#数说广交会# The 140th Canton Fair：For the first time, 22 smart application scenarios and 16 AI-powered featured applications are launched. 第140届广交会：首次推出22个智慧应用场景和16项AI特色应用。 #中国智造惠全球# #第140届广交会# #CIEF# #China# #世界经济看中国# #中国进出口商品交易会#

"以前夹进去我会整理，现在它说别动。 Bought a thong. It told me: this is where it belongs now. AI-generated original comedy. Fictional characters and scenarios." #黑鸟说# #ChineseComedy# #StandUpComedy# #couplehumor#

"充了一下午电，她轻轻一碰，灯灭了。它跟我一样。 Charged it all afternoon. She touched the cable. Lights out. AI-generated original comedy. Fictional characters and scenarios."#黑鸟说# #ChineseComedy# #StandUpComedy# #couplehumor#

给她挑小玩具，我先挑缺点。十档？谁用得了十档。 AI dolls at an adult expo. My first thought: they don't go bald. AI-generated original comedy. Fictional characters and scenarios."#黑鸟说# #ChineseComedy# #StandUpComedy# #couplehumor#

🔥Anthropic联合创始人杰克·克拉克表示，到2030年AI可能让美国GDP增长41%（约44 万亿美元）。 10月17日，Anthropic 的联合创始人杰克·克拉克在曼谷举行的国际货币基金组织与世界银行年会上表示，人工智能技术的飞速发展将为各个领域带来更快的变革。 该公司内部的经济模型预测，到 2030 年，人工智能有望将美国的经济产出提升至 44 万亿美元。 其实这组数字来自Anthropic之前发布的《Scenarios for our Economic Future》，他们对2030年美国经济进行了三种情景模拟： 温和情景：GDP达到 34.1 万亿美元； 显著情景：GDP达到 36.3 万亿美元； 极端情景：GDP达到 44.4 万亿美元。 以上均为按 2025 年价格计算的实际 GDP。 其中，极端情景假设AI将在绝大多数知识工作上超过人类，可以自主完成几乎所有知识任务，并迅速普及到整个经济体系。 在这个情景下，美国知识工作者的工资可能下降超过 10%，劳动收入占GDP的比例将从约60%下降至45.2%。 Anthropic 还专门提到，实现这种程度的技术进步，很可能需要 RSI（递归自我改进）。 不过，这个预测今天还引发了一个小插曲。 路透社此前将这个数字描述为 Anthropic 内部模型对美国经济的预测，随后联创 Jack Clark 亲自在 X 上澄清：这其实是他们早已公开的经济情景模拟工具，而且 44.4 万亿美元对应的是最极端的参数设置。 但我觉得这份研究真正值得关注的，其实是它揭示的生产力增长与财富分配之间的冲突。 按照 Anthropic 的设想，AI可以让企业用更少的人力完成更多工作，整个社会的生产效率和经济总量都会大幅增长。 但与此同时，当越来越多的知识工作被AI替代，人类劳动的稀缺性和议价能力也可能随之下降。 新增的财富会越来越多地流向掌握模型、算力、基础设施和资本的群体，而依赖工资收入的普通劳动者，能够分到的比例反而越来越少。 这就产生了一个很有意思的矛盾。 整个社会创造财富的能力可能越来越强，但大多数人通过劳动获得财富的能力却在下降。 甚至可能出现一种情况：企业的利润越来越高，GDP增长越来越快，普通人的收入和购买力却没有同步增长。 当生产越来越依赖AI，消费却依然依赖人类的收入时，这种分配结构又会反过来影响经济增长本身。 最近我们一直在讨论RSI，讨论怎么让AI自主完成科研、开发和自我改进，逐渐把Human从执行循环中移出去。 而 Anthropic 已经开始模拟，当这种能力真正进入经济体系之后，整个社会会发生什么变化。 我觉得这可能是未来十年一个很重要的问题。 我们正在想办法让机器承担越来越多的劳动，但由这些劳动创造的财富，究竟应该如何分配给人类？ 难道通过地球币么？

USDT匿名支付，全球通行！ Mipay 打通支付最后一公里 消费场景：支付宝，淘宝，微信，Apple Pay ChatGPT Netflix等！ 出金场景：人民币，美金，港币，新加坡，加拿大，印尼盾，越南，泰铢菲律宾，澳大利亚，英镑，韩元，欧元…… 低費率，合规，永不冻卡！ Mipay下载链接： 官方中文客服群： USDT anonymous payments, accepted globally! Mipay bridges the last mile of payments. Consumption scenarios: Alipay, Taobao, WeChat, Apple Pay, Chat, GPT, Netflix, etc.! Withdrawal scenarios: RMB, USD, HKD, Singapore Dollar, Canada Dollar, Indonesian Rupiah, Vietnamese Yen, Thai Baht, Philippine Dollar, Australian Dollar, British Pound, Korean Won, Euro… Low fees, compliant, and your card will never be frozen! Mipay Download Link: Official Chinese Customer Service Group:

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第140届广交会日前开幕，一批中山知名家电企业参展，集中推出智能化、节能化、场景化新产品，凭借硬核产品实力持续圈粉全球客商。 The 140th Canton Fair has recently opened, with a group of well-known home appliance enterprises from Zhongshan showcasing their latest products. Featuring smart, energy-efficient and scenario-based innovations, these exhibitors have continued to win over global buyers with their strong product strength. #广交会# #CantonFair2026# #中山# #zhongshan# #MadeinChina# #ChinaFactory# #ChinaManufacturer#

做杠杆、做合约的注意——明天 FED 议息会议。 FED（美联储）就是美国的央行，通过调整利率控制整个经济的资金成本。它每次开会的决定，直接影响全球资金流向，crypto 跑不掉。 总体来说三种可能，拿 BTC 举例： 🙋维持利率不变（概率最大）市场已经 price in。BTC 大概率窄幅震荡。重点看鲍威尔讲话的措辞——暗示年内降息，BTC 借情绪拉一波；强调 higher for longer，短期承压。 🙋降息资金成本降 → 风险资产回流 → BTC 和 altcoin 涨。但如果降息原因是经济数据太差，可能先跌后涨——"降息=经济出问题"的恐慌会先清一轮杠杆。 🙋加息（概率极低）直接利空。资金回流美元 → 风险资产被抛。BTC 可能快速回调 3-5%，合约玩家最怕这种 scenario。 ⚠️鲍威尔讲话里冒出任何意外信号，高杠杆仓位瞬间被清！ 本人现在3倍杠杆开多，也做好了抗单准备 所以合约玩家，务必控仓位，带止损。 明天会是分水岭哦！

推荐这个工具，autoresearch——一个 Claude Code skill。 把 Karpathy 的 630 行 Python 自主实验脚本泛化成了 14 个命令的通用 agent 循环：你给一个目标和指标，它自主迭代到完成为止。 核心循环 LOOP (N 轮或直到完成): 1. 审视当前状态 + git 历史 + 结果日志 2. 选择下一个改动（基于之前什么有效、什么失败、什么还没试） 3. 做一次聚焦的改动 4. Git commit（验证之前先提交） 5. 运行机械验证（测试、benchmark、分数） 6. 如果改进 → 保留。如果变差 → git revert。如果崩溃 → 修复或跳过。 7. 记录结果 8. 重复 每次改进叠加。每次失败自动回滚。进度记录为 TSV 格式。 v2.2.0 新增：自主编排器 不再需要手动设置 Goal / Metric / Verify。直接输入一个自然语言目标，编排器自动分类目标、推导 Success 谓词、与你确认一次，然后在 14 个子命令之间自主编排，直到完成。 14 个命令 | 命令 | 用途 | |------|------| | /autoresearch | 核心迭代循环，或自主编排模式 | | /autoresearch:plan | 把目标转化为验证过的配置 | | /autoresearch:debug | 假设驱动的自主 bug 猎手 | | /autoresearch:fix | 逐个击破错误直到归零 | | /autoresearch:security | STRIDE + OWASP 安全审计 | | /autoresearch:ship | 8 阶段通用发布工作流 | | /autoresearch:scenario | 12 个维度的边缘案例探索 | | /autoresearch:predict | 5 个专家角色辩论预测 | | /autoresearch:learn | 自主文档生成引擎 | | /autoresearch:reason | 对抗性辩论精炼（盲审团裁定） | | /autoresearch:probe | 8 个角色对抗性需求审问 | | /autoresearch:improve | 产品改进研究 + PRD 生成 | | /autoresearch:evals | 结果分析：趋势、平台期、收敛信号 | | /autoresearch:regression | 稳定性门禁：baseline vs candidate → STABLE/UNSTABLE | 另有 Guard 机制：在优化某个指标时设置"这个命令必须始终通过"的安全网。 安装 npx skills add uditgoenka/autoresearch 然后重启 Claude Code，14 个命令全部可用。通过 /plugin update autoresearch 升级。 v2.1 架构重写 原来的 SKILL.md 是一个 813 行的单体文件，每次调用消耗约 100K token。v2.1 把它拆成了一个 41 行的路由文件 + 12 个自包含命令文件（每个 94-120 行，每次调用约 5-8K token）。相同功能面，token 减少 95%。 9 个安全 hook 默认全部启用，可单独关闭。覆盖：阻止 node_modules 等目录进入上下文、阻止读取 .env/SSH 密钥、阻止 force-push/rm -rf、压缩后重新注入上下文、子 agent 状态感知等。 GitHub： 参考： #ClaudeCode# #Skill# #AgentLoop#