Way

@tig88411109 我如果用同樣態度用法壓榨我的健身房月卡，我身材一定會很好

读我帖子肯定费脑子。学习，本身就是违反自然和天性的，能克服就是非常人了。坚持，大概率会超越市场回报 实际上我这句话背后，也是所有目前AI模型订阅模型盈利的底层思维。 你可以理解为，“健身房月卡”，之所以AI模型月费这么低廉，是因为不是每个人“无限量”去用。 用的少的大多数，补贴重度客户。

@Odin56CZ 生命週期投資法 這才是高招. 10年前的牛肉麵才多少錢

槓桿思維

@NefflynB 再幫我弄個單槓

Hombres sean honesto, esto es suficiente para vivir?

@dearemon 知道中文的厲害了吧

這中文翻譯也太簡略了吧😂 日文：17個字 中文：2個字 ？？？誰能幫我看看日文原意是什麼意思？

@0x0funky 相較於外面AI 各種創意,醫院還是相對太保守了,還超多可以增加效率的部分,HIS都是上個世代的東西了

@way666 基本上有開端口讓醫院那邊串接PACS，只需要教院方那邊的IT設定一下就好，目前是還沒有遇到問題 厲害👍現在真的可以用AI做出很多工具增加工作效率

@woody168888 車速太快時,跳車也是會受傷的

一直賺大錢的人我是恭喜而已 知道自己能力有限賺到大錢懂得收手那才是真正的佩服 在瘋狂的行情過後懂得收手，才是真贏家。

@woody168888 結果主管買更多 先退休了

主管您好： 很抱歉這麼突然地通知，由於我近期在股市， 獲得了極其驚人的成果（簡單來說，就是賺到有點不知道怎麼花）。 現在每天待在家裡看盤， 已經嚴重影響了我繼續當社畜的意願，關於之前的離職， 如今看來根本是高瞻遠矚、英明神武， 甚至可以說是人生中最成功的一筆交易。 現在我想正式向公司表達感謝， 感謝過去栽培我成為一個能在市場中獨立生存的人。 只不過目前我的工作內容， 已經從幫公司創造價值， 進化成幫市場提供流動性。 未來我的行程可能會比較忙碌， 包括但不限於研究總經、觀察資金流向、 以及思考今天要開哪台車出門喝咖啡。 因此短期內恐怕無法回到辦公室， 不管是擦桌子、倒垃圾還是幫全組買午餐， 都只能忍痛婉拒。 但請主管放心， 我依然會記得公司曾經帶給我的美好回憶， 未來若公司有任何需要， 例如投資理財觀念分享、 教大家如何在崩盤時敢於加碼， 我都非常願意提供協助。 真心祝福公司業績蒸蒸日上， 也希望同事們都能早日理解： 有時候，離職不是失業， 而是提前退休。

@tig88411109 我很期待那個PC,但畢竟還是消費級很難撼動市場了

卖方这种大摩的小作文看看就算了，最新说是 $INTC 的18A产线的良率只有50%。 这种分析师写出来难道都是UCLA靠DEI入学？SAT考不上1400？ 基本懂半导体制造业，看看产能和销量，包括陈立武CEO财报都理解至少70%以上，而且每个月还在快速提升7%以上 不用担心英伟达… 什么基于ARM架构AI PC 吞噬CPU市场都是扯淡。AI PC小众市场，未来还是云端为主，端测没必要运行什么大模型。 整个Agentic AI时代 CPU总的盘子第一足够大，第二竞争的市场才是可持续的，x86 路线的Intel AMD 和 自研 ARM路线 CPU 各有所长。 具体投资和价格区间策略见订阅者专享

@Murphychen888 我們也處在狂熱的AI派對中，把大量資金都吸走了，這也是過去十年沒發生過的。

投资者信心指数重新回到“水下”的犹豫区，走出了“非常规路径”。 之所以说“非常规”，是因为在过去10年中，每当信心指数站上零轴，接下来绝大多数情况都是顺势进入了绿色的“信心区”，也就在情绪层面彻底告别深熊阶段。 但这一次受到美股、通胀、降息等一系列复杂外界环境的影响下，市场情绪的走向并没那么丝滑。 类似的情况，在2024年7-8月和9-10月期间也出现过。前一次是重回恐慌（红色），后一次恢复信心（绿色）。 总之就是和现在一样走的很纠结，即没大跌，也没大涨，但耗费了超长的时间。最后是宏观利好打破平衡（川普喊单），扭转了趋势。 所以，目前我并不认为这是重回悲观的起点，反而更像是黎明前的黑暗。只是需要更多点耐心而已。

@henghaer123 買TSM囉 美股有

老黄去年十月底去韩国，跟三星老板吃炸鸡，海力士的崔泰源见面还恍如昨日。这两天老黄在台北又说：台湾的供应链会发财的，这次你信不信？我信！可信也没用，台股没法买。韩国日本市场里的最大alpha都被我捕捉到了，台积电太大了，到处都是人情，Alpha应该在供应链一些小而美的公司身上，可惜只能看看🥹

@GChuan_stock 把握台股派對 繼續開起來

思考了很久要不要發這篇文 因為不管怎麼說，都一定會有人覺得我在炫耀，也一定會有人因為比較而覺得不舒服 尤其有一些認識的家人朋友追蹤粉專，不想讓他們有這些感覺 ⁡ 不過思考後覺得，我開粉專的初衷就是分享自己投資上的心路歷程，挫折也好喜悅也罷，都是投資路上真實發生的一切 ⁡ 另外這確實是自己投資路上的里程碑，也希望為自己留下一些紀錄，因此還是決定將這篇文PO出來，但未來應該就不會再PO類似的文章了，不要繼續造成自己與別人的困擾 ⁡ 正文開始 ⁡ 瘋狂的行情 驚奇的一年 還特別回去看上次發文的時間，4/23 權益數一個月再翻一倍，真的是想都不敢想 （其實昨天盤中就有摸到2000，只是美伊一搞，瞬間少快200 XD） ⁡ 回首過去 在2020、2021時，因為初入股市，很多事情都不懂，做了很多奇怪的事情 包含不會停利抱過一座又一座的山，最後賠錢出場 包含不懂停損，最後慘賠了-40、-50% 包含把當沖當賭博，每天沖499(月成交量兩億多)，最後慘賠，差點把當時買房的頭期款都賠掉 ⁡ 2020、2021是很驚奇的兩年，但當時沒有好好把握住，一直覺得自己可能不會再遇到這麼好的行情了，只恨自己太菜太淺，錯過難得一遇的大行情 錯過了PCB、ABF，沒買到面板、DDIC，也沒當上鋼鐵人、航海王 在這種行情，還能做到賠錢，真的是韭到不能再韭 ⁡ 在無數個夜晚懷疑過自己，是不是不適合做股票 好幾次也想著要不要乾脆退出市場算了 2021/5/12 盤中千點大跌想過，2022年供應鏈崩盤想過，2023年7月AI崩盤想過，2024年日圓套利平倉、記憶體崩盤也想過 ⁡ 但好在自己還是有做好基本的風控(活著是最重要的)，沒有被這些挫折擊倒，也因為這些挫折，讓我知道自己的不足，理解市場的可敬可畏 持續不斷的沈潛、學習、努力，才在這兩年開花結果，創造出自己前幾年都不敢想像的報酬 ⁡ 感謝市場，感謝老天，感謝紫南宮土地公保佑 ⁡ 最感謝一路走來幫助過、扶持過我的戰友貴人們，不管現在還有沒有聯絡，都非常感謝你們，沒有你們就沒有現在的我 真的萬分感謝 ⁡ 這個月主要靠發哥、華通、金居、國巨，打出漂亮成績，現在佈局了一些功率元件、保護元件，槓桿稍微拉高在2.5倍上下，希望派對可以繼續開久一點！ ⁡ 祝福自己接下來都能一切順利，持盈保泰 ⁡ 也祝福大家交易順利，績效持續創新高！ ⁡ 愛你們

@NefflynB 重點屁股沒看到

HOMBRES, sean honestos, ¿qué cuerpo femenino les resulta más atractivo?

@yanhuanvb @web3annie 出去跑外送

@web3annie 但是我存款只有3000块，也要把自己锁在屋子里吗？

接下来的18-20个月，是你一生一次的机会，你要谢绝一切饭局，放弃一切娱乐，把自己锁在屋子里，不要约会，不要度假，100%专注在美股上，抓住你一生难得的一次机会

@honglong0420 @gentleflyman 感謝 收下

有收過政府公文是不是整篇讀完還是不太確定它到底要你做什麼？ 「請鑒核」「請查照」「請辦理見復」差在哪？「主旨／說明／辦法」是怎麼分的？ 什麼叫「以稿代簽」、什麼叫「簽稿併陳」？ 這些對沒受過公務訓練的一般民眾來說，幾乎是另一套語言。 但公文其實不是承辦人自己想怎麼寫就怎麼寫——它有完整的規範文件支撐：行政院《文書處理手冊》、《公文程式條例》、國家文官學院《公文撰作解析》，連用語對照、廢除贅詞、行文方向（上行／平行／下行）都有明文規定，只是這些文件分散、又不是一般人會主動去翻的。 剛看到有人把這幾份規範整理消化成一份開源 AI Skill，涵蓋四大類： 政府公文（簽、函、書函、公告⋯） 政府其他文件（會議紀錄、新聞稿、聘函） 法律文件（存證信函、合約、律師函） 人民對政府文書（陳情書、申請書、訴願書、異議書） 所以它不只能幫你讀懂收到的公文在講什麼——對一般民眾來說，更實際的場景反而是「我要寫陳情書反映社區噪音」「我要寄存證信函催房東退押金」「我要寫訴願書，30 天法定期限快到了」這種時候，能直接照規範產出，不用從零摸索格式。 支援匯入 ChatGPT / Claude / Gemini / Claude Code，repo 內有各平台對應的安裝說明。 github.com/Imbad0202/tw-f…

@Murphychen888 M大 發文風格怎麼好像有點變有趣了🤔

对！大的，可能快来了...... 期权隐含波动率（IV）本质上是市场为对冲未来波动愿意支付的价格。期权卖方在定价时会把对未来一段时间价格波动的预期计入权利金，反推出来就是IV。 所以IV不是预判“方向”，而是预判"幅度"。 当前，1周的IV为35.04%，1个月的为37.65%；从图上看，过去5年IV大致在30%–130%之间波动；因此，40%以下属于明显偏低的区间。 然而，有很多次当IV跌破40%后都出现了大行情，这是为什么？ 其实这里的因果关系并不是“低IV导致了大波动”，而是下面几个机制共同作用的结果： 1、低IV反映的是市场共识过于一致；意味着主流参与者认为接下来不会有大事。但市场的特性恰恰是当所有人都站在同一边时，任何超出预期的事件都会被放大反应。 2、低IV会吸引特定结构性资金进场；对冲基金的波动率套利策略会持续累积多头头寸。一旦价格开动，做空波动率的一方被迫平仓或对冲，又会反过来放大现货端的波动。 3、做市商的仓位在低IV时往往是short gamma状态，持续越久，累积越深。那么一旦价格突破某个关键行权价区间，做市商就必须顺着方向对冲（涨了买，跌了卖），从而又放大波动。 在历史上，IV跌破40%之后的几次大行情，方向并不固定。但是，我们始终可以将其视为一种“反向指标”，越低意味着后续出现波动的概率越高。 我知道你想问什么，“看多还是看空？”；嗯...不如回去看星星吧（夜观星象）...😂

@Murphychen888 溫水煮青蛙 年初還在六萬掙扎呢⋯⋯ 低調向上

截止5月8日，长期持有者（LTH）净持仓量已高达1481.4w 枚BTC，距离突破前高仅差1w枚。目前正以每7日约30,000枚的速度正增长。 这意味着在BTC全部流通量中，有75%的筹码被长期投资者所掌控，且以目前的趋势，用不了几天就能再创历史记录。 通常，在熊市的后半段，只要LTH没有出现大面积派发，行情就能慢慢企稳并最终转变趋势。 所以，如果你仍坚定的认为BTC还会跌得更深，那么不妨想一想未来半年还有什么事情，能逼迫LTH再一次恐慌出逃。能有如此杀伤力的，一定不是小事件。

Prometheus 社群通話重點整理：TIG 如何開創 AI 與演算法新時代 2026 年 4 月 27 日，TIG Foundation 邀請 Dr. John Fletcher 舉辦社群通話，詳細解說最新推出的 Prometheus —— 一個完全本地運行、隱私優先的 AI 代理工具。這場通話不僅梳理了 Prometheus 的核心設計，更深刻闡述了它對未來 25 年 AI 與科學進展的革命性意義。以下為官方 Summary Thread 的重點整理。 1. 核心痛點：25 年來為什麼沒有「開源版的 Google」？ 決定 AI 勝負的關鍵資料集，從未被真正捕捉到。 這個關鍵資料集就是數學上的 knowhow（隱性知識）。 專家數學家用來解卡的策略、直覺與拇指規則，幾乎都體現在「犯過的錯誤」裡。 書籍與論文只記錄最終正確的證明，卻從不寫出走過的死胡同與卡住時的思考過程。 目前的 AI 對這些隱性知識完全視而不見。 Dr. John Fletcher 原話：「The knowhow is almost sort of embodied in the mistakes that you made.」 2. 解決方案：Prometheus 的革命性設計 Prometheus 是一個完全在你自己機器上本地運行的 AI 代理。 它會自動把你每一步操作與思考過程全部本地捕捉下來。 當其他代理卡住時，可支付 TIG 代幣向你的代理索取 hint（提示），實現去中心化知識協作。 所有資料永遠留在你的機器上，演算法保持開源。 3. 為什麼只有 TIG 能做到？ 開源社群很早就有技術能力，但缺乏穩定資金。 Dr. John Fletcher 原話：「Open source projects have never been able to use this tool because they didn't have revenue, dependable revenue streams. And we do.」 Google 模式必須上傳資料到中央伺服器，無法解決隱私問題。 TIG 是全球第一個商業化的開源 AI 專案，同時解決了隱私與資金兩大限制。 4. 對未來的重大影響 前沿演算法發現長期被地球上僅幾千名頂尖專家把關。 Prometheus 把專家的隱性知識封裝成任何人都能運行的 AI 代理。 創新者池子從「幾千人」直接躍升到「可能數百萬人」。 所有創新皆由發現的演算法自行供養（funded by the algorithms they discover）。 未來 25 年 AI 與科學進展將徹底不同。 官方總結：捕捉 knowhow，就贏得 AI 賽局。這正是 Prometheus 只能在 TIG 生態中誕生與茁壯的原因。 5. 目前進度 Prometheus 閉測已正式開放，團隊正在最後調整，很快就會全面開放。 這是目前唯一一個「資料屬於你、演算法開源、系統自己養自己」的去中心化 AI 網路。 立即參與閉測申請： docs.google.com/forms/d/e/1FAI… 原串文連結（官方完整 Summary Thread）： x.com/tigfoundation/… 60 秒官方宣傳影片： x.com/tigfoundation/…

Copilot 營運成本自一月翻倍，微軟暫停新註冊並全面轉向代幣計費。 成本自一月翻倍，微軟全面暫停 Copilot 個人與學生版註冊。 捨棄單次請求，全面轉向代幣計費，終結 AI 算力無上限補貼時代。 Pro 方案將移除 Opus 模型，且 Opus 4.7 請求乘數高達 7.5 倍。 微軟機密文件揭露，自一月以來 GitHub Copilot 的每週營運成本已驚人地翻倍。為控制算力開銷，微軟將暫停個人版與學生版註冊，並將計費模式轉向反映真實成本的代幣計費，宣告無上限補貼 AI 算力的時代正式結束。 自一月成本翻倍：微軟暫停 Copilot 新註冊 根據科技媒體《Where’s Your Ed At》取得的微軟外洩內部文件，微軟目前面臨嚴峻的 AI 基礎設施成本壓力。文件明確指出，雖然推動「代幣計費（Token-based billing，依據模型實際處理文字的基本單位來計價）」一直是微軟的優先事項，但這項任務在過去幾個月內變得極度急迫。主因在於維持 GitHub Copilot 運作的每週成本，自今年一月以來已經暴增將近一倍。為了遏止虧損持續擴大，微軟計畫全面按下新用戶註冊的暫停鍵。 受到此次凍結註冊影響的範圍，主要集中在個人開發者市場。目前 GitHub Copilot 提供兩種個人付費方案：每月 10 美元的 GitHub Copilot Pro，以及每月 39 美元的 GitHub Copilot Pro+。外洩文件證實，這兩種付費層級的新註冊都將被暫停。此外，包含在免費 GitHub Education 教育包中的 GitHub Copilot Student 學生版產品，也將同步面臨暫停服務的命運。這項決策凸顯了在龐大的開發者使用量下，即便是有付費的個人用戶，其訂閱費也已經無法涵蓋微軟在後端所付出的巨額伺服器運算成本。 捨棄單次請求：Copilot 全面轉向代幣計費 目前 GitHub Copilot 用戶的計量方式是基於「請求（Requests）」，也就是使用者要求模型執行一次任務的單次互動。在現行制度下，每月 10 美元的 Pro 帳戶擁有 300 次請求額度，而每月 39 美元的 Pro+ 則享有 1500 次請求。這種計價方式對使用者來說相對直觀，但卻隱藏了巨大的算力成本落差。不同模型的運算負載完全不同，長篇幅的程式碼生成與簡單的語法補全，在後端消耗的資源天差地遠。 未來轉向代幣計費後，用戶將不再依照請求次數扣除額度，而是根據提示詞（Prompt）實際消耗的代幣來付費。舉例來說，文件中提到的 Claude Opus 4.7 模型，其輸入代幣（使用者餵給系統的資訊）成本為每百萬代幣 5 美元，而輸出代幣（模型生成的內容，包含大型語言模型進行思維鏈推理的消耗）成本則高達每百萬代幣 25 美元。這項轉變反映了當前 AI 產品營運的財務現實。 包含 Anthropic、OpenAI、Cursor 以及微軟在內的所有 AI 基礎設施公司，過去都在大量「補貼」算力成本，讓使用者燃燒的代幣價值遠遠超過他們支付的月租費。如今補貼派對即將落幕，微軟的舉措與 Anthropic 近期將企業用戶轉向代幣計費以降低成本的策略方向完全一致。 剔除 Opus 高階模型：每月 10 美元方案縮水 除了改變計費的底層邏輯，微軟也正準備針對現有帳戶實施更嚴格的使用限制。內部文件指出，微軟計畫全面收緊部分 Copilot Business 商業版與 Enterprise 企業版方案的速率限制（Rate limits）。對於過去已經經歷過一波額度縮水的個人版方案，未來的限制將會進一步加劇。此外，為了避免系統資源被惡意消耗，微軟也將暫停個人付費方案的試用期。 儘管微軟才剛在四月初微調過個人帳戶的速率限制，但文件坦言這些改變仍不足以止血，未來幾週內將會有更多限制措施上路。作為這場成本削減計畫的核心步驟，微軟打算從每月 10 美元的 GitHub Copilot Pro 套餐中，徹底移除 Anthropic 的 Opus 系列高階 AI 模型。此舉意味著最便宜的訂閱方案用戶，未來將無法再存取這些高算力消耗的頂級模型。 事實上，微軟在四月初就已經對 GitHub Copilot Pro+ 用戶下架了 Opus 4.6 Fast 模型，當時官方的說法是為了「進一步提升服務可靠性」並「精簡模型選項，將資源集中在用戶最常使用的模型上」。而接下來幾週內，包含 Opus 4.6 與 Opus 4.5 等其他模型也將被陸續移除，為系統全面轉向 Anthropic 最新的 Opus 4.7 模型做準備。 乘數高達 7.5 倍：Opus 4.7 算力成本解析 在過渡到純代幣計費的過程中，微軟依賴一套稱為「進階請求乘數（Premium request multipliers）」的機制，來反映不同模型之間的算力成本差異。需要龐大算力的大型語言模型（LLM，處理龐大文本資料的 AI 系統），其請求乘數會遠高於輕量級模型。隨著微軟將主力轉移至 Opus 4.7，用戶將會發現他們的額度消耗得比以往更快。 根據文件內容，微軟目前針對 Opus 4.7 提供一個「7.5 倍」的請求乘數優惠，效期至 4 月 30 日（優惠結束後的倍率尚不清楚）。這聽起來像是某種福利，但實際上代表：用戶每次呼叫 Opus 4.7 模型，系統就會直接扣除 7.5 次的請求額度。國外 Reddit 討論區的開發者們已經敏銳地察覺到這個機制的殺傷力，並對此感到相當擔憂。 若對比其他模型的乘數，就能清楚看出微軟的成本防線設定：例如較輕量的 GPT-5.4 Mini 模型，其請求乘數僅為 0.33（即每次提示只算作三分之一個進階請求）；而已經退役的 Claude Opus 4.6 Fast 乘數曾高達驚人的 30 倍。至於標準版的 Claude Opus 4.6 乘數為 3。這意味著，即便在目前的促銷定價下，使用最新的 Claude Opus 4.7 仍然比舊版標準模型貴上大約 250%。這些排定於本週陸續公布的變更，不僅將重塑開發者的程式碼編寫習慣，也正式宣告生成式 AI 應用進入了必須精算成本的新階段。 代幣計費機制的導入，宣告 AI 算力無限補貼時代正式落幕，開發者未來必須精確控制提示詞成本。

AI：被正事包裝的癮 用 Claude 一陣子，發現自己有個不好的習慣：只要額度還沒用完，就繼續找東西給它做。沒有新需求就優化舊的，沒東西優化就重構架構。每一件都是正事，每一件都有產出。 那我為什麼停不下來？ 因為那個即時回饋太強了。打字進去，東西就出來。腦中閃過一個念頭，十分鐘後它變成可以跑的程式。這種言出法隨的快感，像極了遊戲裡的課金循環，你總覺得再一次就好，再優化一個就好。而且最可怕的是，你真心覺得自己在做正事。 我相信有這個症狀的不只我一個。 大家有因為 AI 變輕鬆嗎？我感覺剛好相反。很多人比沒有 AI 的時候還忙，還要更焦慮。工具把產出的摩擦力降到接近零，結果不是做完同樣的事然後早點下班，而是同樣的時間裡塞進更多的事。效率提高了，但你的時間沒有被釋放，它被填滿了。 最近無意間點開了一部新劇 Harry Hole，確實挺好看的。主角是個天才警探，為了追查犯人廢寢忘食，犧牲了家人，搞壞了自己的身體。所有人以為他是為了正義，其實他只是享受破案的過程。但壞人確實被抓了，家人確實被忽略了。兩件事同時成立，你切不開哪一半是使命，哪一半是癮。 這種又何嘗不是一種被正事包裝的癮。 那劃清界線呢？哪邊是真正的生產力，哪邊是餵自己的癮，分得出來嗎？ 劃不出來。 每一次使用都確實在解決問題，每一次優化都確實讓系統更好。但「確實有用」和「我停不下來」之間的距離，比想像的近得多。 既然分不清，我選擇不跟自己的判斷力對賭。時間到了，關掉，整個戰場消失。不是去劃那條線，是承認那條線不存在，然後用最笨的物理方法把自己拉出來。 然後神奇的事發生了。 關掉之後，我反而想得更清晰、想得更遠。工具開著的時候，腦子被眼前的項目塞滿，只能做執行。關掉之後，不同領域的東西才開始碰撞。我們洗澡時靈光一閃、散步時突然想通，都是因為終於停下了手上的事。 AI 是不得不用的工具，你用別人也用，你不可能退出。但得對自己誠實：你真的分得清哪些是生產力，哪些是癮嗎？ 承認分不清不丟臉。承認之後，你才會願意用一個很笨、很土、但很有效的方法保護自己。 時間到了，關掉。去做那些看起來沒有產出的事。你的大腦需要那段空白。