我記得花椰菜沒有那麼黑的品種吧.. 最近我是不是被蔬菜支配了？ 上次是杏鮑菇這次是花椰菜 #那下次又會是什麼玉米筍嘛🙂‍↕️# 已經開始懷疑老天在暗示我些什麼 每次脫下來就像在開盲盒 再這樣我是不是可以開間生鮮超市ಥ_ಥ 如果真的是這樣！ #我希望下一個是白蘿蔔或玉米啦#

约啪酒吧营销妹，颜值和身材直接把我干服了。 那天在酒吧玩，认识了一个营销妹子。长得贼正，身材火辣，尤其是那对又大又挺的胸，隔着衣服都快把人眼睛晃瞎了。朋友圈全是高清美照，我还在纠结怎么开口撩她，结果当晚回去她就主动加我微信了。 不过她第一句话就是：“哥，今晚来玩不？订台有优惠，还有礼物送哦～”我直接笑着回：“订台能把你本人送给我吗？”😂她回了个害羞的表情：“哥你说笑了🤭” 后面我陆陆续续找她订了好几次台，每次消费一两万起步。她看我出手这么阔绰，在酒吧里直接变身贴身小棉袄，主动坐我旁边。我胆子也越来越大，摸胸、搂腰，她一点都不反抗，反而往我怀里钻。 有一次我贴着她耳朵低声说：“待会儿跟我出去玩呗？”她眨眨眼：“去哪儿啊哥？” 我直接坏笑：“敢不敢跟我去酒店？” 可能是酒劲上头，她居然红着脸点头了。 当晚我们就去了附近酒店。一进房她把衣服一脱，我直接看傻了——那对胸又大又圆，形状完美得像艺术品，下面的逼毛又黑又浓又密，一看就是性欲超强的骚货。我还没反应过来，她就把我猛地推倒在床上，跪在我胯下张嘴就含了进去……卧槽，那吸力，那舌头，魂儿都要被她吸出来了！我忍不住把她压在身下，狠狠地操了起来，一边干一边抽她屁股。她不但不叫疼，反而浪叫得更厉害，一看就是喜欢被性虐的类型。我越干越猛，最后直接无套内射，全部射进她逼里。 完事她居然还喘着气生气：“哥你怎么不戴套啊！”我笑着哄：“上头了忘记了，下次一定戴。” 从那次之后，我就彻底上瘾了，经常约她出来干，或者直接去她住的地方操。 但我还是觉得不够刺激。有天我问她：“想不想玩点更刺激的？”她居然眼睛一亮：“可以啊。”那天晚上，我把车开到路边一个没路灯的黑巷子里，命令她把衣服裤子全脱光。先让她跪在副驾驶给我好好口了一顿，口得我硬得发疼。然后我直接把她按到车尾，无套从后面狠狠顶进去……周围车来车往，行人不断，那种随时可能被发现的极致刺激感，爽得我头皮发麻！这是我玩过最刺激、最爽的一次，没有之一！整体体验直接拉满，这营销妹子不仅颜值身材顶尖，床上还又骚又会玩，简直是极品中的极品！

强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。 真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。 早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。 刚刚把笔记写完，也给大家分享下。 多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。 我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。 如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。 OK，咱们进正题。 1 Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。 但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。 先从最容易看到的现象讲起，Context Window。 现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。 Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。 大模型呢？已经做到 100 万 Token。 按理说，模型的工作记忆比人大几十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。 问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。 那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？ 因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。 具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。 研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。 这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。 模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新打开，还是上次那个模型，没长进。 2 再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。 长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。 他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。 然后他发现一件怪事。 模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。 明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。 这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。 正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。 这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。 说到底，模型缺的是一种内省。 3 学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。 除此之外，他还反复提到了创造力。 2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。 所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。 很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。 但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。 这两件事的区别非常关键。 Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。 Demis 给了一个具体的设想。 如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？ 目前做不到。 为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。 用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。 爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。 爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。 目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。 这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。 4 除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。 这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。 不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。 那小模型的价值到底在哪？ 最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。 但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。 这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。 他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，剩下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。 比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。 这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。 更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。 这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。 Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。 小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。 比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。 家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设备本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。 成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。 5 讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？ Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。 支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。 为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。 一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。 在很多场景中，小模型和大模型会相互配合。 举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型直接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。 只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。 也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。 不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。 这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。 一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。 讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。 嗯，很有启发。

最近在忙家里的事没怎么刷推，打开推发现前阵子满屏的小龙虾不见了，之前推特上全是小龙虾的教程我也试着安装操作过，最后都不了了之，看别人写的挺简单，到自己亲自动手操作发现有很多的问题，根本不是那么简单，还的不停的训练优化！ 对于我这种普通人来说根本不想成为 AI 专家，我更希望的是让AI帮我更简单直接的处理问题，比如我一句话说完，你帮我把事情做完，而不是研究怎么使用AI 但现实是很多 AI 产品，已经复杂到像在学编程。尤其做图片和视频的时候特别明显，对于普通用户是真的不友好，同一句需求，不同 prompt 能跑出完全不同的结果，很多时候需要不停调 prompt，改半小时，最后 AI 还是没理解你真正想表达什么 我感觉这才是现在 AI 最大的问题：模型越来越强，但普通人的使用门槛也越来越高 最近看到@dappOS_com 做的 xBubble ，我反而觉得它思路挺对的，对于普通用户更友好 @xBubble_ai 是 @dappOS_com 做的一个 AI Agent 产品，它想解决的就是普通人不会写提示词的问题。大多数人应该都不想天天去研究：哪个模型写代码更强、哪个模型做图更好、哪个参数该怎么调。比如我的需求就是最后能直接给我结果就行 我去刚试了一下，用xBubble 做了一个任务，也理解了它和普通 AI Agent 的区别在哪，不需要给他很多指令，不需要懂广告语，直白的说你想要什么，指令输出就能给你满意的图文 我就丢给他一句话：帮我生成一张图特朗普为主的东方特饮的广告图 正常情况下，这种需求需要自己选模型、写提示词、调参数，甚至反复重做。但在 xBubble 里，我只负责提需求。Bubble Pilot 会先理解我的目标，自动判断这是一个图片创作任务，然后把任务分发到最合适的 SOP 和执行链路。而且它不会固定使用某一个模型，而是自己判断当前任务更适合什么模型、什么工作流，以及哪些工具组合成功率更高。如果没有现成方案，它还会自动生成多种执行路径，持续测试和验证结果，最后选择效果最好的那个输出 而那些验证过、成功率高的流程，又会被沉淀成可复用的 SOP 同样的指令其他AI根本无法生生你所需要的内容，差距一目了然！ xBubble 就做到了，会聊天就能用 AI 先说 Bubble Pilot。 我现在使用AI 遇到最大的问题除了不会问，还有就是是不会选模型、不会写提示词、不会拆任务 Pilot 类似一个总调度，你把需求说出来，它会自动去匹配对应的 SOP 技能，自己判断该怎么做、调用什么能力、需要走哪条流程。如果没有现成方案，它还会切到通用 Agent 接着执行，尽量把事情做完 另一个是 Bubble Engine 可以说就是AI 在自己训练自己，同一个任务，它会同时生成好几套执行方案，再去测试、筛选，最后把效果最好的那套沉淀成 SOP。后面再碰到类似问题，处理速度会越来越快，结果也会越来越稳定 除了智能调度，它现在还有两种运行模式 Bubble Computer 更偏云端，像写研究、做设计、生成图片、剪视频这种复杂任务，直接交给云端多 AI 协同处理，用户只负责提需求 Bubble Personal 是本地模式，可以直接操作你自己的文件、浏览器、应用和日程，但前提是经过授权。很多高风险操作也不会留在本机，而是在云端沙箱执行完直接销毁，安全性这块考虑得挺细 现在很多 Agent 每次都像临场发挥，结果很不稳定 但 xBubble 是提前把很多任务训练成成熟流程，下次类似需求直接调用 所以它做出来的东西，会更稳定，也更接近普通人真正能用的状态 现在越来越觉得，AI 后面真正拼的，可能不是谁模型参数更大，是怎样更简单的使用，不是让用户学习 AI，而是让 AI 自己学习 AI，从而让普通人更简单的使用AI。 @BTC_Alert_

凌晨三点“从双飞现场连夜逃亡” 我趁那两个“小妖精”昏睡过去时，裤腰带都没勒紧，连滚带爬地从酒店套房跑了出来。 风一吹，那股子混着两种香水味的荷尔蒙味儿还没散，胯下那种磨得发红发紫的刺痛感，每走一步都在提醒我： 牛逼，真的不能乱吹。 三个小时前，酒桌上我还牛气冲天。 左手晃着威士忌，眼神在对面两条交叠的腿上打转，一条黑丝，一条肉丝，嫩得能掐出水。 我当时喝断片了，嘴角一歪，扔下一句： “喝捯你们俩？小意思。” 结果没想到，我成了那只被两只猎豹轮流戏耍的小羊。 她们俩是真的会玩，也真的不讲武德。 记得我从一开始的猛虎下山，打到后来只剩喘气的份儿。 现在酒劲儿一过，脑子里只剩一个念头：再不跑，可能真得交代在这儿了。 直到第二天中午，我手机响了，是她们其中一个发来的，声音又软又坏： “醒了？昨晚你挺能撑的嘛，差点就及格了。” 我盯着那条消息，脸瞬间烧起来了。 更狠的在后面： “下次别喝那么多，状态好点再来啊，我们等着呢。” 我把手机扔到床上，长叹一口气……

我老婆以前是做妓女的，我是她的常客，结完婚5年了，我敢说：这是我这辈子做的最爽、最正确的决定。 特别提醒：18岁以下、心理脆弱、处女情结重度患者建议直接左上角划走，别看了硬了又骂街，老子不背这个锅。 五年前我第一次找她，那时候我还单身，工作压力比较大，就想找地方发泄一下，刚见到她时，眼前一亮，姑娘长得白净，身材特别好，胸大屁股翘，笑起来还特别勾人。 那一晚现在想起来都让我终生难忘！ 她把我伺候得太舒服了，不仅技术好，还特别会叫，声音又软又浪，听得我骨头都酥了，浑身发麻。 完事后她还用热毛巾给我擦干净，轻轻说：“记得下次还来找我呀。” 就这样慢慢的我就成了她的固定客人，几乎每周都去。有时候忙完直接杀过去，她像个磁铁一样把我迷亖了！ 她会特意穿我喜欢的黑丝，主动骑上来扭腰，下面又紧又湿，夹得我每次都忍不住早泄。不光床上厉害，平时也细心，有一次我喝多了吐在她那儿，她也没嫌弃，还给我煮粥喝，说是养胃。 两年后，我发现自己真的离不开她了，不是光图那点事儿，她让我觉得特别被需要的感觉，有一天我忍不住问她：“你愿不愿意跟我结婚，彻底不干这行了？” 我记得当时她愣了半天，然后眼泪就下来了，眼睛红着说：“我这种人，这种过去，你不嫌弃吗？” 我当时也纠结过，朋友知道后都劝我别脑子发热是不是烧坏了。我不听任何人的劝阻最后我还是把她娶了。 结婚后我才知道，这女人有多香。 现在我们结婚第五年，孩子都两岁了。她的身材恢复得特别好，该翘的地方还是那么翘。平时白天她带孩子、做家务，晚上等孩子睡着后，她经常只穿一件我的白衬衫，下面什么都不穿，靠过来就亲我。 她特别懂男人。知道我加班累了，就主动给我口。她的技术还是那么好，舌头灵活，又舔又吸，有时候还深喉到眼泪汪汪，一边含着我一边抬头看我，那眼神骚得要命。 我经常三五分钟就忍不住了。她最喜欢我从后面进来，每次都把屁股翘得高高的，腰压得很低，湿湿的对着我，浪叫着：“老公……用力点……操深一点……” 我每次干她都特别带劲，她下面会自己一缩一缩地吸，爽得我头皮发麻。高潮的时候她全身发抖，还会喷一点水出来，那感觉太刺激了。完事后她也不马上睡，还会抱着我，轻轻给我揉肩膀。 这种日子，真的上瘾。 以前我总觉得要找个干干净净的女孩结婚，现在看，那想法太傻了。她比很多没经历过的女孩强太多了。她不矫情，知道男人需要什么，也敢给什么。想玩角色扮演就直接说，护士装、学生装、黑丝吊带，她都配合得特别好。 结婚这么久，我们每周还能做五六次，每次都像谈恋爱那会儿一样激烈。 她还特别会过日子。家里收拾得干干净净，我爱吃的菜她都记着做法。我妈以前最反对，现在天天夸她，说这儿媳妇最懂事、最会照顾人。 我现在每天晚上回家，一想到她可能又准备了新玩法，心里就有点小激动。而且从来没想过在外面偷吃。 在我心里她胜过所有女人，真的太值得了。 兄弟们我先把丑话说前头：这文章纯属我自己的个人真实经历分享，不是叫你马上就跑去夜店找小姐结婚，也不是鼓励谁去乱搞。婚姻这事儿风险自负，过去再香的女人也得自己擦亮眼睛看清楚。 最后，18岁以下、心理脆弱、处女情结重度患者建议直接右上角关闭，别看了硬了又骂街，老子不背这个锅。 看完爽就行，干不干是你自己的事儿。😂

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从世界历史中学习金融:看完你会比90％的人更懂金融！ 金融从来不是孤立的钱的游戏， 本质就是人性逐利冒险与文明规则约束的千年博弈。 人性要逐利冒险，文明要立规矩防混乱， 正是两者不断拉扯，才长出了今天我们熟悉的金融世界。 其实咱们现在天天纠结的： 该不该买股票？ 利率涨了怎么办？ 本质和几千年前古人遇到的问题一模一样： 借粮食怕还不上，就像现在怕房贷断供； 想多赚点利息，就像现在想靠理财增值。 金融的源头，本来就是人性的真实需求，加上文明为了满足需求搭起的规则框架。 今天我们就顺着时间线，把这场跨越千年的博弈理清楚。 01）金融的起源：信用从泥板里诞生，规则从约束贪婪开始 很多人都觉得一定是先有货币，才有金融。但事实真的如此吗？请看以下这张图，这是公元前2800年美索不达米亚苏美尔文明泥板上的借据——核心两个字：信用。 那时候两河流域还没发明像样的货币，但苏美尔人已经把借贷关系刻在泥板上了。比如一块出土泥板清楚写着：「普兹拉姆从太阳神沙马什那里领了三巴舍克勒白银，收货时连本带利还，利率百分之二十」。 为什么选泥板？因为黏土在当地遍地都是，烧硬了能保存几千年，相当于我们今天的合同——就算双方翻脸，旁人看泥板也能说清谁欠谁。这就是最早的信用凭证：金融的起点从来不是钱生钱，而是「我信你能还，咱们留个证据」。而且泥板上不仅记账，还写清楚了违约规则：还不上就用小麦抵押，实在还不上就当三年奴隶——从一开始，信用就和规则绑在了一起。 只靠熟人信任和简单约定，应付不了复杂情况，总有人把利息抬得离谱，逼得借债人卖儿卖女，整个社会都会乱套。于是文明出手定规矩，就有了我们熟悉的《汉谟拉比法典》——这其实是人类最早的金融监管法。 公元前1750年的古巴比伦，法典专门给借贷定了红线：借谷物，利率上限是33.3%；借白银，利率上限是20%；谁敢超收，直接没收他借出去的东西。为什么定这么严？当时美索不达米亚人爱喝啤酒，40%的小麦都用来酿酒，如果高利贷把农民逼得种不出小麦，不光没酒喝，整个社会的粮食供应都要出问题。所以规则的意义从来不是扼杀金融，而是保护信用不被贪婪破坏，让借贷能长久做下去。 到了古希腊，金融又长出了新玩法——期权的雏形。哲学家泰勒斯其实是个隐藏的金融高手：有一年他通过天文观测，预判来年橄榄会大丰收，就提前付了定金，锁定了当地所有橄榄榨油机的未来使用权。等真的丰收，农民们都要榨油，只能从泰勒斯手里租机器，他一下子赚得盆满钵满。 这操作放到今天就是标准的期权：用少量定金锁定未来资源，按约定条件交易，本质和我们现在买期货期权没区别，支撑这笔交易的核心还是信用——泰勒斯信农民会履约，农民信泰勒斯会付定金。 说到这里我们再想「利息」的起源，其实特别实在：苏美尔语把利息叫「moss」，埃及语叫「ms」，都和「声誉」挂钩；日语里利息的词源，本意是「子嗣带来的利益」。这不是古人浪漫，而是本质就是：借出去一头牛，明年可能多一头牛犊；借出去一袋小麦，明年能多收半袋。利息本来就是对出借方「信用风险和机会成本的补偿」，你帮了我，我得让你不吃亏——这本身就是最朴素的规则。 所以金融的源头其实很清楚：信用是地基，没有信任，没人愿意把钱或东西借出去；规则是承重墙，没有规矩，贪婪会把整个信用体系拆塌。 02）中世纪金融：禁令下的博弈，逼出更灵活的创新 等到了中世纪的欧洲，这套「信用+规则」的逻辑突然被打乱了——基督教直接出台利息禁令：说「时间是上帝的，收利息就是赚上帝的钱」，给刚发展起来的金融套了个紧箍咒。 但规矩是死的，人要做生意要谋生，金融总能绕着禁令找活路，反而在道德枷锁和现实需求的拉扯里，催生出了更灵活的金融玩法。 我们先看看这个禁令有多严：公元325年尼西亚会议就规定，神职人员不能放贷收息；过了500年，到850年直接加码：放贷的人直接逐出教门。可现实呢？国王要打仗，商人要运货，农民要种庄稼，谁都有急用钱的时候。12世纪的意大利，商人运丝绸从威尼斯到布鲁日，光成本就要几千金币，自己拿不出只能借，禁令再严，也不能眼睁睁看着生意黄了。 所以第一个妥协的，反而是出台禁令的教会。1215年第四次拉特朗大公会议上，教会松口了：「要是借债人逾期不还，收点罚金，不算利息」——这其实就是换个说法，本质还是补偿出借人的损失。后来更直接，你放贷赚了钱，买张赎罪券就能免罪，变相承认了利息的存在。甚至教皇克雷芒七世出身的美第奇家族，直接发行教廷公债，每年付10%的利息——毕竟教会要盖教堂、养神职人员，也需要钱。再严的道德禁令，遇到真实的资金需求，也得给现实让路。 那普通人借钱找谁呢？犹太人成了这个领域的主力军。犹太教规矩里有一条：「借给弟兄不能收利息，但借给外邦人可以」。中世纪的欧洲，犹太人是少数群体，不能买土地，不能当公务员，只能靠商业谋生，放贷就成了他们的主要活路——不是犹太人天生爱做高利贷，是规则把他们逼到了这个领域。莎士比亚《威尼斯商人》里的夏洛克，原型就是中世纪的犹太放贷人，他要一磅肉的极端约定，其实也是无奈：犹太人没有土地做担保，只能靠这种极端方式保障自己的本金。 伊斯兰世界的玩法更聪明：伊斯兰教也禁止收利息，但商人想出了「贸易差价」的办法——我帮你买一批香料，你卖掉再给我钱，我多收的服务费，其实就是变相利息；他们还早早搞出了汇票，商人在开罗买货，不用带沉甸甸的金币，开张汇票到巴格达就能兑钱，比欧洲早了好几百年。没办法，横跨欧亚非的商路需要便捷的支付工具，禁令反而倒逼出了更聪明的创新。 除了这些玩法，中世纪还给金融打下了两个关键的技术基础：一个是斐波那契把阿拉伯数字引入欧洲，写了《计算之书》，替代麻烦的罗马数字，算清复杂生意账；另一个是卢卡·帕乔利发明了复式簿记，一笔生意有借必有贷，赚了多少欠了多少一目了然。这看似是数学和会计的小事，其实是金融的基础设施——只有算清账，商人才能攒下信用，才能聚集更多资本做大事。 所以你看，中世纪的金融没被禁令打死，反而在博弈里攒下了一身新本事：有了变相收息的办法，有了跨区结算的汇票，还有了算清账的工具。这些积累都不是白费的，等大航海时代来了，要给哥伦布的探险凑大钱，这些本事正好派上了用场。 03）大航海时代：资本的地理冒险，改变了整个世界结构 大航海时代探险家们敢闯大洋，从来不是只靠勇气，背后是资本在赌一把——赌新航线能带来比陆地贸易高几十倍的利润，这就是一场资本的地理大冒险：敢花钱、敢担风险，为的是赚别人赚不到的差价。 这场冒险最大的诱饵，就是现在我们习以为常的胡椒。在16世纪的欧洲，胡椒比黄金还金贵：欧洲吃的胡椒都从印度东南亚运，中间经过伊斯兰商人好几手倒卖，每过一次价格翻一倍，到欧洲内陆，价格已经是产地的十倍，普通农民根本吃不起。所以商人都琢磨：要是能绕开中间商，直接从产地运，利润不就全归自己了？开辟新航线的需求，本质就是资本想赚差价的需求——没有高利润诱惑，谁也不会拿大笔钱赌远洋航行。 那钱从哪来？我们都熟的哥伦布，其实就是一个找投资的「连续创业者」：一开始找葡萄牙国王，人家觉得他算错了航线，不投；又找法国贵族，人家也不感兴趣；最后磨了西班牙伊莎贝拉女王好几年，还承诺找到新陆地，西班牙分一半收益，女王才咬牙拿出钱。这不就是现在创业公司融资的样子吗？创始人画饼，投资方看收益评估风险，最后才掏钱；而且哥伦布还特别懂「定制方案」：跟西班牙说能找到亚洲捷径，跟法国说能发现新金银产地，这套看人下菜碟的融资逻辑，放到现在风投圈也不过时。 新航线打通之后，资本带来的连锁反应，直接改变了欧洲的社会结构。最典型的就是「白银引发的价格革命」：1545年西班牙人在美洲发现波托西银矿，之后大量白银顺着航线流回欧洲，1595年美洲出口商品里95%都是白银。这么多白银突然涌入，欧洲物价直接涨了四倍——原来一个金币能买一百斤小麦，现在只能买二十五斤。 这一下子就冲击了旧秩序：靠固定地租吃饭的封建主惨了，收的地租还是老价钱，却买不到原来多的东西，慢慢就破产了；商人却赚翻了，用白银进货再高价卖出，差价越赚越大。资本就这么悄悄完成了社会结构洗牌：旧贵族退场，新商人崛起，资本开始主导社会财富分配，这就是大航海给文明带来的最深刻改变。 还有个有意思的小细节：我们现在说「美元」，其实根子能追溯到这场大航海。美洲白银发现之前，欧洲有个「泰勒银币」，用波西米亚山谷的白银铸造，成色足分量准，成了欧洲通用货币。后来这个银币传到西班牙叫「dolara」，传到英国变成「dollar」，几百年后传到美国就成了「dollar」也就是美元，甚至我们人民币的「元」，日元的「円」，都和这个银币有关系。货币从来不是凭空造出来的，都是跟着资本和贸易走的，大航海把银币带到全世界，也为后来的全球货币体系埋下了种子。 当然，这场冒险从来不是稳赚不赔：投资的船队遇到风暴沉了，钱全打了水漂；囤白银赌涨价，结果白银太多价格跌了，反而亏了本——这和现在的风险投资一模一样，高收益必然带高风险，资本愿意冒这个险，只是因为一旦成功，收益能翻几十倍。 大航海能成，本质就是中世纪金融经验的升级：复式簿记能帮商人算清远洋贸易的成本利润，汇票能不用带金币就完成跨洲结算，甚至中世纪的放贷逻辑都用来给船队融资。这些攒了几百年的基本功，才是资本敢闯大洋的底气。但远洋贸易成本越来越高，一趟下来成本是中世纪陆地贸易的十倍，单靠几个商人凑钱根本扛不住，还得有新的组织形式，把很多人的钱聚起来，还能分摊风险——于是，改变现代金融的两个发明就登场了：股份制公司和证券交易所。 04）现代金融基石：公司和交易所，是资本的双刃剑 荷兰人拿出的两个发明——荷兰东印度公司和阿姆斯特丹交易所，被板古敏彦称为「资本的双刃剑」：一边解决了「聚钱+分摊风险」的大问题，让大航海能规模化推进；另一边，也催生出人类第一次全民投机泡沫，告诉我们：再好的制度，也挡不住人性的贪婪。 荷兰东印度公司最核心的制度突破，就是有限责任。在这之前，欧洲的公司基本都是无限责任：你投100吨开公司，万一船沉了欠了500吨债，你得卖掉房子田地凑钱还债，一次投资就赌上全部身家，谁敢轻易投？所以那时候要么是家族小生意，要么是国王特许的垄断商，做不大。 但荷兰东印度公司不一样：明确规定股东只以出资额为限承担风险，你投100吨，最多亏100吨，不用卖房子还债。就这一条，彻底改变了资本的态度：原来只有大富豪敢投资，现在普通工匠、店主都愿意拿出积蓄——反正亏了也不影响生活，赚了能分远洋贸易的利润。公司成立的时候一下子募集了650万荷兰盾，是当时英国东印度公司的十倍，没有有限责任根本凑不齐这么多钱。 它还有个更绝的设计：不按单次航海结算，做长期事业。原来的贸易公司，一趟航海回来就分钱散伙，下一趟再重新凑钱；荷兰东印度公司直接把21年的航海计划打包成长期项目，股东的钱能一直用在开辟据点、垄断贸易上，就像现在的长期基金，能做需要长期投入的大事——建商馆、控制航道，这些都不是一次航海能搞定的。也正因为事业长期稳定，股票才有了交易价值，这就为交易所诞生埋下了伏笔。 阿姆斯特丹交易所的作用，就是给资本找了个公开流动的「菜市场」：东印度公司的股东急用钱，想把股票换成现金，不用挨家挨户问，直接去交易所卖就行。这个交易所不止交易股票，还能做期货、期权：有人觉得明年胡椒涨价，就提前约定价格买东印度公司股票；有人怕股票跌，就花点钱锁定下跌风险；甚至连盐渍鲱鱼都能做期货，鱼还没捞，就先把未来的鱼卖掉，和现在农民提前卖粮食锁定价格逻辑一模一样。 但制度的另一面很快就露出来了——郁金香泡沫。17世纪30年代，荷兰人疯狂炒作郁金香球根：普通球根能卖几十吨，稀有品种「总督」球根能卖两万吨，相当于一个工匠十年的工资。为什么会炒成这样？有限责任让普通人也能进场投机，交易所让球根交易和股票一样方便，大家根本不关心郁金香能不能开花，只关心下一个人会不会出更高价买。结果1637年2月，球根价格突然崩盘，很多人早上还以为能靠球根发财，晚上就血本无归。 这就是泡沫的本质：当制度让交易变得太容易，人性的从众和赌性就会被无限放大，最后把资产价值炒成空中楼阁。不过这场泡沫也不是全没意义：它让人们意识到，光有聚钱的制度不够，还得有防炒作的规则——后来荷兰政府开始限制无实物交割的期货交易，就像现在监管裸卖空一样。而且东印度公司的股票没受太大影响，因为它有真实的胡椒贸易利润支撑——这也告诉我们，有真实收益支撑的资产，才经得起泡沫的考验。 公司和交易所解决了「资本怎么聚、怎么流动」的问题，但还有两个大风险没人扛得住：国家要打大仗，动辄几百万英镑，国王自己掏不起；商船出海，万一沉了被抢了，船主一辈子家底就没了。单个机构和个人扛不住这么大的风险，就需要能把风险拆碎分摊的新工具——于是，国债和保险就诞生了。 05）风险分摊神器：国债和保险，把大风险拆给所有人 国债和保险的核心逻辑其实一句话：不消灭风险，而是把风险拆成小块，卖给很多人——国家把战争风险分给成千上万投资者，船主把海上风险分给成百上千投保人，这就是金融最聪明的「风险分摊术」。 先说说国债：本质就是国家学会了「靠谱借钱」。在这之前，欧洲国王借钱就是一锤子买卖：打赢了可能还点，打输了直接赖账。1672年英国国王查理二世欠了金匠银行家一大笔钱，直接宣布不还，好多银行家直接破产——所以那时候没人敢给国王借钱，谁愿意把钱借给一个说赖账就赖账的人？ 直到1688年英国光荣革命，议会通过《权利法案》，明确国王不能随便征税，也不能随便赖账，国债才真正有了信用。法案写得清楚：没议会同意，国王不能征税——这就意味着国债的还款来源有了保障，不是国王一句话就能改的。1692年英国出台专门的国债法，把原来国王的私债，变成了国家欠所有人的钱，还发明了「统一公债」：没有偿还期限，每年固定付利息，想变现随时能在交易所卖掉。 这下一下子就不一样了：原来投资者怕国王赖账不敢买，现在知道有议会担保，还能随时卖，纷纷掏钱买。英国国债从1739年的4400万英镑，涨到1816年的7亿英镑，全靠这套靠谱规则。国家把战争风险变成了「每年拿利息」的投资机会，投资者自然愿意接。而且设计还特别灵活，曾经发行过「彩票型国债」：买100英镑国债，不光每年拿利息，还能抽奖中额外奖金，一下吸引了很多普通民众，街边面包师都愿意拿出积蓄买，国家轻轻松松就凑够了军费——背后逻辑很简单：风险越大，就要给投资者越多甜头，大家才愿意一起扛。 再看保险：本质就是把「小概率大风险」，变成「大概率小支出」。最早的海上保险雏形古希腊就有了：船主借钱买货，约定船安全到港就还本金加利息，要是船沉了就不用还——其实就是用高利息买风险保障，只是没形成正规制度。真正把保险做成生意的，是伦敦的劳埃德咖啡馆。 1687年爱德华·劳埃德开了这家24小时咖啡馆，水手、船主、商人都爱来这歇脚，慢慢就有人在这「赌船」：船主花点钱，找几个有钱人约定，船安全到了，钱归有钱人；船沉了，有钱人赔船主钱——这些签字画押的有钱人，就是最早的承保人，这就是现在劳合社的前身。那时候承保人要承担无限责任，船沉了得卖房子赔钱，但还是有人愿意干，因为大多数船都能安全到港，保费攒下来就是稳赚的。 这就是保险的本质：大多数人没出事，他们的保费就用来补偿少数出事的人，大家一起扛住单个扛不动的风险。后来保险还扩展到了人寿：苏格兰的牧师们看到同事早逝后妻儿没人养，就搞了「苏格兰寡妇基金」，大家每年交一点钱，有人去世就从基金里拿钱给遗属；他们还聪明地用了哈雷生命表，算清楚平均多少牧师会去世，每年该交多少钱——这就是最早的保险精算，让保险从「凭感觉凑钱」变成「靠数据定价」。 不管是国债还是保险，核心都是「信任+规则」：国债靠议会担保、税收兜底，保险靠精算数据、契约精神，少了哪一样都玩不转。但随着战争规模变大，贸易范围变广，资本永远会跟着「安全+信用」走，金融中心也就开始慢慢转移——从阿姆斯特丹到伦敦，再从伦敦到纽约，每一次转移都是一场信用的较量。 06）金融中心迁徙：资本永远选择最有安全感的地方 金融中心的转移从来不是靠军队抢来的，是资本用脚投票选出来的：谁能给资本安全感，谁能守住还钱的规矩，资本就去谁那里。 第一个转折点，是阿姆斯特丹的衰落。17世纪阿姆斯特丹本来是全球金融心脏，东印度公司股票在这交易，霍普商会能帮瑞典、俄罗斯发国债，但拿破仑战争打碎了一切：拿破仑要征重税，还要把荷兰的黄金运去法国充军费——资本最怕什么？怕被强征、怕没保障。于是阿姆斯特丹的商人连夜打包资产，有的去伦敦，有的去汉堡；1806年阿姆斯特丹交易所交易量，只剩原来的十分之一——没了资本信任，再繁华的金融中心也会变成空城。 接着就是伦敦崛起，它赢就赢在靠谱的规矩和安全的环境。拿破仑战争期间，英国一边打仗，还能让资本安心：第一，英国有统一公债，不管战争打得多凶，每年利息从不拖欠，投资者知道买了不会亏；第二，英镑和黄金稳定兑换，拿着英镑在哪都能换成黄金，比法国法郎靠谱太多；最关键的是，英国议会管住了国王的手，《权利法案》明确国王不能随便赖账，这比任何军事威慑都管用。1803年拿破仑要卖路易斯安纳给美国，美国拿不出1500万美元，最后还是英国的巴林商会帮忙发行债券凑齐了钱——连法国的交易都要靠伦敦资本，伦敦的金融中心地位，还有谁能抢？ 但伦敦的地位，最终还是被两次世界大战打垮了。一战之后，英国为了筹军费，卖了海外资产还欠了美国一大笔钱，从债权国变成了债务国；二战的时候，伦敦被德国轰炸，交易所好几次停市，资本怕被炸没，纷纷跑到纽约。纽约道琼斯指数在战争期间涨了近一倍，伦敦股票市值跌了一半。1944年布雷顿森林会议一开，美元和黄金挂钩，其他货币和美元挂钩，伦敦彻底失去了金融主动权——不是英国不想争，是战争耗光了它最核心的「安全+信用」，这两个恰恰是资本最看重的东西。 而纽约呢？两次世界大战都没烧到本土，还靠帮各国发债积累了信用，布雷顿森林体系又给了美元世界货币的地位，自然就接住了金融中心的接力棒。但掌握主动权不是一劳永逸，纽约成为中心后，现代金融很快就陷入了「规则防贪婪，贪婪破规则」的循环，一次次引发动荡。 07）现代金融的循环：规则永远在给贪婪补课 从布雷顿森林体系崩溃，到日本泡沫经济，再到2008年金融危机，本质都是同一场博弈：规则想给资本划红线，贪婪却总在找漏洞，每次博弈过后，要么是体系动荡，要么是规则升级。 布雷顿森林体系是现代金融第一次认真建规则：1944年四十四个国家约定，美元跟黄金挂钩，其他货币跟美元挂钩，固定汇率做生意，避免二战前汇率乱涨乱跌，让国际贸易安稳发展。结果才运行20多年，就被美国的贪婪打破了：美国为了打越战，搞「伟大社会」福利，印了太多美元，黄金储备根本不够兑换；其他国家拿着美元要换黄金，美国拿不出来，1971年尼克松直接宣布美元和黄金脱钩，布雷顿森林体系一下子就崩了。之后汇率自由浮动，通胀起来，石油输出国因为美元贬值，直接把油价涨了三倍，第一次石油危机就来了——这就是第一个回合：规则想绑定美元信用，美国为了自身利益突破规则，留下烂摊子给全世界收拾。 再看80年代日本泡沫经济，就是典型的「规则跟不上贪婪」。1985年广场协议后日元被迫升值，日本出口不好做，政府就放水降利率，鼓励大家借钱。这下贪婪直接冒头：企业拿着低息贷款不搞实业，全都去炒股炒房；普通人觉得房价只会涨，砸锅卖铁买房；银行也不管风险，有土地担保就放贷。那时候东京的房价能买下整个美国，日经指数从1985年的12000点，涨到1989年的38915点，所有人都觉得泡沫不会破。但日本政府那时候根本没跟上规则：没限制房地产抵押融资，也没管企业脱实向虚，等想加息降温的时候，泡沫已经太大了。1990年股价房价一起崩，日本陷入了「失去的二十年」——这告诉我们，规则要是滞后于贪婪，哪怕是经济强国，也会栽大跟头。 到2008年金融危机，就是「贪婪钻了规则的漏洞」。美国银行把次级贷款打包成次贷债券，还找评级机构给这些高风险债券评AAA级，卖给全世界投资者；银行明明知道这些贷款会坏账，还是拼命放拼命卖，因为卖出去就能赚手续费，风险都是别人的。贪婪到这一步，规则却没跟上：监管机构没查次贷打包的猫腻，也没限制银行的杠杆。最后次贷违约潮一来，雷曼兄弟破产，它的衍生品规模比美国GDP还大，银行倒闭、基金爆雷，全世界都跟着亏——这就是贪婪突破规则的代价，不止自己玩崩，还要拉着全世界买单。 但博弈从来不是只有贪婪赢，规则也会慢慢补课：2008年后，各国推出巴塞尔协议Ⅲ，要求银行提高资本金；美国重启类似《格拉斯-斯蒂格尔法案》的规定，禁止银行一边做储蓄一边搞高风险投机；中国也出台资管新规，打破刚性兑付——这些都是规则在博弈后补上的漏洞。当然这场博弈永远不会停，现在的加密货币、算法稳定币，本质还是有人想绕开规则赚快钱，各国对这些新事物的监管，就是规则在跟上贪婪的新玩法。 08）金融史的永恒真相，听懂就能少踩坑 聊完了千年的博弈，最后我们总结三个不管时代怎么变，都不会变的真相，这些真相藏在泥板里，藏在股票里，也藏在一次次危机的教训里，对我们普通人特别实用。 第一个真相：金融的本质从来不是钱生钱，是信用。最早的泥板借据，苏美尔人愿意借白银，不是因为白银多，是相信刻在泥板上的承诺会兑现；英国统一公债能卖遍欧洲，不是因为军队强，是议会担保、税收兜底，不会赖账；我们现在敢把钱存银行买基金，也是相信银行不会卷款跑，基金公司会按规矩运作。信用看不见摸不着，但一旦没了，再复杂的金融体系都会塌——阿姆斯特丹被法军破坏了信用，资本立马跑光；2008年次贷骗了大家，信用破了整个市场就崩了。对我们来说，不管借钱还是投资，先想清楚「这事的信用在哪」，比先想「能赚多少」重要得多。 第二个真相：泡沫和危机是人性的必然，别指望彻底消灭。从郁金香泡沫里赌球根翻倍的荷兰人，到日本泡沫里买套房躺赢的日本人，再到次贷危机里借高利贷买房的美国人，本质都是同一种心态：「别人都在赚，我不赚就是亏」。这不是制度的错，是人性里的从众和贪婪天生就在，只要有赚快钱的诱惑，就会有人忘了资产本身值多少钱。没人能避开所有泡沫，但我们能做到不栽大跟头：别信「只涨不跌」的神话，别用自己输不起的钱去投机——要是记得郁金香不能吃不能用，只是个观赏品，很多人也不会血本无归。 第三个真相：金融不是洪水猛兽，是文明的加速器。我们总说金融干坏事，但别忘了：没有资本支持，哥伦布到不了美洲，荷兰东印度公司开不了新航线；没有国债，英国打不赢拿破仑，也建不起遍布全国的铁路；没有保险，商船不敢闯大洋，我们也用不上便宜的进口香料。金融的本事，就是把分散的小钱聚成大钱，把没人敢担的风险分给大家——它能帮普通人凑钱开工厂，帮国家修铁路，帮科学家搞研发，关键不是要不要金融，是怎么用规则管住它，不让它变成少数人投机的工具，让它服务真实的需求。 说到底，金融史就是一部「人性和规则的平衡史」： 太放任人性，就会泡沫破裂；太死守规则，就会耽误发展。 我们读金融史，不是为了记住一堆年份和事件，是为了下次听到「某某东西能翻倍」的时候，能想起郁金香的教训； 在所有人都抢着投资的时候，能停下来问问「这东西的信用在哪」。 毕竟，金融本来是为了让生活更好， 不是为了让钱焦虑，这才是学习金融史最该有的收获。

這個週末就像做夢一樣，我現在要回韓國了。 非常感謝台灣大家溫暖的關心與支持！ 如果有機會的話，我明年也一定想再來。 我會努力讓自己變得更棒、更帥氣，再回來和大家見面！！ 也很神奇的是，有一些去年見過、今年又再見到的人。 謝謝你們還記得我🙇‍♀️ 也想對這兩天特地來找我的大家說聲謝謝。 下次我也會再多努力學一點語言。 在那之前，希望大家都健康平安，過一個幸福的新年！ #FF46# #NIKKE# #Taiwan#

都别睡了 1 今天听到一个关于“一人公司”的新闻，自从有了ai帮忙他创业，从11点睡觉改成晚上3点睡觉了。还有一个是自从有了sd2.0，很多公司大半夜起来加班搞漫剧，避开高峰期内卷，改半夜内卷了。 所以这里下一个暴论，只要ai造成的算力资源和电力资源客观存在，中国人在这赛道上的内卷，会从空间上蔓延到时间上，改为7x24，因为设备+电力会比人贵，这对大城市继续是利好，因为他们支撑的起 24h的生态服务给年轻人去拼命 ps：昨天我家门口的教育行业又有120来抬人了···下次估计就是ai产业了 2 当然，标题肯定不仅仅是睡觉，3月份最猛的是hype一个月收入5300万美金，其中大概1000万美金是原油，而他的原油永续合约目前是年化-20%的资金费率，可见市场多么需要多头···· hype相比其他cex在rwa赛道一骑绝尘，很有可能在未来超过cme和bn，这就是加密最好玩的地方，打败你的一定不是另一个你。 如果你仔细看川普最近push的加密法案里，对于dex的监管是非常放松的，就是为了给hype这种dex留口子方便老鼠仓。 真正高级的政客是看不上poly的，那东西流动性其实并不好，几十万美金进去就被扫出来了，反而是大宗产品深度爆炸的好。 另外，最强的是盘前交易，这个东西链上的流动性因为有人交易，反而比很多分散的券商盘前要舒服的多。 3 华尔街说金钱永不眠，结果资本家没实现这东西，区块链和ai一起实现了。 4 我做了一个内容汇总新闻播报，显示今天利好大于利空，晚上看看数据 5 今天愚人节，希望政客别拿这个搞老鼠仓来恶心我们的账户就行···· 6 kimi的产品体验真的有点一言难尽，我说一个数据，他的龙虾要最低月费199，但是隔壁coze只要99，差了一倍，但是我明显感觉coze更好用 ps：字节号称 行业百草枯+2x恒科做空，不是没道理的·· ps2:虽然张一鸣的财富可能不是最多的，但是他是感觉最像终产者的，断崖式领先其他所有华人富豪。。。 7 下周有和signalplus联合出品的基础期权公开课，到时会发宣传，新手可以准备好问题来听课，我主要会多讲一下价差这个赛道。