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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。

測完64型人格之後...我收回之前說MBTI不準的話。 以前的結果描述總覺得差那麼一點？那是因為你沒測過進階版。 新版加入了「果斷A／糾結O」「高冷C／溫暖H」兩對維度，挖掘你沒發現的隱藏天賦，更貼近真實的自己。 圖中這些「超稀有」人格，真的有人測出來過嗎？點擊下方詳情，看看你是不是那 0.2%！

去年 12 月，我在 OKX Pay 中放入了 10,000 USDG，當時最高年化收益達到 10%。經過大約半年的時間，目前賬戶中的累計收益已經超過 425 美元。 原本我以為，這已經是一個相當不錯的穩定幣收益實驗。直到最近一位朋友告訴我，他通過 OKX 的現貨槓桿借幣方式，將 USDG 的收益率放大到了約 17% 年化，而且參與金額接近 47 萬美元。 這期影片中，我會從自己的 USDG 收益記錄開始，帶大家瞭解： OKX USDG 的收益為什麼從 10% 降到 6%； 朋友如何通過現貨槓桿借幣持有大量 USDG； 4.1% 收益與 2.5% 借幣成本之間的利差如何計算； 我如何使用 1,000 美元親自測試這套操作； 這種看似穩定的利差玩法，背後有哪些脫錨、強平和收益變化風險。 這只是我個人在區塊鏈領域中的學習與實測記錄，不構成任何投資建議。涉及借幣與槓桿的操作，請務必先瞭解相關風險，再根據自己的承受能力作出判斷。 重點時間戳 00:00 朋友用 USDG 做到約 17% 年化？ 00:31 我半年前投入 10,000 USDG 的真實收益記錄 01:14 USDG 收益從每周約 20 美元降到 11 美元的原因 02:13 朋友的玩法：近 47 萬美元 USDG 與現貨槓桿 03:27 實際收益截圖：一周發放 247 美元 04:12 另一位用戶用 5 倍槓桿持有 72 萬 USDG 04:47 現貨槓桿和合約交易有什麼區別 06:22 約 17% 年化是如何計算出來的 07:51 OKX 現貨槓桿操作演示：開啓跨幣種保證金與自動借幣 10:48 用 1,000 美元實測買入 8,000 USDG 11:56 如何查看借幣利率：收益 4.1%，成本 2.5% 13:07 風險提醒：脫錨、強平、VIP 收益變化與退出方式 @okxchinese

現在 AI 做 Vibe Coding 其實很容易，所以很多人會用 PineScript 或者是 MultiCharts 之類的工具去做策略回測。新手做回測時，都會遇到一個核心難題，就是如何避免 over-fitting 。 說實在，不管你選用蒙地卡羅還是 Bootstrap ，核心重點都是 OOS 樣本外測試，差別只在抽樣的方式不一樣。所謂的蒙地卡羅 CV，本質上只是在資料樣本切片時，重複進行多次隨機切片而已。 我認為最重要的是，策略開發出來後，一定要上 Live Trading。 上實盤一個月，比對回測數據。如果你的回測說這個月應該賺 5%，實盤也差不多 5%，那你的策略大概沒問題。如果差距很大，那就是回測有問題。 很多人回測曲線超漂亮，可能原因不是 over-fitting，而是 look-ahead bias ，用了未來的資訊做決策。譬如在還沒收盤的時候，就用了收盤才會知道的技術指標。 這種 bug 比 over-fitting 更難抓，因為回測報告上完全看不出來，只有上了實盤，績效才會現形。 很多在網路上寫量化交易的人，沒有說過自己實盤跑了多久、管多少錢、做什麼市場。曲線貼出來都很漂亮，但全部都是回測。 我們公司的策略已經跑了兩年實盤，只做 BTC ，OKX+Hyperliquid 的 AUM加起來 2000 多萬美金，每小時公布淨值曲線跟倉位紀錄，早期玩量化踩的坑我都踩過了。 如果你剛開始做量化，不小心做出了一個回測可以買地球的策略，先不要太興奮。先上小倉位的實盤，跑一個月，把實盤績效跟回測數據放在一起看。 那個差距會告訴你所有你需要知道的事。

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

🩷❤️🧡💛 最近開始用 Mitrade 交易，紀錄一下這幾天使用下來的心得～ 我是新用戶，剛註冊 完成新人任務就拿到了 100U 蠻爽的😂😂 ❤️‍🔥一個 App 就能交易美股、黃金、原油、外匯 CFD，商品種類蠻齊全，不用另外切換平台，算是符合現在交易多元化的需求 交易成本部分也蠻低的👍0 佣金＋低點差這點我覺得很重要，實際算下來成本有差 槓桿設置也很靈活，每筆單可以自己調整，這點也很重要 ┌───────ʕ·͡ᴥ·ʔ❤️───────┐ 比較特別的是，手機端還有 Mitrade GPT，會把過去 24-36 小時的新聞自動彙整成短文，我做決策前都會先看一眼，很方便 也有免費的交易策略、每日策略報告可以參考，交易情緒、支撐位阻力位這些資訊也可以參考 出入金的部分我實測下來也蠻順的，介面操作起來不複雜 ⭕️安全部分也很重要，Mitrade 受全球多家權威機構監管（包含 CIMA 等），也拿過幾個獎項，像是最佳客戶基金安全獎、全球最佳金融科技券商這類的認證 ⚠️CFD 屬於槓桿商品，操作有一定風險 這篇單純是我個人使用心得，不構成投資建議，大家自己評估