一个自称被“机器精灵”和“全知无限智能”永久封禁DMT领域的人，在哭诉自己灵魂太弱、被赶出来，再也进不去了，还担心死后无处可去。整个故事和上一个视频Chase Hughes讲的“被DMT封禁”现象主题高度相关 “机器精灵（Machine Elves）已经永久把我从DMT领域封禁了，我真的不知道我做错了什么。我什么都没说，我什么坏事都没做……” “我只是在玩一些灵性能量物体、迷幻植物和形状，我在和虫人（bug men）互动……” “结果在某个时刻我肯定做错了什么，**全知无限智能（all-seeing infinite intelligence）**直接把我照亮，像灯一样亮起来，对我说：你被永久封禁了，滚出去！” “他们告诉我，我精神上已经破产，我的灵魂很弱，比大多数人都弱……” “我已经试了好几次想回去，我玩DMT很多年了，我是老手了！但我回不去了……” “我一进去就看到黑暗，看到那扇门，我能听到机器精灵，我能感觉到全知智能，然后我就听到**‘滚！滚！’**，然后我就醒了，什么都没发生……” “我甚至没待多久，只待了几秒钟。我以前在量子领域里一待就是几百年，现在最多待两分钟……” “我甚至都没产生任何体验了。我吸了DMT，就被赶出来……” “我需要回去，我们都需要回去。我们不知道那是不是真正的现实，而我们这个世界才是模拟的……” “如果我被封禁了，那我死后要去哪里？如果DMT领域才是我们死后要去的地方，那我现在被困在这个模拟里了怎么办？我没有访问权限了……” “所以求求你们，谁要是再去DMT领域，见到机器精灵或者全知无限智能，帮我问问我到底做错了什么，帮我说说好话……” “虽然我当时在互动那些东西，可能看起来像在偷东西，但我真的没有！我拿那些东西只是为了带回来分析，让我们更好地理解这个灵性维度……”

聚焦在现有工作上用coding Agent去解决，是一条错误道路，人类已经把能吃的红利吃差不多了， 接下来就是无尽的人指令-agent执行-人指令-agent执行的iteration中逐渐迭代工作，很难把人从这种小幅度高强度反复的iteration中解放出来。 因为现有codebase不仅高度复杂，而且人的大部分命令都是高度模糊、 高度开放、高度自由、无法验证的命令， 场景也是高度开放、高度自由、无法在containers中直接测试跑一跑，必须在真实世界中获得反馈才能继续修改工作。 所以我最近半年一直坚持反复告诉大家： 1. 在现有所有大型科技互联网软硬件移动外包平台coding agent的红利很快就吃完，现有人类像唱山歌一样和claude code高强度一问一答的模式，就是短期内的最优解——像full self coding一样大量agent并行完成coding工作，不会带来更多的收益； 2. 在coding agent很快增长和红利消失的大前提下，人类如果想继续把AI Agent和multi agent的红利吃干抹净，必须持续找到有价值的新领域、新方向、新问题： A. 同时满足问题定义简单干净、环境封闭、非常非常易于verify、问题解决方案搜索空间巨大的复杂问题，让goal-driven( 前提是易于verify，必须用很低的成本去verify最终输出是否正确，保持持续验证这个criteria，给予正确的反馈和无限工作循环的核心条件，直到完整完成工作； B. 能够把multi agent的并行度吃干抹净，一次性1000个agent大批量初始化和启动，在一些setup中持续活跃，保持multi agent的可观测性， 除了openclaw时代就臭大街的各种爬虫以外，还有行为经济学、社会学、心理学、教育学、法学等等大规模试验，不由分说充足token，先初始化1000个agent模拟跑几天，观察一些初步结论； C. 就像我半年前说的价值10万刀的策略：把一切人类社会中遇到的所有问题，整理成文档、表格、图片、文字、structured data，让一些富有经验、富有memory的coding agent（就是claude code和codex本人）进行一步步解决， 你始终要明白，现阶段的头部coding agent已经足够复杂、 足够高级、机制足够完善，AI Agent已经经历了4~5轮工业革命，完善到整个industry其他任何生态和框架继续手搓的任何agent都像一个玩具，只要一个claude code/codex一个文件夹+一个docker/kubernete，就是未来一切企业和流程中的general agent； 3. 有一点几乎被所有人忽略，也是我近几个月意识到的问题。 在经典deep learning时代，一些产业对于经典neural network和baysian model有天然的不信任感和敌意，他们会非常激进、偏执地要求一切machine learning的模型尽可能地跟随可解释性、AI伦理、因果推断等等方向。 在AI Agent时代，越是激进使用的人，越是对AI Agent产出的代码、报告、分析、数据、结论产生严重的怀疑， 因此不只是GPT model需要superalignment，LLM Agent本身更需要superalignment，在Agent时代，superalignment的重要性会越来越高， 而且AI Agent产出和workflow的可解释性需求也会越来越高，最最基础浅表的就是各种问答chatbot的来源引用，今后其他越来越复杂的工作，包括coding本身，都会有可解释性的大量问题涌现， 一种方式是尽可能用formal verification或者prover的形式来自动化验证， 一种是用agentical的验证方式，就像人一样去用一个或者多个agent来反复review和challenge一项工作； 4. 还有一点很多人没想到，就是AI Agent会对人施加反过来的影响。 比如office出现后，普通人要求用office三件套来完成工作，office重塑了人类办公的基本流程和规范， 比如出现了google之后的早期，普通人要学会正确输入搜索关键词，把想问的问题拆分成正确的关键词，以获得正确query的结果（后来google反复做了优化，这个技能也逐渐不重要）， 比如social network出现之后，人们学会了全新的交友方式、social network的交友礼仪、聊天方式， 所以在AI Agent时代，人最重要的技能，没有之一，就是如何正确使用AI Agent、挑选正确的模型、使用正确的工具、组建正确的prompt、描述正确的问题、输入充足完备的信息、如何用goal-driven去构建一套dual-agent的简单无休止infinite-loop workflow， 一个不会正确定义问题、不会正确输入足够多的信息、不能让AI Agent在一个边界清晰的闭包问题中正确工作、持续工作的人，天天拿AI Agent当成无所不知的万能神、百宝箱、随机神、超人，除了问弱智问题，就是玩猜猜看、问宏大开放的无异议问题， 这种人大概率会被这个时代逐渐淘汰掉。

2021年8月，IVC (Infinity Ventures Crypto）正式成立。 之后，@AethirCloud 联创Daniel Wang 很快加入IVC。 2021年11月，IVC与YGG联合组建了YGG Sea,即现在的 W3GG @w3ggofficial ; 随手双方又组建了YGG_JAPAN @YGGJapan 2022年2月，IVC完成了一只7000万美金的Web3基金，由@Circle @DCGco 和 @AnimocaBrands、蜂行资本（Hive Ventures）和心元资本（Cherubic Ventures）等参投。之后，IVC将这只基金的第一笔投资，联合 @a16z 投给了 @YieldGuild IVC合伙人包括： 1 田中章雄是Akio Tanaka @tanakaakio  @HeadlineVC Headline Asia 创始合伙人，IVC 联创； 田中章雄作为headline aria基金的创始人，属于日本本土传统投资圈的OG。 2 陆龙智Brian Lu @LuBall13 曾经的IVC联创与GP，陆龙智有个传奇经历的老爹 —  UT斯达康创始人&软银中国（SBCVC）奠基人，陆弘亮。 3 刘祖德 JT Law @JorLaw8 VerifyInvestor 的联合创始人 4 Gabby Dizon @gabusch    YGG 联合创始人 5 Alex Yeh @alex_yehya 叶威延 AuraBlock Ventures的联合创办人，也是  $gaib @gaib_ai 的联创 IVC 还有个 Richie Chaval Jiaravanon @RichieLychee  ，是 Snapask Thailand 的前CEO；有另外一个身份，Velo Lab @veloprotocol 的董事。 两个Jiaravanon的背后，则是Charoen Pokphand Group，泰国最大的民营企业正大集团。 再回到作为IVC派驻到 Aethir 的代表及项目 联创Daniel Wang ，根据公开信息显示，在2021.08 - 2023.08 期间，Daniel Wang 在IVC / W3GG /Aethir 三方均有任职。  刚收到知情人士的消息：Daniel Wang 在IVC期间大肆收受各种回扣，引起IVC几个核心合伙人的不满。 这里插一句。IVC 是日本币圈机构里面，投币圈项目数量排名第一的。 @gov_online  @meti_chusho  @fsa_attention @SESC_JAPAN @fsa_procurement @MOJ_PSIA @NPA_KOHO @JFSA_en @Wa_nisa_FSA @LaserDigital_

这两天看完了《哈萨比斯：谷歌AI之脑》。 作者对哈萨比斯的彩虹屁，稍微有点过；对Altman的揶揄，还是太克制； 本书英文名叫The Infinity Machine，我怎么记得这个曾经是讲以太坊的啊。 给AI活人建生祠，把币圈祖坟刨出来。

每年都是黑客，各种"黑客"。 那今天我们分享一个黑客相关的交易故事(事故)吧 2022年3月31日凌晨，著名GameFi项目Axie Infinity侧链Ronin爆出被盗173600枚ETH和2550万枚USDC，价值约6.2亿美元。 被盗金额是加密行业有史以来最大，轰动一时。 而官方披露出来被盗的原因极其扯淡，比MIXIN这个还扯淡：Sky Mavis的Ronin链目前由9个验证器节点组成。为了识别存款事件或提款事件，需要9个验证器签名中的5个。攻击者【设法控制】了Sky Mavis的4个Ronin验证器和1个Axie DAO的第三方验证器。 然而，一名普通用户早在6天前，3月23日就发现项目被盗，于是50倍大额做空了 $RON 和 $AXS ，然而除了他，居然没人知道项目被盗。3月29日，Ronin的开发团队Sky Mavis才发现了这一安全漏洞。 在团队发现被盗前的一周，行情持续上涨，这名用户的几十万美金被爆仓了。 傻X的共识也是共识——李笑来

Ronin 网络将在 5 月 12 日 正式迁移，成为新的以太坊L2，采用OP Stack L2（和 Optimism、Base 同一技术栈）。 L2应用链将成为未来L2的趋势，而通用链估计也就剩下Base和Arbitrum还有些许用户了。 Ronin是Axie Infinity 背后的区块链，它从“独立侧链”变成“以太坊二层”，它目前日活用户大约2万。 如果未来Polymarket成为L2，那潜在的用户规模和经济活动要大很多。

币圈百科2025年终总结之女镰刀 新年到来之际，你愿意被哪位女镰刀割一刀？ 1️⃣刘馨晨  @MaySparkDigital 空手套白狼的速通BN专业户 @GoPlusSecurity    $GPS     最高跌幅50倍 @myshell_ai          $SHELL  最高跌幅20倍   @privasea               $PRAI     弃盘 2️⃣ 万卉 @DoveyWan          第一闺蜜德福小猪 @HookedProtocol   $HOOK  最高跌幅50倍    @alt_layer               $ALT      最高跌幅70倍  @movement_xyz    $MOVE  最高跌幅40倍 @GMX_IO               $GMX      最高跌幅30倍 3️⃣ Tascha Panpan  @tascha_panpan   泰国SCB10X集团的首席代表镰刀 @Infinit_Labs   $In     Beta Finance     $Beta    下架跑路     @stellaxyz_      $Alpha   弃盘归零 4️⃣ Lily  Chao       自称在中国大陆及香港拥有强大政府关系的神秘女子 @_FractalNetwork  Findora  $FRA   弃盘 @PolyhedraZK       $ZKJ                  弃盘归零 5️⃣ 张丽  @lilyz_crypto 沿袭了老火币刀法的新火系女掌教 @MYX_Finance    $MYX      @zulu_network      $ZULU    弃盘 6️⃣ 楼霁月  @Joylou1209 易理华 @Jackyi_ld 高攀的妻子，人送外号：雌雄大盗 套路是这样：易理化从一级市场介入，楼霁月从二级市场拉盘砸盘，夫妻配合收割。 2010年，楼霁月从杭州二中进入中南财经政法大学；并于15年从Johns Hopkins University商学院硕士毕业。 到了上上轮2017那会，楼霁月动用他老爹楼瞿华作为浙商银行萧山支行行长的特权，帮她抵押借出来了大量资金，携手易理化大举杀入币圈。 这个资金，一体量远超正常数额之外，二属于严重违规操作。 @dego_finance  $DEGO   最高跌幅100倍

暗藏玄机， @buidlpad 时隔11天更新了推特，这个打新平台的新项目备受期待，因为上了 BP 的项目，不仅能速通币安，参与的用户还能保本 跟着这条新推顺藤摸瓜进入实习生的主页 @buidlooooor ，可以发现bio出现了一只黑猫！为什么不是黄猫🐱是黑猫？ 我觉得算是明示了，@brevis_zk 的吉祥物是黑猫，这个项目背景上线币安也问题不大 如果只看叙事，其实很容易把 Brevis 当成又一个ZK 很厉害的项目。但把时间线和落地拆开看，会发现它推进得非常具体 先是 11 月 17 日，ProverNet 白皮书正式发布 从公布的数据来看，Brevis 现在已经累计处理了 2.5 亿级别的 ZK 证明任务，合作方超过 30 个，不少都已经是大家熟得不能再熟的协议 比如 PancakeSwap 的 Infinity 模块，目前已经通过 Brevis 跑了 1730 万次证明。用户看到的只是手续费钩子变化，背后的判断逻辑全部由证明驱动，不需要信任任何中间方。 Uniswap v4 已经把 Brevis 用在 VIP 分层、LP 忠诚奖励和 gas 返还上；QuickSwap 用来做动态手续费；Euler 的 Incentra 奖励已经发放了 10 万美元等值的 rEUL，分配全程依赖证明结果 在 Linea 这条链上，Brevis 累计跑了 1210 万次证明，覆盖 6.19 万个地址，甚至已经和 MetaMask 的激励机制、Aave 的 2.4% APR 场景连在了一起 这些都不是概念验证，而是正在发生的业务流 整体算下来，Brevis 已经在生产环境里跑过 1.2 亿级别的证明任务，服务超过 9.4 万真实用户。这个规模，在 ZK 项目里已经算是非常靠前的 在激励层面，BREV 现在只做几件事： 用来支付证明费用、用来给提供算力的人做质押、用来分成收益、用来调节参数。没有多余用途，所有消耗都直接和证明任务挂钩 如果把这些进展合在一起看，其实很清楚： Brevis 这条线已经从“能不能用”跨过去了，现在关心的只是跑的人越来越多，接入的协议越来越重 到这个阶段，它更像是在替一部分链上计算打工，而不是做一个单点功能的 ZK 项目 后面的变量，不在方向，而在规模

如果实在没什么做的还是撸项目测试网👇 Arc 是由“稳定币”Circle 推出的新一代 EVM 兼容 L1 公链，旨在构建互联网的经济操作系统，将可编程稳定币与链上金融创新深度结合。Arc 专为金融应用设计，重点服务全球支付、外汇、借贷与资本市场等场景，目标是为互联网的可编程货币提供一个安全、低成本、合规且可扩展的基础结算层 注意现在这些测试网不一定有回报 @arc 1⃣在钱包中添加 Arc 测试网络 链接： 2⃣领取测试网络的测试币 链接： 3⃣在 Arc 测试网中发送 GM代币 链接： 4⃣部署智能合约 链接： 以上两步能交互什么就去交互 5⃣到 InfinityName 平台注册一个 .arc 域名 链接： 其他交互大家自行再摸索就行

$SIVE 的想象力空间挺大，跟lite和cohr同赛道，只有10亿市值又计划上市美股。 它在ib上能买的代码是 #2DG# 问gemini问题“Sive分析一下产品在amd，英伟达，等ai巨头的业务产线中的站位和其产品的全球市场规模”，下面上AI回答。 这家在 2026 年 AI 基础设施赛道中因“外部光源（ELS）”和“共封装光学（CPO）”技术备受瞩目的企业，以下是其在英伟达（NVIDIA）、AMD 等巨头业务线中的站位及全球市场规模分析。 一、 产品核心站位：AI 集群的“光引擎”驱动者 在英伟达与 AMD 的 AI 芯片演进中，**互连带宽（I/O）**已取代算力本身成为最大的系统瓶颈。Sive 的产品（主要是 CW-WDM 连续波激光器点阵和 RF 束成形芯片）处于以下关键环节： 1. 英伟达（NVIDIA）生态：Scale-up 网络的关键变量 • 站位： 英伟达从 Blackwell 架构向下一代（如 Rubin 或更高版本）演进时，传统的插拔式光模块（Pluggable Optics）因功耗和延迟瓶颈正向 CPO（共封装光学） 转型。 • 功能： Sive 的多波长激光器阵列作为 ELS（外部光源），被放置在计算模块之外，通过光纤为交换机或 GPU 旁的硅光引擎提供光源。 • 逻辑： 在 NVLink 的 Scale-up 网络中，Sivers 与 Jabil（捷普） 合作开发的 1.6T 及 3.2T 光收发模块，是实现万卡集群乃至十万卡集群低延迟通信的基础。 2. AMD 生态：Chiplet 互联与 Infinity Fabric 的光化 • 站位： AMD 在 Instinct 系列（如 MI350/MI400）中重度依赖 Chiplet（芯粒） 技术。 • 功能： 随着互联距离跨越板卡，光互连（Optical Interconnect）成为替代铜线传输 Infinity Fabric 信号的唯一手段。 • 逻辑： Sive 提供的激光阵列具备极高的波长稳定性，支持 WDM（波分复用）技术，这与 AMD 追求的低功耗、高密度的芯粒间光连接需求高度匹配。 二、 全球市场规模与需求空间 Sive 所处的细分赛道正经历从“边缘科研”到“主流基建”的跨越。 1. 硅光子（Silicon Photonics）核心市场 • 2026年预估值： 全球市场规模约 40.3 亿美元。 • 增长速度： 复合年增长率（CAGR）维持在 24%-25% 左右。 • Sive 份额： 在 ELS（外部光源）这一高壁垒细分环节，Sive 是全球少数能提供符合 CW-WDM MSA 标准的商业化供应商之一，与 Lumentum 和 Coherent 形成竞合关系。 2. AI 光互连总体有效市场 (TAM) • 根据高盛及相关行业报告预测，到 2026-2028 年，受 AI 集群扩容推动，全球 AI 光通信网络 TAM 将从 150 亿美元爆发式增长至 1500 亿美元 以上。 • Scale-up 占比： 其中用于芯片间、服务器间“纵向扩展（Scale-up）”的连接部分占据约 70% 的产值，这是 Sivers 激光器阵列最核心的应用场域。