影片中可以看到，系統先用普通 CCTV 畫面標出顧客位置，接著切換成 3D 點雲地圖，用彩色粒子顯示人流，再用藍到紅的熱圖標出「大家視線停留最久的貨架位置」。簡單來說，它不只知道你站在哪，還能估計你的頭朝哪邊看，把注意力對應到特定商品。 🌵 這套技術到底怎麼運作？ Auki 的做法是先用手機快速掃描店面，建立「數位孿生」（digital twin），再把現有監視器畫面接到同一個空間地圖裡。系統會做姿態估計（pose estimation）和視線方向判斷，累積成「這個時段、這一天、這個月，哪些貨架被看最多」的熱圖，再和實際銷售數據對上。 官方強調這是匿名、彙總資料，不會建立個人檔案，也不會辨識你是誰，只是看「整體顧客視線落在哪」。他們說這能幫店家優化陳列：把熱門商品放到大家最常看的位置，或把容易被忽略的商品移到視線較少的角落，減少空檔。 目前已有瑞典 COOP、挪威便利商店、新加坡 FairPrice 等零售商在試用，還結合機器人做貨架盤點。 🔒 相關發展：零售業 AI 監控越來越普遍，但爭議也不少 這不是唯一一套「用攝影機分析顧客」的技術。近年零售業為了防盜，開始大量導入 AI 攝影機： • 英國、澳洲的超市測試人臉辨識，比對「已知竊盜者」黑名單。 • 美國部分折扣超市用面部掃描抓小偷，被批評是「全民監視」。 • 有店家結合 AI 偵測「把商品塞進口袋」的行為，直接通知店員。 這些做法引發隱私疑慮，尤其在歐洲 GDPR 規範下，即使沒有記名，推論出的「注意力資料」也可能被視為個人資料。有專家指出，現有監視器只要軟體升級，就能從防盜變成行為分析，甚至未來可能結合動態定價。 Auki 這套比較特別的地方是它主打「陳列優化」而非「抓人」，而且強調用現有設備、不新增硬體。不過隨著這類空間 AI 越來越成熟，公共空間裡「被分析」的範圍確實在擴大。 未來走進超市，貨架擺設可能不再只靠經驗，而是靠「大家真正在看什麼」的數據來決定。這對店家來說是效率提升，對消費者來說則是「逛街體驗被量化」的開始。你覺得這種技術是進步，還是有點讓人毛毛的？ 🤔

29岁的卓冬莹自2023年11月创业以来，一直以居家经营模式通过网络销售自制风味奶油，或以路演活动和工作坊吸引新客群。她始终渴望拥有实体店，能和更多客人面对面接触和沟通，甚至能有固定空间举办更多奶油制作工作坊，来推广这类食品。

一个很残酷但是真实的情况就是： 那些忍受不了20%亏损的人，往往也赚不到20%的浮盈。 在股市里只允许自己赚钱，谈恋爱只能单方面接受情绪价值，开车只有你的车道不塞车，考试只有你一个人作弊不被抓？ 都醒醒。

这段时间如果一直盯着 bStocks，应该多少能感觉到一件事。 这条线开始有人赚钱了。 先是链上美股本身，后面有 LP、有 Alpha 积分，现在连“美股 + Meme”都开始往外长。 而且围绕 bStocks，BNB Chain @BNBCHAIN @BNBCHAINZH 生态最近也开始明显热起来了。 一个东西有没有流量，其实很好判断。 当生态里的项目都开始想办法往上面接玩法的时候，说明大家至少觉得这里还有东西可以做。 而 bStocks 最近给我的感觉，刚好就是这样。 ////////////////////////// 我之前写链上美股的时候，关注点其实比较简单。 把美股搬到链上以后，用户可以 7×24 小时交易，也可以放进自己的 Web3 钱包。 但现在再看，bStocks 已经开始往整个 BNB Chain @BNBCHAIN 生态里铺了。 Binance 在持续增加标的，Binance Wallet 有 Tokenized Securities 入口，Alpha 又给 bStocks 做限时 4 倍交易量积分。 到了链上，Aster 接现货，PancakeSwap + Merkl 做 LP，Native 有做市池，ListaDAO、Venus 接借贷， 又把 bStocks 接进 Meme 场景。 这些东西放在一起看，其实已经很清楚了。 Binance 把资产和用户带进来，BNB Chain 上的项目再围绕这些资产继续做流动性、借贷和新的玩法。 bStocks 现在已经不只是“买一只链上美股”这么简单了。 ////////////////////////// 最近的“美股 + Meme”就是一个很典型的例子。 MarsCoin 的交易底池直接用了 SPCXB，币安钱包也单独做了「股票 Meme」板块，SPYB、NVDAB 这些 bStocks 开始和不同的 Meme 概念联系起来。 我倒不太想讨论哪个 Meme 还能涨多少。 我更在意的是，这证明 bStocks 已经开始成为新的流量入口，也能继续往外长出新的场景。 包括最近大家讨论比较多的 LP，其实也是同一个逻辑。 交易量起来，池子才有手续费；热点越集中，流动性和价差的空间也越容易被放大。 所以现在看一只 bStock，除了涨跌，我觉得还可以顺手看看有没有 LP、池子深不深、有没有激励，以及后面如果又来了新的热点，BNB Chain 上这些玩法能不能一起接住这波交易量。 ////////////////////////// 今天已经有 LP、借贷、Alpha 积分、美股 + Meme，后面随着标的继续增加、生态项目继续接入，大概率还会有新的玩法推出。 而且这轮流量确实已经起来了，前面也已经有人吃到了赚钱效应。 所以接下来我们要思考的是： 下一批项目会怎么接 bStocks，以及这些链上美股还能继续长出什么玩法。 如果只把它理解成“链上买美股”，可能还是看浅了一层。 这些也是我最近还愿意更深入的了解 bStocks 的原因。 以上仅为个人市场观察，不构成投资建议。LP、借贷、Meme 等玩法都存在价格波动、流动性、滑点、无常损失及协议风险；Alpha 积分等活动也可能调整或结束，具体以最新官方规则为准。

中美AI大模型上市潮，估值泡沫还是历史性定价时刻？ 一批从未盈利的AI公司，正在让全球资本市场给它们的未来定价 美股两个万亿级故事 Anthropic和OpenAI几乎同步递交S-1，合计估值约1.8万亿美元。OpenAI的8520亿建立在GPT商业化收入上，离盈利还远，但有真实的收入基础。Anthropic的9650亿更多押注安全AI叙事，商业化成熟度低一个量级。两家同期上市，资金会直接竞争，对发行价都是压力 中国三条不同的路 DeepSeek选A股，710亿美元估值在A股前所未有，选择本身是回避美元融资和地缘政治风险的战略动作。月之暗面接洽港股，200亿估值港股消化没压力，但流动性折价是真实存在的 核心矛盾 定价的是5年后的市场格局，但今天没有人知道5年后谁还活着。大模型API价格战还没结束，推理成本两年跌了超100倍，领先地位能否转化成护城河，是上市后必须回答的问题 这批里最值得长期跟踪的是DeepSeek，唯一在技术路线上对OpenAI形成过真实冲击的中国团队 DYOR 非投资建议

这两天 Roobinhood 链够火，龙一 $CASHCAT 市值又在往 2 亿 ATH 附近冲。我把最近在看的觉得有点意思的几个标过了一遍，给还没玩过这条链的人当个参考。 我看好的不只是一天热度。Robinhood 链还在出圈，讨论面越来越大；链上 TVL 和产品面也在堆，钱和真实使用都在往上走；后面还有 RWA、tokenized、应用层这些叙事空间。meme 先把注意力拉满，后面产品面接得上的话，整条链的 beta 还在。 盘面大致是：龙头吃指数位；中腰多是不同角度的 meme 钩子，但吃的是同一条链热度。 $CASHCAT：龙一，Cash Cat 这套故事还站得住。出圈新钱进来第一眼容易先找它，指数位一稳，叙事会自我强化。 $VEX：AI / agent 线，Virtuals 发射。AI 叙事再热的时候，它有第二波注意力的位置。 $4663 ：chainId 4663，九键键盘 HOOD 的梗。链热度起来时，品牌认知票往往先被记起来。 $MARIAN：Lady Marian 角色梗，中腰里另一个好记的记忆点。 想先吃链 beta 看龙一；更看好 AI 线看 $VEX；中腰梗位可以看 $4663 / $MARIAN。 后面我更想盯两块：一是真应用叙事能不能接上；二是 meme 里还能不能滚出第二、第三波还能再爆的维度。 评论区欢迎补充！DYOR

5年沒上 Kaggle 打 AI 演算法比賽，久違的回到銀牌 ZONE。 現在打比賽比以前友善許多，只需要把想法跟 Agentic AI 討論，就可以直接做出實驗。 以前做 EDA、驗證策略、改模型或調參，常常要花不少時間改 code，現在很多時候只要一句 prompt，然後就可以去做自己的事情，晚點回來看結果跟報告。 分享一下我的 agent 目前打得最漂亮的一場 PTCG 比賽。 同樣是 Lucario 牌組，中盤一隻 Mega Lucario 剩 10 HP，還是成功撐住節奏、反殺對面，接著接上第二隻 Mega Lucario，把 prize race 收掉。 感覺最有趣的不是單純比「牌組強」，而是 agent 在交換、備用 attacker、Boss timing 這些細節上真的有做出一些像人在打牌的判斷，後期就是真的在比Agent出牌的Policy了。

为什么一定要亲身去参加一次Web3线下活动，大会？看完你就明白了！ 很多人都纠结到底要不要跑线下会，总觉得没用、浪费时间，还怕自己社恐、去了尴尬、不敢说话 但我实话实说：只要你在币圈、想长期深耕，不管是做账号、攒人脉还是提升认知，跑线下绝对是成长最快、性价比最高的方式之一 先说说大家最担心的点：怕大佬高冷、看不起普通人 我之前也是这么想的，总觉得厉害的人、交易所前辈、项目方大佬，肯定很难接触。但这次线下接触下来，发现完全相反！ 真正厉害的大佬，一点架子都没有，待人特别亲和、谦虚，特别愿意跟新人交流、听普通人的想法 很多时候不是大佬不搭理人，是我们自己胆怯、放不开、自我设限 跑会最大的收获之一，就是能逼自己突破舒适圈，慢慢练大胆子、放下脸皮，不再怯生生的 还有一点特别好，线下是绝佳的网友面基机会，平时大家只在线上聊天、聊行情、聊项目、交流做号经验，隔着屏幕总有距离感，但线下见一面，所有陌生感都没了 线上聊一百次，不如线下见一次。原本陌生的圈友，线下聊完就能变成靠谱伙伴，以后互相帮忙、对接资源、一起交流，都顺畅太多，实打实攒下人脉和信任 再跟大家说说跑会怎么玩、哪里能学到真东西 很多新人跑会只知道逛主会场、听台上演讲，这些内容比较官方，只能算是基础收获 主会场的作用，就是让我们接触头部交易所、优质项目，了解行业最新动态和趋势，不让自己跟不上行业节奏、闭门造车 但真正能拉开人与人差距、快速提升认知的，是会后的私下小局、小型圆桌和私下交流 小局人少、氛围轻松，没有官方客套，大家都是实话实说 会分享真实的操盘经验、踩坑教训，还有很多做号、深耕赛道的实用干货 我们平时在网上刷的资讯，大多是二手、三手信息，真假难辨 但线下听到的都是一手真实经验，能直接补上自己的信息差，学到的东西比公开场合多太多 不过有句实话必须说：跑会不是去躺赢捡资源，打铁还得自身硬 如果你自己没有一点行业基础、没有独立思考的能力，就算坐在大佬旁边，也没话聊、融不进去 这也督促我们平时多沉淀、多学习、多积累。只有自己有东西，线下遇到机会、遇到贵人，才能接得住、聊得上 跑线下还有一个很重要的意义：能清楚看到自己和别人的差距 平时待在自己的舒适圈，刷着差不多的内容，很容易自我满足、觉得自己做得还行 但去了线下，亲眼看看优秀的博主、项目方、商务前辈，看他们的思维、谈吐、做事方式，你能直观发现自己的短板 不用别人说教，亲眼所见、亲身感受，比自己线上看一百篇干货都管用。看着优秀的人怎么做事、怎么思考，自己边看边学，进步特别快 重点跟和我一样社恐的朋友聊聊！我是典型社恐，以前线下有人跟我打招呼，我都会紧张到手足无措、说话结巴，更别说主动找人聊天 但这次跑完香港大会，我真的锻炼太多了，从一开始拘谨不敢开口，到后面能主动打招呼、主动请教问题、主动交流想法 现在虽然不算外向，但心态从容了很多，社交和表达能力都提升了 线下大会真的是最好的社交训练场，全是同圈层的人，没有压力、不用紧张，多跑几次，社恐真的能改善很多 除此之外，跑会能直接面对面接触交易所商务、项目方人员、行业老人 我们平时线上纠结的各种问题：账号怎么做、赛道怎么选、项目怎么分辨、平台规则疑问，线上问大多是模板回复，根本解决不了实际问题 但线下面对面沟通，大家都很真诚，会耐心帮你拆解问题、答疑解惑，很多困扰自己很久的难题，当场就能想通，能少走超多弯路 还有一个隐形好处，就是打破自己的固有认知，我们平时刷的内容、接触的圈子都很固定，思维很容易受限 线下能认识不同赛道的人，听到不一样的观点，彻底跳出固有思维，打开眼界和格局 币圈真的很现实：线上聊千次，不如线下露一次脸 多跑线下、真诚交流，能慢慢积累自己的圈内口碑。以后做账号、对接资源、找人合作，都会比别人轻松很多，这是长期受用的隐形优势 最后总结一句真心话：圈子里的成长和资源，都是一步步跑出来的（当然只是个人看法哈） 大家不用怕自己不够优秀，也不用怕社恐尴尬，更别觉得跑会没用 哪怕这次去了没对接到大资源、没拿到福利、没达成合作，光是突破自己、锻炼社交、开阔眼界、看清差距、补齐认知，就已经血赚 没有谁是突然变优秀的，也没有凭空而来的好运，所有的认知、人脉、资源和格局，都是一次次线下积累、一次次主动学习换来的 真心建议想长期深耕Web3的朋友，多走出去、跑一次线下，闭门造车永远做不大，多接触优秀的人，你才能慢慢变成更优秀的自己！ PS：以上是个人看法，只是想简单分享一下！

在金融科技赛道竞争白热化的当下，TROO公司正凭借AI完成一场深层次的战略转型。梳理其最新业务数据与路径，两大核心亮点尤为清晰：一是利用AI锻造出极致的运营杠杆，以微型团队撬动庞大的用户生态；二是将AI风控与信贷匹配能力产品化，通过API对外商业化输出，成功切入高价值的技术供应商赛道。 亮点一：AI驱动的极致人效与运营杠杆 年报显示，TROO的全职员工仅有42人，但其旗下的FinNet App却拥有超20万注册用户，连接着3000多名行业顾问与100余家金融机构。如此规模的双边网络，在传统信贷中介模式下几乎不可想象。通常，要服务好20万C端用户并高效匹配上百家B端资金方，需要组建庞大的中后台团队——信审、反欺诈、客服、合规、撮合等环节动辄需要数百人。 TROO能以42人的微型架构维持生态运转，根本原因在于其业务流程已高度AI化与自动化。从用户申请、智能信用评估、反洗钱（AML）审核，到资金路由与精准匹配，AI算法贯穿始终，人工仅处理极少数边缘案例。这一模式展现出极高的运营杠杆：未来用户规模扩大或交易量攀升时，公司几乎无需等比增加人力成本，收入增长将直接放大利润空间。可以说，TROO用算法替代了人海战术，用智能化把人均效能放大到极致，真正做到了42人撬动20万用户生态。 亮点二：AI风控与信贷匹配的API商业化输出 更值得关注的是，TROO的AI并未停留在内部降本增效，而是被标准化封装为可调用的API接口，对外输出，果断切入了高毛利的基础设施赛道。其转型定位明确为打造基于AI、大数据、区块链和云计算的SaaS+API底层设施，核心能力集中在三个方面：智能信用评估（替代传统人工审贷）、反欺诈（AML合规审核），以及资金端的智能匹配。 这一布局直面香港市场的结构性痛点：大量持牌放贷机构严重缺乏自主研发AI的能力。TROO的AI API相当于为这些同业提供了“即插即用”的智能大脑，帮助它们瞬间获得先进的自动化风控与匹配技术。一旦机构将API嵌入自身业务流，TROO便从单一的信贷中介角色，升维为行业基础设施的赋能者，通过收取API调用费、数据服务费或交易分成，形成“坐收数据过路费”的平台盈利模式。 这种AI商业模式的护城河极深：一方面，接入机构贡献的数据持续反哺模型，形成“数据越多→模型越准→客户越离不开”的飞轮效应；另一方面，API深度集成带来的高替换成本，构建了极强的客户粘性。资本市场对这类具有网络效应和持续收费能力的AI平台，向来给予极高的估值溢价。TROO由此开辟了第二增长曲线，从劳动密集型业务跃迁为技术输出型的高价值企业。 透过TROO的转型实践可以清晰看到，AI不仅彻底重构了内部运营，以极致人效压缩了成本，更催生出对外输出的平台化商业模式。42人的团队，一面轻巧地运营着20万用户生态，一面通过API向全行业输送智能化能力，凭借“内部极致杠杆+外部技术赋能”双轮驱动，充分展现了AI助力公司转型的巨大潜力与商业想象空间。