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SNOS-008 解碼版 士道瑠衣（#紫堂るい# ） 他是寫真社的攝影助理，剛完成新進偶象的寫真集拍攝工作！翌日早上，他醒來發現自己獨自一人待在飯店房間裡，身邊還有那只穿著內衣的性感新進偶象！他驚慌失措，偶像卻開始誘惑他！他迷惘地在想，喝醉的時候到底發生了什麼事？

在人類歷史上，投入和產出完全不成正比的事物很多，就如同凱文科斯特納在電影《選秀日》所言，人類並不在乎所謂的事物實質，而熱衷的只是大球投入水中濺起的水花，即所謂轟動效應。這似乎是個普遍定理，那些曾經喧囂一時，無一外乎宣稱將改變人類的命運的水花，最後基本都會落個“白茫茫的大地真乾淨”的結局，區別只在於規模的大小。 宗教讓你關注天國的目的，只是希望你別看眼前。人類可以把數以噸計的錢燒到太空，去改造不適合人類生存的星球，卻不肯認真對待自己的星球和住民。如果有一天登陸火星，發現那上面擠滿了被獨裁和暴政奴役的火星人，人類會選擇在火星宣傳民主自由平等博愛，和火星惡勢力血戰到底，還是選擇往更遠星球放個二踢腳，過去看看呢？同樣的戲法變多了就沒意思，但可以改頭換面，讓人類樂此不疲。 炒得曾經十分火熱的石墨烯，到今天能見到的實際應用，好像只是某廠商推出的保暖內衣和襪子。差不多每一個大水花都號稱會改變人類的前途和命運，因為總有川普會讓它們爛尾，然後再換個新的水花，大家重新趨之若鶩。就我個人認為，AI也是一樣，它只是對人類目前已有工作的完善，除了胡編以外，沒有創新。廠商的所謂技術儲備總是很提前，因為一個肥皂泡破了，得趕緊吹下一個，多離譜都不是問題，沒的吹才是問題。

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《Bitget 这个 PreOpenAI 打新，没想到真给肉了》 前几天在 Bitget 平台参与的 PreOpenAI 打新，没想到昨天开始拉盘了, 打新价 725，现在稳定在 850 左右, 如果单纯从价格上看，已经涨了 14.5%. 如果当时投入 1 万刀，以目前的价格计算，盈利为 300 刀, 如果投入 10 万刀，那么盈利就是 3,000 刀。最关键的是，这是一个短平快的项目,虽然目前拿到的额度只解锁了 1/3，后面 2/3 分两个月解锁，但是这样看来，就凭借目前 AI 的火爆程度，估计利润还是蛮不错的. 此外，在 Bitget 平台也上线了 PreOpenAI 的 POOLX 项目，看了一下 PreOpenAI 的年化收益率竟然有 83% 这么高（当然，这个是会变动的）。如果手上的 PreOpenAI 短期内不想卖出，也可以参与这个项目，当然啦，如果已经卖了，我个人不是很建议再去市场上花 850 的价格买回来做质押，万一 PreOpenAI 价格跌下来了，这样是挺难受的，我个人不会这样去做。 现在很多平台都在搞美股代币化，很多大的公司如果按照以前，我们没办法参与它的一级市场打新。现在由于这种股票代币化（也就是 RWA）的玩法出来之后，给了我们很多参与的机会，我们可以很轻易且低成本地参与一级认购, 比如接下来就有 PM以及Anthropic的打新认购。 虽然现在 AI 很火，一些主营 AI 业务的美股公司都涨得非常厉害，但我个人觉得，单纯从二级市场去买这些股票还是存在挺高风险的，我更愿意去参与这些IPO的认购，这种风险会更低，更适合我的玩法。 @Bitget_zh #RWA# #区块链#

Kimi和DeepSeek的新模型这几天内同时发布，又是一波让人看不懂的突飞猛进，硅谷的反应也很有意思， 已经不再是惊讶「他们是怎么办到的」，而是变成了「他们是怎么能这么快的」，就快走完了质疑、理解、成为的三段论。 先说背景。大模型在运作上可用粗略分为训练和推理两大部分，在去年9月之前，训练的质量一直被视为重中之重，也就是通过所谓的算力堆叠，搭建万卡集群甚至十万卡集群来让大模型充分学习人类语料，去解决智能的进化。 为什么去年9月是个关键的转折点呢？因为OpenAI发布了GPT-o1，以思维链（Chain-of-Thought）的方式大幅提高了模型能力。 在那之前，行业里其实都在等GPT-5，以为一年以来传得沸沸扬扬的Q*就是GPT-5，对o1这条路线的准备严重不足，但这也不是说o1不能打，它的强大是在另一个层面，如果说训练能让AI变得更聪明，那么推理就会让AI变得更有用。 从o1到o3，OpenAI的方向都很明确，就是变着法儿奔向AGI，一招不行就换另一招，永远都有对策，大家平时对于OpenAI的调侃和批评很多，但那都是建立在高预期的前提下，真不要以为OpenAI没后劲了，事实上每次都还是它在推动最前沿的技术创新，踩出一条小径后别人才敢放心大胆的跟上去。 AI大厂们一直不太承认训练撞墙的问题，这涉及到扩展法则（Scaling Law）——只要有更多的数据和算力，大模型就能持续进步——有没有失效的问题，因为可被训练的全网数据早就被抓取殆尽了，没有新的知识增量，大模型的智能也就面临着无源之水的困局。 于是从训练到推理的重点转移，成了差不多半年以来最新的行业共识，推理采用的技术是强化学习（RL），让模型学会评估自己的预测并持续改进，这不是新东西，AlphaGo和GPT-4都是强化学习的受益者，但o1的思维链又把强化学习的效果往前推进了一大步，实现了用推理时间换推理质量的正比飞跃。 给AI越充分的思考时间，AI就能越缜密的输出答案，是不是有点像新的扩展法则？只不过这个扩展在于推理而非训练阶段。 理解了上述背景，才能理解Kimi和DeepSeek在做的事情有什么价值。 DeepSeek一直是「扮猪吃老虎」的角色，不但是价格战的发起者，600万美元训练出GPT-4o级模型的测试结果，更是让它一战成名，而Kimi正好相反，它的产品能力很强，有用户，甚至还为行业贡献了足够的融资八卦，但在科研方面，除了都知道杨植麟是个牛逼的人之外，其实还是不太被看到。 这次就不一样了，DeepSeek不再是一枝独秀，Kimi也把肌肉秀到了人家脸上，Kimi k1.5满血版在6项主流基准测试里和o1同台竞赛，拿到了3胜1平2负的结果，已经完全称得上是平起平坐了。（1/2）

上海新沪八条真是尽全力了，外环外二套首付15%——降到和首套房一致了，新房贷款额1%补贴，最高5万，外环内卖旧、外环外买新补3万，真金白银的补贴