A young girl demonstrated her ability to freely switch her eyelids among three modes: single, double, and one single with one double. It's so cool! 小孩姐展示任意切换眼皮三种模式 可单可双还可一单一双 太酷了 网友：教教我 阿姨真的很想学这个！神奇绝活 #单双眼皮切换# #搞笑日常#

日读论文： From Context to Skills: Can Language Models Learn from Context Skillfully? (Ctx2Skill) 互斗写书，越斗越偏 ──────── 医生想用一份刚出的临床指南调整治疗方案。50 页文档，密密麻麻全是术语，规则之间还交叉引用。他真正需要的是把"什么病合什么药"变成几条能照着走的步骤。直接把整份指南扔给 GPT-5.1 让它答题，全 benchmark 平均对率 21%——大模型读完了，用不出来。这不是它"长上下文"不行，是 *它没把规则提炼成可以反复调用的小手册*。 老办法是把人类标注员请来给文档画重点：把规则、流程、注意事项提炼成自然语言"技能"，附在 prompt 前面给模型用。但这条路有两个死结：一是*标注成本爆炸*——50 页技术文档，标注员要把整套领域逻辑读到能复述，几小时才标一份；500 份这么搞，人累死也搞不完。二是*没有外部反馈*——如果想让 AI 自动写技能，怎么验证它提炼对了？没有 ground truth、没有执行结果、没有标准答案，它瞎写你都不知道。已有的"自动写技能"方法（AutoSkill、SkillX 等）都需要环境给反馈信号——比如"代码跑出来对不对""任务完成没"——可面对一份纯文档，没人替你判对错。 作者说不需要外人。让模型自己跟自己打——一个出题，一个解题，第三方判 pass/fail。每一回合，错题让解题方反省"我漏了什么知识"，过得太轻松的题让出题方反省"我出题不够刁"。两边各自维护一份自然语言的"技能手册"，回合结束之后改写各自的手册。这套循环不依赖人类标注，也不依赖任务本身的对错反馈—— *只用模型互相之间的胜负就能把技能写出来*。 ──────── 按常识，5 个回合互相磨练完，第 5 回合的 Reasoner 手册应该最强吧？ 错。论文做了固定回合的对照实验（GPT-4.1）：*单调下降*。越练越差。 为什么？作者起了个名字： *adversarial collapse*——对抗坍缩。Challenger 越来越凶，开始出"考钻牛角尖"的题；Reasoner 为了应付这些极端题，把手册改得越来越歪——专为对付怪题而存在的条目挤掉了通用知识。两边都在围着一个不代表真实任务分布的"病态点"打转。 更阴险的是， *这种崩塌在循环内部察觉不到*——Judge 每一回合只看当前题，没有信号告诉你"之前学会的事是不是被新条目挤丢了"。 ** 怎么找回早期的好手册：Cross-Time Replay 既然不能信"最后一版"，得回头挑。但凭什么挑？ 办法：在 5 个回合里偷偷攒两套小探针—— - *Hard probe*：每回合败得最惨（评分点通过率最低）的那道题 - *Easy probe*：每回合解得最轻松（评分点最少）的那道题 循环跑完，把 5 个版本的 Reasoner 手册*回去重做*这两套探针。每个版本算两个分：在难题集上的解题率 ρ_h、在易题集上的解题率 ρ_e。 *选哪一版？* 让 ρ_h × ρ_e 最大的那一版赢。 为什么是乘积不是相加？*乘积惩罚"舍弱保强"*——一个版本如果为了多解几道难题、把易题做塌了，乘积立刻塌（一个 0 拉低全场）；加法只算总分，掩盖短板。消融：换成加法 → -0.6%。 ──────── *你的对手如果只服你一个人，他会变成你的镜子，不是你的镜鉴*。 Self-play 跑久了，Challenger 出的题不再代表真实世界，只代表 Reasoner 当下还不会的边角；Reasoner 的手册也不再是知识，只是这场私局的应试手册。两个人在屋里关久了，一起走进自己造的回音壁。 破解的办法不在循环里——*在循环之外保留一份"代表性参照"*，回头挑哪一版没飘走。Cross-Time Replay 是这个论文真正的灵魂，不是某个技术细节。它在说：*对抗优化必须配一个不参与对抗的判别器*，否则一定会塌。这个判别器不一定是人，可以是从对抗自己内部偷出来的、有代表性的小样本——但它必须独立于"当下这一刻在追什么"。

机器人世界模型（全新维度，0 去重 = 全新信息） 核心项目： - Awesome-WAM（OpenMOSS）：World Action Models 综合论文列表，含 DreamDojo（从人类视频学习的通用机器人世界模型） - awesome-physical-ai：VLA 模型、世界模型、具身基础模型论文合集，含 NVIDIA Cosmos Predict2.5 - π₀/π₀.5（Physical Intelligence）：视觉-语言-动作流模型，通用机器人控制 - GR00T N1（NVIDIA）：通用人形机器人开放基础模型 - InternVLA-A1（阿里巴巴）：统一理解、生成和动作的机器人操作模型 仿真环境： Genesis、Isaac Sim、MuJoCo 仍是主流 操作策略： LeRobot（Hugging Face）、Octo、Diffusion Policy、ACT 是当前热门

别一上来就买 API 额度，先把免费模型入口摸清楚。 OpenRouter 有个 Free Models Router，专门处理免费模型路由。 说白了就是：你可以先用免费模型做测试、跑 demo、接小工具，确认项目真的能跑起来，再考虑付费模型。 这个对新手特别香： ✅ 做 AI 小工具原型 ✅ 测提示词 ✅ 跑轻量客服 ✅ 做学习项目 ✅ 给 Codex/Agent 测备用模型 很多人亏钱不是因为 API 贵，是还没验证需求就开始烧钱。 先白嫖测试，再决定要不要升级，这才是正常玩法。 🔗

Cerebras的IPO火爆，官方考虑大幅上调IPO定价区间。看路透社报道，Cerebras正考虑将IPO定价区间从此前的每股115至125美元上调至150至160美元，涨幅高达约28%。与此同时，公司还计划将发行股数从2800万股增至3000万股。若最终以每股160美元定价，Cerebras此次IPO募资规模将达约48亿美元。 个人看Cerwbras的核心优势在于：WSE-3推理领域已建立一定优势，tokens/second 可达GPU集群的15-20倍（低延迟场景下尤其突出）。Agentic workflow、reasoning models、长上下文推理正是其优势凸显的领域。 也拿到了大客户订单，OpenAI既是其股东也是签署了长期供货协议。而AWS已将CS-3集成到Bedrock，提供混合Trainium+ Cerebras推理方案。 相当于技术和产品已经得到了验证、商业化正在落地。 这个时机也很好，现在推理正在快速拓展、市场也希望能找到新的潜在英伟达挑战者、也会给更高的定价和预期。 个人看未来的空间看WSE-4如果能成功落地，成本/性能比将进一步拉大差距，让Cerebras从“高端替代”变成“主流基础设施”。 未来如果WSE-4成功=从“推理利基冠军”跃升为“AI基础设施第二梯队核心玩家”，市场空间进一步打开。 看到两篇关于Cerebras的推文，值得细看： @LinQingV 的这篇 @roger9949 的这篇

好策略不一定要更强，但一定要不一样 有些趋势跟踪策略的基金夏普比率（Sharpe Ratio）只有 0.3-0.5，也有很多资金认购，主要是因为策略配置时，除了收益以外，策略间的低相关性也很重要，怎么说 Sharpe 0.3 也是盈利策略。 组合策略的 Sharpe 有收益线性叠加，波动按 √N 叠加的特点。N 个零相关、Sharpe 各为 S 的策略等权组合，组合 Sharpe = √N × S： - 4 个 Sharpe 1 的独立策略 → 组合 Sharpe 2 - 9 个 Sharpe 1 的独立策略 → 组合 Sharpe 3 - 16 个 Sharpe 1 的独立策略 → 组合 Sharpe 4 独立交易员 Scott Phillips 在 Flirting With Models 的节目公开过他的加密组合策略，包括： - 趋势跟踪（CTA 风格， 以 50% 年化波动率作为仓位控制的约束）：过去 4 年 Sharpe 1.7，收益分布正偏（大部分小亏，小部分大赚） - 横截面动量（所有币按波动率标准化后，按过去 N 天收益排名，前几名开多，空后几名开空）：Sharpe 略高于 1.7，收益分布不如趋势偏向单边大赚 - 横截面套息（所有币按资金费率排名，最高的开多，最低的开空）：Sharpe 1.7（与趋势跟踪相近），收益分布是负偏（大部分小赚，小部分大亏），而且这个策略与前两个策略的相关性明显低。 Scott 最后总结：“这三个一起运行，很容易达到 Sharpe 2 ，执行上不需要太精细。” 按之前的公式倒推：N = 3，Sharpe 各 1.7，组合 Sharpe 取决于两两相关度 ρ： - ρ = 0.5 → 组合 Sharpe 2.08 - ρ = 0.3 → 组合 Sharpe 2.33 - ρ = 0 →组合 Sharpe 2.94 可见相关度越低的策略在一起，对组合 Sharpe 提升越大（相关性在极端行情会失效，不过这是另一个话题，这里不展开）。 上面这几个策略都是价格方向上的相对排名，机制上有不少同源。要再降低相关性，就需要换一个完全不同的维度。 波动率策略做的是隐含波动率和实际波动率之差（波动率风险溢价），与价格方向的相关性显著变低。AQR 在波动率策略的研究里提过，波动率风险溢价策略与动量、套息、趋势的相关性都很低，所以将这类策略纳入组合，能显著降低波动性，从而提升组合 Sharpe。 可以试算一下，我们假设当前组合的相关性为 0.5，夏普为 2.08，此时加入一个 Sharpe 1.2 且和其他策略相关性只有 0.1 的新策略，那么新组合 Sharpe 将提升为 2.29。即使新增策略的 Sharpe 略低，依然使得整个组合的 Sharpe 提升了 10%。这是配置层面的杠杆：加入不同源的新策略，等于打开了一个新世界。

Grok Imagine的视频能力进步也挺大的，尤其是在NSFW方面，目前我还没有解锁全功率的Spicy模型，但靠通用模型已经能跑出尺度相当宽松的AI视频了，你们可以感受一下。 测试下来的总体感受就是，Grok和Sora 2都是在走消费级路线，主打不会写提示词也能抽卡抽出及格线以上的作品，有点类似代码补全的原理，默认的Normal和Fun两款模型，一个负责转化动效，一个负责抽象鬼畜，分工还挺合理的，而且对图片构图的要点get得非常不错，在零提示词或者少量提示词的干预下能够做出符合预期的判断。 Spicy模型虽然没有全量上线，而且被灰度的用户也是时有时无，但其实可以在提示词里加入mode=spicy来实现破甲，原本被系统拦截的图片也可以重新生成视频。 （1/n）

邻居旅行结束回来一周了。 始终没有单独时间见他。 其实也不是一定要单独见，只是觉得应该说几句两个人之间的话。 所以虽然约好晚上大家一起去喝酒，他还是想让我 出来，我也觉得应该有哪怕十分钟的 独处。 所以吃完午饭，擦地洗澡，完了我对徐说我去取货。 徐问重不重，要不要他搬，我说不用，袋子拎就可以。 他说好吧。 一出门我就短信给徐说，其实是去对面的咖啡厅......他说他知道。 我说你知道我也得说清楚。 不隐瞒是我们彼此的约定。 于是，没有负担地，我在午后温暖的阳光里走到"老地方"......邻居坐在室外等我，一样的茶杯，倒满了 热茶。 我在对面坐下来，虽是深秋，那时却有点热，我脱 了外套。 他捏了我胳膊几次。 喝茶。聊怎么增进大家的感情，以及以后要怎么相处。 他也说要磊落，不做偷偷摸摸的事。 我同意。 邻居好奇徐怎么变了，以前在我的描述里，他似乎并没有太干涉我的个人交往......我说人都是可能会变的，他能坐下来和你喝酒说话，已经很了不得了。 和徐分开的几年里，有人对我好，照顾我，他觉得可以接受的。可是在一起了，他可能会变得比原来"贪婪"(他其实一点也不)些，想拥有我全部，也能理 解。而且他并没有严格限制我，相反，他可能也在 内心说服自己，接受再接受......只因为爱我，希望我更快乐。 简单聊了20分钟的样子，我要去取货，他也有事了，就一起去了药店。 在药店，他也只是从后面轻轻抱了我一下......那一刻，我想念被拥抱，想念熟悉的体温与气味。但想着晚上也会见面，也就作罢。人不能过于强求。 晚上七点半，我和徐去他家楼下时，他的车子已经开了出来。他在等我们。 徐坐副驾驶座。我坐后座。本来也是为了他们增进了解，才组的酒局。一上车，邻居说特斯拉澳洲将不卖ModelS和ModelX了......这是个好话题，两人有了比较好的开场话题。 到了酒吧，我和邻居过去两年里来过无数次的熟悉的酒吧。他们并排坐下，我坐在对面。这个坐法，是因为他们要看球，要面对着最大的电视屏幕，而我不看也看不懂。 徐对美式橄榄球了解得多一些，邻居说澳式的更有趣。所以他给徐谅解了澳式的一些规则，很快，徐就看进去了。而且徐也会虚心地请教邻居问题。 一边看球，也聊天，聊房子。聊哪个区好点，聊买哪种房子，他问考不考虑townhouse，我们表示 不考虑......其实人就是不知满足，如果不追求 house，不追求投资，有得住，现在就可以过得很好。人啊...... 中途徐去卫生间，他抓住我的手，相互摩挲了几下，也没说什么过分的话，就静静地等徐出来。 他们每人喝了三杯啤酒，我喝了一杯鸡尾酒。吃了一盘薯条。 10点的样子，一起回家，临下车的时候，徐说：改天我们请你喝酒。我脑海里竟然是在我家，做几个小菜，大家一起聊天喝酒，或许还可以小暧昧......谁知道呢?一切都得顺其自然循序渐进不是? 各自回到家后，邻居问：你今天想吗?我实话实说：想。

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