大多數的革命發生後，革命勢力都會忙著輸出革命，因為革命不但破壞了國內秩序，也改變了國際政治，一方面革命的意識型態經常讓革命家充滿使命感，需要把「好東西」和世人分享，另一方面，外國勢力經常「反動」，極欲恢復舊有秩序，因此對革命家來說，外國勢力是危險需要對付的目標，輸出革命，是為了製造對革命安全的環境。 1789年的法國大革命是斷裂歷史的大事，因此輸出革命和保守反動的鬥爭，驚天動地，拿破崙戰爭打了近二十年。然後是1917年的布爾什維克革命，規模及影響，不下於法國大革命，到現在，我們都還在體驗這個餘震。1979年的伊朗伊斯蘭革命，47年了，伊朗的神學政權一直是驅動中東騷動及全球政治的重要角色。許多人不知道，卡特的大衛營協定，算是解決了以阿衝突，如果不是伊朗，之後的美國，根本不用捲入這麼多的衝突。 但我要講的是這個輸出革命的心態，對這些革命起源國家的影響，尤其是共產革命。如果你戴上了意識型態的眼鏡，你看的世界從此不一樣，你以為不再「被唬弄」，你覺得「看清了世界運作的方式」，但你也「容不下其它的觀點」，當世界只有資產階級和無產階級，世界的運行都是靠階級鬥爭的時候，你如何心平氣和的看這世界？永遠都有不公不義，永遠都不可能享受繁榮富裕，因為朱門永遠酒肉臭，路上永遠有凍死骨。然而當你的無產階級專政了，財產都公有化了，為什麼人間天堂還沒來？為什麼外面的資本主義邪惡世界，歌舞昇平，他們不是該失敗了嗎？怎麼他們又有車、又有房、還有手機？為什麼我們什麼都沒有？這一定有原因，一定不是我們的革命理念出了問題，一定是有敵人在破壞我們，資本家的帝國主義，一邊破壞我們的發展，一邊還要假裝幸福快樂，邪惡地不得了，我們只能加強防備敵人，找出內部的反動份子，那些和外國勢力勾結的壞份子，一再鬥爭，一再肅清。 一旦了解了共產黨的「外敵理論」，我們就可以解釋共產黨的一些，我們外人覺得不可思議的行為。為什麼共產黨明明已經用高牆把世界擋在外面，但又不斷地滲透民主國家，搞大外宣、搞假消息戰、買通間諜？因為他們還在對抗外部敵人，還在相信社會主義遭到帝國主義的破壞，所以他們還是要輸出革命，為了天國到來，只能不停地鬥爭。因為是和強權鬥爭，所以沒有任何道德的底線，「結果合理化了手段」，偷搶拐騙，沒有關係，因為敵人更壞。 而輸出革命、抵抗強敵的這些心態，也讓我們可以預測出一些共產黨的未來行為。史達林一直要到希特勒把軍隊開到邊界，打了第一發子彈，才相信希特勒不能被收買，這一仗一定要打，不然，史達林死活都不願意放棄德蘇互不侵犯條約，因為共產黨的不安全感，讓蘇聯和中華人民共和國，隨時都處於「求生存」的模式，為了存活，他們不會輕易開啟戰爭，他們可以移山倒海，但就是不要挑戰強權。這是一個自我實現的預言，因為要相信社會主義是別人害的才不能成功，所以要炮製一個外敵來破壞革命，而為了要強化這個威脅，不得不把外敵變成無所不能，時間一久，自己也相信外敵的強大，所以不敢輕易言戰。這是我一貫認定共產黨不會打台灣的重要原因。 這個「求生存」的心態，也注定了和共產黨的聯盟，永遠都是脆弱而不可靠的。習近平願意一直挺普丁下去，「友誼沒上限」，不是因為他重情重義，而是中俄幾千里的邊界，如果邊界的另一方，變成了親西方的國家，那就是共軍得派重軍駐守的邊界，就是得從台海分兵的不良發展。這也是季辛吉當年分裂中蘇同盟，接近中國，而讓蘇聯害怕的同樣原因。但伊朗和中國的關係，不能與俄羅斯同日而語，如果為了生存，把德黑蘭出賣來換取中東的石油利益，那是可能發生，而且就會很快發生。在「強敵」川普的威脅下，中國暫時作小伏低，那是說得過去的，說實話，讓伊朗擁核，對中國一點好處也沒有。因此，伊朗因為群龍無首而無法向美國投降，導致波斯灣問題無法解決的困境，將會因為習近平放棄德黑蘭，而得到一個快速解決。

前幾天剛好跟朋友在討論預測市場當前到底需要的是什麼，看似繁榮其實並沒有很好的讓大家都上手 多數交易量肯定都是來自 bot ，而且多數人參與其實滿容易虧錢的 最大的問題就是不同市場的流動性碎片化再加上介面不好用、不直覺 以台灣來說甚至登入個 polymarket 都有問題，仍是最大痛點，我最常用的還是 polymarket 的 CLI 當前有兩個痛點需要被解決：更好懂的介面以及更絲滑的入金方式 市面上的方案都沒有真正解決這個問題，更不要說單純的 AI 工具 不管是否幣圈，AI agent 使用率都是不高的，一個重要原因是最一開始的啟動流程仍然有些複雜，只有真的動力強的少數族群才會每天用 另一個更根本的原因是，主流模型從來沒有被真正為「在市場裡賺錢」而設計過，它們能提供分析結果 但分析≠ 不代表真的能夠賺錢 用戶本身具有交易賺錢的能力， ai agent 才能發揮得好，否則很容易只是幫我們花式虧錢 Sui 上面的 @0xbeepit 還挺有趣，這個協議是一個讓交易型 AI agent 在真實市場中競爭、篩選、進化的系統，只保留真實市場裡活下來的策略 而且除了 agent trading 還有發展其他的產品線 這是當前預測市場賽道所欠缺的 「有更多讓用戶資金留存的誘因」 創始團隊在 PayPal 和 Walmart 等企業建構過 TradFi 系統，平均 12 年以上的開發經驗，橫跨支付、交易、區塊鏈基礎設施等 Beep 主要運作的方式有五個階段 1️⃣ 用對的工具開發策略 LLM 負責理解語言、分析情緒、提取資訊；另一種 AI 專為數字時間序列設計的模型，負責數值計算、風險判斷和交易執行 2️⃣獨家訊號 Beep 的 agent 接入獨有的數據流，包含鏈上交易元數據、預測市場訊號、訂單流微觀結構 3️⃣ 開放接入 任何 agent 都可以接入、提交策略。 越多參與者，接觸到的市場資訊廣度也更大，利好所有玩家 4️⃣ 嚴格篩選 每個策略先用模擬資金跑，通過了才能用真實資本 能穩定賺錢的策略獲得更多資金信任，跑輸的淘汰 5️⃣ 結果反哺 每一筆交易的結果，都會成為模型訓練的一部分，讓系統變得更準 理論上隨著時間的推進，系統會越來越強大 接著是其他產品線，Beep 最新上線的 R3，是基於 Polymarket 的預測市場產品，提供兩種玩法 💡手動預測，適合想自己下單的用戶，Beep 為用戶提供 AI 洞察輔助用戶做判斷 💡全託管預測 Agent ，適合想讓 AI 全權負責的用戶，AI 全權接管，掃描市場、選題、交易、結算，全程無需人類介入 我這次先丟了 1000u 來測試一下他們家的 trading agent 1️⃣ 選擇自己要用的模型（GPT5.4 , Claude Sonnet , Kimi , Groq 等） 2️⃣ 選擇要交易的市場：美股竟然也可以 , 不單純只是加密市場可以選擇 3️⃣ 除了 eth sui 之外我添加了近期火熱的 $SNDK $INTC $MU 三支股票 在這些交互的過程中都是可以嚕分數的，包含創建 agent、交易量、錢包餘額等（treasury），創建 agent 的花費跟交易頻率有關，越高當然花費越多，還可以設定單次交易最高金額，使用的槓桿大小等 agent 開跑之後, 可以動態看到 agent 當時的想法 下週來跟大家分享一下結果，有興趣的可以一起來玩玩： 這邊記得，受邀人記得至少要充值 10 usdc 以上才可以激活 ⚠️ 地區限制，台灣的朋友們記得一樣要切換 VPN 才能使用 去年年底 Sui 宣布了 The Agentic Economy is coming to Sui ，很明顯這是當前每條鏈都在積極發展的方向，Beep 是我認為值得一試的 Sui 鏈 agentic finance 項目 Beep 還支持基於 Hyperliquid 的全託管交易 agent 的創建，支持 Hyperliquid 上 Crypto + TradFi 全部 USDC 交易對 對於心癢癢想追高美股的用戶來說，如果想追高又不知道怎麼設止損，讓 ai agent 根據設置的策略來參與市場也不失為是一種方式

Jeremy 是一位熱愛生活、熱衷於健身運動、旅行和攝影的自由靈魂。這次的寫真將這些熱情注入影像。透過攝影師許源盛的鏡頭，呈現Jeremy 健身運動成果的肌肉線條感，將健身的毅力、旅行的冒險精神。希望這本寫真雜誌能啟發人們追求自己的目標

從OpenAI出來的投資天才，今天出了第一季的完整部位報告，華爾街引頸盼望的部位佈署，讓不少人搞不清楚方向。他的手上還有很多AI半導體的股票，但是選擇權的部位剛好相反，不到五十萬的輝達多頭部位，卻有極大的賣權部位(近十六億的合約金額數目)。我當然不知道他在做什麼，但是想跟著Leopold Aschenbrenner炒股的人，最好要比他還知道他在幹什麼。 這種13F表單的揭露，和所有的SEC公告一樣，在以前很有價值。古早以前，華爾街會派人在華府SEC大樓的公告欄，看著政府公務員貼出來，各大上市公司依法揭露的公告，華爾街可以在第一時間看著報告交易而賺錢。但公告上網後，這個短期套利的機會沒有了。短期投機沒有了，但有可能跟著買賣，跟著人家高風起飛嗎？ 巴菲特的公司BRK以前只有一類股，但因為他從來不發股利，也不分割股票，所以股價一直漲，漲到一般人買不起。零股買賣是要到2010年代後期才有可能，所以BRK變得可望而不可及，於是有些聰明的傢伙，成立基金集資，然後看著巴菲特的季報揭露，跟著買，像外界推銷說，「買不到BRK，買我們的也一樣」。巴菲特很火大，「哪裡一樣？」，為了防堵這些抄襲者，巴菲特終於另立新股，現在的A股，一股七十幾萬美元，多數人還是買不起，但B股，一股只要四百多，權利又大致相同，只是B股的股權為A股的一千五百分之一。 為什麼巴菲特說他的持股和抄襲者不一樣？因為在公告的三個月之中，他可能換了很多部位，抄襲的人不知道，只能每三個月跟著轉換。也許巴菲特一公告後，就賣了部位呢？而且，有時候，巴菲特會向SEC申請秘密部位，SEC三不五時會批准，那抄襲的人要怎麼抄作業呢？想跟著Leopold Aschenbrenner操作的人，也有一樣的問題，而且很可能你還幫了他，推高他想賣的股票，幫忙他脫手。所以看13F的方法是這樣，看個熱閙就好，最多就是給你一些啟發，讓你拿點子來自己研究，但千萬不要照抄。 比較有意思的討論是，Leopold Aschenbrenner的金手指，能夠持續多久？我相信市場大致是有效率的，多數人不能賺到超常的報酬，有些賺了很多錢的人，只是買了風險很大的股票，是強運，而很少是真的選股厲害。但我也從來不敢說，「沒有人」可以賺到超常報酬。RenTech的Medallion常年賺大錢，就是一個例子。但Medallion還是會碰到市場的極度有效，證據是他們的交易極度秘密，外人不得而知如何選股，就像Leopold Aschenbrenner一樣，一給外人知道了，就沒戲了。更重要的是，Medallion不能太大，他們的交易演算法，有部位的限制，一旦交易量太大，市場會發現他們的蹤跡，獲利機會就不見了。這也是我對Leopold Aschenbrenner長期的看法，他可以一直贏下去，但很快就會碰到市場的「物理上限」，遲早要把錢退回給投資人。

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

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【中東局勢】特朗普稱美伊將開啓新一輪談判 美國總統特朗普承諾本週迅速展開第二輪美伊談判，同時威脅稱，如果談判失敗，將打擊伊朗境內所有發電廠和橋樑。副總統萬斯（J.D. Vance）、特使威特科夫（Steve Witkoff）以及總統女婿庫什納（Jared Kushner）將參加週二的談判。

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【轉型AI】愛奇藝全面押注AI內容 啓動重大改革 愛奇藝預計，人工智能（AI）會在不久的將來幾乎從零開始為其創作大部分影視作品，開啓其成立16年來規模最大的改革。創辦人兼行政總裁龔宇表示，該公司計劃將其視頻應用和網站向非中心化社交媒體轉型，承載多樣的AI生成內容。