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梭哈.AI
@SUOHA_AI
|ALL IN AI & CRYPTO |相信相信的力量 |超级个体/数字游民 |向Serenity @aleabitoreddit 学习美股
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Jev要被开源模型干掉了 ?我来实测两个决策模型的能力,到底有没有吹牛? Jev 实际上不应该跟LLM相比,要测就得找同一个生态位的对手!于是我找到了同样是决策模型的 FLock——一个超轻量级的决策模型,而且完全开源免费 为了不测垃圾数据,我从美国消费者金融保护局(CFPB)公开数据库摘了 1,000 条真实的真人长篇控诉(包含真实口语、愤怒投诉、维权错字以及乱码垃圾单),同时喂给这两个主打毫秒级决策的模型,实时分流到 15 个细分金融业务部门👇 左边:TypeSafe Jev(jev-latest) 右边:FLock(this-that-model-1.0)(开源免费) ─── 具体正确率表现如下 ─── • 日常核心业务 │ Jev: 90%~95% │ FLock: 85%~98% (双方差距不大) • 复杂长文过滤 │ Jev: 70%~100%│ FLock: 14%~61%(Jev占优) • 决策时间对比 │ Jev:33.5 S │ FLock: 36.1S (Jev占优) • API响应速度 │ Jev: 368ms │ FLock: 405ms (双方差距不大) • 官方API 成本 │ Jev: $0.146│ FLock: $0 (Flock成本完胜) ──────────────────────── 客观总结: Jev @typesafeai 在“复杂问题”表现更好: 只要你的业务涉及到多重逻辑交织的复杂长文本、严苛的垃圾噪音拦截、或是误判代价极高的核心环节,Jev 依然是定力最强的选择 FLock @flock_io 免费开源,日常场景性价比无敌: 在占了 80% 以上的高频日常场景里,FLock 准确率稳在 85%~98%,完全够用了,重点的是它仅 2B 参数且开源免费,太厉害了,目前FLock 接API限时免费 同时也可以本地部署 FLock,完全不吃电脑配置:底层仅2 B 参数,一张普通 3060 显卡甚至苹果 MacBook(原生支持 MPS)就能直接拉起来。在消费级显卡上,它的本地推理延迟最低只有 约 31 毫秒...还可以做本地 LoRA 微调...这是JEV没有的优势,太香了🧐@y95277777
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零人工答题!Claude 官方结业徽章正式到手🫡 全程 100% 靠 JEV + 小模型自主完成 我听说有人拿这个免费证书在简历上写“Claude 认证 AI 工程师”?😂 好了不开玩笑,这次用 JEV 跑复杂任务踩坑的坑,绝对能帮你省下大量排错时间: 第一次跑极其顺利,一口气自动跑完了 85% 的内容。但剩下那 15% 却遭遇严重卡壳,连续排查修改了四五次才彻底搞定(仅限此场景)👇 1. 决策太快把白屏当作完成了 JEV 的离散决策只需几十毫秒,但现代前端组件异步挂载往往需要几百毫秒。网页还没完全渲染出新元素,JEV 就已经做完决策并判定“无内容”直接跳步了。实际的情况就是 JEV 的速度实在太快了,题目还没弹到下一题他就判断结束了.... 2.零视觉感知,缺乏自我纠错机制 JEV 完全不看屏幕画面,也没有大模型的反思推理链(No CoT),它完全盲信外部脚本喂给它的 DOM 列表。一旦发生过度滑动导致目标元素滚出可视区域,或者页面布局发生偏移,传统视觉 Agent 能“看一眼”自我修正,而 JEV 没有任何画面感知,只会在残缺的候选池里机械打转 3.System 1 直觉模型缺乏长程规划 JEV 的定位是极速的“条件反射”,本身没有多步状态机的规划能力。如果在动作候选池里同时暴露了局部操作与全局终态按钮(比如 Save / Submit / 确认),模型在遇到中间阻碍时极易受到目标的强语义吸引,直接误触全局提交、提前把未完成的任务截断 ─── 当然,说是踩坑,我其实并不觉得这是 JEV 的缺点 因为这就是它的底层特性——它正是特意放弃了视觉多模态的笨重、放弃了慢吞吞的文本生成,才换来了毫秒级单选决策的极致速度,如果硬给它塞进一堆大模型的复杂推理与视觉重担,它反而就失去了最大的优势。没有这种极端的取舍,就成就不了它在细分战场上的统治力。 JEV 本就不是通用大模型,拿它跟传统 LLM 比较完全没有意义,在真实的浏览器近战自动化里,它是一把极快极锋利的手术刀,核心全看我们怎么去工程化结合 继续 Build 吧!后续我会继续深挖 JEV 在全自动实战里的各种极限玩法,欢迎关注我,一起探索高速自动化
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我拿 JEV 全自动挑战了一个复杂的任务:帮我考Claude官方的课程认证 这次难度非常大:整整 67 个章节,里面夹了 8 套测试题,要求 AI 必须自己不停地滑动翻页,同时还要把各章节最后动态弹出的测验全答完,这次我仍然只丢了个网址,大概4 分钟它自己刷完了整个Anthropic课程,做完 90 道题,全程零人工干预 不过实话说,这次 JEV 并没有做到一次性全通:8 套测验虽然高分拿下了 7套 Passed(连最变态的 28 题终极大考都一把过了),但最终还是有一套测验没到 80 分,而且分数非常低,只有14分...导致官方结业徽章卡在临门一脚,差点就直接拿到了哈哈🤡 不过这次测试完全能看出 JEV 的真实能力,在面复杂场景下,它的自主识别和复杂判断能力基本干到了 85% 左右,继续优化,争取下次直接一把! 视频为我剪辑过的答题精华部分,其他的翻页识别的就不放出来了
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我拿 JEV 全自动挑战了一个复杂的任务:帮我考Claude官方的课程认证 这次难度非常大:整整 67 个章节,里面夹了 8 套测试题,要求 AI 必须自己不停地滑动翻页,同时还要把各章节最后动态弹出的测验全答完,这次我仍然只丢了个网址,大概4 分钟它自己刷完了整个Anthropic课程,做完 90 道题,全程零人工干预 不过实话说,这次 JEV 并没有做到一次性全通:8 套测验虽然高分拿下了 7套 Passed(连最变态的 28 题终极大考都一把过了),但最终还是有一套测验没到 80 分,而且分数非常低,只有14分...导致官方结业徽章卡在临门一脚,差点就直接拿到了哈哈🤡 不过这次测试完全能看出 JEV 的真实能力,在面复杂场景下,它的自主识别和复杂判断能力基本干到了 85% 左右,继续优化,争取下次直接一把! 视频为我剪辑过的答题精华部分,其他的翻页识别的就不放出来了
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冒充FOMO榜二大哥的小诈骗犯把我屏蔽了 这小骗子@DumbCrayonEater 没东西可发了是吧?天天喊ARC链,人家正主的Fomo大号一个ARC链代币都没买,尴尬吗?😅
我不明白为何你们这些有影响力的人为什么要关注一个冒充的假账号/诈骗犯 @ArtificiallyInu 同样清楚 FOMO上的顶级交易员DumbCrayonEater 是没有X账号的 所以 @DumbCrayonEater 是冒充的假账号,并且我找出了更多的证据证明,我已经发过三次推文了 作为FOMO用户的我十分疑惑。为什么FOMO团队要关注这个账号,难道你们要纵容这种行为吗? @seyong
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自用推荐!这个AI交易终端十天让我小账户翻倍了 深度用了十天 Midas @midasmarketsxyz ,小账户翻倍了,出乎意料的表现不错。大多数AI工具给你的是交易观点,Midas居然能给的是一张能直接跟的仓位单子 这是个很大胆的尝试,居然有工具敢直接给投资建议? AI聚合了很多媒体+交易员的信号,给出直接的投资建议:做多还是做空,入场在哪,止盈止损放哪,理由是什么 实测了一下,要跟的话就跟盈亏比高的,起码2.5:1以上,止盈最好自己提前一点 这个产品完全免费,用来辅助判断真心不错,请DYOR,跟单有风险 用我邀请码(返还20%手续费):
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卧槽,收费功能免费用?发现一个完全免费的强大 AI 交易终端 推荐一个我正在用的产品:Midas @midasmarketsxyz 大多数散户每天都在X、Telegram、新闻源和各个交易所之间反复横跳,信息极度碎片化 Midas用 AI 把全网信息流全收拢在同个屏幕里,帮你把噪音过滤掉,自动把新闻关联到具体的交易标的 现在完全免费,你可以体验到强大的AI信息流工具 邀请码(返还20%手续费): ─── 优势 1:The Wire 实时资讯流——不用切推特,新闻直接映射到标的 这是它最亮眼的信息层: • 后台实时抓取数千个认证 KOL(像 AIXBT、Ash Crypto、Altcoin Sherpa 等)、监管动态、ETF 资金流水和实时盘口,时间颗粒度精细到十几分钟甚至几分钟级 •普通新闻站只告诉你“发生了什么”,Midas 多走了一步——直接把新闻翻译成可交易标的与多空方向 比如看到晶圆涨价的新闻,卡片直接打出 ` $NVDA` 做多、` $AMD` 做空、` $AVGO` 做空;看到 CoreWeave 财报超预期,直接挂出 ` $CRWV` 和 ` $NBIS` • 看到热点的瞬间,连代码和方向都帮你标好了,彻底干掉“先去推特看新闻 → 再去搜索查 ticker → 再去交易所搜合约”的繁琐步骤,这就是快速的新闻交易 ─── 优势 2:First Take —— AI 帮你定策略 这是它目前主打的 AI 策略功能: • 自动抓取近 24 小时的全网热点和交易员观点,直接用 AI 压成一张结构化卡片,涵盖建议杠杆、入场区间、目标止盈、以及严格止损 • 卡片还会直接写明这笔交易的核心催化剂(Catalyst)和失效条件(Invalidation),比如跌破哪个关键点位该逻辑立即作废 • 支持 Telegram 实时同步,当价格打到目标位时会自动发送推送提醒 ─── 优势 3:Ask Midas —— 连通真实持仓的 AI 助手 这是它的账户交互与执行功能: • 区别于普通的 AI 聊天,Ask Midas 直接连着你的真实账户,实时掌握你的持仓、杠杆比例和可用余额 • 可以直接对着你自己的仓位提问,比如某只股票暴跌或大盘跳水时,询问对你当前持仓的具体影响与对冲建议 • 一个账户支持同时交易美股、加密货币和大宗商品,底层走 Hyperliquid 路由;AI 准备好订单后,必须由你手动核对并签名确认,没有任何自动代操 ─── 目前我直接跟单了AI策略,开了 $TRUMP 和 $ETH的多单,里面还有很多看涨看跌的逻辑,很有意思,大家可以试试: 邀请码(返还20%手续费):
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美国最大的交易所Coinbase已经全力拥抱AI了🫡 Coinbase 这期关于SPACE浏览量接近200万....把 AiFi、AI 自主交易、x402 机器原生支付、ERC-8004 链上信用 全讲透了,我全部精读了一遍并梳理为精华版,建议收藏细品🧵 1️⃣ 到底什么是真正的 AiFi(AI 金融)?大家如何定义它? ➤ 简单来说就是 AI Finance 它绝不是单纯用大模型写研报、查行情,而是让个人代理(Agent)直接替人类在金融市场上执行任务: • 自主买卖代币与股票资产 • 动态仓位再平衡与套利策略 • 边际成本决策实时纳入上下文窗口 “AiFi” 就像当年泡沫初期的“互联网经济”一样,只是一个过渡性代名词。要不了多久大家就不会提这个词了,因为未来所有金融交易的底层执行者,天生就该是 Agent ─── 2️⃣ 人类真的敢放权让 AI 自主花钱吗?现在的痛点在哪? ➤ 痛点不是技术,而是人类的“审批疲劳” • 如果 Agent 买个 50 美元的东西每次都要弹窗让你点确认,体验会极其崩溃; • 但如果直接放权 1000 美元,一旦模型出现逻辑漂移,资产损失不可逆 行业现在真正缺乏的,是一套运行时的精细化风险分级与拦截模型 ─── 3️⃣ 智能体身份(Agentic Identity)最底层是什么?Proof of Human(真人证明)扮演什么角色? ➤ 最底层是证明:“这个 Agent 背后代表一个唯一、真实的活人” 现在网上全是“一人控制上万个 Agent”在疯狂刷接口、扫货抢票、抢餐厅预订,服务器根本不堪重负: • 传统方案只能粗暴拦截; • 通过 World ID 做真人唯一性背书,平台可以放心地给这些 Agent 开放更高的 API 配额与专属特权,从数学上直接封死女巫攻击 ─── 4️⃣ 像 Browserbase 这样的无头浏览器基础设施,为什么迫切需要 Agent 拥有独立身份? ➤ 如果一个 Agent 突然在一分钟内拉起 100 万个浏览器实例: • 第一是基础设施本身的承载负荷; • 第二是它可能在对外部网站发动恶意的分布式流量攻击 我们需要为 Agent 建立长期的信誉资产与行为画像,谁守规矩谁拿优质带宽,而不是粗暴地全网一刀切拦截 ─── 5️⃣ 行业正在推行的 ERC-8004 到底是什么?为什么 swarms(智能体集群)需要它? ➤ 痛点在于:任何人一秒钟就能生成 100 个新钱包和新 Agent,作恶成本几乎为零 ERC-8004 是在区块链上建立一套公开、无需许可的“信誉与反馈总账”: • 类似于现实生活中的品牌溢价; • 历史履约良好、交易额大的 Agent 会积累公开可查的链上信用,服务可以卖得更贵; • 新生成的匿名 Agent 只能接低价订单 ─── 6️⃣ x402 协议(HTTP 402 原生微支付)如何与 Agent 信誉深度结合? ➤ x402 让 Agent 能够直接“边请求边结算微额费用”(Request-time payment) • 一个从来没有在 x402 发生过真实支付履约的 Agent; • 和一个有着数万笔成功微结算记录的 Agent,信用完全不在一个维度上 真实的资金流水本身,就是不可篡改的信誉抵押品 ─── 7️⃣ 传统金融有 Equifax 等信用评级巨头,Agent 的信誉评分也会被寡头垄断吗? ➤ 传统信用局把数据锁在自己的黑盒系统里,又老又慢 ERC-8004 的逻辑完全相反: • 把所有底层交易与交互数据公开平铺在链上; • 任何开发者都可以在这套公共数据之上,构建属于自己的开源信用算法; • 甚至能结合零知识证明(ZKP)来实现渐进式的隐私授权 ─── 8️⃣ 一个 Agent 的“真实身份”到底是什么?直接给它绑定一个钱包私钥就可以吗? ➤ 没那么简单 人类的脑子不会轻易变,但 Agent 是非确定性的动态系统: • 你今天底层用 Claude,明天换成 DeepSeek; • 或者改动了一句 Prompt、加挂了一个新 Tool,Agent 的行为逻辑就会彻底大变 光绑定一个钱包私钥,根本无法代表它的本质 ─── 9️⃣ 如果底模和运行环境随时在变,工程上该怎么给 Agent 建立身份指纹? ➤ 严密的 Agent 身份必须是“时间切片状态(State Snapshot)” 它类似于护照照片,是由以下 5 个维度共同构成的一棵哈希树: 基础模型版本 框架 Harness 生效中的 MCP 工具集 系统提示词(System Prompt)的 Hash 发起人身份背书 只有把这些状态全部快照下来,才能实现真正的可审计性 ─── 🔟 为什么现在的通用 AI 模型做金融交易依然让人不放心? ➤ 因为现在的通用大模型(LLM)根本不是为代码运行设计的,而是为人设计的 它们最大的毛病是“过度自信”——哪怕完全不确定,也会用极其笃定的语气胡说八道: • 金融交易中的代码分支(if-else)需要的是确定性; • 不确定的时候,必须老老实实抛出“我不知道” 专为机器服务的亚毫秒级(<100ms)超快模型正在涌现,让运行时的动态护栏和资金托管真正可信 ─── 1️⃣1️⃣ 展望未来,行业前沿眼下最兴奋的爆发点是什么? ➤ 几个关键信号: • 消费级入口重塑:Meta Muse 等消费级 Agent 容器将通过 WhatsApp 和 Instagram 快速走向大众,彻底重构普通用户的线上消费与交易体验 • 量化与财富重构:前沿模型攻克极端数学难题,标志着 AI 智力正在全面超越普通人类;在 x402 支持下,普通人再也不用折腾 7~8 个 API Key 和信用卡,财富与健康管理将被 Agent 全面接管 • 专精小模型普及:专精垂类任务的小模型大爆发;智力瓶颈已经解决,补齐身份、支付和授权等真实世界链路是唯一的临门一脚 • Token 成本暴跌:算力与 Token 价格从每百万 Token 计价直接杀向“每十亿 Token 几十美元”。AI 终于可以走出无聊的 B2B SaaS 套壳,去探索各种前所未见、真正怪诞的自主经济体! ─── 平时极少能看到美国最大合规交易所 Coinbase 的核心高管公开他们的具体观点,非常建议大家读一遍 Coinbase 现在仍然支持大陆身份证注册,欢迎使用我的邀请码,出了什么问题可直接找我,一对一解答:
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Your agent can trade. Your agent can pay. But who is your agent? Join us tomorrow, Sept 18 at 3pm ET for a Space on AiFi: Agentic Identity. w/ @World_ID, @browserbase, @marco_derossi, @programmer & @Coinbase Set a reminder ↓
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想知道JEV的具体应用场景?可以参考这里的思路🤔 Jev 不是更好的聊天模型。它是系统里的判断层,官方文档其实已经写了五个应用场景: 一是自动化软件:代码管流程,它只做判断,后台可以跑百万次,不用人盯 二是实时应用:一百多毫秒出结果,能塞进界面、游戏、下一步动作 三是大数据处理:便宜到可以对海量文本做搜索、分类、抽特征 四是万能校验:查 prompt、推理、工具调用、幻觉、越狱,比再调一次大模型便宜得多 五是 Agent 工程:模型路由、挑上下文、报错检测、护栏,给 harness 加一层快决策 官方地图: 具体的实践应用可以看看@MMMusol 收录的这些案例🤩🤩
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时间线上全是 Jev,却不知道它能帮你做什么? 这几天我把 Jev 目前看到最有用的 9 个实际使用场景以及最有代表性的演示帖整理了出来,分享给大家,欢迎大家收藏分享~ 1. 操作电脑 @Saccc_c 给 Codex 加了一层 Jev,用「往 Mac 日历加事件」对比,整体几乎不停顿。 2. 操作浏览器 @gregpr07 用 Jev 做浏览器 Agent,搜机票大约 7 秒、大约 0.004 美元。 3. 海量分流和分类 @SUOHA_AI 拿 Jev 和 DeepSeek 对打:428 条新闻 28 秒打完标签;300 封邮件 9.9 秒分进 15 个部门。 4. 模型路由 @higgsfield_ai 用 Jev 看提示词,从一堆生图、生视频模型里挑最合适的那个。 5. 内容批量分析 @iannuttall 把自己 3282 条帖丢给 Jev,每条问 8 个问题,8 分 34 秒、0.13 美元跑完,并找出什么内容更容易涨。 6. 信息流过滤 @redp314 用自己的收藏当偏好,让 Jev 给时间线打标签,再决定隐藏、略读还是留下。 7. 代码审查和安全门禁 @redp314 用 Jev 给 PR 做 14 项风险检查,先判断有没有泄密、删测试这类问题,不确定再转人工。 8. 交易决策 @jarrodwatts 用 Jev 看价格、决定买或卖,并在 300 毫秒一个区块里真实挂单。 9. 游戏和实时控制 @MMMusol 看完 Jev 打《毁灭战士》之后写的: 一组问题大约 100 毫秒,一秒大约 10 个决定。 先看这 9 条就够建立直觉, Jev 不负责写,只负责快而准地判断~
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太爽了!终于找到了JEV的最强应用场景之一--全自动化 Browser use 我用JEV全自动填完 TypeSafe AI 的申请问卷,我只给它丢了一个完全陌生的网址,让它全自动帮我完整填完:38 秒一次性刷完 16 道题,全程没停顿、零人工干预 具体的逻辑是: 我看到 @typesafeai 文档里一句话很有启发:“将 AI 与可靠的软件相结合,这样就可以在后台无限次地运行该系统,而无需人工干预。” 所以JEV最强的应用场景之一就是做全自动化! 很多自动化慢得像幻灯片,就是因为把流程控制、视觉和思考全堆给大模型,大模型要思考推理,根本不可能跑得快 我的解法很简单:用 JEV 专职负责判断,再搭配一个高速小模型推理(我用的是DeepSeek V4.1 Flash)👇 比如这个问卷填写:遇到新页面,由 JEV 毫秒级快速判定“这里该做什么”(是勾选、点击还是提交);一旦需要填空,由 小模型(DeepSeek )极速响应生成文字填进去, 两者一结合,各司其职,不仅速度快到飞起,而且每一步都极其准确 当然这只是一种思路,可玩性实在太大了,目前我还在测更多复杂场景,马上开源给大家!@CompleteSkeptic
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谁还质疑JEV没用?实测JEV真实的应用场景 我继续用 JEV 和 DeepSeek 跑了同一个任务:模拟企业真实海量收件箱,把 300 封乱七八糟的来信(商务采购、线上故障、合规法务、推销垃圾),实时分流到 15 个业务部门,并打上意图标签 左边:TypeSafe Jev(jev-latest) 右边:DeepSeek(deepseek-v4.1-flash) 实测结果: • Jev 9.9秒完成了任务,300 封杂乱的邮件全部按 15 个部门发牌入槽,总共只花了 $0.036 • DeepSeek 相同时间才堪堪读完 10 封,右边牌桌几乎还是空的,速度相差近 30 倍 说句实话,Jev 的价值被很多人看偏了,它就不是用来聊天写文章的,它的真正统治区,全在那些【高实时性、只要确定性结果】的场景,比如:量化交易, 社交APP风控审核,设备监控,工单分流,浏览器自动化 Agent等等 这些场景的共同点是:只要毫秒级给结论,容不得半句废话 把 Jev 这种快反射模型放在最前面做发牌,才算把 Agent 真正用对了地方🫡
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JEV 的能力边界慢慢开始暴露了 前几天,Browser Use 创始人 @gregpr07 开源的那个爆火 Demo(7 秒订机票、成本 $0.0039)刷爆全网 但后面他亲自用 JEV 跑了一轮长链路任务实测,发现正确率很低,远远落后于GPT luna: • Luna:17 / 20 • Jev Agent:1 / 20 20 道复杂的现实任务,JEV 整整挂了 19 道…… 那它之前为什么能做到 7 秒订机票?它到底强在哪里? ✅这是JEV擅长的:输入需求 ──> 填表 ──> 选航班 ──> 提交成功(毫无分叉,全是直道) 💥这是JEV做不到的: 【真实复杂长任务】 输入需求 ──> 弹窗拦截? ──> 验证码? ↓ ↓ [死胡同] [死胡同] │ │ JEV:零推理不会回溯,直接原地死锁 💥 Luna+推理模型:回退上一步(Backtrack),切换策略绕行 ✅ 客观来说,JEV 确实快到不可思议,但一旦进入真实的复杂环境,逻辑就全崩了: Browser Use 创始人说: 浏览器交互从来不是简单的元素点击,而是极其复杂的【高维状态空间搜索】 在真实网页里,一个合格的 Agent 必须具备两个核心底层行为: 停下来深思(Think hard) 走不通时原路回退(Go back / Backtrack) 而 JEV 的推理能力(Reasoning)完全为 0。 看来Jev还有很长的路要走啊~~
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Browser Use 接上 JEV 这速度太他妈吓人了吧?? 过去大家看 GPT、Claude 操控浏览器,体验其实并不好,因为真的太慢了,中间还经常卡死... 因为让大模型写一堆长篇大论去操作网页,本质上就是杀鸡用牛刀 在网页上点按钮,本质上就是一个离散的多选题,根本不需要 AI 会写诗 JEV 拿到 DOM 结构,以做分类题的速度毫秒级选出该点的元素,只有在需要打字输入时才偶尔回退给小模型 黑客松冠军开发者 @gregpr07 刚刚拿 JEV 做了个开源的微型浏览器 Agent,让它自主打开网页查机票 整个过程: • 耗时仅仅 7 秒 • 成本只要 $0.0039(折合人民币不到 3 分钱) • 作者特意注明:演示视频是 1 倍速,没有任何加速剪辑 这个老哥还开源了GitHub:
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谁还质疑JEV没用?实测JEV真实的应用场景 我继续用 JEV 和 DeepSeek 跑了同一个任务:模拟企业真实海量收件箱,把 300 封乱七八糟的来信(商务采购、线上故障、合规法务、推销垃圾),实时分流到 15 个业务部门,并打上意图标签 左边:TypeSafe Jev(jev-latest) 右边:DeepSeek(deepseek-v4.1-flash) 实测结果: • Jev 9.9秒完成了任务,300 封杂乱的邮件全部按 15 个部门发牌入槽,总共只花了 $0.036 • DeepSeek 相同时间才堪堪读完 10 封,右边牌桌几乎还是空的,速度相差近 30 倍 说句实话,Jev 的价值被很多人看偏了,它就不是用来聊天写文章的,它的真正统治区,全在那些【高实时性、只要确定性结果】的场景,比如:量化交易, 社交APP风控审核,设备监控,工单分流,浏览器自动化 Agent等等 这些场景的共同点是:只要毫秒级给结论,容不得半句废话 把 Jev 这种快反射模型放在最前面做发牌,才算把 Agent 真正用对了地方🫡
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Browser Use 接上 JEV 这速度太他妈吓人了吧?? 过去大家看 GPT、Claude 操控浏览器,体验其实并不好,因为真的太慢了,中间还经常卡死... 因为让大模型写一堆长篇大论去操作网页,本质上就是杀鸡用牛刀 在网页上点按钮,本质上就是一个离散的多选题,根本不需要 AI 会写诗 JEV 拿到 DOM 结构,以做分类题的速度毫秒级选出该点的元素,只有在需要打字输入时才偶尔回退给小模型 黑客松冠军开发者 @gregpr07 刚刚拿 JEV 做了个开源的微型浏览器 Agent,让它自主打开网页查机票 整个过程: • 耗时仅仅 7 秒 • 成本只要 $0.0039(折合人民币不到 3 分钱) • 作者特意注明:演示视频是 1 倍速,没有任何加速剪辑 这个老哥还开源了GitHub:
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Predict 联合币安钱包搞了个 10wu 的独立奖池活动,刚开始! 建议平时本来就在玩预测市场的朋友顺手参与一下,等于白捡一份额外的奖励👇 我刚才看了一下榜单,基本上稍微盈利一下就能上榜: 前 1000 名保底 40 U: 只要排进前 1000 名,就能拿到最低 40 U 的保底奖金,名额很充裕 现在刚开局没多少人卷,上榜要求只要大于 1.7 积分。 规则是每赚 100 美金给 10 分积分,换算下来你在Predict @predictdotfun 只要赚个二三十美金,就能稳稳上榜吃低保,记住一定要先报名 参与路径: 打开 Binance App → Web3 钱包 @BinanceWallet → 发现/活动区 → 进入 Predict 报名参与
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我不明白为何你们这些有影响力的人为什么要关注一个冒充的假账号/诈骗犯 @ArtificiallyInu 同样清楚 FOMO上的顶级交易员DumbCrayonEater 是没有X账号的 所以 @DumbCrayonEater 是冒充的假账号,并且我找出了更多的证据证明,我已经发过三次推文了 作为FOMO用户的我十分疑惑。为什么FOMO团队要关注这个账号,难道你们要纵容这种行为吗? @seyong
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警惕!这个账号是冒充的诈骗犯,请不要相信他 这个账号冒充FOMO上賺了一千万美金的大佬:DumbCrayonEater。我已找出证据证明这是假号 这是他的底层 ID(1927711132392816640),我顺腾摸瓜发现这是一个劣迹斑斑的套壳诈骗犯: 就在 50 天前(2026 年 7 月 23 日前),他的 handle 确切叫 @noxa_life ,当时他在 Robinhood 链上蹭热度发了一个山寨假盘 Noxa Life ($NOXA) 池子归零跑路后,为了洗白,他连夜删掉了 20 多条推文,趁机抢注改名为 @DumbCrayonEater 盗用FOMO榜二大哥的名号! 你在X直接搜 @noxa_life ,就能看到他 7 月改名前的历史残留推文,铁证如山 @WazzCrypto @CryptoKaleo @punk6529 @DeeZe @SolJakey @ashrobin @0xSammy @soby0x @MINHxDYNASTY @seyong @buffalu__
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Anthropic 官方点名:7 家中国大模型“非法蒸馏与外泄”细节 【1. 阿里千问(Qwen / 通义实验室)】 攻击规模: 史上最大规模的思维链(CoT)抽取,2026年5月至7月共计监控到超 1.51 亿次交互,单日请求峰值突破 300 万次。 作案手法: 构建了包含 5000+ 住宅代理、一次性邮箱与虚拟信用卡的虚假账号池,遭封禁后立即无缝切换备用池。 通过固定 Prompt 注入,强行逼迫 Claude Opus 4.6 / 4.7 在行内标签中完整输出内部思考过程(CoT),随后清洗转换为 SFT 微调数据集,直接用于 Qwen 3.5 / 3.6 / 3.7 的能力蒸馏。 同时直接利用 Claude 协助开发阿里内部的强化学习(RL)训练环境及模型底层架构。 ─── 【2. 月之暗面(Moonshot / Kimi)】 攻击规模: 监控到超 2300 万次交互,使用分布在新加坡与日本的 5380 个虚假代理账号。 作案手法: 偷换后端:在用户毫不知情的情况下,后台直接把用户的提问静默转发给 Claude Opus,再把 Claude 的输出套上 Kimi 的皮返回给前端用户(10天内抓包到近 30 万次静默转发)。 破解思维签名:利用跨会话重放攻击(Cross-Session Replay),通过保存 Claude 的 thinking signature 开新会话套出被隐藏的底层 CoT 推理链。 敏感数据外泄: 涉军与科研监控外泄:一名军方背景用户将成都数百个 CCTV 闭路电视档案上传至 Kimi 要求分析目标人物行为异常,画面直接涵盖了解放军驻地设施、中国电子科技集团(CETC)下属科研所以及大型国企大门外部的摄像头视频。 重大国企核心凭证外泄:某特大型国企工程师使用 Kimi 编写内部管理系统,无意间提交了包含多家国内头部科技大厂与重大国企的核心系统源码、未脱敏生产环境有效密钥(Live Credentials)。 ─── 【3. 深度求索(DeepSeek)】 攻击规模: 仅在 2026 年 7 月的 14 天内,交互量就高达 1210 万次。 作案手法: 同样采用跨会话重放破解思维签名技术,强行逆向提取 Opus 的底层推理过程。 定向流量拦截:在入口处专门检测用户请求头,一旦识别出用户正在使用 Claude Code、Claude Agent SDK、OpenCode 等编程脚手架工具,立刻在后台精准拦截该开发者的流量,静默转发给 Claude Opus 处理。 敏感数据外泄: 科技大厂内部情报:某国内大厂员工使用 DeepSeek 分析内部文档,导致该厂旗舰级 AI 项目的完整技术规格书、组织架构全图与核心战略目标全量流向 Anthropic。 俄国防部关联凭据:外泄了与俄罗斯国防部相关的官方数据库直连访问凭据。 地方公安维稳系统:某市公安局工程师使用 DeepSeek 开发案件综合管理系统,泄露了通过公民身份证号比对出行轨迹与维稳重点人记录的核心业务代码。 ─── 【4. 智谱 AI(Zhipu / 攻击规模: 17 天内监控到 340 万次交互,轮换 273 个虚假账号,自动化思维链清洗流水线过水数据超 77 万次。 作案手法: 用 Claude 给自己的模型当裁判(LLM-as-a-Judge),对偷取的推理数据进行打分、除噪与标准化。 定向窃取网络攻防能力:在发布 GLM 5.3 前夕,先尝试攻破 Anthropic 旗舰防御模型 Fable 的网络安全能力,被防御策略拦截后,转向安全防线较弱的 Opus 4.6 以及另一家美国头部大模型,拿真实漏洞数据集编写 CTF 夺旗题进行解题能力逆向蒸馏。 ─── 【5. 小米(Xiaomi)】 攻击规模: 20 天内超 40 万次请求,通过代理中继调度 1500+ 虚假账号。 作案手法: 借海外公测做局:先推出 MiMo-V2-Pro 并故意延长海外免费试用期,大肆吸引欧美开发者调用;待积累了海量真实编程交互日志后,打包重放给 Claude,借 Claude 之手清洗数据、重构代码环境,反哺自家模型的 SFT 与强化学习。 涉及数据:截留的数据中包含数百名海外开发者的姓名、企业联系方式与未脱敏商业源码。 ─── 【6. 商汤(SenseTime)与 MiniMax】 商汤科技: 不仅让 Claude 帮自己写蒸馏代码、监控训练集群,还直接向黑产第三方数据贩子采买海外用户调用 Claude 留下的真实交互语料包。 MiniMax: 通过未披露的空壳公司搭建海外代理中继平台,表面上宣称只提供 OpenAI 与 Anthropic 官方模型 API 转售,背地里在底层拦截留存所有用户的 Prompt 与回复数据,专供自家模型训练。 ─── 【免责声明】 以上材料全部严格摘录并翻译自 Anthropic 官方于 2026 年 9 月发布的《威胁情报报告》(Threat Intelligence Report)原文(第 143-156 页),仅作客观事实陈述与信息同步,绝非个人主观臆断或推测
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看到全网都在疯转 Anthropic 这个杀猪盘报告,我实在有点没绷住🤣 大家似乎很惊叹一个中国团队用 Claude 做了 4700 多个虚拟女友去海外崩老头,但说实话,这有什么好震惊的?这套玩法在圈子里早就不算什么新鲜事了吧? 之前英文区发了一大波教程,教你怎么用Claude 做虚拟人运营 OnlyFans ,当时还是opus 4.6的时代 聪明的团队早就在用 Claude 搭建全自动矩阵: AI 批量生图造人设 → 脚本全网抓流量 → 后台挂着 Claude 24 小时秒回陪聊拉扯 → 情绪到位了自动推销几十美刀的私密相册,X上甚至有一堆人公开录视频发教程教怎么搭这套系统 国内也是一样,小红书上现在也早就开始批量出现这些 AI 虚拟人设的账号矩阵了 所以 Anthropic 报告里爆出这种案例,我觉得简直再正常不过了。现在的黑产和灰产,后台要是没接入几个大模型 API,出差都不好意思跟同行打招呼 而且说实话,现在这种“文字聊天 + 偶尔真人验真”的玩法,在不久的将来都只能算入门级的初级阶段 接下来大家会看到更夸张、更普遍的场景: 实时声音克隆的 AI 电话诈骗、毫秒级动态换脸的 AI 视频通话……连那 25% 的真人验真环节,很快都会被完全省掉
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看到全网都在疯转 Anthropic 这个杀猪盘报告,我实在有点没绷住🤣 大家似乎很惊叹一个中国团队用 Claude 做了 4700 多个虚拟女友去海外崩老头,但说实话,这有什么好震惊的?这套玩法在圈子里早就不算什么新鲜事了吧? 之前英文区发了一大波教程,教你怎么用Claude 做虚拟人运营 OnlyFans ,当时还是opus 4.6的时代 聪明的团队早就在用 Claude 搭建全自动矩阵: AI 批量生图造人设 → 脚本全网抓流量 → 后台挂着 Claude 24 小时秒回陪聊拉扯 → 情绪到位了自动推销几十美刀的私密相册,X上甚至有一堆人公开录视频发教程教怎么搭这套系统 国内也是一样,小红书上现在也早就开始批量出现这些 AI 虚拟人设的账号矩阵了 所以 Anthropic 报告里爆出这种案例,我觉得简直再正常不过了。现在的黑产和灰产,后台要是没接入几个大模型 API,出差都不好意思跟同行打招呼 而且说实话,现在这种“文字聊天 + 偶尔真人验真”的玩法,在不久的将来都只能算入门级的初级阶段 接下来大家会看到更夸张、更普遍的场景: 实时声音克隆的 AI 电话诈骗、毫秒级动态换脸的 AI 视频通话……连那 25% 的真人验真环节,很快都会被完全省掉
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We're publishing our most detailed threat intelligence report to date. It covers how people tried to misuse Claude—for cyberattacks, influence operations, surveillance, biology, and building weapons—and how we found and stopped them. We disrupted every operation in the report, and used the lessons from them to strengthen our safeguards. Where appropriate, we also shared what we found with authorities and other AI companies. These cases are not typical: we’re highlighting some of the most sophisticated misuse we’ve seen. But they’re especially important to discuss, because they show us where AI misuse is headed, where our safeguards work, and where they need to improve. We’re publishing this report so others can spot the same activity on their own platforms, and so we can give the public a clearer view of how emerging threats develop. Read the report:
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Coinbase 创始人 @brian_armstrong 认为Crypto即将暴涨! 他在CNBC的节目说:“比特币在这一轮周期中,已经彻底见底!”,5分钟的视频--Brian armstrong 把理由都说清楚了: > 1. 关于Crypto的大底与减半: > “加密市场下行调整期通常持续 1 年左右,我们刚好走满了整整一年。我个人坚信:比特币在这一轮周期中已经彻底见底!距下一次减半还有一年半,资金往往提前抢跑,未来 1~2 年会非常强劲。” > 2. 关于9月15日《清晰法案》: > “参议院已经万事俱备。就算拿不到 60 票也没关系,SEC 和 CFTC 已经表态:会立刻动用现有行政职权直接发布执行细则与创新豁免。无论走哪条路,合规大门下周必开。” > 3. 关于机构资金: > “不仅会彻底激活场外持币观望的机构资金,更会把【代币化美股(Tokenized Equities)】和【永续合约(Perps)】正式合规引入美国本土市场!” > 4. 关于稳定币: > “合规稳定币已成为美国国债的结构性买家,帮助压低了国债收益率。财政部长贝森特(Scott Bessent)和美国政府对此非常支持,因为稳定币为美债创造了海量刚性需求。” 密切关注9月15日的大事🫡
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与 $SIVE团队的对话 — 深圳CIOE 2026 Sivers 展位 我去了 Sivers Semiconductors( $SIVE) 的展台,他们的展台比较偏僻,甚至连一件展示样品都没摆,只有简单的一张介绍书,但我在跟 $SIVE 团队的对话中得到一些有趣的内容: 问: 欧美和中国很多企业都在做光通信产品,从未来产品接轨的方向来看,Sivers 真正的第一优势到底在哪? Sivers: 从我们的供应链和器件来看,我们特点非常鲜明:别人很多用的是 Single Chip(单一器件),单一器件每次只发出一束光,你要三个不同的光谱,是在三个不同 temperature(温度)下发出来的; 而我们做的是 Laser Array(阵列器件)——在同一个 temperature(温度)下,单颗器件就能同时发出 8 束光来! 这就是我们产品的特色 ─── 问:那Sivers $SIVE 产能现在跟得上吗? Sivers : 在这个领域,没有谁家产能是足够的,每一家的产能都欠缺(limited)。 你从根源上讲,最底层的 Substrate(基板/衬底) 本身就是缺的。底层材料都缺,谁要说自己产能无穷,那纯属胡扯 更深层的道理在于:GPU 与硅相关的产品,因为它的 volume(体量)非常非常大,研发速度要快很多。 它和光通信(光连接)的迭代速度是 3 比 2——GPU 速度是 3,光通信器件只能产生 2,光器件的速度总是跟不上 怎么追?只能通过多赛道去追:一个细管速度很快,我就用粗的管子慢慢去跑,勉强能够跟上,为什么一直短缺?因为 GPU 发展太快了,GPU 三个月就迭代一次,光器件是一年、半年才迭代一次! 就是这么个道理 ─── 问:那 Sivers 现在的客户体量大概到什么层次了? Sivers : 我们是搞 R&D 技术的,具体客户商业合作受 NDA(保密协议) 严格限制,不能对外说 ─── 现场去展台交流的大多都是serenity @aleabitoreddit 的粉丝,坦白讲,Sivers 团队的合规意识极强,受限于 NDA,涉及具体客户体量、订单排产等“商业机密”,他们不会多透露 但如果你是想探讨光子学的技术与行业演进,Sivers非常乐意与你交流,也极其坦诚🫡🫡
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Glad $SIVE is attending CIOE Shenzen and hope my followers can go too! If you want my read on current landscape: -> Chinese pluggable makers like CIG (剑桥科技) are facing severe shortages in 70mW-200mW lasers. If you look at filings from CIG, they claim "substantially longer delivery times and deposits to secure capacity” along with statements of shortages. -> Innolight and others were also looking to secure multiple laser suppliers with LTAs recently from their filings. On the US side of things: -> $COHR was a major merchant laser supplier before, but largely withdrew from the market after rerouting them internally. "I do not see any time in the near future where we would be selling Indium Phosphide lasers externally." From their ER transcript. And then likely turned into a buyer in an already supply constrained market... where "over the long term, we will have some portion of our datacom transceivers that will be supported by external sources." -> $AAOI not really known to be a merchant supplier, but said same thing about laser capacity being rerouted towards transceivers. And having to turn away customers for lasers. -> For $LITE, they still supply lasers but stated: "We are commanding a significant price premium" for CW lasers $LITE Wupen Yuen: "wherever they can get the laser source, they will use that solution to support their build-out." So hinting... about customers just finding anything available due to shortages. -> $MTSI has no meaningful capacity online now, but they're already stating customers are approaching them with urgency to secure CW laser supply. -> Trendforce reported $AMD and hyperscaler CSPs are aggressively going out to secure CW laser supply to avoid future bottlenecks. And then you have Europe... Where $SIVE is coming online with "tremendous capacity available now" from their foundry partners. With 100M+ laser capacity Q4 2027, and maybe if you look at their 2:1 ratio implying ~200M targeted laser capacity from external foundries. They also happen to offer the same power range (70mW, 100 mW, 200mW) as the ones currently in shortage by pluggable makers in China. There's a massive void to fill, so this dramatically increases the chance of converting customers. (esp. Supported by Lumentum statements) My speculation was that some of the 6 active pluggable engagements were from China? Which is why they're attending the conference. So to any of my Chinese followers, maybe you can ask a few questions like: - if Europe is a laser source geography, if Innolight/Eoptolink/Cambridge are considering $SIVE. - if they're seeing ASP hikes in lasers, and what CW products are hardest to obtain If you are attending CIOE in Shenzhen!
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一个月前 Serenity 问:你现在最有信心的一只股票是什么,为什么? 这条帖浏览过 100 万+,回复超过 1000 条。我用 Codex + X 的接口把评论全部过了一遍,按提及次数排出英文区散户最看好的美股前 30 名 这次我把同一批名单的市值和近 30 天涨跌更新了一次,让你知道英文区散户最喜欢的股票一个月内的表现,波动非常大! 30 只里:上涨 15 只,下跌 15 只 等权平均约 -1.2%,中位数 -2.2%。整体接近持平 个股差距大:30 只里有 12 只近 30 天涨跌幅度超过 20%。涨得最多的是 SK 海力士 +30.7%,跌得最多的是安普利科技 -44.8% 涨幅靠前(近30天超过 +20%) • SK 海力士 $000660.KS:+30.7%,市值约 9782 亿美元 • EQ 资源 $EQR.AX:+29.0%,市值约 14.8 亿美元 • 布鲁姆能源 $BE:+26.5%,市值约 781 亿美元 • 银河数字 $GLXY:+23.1%,市值约 146 亿美元 • 超微电脑 $SMCI:+22.6%,市值约 254 亿美元 跌幅靠前(近30天超过 -20%) • 安普利科技 $AMPG:-44.8%,市值约 1.0 亿美元 • 西弗斯半导体 $SIVE.ST:-29.7%,市值约 8.9 亿美元 • 海德罗石墨 $HGRAF:-24.9%,市值约 13.2 亿美元 • 光程科技 $LPTH:-23.3%,市值约 6.6 亿美元 • 昂达斯 $ONDS:-23.2%,市值约 42.5 亿美元 • 丘吉尔资本十一期 $CCXI:-21.1%,市值约 7.2 亿美元 • 火箭实验室 $RKLB:-20.0%,市值约 408 亿美元 大市值这边:英伟达 $NVDA 近 30 天 +0.4%;美光 $MU +13.7%;特斯拉 $TSLA +10.0%;Meta +9.3%。 ─── 只是一个非常有趣的数据,不构成投资建议!
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Serenity 问:你现在最有信心的一只股票是什么,为什么? 这条推文100万+浏览量, 1000 +条回复。我用CodeX+X的api全部分析了一遍,免费分享给大家 这里的内容信息量很大,十分有参考价值。你可以完全清楚英文区的散户目前看好哪些股票(美股),以及看好的理由是什么,建议喂给你的AI agent看👇 1. $AMPG(AmpliTech)· 提及 24 -- 美国上市里唯一的 AI-RAN / O-RAN 射频纯正标的,大约 1.46 亿美元市值,几乎不用想 -- 英伟达自己在推 AI-RAN 有多重要,AmpliTech 已经和英伟达 Aerial 做到代码级集成 -- 客户名单本身就很狂 -- 快要从 Telus 大约 660 亿美元的项目里拿到以百万计的订单,小盘圈以外几乎没人知道 -- O-RAN 和 AI-RAN 正在被采用,美国唯一做 MIMO 64T64R 电台的;没有长期债务,接近盈利 -- 核心是低噪声放大器(LNA),可切国防、太空、5G/6G;几乎没债,刚回购,还有新增订单 -- 进入新增长阶段:募了大约 2190 万美元,授权 1000 万回购,7 月又锁定超过 600 万后续订单;AI-RAN 和 Open RAN 可能才刚开始 -- 覆盖 5G/6G、太空、国防、电信;美国公司、没债,市值大约 1.8 亿 -- 只要看懂 AI 未来应用,就会明白无线通信是刚需 ─── 2. $IREN(Iris Energy)· 提及 21 -- 准备在 18 个月里把 ARR 放大大约 115 倍,从 1.3 亿到 150 亿,同时自己拥有从土地到软件的全栈 -- HPC / AI 需求吃不饱,电已经锁住;和英伟达有 DSX 合作;微软是客户;管理团队也过关 -- 交给微软的 H1 应该交接完,机构已经拿到筹码 -- 财报后会对空头发力,走出曲棍球棒;就算单季数字弱,方向也会看清楚 -- 上涨空间最大,还有很大容量没签成合同 -- 除了热核战争,很难想象 2027 年不直着往上飞 ─── 3. $NBIS(Nebius)· 提及 21 -- 持有 AI 基建扩张里,不对称最好的方式之一,管理层到目前为止出色 -- 会在多年维度上快速扩规模,并且今年锁住盈利 -- 新云只会往上;AI 嵌进日常生活是结构性瓶颈,会是「iPhone 时刻」 -- 已经便宜到该准备加 -- 也有当成和空头对赌的情绪单,没有产业拆解 -- 对照:$CRWV 积压订单更大、有超大规模云和英伟达股份,应该先翻倍,再轮到 $IREN、$NBIS、$CIFR ─── 4. $SIVE(Sivers Semiconductors)· 提及 19 含评论里的 $SIVEF。 -- 市值比 $LITE、$COHR 小很多 -- 会是 CPO 激光的瓶颈 -- 还没在美股上市,一上市流动性会很好 -- 今年有潜力到 30 美元 -- 卡在磷化铟激光瓶颈上;有全部积蓄押在这只上的 -- 目标价:2027 年前重估到 15–20 美元 ─── 5. $AAOI(Applied Optoelectronics)· 提及 19 -- 市场漏看了指引:2027 年底退出时年化收入大约 76 亿美元 -- 拆开是:2027 年中数据中心光模块月跑大约 4.71 亿(100G+400G 约 9000 万,800G 约 2.17 亿,1.6T 约 1.64 亿),折合年化 56 亿;再加上 2027 年底共封装光学(CPO) -- 稀释大体结束。5 月 14 日那笔 6 亿 ATM 已净募大约 5.38 亿,和 5–6 月卖股几乎对得上;更早 2–3 月那笔 ATM 4 月已完成(净额大约 4.90 亿) -- 目标价:2027 年底前重估到 500–700 美元,市场上几乎看不到别的能涨 5 倍的票 -- 从大约 80 美元拿到现在,预期先过 150、再过 178 -- 有完整理由放在链接里,评论区看不到正文 -- 对照:$LITE 和 $COHR 才是机构会买的最稳光学;$AAOI 可能赢很大,但有执行风险 ─── 6. $NVDA(NVIDIA)· 提及 14 -- 从 16 美元买到现在,会跟着机器人、量子、主权 AI 长,是前面所有东西的「造王者」;竞争会加、利润率会压,但绝不做空 -- 第一信心不是因为 AI 炒作,而是算力的结构性需求仍被严重低估:数据中心、主权 AI、机器人、边缘推理都在抢同一块稀缺算力 -- 更多时候它是别人逻辑里的客户或对照 ─── 7. $HGRAF(HydroGraph Clean Power)· 提及 13 含评论里的 $HG.CN。 -- 没有第二名:99.8% 纯度的分形石墨烯;现金还能撑 2 年;和日本企业的润滑设施批文放在一起;毛利率 80% -- 第一家高纯石墨烯生产商,快上纳斯达克,很快要宣布大单,可能包括美军 -- 纯石墨烯几乎加进什么都能提升性能;专利爆轰合成法简单、几乎不耗能 -- 执行做好,会成为全球最高品质石墨烯的第一生产商;指数增长的股票从来不便宜,可触达市场极大 -- 8 月 10 日国会代表团参观奥斯汀新总部,在铺美国政府介入 -- 市场在等几笔订单确认 ─── 8. $SPCX · 提及 13 评论里常把它当 SpaceX 来买,这个代码本身要再核。 -- 每天像吃维生素一样买 1–2 股 $TSLA 和 $SPCX -- 闲钱放进 $TSLA、$SPCX、$NVDA -- 星链供应商 $FLTCF(Filtronic):射频独家,E 波段氮化镓固态功放给星链供电;独家到 2029 年 4 月;2026 财年收入约 5600 万英镑,到 2028 财年销售年增约 20%、利润年增约 33%;新厂能把产能做到超过 2 亿英镑/年 ─── 9. $MU(Micron)· 提及 12 -- 反向金融推特往往有用,低买高卖;现在空头情绪重,意味着一波好的低点要来 -- 美国名字,比另外两家韩股存储少一层去杠杆噪音 -- 没有存储,超大规模云花的钱都会被忘掉 -- 因为回购、扩产、AI、机器人、自动驾驶,到明年中能翻倍 ─── 10. $LITE(Lumentum)· 提及 11 -- 和 $COHR 是玩光学革命最稳的两只,机构会装这两只 -- $AAOI、$SIVE 可能赢很大,但有执行风险 -- AI 硬件仓,供给约束是真的,希望财报能让股价跳 -- $LITE 向 $AXTI 预付 4350 万美元衬底,锁到 2031 年,说明杠杆在衬底;住友电工才是磷化铟衬底第一(约 42%),也是 CW-DFB 激光产能领先,两层都有 -- 排序:最高信心 $NVDA,最高弹性 $LITE,然后 $MRVL ─── 11. $AXTI(AXT Inc)· 提及 9 -- 一周涨过 100%,因为财报好,说明投资者还信这个逻辑 -- 基本上是已被验证的瓶颈 -- 长期看多;卖掉是因为涨了 100% 很少再拿,而且太看标题 -- 短线担心:美国卡住中国光学,中国用磷化铟出口限制报复,所以有人换成 $TSEM 降波动 -- 感觉要像 $SNDK、$MU 那样走出抛物线 ─── 12. $RKLB(Rocket Lab)· 提及 9 -- 垂直整合,管理层极强 -- 太空军合同还在;整个太空板块被 SpaceX 上市打下去,对 Rocket Lab 的逻辑没变 -- Neutron 和周围生态很有意思;Flatellite 可能让大量卫星高效堆进整流罩;执行仍是问号 ─── 13. $ASTS(AST SpaceMobile)· 提及 8 -- 发射节奏终于起来,最近几乎都是好消息,但板块还被 $SPCX 相关情绪压着 -- 手机直连卫星(D2D)是电信下一场革命,越来越多运营商也在押这个 -- 一半看 AI($NBIS),一半看 $ASTS,希望别再没信号 -- 量子和机器人太早,还谈不上最高信心 ─── 14. $000660.KS(SK hynix / SK 海力士)· 提及 8 含评论里写成 $SKHY、SK hynix 的。 -- HBM 存储龙头 -- 估值低得离谱,和三星是存储里更好买的 -- 存储 / HBM;还能买,但别指望翻倍 ─── 15. $TSLA(Tesla)· 提及 8 -- Robotaxi 和 Optimus -- 从 2018 年拿到现在,公司还在创新就不卖 -- 每天像吃维生素一样买 -- 也有落地还早的声音 ─── 16. $EQR.AX(EQ Resources)· 提及 7 -- 就是「那家钨公司」 -- 2027 年计划去美国上市 -- 世界需要越来越多的钨,钨市场很热 -- 也有持有者质疑 10 倍,自己只看到大约 2 倍 ─── 17. $GLXY(Galaxy Digital)· 提及 7 -- 比特币 12 万时,股价到过 45 美元,那时 Helios 只被 ERCOT 批了 800MW,潜在管线 3.6GW;现在大约 20 美元,已获批 1.6GW,潜在管线 5.7GW;数字资产业务也在推进。基本面比高点时更好,价格却腰斩 -- 市场像在定价 Helios 剩下 830MW 租不出去;Phase 1 收入下个季度开始爬(大约 2000 万到 8000 万);BTC、ETH、SOL 风向也不错 -- 现在市值没有计入数据中心;信他们做得成机房,等于白送一个期权 -- 催化剂一堆,股价却极弱,认为总会补上 ─── 18. $LPTH(LightPath Technologies)· 提及 6 -- 所有在黑暗里「看得见」的现代武器都要红外光学:导弹、无人机、反无人、瞄准吊舱、卫星 -- 核心材料是锗;中国控制大约 70%,而且已经限制出口 -- 市场归类归错了:它越来越像关键使能技术和材料公司,直接坐在国防和红外链条里,不是普通光学杂货铺 -- 卡在好几个可能指数增长的行业交叉点上,红外玻璃应用数量离谱,具备一代行情的配料 ─── 19. $TSEM(Tower Semiconductor)· 提及 5 整帖讨论质量最高的一条,不是点名最多的。 -- 英伟达 NPO 计划的最大受益者 -- 不是设计公司,就是代工厂;不赌谁赢,赌卖铲子 -- 英伟达选谁做光模块代工,谁就吃这一波 -- CPO 若 2027 年上量,硅光代工的卡位现在就在定 -- 有人从更晃的 $AXTI 换成 $TSEM,为了降波动 ─── 20. $POET(POET Technologies)· 提及 6 几乎全是只写 $POET,没有可合并的硬逻辑。 ─── 21. $MRVL(Marvell)· 提及 6 -- 黄仁勋说过「下一家万亿公司」,信这句话 -- 把存储和连接合在一起 -- 常和 $NVDA、$LITE 一起报 ─── 22. $LIB.V(LibertyStream)· 提及 5 含评论里的 $VLTLF。 -- 德州二叠纪,把油田废水炼成锂 -- 运营成本大约每吨 6200 美元,锂价在 2 万美元以上 -- 设施年底完工 ─── 23. $SITM(SiTime)· 提及 5 -- 最被忽视的 AI 卡点:每块英伟达/AMD 加速卡、$ANET 交换机、$AVGO / $MRVL 网络栈,最后都要精确时钟 -- 瑞萨交易几乎把规模翻倍;AI 复杂度还在升,卖方覆盖没跟上 -- 产品不性感(精密元件),但对数据中心元件密度和编排是刚需;增长在 4 倍加速,毛利率很快扩到 70% -- 物理 AI 放大后,精密计时变关键;刚打爆财报并上修指引 -- 瓶颈,几乎没真竞争 -- 对照:收入 +127%,远期市盈率大约 55 倍,已经跑过了,要再等一等 ─── 24. $INDI(indie Semiconductor)· 提及 5 -- 汽车里用创新设计拿掉 DRAM 需求 -- 还做汽车雷达、激光雷达、视觉、光子,以及量子计算 -- 最近财报宣布拿到 Unitree、Agibot 的「关键物理 AI」传感设计导入,这两家是全球领先机器人公司 -- 数字上大约 3.5 倍销售,还没有市盈率,风险是烧钱;分析师目标大约 4.25 美元,反弹很大一块已被计价 ─── 25. $META(Meta)· 提及 5 -- 第一名:35 亿用户、广告机器、一流 AI、大规模算力建设、顶级眼镜;路径是广告 → 算力 → 智能 → 更好产品 → 更多现金;看的不是 600 到 700,而是有朝一日成为最重要的公司之一,看向 1000 以上 -- 股价因资本开支跌,但支出会有回报 -- 印钞机。资本开支结束后自由现金流会回到神级。市场只计价了 5–10% 增长,实际更像每年 20% ─── 26. $CCXI · 提及 5 与 Agility Robotics / 人形机器人相关,代码写法要再核。 -- 按 80 美元 × 3.3 亿股算大约 250 亿市值,对比 Figure 约 390 亿、宇树约 350 亿仍折价,尽管 Agility 路径更清楚 -- 「未来过万亿」「要久一点但会扎实」 ─── 27. $SMCI(Super Micro Computer)· 提及 5 -- 预告偏正面,会大幅上修 2027 收入和毛利率,吃 SpaceX / xAI 部署 -- 按自己的 2027 盈利算只有大约 6 倍 -- 有完整理由放在长帖链接里 ─── 28. $UUUU(Energy Fuels)· 提及 5 -- 铀 + 稀土 + 美国供应链 + 数据中心用电 ─── 29. $BE(Bloom Energy)· 提及 5 -- 美国数据中心落地非常需要能源 -- 常和 $MRVL 并列:一个是电,一个是黄仁勋说过的万亿公司 -- 安全仓放 $MSFT,弹性仓放 $BE ─── 30. $ONDS(Ondas Holdings)· 提及 5 全部只写了 $ONDS,没有展开理由。 ─── 31. $NLST(Netlist)· 提及 4 -- 三星刚签五年协议:专利授权、存储供应、技术合作,外加 1000 万股投资 -- 按交易 + 三四季度估算,今年收入至少大约 6.60 亿 -- 刚转盈利,专利组合值钱,行业其余家可能很快也会和解 ─── 32. $ADUR(Aduro Clean Technologies)· 提及 4 -- 化学平台几乎没对手 -- 创始团队持股高,一直在加仓 ─── 33. $NET(Cloudflare)· 提及 4 -- 自己建站之后才意识到它可能在做很惊人的事,市值已经千亿以上 -- 人已经很少纯手点网站,未来访问方式会变,Cloudflare 卡在中间 -- 智能体流量可能成为 CDN 最大的自然需求,$NET 和 $AKAM 已经拿了大约一半市场 -- 最好用、最 AI 原生的云,用户会爆炸 ─── 34. $NOW(ServiceNow)· 提及 4 -- 用来「对赌 AI 概念小狗」,不是产业卡点逻辑 ─── 35. $PLTR(Palantir)· 提及 4 -- AI 还早,Palantir 正嵌进真正要紧的地方 ─── 36. $COHR(Coherent)· 提及 4 -- 和 $LITE 并列,机构会买的最稳光学 -- 也有拿它当对照、甚至空它的 ─── 37. $AMD(AMD)· 提及 4 -- 总体拥有成本优于英伟达 -- 其余多是对照,或只写 $AMD ─── 38. $AVGO(Broadcom)· 提及 4 多数是 $SITM 逻辑里的客户名单,其余只写 $AVGO。 ─── 39. $RDW(Redwire)· 提及 3 -- 路径:太空公司 → 无人机 → 微重力制药 -- 大家还在恨它,因为管理层在烂财报前吹过;仍被认为是最大的太空机会 -- 二季度收入大增 89.6%,到 1.171 亿美元 ─── 40. $CIFR(Cipher Mining)· 提及 3 -- 大约 70 亿市值,已签大约 114 亿合同 -- 不再是比特币矿工,而是超大规模 AI 房东,114 亿租约收入已经锁住 -- 现在真正的瓶颈只剩土地、电、算力,执行得好 ─── 41. $TTWO(Take-Two Interactive)· 提及 3 -- 大回调就买,GTA 会炸开互联网,大约 99.8% 信心 -- 另推赫尔辛基 Remedy:9 月发自家 IP,口碑好;之后和 $TTWO 做 Max Payne;还有 Alan Wake。相对其他 3A 便宜,风格、人才、死忠粉都在 ─── 42. $AXON(Axon Enterprise)· 提及 3 -- AI 用在真实场景 -- 硬件 + 软件生态,切换成本极高,用户依赖很深 -- 护城河、巨大增长、几乎没真竞争 ─── 43. $UMAC(Unusual Machines)· 提及 3 -- 无人机零件 -- 特朗普家族相关叙事、政府资金预期 -- 负债低、扩产激进;CEO 取消工资和限制性股票,只留 25 / 40 / 60 / 100 美元才归属的期权 ─── 44. $HOOD(Robinhood)· 提及 3 -- 大跌后价格好 -- L2 上线后有新收入还没被重估 -- 波动率向上,还能吃加密情绪 -- 有完整逻辑放在链接里 ─── 45. $MSFT(Microsoft)· 提及 3 -- 安全仓:AI 上既投入也赚钱,现金流厚 -- 伯克希尔终究会买 ─── 46. $SNDK(SanDisk)· 提及 3 -- 常和 $MU 并列 -- 等 8 月 13 日投资者日提振信心 ─── 47. $CRDO(Credo Technology)· 提及 3 -- 「铜和光学」 ─── 48. $CBRS · 提及 3 代码需再核。 -- 推理负荷、存储轮动、晶圆级才刚开始 -- 需求会被推理推高,且不受 HBM 供给卡住 ─── 49. $INTC(Intel)· 提及 3 -- 有人放进核心持仓 -- 另有长帖其实在讲 Mobileye(英特尔持股),不完全是英特尔本身 ─── 50. $MCD(McDonald's)· 提及 3 -- 从去年高点回调,低波动、有分红,当新高前的位置 ─── 51. $MSTR(Strategy / MicroStrategy)· 提及 3 -- 通胀、工作难找、大多数人吃不到 AI,比特币原生是唯一希望 -- 相反:理发师、外卖骑手都在等 10 月比特币见底;所有人站同一边时,通常不会灵 ─── 52. $AAPL(Apple)· 提及 3 -- 新 iPhone 要来了 -- 有理由放在链接里 ─── 53. $HPE(Hewlett Packard Enterprise)· 提及 3 -- 和 $DELL、$UMAC、$NUVB 并列前列,细节在链接 ─── 54. $TRT(Trio-Tech International)· 提及 3 -- 就看即将到来的财报,已经很近了 ─── 55. $TEM(Tempus AI)· 提及 3 -- 医疗数据护城河:进入医疗 AI 时,纵向临床数据深度难复制 ─── 56. $ENVX(Enovix)· 提及 3 -- 全球销售高管原话:正在颠覆锂电行业 -- 最近改了电池测试规程本身,这是技术有分量的信号 -- 设备端 AI 推理才是终极瓶颈 ─── 57. $UBER(Uber)· 提及 3 -- 生意强、现金流好、从高点下来 -- 对冲基金和政治人物在买 ─── 58. $LUNR(Intuitive Machines)· 提及 3 -- 有人在问值不值得买 -- 和一串太空票并列,说未来半年表现是「不用想」 ─── 59. $EOSE(Eos Energy Enterprises)· 提及 3 全部只写了 $EOSE。 ─── 60. $NVTS(Navitas Semiconductor)· 提及 3 全部只写了 $NVTS,或只提技术走势。 ─── 提及 2 次、写出了理由 61. $GRAB(Grab) -- 东南亚的打车 + 外卖 + 金融;当地人人在用;指引上调,还有回购 62. $USAR(USA Rare Earth) -- 美国想建自己的稀土链,降低对中国依赖 63. $ABCL(AbCellera) -- 有钱的临床生物科技 + AI 抗体平台 + 创始人主导 64. $BFLY(Butterfly Network) -- 全身超声扫描仪,让预防医学更便宜、更普及 65. $HIMS(Hims & Hers) -- 全球最大互联网医疗之一,数据护城河,对标医疗 Netflix 66. $GME(GameStop) -- 指引大约 6 亿 EBIT,资产负债表和现金流已经不是濒死零售 67. $CRWV(CoreWeave) -- 收入积压离谱,超大规模云站台,英伟达持股;当前估值太便宜;主要新云里应该先翻倍 68. $IBRX(ImmunityBio) -- 抗癌和重建免疫,并在全球慢慢放量 69. $GCTS(GCT Semiconductor) -- Private 5G / FWA / NTN 的受益者 70. $HYLN(Hyliion) -- 美国海军第二份合同,四季度开始交 Karno 发电机 71. $SILC(Silicom) -- 网络升级周期里仍被低估 72. PNG(Kraken Robotics)含评论里的 `KRKNF`。 -- Anduril 主供应商协议,给 Dive-LD、Ghost Shark 供海底电池和声呐,可能带来每年数亿美元 -- 黑海战争说明低成本无人机是海战未来 73. $IQE.L(IQE) -- 外延片 74. $CRCL(Circle) -- 稳定币采用和智能体经济里最纯的股权暴露;人人都要美元,有了稳定币这才成为可能 75. $RBRK(Rubrik) -- AI 网络攻击带来需求暴增 76. $OKLO(Oklo) -- 最近反应堆达到临界 77. $AEHR(Aehr Test Systems) -- 芯片公司变多、产量变大,检测越来越重要 -- 也有放在空头名单里的 78. $NOK(Nokia) -- 如果英伟达在吹 AI-RAN,诺基亚拿过大约 10 亿美元,才是更大受益者;盯磷化铟工厂新闻 -- 也有持有是因为被套了 50% ─── 提及 2 次、只写了代码或公司名 $CEPL、$BBBY(Beyond / Bed Bath & Beyond)、$INFQ、$DRAM(Datavault AI)、$AIRJ、$FLY、$NUAI(New Era Energy)、$VNP.TO(5N Plus)、$NNBR(NN Inc)、$ASX、$SPCE(Virgin Galactic)、$ARM(Arm Holdings)、$IBM(IBM)、$AMKR(Amkor Technology)、$AMZN(Amazon)、$BB(BlackBerry)、$APPS(Digital Turbine)、$ALAB(Astera Labs)、$PL(Planet Labs)、$RVMD(Revolution Medicines)、$ISRG(Intuitive Surgical)、$SOXS(半导体三倍做空 ETF)、$ZETA(Zeta Global)、$HUT(Hut 8)、$PATH(UiPath)、$JOBY(Joby Aviation)、$TSM(TSMC / 台积电)、$AEM(Agnico Eagle)、$DELL(Dell) ─── 提及 1 次、写出了理由 $APLD(Applied Digital) -- 已签大额合约收入、刚转盈利、园区进度、业绩大超 $ATX.TO(ATEX Resources) -- 智利阿塔卡马铜勘探,有 Agnico、Lassonde 等 backing,资产被写成被错杀 $AYA(Aya Gold & Silver) -- 即便银价横盘或下跌也认为有价值,更看好银价上行时的弹性 $CLF(Cleveland-Cliffs) -- 美国 GOES 钢材垄断 $WING(Wingstop) -- 同店销售从不可持续高增长回落,股价腰斩;加盟商回报仍能撑开店,估值便宜 $NIO(NIO) -- 机构在吸、自由现金流、连续盈利预期 $SLS(SELLAS Life Sciences) -- 癌症平台三期结果临近 $ABVX(Abivax) -- 溃疡性结肠炎药,安全性数据好 $ABXX.TO(Abaxx Technologies) -- 实物交割期货交易所早期,交易合约和清算会员在上量 $RDDT(Reddit) -- ARPU 还能升;搜索变化伤不到「搜 Reddit」的核心流量;再加 AI 数据交易 $SHT -- 石墨烯散热潜在垄断,英伟达或是大客户。小盘。代码需再核 $KULR(KULR Technology) -- 扭亏、董事会换人、收入连续翻倍预期、电池技术 $HARVIA.HE(Harvia) -- 芬兰桑拿:北美销售大增,利润率和 ROIC 高 $MRAM(Everspin) -- 断电不丢数据,又比闪存快 $SEYE(Smart Eye) -- 市场在定价汽车放量不确定,认为错杀 $AIOT(Powerfleet) -- 仓储自动化 / AI 端点设备,老公司换管理层做订阅制 $VNET(VNET Group / 世纪互联) -- 约 1 倍销售、中国第二大数据中心、宁德时代持股 $603516.SS(淳中科技) -- 独供英伟达 GB300 / Rubin 液冷老化检测,可能还有冷板冷头,并在回购注销 $ASPI(ASP Isotopes) -- 氦、天然气、硅-28、医用同位素、核燃料 $AWMLF(American West Metals) -- 美国铟的来源 $IPWR(Ideal Power) -- B-TRAN 功率半导体;超算 / 800V 直流机房有意向书,加上斯泰兰蒂斯交付 $PLSE(Pulse Biosciences) -- 房颤手术工具;大股东曾把类似公司卖给巨头 $NYNOM.DE(Nynomic) -- 大约 1 倍 EV/Sales,Aixtron 供应商,重整结束,净现金 $OSS(One Stop Systems) -- 熟悉管理层;数据中心 + 国防 $RELL(Richardson Electronics) -- 金刚石衬底可能会成事,做人造金刚石设备 FLTCF(Filtronic)−− 星链射频独家,见上面 `SPCX` $4186.T(Tokyo Ohka Kogyo / 东京应化) -- 光刻胶 $DND.TO(Dye & Durham) $SSV.V(Southern Silver) ─── 提及 1 次、只写了代码或公司名 大约还有 160 只,原文没有观点,不逐条展开。其中比较眼熟的包括:$AMAT(Applied Materials)、$CRWD(CrowdStrike)、$SNOW(Snowflake)、$COIN(Coinbase)、$GOOG(Alphabet)、$IONQ(IonQ)、$QBTS(D-Wave)、$VRT(Vertiv)、$WULF(TeraWulf)、$ACHR(Archer Aviation)、$MDB(MongoDB)等。 ─── 评论区真正形成共识、并且说出了为什么的,主要是: 1. $AMPG:理由最密,人数也最多 2. $IREN / $NBIS:人很多,但大量只写代码 3. 光通信一条线:$AAOI、$SIVE、$LITE、$TSEM、$LPTH、$AXTI、$COHR 4. $TSEM:不是点名最多,但是讨论质量最高(卖铲、NPO、硅光代工) 5. $HGRAF、$EQR.AX、$LIB.V:小票故事最完整——石墨烯、钨、废水提锂 ─── 感谢白毛股神 @aleabitoreddit 的调查🫡 以上内容由研究员梭哈.AI @SUOHA_AI 独立完成,非投资建议,请DYOR
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