中国十大币枭2之 黄敏强、范雅芸夫妇 币圈捞人一哥 #黄敏强#            上周12月3号，币安发了条最新的现货下架币种公告，里面出现了 $Rei 的身影。 而 $REI 背后的黄敏强、范雅芸夫妇，是币圈很典型的患难夫妻。 换任何一个女的，身边有一个钱包里有10000个BTC的凯子，都会下手。 当然，结婚这个事儿一个巴掌拍不响。 黄敏强因为屡教不改而有多次进出局子的经验，故后来频频帮币圈大佬们捞人。 可以说是圈子里为数不多捞人能力绝对排的上号的。 ➡️归零国产公链 Rei (原公信宝 $GXC） 黄敏强，公信宝创始人 1986年出生，2008年山东科技大学计算机系毕业。 履历如下： 2008－2014 浙大网新 2014－2015.4  浙江物产中大跟北方龙翔集团在杭州成立的一家互金公司 2015.5 — 2016 浙江汉鼎宇佑 CTO 2016 公信宝 GXC 公信宝GXC的第一笔私募，源自于2016年老猫BCA俱乐部的500 $BTC 。   2017年3月，公信宝通过ICO 募集了2451 $BTC 。 黄敏强国内早期关联主体: 杭州存信数据科技有限公司（公信宝主体），股东包括： 黄敏强 66.49%  ；涂国松18.5%  ；#李笑来# 7.5%  ；#真格基金# 7.5% 公链 Rei 的生态可以称为归零生态，而黄敏强，也可以说是整个Rei归零生态集团的带头大哥。 ➡️公信宝生态归零项目1 Prophet 预言家 范雅芸 @fanyayun Prophet 创始人 1990年出生，杭州人 本科毕业于浙大金融学，于复旦大学获得金融硕士学位. 2015年毕业后，范雅芸进入钟鼎创投做VC，之后在贝恩咨询、通用电气、中信建投都呆过一段时间。 18年2月，牛尾。范雅芸开始运作预言家Prophet。 Prophet 投资机构有：公信宝、公信资本、易理华的了得资本、沈波、星辰资本等 上线Gate /BitZ /OCX 等二三线交易所， $PPS 币价常年下行一去不复还，直至归零。 18年11月，范雅芸对外表示加入公信宝任COO。 命运齿轮开始转动。 ➡️公信宝生态归零项目2 Lucia Lucia这个项目，创始人 #焦玉龙# 在台前，黄敏强以投资人名义在幕后。 操盘Lucia的是当时杭州知名做市商团，天链。 Lucia 是个带有CX性质的深圳盘子项目，最终崩盘于20年初。 ➡️公信宝生态归零项目3 交易所Longbit 19年中，黄敏强、范雅芸夫妇搞了个生态交易所Longbit。 Longbit交易所的第一期IDO项目就是自家的平台币 $Long。 Longbit这个交易所最能拉盘的项目，是黄敏强与焦玉龙联手发的CX盘Lucia，马里奥式连拉半年，最终直线下跌归零。 平台币 $Long 就更不用说了，也归零了。 ➡️公信宝生态归零项目4 Golff 20年，DeFi 狂潮一浪接一浪。黄敏强、范雅芸夫妇又按耐不住，搞了个Defil流动性挖矿项目Golff。 Golff 除了公信资本、Longbit labs之外，拉了一批杭州机构上车，包括但不限于Nova club 、FBG、比升资本、共识实验室、水滴资本、N7Labs 、天链资本、Jubi Labs、Bkex Labs 等十几家机构。 Gloff 在20年上了火币之后，就多年一路下行，归零。 收一下。 自上个周期21年开始，黄敏强范雅蕴夫妇更多以 @Mint_Ventures 机构的名义对外。 币安对 $Rei 的下架 ,  很可能就是国产公链币冢的开启。 @GXChainGlobal @fenbushi @LinkVC_official @boshen1011 @BixinVentures @gonbo @mablejiang @LD_Capital @Jackyi_ld @colinwu @cryptobraveHQ @CryptoJHK @CryptoPainter @cmdefi @DeFi8362 @cryptoxuanjin @0xSleepinRain @BTCdayu @YSI_crypto  @0xtongcan  @SolSantoX @xtony1314

林恩的摄影交流群 永久门槛300 赠送自制滤镜， 是我近两年作品的底色 里面有我认识的牛逼摄影和模特 分享拍摄花絮和作品。 主要是简单摄影答疑， 和艺术交流沟通。 群费也可用于教学或者约拍抵用。 约拍和入群请添加附图工作号。

关于AI时代的职业发展，吴恩达和Lawrence在斯坦福的AI时代职业发展讲座内容很详实，分享下我的收获。 1️⃣ AI能力在加速 有一项研究让吴恩达反复引用：AI能完成的任务复杂度，每7个月翻一倍。 衡量复杂度的方式是：这个任务让一个人做需要多久？ 几年前 GPT-2 能完成的任务，换成人类来做也只需要几秒钟，但现在已经进化到AI能够完成需要人类几十分钟甚至几小时的工作。 AI编程方向的翻倍周期更短，大概70天。 但有意思的是，很多人对这个加速的感知是被扭曲的。 原因很简单，评估 AI 能力的 benchmark，满分是100%，你做到90%之后再进步10个点，数值的绝对值变化看起来很小。 于是去年有段时间整个互联网在讨论 AI 是不是在走下坡路，这是因为用一把只能量到100的尺子去量一个还在生长的东西，当然会产生这种幻觉。 真正能衡量 AI 是否变的更智能的指标，不是在 benchmark 测试上的分数，而是 AI 能够处理的任务的复杂度这条曲线，目前看，还在往上走。 2️⃣ PM 和工程师的比例在变 当 Build is Cheap，瓶颈就转移到了决策。 传统硅谷的工程师和 PM 比例大概在4:1到8:1。一个 PM 负责写需求、定方向，四到八个工程师负责执行。 这个比例背后的假设是：执行很贵，写代码很贵，所以你需要大量人手把一个清晰的 spec 变成可运行的代码。 但现在这个假设已经失效了，编码成本在快速下降，但产品决策的成本没有同等下降。于是工程师和 PM 的比例开始向1:1靠近，甚至有团队开始践行这个配比。 更进一步，吴恩达说他现在最欣赏的那批工程师，是能写代码也能跟用户聊的人。 这两件事以前被认为是不同人来做，现在越来越多地被要求长在同一个人身上。 他自己说：在生涯早期，他曾经试图说服一批工程师多做产品工作，结果把一些真正优秀的工程师弄得很沮丧，因为他们不擅长做 PM 工作；他说那是他做过的错误决策之一，后悔了很多年。 然后他说，他觉得自己现在正在重蹈同样的错误。 这句话有点绕，但我觉得他说的是真话：不是所有工程师都应该变成 PM，但如果你恰好能做这件事，你现在的优势会比任何时候都大。 3️⃣ 团队 > 公司 这部分我觉得是整场讲座信息密度最高的地方，也启发了我的机会选择思路。 他讲了一个案例：有个斯坦福的学生，被一家很热门的 AI 公司录用，但对方拒绝事先告知他会加入哪个团队，说有什么 rotation 机制，入职之后再分配。这个学生因为公司品牌够大，就签了 offer，结果被分配去做 Java 后端支付系统。做了一年之后觉得无聊，离职了。 然后吴恩达说，他在 CS230 课上分享过这个案例之后，另一个学生在几年后去了同一家公司，遇到了一模一样的情况。不是 Java 后端，是另一个跟 AI 八竿子打不着的方向。 如果一家公司入职前不告诉你会在哪个团队，这件事本身就是信息。 logo 不大但团队很强的地方，往往比 logo 大但团队一般的地方学得更快。你不是从走进大门那一刻的兴奋感里学东西的，你是从每天打交道的人身上学东西的。 在这个时代，能去到一个足够强的AI Native的小公司，一定比进入大厂的某个传统业务团队更好、成长更快，团队 > 公司。 4️⃣ AI时代的三个能力支柱 接下来换成 Lawrence Moroni 做分享，他是互联网科技的数十年老兵，呆过Google、Microsoft、Meta等公司，他接着讲了他看到当前 AI 人才身上的三个最重要的能力。 1.深度理解：不只是会调 API，而是要真的能读懂论文、理解模型架构、知道什么是信号什么是噪音。这个护城河现在比任何时候都值钱，因为现在社交媒体通过 AI 生成内容、制造噪音的成本降到了零。 2.业务聚焦：你能不能把技术能力翻译成商业价值。他讲了一个案例：一家欧洲公司来找他说想做 Agent，他直接问的第一个问题是为什么，不是要做什么 Agent。剥洋葱剥到最后，CEO 想要的其实是让销售团队更有效率。这个目标里从头到尾都没出现 AI 这个词。从这个真实需求出发，才能做出真正有用的东西，而不是一堆漂亮的演示。 3.Bias toward delivery：这个是他说的，想法很便宜，执行才是一切。他见过很多人带着半生不熟的想法进面试，也见过很多人带着不完整但落地得很扎实的方案进面试，通常都是后者能拿到结果。 5️⃣ 深刻理解技术债 每一行你使用AI生成的代码都是债。 Bug、文档、维护、新需求，这些都是你在还债。问题不在于要不要用 AI 生成代码，而在于你生成的每一行代码是好债还是坏债。 把 technical debt 当成财务债务来理解：买房贷款是好债，冲动刷信用卡买鞋是坏债。 判断标准就三条：你的目标清不清楚？有没有真正的业务价值被交付？别人能不能看懂这段代码？ 他说他在硅谷见过太多人把 vibe 出来的代码直接 check in 进仓库，然后没人知道那堆代码在干什么，原作者后来找到了更好的工作，离开了，那些代码就留在那里成了一块永久的技术债。 最后：一些职业建议 Lawrence 说，他预测未来五年 AI 会发生分叉：一边是越来越大的 frontier model，另一边是越来越小、可以自部署的 open weight model。 他的判断是，大模型这边的泡沫会先破，小模型这边的泡沫会晚一些。 好的工程师应该同时押注两边，而不是把所有技能集中在一个方向上；会训练、微调模型的人才很重要，未来会有越来越多企业自部署小型模型。 相比于做一个领域的专家，更推荐做多个领域的复合人才。

MFYD-063 #中文字幕# #藤森里穂# Riho Fujimori #北野未奈# Mina Kitano 兩對恩愛情侶受邀參加神秘交換派對，酒精催化下拋棄道德與忠誠，伴侶互換後徹底淪陷慾海，化為原始肉慾奴隸：深喉吞精、騎乘狂扭、14次濃精內射高潮連噴，汗水體液橫流，呻吟震天，呈現最狂野群P盛宴‼️

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百善孝为先，我最看不起对老人不上心的子女，父母的养育之恩忘的干干净净，每个人都有子女，也都会有老的那一天，上行下效。我条件跟的上我会请2个护工服侍老人，条件跟不上我喝稀饭也只能跟着喝稀饭，这都是命，无论如何做到问心无愧。儿子不孝，南哥和你妈妈就多承担一些，孝顺的人运气不会差。

特朗普访华高管名单流出 特斯拉 CEO 马斯克 苹果 CEO 库克 通用电气 CEO 卡尔普 波音总裁 Kelly Ortberg Meta 总裁 Dina Powell 贝莱德董事长 Larry Fink 黑石创始人 苏世民 美光科技总裁 Mehrotra 万事达总裁 Michael Visa CEO 麦克伦尼 高通 CEO 艾蒙 嘉吉主席 Brian Sikes 花期银行 CEO 范洁恩 高盛董事长 苏德巍 相干公司 CEO Jim Anderson 因美纳 CEO Jacob Thaysen 此次访华规模，预计超过 2017 年，此外思科的老板也收到了邀请，但因财报冲突，没有随行前往。