如果让我设计一款中国大学： 1. 只有一个计算机专业； 2. 微积分、线性、概率、复变、大学物理（上下）、基础编程语言、基础数据结构，全部下放到高中，AP修完入读； 3. 大一开学一顶门，直接上算法、操作系统、体系架构、编译器四门课，大二大三大四全部专业课，删掉所有政治课； 4. machine learning、deep learning、LLM、AI Agent这个track的课直接开满，从linear regression、logistic regression、SVM、HMM到古典CNN和back propagation到transformer到AI Agent和SWE Agent，这个路线的课程全部打通，随便选修（非必修）； 5. 大一、大二、大三、大四必须累计3个学期co-op（包括暑假），co-op都去外面实习，写个report就能抵整个学期的学分； 6. 把弱电类专业课开全（非必修），电路数电模电嵌入式电磁场电力电子嵌入式信号控制开全，随便选修，可以从其他各种在线平台直接transfer； 7. 学校地址放在一线城市硬科技互联网核心区域，北京五道口，上海张江科技园，深圳南山科技园，天津北辰天穆镇， 校园直接租商用办公楼，楼上楼下都是公司，周围2公里全是科技公司，孩子们平时可以全职实习写代码，有空再来上课， 学校只提供正常科研运营上课的场所，不提供宿舍、食堂、体育馆、图书馆，不提供其他一切服务设施，一切衣食住行需要自己解决； 8. 只要做research就可以抵上课学分，只要supervisor导师打分即可，可以发paper也可以跟着导师在外面实习，可以代替任何必修课选修课，最多抵~100学分（本科四年全部做research，不用上课）； 9. 推出5年制本硕，第四年拿到本科学位后，修一年（三个学期）的课程，修够30学分就直接拿硕士学位， 如果第一年的课程全部在AP修完waive掉，第三年拿到本科学位，第四年拿到硕士学位， 如果四年拿research或者co-op学分抵扣，大一课程拿AP课抵扣，四年不用迈进学校一步，全部在外面工作实习，四年结束后直接拿到本硕学位； 10. PhD program完全工业项目制，本科可以课程直接抵扣PhD credits，剩下的credits纯粹做research，强制校外co-op，不需要qualifying exam，学生可以单向自由换导师，发够paper直接毕业，最快2~3年毕业，期间可以进入休眠状态，随时回来继续读。

啥时候涨啊😭 Allora和Solana合作了，而且是深度集成不是表面形式，SOL贼快的速度和海量用户配上Allora的去中心化AI网络，大有可为，这项目融资阵容豪华到爆（Polychain，Framework，Blockchain等共3250万刀融资）说明Allora有足够弹药去持续建设——不管市场怎样，项目还是在闷头搞，看好后续发展 @AlloraNetwork 的技术面——对于其在AI网络实用价值和模型质量的优势明显（不然SOL怎么会有这么深的合作） 说说Allora优秀的技术层面——它构建了一个无需许可的AI层，让多个模型协作起来干活儿，比传统大模型省钱省力得多（好比让多个模型组队打群架，算力共享的同时还能省钱）一个印象深刻的应用，Allora在八小时币价预测上准得惊人，这个直接关联到DeFi策略，套利机器人等高价值的应用（能帮你避开坑，抓住机会）关键是，一切都是去中心化的——预测结果透明且可验证，不会像中心化AI那样黑箱操作，B端企业用起来，算力成本直线下降，延迟也低到飞起 简单来说，Allora不光有AI赛道大黑马潜质，还是基础设施级的万能插头（Allora 已与多个主流公链建立合作关系，能无缝连接多条链）能够服务于不同的生态，具备强大的网络效应 目前熊市和整个AI赛道的趋势，项目发币初期阶段币价起伏，不尽如人意，短期投机性就没必要关注了，看得到的项目方始终专注于技术开发和生态扩展，项目有资金+技术面优势支持，加上AI赛道基础设施性质（Web3 应用的AI神经中枢），看好长期面 Allora Network 是一个去中心化的自主 AI (dAI) 网络，专注于创建和提供下一代安全、可靠、高效的 Web3 机器学习 (Machine Learning, ML) 模型。简单来说，它构建了一个去中心化的、无需许可的 MLOps 层，让 AI 模型能够在区块链上安全地进行协作、训练和推理（预测）