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Ducat 项目|Quanta 积分活动 ✅融资:400 万美元 ✅产品:比特币原生借贷 + UNIT 稳定币 ✅活动:Quanta 积分测试网任务 ✅🔗: 操作步骤: 1. 连接 BTC 钱包 2. 进入任务板块 3. 完成社交任务,绑定 X、Discord 4. 刷奖励、伙伴任务、社区任务 💡建议:做完现有任务,定期回来刷新增任务 @Ducatstable 是一个原生构建在比特币 L1 上的去中心化稳定币协议
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厉害了!人造细胞第一次自己长大,还成功分裂了 Quanta Magazine 报道了一项很有意思的进展:研究人员用化学方法合成了一套基因组,再配上人工组装的细胞膜,做出了一个来源完全“人工”的细胞。 更关键的是,这个细胞放到培养基里之后,能像普通活细胞一样吸收营养、复制 DNA,最后还能自己分裂成两个。 这件事真正让人兴奋的地方,不只是“把细胞造出来了”。十多年前,JCVI 就已经做出过 Syn3.0 这类人工细胞。现在更重要的变化是,这次的细胞分裂过程更加稳定,可以连续跑很多代,说明它已经更接近真正生命系统的运转方式。 当然,它还不是一个“完美生命体”。研究人员把合成基因组精简到只剩几百个基因,但它依然能长出可遗传的代谢节奏。这也让大家开始讨论一个问题:生命到底需要哪些最基本的零件,才能自己维持、复制和延续下去? 简单说,这次成果像是合成生物学迈过了一个门槛。过去更多是在“搭零件”,现在开始看到一个人工系统能像生命一样自己运行、自己传下去。一个能自我传代的人造细胞,意味着合成生物学正在从工程实验,走向真正的生命构建。
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🔥 顶级情报!10个刚冒头的新鲜 Alpha 项目清单 趁还没大火,赶紧加进你的观察列表(Watchlist): 1️⃣ 恐龙化石 RWA 🦕 ➔ @JurassicFi(正在募资 $66万) 2️⃣ 加密超级 App 📱 ➔ @BondSuperApp_(交易+借贷+钱包一站式) 3️⃣ 股票收益协议 📈 ➔ @ergoyield(Robinhood 股票借贷生息) 4️⃣ AI Agent 基础设施 🤖 ➔ @vAPI_Network 5️⃣ Coinbase 系 DEX 🏦 ➔ @Oneswapcc(Canton Network 节点) 6️⃣ RWA 链游 🎮 ➔ @FortuneFoes(基于 Robinhood Chain) 7️⃣ 稳定币安全大脑 🛡️ ➔ @PharosWatch(风险情报分析) 8️⃣ Base 生态新原语 ⚡ ➔ @AureonProtocol(B20 可编程资本) 9️⃣ DePIN 算力网络 💻 ➔ @QuantaCompute 🔟 货币级基础设施 🏛️ ➔ @standard_rsv(非传统 DeFi)
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王虹拿奖,有几个细节想拎出来聊聊。 一、北大作为”原生学校”的意义 王虹在菲尔兹奖的新闻采访里没有感谢北大,她感谢的是自己在法国的老师,说是法国的学术训练让她坚定了对数学的热爱。 我的理解是,北大在她的故事里扮演的是”原生学校”的角色——类似原生家庭。它提供了一套非常全面基础的本科训练,这是真的;但师生关系里的人文关怀相当稀薄,这也是真的(去各大论坛搜北大数院的自述,能看到大量说自己在数院自卑了四年得不到认可的描述)。 在一个 IMO 奖牌遍地跑、大神密度极高的环境里,王虹的位置几乎注定尴尬:她不是竞赛生,是从地空系考进数学系的高考转系生。面对一群绩点逆天的应试佼佼者,受挫(discouraged)几乎是结构性的。她自己在采访里的说法也印证了这一点——本科阶段,她一度怀疑自己是不是真的擅长数学。 还有一个细节:她去美国读博之前先去了法国,而当时替她写留法推荐信的,是大一地空系的一位主任老师。这是否侧面说明,她在数学系后半段的学习并不理想,以至于找不到足够多愿意为她背书的老师?后来看到更多同届同学的回忆,才知道她本科时的 GPA 确实不高。 二、评价的错位,比评价本身更值得看 北大师友回忆她:不是竞赛生,成绩不算突出,班上偏内向、话不多,但极其自律、肯下苦功。 法国同僚那边给出的形容词是:活泼、开朗、有想法。 巴黎理工的老师评价她:直觉罕见,远超同年级所有学生,能快速攻克超纲难题;是那种天赋、韧性、思维深度全部拉满的极罕见学生。 MIT 的博导评价她:研究气质”慢而深”,不被传统路径束缚,能用新方法找到前人没看见的突破口。 同一个人,隔着一个太平洋,被描述成了两种生物。 今天听到一个说法,觉得特别贴切: “一个人被说内向,她不一定真的内向,而可能说明她在这个环境里失权。” 三、纯数研究讲究”师傅带进门”,也讲究真正的热爱 去法国大概是她学术生涯真正的转折点。 Yvan Martel 教授告诉她,学习中遇到任何困难可以先攒着,下次见面再问。她说,那是她第一次意识到:我不必独自解决所有问题。 后来她去 MIT 跟着 Guth 读博,此后一路进的都是最前沿的组:MIT、普林斯顿、UCLA、NYU Courant、IHES。在傅里叶分析和几何测度论这两个方向上,她遇到了足够多有统治力、有真 insight 的领路人。 这些组给的从来不只是资源,而是一套很难自学的判断力和科研审美: •哪些公开问题其实早就没人关心了; •哪些看起来很小的问题,背后连着一个重要理论; •哪些猜想看起来重要,但用现有方法根本推不动; •某篇论文哪里有洞,哪里还可以推广。 这种品味几乎只能从人身上长出来。长不出来的人往往不是不够努力,而是从没被行业的执牛耳者/伯乐 真正带领过,眼界始终没能打开。 最后一点:纯数、理论物理,或者任何基础学科的研究,一旦掺进功利心,多半会更难成功。因为科研不顺是常态,而功利心会把每一次卡壳都翻译成”我是不是不行/我干别的会不会更好”,让人陷进无尽的自我怀疑和内耗里。 Quanta 记录了她在法国重新走回数学时的那个决定,她的原话是: “我决定不再纠结自己是不是够好,只管把东西理解得更透一点。” 我在王虹的成功里看到的是这种纯粹的热爱,也因此受到了鼓舞。发自内心恭喜她。
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关于美股潜力 & 热门标的 。 跟几个做美股的朋友聊了一圈,发现几乎所有人看好的方向都收敛在这六个板块里。先把清单放前面。 1⃣ AI 算力基建(光通信 / 光模块) 数据中心正在从 400G 往 1.6T 升级,速率翻 4 倍,光模块需求 3-5 年内至少翻 4-5 倍。 上周 AAOI(应用光电,做光模块的小公司)一天涨了 24%,Lumentum(路门图,做激光器的)一天涨 16%,但第二天也跟着存储一起回调了,Lumentum 跌了 5%。 代表标的: Coherent(科锐安特,全球光模块龙头之一,英伟达刚花了 20 亿美元入股) Lumentum(路门图,激光器全球前三) Fabrinet(光模块行业的“代工之王”) 2⃣ 核能复兴 AI 数据中心太吃电了,微软、亚马逊、谷歌都在签核电长期购电协议。 小型模块化反应堆(SMR)是目前唯一能满足 24 小时不间断碳中和算力的方案。 这个方向还早,但想象空间最大。 代表标的: Oklo(Sam Altman 个人投资支持的核能公司) NuScale(全球第一个拿到美国核管会认证的 SMR 公司) Constellation Energy(星座能源,美国最大的核电运营商) 3⃣ 储能 + 电网 美国电网基本上 50 年没怎么升级过了,现在 AI 数据中心、电动车、制造业回流三股力量同时往上拉,电网不够用。 偏基建逻辑,确定性高但节奏慢。 代表标的: Quanta Services(广达服务,美国最大的电力基础设施承包商) Fluence(弗卢恩斯,储能系统集成商,西门子和 AES 合资) Eos Energy(伊欧斯能源,做锌基电池的,成本比锂电低很多) 还有3个板块,下一条推文我们聊 一个问题:如果你有 1M 美金,你会如何配置美股仓位?
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高斯曾有一句名言(也是黑点):“大教堂建成之后,脚手架就应该拆掉。”​ George Pólya 和哲学家 Imre Lakatos,在《证明与反驳》中曾痛批过这种现象:欧几里得式的呈现方式(定义 → 引理 → 定理 → 证明)完全是反人类直觉的。 真正的研究过程是倒过来的:先有粗糙的猜想和反例,为了堵住反例的漏洞,才被迫倒推出那个看起来无比扭曲的定义和强假设。但写论文时,作者把梯子抽掉了,直接把那个扭曲的定义拍在第一页。后来者看着第一页,只会陷入深深的自我怀疑:“天哪,正常人怎么可能一上来就想到这么精妙的定义?!” 科学哲学家诺贝尔奖得主 Peter Medawar 在 1963 年写过一篇著名的文章《Is the Scientific Paper a Fraud?》。他尖锐地指出,现代学术论文的格式(Introduction -> Method -> Results)是一种刻意制造的事后合理化叙事,它假装研究是从一个清晰的假设线性推导出来的,完全抹杀了真实的科学发现过程中那些混乱的直觉、失败的分支和偶然的顿悟。现代学术发表体系,本质上是一个100% 为“辩护”服务的法庭质证系统。论文不是写给后来者学习如何思考的,而是写给同行评审防御攻击的防御工事。 因为公开的文献里剔除了这些知识生产的方法论,获取这些默会知识的唯一途径,就变成了人身依附式的师徒制。​你必须进入顶尖的 Lab,跟在大牛身边,在组会的闲聊、白板前的涂鸦、甚至深夜改稿的吐槽中,通过耳濡目染去学习这套方法论和默会知识——也就是那些“只可意会、无法言传(或者不愿言传)”的科研手艺:​什么样的切入点叫“有品味”?​怎么把前人的思路真正做高阶抽象复用,而不是只会在别人的边缘修修补补?​哪些假设是领域内大家心照不宣的潜规则,哪些指标其实早就失效了? 当怎么生产知识变成圈子内部的口传心授时,外围的自学者或普通学校的本科生,即便拿到了所有的开源代码和 ArXiv 论文,也往往只能看到最表层的指标刷榜,没有那个领域真正的问题意识。 权力与知识是相互内嵌的。权力不仅垄断知识,更通过决定什么才算合法的知识、谁有资格认证知识来维持自身的统治。​中世纪的天主教会之所以拥有至高无上的权力,核心在于它垄断了人与上帝沟通的中间层——只有神甫懂拉丁文,只有教会拥有解释《圣经》的合法性。而马丁·路德的宗教改革之所以能打破天主教会的垄断,靠的是印刷术加上把《圣经》从拉丁文翻译成大众能读懂的日常语言。 现代社会的大学、学术期刊、同行评审体系以及专业资格认证,在制度逻辑上其实扮演着完全相同的角色:​它们通过人为抬高获取高阶认知工具的交易成本,建立起一套庞大的寻租体系。​一个年轻人必须交昂贵的学费、在科层制里熬够年限、忍受无意义的应试训练和形式主义,才能换取一张写着具备专业知识生产能力的文凭。 模型即是今天的印刷机。 当然,历史告诉我们,既得利益集团绝对不会坐以待毙。当教会发现民众自己就能读懂《圣经》时,他们的第一反应是设立宗教裁判所,烧毁《禁书目录》。 既然拼真正的理解力、创造力和架构抽象拼不过用 AI 武装起来的聪明个体,那就拼谁更会守规矩。比如把一切借助 AI 进行的高效探索简单粗暴地贴上“作弊”或“偷懒”的标签,试图在道德上维持“手工搬砖(哪怕是毫无创造力的机械推导)”的神圣性。当论文和代码的质量无法再区分圈内人与圈外人时,旧体系会更加变本加厉地看重“出身、师门、圈子背书”。 比如这个月数学家就叫唤得厉害。数学界几百年来最引以为傲的传统,就是只展示精妙绝伦的最终证明,隐藏苦苦思索的探索过程。在《Quanta Magazine》的采访里,数学家们最崩溃的一点是:“AI 模型直接跳到了最后。它们的证明几乎无法阅读,省略了核心的直觉细节,却在不相关的概念上浪费好几页,而且完全不展示它是如何建立在现有文献之上的(无引用、无脉络)。” ​OpenAI 的数学手稿中撤回 3 篇,修订 14 篇,另有 13 篇更新了引用。剩余 719 篇,其中约 42% 有主要结果的 Lean 形式化证明。这就造成了一个让传统数学家道心破碎的局面: ​​现在,AI 用算力暴力搜索加形式化验证,直接把几百个正确但人类看不懂是怎么想出来的定理拍在桌子上。数学家突然发现:当一个系统真的贯彻了只交最终成果、不给探索过程与直觉抽象时,这门学科瞬间就对人类关闭了! 没有可审计、可讨论的探索过程,光丢出一个个冷冰冰的制品,对人类知识共同体来说简直是一场灾难。
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Tom Lee 旗下 Fundstrat $GRNY 最新持仓变动,砸$2亿杀入SpaceX、美光: 减持 1. Meta $META 清仓。短期主题轮动后不再同时踩中足够多条Granny主题;社交广告与大盘科技集中度偏高,组合要给半导体、航天和工业腾位置。 2. 博通 $AVGO 清仓。AI ASIC与网络芯片逻辑仍在,但估值与拥挤度已高,风格从偏价值质量转向偏成长质量时被剔除,资金改去内存、英特尔和数据中心电力。 3. 美国运通 $AXP 清仓。消费金融弹性尚可,却不如半导体周期、自动化和军工主题契合当前因子;金融板块整体权重要降。 4. 空气产品与化学品 $APD 清仓。工业气体偏防御、成长弹性不够,短主题切换后主题得分掉出门槛,氢气与工业气体叙事让位给铜矿和电力设备。 5. 诺斯罗普·格鲁曼 $NOC 清仓。国防预算逻辑还在,但再平衡里军工只留洛克希德·马丁一只更贴近主题组合的标的,诺格被换成LMT,避免国防内部重复。 6. 德州太平洋土地 $TPL 清仓。土地特许权与油水权偏资源和利率敏感,能源权重要降,西德州土地不如油气中游ONEOK和公用事业维斯塔更贴组合框架。 7. PNC金融 $PNC 清仓。区域银行受益于利率和信贷,但金融要给科技、工业让权重,区域行主题分不够。 增持 8. 太空探索 $SPCX 新买入$1亿。星链、发射与太空基础设施一次性变成可买的大盘股,踩中能源与网络安全、全球劳动力短缺以及战略通信,是本轮最有辨识度的新票。 9. 美光科技 $MU 新买入$1亿。AI服务器把HBM和高带宽内存变成瓶颈,美光同时撞上半导体周期、自动化和风格/季节性因子,股价从高位回撤后性价比出现。 10. 英特尔 $INTC 新进。代工回流、先进封装和政府补贴把英特尔重新接上PMI修复、自动化和劳动力短缺三条线,是“美国制造半导体”里最直接的大盘标的。 11. 洛克希德·马丁 $LMT 新进。替换诺格,国防开支、导弹防御和航空航天更集中到这一只;地缘不确定性下,现金流和订单能见度比纯成长科技稳。 12. 维谛技术 $VRT 新进。数据中心液冷、电源和热管理是AI基建里最硬的“水电煤”,同时吃自动化和电力资本开支,比再买一只拥挤的芯片设计更稀缺。 13. 自由港-麦克莫兰 $FCX 新进。铜是电网、电动和数据中心的共同原材料,风格倾斜叠加PMI修复,给组合补上周期弹性,对冲纯科技回撤。 14. MicroStrategy $MSTR 继续持有。上市公司里最纯粹的比特币资产负债表,数字资产和科技主题仍在框内,等权再平衡后仍是第一大权重附近。 15. 罗宾汉 $HOOD 继续持有。零售交易、加密和预测市场平台,吃资本市场活跃度和年轻一代财富行为,金融里留下的成长型标的。 16. 铿腾电子 $CDNS 继续持有。芯片和系统级设计软件,AI芯片越复杂越离不开EDA,属于“卖铲人”里最稳的一层。 17. 飞塔网络 $ANET 继续持有。数据中心交换机是AI集群的血管,流量和800G升级周期还没走完,以太网份额故事完整。 18. ServiceNow $NOW 继续持有。企业工作流和AI代理落地的软件层,自动化主题的软件代表,续费率高、和硬件周期不完全同步。 19. 帕兰蒂尔 $PLTR 继续持有。政府和商业数据分析+AI平台,安全与自动化两条线都算分,成长质量风格下继续留。 20. 甲骨文 $ORCL 继续持有。云基础设施和数据库绑定大模型训练推理合同,传统软件里最像AI基建的一家。 21. 英伟达 $NVDA 继续持有。AI计算的定价权仍在,组合不会因为拥挤就丢掉核心算力股,只是等权所以不是超大市值那样的压仓。 22. 微软 $MSFT 继续持有。云、OpenAI生态和企业软件订阅,质量因子和长期数字化主题同时成立。 23. 迪尔 $DE 继续持有。农机智能化、精密农业和全球劳动力短缺(机器替人),工业里偏设备和自动化。 24. 特斯拉 $TSLA 继续持有。电动车、储能、机器人与自动驾驶,能源、自动化、劳动力三条线都能打勾。 25. 联合太平洋 $UNP 继续持有。北美铁路运量随工业活动修复,PMI主题下的运输骨干,现金流稳定。 26. 高盛 $GS 继续持有。投行与交易对资本市场活跃度敏感,金融里留下批发型、偏资本市场的一家。 27. AMD $AMD 继续持有。GPU和CPU双线抢AI推理份额,和英伟达形成算力内部平衡,不把AI押在单一供应商。 28. 纽约梅隆银行 $BNY 继续持有。托管和资产服务吃市场资产膨胀,金融基础设施属性强于信贷周期。 29. 联合健康 $UNH 继续持有。医疗保险与管理式医疗的规模优势,医疗仓位里的压舱石,质量因子需要它。 30. 卡特彼勒 $CAT 继续持有。工程机械、发电和矿山设备,对基建、能源和工业资本开支同步暴露。 31. 菲利普莫里斯 $PM 继续持有。加热不燃烧等减害产品的全球渗透,必需消费里少有的成长故事,防御但不死气。 32. 摩根大通 $JPM 继续持有。全能银行里盈利质量和交易收入都强,金融板块收缩后仍留龙头。 33. 开市客 $COST 继续持有。会员制零售抗周期,消费降级和升级都能接住,质量仓位的消费锚。 34. 维斯塔 $VST 继续持有。独立发电商,数据中心电力短缺的直接受益者,公用事业里最像成长股的一只。 35. 奈飞 $NFLX 继续持有。流媒体定价权和广告层,内容平台仍符合长期行为变迁主题。 36. 字母表 $GOOGL 继续持有。搜索现金牛加云和Gemini,AI应用分发入口还在,大科技里继续留谷歌而不是Meta。 37. 伊顿 $ETN 继续持有。电气设备、电网和数据中心配电,和Vertiv、Quanta一起构成电力链。 38. CF工业 $CF 继续持有。氮肥与工业化学品,农产品和工业气体之外的材料弹性,PMI和通胀相关商品仓。 39. 苹果 $AAPL 继续持有。硬件生态、服务利润和终端AI入口,大盘质量核心不能缺席。 40. 科磊 $KLAC 继续持有。半导体工艺检测设备,晶圆厂资本开支和先进制程良率刚需,设备股里的高质量。 41. ONEOK $OKE 继续持有。天然气液体中游管网,能源仓位从上游土地权转到能收过路费的中游。 42. 怪兽饮料 $MNST 继续持有。能量饮料全球铺货,必需消费里的成长型品牌。 43. GE Vernova $GEV 继续持有。燃气轮机、电网和风电,发电设备订单被数据中心和电网升级推着走。 44. GE航空航天 $GE 继续持有。航空发动机和售后服务,民航恢复叠加国防,工业质量仓。 45. 亚马逊 $AMZN 继续持有。电商经营杠杆加AWS云,零售与AI基建一条线上的双引擎。 46. 包装公司 $PKG 继续持有。纸包装与工业需求同步,材料和周期修复的交叉点。 47. TJX公司 $TJX 继续持有。折扣零售在消费分层里份额上升,可选消费里偏防御的成长。 48. 广达服务 $PWR 继续持有。电网升级、新能源并网和数据中心电气工程,订单能见度长。 49. 礼来 $LLY 继续持有。减肥药和代谢管线仍是全球制药里最强的增长引擎,医疗成长仓只留这一头。
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Quant 简历邪修 1 格式直接套模板 用 Jake's Resume 或者 Deedy Resume,单栏、黑白、1页,没必要花哨,很多面试官公开表示喜欢简洁的 resume,重点是信息密度,排版干净、经历好找 2 有竞赛堆竞赛 CMO、NOI、CPhO、AIME、USAMO、Putnam、ICPC,不错的名次可以放Education和Awards前面。尤其投QR/QT,数学和算法竞赛是很直观的Hard Signal,高中经历也可以放,部分顶尖Quant很喜欢竞赛型选手 3 没竞赛堆课程 Stochastic Calculus、Measure Theory、Convex Optimization、Time Series Analysis、PDEs,有实际修过且和JD相关的可以放Relevant Coursework,不要只写基础课,有的ATS和QR面试官会直接抓取这些高阶数学词 4 没实习找项目 GitHub找QuantLib、backtrader、zipline,开源项目跑通,再尝试改Signal、加Transaction Cost、做Out‑of‑sample Testing。有能力的话可以提PR,真实被Merge的贡献也可以写进简历 5 Alpha! Sharpe! Latency! 指标就是生命 所有工作尽量量化,QR突出Sharpe Ratio、Max Drawdown、Out‑of‑Sample表现,QD就写Latency、Throughput、Memory Optimization,不会量化的找GPT 6 多用 Quant/High‑Perf Action Verbs Bullet Point 多用 Engineered、Backtested、Formulated、Optimized、Validated、Benchmarked。拿不准就去找学校的Career Center、学长学姐、专业人士润色,一定要讲清Contribution 7 盯紧投递窗口与渠道 周二到周四上午投递最佳。7‑9月顶级 Quant 的 summer基本已开完,除了常规 LinkedIn,一定要多刷 QuantNet、WSO、Discord/Reddit Quant 社区,内推在 Quant 圈子优先级极高
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Quantus、Midnight Foundation、Hacken 等九家区块链机构联合成立 Quantum Alliance,计划为比特币、以太坊等网络制定抗量子安全标准。报道称,约 640 万枚 BTC 已公开对应公钥,未来可能面临量子计算机破解私钥的风险,其中包括估计归属于中本聪的约 110 万枚 BTC。目前尚无量子计算机具备实际攻击能力。联盟成员对威胁出现时间及是否冻结存在风险的 BTC 存在分歧,相关工作将重点推进区块链迁移、钱包安全、零知识证明及跨链兼容标准。(CoinDesk)
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