📢小編預告📢⁣⁣ 全嘉藝起來 嘉義市跨年晚會⁣⁣ ▪️ 日期：12/31(六)⁣ ▪️ 時間：15:00-00:30⁣ ▪️ 地點：⁣嘉義市立體育場 ▪️ 出席成員：劉語晴、周佳郁、藤井麻由、冼迪琦、柏靈、邱品涵、劉曉晴、蔡亞恩、林易沄、林倢、蔡伊柔、李佳俐、王逸嘉、林于馨、鄭佳郁、小山美玲、李采潔、周家安

#小編精選照⁣⁣⁣# 謝謝 #嘉義市政府# 的邀請 2022年的最後一天 跟大家一起在嘉義度過 真的是無比開心 ⁣ #AKB48TeamTP# #TeamTP# #TTP⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣# #跨年晚會# ⁣⁣⁣#嘉義市# #全嘉藝起來#

梁文峰四小时交流会内容： 1，英伟达那套生态一年内就废了，华为的卡一年后完全能平替英伟达，贵一倍两倍都无所谓。 2，谁想着靠AI暴利谁就死，拿得少的人一定打败拿得多的人，OpenAI就是因为想独占才被围攻。 3，奇点不是什么爆炸，是个漫长的温水煮青蛙过程，而且顺序不能乱——先解决持续学习，再到自我迭代，最后才做机器人。 4，Ai技术路线是这样：语言模型 → 思维链(CoT) → Agent → 持续学习 → 智能奇点(自我迭代) → 具身智能，现在处于Agent走一半，持续学习是下一个必须跨过去的坎，跨过去才能进入AI自己迭代自己的奇点阶段。 5，克制是核心战略，主动放弃C端流量争夺战，不做超级App，短期商业化只是保底，全部资源主线聚焦AGI。 6，中美AI差距就一年，但国内只用了人家二十分之一的算力，人才根本不缺，差的就是卡。 7，公司一半的核心研究员都在标数据，这就是现阶段最重要的事，高端数据瓶颈不是钱，是时间。 8，最坏情况技术冻结了，光卖API也够撑起一家上市公司，商业化根本不用愁。 9，不加班、没KPI、没组织架构，全靠愿景驱动，因为做研究就得松弛，逼太紧反而没用。 10，国产芯片产能问题今年明年后年都卡，但五年后肯定解决了。 11，国内几十家做基模的公司太多了，最后就剩三四家，而且谁也别想有暴利。 12，视频生成、3D、世界模型这些东西跟智能上限没关系，纯粹是商业噱头，坚决不做。 13，员工期权拿够、团队稳住，AGI（通用人工智能）就一定能成，其他全是小事，最多晚个一年半载。 14，中国AI最终拼的是“系统性便宜”，就跟制造业一样，成本优势是结构性的。 15，持续学习要是先做出来了，通用智能就很简单，让AI自己帮自己研究就行。

梁文峰四小时交流会内容： 1，英伟达那套生态一年内就废了，华为的卡一年后完全能平替英伟达，贵一倍两倍都无所谓。 2，谁想着靠AI暴利谁就死，拿得少的人一定打败拿得多的人，OpenAI就是因为想独占才被围攻。 3，奇点不是什么爆炸，是个漫长的温水煮青蛙过程，而且顺序不能乱——先解决持续学习，再到自我迭代，最后才做机器人。 4，Ai技术路线是这样：语言模型 → 思维链(CoT) → Agent → 持续学习 → 智能奇点(自我迭代) → 具身智能，现在处于Agent走一半，持续学习是下一个必须跨过去的坎，跨过去才能进入AI自己迭代自己的奇点阶段。 5，克制是核心战略，主动放弃C端流量争夺战，不做超级App，短期商业化只是保底，全部资源主线聚焦AGI。 6，中美AI差距就一年，但国内只用了人家二十分之一的算力，人才根本不缺，差的就是卡。 7，公司一半的核心研究员都在标数据，这就是现阶段最重要的事，高端数据瓶颈不是钱，是时间。 8，最坏情况技术冻结了，光卖API也够撑起一家上市公司，商业化根本不用愁。 9，不加班、没KPI、没组织架构，全靠愿景驱动，因为做研究就得松弛，逼太紧反而没用。 10，国产芯片产能问题今年明年后年都卡，但五年后肯定解决了。 11，国内几十家做基模的公司太多了，最后就剩三四家，而且谁也别想有暴利。 12，视频生成、3D、世界模型这些东西跟智能上限没关系，纯粹是商业噱头，坚决不做。 13，员工期权拿够、团队稳住，AGI（通用人工智能）就一定能成，其他全是小事，最多晚个一年半载。 14，中国AI最终拼的是“系统性便宜”，就跟制造业一样，成本优势是结构性的。 15，持续学习要是先做出来了，通用智能就很简单，让AI自己帮自己研究就行。

梁文峰胆子真大 四小时投资人会议实录流出，我发现他的预判真大胆： 1）英伟达那套生态一年内就废了，华为的卡一年后完全能平替英伟达，贵一倍两倍都无所谓。 2）谁想着靠AI暴利谁就死，拿得少的人一定打败拿得多的人，OpenAI就是因为想独占才被围攻。 3）奇点不是什么爆炸，是个漫长的温水煮青蛙过程，而且顺序不能乱——先解决持续学习，再到自我迭代，最后才做机器人。 4）Ai技术路线是这样：语言模型 → 思维链(CoT) → Agent → 持续学习 → 智能奇点(自我迭代) → 具身智能 现在处于Agent走一半，持续学习是下一个必须跨过去的坎，跨过去才能进入AI自己迭代自己的奇点阶段。 5）克制是核心战略，主动放弃C端流量争夺战，不做超级App，短期商业化只是保底，全部资源主线聚焦AGI。 6）中美AI差距就一年，但国内只用了人家二十分之一的算力，人才根本不缺，差的就是卡。 7）公司一半的核心研究员都在标数据，这就是现阶段最重要的事，高端数据瓶颈不是钱，是时间。 8）最坏情况技术冻结了，光卖API也够撑起一家上市公司，商业化根本不用愁。 9）不加班、没KPI、没组织架构，全靠愿景驱动，因为做研究就得松弛，逼太紧反而没用。 10）国产芯片产能问题今年明年后年都卡，但五年后肯定解决了。 11）国内几十家做基模的公司太多了，最后就剩三四家，而且谁也别想有暴利。 12）视频生成、3D、世界模型这些东西跟智能上限没关系，纯粹是商业噱头，坚决不做。 13）员工期权拿够、团队稳住，AGI（通用人工智能）就一定能成，其他全是小事，最多晚个一年半载。 14）中国AI最终拼的是“系统性便宜”，就跟制造业一样，成本优势是结构性的。 15）持续学习要是先做出来了，通用智能就很简单，让AI自己帮自己研究就行。 最后，梁文峰最大胆的判断： 「拿得少的人，一定打败拿得多的人。」 他说哪怕你还没赚到钱，只要脑子里想的是“我要垄断、我要暴利”，你就已经输了。OpenAI今天的困境就源于此，当初想独占AI，所以一定会被无数人围攻。反过来，DeepSeek主动放弃暴利、最强模型开源、不抢用户、不搞垄断，反而赢面最大。这套逻辑把整个商业世界的常识都翻过来了

【7.13加密晚報】BTC跌破6.3萬美元，CASHCAT漲超6%🔥 今日比特幣出現大跌，一度跌破63000美元，最低觸及62500美元附近，隨後被市場承接企穩，現報價約63060美元，24小時跌幅1.47%。 Robinhood Chain鏈上Meme幣CASHCAT在昨日出現回落後，今日維穩小幅上漲，現市值約1.59億美元，24小時漲幅6.52%。 ⛳️【市場情緒 & 流動性指標】 - 恐懼與貪婪指數：28（較上週23小幅回溫）​​，情緒仍處於"恐懼"區間 - 穩定幣市值：約3122.9億美元附近，6月大幅回檔後穩穩 - ETF流入流出：美國比特幣現貨ETF上週結束先前連續八週淨流出，轉為淨流入1.97億美元；以太坊現貨ETF淨流入8430萬美元，雙雙結束此前的持續淨流出態勢 🚀【細分賽道表現】 - 主流幣 & 大盤：比特幣現報約63060美元，24小時跌1.47%；以太坊現報約1788美元附近，24小時跌幅0.87%。 - Layer1 & Layer2：SOL現報約76.67美元；BNB現報約570美元；XRP現報約1.08美元。 ARB報約0.931美元，24小時跌幅3%。 - DeFi板塊：AAVE現報約95.6美元附近，回調整理；Uniswap亦出現回調，報約3.57美元，24小時跌幅2.57%。 - Meme板塊：Robinhood鏈上Meme幣CASHCAT為本輪焦點，在昨日出現回落後，今日維穩小幅上漲，現市值約1.59億美元，24小時漲幅6.52%。 - 隱私板塊：Zcash（ZEC）跟隨大盤，現報約521美元，24小時跌幅1%；XMR現報約331美元附近，24小時漲幅1.65%。 - AI板塊：跟隨大盤，Bittensor（TAO）現報約208美元，24小時微跌；NEAR現報約1.92美元，24小時漲幅2.75%。 🚨【後續重點關注】 1. Robinhood Chain鏈上熱度火爆，過去24小時DEX交易額超8.77億美元，位居全鏈第二，近一周DEX交易額則超23億美元，僅次於BSC的46.5億美元，排名第五。 Robinhood坐擁2770萬股票散戶，即使meme炒作熱潮未來降溫，但Robinhood Chain"鏈上金融"的願景更值得期待，meme過後，投資者或許更應該關注該網絡在DeFi、股票代幣化、VC代幣化的項目動態，或許加密下一輪牛市的起點就在Robinhood Chain誕生。 2. 穩定幣市場在6月出現近年來最大規模回調，當月總市值減少77億美元，創下自2022年5月Terra-Luna崩盤以來最大單月降幅。不過，相較於2022年加密寒冬期間穩定幣市場超過26%的累積跌幅，本輪調整幅度仍較為溫和。且在穩定幣整體發行量回落的背景下，Tron鏈上的USDT發行量卻逆勢升至歷史新高的903億美元，過去一個月新增約20億美元。這意味著減少的發行量主要來自以DeFi為主的以太坊生態，而Tron在跨境轉帳、支付結算等真實應用情境的需求仍保持穩定成長。 3. 本週聯準會官員密集講話，需關注官員對CPI數據的解讀與潛在加息傾向，數據需關注週二美國6月CPI、核心CPI；週三美國6月PPI、核心PPI；週四美國至7月11日當周初請失業金人數、美國6月零售銷售月率、美國7月費城聯儲製造業指數。 📘【晚間加密貨幣資訊必讀】 Circle 旗下公鏈 Arc 或已非公開上線。跨鏈協定 LayerZero 、 已部署至 Arc 網絡，但並未公開社區測試

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