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Ford (F) —— 传统工业的“周期回归” 特征：
股价长期在 $10-$15 徘徊，分红稳定，但近期因电动车转型减速和混动车利润爆发受到关注。
期权异动： 2026年6月和2027年1月 的远端期权成交量显著放大。
市场出现大量扫货 $15-$17 区间远期 Call 的指令。
逻辑： 福特目前的市盈率极低，大资金倾向于用极低权利金的 LEAPs 替代现货，博弈其在 2026 年底前的周期性高点。
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昨日，黄仁勋亲穿并签名的一件 Tom Ford 黑色皮衣，在苏富比慈善拍卖中以 96 万美元成交。
拍卖行原本估价 4 万至 6 万美元，45 位收藏家一路加价，最后拍到最高估价的 16 倍。
按苏富比最高估价计算，这件皮衣溢价 1500%。同期 $NVDA 的预期市盈率只比标普 500 高约 6% 至 20%。
皮衣老黄目前溢价最高的资产，可能真是夹克。
十多年来，黄仁勋穿着同类黑色皮衣发布英伟达新品、参加开发者大会、宣布 AI 领域重大进展，也穿着去街边吃炸酱面。黑色皮衣已经成为黄仁勋最醒目的个人标志。
PSA 根据现场照片，确认黄仁勋曾在 2023 年 10 月 18 日的鸿海科技日穿过它。皮衣内衬的签名通过了 James Spence Authentication 认证。
它最初来自 Long Journey Ventures 发出的一封慈善募捐邮件。黄仁勋收到邮件 8 小时后便答应捐出签名皮衣，拍卖所得将交给 Edge Institute，用于资助年轻创业者、研究人员及相关驻留项目。
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黄仁勋原味皮衣“40W”
苏富比7月7日起拍卖黄仁勋穿过并亲签的Tom Ford黑色皮夹克，估价4万到6万美元。
⁉️黄仁勋每天都穿同一件皮衣？
不，他家衣柜里有 70件同款，总价值直接干到800w 。
Do you love my Jacket？：是Tom Ford Tejus 蜥蜴压纹机车夹克，一件 8990美元（约6.5万人民币）
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【皇家祭坛迎“特习会” 美中领袖同游天坛有何意义？】
美国总统特朗普周四（14日）在结束与中国国家主席习近平长达两小时的会谈后，一同前往参观北京天坛。这也是自1975年福特总统（Gerald Ford）以来，首位造访天坛的美国在任领袖。外界分析指，美中领导人可能都希望能从这场会晤中，获得不同方面的”丰收”。
路透社引述驻北京的丹麦历史学家Lars Ulrik Thom分析，对习近平而言，在天坛接待特朗普是展现中国深厚的历史及文明的”完美舞台”，”可以向特朗普以及全世界传达：中国一直都在，而且已经存在了数千年。”
对特朗普来说，这个场域则带有更直接的意涵，展现农业是他优先关注的议题之一，因为美国农民希望中国能扩大购买美国大豆等农产品以及肉类产品。
在此之前，特朗普与习近平在人民大会堂举行谈话。中国官媒报导称，习近平告诉特朗普：”台湾问题是中美关系中最重要的问题”，并称”维护台海和平稳定是中美双方最大公约数”。习近平强调，台湾问题若处理好，中美关系就能维持整体稳定；反之，两国”会碰撞甚至冲突，将整个中美关系推向十分危险的境地。 ”
随后在天坛被记者问及是否谈及台湾问题时，特朗普则未表态。
💬你认为习近平带特朗普访问天坛有什么含义？留言分享你的看法！
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【鈉電時代】中國率先量產上車，鈉電池迎來關鍵之年
年中，福特（Ford）在華合作夥伴長安汽車將推鈉離子電池車型，電池來自寧德時代。該公司技術總監高煥表示，創新將鈉電池能量密度提升50%，邁入「里程碑階段」。國際能源署預測今年為鈉電池關鍵一年，有望部分替代鋰電池。
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AI 越强，有一批人的工资反而越贵了。
福特大约有 5,000 个技师岗位空着，一些熟练技师年收入可以做到 12 万美元，依然找不到足够的人。
三个不到 30 岁的电工，年收入已经做到 24 万—28 万美元，没有大学债务，而且过去 18 个月里，每个人都被竞争对手挖过三次。
这个现象其实比“读大学还是读技校”有意思得多。
过去十几年，整个社会都在讨论知识工作者的稀缺性：程序员、工程师、金融、咨询、律师。
现在 AI 开始大规模压低一部分脑力劳动的边际成本，另一个瓶颈慢慢冒出来了：
你可以让 AI 几秒钟写完代码、画完设计图、算完负载，但它没法自己走进数据中心把高压配电接好，也没法钻进 Ford Super Duty 下面把一台柴油发动机拆下来维修。
更有意思的是，AI 自己正在放大这种需求。
AI 数据中心越建越多，需要的可不只有 GPU。
背后还有变电站、输电线路、柴油发电机、UPS、液冷、管道、HVAC、机电安装和后期维护。
所以这一轮 AI 基建投资，本质上同时在争夺两种极度稀缺的资源：
最先进的芯片，以及能够把这些芯片真正变成基础设施的人。
NVIDIA 黄仁勋今年甚至专门提到，AI 工厂需要大量电工、管道工、管线工、钢结构工、网络技术员和安装人员，而且这些技能现在已经供不应求。
我就想问问现在学电工还来得及吗？不会我学会了又被AI机器人取代了吧？😂
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清华几个人把 Google Maps 用了 41 年的算法给超了
从 1984 年算到现在，41 年没人做到过
那个算法叫 Dijkstra，你没听过没关系，你每天都在用
但这个卡了 40 年突破不了，因为有一道数学上的排序屏障横在中间
全世界最聪明的几个脑袋都默认这玩意儿绕不过去
去年算法界传奇 Robert Tarjan 还专门拿了个奖
证明 Dijkstra 已经是理论最优
这事看起来已经没法突破了，对不对？
但清华这帮人不走这条路
他们的想法很简单: 找最短路径，干嘛非要把所有点都排个序
把 Bellman-Ford 那套逻辑，跟一种叫递归部分排序的方法拼起来,最后跑出来 O(m log^{2/3} n) 的复杂度
官方意义上比 Dijkstra 更快,放在小图上你感觉不到差别
但在网页级、全球物流级的大图里，这个差距是真实存在的
明天早上你的 GPS 不会突然变快
但整个最短路径问题的在很多领域发生了根本性的变化
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🚨 ÚLTIMA HORA: Investigadores chinos acaban de hacer Google Maps más rápido. En teoría.
Un equipo de la Universidad de Tsinghua publicó un algoritmo que rompe un récord de 41 años. Desde 1984, nadie había logrado mejorar el algoritmo de Dijkstra, el motor que calcula rutas en Google Maps, vuelos y redes de internet.
¿La razón? Una "barrera de ordenación" matemática que los mejores expertos del mundo creían infranqueable. El año pasado, Robert Tarjan, una de las leyendas de la algoritmia, ganó un premio demostrando que Dijkstra era óptimo.
El equipo de Tsinghua encontró otro camino: buscar la ruta sin ordenar todos los puntos.
Al combinar la lógica de Bellman-Ford con un método de "ordenación parcial recursiva", obtuvieron una complejidad O(m log^{2/3} n), oficialmente mejor que el límite que se mantenía desde 1984.
En grafos masivos como la web o la logística mundial, la diferencia es real. No va a aparecer en tu GPS mañana por la mañana, pero las bases acaban de cambiar.
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