川普带着美股 16% 占比的企业来了！ 特朗普访华随行高管名单（16位，主要来自X帖原文及回复确认）对应的公开上市公司（15家，嘉吉Cargill为私有企业，无上市市值）： Apple (AAPL)：约4.31万亿美元 Tesla (TSLA)：约1.61万亿美元 Meta (META)：约1.55万亿美元 Micron (MU)：约0.84万亿美元 Visa (V)：约0.61万亿美元 Mastercard (MA)：约0.44万亿美元 GE Aerospace (GE)：约0.31万亿美元 Goldman Sachs (GS)：约0.28万亿美元 Qualcomm (QCOM)：约0.23万亿美元 Citigroup (C)：约0.21万亿美元 Boeing (BA)：约0.19万亿美元 BlackRock (BLK)：约0.17万亿美元 Blackstone (BX)：约0.15万亿美元 Coherent (COHR)：约0.066万亿美元 Illumina (ILMN)：约0.021万亿美元 总和：约 10.98万亿美元（15家公司）。美国股市总市值：约 69万亿美元（2026年初数据约68.96万亿，2025年底/2026年初维持在68-69万亿水平）。 占比计算：10.98 / 69 ≈ 15.9%（约16%）。

Binance AI反诈骗成绩单：累计组织105亿美元损失，2290万次诈骗攻击被拦下 📍 事件背景 2026年5月，Binance发布了一份AI安全报告，披露了其在反诈骗领域的最新成果。从2025年初到2026年第一季度，Binance的AI风控系统累计阻止了约105.3亿美元的潜在用户损失，保护了超过540万名用户。 仅在2026年第一季度，平台就拦截了约2290万次诈骗与钓鱼攻击，涉及保护资金约19.8亿美元。 ─── 📋 拆解核心数据： 累计阻止潜在损失：105.3亿美元（2025年初至2026年Q1） 保护用户数量：540万+ 单季拦截攻击次数：2290万次（2026年Q1） 单季保护资金：19.8亿美元（2026年Q1） AI模型部署数量：100+ 2025年全年：拦截66.9亿美元潜在损失，保护540万用户 2025年：处理7.1万+次执法请求，协助没收1.31亿美元涉案资金 2026年Q1：拦截2290万次攻击，保护资金19.8亿美元 2026年Q1：AI模型在法币卡风险决策中采用率达57% 当前：部署100+AI模型，覆盖deepfake、钓鱼、社工攻击等场景 币安欺诈率比行业竞争对手低约60-70% 🔑 核心逻辑分析 1. AI正在重新定义交易所的安全边界 Binance目前部署了超过100个AI模型，专门用于识别三类新型威胁： • Deepfake伪造：AI生成的虚假身份验证视频 • 钓鱼诈骗：伪装成官方渠道的欺诈链接和页面 • AI社工攻击：利用大语言模型生成的个性化诈骗话术 币安联合CEO Richard Teng在X平台发文提到，75%的金融机构计划增加对AI在犯罪检测方面的使用——这说明AI安全已经从"可选项"变成了"必选项"。 2. 从数据看攻防升级的速度 对比币安2025年度用户保护报告的数据： • 2025年全年：拦截66.9亿美元潜在损失 • 2026年仅Q1：拦截19.8亿美元 按这个节奏，2026年全年拦截金额可能接近80亿美元。但与此同时，攻击频次也在飙升——2290万次攻击意味着平均每天超过25万次尝试。这是一场持续的技术军备竞赛。 3. 行业对比：币安的欺诈率低于同行60-70% 根据Binance Research的数据，币安内部AI模型在法币卡风险决策中的采用率从2025年Q4的41%上升到2026年Q1的57%。结果是：币安的欺诈率比行业竞争对手低约60-70%。 💡 对加密市场的影响 1. 用户信心是牛市的底层燃料 FBI的2025年互联网犯罪报告显示，美国人因加密货币和AI相关诈骗损失了接近210亿美元。在这样的大环境下，交易所的安全能力直接影响用户的留存和新增。 2. 监管叙事的新素材 币安在2025年获得了阿布扎比ADGM的全面授权，全球用户数突破3亿。"AI反诈骗"成了很好的合规叙事——证明交易所不仅在赚钱，也在主动承担用户保护的责任。 3. AI安全可能成为新的行业标配 当币安部署100+AI模型时，其他交易所跟不跟？未来，"AI风控能力"可能成为用户选择交易所的重要参考指标。 📊 时间轴与相关数据 • 2025年全年：币安风控体系拦截66.9亿美元潜在诈骗损失，保护540万用户 • 2025年：处理7.1万+次执法请求，协助没收1.31亿美元涉案资金 • 2026年Q1：拦截2290万次攻击，保护资金19.8亿美元 • 2026年Q1：AI模型在法币卡风险决策中采用率达57% • 当前：部署100+AI模型，覆盖deepfake、钓鱼、社工攻击等场景 #binance# #binanceai# @binance @binancezh

龙虾之父 Peter的一个小产品—CodexBar，观察多模型用量的小插件，非常直观，省得各个终端切换执行/status /usage 查看了 非常好用的各 Ai Coding Plan 可视化用量的插件，几乎支持市面上所有模型厂商的用量查询。对于多套餐订阅者观察套餐余额非常方便。

木头姐 Cathie Wood：币安并没有引发“1011闪崩” ARK Invest CEO @CathieDWood 在与 币安创始人@cz_binance 的最新对谈中表示，去年 1011 加密市场闪崩并非 Binance 引发。 而是市场急跌导致平台部分功能故障，叠加关税恐慌，放大了市场脆弱性。 她表示，外界此前对Binance在事件中的责任存在误读。 CZ 回应称，感谢她的澄清，因为这段话曾被大量媒体引用，导致很多人误以为 Binance 是崩盘源头。

太强了，太省了！ @deepseek_ai 用 DeepSeek 最强 V4 Pro 模型，750 万 token 只需要 一块两毛八 脏活累活也不挑，完成度非常好。Gpt5.5 review 基本 1-2 遍就可以过。 GPT 感觉开几个 20 刀的账号来 定框架方案和review，开发全丢给 DeepSeek 就够用了

🚨「木头姐」态度大反转：1011 崩盘并非 Binance 之过！ 「木头姐」Cathie Wood @CathieDWood 昨日公开辟谣，澄清了此前针对 Binance 的负面言论： 去年的 1011 暴跌导致 280 亿美金蒸发的系统性去杠杆 本质是市场极端波动下的连锁反应，而非单一平台的底层故障。 Binance 创始人 CZ @cz_binance 笑着回应：非常感谢能站出来还原事实😄😄

用工具导出了我和我老婆的微信聊天记录，一共 10 万多条，打算蒸馏一下老婆的对话成为一个 Skill，方便以后有什么事情先问一下 Skill 心里有个预期。 在翻聊天记录的时候发现18 年 1 月在问有没有挂 11 块 EOS 的卖单，有点蚌埠住了😂 看看现在 EOS 改名成 A ，一路跌的很畅快...

如果五年前进圈到现在还没赚到钱，只有一种可能：没有尊重比特币 每年都会遇到一些问量化，问怎么翻身的人。毫不意外全是做合约亏的。相同点就是看不上比特币，不参与比特币的周期... 这种人遇到都会劝两句，不过大概率是不会听的