Haotian|Web3DA

vip
幣齡 7.1 年
最高等級 2
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當爸爸了,解鎖了人生一項全新的體驗,第一時間分享下喜悅:
1)孩子的雙頂徑偏大,老婆開十指的過程很漫長,痛感三四分鐘一次,不敢想象有多疼,我焦急等待在分娩室外10幾個小時,如坐針毡,但也深刻地理解了,女人真的太偉大了;
2)孩子出生前,腦子裡模擬了幾百遍把他抱在懷裡的感覺,但新手爸爸笨手笨腳抱他入懷的時候,依然有種無法言表的神奇感受,有一種人生“分叉”,再活一次的神聖感;
3)沉浸式培育了一個多月的Agent小龍蝦,在這個人類幼崽面前一點都不香了。兒子的小衣服上寫著“清華在等我”,生來自帶KPI,希望他健康成長,努力成才;
4)我積攢了多年的BTC,終於有了新的Owner,20年後的他一定會大富大貴吧,哈哈哈哈;
5)世界不太平,幣圈太平庸,AI太焦慮,但願大家都能停止焦慮,獲得具像化“幸福”的能力,就從給家人多一點關愛開始吧!
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我渴望重新投入到一種沉重之中,只有無比沉重的勞動,人才會活得更加充實。 --平凡的加密世界😭
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BTC 68000 ETH 2000 SOL 90 這個價格是這一輪行業從業者的心理防線價、成本價,也是行業“共識”存亡的筑底價。守住!
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发现没人聊Apple最近正式推出的Apple Creator Studio。这件事的有意思之处是,Apple似乎正通过N1芯片的硬件壁垒和软件生态的Creator Studio(超级订阅工具包)组合拳,构建一个封闭的AI内容生产闭环。想想看,本来Apple只专注于卖硬件 Mac/IPad这些给创作者,大部分创作者还会依赖Adobe等软件生态来创作,苹果相当于只是个过路财神,大头现金流被Adobe那些软件服务商赚走了。Apple推出Creator Studio等于自己开了一个全品类直营店,把那些利润丰厚赚钱的细活都自己揽过来干了。为啥能做到? 无线N1芯片有设备间的硬件有优先权,比如当你用IPad上使用Creator Studio时,人可以直接低延迟调用旁边Mac的算力进行渲染,但如果你再转化到Mac上使用Adobe这些就会增加很多摩擦,无法体验那种底层硬件级别的丝滑。更有意思的是,Apple拿出了12.99美元这个近乎“搅局”的定价,摆明了是要用不赚钱的姿态横向切入,去硬刚Adobe,毕竟Apple赚钱的大头始终在硬件。说到底,目前Adobe、OpenAI等大厂的逻辑还是基于“本地软件交互 + 云端AI 处理”,这其实是Apple这种封闭生态的传统短板。Apple似乎有意想通过“定制硬件+深度集成软件+本地模型边缘计算”等组成全新的创作者闭环生态,以弥补自己在大模型等AI发展上的不
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实在无语,一周内我的第二个Claude账号又被无故封禁了。
但说实话,这次内心毫无波澜,甚至有点想笑。为什么?
因为早已看透了莫名被封的底层逻辑,更因为手里握着一套更高明的应对策略。特别是在 Vibe Coding方向摸爬滚打一个月后,我已经建立了一套成熟的驾驭AI的思维体系,足以从容对抗这种突发“变故”。
先说原因,表征原因显而易见:无非是VPN节点频繁跳动触发异地风控,或是Visa卡支付地与终端IP不匹配引发安全预警,亦或是短时高频的Token消耗被系统简单粗暴地判定为了恶意Bot。
但深层原因就一点: @claudeai 的星辰大海 是企业级SaaS服务。它在意的是世界五百强这样的大客户,而我们这种重度依赖网页版的个人Pro甚至Max用户,Anthropic压根不在乎,甚至视作不可控的风险因子。
所以,完全没必要持续纠结封号问题。AI 教会我最重要的一课是:永远不要把核心生产力绑定在一个极其不稳定的Web端账号上。
事实上,真正的解法是构建一套与模型无关的,AI本地化服务系统:
1)用OpenRouter/Antigravity等实现模型接入路由,把Claude降级为一个随时可切换的底层推理引擎,避免被卡脖子;
2)用第三方API配备Claude Code +Skills +Cowork重构一套交互逻辑,放弃掉web前端这种最不可控的交互方式,不用担心被封禁导致的大量配置P
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在CES大会期間,英偉達全新推出的Rubin架構成了最近市場討論的焦點,什麼MOE架構之外另一重大突破,什麼為Agentic AI時代量身設計等等,我深入看了下,的確感受到老黃“自我革命”那味了:
1)過去英偉達依附的是GPU硬體優勢,踩上了各大AI巨頭都在瘋狂採購算力訓練大模型的紅利期。那時候邏輯很簡單,誰的顯卡多誰就能訓練出最好的模型。
但現在AI戰爭已經從“算力”戰場轉移到“推理”,尤其是Agentic時代到來後,AI需要處理高頻、多步、超長上下文的推理。
這個時候,模型參數動輒萬億,資料吞吐量極大,GPU 算得再快,如果內存傳資料不夠快,GPU 就得空轉,這就是“存力牆”,換句話說,顯卡多已經解決不了問題了,还需要高顯存和帶寬來支撐。Rubin要解決的就是這個問題。
2)所以 Rubin首發的HBM4就好撐第四代高帶寬內存,可以讓帶寬到達22TB/s。但更關鍵的是它配合NVLink 6技術(機架內帶寬260TB/s),把72張卡在邏輯上變成了“一顆巨型晶片”。
這意味著什麼?以前你買顯卡,買的是一個個獨立元件,資料在卡與卡之間傳輸就像快遞要經過好幾個中轉站。現在Rubin通過極高密度的互連,讓資料在不同GPU之間流轉時幾乎感覺不到物理距離,72個工人不再各幹各的,而是共享一個大腦。
我想這才是Rubin真正的殺招:不是單純堆硬體參數,而是讓整個系統資料流轉的重構。
3)如果
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Claude Skills才火了一陣子,昨天DeepSeek就發了新論文,用Engram告訴市場:你們方向可能錯了?? AI LLM真的是每天都在上演神仙打架!😱
簡單對比就能看出差異:Anthropic給模型配了一個超級秘書,幫你整理200個文件、記住所有對話;DeepSeek更激進,直接給模型做腦科手術,讓它長出一個“記憶器官”,像查字典一樣O(1)秒回,不需要層層激活神經網絡。
這問題其實早就該解決了。
從Transform架構起,大模型先天處理知識就像個死記硬背的學霸,每次問“戴安娜王妃是誰”,都得把175B參數的腦子從頭到尾過一遍,這得白燒多少算力資源?
這就好比你每次想查個單詞,都要把整本牛津詞典從A背到Z才能告訴你答案,多荒謬?即使是現在流行的 MoE 架構,每次為了回憶一個冷知識,也要調動大量昂貴的計算專家參與運算。
1)Engram的核心突破:讓模型長出“記憶器官”
Engram做的事情很簡單,就是把靜態事實知識從“參數記憶”裡剝離出來,扔進一個可擴展的哈希表裡,通過N-gram切分+多頭哈希映射,實現O(1)常數時間查找。
說人話就是,管理上下文系統,還是讓AI拿著說明書,遇到問題翻書查閱,而Engram目標是讓大腦裡找出一個新的器官,專門用來瞬間“回想”起一些固定成常識的知識,不需要再去動腦子推理。
效果有多猛?27B參數的模型在知識任務(MMLU)上提升3
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現在說2026最大的風口是Crypto和TradFi的大融合應該沒爭議了吧?
過去一個月已有很多例證:Coinbase大推全能型交易平台戰略、納斯達克啟動5*23小時交易機制、a16z募資$15B 放眼於大AI + Crypto融合賽道、 Solana生態和X Smart Cashtags產品深度整合....等等
在一場場Crypto和TradFi融合大戲中,目前個人僅看到了兩點確定性:
1) $ETH 依然是當之無愧的“結算層”霸主,憑藉穩定幣TVL的規模以及受機構信任的RWA試驗田穩坐龍頭,這裡是Old Money最放心的鏈上金庫;
2) $SOL 則在全新“ICM基礎設施層”的定位下,偏向了“產品消費級”的融合路線,PayFi支付敘事也好,RWA資產代幣化也罷,Solana主打的是高頻、低成本的流動性效率,這也是TradFi觸達大眾的最佳管道。
SOL-0.13%
ETH-0.44%
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終於出院了。
浙二泛紅的磚瓦外牆在這一刻暖暖的,和病房裡不斷發出的呻吟聲形成鮮明的對比。人生第一次全麻醉手術,莫名其妙被嘎掉了一個器官。
一切聽起來有點意外,但似乎又在劫難逃。好吧,好好復盤下,這場“健康保衛戰”背後到底發生了什麼?
-這一切的起因,其實是一個“好消息”。
由於我媳婦將近臨產,過去半年我一直在想法子調理身體。但礙於畢業後十多年不健康的生活方式,加上過去兩年幣圈漫長的情緒波動煎熬,我也不知道,我身體到底埋了多少病根。
肥胖BMI超標?甘油三酯增高?高尿酸血症?痛風?腎結石?足底筋膜炎?以及最近體檢因為醫生建議切除才引起我高度重視的膽囊結石+膽囊腺肌症?
聽起來是不是很誇張?總有人說人到中年三高不可避免,但我面臨的幾大類問題已經不是貼著“亞健康”標籤的警示性問題了,而是已然嚴重影響到正常生活了。
先說痛風,這是我走過的第一段彎路。
我的尿酸指標一直是偏高的,2019年腳莫名其妙疼了一次去醫院被診斷為“痛風”,但當時沒概念就沒當回事。直到兩年後又莫名其妙開始痛了,而且變得很頻繁。
我換了一家醫院,卻告訴我說是“足底筋膜炎”。
悲催的事發生了:接下來的三四年,我一直把痛風當足底筋膜炎在忍受。每次發作,都忍著痛單腳走路,期間不知道遭了多大的罪。我從來沒想過吃點痛風特效藥可能很快就好了,也從來沒想過可能誘發痛風的因素並加以控制。
直到去年,在經歷了十多次的發作、疼痛、誘因原因系
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兄弟們,你們的“牛市”看樣子要來了,而我的區塊鏈系統暫時“宕機”了😭千言萬語匯成一句忠告:身體是革命的本錢!
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體驗了一個禮拜Vibe coding,做了一個RSS聚合閱讀 AI解讀網站取代了之前付費還體驗不好的App,挺爽的,不過,這個過程中也對 Vibe Coding有了一層“祛魅”的新感悟,分享下:
1)Vibe Coding本質上是提效工具,是做乘法而不是加法,對於已經具備產品思維、邏輯能力甚至有一定編程基礎的“超級個體”而言,它能把一個人變成一個隊伍,大大拓展能力邊界。
但它說到底只是增強型技能,而並非生存技能,懂了Vibe Coding也不可能讓自己就從平平無奇的小職業變成年薪百萬的大廠高幹,不懂 Vibe Coding也未必會被時代拋棄。
2)Vibe Coding只是降低了使用門檻,但並不會增加能力上限。比如,在做RSS閱讀器的過程中,初期很“哇塞”,一個指令就能給出一個能使用的界面,但後續添加複雜的需求麻煩就來了。
比如,要檢測RSS源工作情況自動去重,或者連接後端存儲數據並優化結構,就會發現它給了一堆看起來很專業但明顯有bug的問題。AI會在幾個看似複雜但實際解決不了問題的方案之間來回跳,燃燒你的Token。到最後發現可能,有經驗的程序員幾行代碼和一些環境配置就解決了。
3)Vibe Coding的工具形態迭代很快,沒必要投入精力學;最初複製粘貼代碼讓AI處理,現在IDE直接把AI嵌入進了界面,可能未來連前後端和環境配置的事情也傻瓜式了。
如果在某一個階段學習寫精密的Pr
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問:做啥可以對沖Crypto行情上下震盪,技術叙事一片虛無的無聊感?
答:Vibe Coding + Gemini深度體驗 + 美股/港股/A股 AI板塊研究 + 認真享受生活😎。
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看了 5家頂級機構a16z、高盛、摩根大通、摩根士丹利、貝萊德的2026年趨勢展望報告,提煉了兩個價值觀點:
1)談什麼泡沫,AI產業會迎來加速投入期?
摩根士丹利給出了一個驚人的數字:AI基礎設施資本支出預計3萬億美元,目前部署不足20%。
什麼概念?亞馬遜、谷歌、Meta、微軟、甲骨文這些超大規模雲廠商,現在瘋狂砸錢建數據中心、買GPU、鋪電力設施,但這才剛開始。
但這種AI大規模採用帶來的實際效益,摩根大通卻給了個冷靜的判斷,認爲短期僅能提振一部分企業利潤,幫助巨頭優化下盈利面的故事,真正要達到AI生產力質變的大收益,還需要很多年。
其實就說了一個點,2026年還會是AI瘋狂燒錢的一年,但也還只是投入期,遠沒有到豐收時刻;
2)美股集中度紅利和非美市場外溢,你站隊哪一邊?
貝萊德提出了一個概念叫“Micro is Macro”,認爲少數公司的AI投資已經具備宏觀影響力。
從數據看,2025年YTD,美股市場等權重S&P 500僅了漲3%,但頭部科技公司市值加權版本卻漲了11%,這8%的差距可能就是AI集中度紅利帶來的。
針對此,摩根士丹利最激進,直接給S&P 500定了7800點目標,相比現在還有14%的漲幅,理由就是科技七巨頭的盈利能力會持續強化。
但摩根大通卻認爲,隨着美元走弱,AI紅利會外溢到全球供應鏈,因此給新興市場10.9%的年化預期回報,比美國大盤股6.7%還高。
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不擅長頻繁交易,過去兩年某個時刻領悟出的幾句話,細品一下,真乃“救命”箴言:
1)堅定不移執行山寨幣沖高換BTC、ETH、SOL的策略;
2)不到市場悲觀絕望的時候,堅決不做抄底的大聰明;
3)持倉體驗很重要,絕不死拿,絕不格局,絕不回首掏;
4)認清趨勢,懂得和趨勢做朋友,投研絕不能上頭;
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