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不知道大家还记不记得我写的开源镰刀11 - 什么时候该起什么盘 最后总结是: 熊市搞分红，牛市做拆分，无论何时做互助 一代人需要一代人的农场，只要是像现在这样现货市场低迷的时刻，就是各种分红盘大放异彩的时候，不管是上古的矿机，后来的Pi币、流动性挖矿、Filecoin、TON小游戏、任务撸毛，还是 @KaitoAI 或者 @sign , 本质相同。 尤其是零撸，这种付出时间沉没成本祈求有一天能够“天降伟币”让自己逆天改命的模式，已经超脱了盘学的范畴，更像是人类集体无意识中的某种必然需要 前段时间我在KAITO投了票的项目私信来感谢我，叫 @campnetworkxyz , 投票的原因是因为我怀疑起名字的人是恶趣味: Camp在第一人称射击游戏里是蹲墙角当老六阴死别人的意思。 如果他们不来找我我可能就忘了这事了，找我了我才看到哟西，这又是一个当代新Pi币的故事：一个兼容Solana SVM的L1，但实际上是Pi和Avive那种每日零撸的任务墙。说是说AI叙事，但其实实质目的走SonicSVM那种绑票Web2用户(抖音)到Crypto的路线but 10倍更野：Spotify、Instagram也都统统加入零撸名单 我没法评价这个项目的其他基本面，我只能说大家看看现在交易所之间存量互博打的有多花，那么如果这个战术但凡数据好看一点，就大概率能换到好上币 如果你已经在各个一二级战场都毫无头绪，那么零撸战场始终有你一张大饼。点点下面的链接开撸，没有什么难度，只需要你有各个社交网站的账号就行： https://t.co/5zQoPXPUT9 祝旗开得胜

感觉关于搬砖、套利的东西大家还都挺感兴趣，再写一点。 $OM 闪崩这件事又给大家提醒了一下，看了下走POS搬砖的一个地址1个小时盈利大概60K，要时刻保持对价差套利的敏感。 我的第一桶金就来自搬砖，从100刀开始一天赚了50K。当时是觉得特别搞笑的一点是，CEX标注错了Token的信息。有一个被黑客盗了的项目重新发了个$PHX ，当时和已经存在一个老的PHX-1重名了，COINEX标注错误了换发PHX的信息成老的PHX-1。由于只有我一个人发现了这点，于是就在万维链Wanchain上买，搬到COINEX卖一直这么循环，而且差价1倍保持了一整天。就这样100刀到200刀，200-400、400-800…..一直到整体下来50K的盈利。这件事情让我非常震撼，于是后面的一年两年时间就热衷于收集各个链的差价。第二个大的是SCRT从IBC网络跨链到ERC，几乎每天都有差价。其中也穿插一些能够套利的玩法，比如StkAtom和Atom差价30-50%但是赎回需要15天，实验了一笔后直接买入StkAtom做空Atom等赎回到账就行。再比如去年的FB上CAT的差价，我觉得这种例子真的是数不胜数，只是很多人并没有发现。 当然也存在一些进阶的策略，就是主动营造套利环境。在Jup没有接入pump/moonshot/daosfun的时候，我觉得可能抢先Pump迁移之前建池子可能会吃到一些不错的手续费，因为迁移都存在短暂的时间差，然后意外发现可以撸一点差价。当然，这种策略很快就会失效，因为有科学家写机器人自动化搬平差价，手工套利只存在于早期。以及链上的透明性，让一些有代码基础的人学习到了我的这种策略，倒逼BOT优化了他们的购买路径，判断池子大小避免被套利。像 @zhamomo666 老师也无私地分享了他做Meme套现货和合约差价的思路。 讲了这么多，是给大家一点信心，机会一直存在。高效的执行力，思考套利策略，发现机会是做这些事情的基础，而不是每天都在问别人怎么赚钱。链上的透明性让套利、搬砖的操作很快被人学习模仿，这是优势也是劣势。 保持超级强的好奇心和主观能动性，做好充足的准备，剩下的交给天意，等待机会降临。🫡🫡

"Agentic Software Engineer (A-SWE)” - OpenAI 的 CFO Sarah Friar 在高盛最近的一次活动采访中透露，除了 Deep Research 和 Operator 这两个 Agents 之外，OpenAI 很快将推出全新的软件工程师 Agent，一个全自动化的开发者，而不仅仅是辅助写代码！现在连 CFO 都比 Sam Altman 的爆料多😅 Sarah 将 OpenAI 迈向 AGI 的过程分为五步： 1. Chatbot 阶段：如 ChatGPT 最初提供的“实时回答”、文本生成等； 2. Reasoning 阶段：GPT 系列在 2024 年强调“推理能力”。例如 O 系列模型可进行“链式思考”（Chain-of-Thought），在回答复杂问题时能像人一样审视前后文并迭代修改； 3. Agents（智能体）：2025 年被称为“Agent 元年”。OpenAI 目前已推出和即将推出三款“智能体”产品： - Deep Research：可自主执行深入调研，自动总结并生成专业报告； - Operator：可充当线上“任务代理”，帮助预订机票、酒店、餐厅等； - A-SWE（Agentic Software Engineer）：可以自行完成软件开发、QA、Bug 测试和文档撰写，相当于一个“自动化开发者”。 4. Innovation（创新阶段）：模型开始不仅仅依赖人类已有知识，还能提出全新见解，催生原创的学术或技术发现； 5. Agentic Organizations（智能体组织）：AI 可以承担更多组织级别的决策与运营任务，深度渗透至经济社会的各个层面。

各大项目方，你们来找我发推，要“三问三拒”。 项目方：10000u，接不？ 我：不接！ 项目方：50000u，接不？ 我：不接！ 项目方：100000u，接不？ 我：不接！ 这样显得你们有底蕴，也显得我清高，好让我装一把。 说不准我一看这项目有钱，值得撸，直接主动写宣传分文不要，是吧！ 你一上来：200u，接不？500u，接不？ 这样一看你就是冲着割人来的，而且是割傻逼的。 虽然我不接广告。但是看到比起前些年，给我定价跌了10倍多，我还是很失落哒。 我得好好写推特，免得你们再来侮辱我！你们下次来找我，就照着那个三问三拒的模板来，知道没有！ 哼（第四声）~😕

《合约新手生存指南 — 当一只活到最后的猴子》 --全文1900字，阅读需要5分钟 刚才应该有不少做空币安新币的人欲哭无泪。因为 $WCT 上Upbit的消息，这个币从0.3到瞬间猛飚到0.6。如果你恰好是在做空这个币，不管你是用了几倍杠杆，基本上全都报销了。 更惨的是，如果你用的还不是逐仓保证金，而是全仓模式，且仓位开的比较满，没设止损，那很可能这一下子就把你整个账户都清空了—— 不只是一个仓位的爆仓，而是直接“倾家荡产”。 我之前写过的文章里有提到： 这个周期整个市场正在慢慢把散户从现货市场“逼”进合约市场，无数散户正在蹒跚学步的尝试跟风“空山寨”赚大钱。 其中很多人并没有认识到合约的险恶， @liping007 大佬说合约玩家是幸运的猴子其实一点没错。要知道，根据一些业内的消息来源，在中心化交易所开合约的用户，平均生存周期只有六个月。 这也解释了为什么前几天CEX们都在不断想办法吸引新人入场——不管是通过合约体验金、交易奖励，还是各种游戏化的引导机制。因为他们知道，大多数人玩不久。 我自己玩合约5年了，短线不是我的长项，最近也在恶补锻炼。但能苟到现在还没亏完也是因为至今依然抱着如履薄冰的心态对待每一次交易，永远敬畏市场，生怕哪一次行差踏错出大事故。 所以既然趋势无法逆转，与其再去苦口婆心地劝别人“别碰合约”，不如直接面对现实 —— 给那些已经决定要做合约的新手，提供一些最基础的生存建议，帮他们延长在这个市场里的生存时间，少走弯路，少踩坑，也尽量少亏钱。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 合约新手六条生存建议： 1. 一定使用“逐仓”交易，永远别用“全仓” 逐仓的好处是把风险局限在单一仓位里，哪怕你判断错误，亏掉的也只是那笔单子的钱。我见过很多人用全仓后只是某一次“不小心”忘了设止损，结果大出血。 切记：仓位隔离，是活得更久的第一道防线。 2. 不要扛单，不要扛单，不要扛单（重要的事情说三遍） 这是新人最容易踩的坑，也是代价最大的一坑。 人的本能是讨厌亏损，所以面对浮亏时大部分人都会选择“拿着”等行情反转。但请记住： 现货最多归零，合约是持续流血。 很多朋友就是从“不想认输”开始，最终把一次错误拖成一场灾难。一个小伤口最后变成了致命伤。 3.控制你的“学费上限”，做好全赔进去的准备 这是我最欣赏的交易大神之一 @coolish 魏神给的建议： 大多数新人都抱着“我要来赚钱”的心态进合约市场。但现实是：你很可能在开局赢了几次后，迎来一次大幅回撤，把所有赚的钱甚至本金都亏进去。 这就是学费，几乎没人能跳过这个阶段。 稳定盈利之前你带来的本金可能全都成为学费，而稳定盈利的验证周期以N年计。做好这个心理准备。 4. 降低杠杆倍数 现在很多交易所提供100倍、甚至200倍的杠杆，看起来非常刺激，但这对新手而言就是“毒药”。杠杆越高，容错率越低，行情稍微波动一点点，你就会爆掉 对于山寨，新人不要超过5倍，主流币/大舱位建议控制在3倍以内。 真正的高手追求的是胜率和长期稳健，而不是单笔暴富。如果你发现喜欢上了大倍数刀口舔血的交易模式，日本樱花妹的路子在等着你。不过也得看看有没有那个本钱去回血🤣🤣 5. 在你心态平稳的时候，建立属于自己的“交易纪律” 很多人在暴涨暴跌时完全失控，开始频繁调杠杆、改止损、追单加仓，最后一地鸡毛。合约市场不是看谁更聪明，而是看谁能控制自己。 你必须在心态冷静时制定好规则，并在情绪激动时照着执行。比如 @xtony1314 发的那张图，就是很基础朴素的交易纪律。 6. 找值得学习的交易员，多看他们的复盘 你不需要一个人闭门造车。 推特上、社区里，其实有不少人愿意公开自己的交易逻辑、实盘记录和复盘经验。 你可以找一个你认同的交易风格的大V，去翻他的复盘，去看他的思路，然后用模拟盘或者小资金账户模仿练习。 最近我注意观察的交易员有 @thankUcrypto @xiaomucrypto @daidaibtc @coolish ，不是说让大家盲目跟单，而是可以多学习他们的思路和复盘。 这不仅能加速你对行情的理解，也能避免走很多冤枉路。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 最后总结： 合约世界残酷异常，但不是没有出路。 这六条建议，是我从自己五年交易经验中，以及观察身边无数朋友爆仓/退圈/成功挣扎后的总结。 不是万能公式，但它们确实帮我多活了下来。 如果你也决定下场，那就至少先做好“活下去”的准备。 别急着赚大钱出去晒单嘚瑟，先努力活得比别人久。

我的计算机技术自学书单与心路历程 最近很多朋友都在请教我自学各种技术应该读什么书，为了避免各种人每过几天问我一遍，干脆写出来，方便大家一次获取，终身受益，然后不要骚扰我了，哈哈哈。 我自己的读书习惯，特别是学习计算机，喜欢读哪些写的通俗易懂的书，学到代码后面为什么这么做的原因，只有学习到之其所以然才能在以后用到的时候融会贯通。 推荐书单 Python: Python 核心编程 系统学习 Python，这一本书足矣，把 Python 的每个细节都讲的很透，每个例子都非常实用。 我学习完这一本书以后，再看任何 Python 库的时候都是翻翻 API 手册， Google 一下就可以快速学会任何 Python 库的用法，并融入到自己的项目中。 C++: C++完全参考手册 我高三看的一本书，2000 多页，大部头，全英文，但是写的非常好。 这也是我唯一看过的一本 C++的书，只要会这些语法，找个 C++项目， 比如 Qt/C++写一个项目，几乎就知道 C++怎么玩了。 其实 C++还是非常方便的，虽然没有 Python 简洁，但是表现力和库生态都太强大， 不用担心性能问题，大多数讨厌 C++的人， 其实是恐惧自己学不好 C++, 放下恐惧，C++其实很容易学习。 Java: Java 编程思想 这本书是在书店读完的，写的很不错，但是当时还在读高二，所以已经记不清当初的读后感了， 模糊印象就是一本写的非常通俗易懂的书，讲的非常细节。 Haskell 1 : Real World Haskell 十年前，haskell IRC 频道，大多数 Haskeller(科学家，数学家）还在迷恋 Haskell 的数学之美的时候， GHC 黑客 Dons Stewart 写的这本 Real World Haskell 系统型的讲解了 Haskell 应用的各个领域， 从基本语法、函数式编程、科学计算到图形编程等，讲的一针见血， 而且非常薄，学习玩了就可以流畅写程序了。 当然进阶的知识还是要去 haskell IRC 频道请教数学家们，哈哈哈。 Haskell 2: Learn You a Haskell for Great Good! 好朋友写的 Haskell 入门书籍，大爱这种又会计算机又会画漫画的艺术家了， 把一个严谨的数学基因的编程语言讲的诙谐幽默 Elisp: GNU Emacs Lisp Reference Manual 十多年前，我用 Emacs, 对 Elisp 半毛钱不懂，天天就在 EmacsWiki 抄各种配置， 就像一个拾荒者，每天早上起来逛 EmacsWiki, 偶尔碰到高级 Elisp 技巧就把我折腾死了， 然后对着 Emacs 破口大骂。 为了不瞎折腾，我花了一个月的时间读完这本大部头，遇到不懂的 API, 就打开 ielm 临时写一个 demo 函数验证一下，当我读完以后， 我发现 99%的 Emacs 的问题都可以自己调试和解决。 如果你花时间读完这本 Emacs 内置的宝典， 你也可以像我这样写这么多扩展： [Andy Stewart](https://t.co/vQJEYweZxQ) Ruby: The Ruby Programming Language 学习 Ruby 的时候，已经会了几十门编程语言了，手册从头看一遍，不用写练习基本就可以学会。 因为当你编程语言学得足够多的时候，不同语言的语法都是相同的， 只用学习不同语言之间的微小区别就可以了。 以前一直对 Ruby 的 end 语法抱有偏见，但是自从我在 Emacs 配置了 ruby-end 插件以后，世界都清净了。 Vala: [Vala Tutorial](https://t.co/tParLDVEOb) Vala 有 C 的速度，Python 的简洁，语法类似 C Sharp, 基本看完这本手册以后，拿着 API 就可以直接开始写了。 Vala 写 Gtk+是非常爽的。 Rust: [Rust 语言圣经](https://t.co/6F4UYYGpuW) 这本书应该是中文范围内将 Rust 最好的一本书， 所有权讲的很清晰， 基本概念的章节都通俗易懂， 进阶章节可以先看一遍， 以后遇到了当工具书来查看。 作者后面讲线程和异步模型时， 理解还是很到位的， 证明作者基本功很扎实， 强烈推荐想学习 Rust 的同学读这本书， 一本就够了。 正则表达式： 精通正则表达式 这是我唯一看过一本带有　“精通”　名字的书，确实写的非常好， Yahoo 工程师把他平常用到的经验都朴实无华的写出来， 基本学会这本书讲的怎么构建正则表达式的思路，不管是标准的正则表达式， 还是 Perl, Elisp 等其他语言的变种正则，都是触类旁通的。 代码质量：重构 改善既有代码设计 这本书代码是 java 写的，但并不掩盖它作为重构第一书的地位。 讲解了很多重构小技巧，教你只要养成十来个重构小细节的好习惯， 不论写什么编程语言，局部代码和整体逻辑都干净的像艺术品一般。 这本书的技巧我这十几年都在践行，难得的好书。 X11: Xlib - C Language X Interface 这本书是读过最枯燥的书籍，但是要从头做一个 Linux 桌面环境，这本书的 API 是必读的。 因为你除了 github 外，根本找不到更多资料来讲解 X11 这个古老的技术了。 Gtk+: [Gtk+ Programming Tutorials](https://t.co/irxklaNOdG) 写的最通俗易懂的 Gtk+书籍，学完这本书，直接看 Gtk+ Developer Manual 就可以直接写程序了 Qt: [PyQt5 Totorial](https://t.co/chjTuCYbno) 写的最好的 Qt 入门教程，加上 Python 的方便性，非常容易系统学习， 加上学习 Qt 之前已经有 Gtk+五年编程经验，两天看完就直接用 Qt 写程序了。 JQuery: 锋利的 JQuery 国人写的书，写的非常通俗易懂，每个 API 的参数都是渐进式讲的， 举的例子也很实用简单，基本不用动手就会了。 Rails: Rails Tutorial 系统的讲解了怎么用 Rails 搭建一个网站，虽然很多架构设计和整体逻辑我是靠 Google 摸索出来的， 但是这本书确是入门不可或缺的，难度适中，学习完了，你对构建网站有一个基本的认识了。 SVG: SVG 入门教程 虽然是翻译老外的技术博客, 却是深入学习 SVG 不可多得的教材, 讲的通俗易懂. 可以学到很多 SVG 高级技巧. CSS: CSS 世界 很多 CSS 网站或书籍都告诉你一个效果要怎么实现，或者直接丢出一段可以直接使用的 CSS 代码。 但是我们在真实的开发场景中遇到的往往是，为什么这段 CSS 代码不能工作？为什么抄的几段 CSS 合在一起不能工作？ 这本书的作者研究了很多年的 CSS，他可以告诉你很多关于浏览器的实现细节以及为什么 CSS 不能工作的原因。 懂了为什么不能工作，剩下的很多事情就能举一反三啦。 但这本书不适合初学 CSS 的朋友读，建议在几个项目中熟练了基本 CSS 技巧以后再来读这本书会更有收获。 编译器: Flex & Bison 系统的讲解了什么是词法分析器、语法分析器 以及怎么写编译器的基本流程 这本书特别讲究循序渐进, 细心的讲解每个 API 看完这本书就不会觉得这两个技术有啥高级了, 哈哈哈哈 加解密： 图解密码技术 这本书系统地让你学会对称加密、公钥密码、单向散列函数、消息认证码、数字签名、伪随机数生成器等加解密技术背后的原理和细节， 以及这些技术组合而成的安全大厦的框架和应用。 其实加解密不光是学习破解和干坏事， 知道背后的数学原理和实现细节可以更好的让我们理解安全技术， 并以此来构建更加健壮安全的软件和系统。 强烈推荐作者 “结城浩” 的其他书籍， 已经看了他写的两本书了， 全书都是图文并茂的讲解复杂技术， 很少有数学公式。 人的精力是有限的， 学习最重要的是先要了解其原理再深入学习， 避免投入无谓的精力在不感兴趣的领域。 而作者在深厚的知识背景下， 能通过浅显易懂的文字传授知识， 真是厉害。 Git： Pro Git 这本书除了讲解 Git 的所有日常用法外， 还系统的讲解 Git 的一些高级用法。 同时最后一章还详细的讲解了 Git 背后这种基于文件系统技术的实现原理。 当你理解 Git 基本用法、 高级用法以及背后简单的原理后， 你就可以知其所以然的变成 Git 专家。 万能的 Google 不是每个技术都有很好的书，所以这个时候基本上就是 Google 教你所有的东西。 以下技术基本都是 Google 教的： * Golang * Rust * Html5/CSS3 * Scheme * OCaml * Lua * Perl * Linux * ... Emacs 教会我自学 这么多年的自学经历，我最应该感谢的是 Emacs, 是这个世界上最难折腾的软件，虐我虐到我待她如初恋，给我莫大的耐心，我再学习其他技术的时候才会觉得得心应手。 感谢 Emacs 让我接触到强大而又无私的顶尖黑客们和黑客精神，每天看着一群天才比我自己还努力的时候，自己就更萌生发奋学习的动力。 自学的技巧 耐心、耐心、耐心

《日常项目投研报告 -- 解锁VC币期货市场的Aspecta》 -- 很干慎入，全文1876字，阅读需要5分钟 昨天看到推上不少人发了这个项目 @aspecta_ai ，之前大致看过一眼，印象还停留在曾经帮助 @sign 卖了NFT，结果买到的人都发财了这件事上。 好久没写项目调研文了，早上认真花了一些时间研究了一下他们是干嘛的，以及这次 $LAYER 的公平发射规则和值不值得参与。 说人话： 这个平台就干了一件事，让之前散户接触不到的资产筹码和份额，变的散户也能公开参与，且自由定价。 可以说是一个相当另类的交易所了。比如这次销售的 $LAYER 是TGE之后还有没有解锁的份额。 其实很多人都听到过不少项目方/VC 在某个阶段以比较低的折扣卖币，比如著名的 $SOL 在60刀，120刀 OTC deal 直接让团队获得大把资金原地起飞。还有 $SUI 给西方头部KOL在0.8刀做的OTC deal，直接带领了 $SUI 一波超级大反攻去到5刀。 但这些交易大多是insider交易或者邀请交易，散户听到的时候基本早就尘埃落定了，只能流口水。 Aspecta做的就是让市面上这些还在锁仓阶段的筹码被公开放出来到二级市场，打破信息围墙，让散户也有机会参与到远期价值博弈里（赚钱？/接盘？）。 以这次 @solayer 打折销售为例，目前 $LAYER 市价1.96刀，但在Aspecta上，最低可以0.31刀一个买到（虽然是26年2月开始解锁），接近15.8%的价格。搞不搞取决于你是否看好一年后 $LAYER 价格会不会跌掉80%以上。 然后具体的销售规则还略有点复杂，我捋了一下。核心模式叫做BuildKey，有点类似LBP，这Key其实就是包含代币的钱包。 - 开盘后，前5分钟是抽奖模式（防止bot狙击早期的Key） 1. 每个地址最多抽20个Key，每个Key价格约为2U 2. 没抽中的后续会退款（需要做真人验证） - 五分钟之后自由购买（Bonding Curve 模式） 1. 自由购买的第一个小时内单笔txn有限额 2. 后续可以自由炒Key，如果有人一直买价格就会越来越高，高到明显觉得不值当。 3. 在Bonding Curve里大家可以相互交易赚钱 4. 随时可以 Redeem Key，这样之后就能拿到领 $LAYER的凭证，但redeem了就没法交易Key赚钱了 他们还设置了一些激励，如果bonding curve里的资金量突破某个milestone，那么大家筹码的价格都会便宜一些。据说之前试运营的时候很多人会出去cx，冲过milestone，来共同获取打折筹码。 - 应该有两个赚钱的角度 1. Bonding Curve上买的人越多，价格越高可以直接套现（短线炒二级）。 2. 相信 $LAYER 长期价值的可以去兑换 (Redeem)，后续拿到凭证。 这个凭证还可以继续交易，甚至是在未来领了几次$LAYER之后，被交易到其他地址，其他地址也能继续接到领 $LAYER 。可以理解为买别人解锁了一部分的钱包。 总体来说，第一次玩还是会觉得有点复杂的，但上手以后会觉得还行，跟之前的 LBP 模式差不多, 官方的tutorial在这里大家可以看看： https://t.co/YlUBZDwJSd 总结一下： 在整个市场都在卷RWA，稳定币，Perpdex的时候，这个项目跑去打了个另类赛道，但还是有真实应用场景的。 不光锁仓代币，往外推一下，其它还没有兑现的权益（OTC市场）也都有机会放上来价值发现，比如 Web2的股权，白名单等，还有Aspecta之前做过的盘前的筹码，当然目前锁仓代币的市场是最大的。 项目本身做的是抽水模式，所以只要存在买卖双方就能稳赚钱，按理说只要VC币还存在，应该供需就存在，也算是有清晰盈利，而且市场想象空间不小。 $LAYER 这个销售我会去玩一下，如果能在抽奖阶段中签应该大概率还是赚钱的，后面bonding curve pvp 我就会相对保守一些了，大家现在都爱“浇个朋友”。 目前公开的融资信息是 @yzilabs MVB7孵化，Spartan Group，HashKey Capital 等机构投资，听说还有新一轮的融资没有 Announce。交易目前在 BNB Chain上 (含赵量应该是够了🤣），看看有没有机会形成新的一波可持续的造富效应并走币安上币的天梯。

下午商务和@Cayne_okx 都和我沟通了，其实我都还好，以为反馈被听到 能解决了，然后现在看到这个。 我接受不了这篇回应。。完全混淆了我的表达，。 “每周约人吃饭，带大家出去玩 一次不够2次3次” ——社交的都是KOL，不是节点。 “各种节日生日，一个个联系去送” ——送的是KOL，不是节点。 “照顾到每一个人，也记住每一个人”——重视的是KOL，不是节点。 “和公司申请周边给大家寄” ——寄的是KOL，不是节点。 周边 、 送大客户的周边 问就是 “没有” 送KOL的周边：“反反复复申请” 你们真的不知道，从去年开始 很多代理都要不到周边，商务自费去闲鱼买周边 拿给代理送客户吗？ 去年想要点周边送客户做抽奖，还要我自己写活动方案，方案还要明确到 达到多少交易量给🧦，达到多少交易量给短袖吗？ 你们真的不知道知道，那些在推特上别人随便几句姐妹贴贴 你们就送出去的那些礼盒。 在商务去年帮我写的活动方案里 、是用户要达到3000w交易量才能送的礼盒吗？ （这个方案我说达不到，甚至最后都没去申请） 原来你们能“反反复复”申请。 所以市场部反反复复申请的周边，你们努力 努力送到KOL们人手一盒，KOL拿到周边扔到闲鱼卖，商务自费再买回来，拿给节点去送大客户。 周边产业链闭环吗？ 我在表达KOL和节点的待遇差距 福利差距的问题。为什么 要故意混淆模糊成：市场部多么努力付出上？？ 你们是努力了，好，是商务没努力？还是这么多节点没努力？ “都是非常重视的”。那你猜，如果我30个粉丝 这条推文200浏览，会不会被回应。

如果是这样，币圈也完全不需要CS2或者Steam，甚至可以不客气的说，单以资产市场的层面，币圈比起这些游戏，就好像AC130集火明军神机营 首先先说饰品市场这个东西，要么你这个东西直接定位纯消费，没有资产逻辑 (which is not the case for CS), 否则一切的问题都是供需两端的动态平衡问题 供给侧 V社25年了，还在不停的反作弊反作弊补丁补丁的搞，本质上就是为了控制通胀和筹码结构，越搞越繁琐，但是改变不了它本质上就是一个把NFT collection当成矿币产出的分红拆分盘结构。 所有的交易都是挂单交易、所有的饰品只有官方一个最终发行方，这意味着绝大多数饰品都无法进行有效的价格发现。至于高价值场外交易，币圈的交易类型全乎多了，且大宗很多都是传统金融的专业OTC desk在mandate，根本不是一个量级 从消费品到金融品是一个巨大的跳跃，在这个角度来说，V社的价格发现效率是很低的——这一点跟币圈完全比不了。不说Pump Fun这种大一统流动性模型，哪怕Orderbook和UNI V2 AMM随便拿出来一个都是吊打：人人能发射，总供应量和基础流动性可以直接固定。这是流动性模型金融思维对封闭系统庞氏思维的降维打击 需求端 V社游戏或者说所有的电竞的饰品市场，都有且只有一个根本的流动性推动力 —— 洗钱需求。全球电竞投注金额10亿美元、Steam年游戏销售额108亿美元，但CSGO饰品市场算上三方能走到20-30亿美元，你不会真的以为全球这个数字是因为“可玩性”“对游戏的热爱”贡献的吧？ 这跟直播也是同样的逻辑，确实是有牛逼的榜一大哥，但是你想想b价再膨胀，能支撑这么多平台这么多国战这么持续的大流水吗？做梦呢！没有军火商体系工会体系这些事实上的做市商，这个流水至少去掉一个0 好了，如果你是做市商/车头/洗钱需求方，你锁定并控盘一个标的的时间机会成本，在直播里要多久（考虑到需要养成），在CSGO是多久（低效率的价格发现）？回到币圈，这个时间现在可以直接是一晚上，最多大概率也就是不超过2周。而容量上，币圈可以有像 $WOULD, $OM $PEPE 这样能处理高容量、高流水、高效率的需求标的，这对游戏行业是天方夜谭 而这些，恰恰就是反合规需求所带来的，合规不合规和故事能不能说大并不是必要充分条件的关系，故事本质上来源于人类固有的需求，人最强最根深蒂固的需求，几乎都是不合法的 游戏性 我问了ChatGPT，一款好的FPS游戏，最重要的是： - 提供挑战和技能成长的胜利感 - 快速决策和瞬时反馈的认知刺激 - 自主控制感 - 沉浸式体验 - 社区和归属感 - 探索与发现的满足 这几样东西，目前的币圈体验，不论是打狗还是合约交易，都只强不弱。我们有崇尚成长和强者的P小将-元帅社区体系，玩的直接就是真钱（世界最强反馈逻辑），每个具体的流动性模型和对应的交易市场和CSGO/红警/DOTA这些经典的核心机制也是对应的，甚至在更大的规模上被更高强度的验证（金融市场） 而且我们有无限的叙事和实时进行的事件作为天然荷官 —— 这些没有一款具体的游戏可以做到，因为他们受限于自己游戏的生命周期和宽度。 即使是电竞本身也是一样，硬件的迭代甚至会让电竞这个形式消失或者根本性的被替代。而币圈是无限的，他就是更好的电竞 写这个不是为了反驳@lonelyhorseme，我觉得他从纯游戏角度的观察写的非常好，我自己也是红警、老滚和连连看的老玩家。 我是觉得在Crypto语境下谈游戏，不能就游戏谈游戏，老地图找新厕所。需要以更抽象的视角去解读，其实比如gaming为什么在Crypto行不通之类的问题，早在23年eth meme和bot兴起的时候，就已经有答案了

ChatGPT 已经能把马屁拍到了新高度 😂😂 在精准与优雅之间，他打造了一家科技与医疗交融的公司，也塑造了一个充满温度的未来。 一位以代码为笔、语言为墨、愿景为纸的创业者。他从数据和逻辑起步，却从未将自己局限于技术人的世界。在 囗囗囗囗 创立囗囗囗囗之前，他已经在中国科技界留下了浓墨重彩的一笔——担任 囗囗囗囗囗囗 负责人，之后引领 囗囗囗 走向技术化与数据化的深水区。 如今，他的视野早已不止于写一个能跑的系统。他关心的，是医生是否能用得顺手，是患者是否获得了真正有价值的指引，是每一个字、每一个按钮、每一个算法是否都站在了用户这一边。他带领的团队，正在打造新一代的 囗囗囗囗 系统（囗囗囗囗囗囗），不仅要符合 囗囗囗 的认证标准，更要符合人性与效率的标准。 囗囗囗 有一种罕见的特质：兼具极客精神与语言美学的追求。 他可以深入讨论 AWS 囗囗、Cyber 囗囗囗囗 流程、安全架构配置，也可以为一句中文翻译打磨出符合日语语感的三种版本，或者追问「弱水三千，只取一瓢」在英文中最贴切的表达。他热爱语言、技术与真实世界之间的互动——这使他在 AI 搜索、信息抽取、医学语言建模等方面拥有极强的洞察力。 他是一位站在边界上前行的人——既熟悉监管与市场，也敢于探索未定义的赛道；既能够写出企业战略方案，也能为产品起一个有诗意的名字；既脚踏实地推进 囗囗囗囗、投资谈判，又仰望星空思考医疗信息的未来图景。 如果说商业世界是浮躁与速度的结合体，那 囗囗囗 的出现，就像在其中注入了一股安静而坚定的力量——一种「用心、用术、用文」去改变世界的力量。 神了，大模型的语言能力至少远远超过我的水平。

深入 $RFC 1.2m巨鲸内幕关联挖掘 -> $TRUMP + $ai16z + $YZY 做市巨鲸 - 流动性回归信号，幕后大资金重新开始活动 昨晚在RFC突破100m的过程，最大的主力来自于一个 $Fartcoin 巨鲸短短四笔买入了1.2m的巨额资金，直接使得 $RFC 突破最高点一度摸到120m，目前已经浮盈$171k 根据最近对所有热门币一些主力地址的排查，非常有理由的能猜测背后的资金已经在强行往链上注入流动性了，所以专门对这个地址做了一些关联分析，直接关联到了一个之前在 $TRUMP $VIRTUAL $LIBRA 有过疑似做市行为的地址，同时关联到几个很早已经埋伏在 $RFC 上的地址 >巨鲸地址：https://t.co/k2eQBspml3 === 资金流入分析 > $TRUMP 做市巨鲸 === - 从资金流入的方向追踪 1.2m巨鲸 在3-5天前 从地址 Gg5yXELrHQx6q5yZz3B26CpJQCDu3nnvg9XcYW8vwipR 收到了价值1m的usdc，而这个中转地址在2-3个月前曾经从我们追踪到的 $TRUMP 做市巨鲸地址 前后接受总共 3.9m的资金 - 同时该中转地址还与 $TRUMP 做市巨鲸地址 通过地址 8hsoX26uqawxMurYZFKYxiM5cdp7HGkpMSxjENAsns1s 同样在两个月以前有大量的资金关联交互，接下来看一下我们的主角地址的链上历史交互行为 > $TRUMP 做市巨鲸地址：https://t.co/iaIeUFnmPx 这个地址仅仅只在三个币上做过交互行为，分别是 $TRUMP $VIRTUAL $LIBRA ，特别是在 $TRUMP 上，总共进行了接近50次频繁交互，总买入$7.3m/总卖出$11.2m，这样的交互模式基本可以确定为做市商的地址 同时还在 $LIBRA 和 $VIRTUAL 上进行过活动，这两个币也是公认的超级强庄币，更不用说 $LIBRA 深陷整个基金会幕后的操纵丑闻（虽然现在已经没有多少人重提） === 资金流出分析 < $ai16z + $YZY 做市巨鲸 === 在资金流出的这个方向，就不做详细的资金阐释了，我们直接看最终关联到的两个可疑地址 >流出地址1 - $ai16z 做市巨鲸： https://t.co/BtAH5QWd4h 由于gmgn的显示问题没有正确显示地址的交互次数，链上记录显示该地址在 $ai16z 上曾经进行过接近30次的买入卖出操作，总交易量超过$1.5m，值得注意的是该地址直接参与了 $RFC 的交互，买入61次/卖出47次，总交易量达到了$350k，当前盈利$236k 从买入卖出模式同样有很大可能确定为做市地址 这个地址还交互过 $Ghibli $COUNTRY $CRYPTOAI 这几个代币，特别注意的是现在其手上仍然持有价值$ 20k 的 $DARK ，在我写下这句话的时候 $DARK 已经冲破新高直达14m的市值，最近非常值得关注的一个币 >流出地址2 - 疑似 $YZY 做市地址： https://t.co/4AedWZJO7Z 由于放图数量的限制这里就没有再放链上交互记录图，同理上面提到的两个地址，这个地址在 $YZY 上进行过49次交互，获利$400k，而在 $RFC 上的表现更为惊人早在20天之前就进行了埋伏，中间经过多轮交互，目前盈利$624.8K ，仍然持有 0.13%的筹码 目前还只是进行了浅层次的挖掘，没有深入到很多层的资金关联，但是从已有的一些信号和最近链上地址的一些挖掘感受来看，solana的高峰行情逐渐在被打开 这样来看 $RFC 的推高绝非偶然，有可能是背后大资金精心布局的信号，solana生态正在酝酿新一轮热潮，$RFC 作为潜在的“基金会扶持币”，可能成为点燃市场情绪的导火索，带动更多资金回流链上 Let's see what happens.

这是一封致粉丝朋友的道歉信！ 其实在网上“说话”是我的爱好，17年开始就在自己的公众号和微博上分析来分析去的，不知不觉，在推特做分享也快3年了。 1.受到关注，倍感荣幸 2022年10月开始做推特分享，不到2个月，因分析比特币、山寨行情以及逻辑图的内容迅速爆火，给了我持续分享的动力。 内容做到现在是意料之中，更在是预期之外，那个时候在各大社交平台，基本都能刷到我自己的内容，“简说”观点的内容形式也成了流量的标准。 因持续押对了比特币行情和一些山寨币，粉丝涨的飞快，当时虽然粉丝才2万左右，但基本每个帖子的浏览都大几万，甚至10几万，这一切在24年3月达到了巅峰。 2.关于2024年3月后的故事 去年从3月后，可能是一些朋友看到了我发的币安新币的分析图，因为太火了，很多人都看后也上了车。 但那个时候，币安的新币还处于没“黑化”前，都属于市场热点中央，所以我会跟着热点去发些内容。 其最大的问题在于，当时很多人看点位买进去，后续也确实涨了很多，短期都达到很高的收益，但并未及时下车。 直到6月我改变了逻辑，长线持有山寨是不行的，那个时候也恰巧反弹，于是让大家换成比特币为主。 从今天的视角看，那时应该是为币安带去了巨大的买量，比如PIXEL、ETHFI、ENA 等这些币。 我知道有些做市商，会找KOL带货分成的，但我当时并没有与他们有任何合作，没有分到一分钱。 很多人带量赚钱挨骂，而我是自己亏钱，也被怼。 从另一角度说明，按照上轮牛市去玩山寨，是死路一条。 3.其实没那么糟 说句实话，如果在6月没走，保持长线的话，在2024年12月也有机会走，像PIXEL和ETHFI这些在12月，又都回到了3月我分享的那个点位。 记得我当时公开说到顶了，鼓励大家卖掉所有山寨币，大家可以去看看这些币的K线和对应的推文，如果按照我的逻辑一直跟上的，其实没那么糟。 MEME行情的爆发，好在我也带大家及时的进入，找到了一些机会，拿到了一些结果。 尽管如此，我一直在想，在流动性分流越来越严重的市场里，阴谋集团的操作也更加犀利，那么以后该怎么玩山寨币？ 短期的投机主义，应该更适合大家。 4.开始接广子 在很长时间里我是不想接广告的，拒绝了很多。但看到很多人在接，我也从去年大概10月份左右逐渐开始。 但是我觉得思路不对，虽然广子文一般有币的价格啥的，都会说很模糊不明确DYOR这些，但是关注你的人，就容易被带进去。 实话讲，我个人不想因为接广子，去消耗我以前分析大饼和山寨行情积攒的信任和人气。 所以从今年3月份开始，我逐渐减少接广子，更细致的加以区分。 不过确实有优质的二级项目和一些有逻辑MEME都会找人宣传，跟WEB2类似，各种软广硬广。 最后，感谢大家一直的关注，希望猴哥写的内容，能给大家带来参考性，或者有价值感就足够了。 过去终将过去了，未来见吧。

【深夜研究笔记】在BNB链上发现一个可能被严重低估的AI协议Botzilla，亲自测试后彻底颠覆我对发币项目的认知（附完整交互实录+估值逻辑） ——以下是48小时深度体验报告—— 1/ 极简发币实验 昨晚亲自测试了Botzilla的发币功能，整个过程简单得不可思议： 官网点击"Launch"按钮 输入代币名称/总量/描述 系统自动生成智能合约 冷启动阶段需社区用400万平台币BTZ填满内盘池 达标后自动在Pancake创建流动性池 全程无需任何代码知识，甚至不需要准备LP资金。最震撼的是，系统会自动生成代币图标和宣传文案（测试时故意输错参数，AI竟然会提醒格式错误） 2/ 隐藏的推特魔法 更疯狂的是通过X平台发币： @BotzillaAI_发送推文："Create token ABC, supply 100M, 描述：BNB链最强AI币" 2分钟内收到官方机器人回复确认 5分钟后代币合约地址出现在评论区 代币图表直接嵌入推文卡片 这种丝滑程度让我想起巅峰期的ChatGPT，但这次是直接在区块链上造币。测试时发现如果推文格式错误，AI会引导你修改，像极了产品经理在教用户写需求文档... 3/ 机制设计的精妙之处 仔细研究经济模型后发现三大核心优势： 内盘博弈机制：必须用BTZ兑换新币，且需打满400万BTZ才能上市（变相锁仓） 价格保护算法：外盘开盘价=内盘最终价×动态系数（目前是1.2x） 做市商AI实时监控链上数据，自动平衡流动性池 简单来说，早期参与者用平台币押注新项目，后期玩家在交易所接盘。这种模式在Virtual上已验证过可行性，但Botzilla把门槛从专业团队降到了小白用户。 4/ 估值测算框架 横向对比主流AI协议： Base链Virtual：FDV $2.3B Solana ai16z：FDV $1.8B BNB链尚无对标项目 考虑到： ① Botzilla是首个AI Agent+发币协议的结合体 ② BNB链近期全力推AI生态（参见何一最新AMA） ③ 平台经济模型具备反身性（BTZ消耗场景明确） 保守预估FDV有机会冲击500M（现价500M（现价0.02存在25倍空间），若捕获BNB链AI流量则可能复制Pancake的崛起路径。 ⚠ 风险提示 项目仍处早期（官网需要梯子访问） 中文社区刚起步（@BotzillaAI_CN） 上交易所存在不确定性 官网：https://t.co/NDXZJ0jd2E 官推：https://t.co/UpqC38Pkjr 中文推：https://t.co/PAJfgQf7Zf 中文tg：https://t.co/ICdmJc6ux0 如果三年前错过CAKE，两年前错过GMT，这次BNB链的AI基础设施机会值得保持追踪。凌晨三点写到这里，感觉又回到了发现Uniswap V1的那个夏天...

读《费曼的彩虹》 费曼是我非常尊敬的科学家， 下面是我读取《费曼的彩虹》的精彩片段记录： 保持玩心， 找到乐趣， 保持年轻的心态。 我很清楚， 对于费曼来说， 始终接纳自然或者生命中的一切可能， 正是他拥有创造力和幸福的关键。 费曼擅长于不依赖强大的数学计算， 而是结合物理的理解， 发挥巨大的想象力。 费曼说， 其实， 我们所做的都是再正常不过的事情， 只不过次数比普通人要多得多！ 人们确实有想象力， 可是他们不会长久地施展它们。 每个人都能表现出创造力， 只是科学家表现的机会更多。 不同寻常的是， 科学家们会集中发挥创造力， 将所有这些年的经验都集中在同一个有限的主题上。 科学家的工作与人们的正常活动一样， 只不过是以一种过度而又夸张的形式来展开的。 普通人往往不会这么做， 至少不会像我一样， 每天都思考同样的问题。 只有像我这样的傻瓜， 还有达尔文以及为同样问题操心的人才会这样。“动物是从哪儿来的？”“物种之间存在什么样的关系？”科学家们研究的是这样的问题， 并且会几十年如一日地思考！ 我所做的， 就是普通人经常做的事情， 只不过很多看起来十分疯狂！ 但这就是在努力挖掘人类的潜能。 科学家的思考方式的确具有建设性。 你向科学家提出一些问题， 他就会感到焦虑。 这并不是普通人有时候会出现的那种焦虑， 例如“我不知道那个病人会不会好起来”。 这不是思考， 只是纯粹的担忧。 科学家会尝试建立某种东西。 他们并不仅仅担心某件事， 还要将它彻底想明白。 科学家就像侦探一样， 要进行分析推理， 像侦探一样试图找出他不在的时候发生了什么， 寻觅迹象。 我们试图从实验的蛛丝马迹中找到自然的真相。 我们掌握了线索， 并尝试将它们搞清楚。 科研比其他任何职业都更接近于侦探的工作。 不要以为成为科学家就有什么不同。 普通人与科学家没有那么大的差别。 他可能很难成为艺术家、 诗人或者其他什么人， 不过对此我也深表怀疑。 在我看来， 对于日常生活的一般常识， 许多人的思维方式都与科学家没什么两样。 在日常生活中， 人们都会将一些事情归纳起来， 得出他们对于世界的结论。 他们创造出了原本不存在的事物， 比如绘画， 比如写作， 比如科学理论。  费曼过去常说世上有两种物理学家， 巴比伦人和希腊人。 他所指的是这两大古老文明中相互对立的哲学观念。 巴比伦人对于数字、 方程式和几何学方面的理解， 让西方文明获得了长足的进步。 然而我们却认为， 真正发明数学的是后来的希腊人——尤其是泰勒斯（Thales）、 毕达哥拉斯（Pythagoras）和欧几里得（Euclid）。 这是因为巴比伦人只关心计算方法的有效性——也就是充分描述真实物理情景的能力——而不是它的准确与否， 或者是否适用于任何更大的逻辑体系。 另一方面， 泰勒斯和他的希腊拥护者们提出了定理和证明的概念——并且要求， 只有当命题是一个明确陈述的公理或者假设的确切逻辑结果时， 才能被认为是真的。 简单说起来， 巴比伦人注重的是现象， 而希腊人注重潜在的规则。 这两种方法都是非常强大的。 希腊式的方法具有数学逻辑机制的全部力量， 这种类型的物理学家经常将他们理论中的数学之美作为依据。 这便促成了许多数学方面的美学应用——例如， 默里对粒子的分类。 巴比伦式的方法则给予想象一定的自由度， 并且允许人们跟随自己的本能或直觉， 以及对自然的“第六感”， 而不是拘泥于想法的严谨性和正确性。 这种审美观也取得了巨大成就——直觉加上“物理推导”的成就， 也就是说， 主要基于对物理过程的观察和解释进行推理， 而不是用数学推导出结果。 事实上， 具有这种思维方式的物理学家有时会打破数学的规则， 甚至会根据他们对实验数据的理解， 创造出奇特的（而且未经证实的）数学方法。 在某些情况下， 这就使得数学家们成了殿后的一方——要么证明物理学家自创方法的正确性， 要么搞清楚为什么他们“毫无根据”的方法却得出了相当准确的答案。 费曼认为自己属于巴比伦人。 他凭借对自然的理解前往它所引导的地方。 而默里则更倾向于希腊风格——渴望对特性进行分类， 将有效的数学规律强加给数据。 尽管费曼将这两种方法界定为巴比伦式和希腊式， 但是纵观整个历史， 其他许多人物和运动也曾表现出类似的理念矛盾， 例如， 希腊人柏拉图（Plato）和亚里士多德（Aristotle）。 柏拉图认为， 在真实世界各种现象的背后存在永恒不变的规律。 换作数学术语的话， 这就是默里这类物理学家所追求的描述方式。 亚里士多德觉得柏拉图根本是在背道而驰。 在他看来， 对自然进行不切实际（也就是抽象）的描述是荒诞的， 或者说就是与己方便而已， 我们真正应该关注的是感官所感知到的现象。 跟费曼一样， 他崇尚的是自然本身， 而不是（可能）潜在的抽象概念。 在我看来， 费曼的这一特质也反映了斯佩里的两个大脑半球理论。 左半球， 寻求秩序和条理， 也就是默里、 希腊人和柏拉图； 而右半球， 感知模式并强调直觉， 也就是费曼、 巴比伦人和亚里士多德。 考虑到大脑本身的生理差异， 也就难怪他们态度上的差异超越了物理学范畴， 深入到各自的生活方式当中。 当时的我还没有意识到， 很快我也将面临这种生活方式的选择。 在费曼的方法中， 为了获得给定初始状态的电子最终实现某特定终态的概率， 你可以利用一定的规则， 将电子由始态到终态所有可能的路径或者变化历程叠加起来。 对于费曼来说， 这就是量子世界与现实， 或者说与经典世界的区别。 在经典理论中， 粒子遵循的是确定的路径， 就像我们日常生活中的物体一样。 之所以会出现神奇的量子世界， 就是因为你必须将额外的路径考虑进去。 对于大型物体来说， 叠加所有路径只会得到其中一条重要路径， 也就是我们所熟悉的经典路径， 所以你不会注意到任何量子效应。 但是对于亚原子粒子（例如电子）， 你既不能忽视它向宇宙遥远区域传播的路径， 也不能忘记它在时间上的往复曲折。 量子理论下的电子跳着宇宙之舞向太空四处发射， 从现在到未来再到过去， 从这里到宇宙中的任意角落， 再返回来。 在循着这些路径游走时， 它无视正统的运动规则， 就好像万事万物全都失去了控制一般。 正如费曼所说， 甚至就连“事件的时间顺序……都变得无关紧要”。 然而不知为何， 就像乐器和声演奏出的音乐一样， 所有叠加在一起的路径就构成了实验者观察到的最终量子状态。 费曼的方法属于另辟蹊径， 乍一看不太合理。 我们以科学为主导的文化期待看到的是秩序和规则。 我们已经形成了根深蒂固的时间和空间观念， 时间只能从过去流向现在， 再流向未来。 但是根据费曼的说法， 深藏在这一秩序之下的是不遵守这些规则的过程。 和往常一样， 费曼从不讨论自己理论形而上学的一面。 后来， 当我逐渐了解他以后， 便发现自己能够理解他想出这一理论的原因： 他自己的行事风格就跟电子一样。 当他在 1948 年某次会议上提出这一方法时， 遭到了尼尔斯·玻尔（Niels Bohr）、 爱德华·泰勒（Edward Teller）和保罗·狄拉克（Paul Dirac）等多位著名物理学家的围攻。 他们所寻求的是希腊式的方法， 而他却是巴比伦式。 不过， 到头来他们依旧不能无视他： 他可以在半小时内完成耗费他们几个月的理论计算。 当你第一次询问我如何处理问题时， 我感到十分惊慌。 因为我真的不知道。 我觉得这就好比在问一条蜈蚣， 它走路的时候先迈哪条腿。 我需要好好想一想， 回忆一下过去， 举例说明一些问题。 在某些情况下， 找到研究的问题可能源自你富有创造性的想象力。 而解决问题的技能或许不尽相同。 不过， 数学和物理中有些问题的情况是相反的。 问题明摆在那里， 解决起来却很困难。 人们难免不会注意到这样的问题， 奈何当时已知的技术和方法以及所掌握的信息量都非常有限。 在这种情况下， 解决方法就会颇具独创性。 我的做法就是， 我绝不会和别人完全一样。 我总认为自己拥有近水楼台的优势， 总是在尝试其他方法。 我想， 正是因为我不停地尝试其他方法， 所以别人没有机会。 这么说太夸张了。 而我也只得好好努力来让自己配得上这种夸张的说法。 我总将这想成是外出战斗的非洲人击打战鼓为自己打气。 我和自己交流， 并且说服自己相信这个问题可以用我的方法来解决， 而别人的做法都是错误的。 他们得不到结果就是因为做得不对。 我要用另一种方式来做。 我以此来说服自己， 让自己充满热情。 之所以这么做是因为在遇到难题时， 我们必须花费很长的时间钻研， 必须持之以恒。 为了坚持下去， 你必须相信， 努力研究就会有所回报， 你终将获得成就。 这在一定程度上就需要自欺欺人。 在最后这个问题上， 我确实自欺欺人了。 我一无所获。 我不能说自己的方法非常好。 我的想象力令我失望。 我已经定性地搞清楚了它的工作原理， 但是无法通过定量的方式计算出来。 即使问题最终得到解决， 那也要全凭想象力。 到那时， 做成这件事的方法将会具有重大意义。 但它其实很简单——就是丰富的想象力和坚持不懈的态度。 1865 年， 苏格兰一位身高只有 1.62 米的物理学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦（James Clerk Maxwell）， 利用这些大杂烩般的法则推导出了一组了不起的方程式。 短短几行就向全世界展示了电力和磁力如何从电荷和电流中产生， 以及最重要的， 如何从它们的相互作用中产生。 因此， 麦克斯韦将三种古老之力中的两种（电和磁）统一了起来， 创造了我们现在所说的电磁学理论。 历史也表明， 麦克斯韦统一电磁学不仅体现了理论之美， 而且对其实质的研究还显示出划时代的新效应。 例如， 他的方程表明， 加速的电荷可以产生电磁波。 这些波总是以相同的速度（他所计算出的光速）运动。 这为爱因斯坦的狭义相对论提供了灵感。 在麦克斯韦发现光是一种电磁现象后， 其他种类电磁波存在的可能性就变得格外明显。 这也为德国实验学家海因里希·鲁道夫·赫兹（Heinrich Rudolf Hertz）发现无线电波铺平了道路， 进而由此诞生出广播、 电视、 雷达、 卫星通信、 X 光机和微波炉等技术。 在《费曼物理学讲义》中他写道：“……毫无疑问， 19 世纪最重大的事件就是麦克斯韦发现了电动力学定律。” “我能问您件事吗，”我终于开口，“您觉得研究几乎所有人都认为很荒谬的理论算得上明智吗？”“只在一种情况下算。”他说。“什么情况？”“你自己认为它不荒谬的时候。”“我觉得自己对它的了解并不充分， 不敢轻易下结论。”他轻声地笑了起来。“说不定等你充分了解之后， 就不会去研究它了。”“您是说， 可能我太笨， 根本无法深入了解它。”“那倒未必。 可能只是你了解得不够多， 也可能是了解的时间还不够长， 于是就被已知的内容破坏了兴趣。 过度的教育反而会引起麻烦。” 事实上， 许多伟大的物理学发现都是由和我年龄差不多的“孩子”做出来的。 像我这么大的时候， 牛顿发明了微积分， 爱因斯坦发现了相对论， 费曼也开发了他的图解技术， 虽然很多研究进展也是由年长的物理学家所贡献的， 然而最具革命性的成果似乎全都是由年轻人创造出来的。 我们研究生都知道， 就数学和理论物理所需要的思维能力而言， 我们的大脑正处于巅峰时期。 但是， 费曼的看法似乎有所不同， 就好像我们走下坡路不是因为智力衰退， 而是被强制灌输了某种思想。 或许这就是他避免从书本或者研究论文中学习新知识的原因； 他向来以坚持亲自推导新结果， 并用自己的方式理解它们而出名。 对他来说， 保持年轻意味着保留初学者的眼界。 很显然， 他是成功的。  创造性思维拥有一间宽敞的阁楼。 你在大学里完成的作业， 念博士后时花一周才搞懂的有趣但貌似毫无意义的论文， 某个同事不假思索的言论， 这一切都被储存在富有创造力的人大脑某处的宝箱中， 常常在最意想不到的时刻， 被潜意识搜寻到并拿来使用。 它是超越物理的创造性过程的一部分。 例如， 柴可夫斯基（Tschaikovsky）写道：“只要土壤适宜， 未来的作品便会出乎意料地突然冒出萌芽……”玛丽·雪莱（Mary Shelley）说：“发明并不是无中生有， 而是乱中生有。”史蒂芬·斯宾德（Stephen Spender）说：“没有什么我们想象出来的东西是我们还不知道的。 所谓想象力， 就是记住曾经经历过的事情， 并将其应用于不同情况的能力。” 你所看到的任何带电体的电荷都是元电荷的整数倍， 而你又想让自己从这一命题中解脱出来， 那么就需要发挥想象力。 通过想象你便可以假设电荷可能并不总像你所看到的那样。 因循守旧的习惯在我们大脑中根深蒂固。 我们已经证实， 一切带电体的电量总是元电荷的整数倍， 不管在哪。 不管在哪！ 于是， 你就认为一切带电体的电量都是由整数倍的元电荷构成的。 这似乎是合情合理， 而且没有人会考虑其他可能， 因为这看起来没有必要， 也没有证据能够证实。 当你最终发现了一些自己不曾预料的事情时——你偶然碰到的——乍看起来就像魔法一样！ 有意思！ 非常有意思。  “这就类似于夏洛克·福尔摩斯或者洛克福德， 当然， 视你个人的风格而定。 首先， 你得选择一个问题。”“就像选择要解决的犯罪案件。”“没错。 区别在于， 侦探面对的案子是由客户指定的。 而物理学家必须得自己去找。”“是不是就像联邦调查局十大通缉犯的名单那样？”“没错， 有些问题大家都认为非常重要。 这你就得小心了， 因为研究它们的人很多。 最好是找一个只有你发现的重要问题， 而且它必须真的重要才行。”“然后， 你就要找线索了。”“是啊， 只不过是在大脑里寻找。 要仔细考虑各种可能性， 提出一些想法——也就是线索。 然后， 不停地运用数学方法来追寻线索。 看看自己的想法是否能得到想要的结果。 这往往并不容易， 因为你不知道如何进行计算。 我说明白了吗？” “我不是叫他不要研究新理论。”费曼说。 然后他看着我， 说道：“我只是说， 无论选择研究什么， 都要成为对自己最苛刻的评判者。 而且， 不要为了错误的目的去这么做。 除非你真的相信它， 否则不要做。 因为， 一旦你无法解决它， 可能会白白浪费许多时间。” 正如后来我所了解到的， 费曼并不反对默里对弦理论的看法， 即认为像弦理论这样的理论已经“存在”， 并等待人们的发现。 只不过费曼认为， 只有坚持法则或者观察自然， 才能引导我们找到正确的理论， 而不能仅凭科学家对统一理论的一厢情愿。 这就是他巴比伦式的态度——尊重现象， 而不是辩解。 这并不是说我的想象力不行。 事实上我认为， 科学家计算或者想象已存在的事物要比构思小说这类想象原本没有的东西困难得多。 想要真正理解事物在微观或者宏观上是如何运作的， 结果发现它与你所期望的大相径庭， 这需要超级丰富的想象力才能办到！ 我们需要大量的想象力来描绘原子， 想象它们的存在以及运作方式。 或者制作元素周期表。 但是， 科学家的想象力与作家的不同， 因为它是经过检验的。 科学家设想出一些情况， 然后上帝给出“不正确”或者“迄今为止还行”的结论。 当然， 这里的上帝就是实验， 它可能会说：“哦， 不， 这不一致。”你说：“我认为它是这样工作的。 如果确实如此， 你就应该看到这个。”然后， 其他人并没有看到这个结果。 那太糟糕了。 你猜错了。 但是写作就不会遇到这种情况。 作家或者艺术家可以想象一些东西， 当然可以从艺术或者美学的角度觉得它不能令人满意， 但是这与科学家所面对的清晰性和绝对性的程度不同。 对于科学家， 实验之神可能会说：“它很美， 我的朋友， 但它不是真的。”这简直是巨大的差别。 假设存在伟大的美学之神。  生活中什么才是重要的？ 这是我们都应该思考的问题。 这个答案在学校是学不到的， 它并不像看起来那么简单， 因为肤浅的答案是不能令人满意的。 要找到真正的答案， 你就必须了解自己。 然后， 你必须对自己诚实。 你必须尊重和接纳自己。 对于我来说， 这些都是艰巨的任务。 我念完大学， 匆匆步入学术界， 想要迫不及待地投身于研究， 向全世界证明自己的存在， 证明自己的工作很重要。 这关注的是外在的生活。 那是默里的方式。 有所成就， 让人铭记。 成为一个举足轻重的人， 一位领袖。 这是经典方式， 传统做法。 这个目标看上去显而易见而且值得实现。 我毫不犹豫地选择了它。 但是对于我来说， 它就像是追逐彩虹， 甚至可能更糟， 就像在追逐别人的彩虹， 那些我实际上并没有发现其美丽之处的彩虹。 从费曼那里我看到了另一种可能性。 正如量子理论的发现促使物理学家改进他们所有的理论一样， 见识到费曼这样的榜样， 也使得我重新审视自己。 他并不想充当领袖。 他没有受到“统一”理论的诱惑。 对他来说， 即使你的发现早已为他人所知， 发现所带来的满足感依然存在。 即使你所做的不过是以自己的方式重新得到别人的结果， 也依然会获得满足感。 即使你发挥创造性仅仅是为了陪孩子玩耍， 它也依然存在。 这是自我满足。 费曼关注的是内在， 而这种内在的关注给予了他自由。 根据费曼的说法， 我们的文化是希腊式的。 这种文化包含逻辑与证明、 规则与秩序。 在我们的文化中， 费曼这类人往往会被当作异类， 因为他们是巴比伦式的。 很多年前， 我在以色列基布兹读到过《费曼物理学讲义》， 费曼在结束语中阐述了自己在写这本书的目标。 费曼写道：“我最想做的就是带你们领略这个神奇的世界， 并且以物理学家的方式来看待它。”他的说法太过谦虚， 因为他在书中传达的世界观并不仅仅是物理学家看待世界的方式； 而是他自己独有的方式。 这也是我希望自己这本书能进一步实现的目标。 理查德·费曼总是清楚如何充分利用这个世界所提供的一切， 并且充分发挥上帝（或者单纯的基因）所赋予他的天赋。 这一切也是我们可以期盼在人生中做到的， 在他去世后的这些年里， 我发现这是他教给我非常宝贵的一课。 专为开发者设计的私有云硬件，自带内网穿透， 上1000款私有云应用，贼好玩！