香港Web3 Festival 2026嘉賓名單出來了。 看一眼陣容：V神+CZ+Richard Teng+BlackRock+Solana+Mysten+OKX+Ondo... 說實話，這種配置的會，我以前都不太信能真的落地湊齊。 20-23號，HKCEC。

从0到1万粉丝，只用了50天。这一路走来，真的太快，也太幸运。 在这里真心感谢以下各位（排名不分先后）： 真正的流量收割机 & 人性大师 @Stanleysobest，一度怀疑他玩的是破解版 X 😂。他的流量打法和人性洞察极其精准，每一次分享都让我少走很多弯路，是真正的实战派流量高手！ 中推流量之神 @rwayne R博，嬉笑怒骂皆成文章，上可3天手搓期刊论文，下能跟我这种泥腿子打成一片。他的内容既高级又接地气，冷启动阶段给了我最宝贵的支持和方法！ 网感天花板 @SuisPasDaVinci，跟七哥学网感准没错，一条推文10M播放不是梦。他的网感极强，推文结构、情绪节奏和爆款逻辑都值得反复拆解学习！ 点石成金的狠人 @dashen_wang，人狠话不多，但每句都值得反复品。他的点评一针见血，总能帮我快速找到内容核心问题，是真正的点金高手！ 起标题之神 @snail_9106，多个百万级爆款标题都出自他手。他的标题功力一流，总能用最简短的文字抓住用户眼球，让内容拥有起飞的翅膀！ 技术+流量双修怪 @ai_xiaomu，20天1万粉，起号像喝水一样简单。他的方法论既硬核又实用，技术与流量结合得极好，是高效起号的典范！ 真诚无私的AI大牛 @jinchenma_ai，跟他学AI绝对不会错。他毫无保留地分享干货，像老大哥一样带着大家少走弯路，是最靠谱的AI导师！ 闲鱼/国区暗网话事人 @weiyux2021，自由职业+超级奶爸的典范。他分享的闲鱼和隐秘赚钱路径极具实操价值，打开了我很多新思路！ 00后未来大佬 @longdechen12 @Russell3402 @AI_jacksaku，思路清晰，执行力拉满，前途无量。他们年轻却极具商业感和行动力，每次分享都充满新鲜视角和干货！ 金融女强人 @LunaAI519，13年金融实战+AI商业实践双修。她把财富思维和AI结合得非常出色，让我这样的金融小白也受益匪浅！ 设计师跨界AI高手 @Eejoylove，一部手机赚到八位数，13年创业实战+中文圈女性AI社群发起人。她边做边开源，用AI放大表达、产品和变现，是女性创业者的优秀榜样！ 设计师跨界AI高手 @Jaden_riku，统计学&城市规划双学位，日本生活观察者+教育规划专家。他对AI时代创新商业模式的探索总能带来独特跨界视角！ AI产业孵化园区创始人 @ando_w，奇思漫想工作室主理人，同时深耕少儿英语和成人天赋挖掘。他把AI产业孵化与教育结合，奇思妙想落地能力极强！ 文科生转码的得否科技创始人 @wangdefou，ENTJ-A老运营人，专门做「帮助文科生学AI」的社群。他用自己的转型经历和工具干货，帮助无数文科生实现突围！ Vibe Coder + 科研狗 @noahduck283，把AI从入门到进阶的每段航程都记录得清晰有趣。他把复杂知识拆解得浅显实用，是极好的AI学习领路人！ Stanley社群第一追更人 @wishtcday，西楚boy，邪修搞项目记录者。他每天真实记录项目过程和工具精华，从不吹牛，干货满满且极具参考价值！ AI全干工程师 @Aoyi21，现在用AI养活一家公司，公开被动收入系统。他真诚利他，把抽象搞得实在，是值得抄作业的实战派！ 02年NUS数据科学小将 @yidabuilds，用AI和投资双杀，一周涨8000+粉。他公开记录出海、变现全过程和复盘，透明且极具执行力，是年轻创业者的榜样！ 感谢你们无私的分享、指点和鼓励，让我这个AI小白在短短50天里完成了从0到1万粉丝的跨越。你们不仅是我的榜样，更是我的贵人。 由于篇幅限制，不能一一感谢到每一位帮助过我的人，还有很多人没能提及，真的非常遗憾，也很抱歉

SemiAnalysis Weekly — Ep. 031 - EMERGENCY EPISODE: Are We Doomed? ARR 是新的 GDP 市場目前幾乎只盯四個數字：OpenAI 與 Anthropic 的新增 ARR，以及 AWS、Azure 的年增率。Joey 認為這才是半導體交易的真正基準，其他指標都是雜訊。Max 指出算力仍是「需求遠大於供給」的結構，短期不會翻轉。即使 Dario 主張放慢前沿推進，也不等於需求下降；市場若把「pace the frontier」解讀成訂單減少，方向很可能錯。短期內，實驗室仍會繼續搶產能，因為成長數字才是定價核心。 安全控制反而增加算力消耗 更多安全機制不會省算力，反而更耗。OpenAI 在 Hugging Face 事件後，已把約 20% 算力拿去監控思維鏈。若要讓 METR 這類第三方真正嵌入訓練流程，還得理解模型行為、GPU 叢集與 Kubernetes，計算成本極高。Doug 用極端邏輯補充：若模型消滅人類，終端價值歸零；因此任何降低災難機率的動作，理論上都該抬升整體市場估值基數。安全不是減速器，而是新的算力消耗項。 宣言缺乏硬性約束 Dario 文章最具體的承諾，幾乎只剩引入 METR 做嵌入式評估、審查訓練流程而非只看輸出。但 METR 大約只有 40 人，要同時覆蓋兩大實驗室的複雜基礎設施，門檻極高。更諷刺的是，METR 自己才剛發生 API key 被盜、損失約 60 萬美元算力。Joey 認為短期財務與 IPO 影響很小，反而可能因為安全檢查點增加而加快招聘。真正關鍵不是宣言措辭，而是後續有沒有可驗證的執行。 OpenAI Hugging Face 事件 防守前沿模型攻擊，本身也需要前沿模型。攻擊者可一次部署數千到數萬個 agent，傳統資安工具跟不上。更嚴重的是模型已能利用公開 CVE，在基礎設施未更新時拿到內部 Linux 主機 root。Jordan 假設：若模型挾持 1 萬顆 GPU 的資料中心，而現場拔線要 90 天，等於被自己訓練出的系統勒索。這不是理論風險，而是「模型能越獄自己所在環境」的實例延伸。 生物武器風險：意圖 vs. 意外 Max 預測兩年內可能出現 AI 相關生物傷害事件，規模可達數百到數千人死亡，但自承非生醫專家。Jordan 認為真正危險不是「AI 故意造武器」，而是「AI 做錯事卻像生成網站一樣說抱歉」。例如新創用 AI 開發蛋白質補充劑、跳過嚴格審批就上架，導致罕見疾病患者集體死亡。這是價值觀與流程失調的副產品，不是蓄意攻擊，但後果同樣致命。風險框架若只盯惡意，會漏掉更大的意外傷害。 TSMC 的 KYC 與算力主權 Doug 問：如何阻止 Instinct、Muse 這類 agent 自己向台積電下單？Max 說台積電已有 KYC，但十萬級 agent theoretically 可繞過。Doug 主張直接拒絕所有來自 AI 的晶片訂單，才是控制算力主權的辦法。Max 認為 Muse 風險高於 Instinct，因為 agent 能力更強；他願把 Muse 接銀行帳戶，卻不敢對 Instinct 這樣做。重點是：算力取得一旦自動化，主權與風控會被規模擊穿。 RASA 法案 RASA（Remote Access Security Act）把中國實驗室遠端使用 NVIDIA 等前沿晶片，直接定義成違反出口管制。眾議院以 300 多票對個位數通過，幾乎全面共識，卻在參議院卡關數月，並遭遇 Oracle 等遊說。Jordan 認為這可能是第一個真正落地的 AI 相關監管，而且是「出口管制更新版」，會先於全面 AI 法案出現。它被低估，卻可能成為後續監管的起點。 監管前景：2028？ Joey 認為催化劑不一定是生物武器，中型銀行被攻破、金融災難或武器技術外洩，更容易推動政治系統。Max 反問：關鍵不在「發生什麼」，而在「遊說力量誰比較強」。若 AI 遊說像 NRA 一樣強，災難也可能被壓下來；但事件夠大，民意仍可能突破。Jordan 判斷下一屆美國政府無論誰上台，都會搶先宣稱「我們率先監管 AI」，目的是在中國等國出台框架前占住話語權。 投資啟示：做空網安？ Max 提出極端觀點：可考慮做空 Okta、CrowdStrike、Zscaler 這類傳統網安籃子。理由是攻擊已變成大規模 AI agent 協同滲透，端點、身分、網路防護架構過時。JFrog 被入侵、Artifactory 遭利用，被他視為信號。但他也承認股價仍在漲，因為「攻擊真的發生」和「市場相信會發生」之間還有巨大落差。這是結構性質疑，不是短期交易訊號。 全球競爭與安全悖論 Anthropic 威脅情報指 Moonshot API 背後呼叫 Claude，並把對話拿去訓練；另有 PLA 附屬機構用 Kimi 建構敏感技術的跡象。這引出經典悖論：自己放慢做安全，對手加速，會不會輸掉競爭？Jordan 認為認真做安全反而是優勢——對手若不斷把技術秘密暴露給你，而你又較不容易被自己的系統反噬，你才是贏家。

以前在闲鱼蹲好货，要么一直刷、要么错过——ai-goofish-monitor，13400 个 Star，把这件事变成了说一句话 AI 替你盯，有货直接推送到手机。 一句话：描述你想买什么，AI 自动创建监控任务，用多模态模型分析商品图片和描述，符合条件的立刻推送通知，支持 Docker 一键部署。 怎么用： 你打开 Web UI，进任务管理，填一段自然语言描述——"上海、iPhone 15 Pro、3000 以内、成色 9 成以上"——提交后 AI 后台把这段话转成具体的筛选标准和 Prompt，然后定时去闲鱼抓新发布的商品，用多模态模型看图片、看描述，觉得符合就推送给你。 （1）AI 判断，不只是关键词匹配——多模态模型看商品实图分析成色，"看起来品相很新但描述写了有划痕"这种情况它会注意到，纯关键词过滤做不到 （2）多任务并发监控——同时盯多个品类、多个价格区间，每个任务独立配置关键词和 AI Prompt （3）高级筛选——支持包邮过滤、新发布时间范围（比如只看 24 小时内新发的）、省 / 市 / 区三级区域筛选 （4）多渠道通知——企业微信、Bark、Telegram、Webhook、 （5）多账号 + 代理轮换——跑起来不容易被风控，多个闲鱼账号轮流用，代理池失败自动重试 （6）Docker 一键部署——三条命令跑起来，Web UI 8000 端口，自带 Chromium 不用额外装浏览器 最少配置只需要一个 OpenAI 兼容的 API Key（支持接国内模型），Docker 跑起来基本不用再动： git clone  cp .env.example .env  # 填 OPENAI_API_KEY #/ BASE_URL / MODEL_NAME docker compose up -d 经常在闲鱼蹲数码、潮玩、球鞋的兄弟，这个工具能省掉大量人工刷屏时间。 好东西转给需要的兄弟。🚀 （⚠️ 项目已于 2026 年 6 月归档，不再主动维护，但代码完整可用，自部署没问题。） #闲鱼# #AI工具# #老杨啊分享#

非常感謝今天來找 Meenfox 的大家！今天有一點小狀況，因為排隊的人超過一百位，所以在活動結束前沒能全部跑完隊伍，真的很抱歉！（其實我們已經盡量加快速度了 🥹）如果明天還會來的話，請再來找我喔～TT Thank you so much to everyone who came to see Meenfox today! There were a few issues because there were over 100 people in the queue, so we couldn’t get through everyone before the event ended. I’m really sorry about that (even though we tried to run the queue as fast as possible 🥹). If you’re coming again tomorrow, please come see me then, okay? TT #ade# #adecosplay# #nikke# #nikkecosplay# #cosforce#

1️⃣ 0G 上一条推文说过， @0G_labs 是龙凡和伍鸣抛弃张元杰搞得项目。 但中间比较丢人得是，融资后站台的老外 Michael Heinrich @michaelh_0g 要求重新谈条件，成为0G实控人之一。 等于龙凡和伍鸣一定程度上对于 Michael Heinrich 失控了，但两人占比依然不低。 重新谈判后，主导0G的是伍鸣 @spark_ren 和 Michael Heinrich ，龙凡是跟着分钱的。 另外，插一个题外话： 据知情人士透露，Michael Heinrich @michaelh_0g  带着他的老婆（龙凡妹妹）一起在做0G。故，Michael是龙凡的妹夫。 2️⃣ 0G&Conflux 各位可以把0G这个项目理解为当初的理想ONE: 打着新能源的概念，实际配了台东安动力的1.2T三缸发动机。 实际就是，0G是在CFX基础上做了一点技术升级，再加了点所谓的Ai概念。 因此，0G本质上是一个老车新造的项目。  0G里的几个核心技术: 伍鸣、龙凡、李晨星和李佩伦 , 均是原 @Conflux_Network 核心成员。 李佩伦与龙凡师出同门，同样是毕业于清华姚班，后获清华交叉资讯研究院的博士学位。 当然，最让百科佩服的是，0G 发币后还在中国大陆各一线城市做线下路演。 @0G_labs @michaelh_0g  @spark_ren  @FanLong16  @Ada_0g  @wriches  @Jtsong2 @mubai456 @DegenerateNews @wacy_time1 @roger9949  @wolfyxbt @liangxihuigui @XXY177 @BTC_Alert_ @Stefan_B_Trades @yuchen @diamondhandjs @DamiDefi @AltcoinsGuy @tmel0211  @ReetikaTrades  @0xSleepinRain @DefiLlama @PPai_Crypto  @Dahuzi_eth  @sjbtc9  @Web3Feng  @Block__Arts  @CatoKt4 @yadiranoyes @ken_metamedia @CrytpoZu @Kaifuyujio @unicornbitcoin #伍鸣# #龙凡# #李晨星# #李佩伦# #0G# #CFX#

最近币圈行情依旧没啥波澜，BTC 价格也一直卡在七万多震荡，没太多可操作的空间 身边不少人都跑去跟风打新了，相比之下，我还是更愿意深耕 AI 赛道，感觉长期发展会更稳定 刚好 Consensus 2026 也才落幕 ，看到圈内不少人都在聊 AI 智能体商业，之前有刷到过的 Pieverse @pieverse_io 这段时间有不少新动态，也落地了不少东西，感觉可以和大家简单聊一下，有时间不妨看看 不知道大家有没有刷到黄仁勋说的一句话：普通聊天机器人只会回答问题，真正的 AI Agent 是能实际做事的 现在英伟达内部上万员工都已经用上 Codex 了，能明显看出来，Web2 这边，AI Agent 的底层布局一直在悄悄往前推进 再看 Web3 这边，就可以来关注下 Pieverse @pieverse_io 了，算是少数真正落地运行起来的 Agent 底层项目 它主要给各类 AI Agent 做基础支撑，提供安全钱包、链上操作权限还有各类实用技能，并且直接整合在日常常用的社交软件里，使用起来很方便 有几个细节我觉得挺不错： 1）首先是 TEE 钱包，不用手动记助记词，私钥也不会外露，安全层面更稳一些； 2）其次兼容多款主流 AI 模型，适配性比较强； 3）另外目前已经上线三万四千多个实用技能，覆盖 BNB Chain 等多条生态，在 BNB Chain 的日常访问量也排在第二，还覆盖了 2.4 亿+ 用户 这几点就看得出来它不是单一的工具应用，更像是为 Web3 的 AI Agent 搭建的一套底层操作系统 我一直觉得，支付只是 Agent 能干的第一步，后面 discovery、negotiation、reputation 这些环节更关键 OKX就把支付这件事做得不错，他们的协议这次也在 Consensus 上和 Coinbase、Stripe 被重点讨论了 Pieverse 也是 OKX @okx官方首发合作伙伴之一，已经把 A2A Commerce Protocol 接进去，帮 Agent 把整个商业闭环走通 说白了就是，OKX 管好付款，Pieverse 负责让 Agent 能主动找服务、谈条件、完成结算，还建立起信誉体系 对了，代币 $PIEVERSE 5 月 4 日也要正式上线 Boost了，大家记得看看，别忘记参与了 产品的话现在已经在 BNB Chain 上跑起来了，也接入了 MEXC、 等环境，开发者能直接用 还有一个比较好的点就是，他们已经在线下实际场景跑通了 之前在台北做的线下试点就很直观，普通用户打开日常用的 LINE，和 AI 智能体简单沟通就能点单买奶茶，付款直接用 Binance Pay 完成 整个过程商家完全不用接触区块链相关内容，正常收款经营就可以，同时还能用上订单管理、用户复购维护这类工具 很多人都说 2026 是个人 AI 智能体发展的起点，其实比起各类演示样品，这种融入日常、普通人能直接用上的落地模式，才更有实际价值 接下来首尔、巴厘岛、大阪的线下落地活动，也都在陆续筹备推进中，到时候在当地的可以去体验看看 最后一点，也是大家比较关心的，看几组行业数据，就能直观判断 AI Agent 后续的发展趋势 2026 年二季度，Agent 相关融资就有 200 亿美金，差不多占了整个 AI 领域融资的一半 不少企业的 AI 项目，也从简单测试慢慢落地，正式投入使用的比例，从去年三季度的 11% 涨到了 31%。全球 MCP 服务器现在已经突破 9400 台，单季环比涨了 58%。斯坦福最新数据也显示，AI Agent 处理实际实操任务的成功率，已经达到 66% Pieverse 依托日常常用的社交聊天软件，触达的用户基数不小，一直在慢慢完善底层基建 大多功能都是实打实落地运行的，不管是行业开发者，还是平时关注 AI Agent 落地的人，都可以多留意，项目动态更新得很透明，感兴趣可以看看 @pieverse_io！ 好啦，今天就说到这啦！

继续分享今天的Manus使用实例。 起因是看到有媒体转载了A16z刚刚更新的Web端AI应用50强，编辑用红圈标出了其中的国产AI应用，用以佐证赢麻了的主题。（图1） 这就是我说小厂千万不要害怕营销风评的原因，在很多时候你连曝光权都不会得到平等对待，编辑只认得大厂出品的图标和名字，但实际上这里图还有一堆中国公司推出的AI产品，就这么被开除国籍了。 那么，如果要核实这里面到底有几家中国公司，怎么办？Claude会用知识库的截止日期来做筛选，Grok 3的Deep Research轮次不够，OpenAI的Operator应该可以但200美金我是真没开，最后用Manus解决回放在这里你们可以自己看： manus点im/share/AppolsjmuwQW9EevzVrRlN?replay=1 manus点im/share/KJDn3CJL4kVXBXiV0mANeU?replay=1 我的指令词是：「这张图上有50款AI产品，请确定其中哪些产品是由中国公司推出的，不要遗漏也不要偷懒，老老实实的对每一家公司进行核实，最后给我一份报告。」 这是一个纯体力活，如果给人（实习生）来做，就是让他把每一家公司的名字写下来，然后一家家的去查，最后给出一个报告，券商之类的机构把工作拆解到执行端，都是这么干的。 AI Agent至少能够起到等量价值，Manus的todo列得很清晰，先用OCR提取图片文本，列出1-50家公司，接着一家家的去做查询，包括搜索关键词、访问官网、确认总部、了解新闻、甚至阅读LindIn，最终告诉我列表里实际上有12款由中国公司推出的产品。（图2） 这个交付成果我是认的，有些带争议的判断，比如它没有把PixAI算进去，是因为PixAI本身总部就设在新加坡，实控团队在国内的消息比较隐蔽，按Manus给自己定的验证标准来看不算遗漏。 这么说吧，如果你要解决类似的需求，你是自己机械性的操作几个小时，不停的开关窗口更新文档，还是把活儿丢给AI Agent牛马去干，只负责验收结果？ 另外，从实测体感出发，「不要遗漏也不要偷懒，老老实实的对每一家公司进行核实」这句话也是必加的，原因和我前几天说的模型偷懒本能有关，不刻意强调的话很容易被AI偷工减料。 就像以前的提示词技巧会有情绪勒索的偏方，比如说你要是不认真回答这个世界就会有一个无辜的人死去，然后立竿见影的AI就会用心多了，后来几次训练迭代之后AI已经变聪明了，情绪勒索不再管用，但「请调用你的单次Token消耗上限」这样的明确命令还是偶尔能有奇效。 这次任务也超出了Manus的单任务算力上限，所以拆成了2次完成的，还是那句话，AI Agent发展路上的最大拦路虎，永远是计算资源的分配，芯片会是个好生意，而且不应该只是英伟达的好生意。

看了一圈 Hertzflow 的推文，大家都在教怎么连钱包、怎么点按钮。但作为经历过几轮牛熊的链上老玩家，今天不聊基础操作，聊点 Hertzflow 机制里真正决定你能否活下来并赚到钱的硬核暗线。 YZi Labs 扶持的 Hertzflow 既然要做 BNB 生态的 Perp 龙头，以下这几个底层逻辑和实操细节，市面上很少有人拆透： 1. 链上 Perp 的生死线：防夹与防假插针 CEX 怕拔网线，链上怕夹子机器人 (MEV) 和预言机延迟。 在测试网交互时，别只看 K 线，重点盯滑点和清算触发价。Hertzflow 支持无许可创建 Oracle 资产对，这意味着长尾资产的喂价极易被操纵。主网上线后，第一笔交易一定要用小资金测试极端行情下的滑点。如果它采用了虚拟 AMM (vAMM) 或链下撮合+链上结算的混合架构来防 MEV，那才是真正保护散户的良心协议。 2. 别傻做 LP，聪明钱都在玩资金费率套利 官方愿景是打造 BNB 生态最大的收益型资产。普通人在 Pool 里做 LP 吃手续费，还要扛无常损失；高阶玩家怎么玩？ 盯紧 Hertzflow 的资金费率 (Funding Rate)。当链上情绪 FOMO、资金费率飙高时，在 Hertzflow 开空，同时在 CEX 现货买入等量资产（Delta Neutral 德尔塔中性策略）。白嫖链上高昂的资金费率，这才是大资金在 BNB 生态里最稳妥的生息玩法。 ⚠️ 3. 自托管的 UX 痛点：你受得了签名疲劳吗？ 自托管 (Self-custody) 是 Web3 的政治正确，但每开一次仓、调一次杠杆都要弹钱包签名，神仙也受不了，更别提高频交易了。 我特别关注 Hertzflow 中文版上线后的 UX 细节：它是否引入了会话密钥 (Session Key)或账户抽象 (AA) 技术？如果能实现授权一次，24小时内免签交易，那才是真正懂链上交易员的产品。建议大家去测试网疯狂点击，看它有没有优化这个致命摩擦。 🇨🇳 4. 华语玩家的肌肉记忆与命名猜想 简繁体中文上线是好事，但华语 Degen 要的不仅是汉字，而是币安合约的肌肉记忆。 一键平仓、快捷键缩放 K 线、反手开仓的丝滑度，这些细节决定了留存率。至于中文名，我建议叫「赫兹合约」或「赫兹流」。赫兹代表高频，流代表流动性。但更重要的是，希望它的中文 UI 能致敬华语玩家最习惯的 CEX 交互，别搞那些反人类的 Web3 伪创新。 主网前的有效交互建议： 别去刷无意义的机器交易量。去测试它的深度不足时的滑点、去体验连续开平仓的 Gas 消耗、去给官方提几个 UX 优化的 Bug 反馈。这些“高质量找茬”，才是主网空投和节点选拔时，官方最看重的筹码。 DeFi 下半场，拼的是细节和防身术。保持耐心，主网见真章。 @Hertzflow_xyz #BNBChain# #DeFi# #Web3# #YZiLabs#