是暑假✨ 学生问什么时候开学。回：你猜。 隔一会儿又发：想老师了就说，别憋着。 Fictional excerpt for entertainment only. No harmful intent 无任何暗示 纯粹记录此刻 🚫商用/二改/搬运 🏷 #原相机# #美甲# #nailart# #pedicure#

女女调教 香水控制女M 口舌圣水 华伦天奴黑丝脚插逼逼 This video is publicly available online and not originally created by me. All content has been dramatized for artistic effect; it is purely fictional. Please do not take it seriously or imitate any actions shown.

据 Fiction Finance 援引 Dune 数据，自 Robinhood Chain 上线以来，FOMO 平台共有约 37.57 万名用户参与交易，其中约 95.2% 的用户亏损或盈利不足 100 美元；仅 3,504 人盈利超过 1,000 美元，653 人盈利超过 5,000 美元，229 人盈利超过 1 万美元，占比约 0.06%。

我今天的 AI 新用法：让 ChatGPT 分析 Goodreads 中我对书籍的打分，然后在本月 Kindle First Reads 里面给我挑一本书。 ChatGPT 根据我阅读历史和打分，总结出我的喜好是：「high-concept speculative fiction, understandable rules/mechanisms, mysteries to unravel, and forward-moving plots」。

Unipeg硬上限是10,000个，但目前市场上实际只有约6,817只整独角兽，剩余的3,183就是“碎片”（fractional uPEG / dust）（数目会实时变化）。 为什么？ 因为独角兽图片只在“整数持有”时才存在。比如你钱包里正好有1.0、2.0、3.0……个uPEG，才对应一只完整的独角兽。 而小数部分（比如0.3、0.51、0.72等）都是碎片（dust / fractional），它们没有图片，就是纯代币碎屑。 而且，趋势是如果碎片越来越多，则整独角兽越来越稀缺。 当然，不会每天直线下降，更可能是“波动中逐渐变难”。 原因很简单： • 用户每次在Uniswap池子里swap（买卖），都会把代币打碎成小数找零。 • 买的时候跨过整数线 → 新生一只独角兽。 • 卖的时候掉到整数以下 → 对应那只独角兽就当场“死掉”/消失（直到别人重新凑整）。 • 交易越频繁，池子里碎屑就越多，大家手里干净的“整数”就越少，能同时存在的整独角兽自然卡在1万只以下。 打个比方： 10,000个uPEG就像10,000块整砖；你每交易一次，就把砖敲碎一点当零钱。 碎得越多，能拼出“整砖”的机会就越少。 现在碎砖已经占47%，以后交易继续，碎砖比例还会继续上升，整独角兽就越来越稀缺。 这样一来， 新生独角兽速度会越来越慢（越来越难凑整数）； 已有的整独角兽也会因为买卖而时生时灭。 这就是官方的阳谋：交易本身在自动“烧稀缺性”，越多人玩，碎片越多，整独角兽越珍贵。这是一种纯链上自带通缩机制。 补充（给第一次接触的人）： Unipeg（uPEG）是一个“边交易边生独角兽”的链上新实验。 它不是普通的代币，也不是传统的NFT，而是卡在两者中间的一种新物种，用Uniswap v4的hooks（可编程交易钩子）做出来的。 你在它的Uniswap流动性池里每做一次swap，系统就会现场生成一只24×24像素的小独角兽SVG图片。 这个图片完全在区块链上生成（不用IPFS），长相由交易的哈希值随机决定（颜色、图层等），硬上限1万只。 每只独角兽绑定到一个整数数量的uPEG（持仓1、2、3……就对应一只）。小数部分还是普通币，整数部分就“长出形状”来了。 跟普通NFT不同：普通NFT是提前画好挂链上卖； Unipeg是你推一次门（交易），墙上就当场长出一幅新画，画的样子还跟这次交易有关。交易本身变成了“生图”的动作。 Unipeg是一个展示Uniswap v4有多能玩的实验项目，把交易、生成艺术、收藏品三件事绑在一起。 不过，它本质上还是个链上玩具，风险很高，纯属DeFi/NFT玩家的玩具（不适合多数普通玩家）。

full-stack AI EDA成熟之后，我下一步要把地球上一切中低端芯片（车载、数字、MCU、简单通信、analog、射频、信号处理、基础编码解码）全部开源实现一遍，functional signoff。 输入一份几千页的官方datasheet和specs，输出一份完整的一切功能完全兼容的芯片，完全爆破掉。 repeat 1 million times. 我手里就有世界上100万款芯片的完全兼容的整套设计，全部AI Agent来完成，我完全不插手参与。 然后开源出来。 我将亲手重塑半导体行业，而这就是我的核武器。

因为 DeepSeek Harness，很多人才第一次听到崔添翼 @tianyi 这个名字。 我好奇继续深挖了下他的公开经历，发现这人的技术轨迹很有意思。 很多程序员都看过的《背包问题九讲》，第一版是他 2007 年写的。2010 年他已经在维护 NixOS 的 Git mirror，后来 NixOS 正式迁往 GitHub，官方还专门感谢他提供了 NixOS 这个 GitHub organisation。 大学期间他很痴迷函数式编程，研究过纯函数式 B-Tree，还用 OCaml 实现过《Purely Functional Data Structures》。 2013 年找工作，他说自己一直想找一份真正使用 Haskell 或类似语言的工作。看到 Jane Street 全面使用 OCaml 后，他从零开始学 OCaml，写了一个 Lisp interpreter 去准备面试。 最后他同时拿到 Google Mountain View 和 Jane Street 的 offer，去了 Jane Street，在香港和纽约做了接近 9 年的软件开发和量化研究。 中间还有个很少被提到的细节：他 2015 年其实还署名过一篇 AAAI 的 NLP 论文。 2022 年出来联合创办 TSY Capital，做的已经是另一类很硬的系统：Python/AWS 的量化研究基础设施，加上 Rust 的低延迟交易系统。 今年 3 月，他加入 DeepSeek，负责 Harness 团队。现在打开他的 GitHub，两个置顶项目刚好一老一新，《背包问题九讲》和 DeepSeek Harness。 这条线串起来，我大概能理解 DeepSeek 为什么会找他来做 Harness 了。 量化系统和 Agent 有一个很像的地方：上层可以产生有不确定性的决策，真正落到现实世界执行时，状态、依赖、风险、失败恢复和可追踪性都不能含糊。 DeepSeek Harness 这次强调「Everything is a plugin」「Every run is traceable」，底层 Cordis 甚至专门研究如何撤销组件产生的副作用。 算法 → 函数式编程 → 交易系统 → Agent Harness。 未来顶级 Agent 团队里，这种系统和基础设施背景的人，可能会比我们现在想象得多。

为什么我说Robinhood @RobinhoodApp是非常注重散户文化的交易平台？甚至是全球最具散户属性的平台 它从产品设计和营销方式，几乎都是围绕"普通人也能参与金融市场"这个理念展开的。名字Robinhood（罗宾汉）本身就是"劫富济贫"。Robinhood早期主打零佣金交易，1美金都能交易 1美金就能炒股： 2019 年 12 月，Robinhood 正式向用户推出 Fractional Shares，允许用户：最低约 1 美元购买股票。 2021年1月的GameStop“散户大战华尔街”： 大量散户在Reddit等社区集结，疯狂买入GameStop，试图逼空对冲基金。Robinhood是当时散户最主要的交易平台。 大量美股散户第一次买币就是买 DOGE： 2021 年 4 月正式上架 DOGE 交易，当年 Q2，32% 的加密营收完全来自 DOGE 交易，DOGE 直接撑起了Robinhood 加密收入，从那个时候开始，Robinhood就是美国用户炒Meme币的第一大平台