当地跑起来。 · 提特征:整理出能用来交易的信号,比如RSI(相对强弱指数)、MACD(指数平滑异同移动平均线)这些技术指标。 · 喂数据:用MiroFish项目里整理好的历史数据集,把这些数据转换成系统能读懂的格式。 · 搞模拟:建一个多智能体的模拟系统,里面可以包括宏观策略师、分析师、情绪分析师这些不同角色,让它们一起推演。 · 算概率:多跑几遍不同的市场情景,看看概率分布。 · 定决策:最后结合交易模型,在SPX期货(ES)或者SPY ETF这些品种上下单。 要是你也想用自己的数据跑个类似的模拟玩玩,可以把上面这套流程存下来试试。 你也可以把这段内容丢给Claude,跟它一起动手搭一个你自己的模拟模型(哪怕先做个小的试试手也行)。 如果想在Polymarket上跟单试试,可以看看这个机器人助手: t.me/PolyCop_BOT?st… #Polymarket

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benmo.eth
benmo.eth@Super4DeFi·
在我大学的时候,迷上打升级,坐在电脑面前,扑克牌一张张地从右到左依次跳出来,在熵增中整理牌型,双花叫主、四条、三A 带双K......精彩的牌数,出奇的博弈,开一局轰轰烈烈。 然而有次网络卡顿,再次打开,突然发现整副牌都发完了,等着读秒,我才知道,一旦你点击了开始,其实整副牌都已经准备好了,只是依次让你看到而已。 大概人生也是这样,一开始,人生的整副牌就写好了,唯一需要整理牌数,和在博弈中选择出牌顺序和应对拆牌。若你随波逐流,那大概只能获得降智的机器托管出牌模式。
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