Solana 生态去中心化交易所 Orca 与借贷协议 Loopscale 合并并更名为 Formation，由 Loopscale 联合创始人 Luke Truitt 出任 CEO。Formation 将整合 Orca 的交易基础设施与 Loopscale 的借贷及投资金库产品，为新兴资产提供从发行、融资到交易的一体化服务，并计划将业务拓展至 AI、能源、机器人和国防等资本密集型领域，最终为相关资产提供进入受监管美国资本市场的渠道。未来 12 个月，Formation 将推出面向资产发行方的工具和新的投资策略，并已与 Figure、Shinhan Asset Management、Superstate、R3 和 Securitize 合作推动资产进入市场及分销。（The Block）

最近在思考一个事： 过去一年大家疯狂搞的 loops，是不是只是一种过渡方案。 老模型没法长时间自主干到完成为止，所以人类用外部循环来“兜底”。 现在 Fable 和 GPT-5.6（大概率 Kimi K3 也是）已经能在单次推理里把“持续朝着目标推进”这件事做掉了。 不需要你把“继续”写进提示词一百遍，不需要外部编排。 这就像手动挡到自动挡。手动挡没消失，但自动挡让“开车”这件事重新被定义了。 loops 不会消失，但会从核心架构变成边缘工具。真正的分水岭不是“能不能循环”，而是“模型本身有没有自主到达终点的认知闭环”。

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很多人把 Agent 用不好，不是模型差，是循环没搭好 Anthropic 这篇把 turn-based、goal-based、time-based 还有 proactive loops 拆开讲清楚了 短任务怎么停，长任务怎么设验收，重复任务什么时候该交给 schedule，边界都写得很明白 以后谁还把 Agent 当一次性聊天框，用起来会越来越亏.

AI 裁员时代的生存指南 Simon Willison 最新一个 blog 笑死 他转了一段 Mo Bitar 的 TikTok，叫《The Unethical Guide to Surviving AI Layoffs》 段子大意是：想升职吗？走进 CEO 办公室关上门说，hey 老板，我最近在搞一个东西叫 Ralph Loops，我觉得这可能改变一切。CEO 一定会问，什么叫 Ralph Loop？你就说，给我批 18,000 美元的 API 额度，我展示给你看。 然后你什么也不用做，因为你也做不了，因为没人能做，但等他搞明白这一点的时候，你已经升职加薪了。 第二刀更狠：翻译过来就是，老板听到“自动化”三个字会自动 high。段子告诉你怎么用：在公司大群 @ 同事：我把 Gary 自动化了。他的功能已经被 Ralph Loop 了。顺手 @ CEO。 太魔幻了……

据 Castle Labs 发布的固定利率借贷市场报告，目前 DeFi 借贷市场活跃贷款规模约为 285 亿美元，其中几乎全部需求仍来自浮动利率借贷。不过，随着机构资金、循环借贷、RWA 和 basis/carry 等策略发展，对固定期限及固定利率融资的需求正在增加。目前主要固定利率借贷协议规模仍较有限，其中 Fira 活跃贷款约 4.3 亿美元，但几乎全部来自 Usual Zero Rate 市场；Loopscale 约 5500 万美元，TermMax 约 3000 万美元，Morpho Midnight 自 7 月上线以来约 200 万美元。

卧槽，给我兄弟们上点好的啊！今天给大家上点暴力焚诀 对，就是那种让你一瞬间成为ai大师的速成方法！ 每次和AI对话时，请带上这些关键词 他足以让AI的输出质量提升10倍，少一倍都不行： 1.第一性原理（First Principles） 推荐关键词/短语（直接塞进你的提示词中）： “从第一性原理出发思考/分析/分解这个问题” 使用第一性原理思维：把问题分解为基本的真理和公理，避免依赖类比、惯常做法或现有解决方案。从头重建。 2. 系统思维（Systems Thinking） “运用系统思维（Systems Thinking），识别反馈循环（feedback loops）、涌现属性（emergent properties）、杠杆点（leverage points）和系统边界” 3. 链式思考 + 显性推理 推荐关键词/短语： “一步步思考并展示你的推理过程（Think step by step / Chain of Thought）” “在给出最终答案前，先完整展示你的思考链条（reasoning chain）” “零样本链式思维：让我们一步一步来思考。” 进阶变体（效果更强）： 思维树（ToT）：“探索多条推理分支，评估每一条，并在需要时回溯。” 自洽性： “生成 3-5 条不同的推理路径并选择最自洽的一条。” 4. 苏格拉底式质疑 + 反转思维（Socratic + Inversion）推荐关键词/短语： “像苏格拉底一样，通过连续提问挑战假设、揭示隐藏信念” “使用反向思维：什么会导致这失败？与之相反的假设是什么？” 检验假设：你在这里假设了什么？如果相反情况为真会怎样？ 5. 默会知识（Polanyi式）： “借鉴领域专家的默会/隐性知识——经验丰富的从业者所知道但常常无法完全表达的内容” “将来自现场的显性知识和默会知识结合起来” “揭示专家直觉上使用的那些无形模式和不成文规则” 6. 高杠杆思考维度 多维度/跨学科： “从多个维度（技术、经济、心理、社会、伦理、历史）进行多视角分析” 第二序效应（Second-order thinking）： “不仅考虑直接后果，还要分析后果的后果（second and third-order effects）” 费曼技巧： “用最简单的话解释，像教给一个聪明但不懂这个领域的人一样” 心智模型（Mental Models）： “调用相关心智模型（如机会成本、复利、反脆弱、纳什均衡等）进行分析” 结构化输出： “将回答分为：核心结论 + 详细推理链 + 潜在风险/反例 + 更好替代方案 + 行动步骤” 学会了请在评论区给我打👂：学废了！

代币化股票不仅仅是一种持有的资产。 在 @solana 上，它可以进行交易，用作贷款抵押品，提供给流动性池，或通过金库进行部署。可组合性将这些应用场景围绕同一种资产连接起来。 以下是 Solana 上股票资产的应用情况。 1/ 公开股票市场方面，包括 @xStocksFi、@BackpackOnchain、@sunrise、@Ondo、@superstateinc 的 Opening Bell、@Securitize，以及与 @Equiniti 合作的 @Bullish。 它们通过不同的代币化模式，将股票敞口引入链上。 2/ Solana 上也有私人公司的股权敞口，包括 @PreStocks、@Tessera_PE、@joinrepublic。@ShiftRWA 则增加了杠杆股票代币。 这些项目共同拓展了链上与股票相关的资产种类。 3/ 股票代币交易有多种形式。 @Raydium、@MeteoraAG、@orca_so、@byreal_io 支持代币兑换和能够赚取手续费的流动性池。 @ManifestTrade 则增加了订单簿交易。 4/ @JupiterExchange、@dflow、@Titan_Exchange、@1inch、@PancakeSwap 提供交易入口。 对于已完成接入的做市商，@xStocksFi 的 xChange 可以在 Solana 上通过原子化交易，将库存资产获取与客户订单成交整合在一起。 5/ @kamino、@JupiterExchange Lend、@Loopscale 接受部分股票代币作为贷款抵押品。 @zodial_xyz 将股票和加密资产整合到同一个保证金账户中。@NestUSD 允许用户以支持的股票代币为抵押铸造 nUSD。 股票持仓由此成为可用的抵押品。 6/ @JupiterExchange Offerbook 支持以符合条件的抵押品（包括 @xStocksFi 的资产）为担保，提供固定利率、固定到期日的 USDC 贷款。 如果借款人在到期时未偿还贷款，贷款方可以申领抵押品；在抵押品被申领之前，借款人仍然可以偿还贷款。 7/ @xStocksFi 的金库连接了 @veda_labs 的金库基础设施、@SentoraHQ 的策略策划，以及 @kamino 的借贷市场。 用户可以用代币化股票作为抵押借入稳定币，将资金投入收益策略，再把获得的奖励转换回最初存入的股票资产。 8/ @portfi_ 和 @stashddotfun 允许用户购买由股票代币、加密资产、黄金和生息资产组成的组合。 用户无需分别购买每项资产，只需购买一个组合，即可在自己的钱包中收到其中包含的各项资产。 9/ @MeteoraAG DBC 和 @LaunchOnSF 支持以股票代币作为配对资产发行代币。 股票代币在其中充当报价资产。 10/ 交易只是代币化股票的一种用途。借贷、提供流动性和投资组合策略也是其用途。 可组合性让这些应用场景围绕同一种资产相互连接。

转自雪球 《"整个市场就是一笔交易"，Steve Eisman 2026年看空AI全记录》 昨天聊了Michael Burry，《大空头》原型之一。今天聊另一个，Steve Eisman，他们在2008年通过做空次贷危机声名鹊起。 他2026年也在看空AI。但说法跟Burry不太一样，他更直，更狠。 今年6月初英伟达财报后，Burry加倍做空NVDA，Eisman说了句让很多人松口气的话："现在做空还为时过早。"整个上半年他一边看戏一边磨刀，到7月终于亮出了自己的判断——比Burry的"千刀万剐"更直白，也更让人后背发凉。 "整个市场就是一笔交易" 7月27日，CNBC《Squawk Box》上，Eisman把话砸在桌上："这完全是一笔交易。literally就一笔。" 他用60/40组合拆给大家看。 股票端，标普500里信息技术占37%，通信服务占9%，加上亚马逊和特斯拉，超过一半跟科技和AI绑在一起。债券端更邪乎——五大AI超大规模厂商2025年底只占存量投资级公司债的3%，到2026年5月，已经吞了当年新发行量的15%以上。高收益债那边，这个数字从1%飙到41%。 你以为在分散。其实全仓押AI。60/40？名存实亡。 "人们要么想买AI，要么什么都不想买" 同一天，Eisman爆了个操作——清仓Alphabet，持了很多年的那种。 "我持有谷歌的时间久到记不清了，"他说，"但我想降低AI敞口。" 他卖完之后，Alphabet从5月18日的高点408.61美元跌到7月24日的319.74美元，跌了20%。7月23日单日跌7.1%——公司刚把2026年cap指引提到1950到2050亿，市场直接拿脚投票。 卖了谷歌，他没买防御股。 "我没有买高露洁，我没有买高乐氏。我持有现金。" 为什么？"人们要么想买AI，要么不想买AI，但没有人会从AI撤出来去买高乐氏。" 翻译一下：所有人的注意力被AI吸干了。其他东西暂时没人看。他坐在一堆现金上，等。 四层警告，一层比一层狠 第一层：只要任何一家超大规模厂商削减AI capex，美股会"直线下跌"。整个市场的估值已经建在"capex永远涨"这个前提上。前提松了，骨牌倒。 第二层：LLM没有护城河。Eisman公开质疑——这些烧了几千亿的大模型公司，到底有什么可持续优势？用户随时在ChatGPT、Gemini、Claude之间切来切去，免费的。定价权？不存在的。 第三层：中国模型比西方便宜五倍，因为开源。价格战一旦真打，西方大模型的商业化路径会变得更窄。"我不知道这个问题的答案，"Eisman说，"但我认为其他人也不知道。" 第四层：哪怕买高盛、摩根士丹利——投行的靓丽业绩来自AI融资业务。AI已经渗进美国经济的每个缝里。今年一半的增长来自AI。如果AI没跑出来，市场会"大规模回调"。 他还做了两件事 6月27日，他拿SpaceX开涮。营收190亿，跟家乐氏（卖Froot Loops麦片的）差不多，估值是人家100倍以上。招股书里写着要去小行星采矿。"这literally是科幻剧。"他补了一句，Palantir"才"50倍营收，已经显得离谱了。 4月30日，他披露做空FICO。信用评分那家公司。FICO这么多年提价500%，"得罪了信贷圈的每一个人"。竞争对手VantageScore拿政府支持杀进来，房贷承销收费只有FICO的5%。披露当天FICO跌7.3%，到7月底已经跌了43%。 他和Burry的区别 俩人都在看空AI。节奏不一样。 Burry给了时间表和价格目标：NVDA从215砸向110以下，SOXX从640砸向330，2027年1月到期前。 Eisman不预测时点。他就说一件事：如果AI不成功，损失会很大。现在做空还太早，但那个方向没错。 Burry拿手术刀解剖。Eisman坐场边等尸体浮上来。 同一个赌局 把俩人放一起看。Burry从微观ROIC搭到中观会计搭到宏观叙事最后落到影子银行——精密得像财务模型。Eisman只捅一刀：整个市场就一笔交易，散不了，一旦散就是直线下跌。 Burry说：泡沫会碎，2027年前。Eisman说：碎不碎我不知道，但如果碎了，没人跑得掉。 那句最刺耳的话再说一遍："人们要么想买AI，要么什么都不想买。" 当一个市场被压缩到只剩一个选项，那不是投资。 20260806/农夫股市瞎评录