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🪒 卧槽，i-have-adhd 能让 AI 编程助手别再把答案埋在一堆铺垫里，第一句就把该干的事说出来。 5 月中才建的仓库，GitHub 上已经 5.2 万 star，直接封神了。 用过编程助手的都懂那个感觉：你就想知道这行报错怎么改，它先夸你问得好，再铺三段背景，中间塞一个你没问的架构建议，最后来一句「希望这对你有帮助」。真正有用的那句话，在第四屏。i-have-adhd 干的事很糙但很有效，它就是给助手的一份回答规则，一共 10 条：先给下一步动作，多步骤的任务编号，列表不超过 5 项，每轮重述一下当前状态，给具体的时间估计，出错照实说，开场白、总结和客套结语全砍掉，最后用一个明确的下一步收尾。 名字容易让人误会，项目自己写明了：不需要你真有 ADHD 诊断才能用。致谢里也写清了规则思路部分参考《The Adult ADHD Tool Kit》这本书，只是把「人怎么安排生活」改写成了「模型该怎么回话」。 已经有人在它基础上接着改：有人做成了跨会话常驻的输出风格，有人出了西班牙语版，还有人把它和另一套精简风格合起来做评测。 同一个模型，回话方式换一下，体验差一截。 GitHub：

【AI風險】城堡投資創辦人格里芬：人工智能「幾乎肯定」處於泡沫之中 城堡投資創辦人格里芬（Ken Griffin）說，投資者「幾乎可以肯定」正處於AI泡沫之中。「我們經濟的任何劇烈變革通常都是和泡沫交織在一起的。」今年初在達沃斯論壇上，格里芬將人工智能斥為「垃圾」。

AI医疗3只“最可能十倍”的美股（按非对称性+平台潜力排序）： $RXRX、 $ABSI、 $TEM。 这三只都是纯美股、可直接买，且属于计算制药/AI诊断核心方向。 十倍股的核心逻辑是：当前市值够小 + 平台有数据/技术护城河 + 临床或商业化催化剂明确 + 成功后市场空间巨大。大市值工具股（ILMN、TMO、DHR、NVDA等）或已经跑起来的诊断龙头（NTRA约600亿、GH约220亿）十倍难度高很多。 1. RXRX（Recursion Pharmaceuticals）——首选十倍候选 •当前市值：约22亿美元（2026年10月数据）。 •核心逻辑：最完整的AI原生药物发现平台（Recursion OS = 大规模自动化实验室 + 海量细胞图像/多模态数据 + ML模型）。与Roche/Genentech、Sanofi、Bayer等有重大合作，潜在里程碑超过10亿美元。 •催化剂：REC-4881在家族性腺瘤性息肉病（FAP）中已有积极Phase 2数据（息肉负担显著下降），正在与FDA讨论注册路径；其他肿瘤项目也在推进。现金跑道已延伸至2028–2029年。 •十倍路径：如果平台真正产出多个临床成功资产或高价值授权，从20亿基数直接重估到200亿+完全有可能。多家分析将其列为AI制药中最具不对称性的标的之一。 •风险：临床失败风险高、收入仍小且波动、高稀释历史。属于“平台期权”。 2. ABSI（Absci）——高弹性AI抗体平台 •当前市值：约17亿美元。 •核心逻辑：生成式AI设计全新抗体（Origin平台），强调“从设计到IND更快、更便宜”。领先项目ABS-201（抗催乳素受体抗体）正在做雄激素性脱发（AGA）的Phase 1/2a，市场空间巨大，同时向子宫内膜异位症等适应症扩展。 •催化剂：临床数据读出（安全、PK、初步疗效）、潜在合作推进。分析师共识偏强（Strong Buy，目标价有约50%上行空间）。 •十倍路径：单品成功+平台验证即可带来数倍；多适应症落地或被大药企高价授权/收购，十倍空间存在。市值更小，弹性高于RXRX。 •风险：收入几乎可忽略，完全依赖临床与平台验证，波动极大。 3. TEM（Tempus AI）——数据飞轮最强的“相对稳健”十倍候选 •当前市值：约120亿美元。 •核心逻辑：最大规模的多模态临床+基因组数据平台（数百万患者记录），既做肿瘤精准诊断，又向药企授权数据/AI工具。收入增长强劲（历史多季度50%+，TTM已超14亿美元），有清晰向盈利迈进的路径。 •催化剂：数据授权加速、诊断渗透率提升、与更多药企/AI模型合作。 •十倍路径：从120亿到1200亿需要它成为AI医疗/药物研发的核心数据层，并拿走可观的R&D支出份额。比前两只更难，但商业化已验证、下行风险相对更可控，长期复利潜力被多篇文章提及。 其他观察： #PACB（约6–7亿）若长读长测序在AI时代真正抢走份额，弹性极高但基本面更弱；# #DNA（Ginkgo）市值小但目前分析师评级偏负面、增长乏力，不优先。# 重要声明：这些是高风险投机性标的，绝大多数AI制药公司最终无法兑现平台价值。十倍是“可能”而非“大概率”，需要临床/商业里程碑持续兑现。以上基于公开数据与分析（截至2026年10月下旬），不构成投资建议。请结合自身风险承受能力、做足尽职调查，并注意仓位管理与分散。市场变化快，建议持续跟踪财报与临床进展。

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AI 算力到底是建多了，还是不够用？我坚定认为，在当前时间，AI不可能、也绝对不是泡沫，2028 年算力都已经售罄。我在硅谷所见之处都是缺算力，目前没有看到泡沫迹象 有些网友说这些高强度用 AI 的人生活在 AI 的 bubble 里，看不到全部的世界，老百姓用 AI 的很少。真的是这样吗？ 谷歌 CEO Sundar Pichai 的两个回答： 问：亚马逊算力已卖到 2028 年。谷歌也一样吗？ Sundar Pichai: “现在客户来要 2027 年的算力，已经很难满足。去年我们还租了短期算力来服务部分客户。 问：AI 会不会像铁路、光纤一样，出现过度建设？ Sundar Pichai: “现在算力每天都不够用，应用和底层技术还在快速进步。长期看，这样的建设规模有道理。 但过度建设仍可能发生，局部短缺与过剩也能并存。我们会结合需求、合同承诺和技术能力决定投入。给足时间，我相信规划的算力会用得上。”

AI对大学最大最直接的的冲击，是对大量高教系统里的中小学阀派系的毁灭，这些中小学阀派系基本是没有科研能力的，全靠派系关系拿资源忽悠点小钱混日子。AI基本可以替代这些人和事。至于大学阀派系，暂时没有办法毕竟AI是没有政治资源的。