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Grok帮我阅读、看视频、收集资料,效率提升了很多。不然,很容易困在信息茧房里。
有个数据,不知道对不对 过去一年:Token使用量上涨85倍,成本仅上涨1.5倍,效率提升极其恐怖
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币圈裁员潮,还是到来了。北美头部加密交易所 Coinbase,宣布因行业下行、AI 效率提升,裁员 14%。 被裁的员工,享受 N+4 赔偿待遇。该公司负责人表示,这场转折点不光 Coinbase,而是每家公司都正在面临,因此必须采取行动。 这似乎是今年我知道的第五家,一次性裁员 10% 以上的加密交易所了。
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This is an email I sent earlier today to all employees at Coinbase: Team, Today I’ve made the difficult decision to reduce the size of Coinbase by ~14%. I want to walk you through why we're doing this now, what it means for those affected, and how this positions us for the future. Why now Two forces are converging at the same time. We need to be front footed to respond to both. First, the market. Coinbase is well-capitalized, has diversified revenue streams, and is well-positioned to weather any storm. Crypto is also on the verge of the next wave of adoption, with stablecoins, prediction markets, tokenization, and more taking off. However, our business is still volatile from quarter to quarter. While we've managed through that cyclicality many times before and come out stronger on the other side, we’re currently in a down market and need to adjust our cost structure now so that we emerge from this period leaner, faster, and more efficient for our next phase of growth. Second, AI is changing how we work. Over the past year, I’ve watched engineers use AI to ship in days what used to take a team weeks. Non-technical teams are now shipping production code and many of our workflows are being automated. The pace of what's possible with a small, focused team has changed dramatically, and it's accelerating every day. All of this has led us to an inflection point, not just for Coinbase, but for every company. The biggest risk now is not taking action. We are adjusting early and deliberately to rebuild Coinbase to be lean, fast, and AI-native. We need to return to the speed and focus of our startup founding, with AI at our core. What this means To get there, we are not just reducing headcount and cutting costs, we’re fundamentally changing how we operate: rebuilding Coinbase as an intelligence, with humans around the edge aligning it. What does this mean in practice? - Fewer layers, faster decisions: We are flattening our org structure to 5 layers max below CEO/COO. Layers slow things down and create coordination tax. The future is small, high context teams that can move quickly. Leaders will own much more, with as many as 15+ direct reports. Fewer layers also means a leaner cost structure that is built to perform through all market cycles. - No pure managers: Every leader at Coinbase must also be a strong and active individual contributor. Managers should be like player-coaches, getting their hands dirty alongside their teams. - AI-native pods: We’ll be concentrating around AI-native talent who can manage fleets of agents to drive outsized impact. We’ll also be experimenting with reduced pod sizes, including “one person teams” with engineers, designers, and product managers all in one role. In short: AI is bringing a profound shift in how companies operate, and we’re reshaping Coinbase to lead in this new era. This is a new way of working, and we need to leverage AI across every facet of our jobs. To those who are affected I know there are real people behind these decisions — talented colleagues who have poured themselves into this company and our mission. To those of you who will be leaving: thank you. You’ve helped build Coinbase into what it is today, and I am sincerely grateful for everything you've done. All impacted team members will receive an email to their personal account in the next hour with more information, and an invitation to meet with an HRBP and a senior leader in your organization. Coinbase system access has been removed today. I know this feels sudden and harsh, but it is the only responsible choice given our duty to protect customer information. To those affected, we will be providing a comprehensive package to support you through this transition. US employees will receive a minimum of 16 weeks base pay (plus 2 weeks per year worked), their next equity vest, and 6 months of COBRA. Employees on a work visa will get extra transition support. Those outside of the US will receive similar support, based on local factors and subject to any consultation requirements. Coinbase prides itself on talent density. Our employees are among the most talented people in the world, and I have no doubt that your skills and experience will be highly sought after as you pursue your next chapters. How we move forward To the team that is staying, I know this is a difficult day. We’re saying goodbye to colleagues and friends you've been in the trenches with. But here’s what I want you to know as we move forward together: Over the past 13 years, we have weathered four crypto winters, gone public, and built the most trusted platform in our industry. We’ve made it this far by making hard decisions and by always staying focused on our mission. This time will be no different – nothing has changed about the long term outlook of our company or industry. And most importantly, our mission has never been more important for the world. Increasing economic freedom requires a new financial system, and we’re building it. The Coinbase that emerges from this will be more capable than ever to achieve our mission. Brian
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此外,费雪对股息的看法,与传统投资观有所不同。 他更看重企业把利润继续投入研发,扩产,渠道建设和效率提升的能力,只要公司能够持续把资本投入高回报项目,长期复利就会不断放大,这也是他强调长期持有高质量成长股的重要原因。 他对风险的理解,也建立在企业质量之上。 一家公司只要基本面稳固,管理层优秀,竞争优势清晰,增长逻辑可信,那么即使估值不算便宜,也依然可能具备较强的安全性。因为它的安全边际,更多来自长期价值创造能力。 总的来说,费雪整套体系就是先通过漏斗式流程缩小范围,再用闲聊法,验证公司真实质量,随后用十五要点判断企业是否值得长期持有。 整个体系都围绕同一个目标展开,找到少数真正高质量,值得重仓,值得长期持有的企业。 真正的投资智慧,从来不只是追逐眼前收益,它始终建立在对企业内在价值的理解之上,这也是费雪的投资理念能跨越世纪,经久不衰的核心。
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这下好了,再也不用争论缺口有没有用了,因为马上没有了 美国时间5月29日下午16:00,北京时间5月30日凌晨04:00 ,CME 期权与期货市场正式启动 7✖️24小时交易机制 该机制的运行下,周一到周五每天04:00——04:02为维护时间,周六维护时间为04:00-06:00 不过需要注意,目前CME官网还在显示“待监管审查”提示,意味着最终能否顺利上线还是要看能否通过监管审查! 这件事对加密市场中长期利好,缺口逻辑消失,机构套保效率提升,现货ETF 风险管理顺畅。 最重要的是,将 #Bitcoin# 的定价权从传统的加密市场主流交易所扩展到了 CME市场,让 BTC 金融属性更加靠近宏观侧 这下可能要逼着很多不喜欢宏观的小伙伴更加关注宏观了,尤其是周末全球大部分金融市场休市阶段,一旦发生宏观大事,例如美伊谈判,美联储官员讲话等情况,加密市场可能会成为金融市场的“预交易窗口” 而对于我们原生加密小伙伴来说,周末的流动性更加充足,波动风险减少,但是宏观大事带来的刺激性增加。 我认为,这是继 BTC的现货ETF 之后,另一件可以推动BTC融入传统金融的历史性大事!
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CME公布加密货币期货和期权自 5月29日 起全天候 7x24 可交易,从此 $BTC 缺口这件事几乎就是历史事件了。
Seedance 2.0 API 正式发布了,企业和个人用户现在都能从火山引擎调用。海外市场 BytePlus 同步上线,海外用户终于也可以使用了。 定价 46 元每百万 token,纯视频生成大概 1 元 1 秒,按量付费,注册账号就能调用。海外 BytePlus 的具体定价以官网公布为准。 API 真正的价值在于能融入自己的工作流,大幅提升创作效率。 过去做一支 AI 视频得串起好几个模型:图生图、图生动画、对口型,每个环节都要抽卡。Seedance 2.0 支持文字、图片、音频、视频四种模态输入,配合火山方舟上一键完成的人脸验证、肖像授权和 1 万多个预置虚拟人像,整条流程可以用代码或者 Agent Skills 自动化串起来,大幅提升创作效率。 官方公告中提到了一些实际数据。技术服务商巨日禄接入后,精品 AI 剧综合制作效率提升近 10 倍;九州文化、麦芽传媒这批内容制作方从剧本到剪辑全流程提效 80%-90%,对比传统工艺降本 70%-90%。在广告营销侧,筷子科技用它给头部品牌做多版本营销素材,与光同尘给 OPPO K15 Pro 做的宣发视频 60 小时内播放量破 2000 万。 有一点让我意外的是视频生成现在开始应用在具身智能和自动驾驶的数据生成。 数十家机器人企业正在用 Seedance 2.0 生成符合物理规律的交互数据,用于机器人作业、室内行走等场景的跨环境泛化训练。自动驾驶公司则用它生成暴雨、大雾、降雪这类极限工况,以及复杂碰撞风险的 corner case 数据,补充实拍难以采集的训练集。 宇树科技王兴兴此前在亚布力论坛上表达过类似思路:如果视频生成质量足够好,让模型生成一段机器人在家干活的视频,某种意义上把这个视频对齐到真实机器人上,机器人就能照着干。视频生成模型正在被当作“世界模型”的雏形来用。 Seedance 2.0 API 全面开放,对个人开发者和创业团队来说也是机会,可以借助 API 高效创作 AI 视频,也可以基于 API 开发配套工具,这块未来市场很大,机会还蛮多。 API 调用官方文档可以在火山引擎方舟平台上获取。 完整可以看:《Seedance 2.0全面开放API服务》 BytePlus: 火山引擎方舟平台:
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分析:scaling law的范式转移:scale-up、scale-out和scale-lean 过去两年,随着ai的发展,质疑scaling law的声音越来越多,但其实scaling law不但一直都在,而且还在不断增强。 如果我们稍微回顾一下历史,从 GPT-3 到 GPT-4,本质上都是在把模型做大——参数更多、数据更多、算力更强。这就是典型的 Scale Up。 但从 GPT-4 开始,大家开始越来越多地讨论“推理”。不是简单的生成,而是多步推理、链式思考、更复杂的问题拆解。 模型能力的提升,不再只是来自参数规模,而是来自推理过程本身的优化。这其实是一个很微妙但关键的变化:行业开始意识到,“怎么用模型”,和“模型有多大”,同样重要。 直到最近,像 OpenCLaw、AutoResearch 代表的agent生态开始大火,本质上已经不是在讨论模型本身了,而是在讨论一个系统。模型只是其中一部分,更重要的是任务如何拆解、如何调用工具、如何在多个步骤中反复执行和修正。 这时候,能力的提升,已经不再主要依赖模型本身,而是依赖结构。通过多次调用、流程编排、工具接入,把原本单点能力扩展成一个可以执行复杂任务的系统。这一阶段,其实就是 Scale Out。 但从推理和agetn生态开始跑起来之后,一个更现实的问题马上出现了:成本。 推理一旦复杂化,Agent一旦进入多步执行,调用次数是指数级增长的。推理成本迅速上升,延迟变得不可接受,底层的内存和带宽开始成为瓶颈。你会发现,问题已经从“能力不够”,变成了“跑不起”。 于是最近这段时间,越来越多的论文和工程实践,都开始研究如何降本增效。 比如 DeepSeek 之前的Engram,Google 最近的 TurboQuant,本质上是在做更极致的存储优化、压缩和效率提升 -- 在不显著增加算力的情况下,让系统变得更强、更便宜、更快。 我们可以把它叫做 Scale Lean。 把这三条路径综合起来,可能更能帮助我们把握行业未来的发展。 最早是 Scale Up 占绝对主导,大家都在拼模型大小。然后是 Scale Out 开始出现,系统能力逐渐成为新的增长点。再到现在,Scale Lean 开始变得越来越重要,因为它直接决定这些系统运行成本。 这三者不是替代关系,而是叠加关系。 更重要的是,Scale Up、Scale Out、Scale Lean 三条路径本身就是一个正反馈系统,它们会互相放大彼此的效果,从而加速整个AI进化。 模型变强(Scale Up),会让Agent系统更少出错、步骤更短、整体能力更稳定,从而放大Scale Out的效果; 而一旦系统复杂度上来,调用次数暴增,成本问题就会被迅速放大,这又反过来逼着整个行业去做效率优化,也就是Scale Lean。 等到效率真的被做下来之后,事情又会发生变化——更低的成本、更高的吞吐,会让更复杂的Agent系统变得可行,同时也让模型可以被更频繁地调用、训练和迭代,进一步推动Scale Up。 于是这三者之间形成了一种很典型的正反馈:Up让Out更强,Out逼Lean进化,Lean又反过来加速Up和Out。 AI的发展不再是单一变量的线性推进,而是一个多变量耦合的加速系统,一旦三个方向同时往前,整体能力的提升就很容易从“渐进式”变成“跳跃式”。 基于以上的讨论,我们可以得出一个结论,ai能力的增长速度,不但没有放缓,还在加速。 scaling law不但没有装墙,反而驶上了快车道。
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分享4个你用过一次就回不去的工具,第三第四尤其实用 ① PaywallBuster——WSJ、NYT、纽约客这些付费墙,一键干掉。以前为了看一篇文章还得订阅,现在直接白嫖,省下的钱够买好几杯咖啡。 🔗 链接: ② Belin Doc——AI文档翻译,PDF、DOCX、EPUB全支持,关键是免费无限制,还能保留原排版。那种翻译完格式全乱的噩梦,再也不用经历了。 🔗 链接: ③ 游侠飞书剪存——飞书文档有复制限制这事儿折磨了我很久,这个工具直接一键保存,告别那种选不了文字的抓狂感。 🔗 链接: ④ 微信公众号文章导出——任意公众号文章,原图原格式导出。做内容的、做研究的、爱收藏的,这个绝对是刚需。 🔗 链接: 说真的,这种工具不是什么高科技,但就是能帮你把每天那些"卡壳"的瞬间直接消掉。效率提升不靠大模型,靠的就是这些不起眼的小玩意儿。
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太好了!太好了!太棒了!有救了! dappOS出了一个ai产品,叫xBubble。 它是一个低提示词AI,啥叫低提示词AI呢,就是直接能把一句很短、很随便的话,直接变成完成好的工作,不用你自己去折腾提示词、选模型、调试、写技能。 🔗 上周,我朋友需要准备一场产品路演 PPT。 以前他会打开 Claude,试了七八个不同的 prompt,从最开始的“帮我做 15 页 PPT”,到后面具体要求“每页用 bullet points + 数据可视化”,改了三次结构、换了两次设计风格,花了快两个小时才勉强满意。 现在用了 xBubble,他只说了一句:“帮我做一份关于 AI 操作系统的产品路演 PPT,要 12-15 页,包含市场数据和视觉效果。” Bubble Pilot 直接匹配到合适的 SOP,十几分钟就给他生成了一份结构清晰、配色专业、数据图表完整的 PPT,连配图和演讲备注都一起做好了。 他只微调了两处,就直接能用了。省下来的时间,他拿去好好完善演讲稿,整体准备效率提升了很多。 这太牛逼了! 完全解决了我的痛点! 因为我不是ai专家,我是普通人,专家会写 prompt、会用工具、会编 skill,几分钟就出好结果。   而我这种普通人,要花大把时间研究、调试、踩坑,最后还可能不满意。 xBubble 把这个“学习 AI、操作 AI”的负担全部交给 AI 自己,我们只需要说要干啥就行了。 这个AI有两个核心部分组成。 一个叫Bubble Pilot,AI 替你用 AI。 你发一句短请求 → 它自动判断任务类型 → 找最合适的“标准流程(SOP)”去执行 → 没有就用通用模式 → 结果直接给你。 另外一个叫ubble Engine:AI 自己学习 AI。 它在后台不停研究任务、生成各种解决方案、测试哪个最好,然后把最好的方法固化成“标准流程(SOP)”,下次别人再提类似需求就直接用,越来越聪明。 然后运行环境也有两种。 Bubble Computer:云端的项目工作间。适合复杂、多步骤的大任务(比如调研+写报告+做图+核查),全程自动,不用你管中间步骤,一次就把最终成果给你。 Bubble Personal:本地模式。可以操作你电脑里的文件、浏览器、日历等,但所有危险操作安装软件、系统改动都在云端沙箱里做完就销毁,很安全。 他们的这句话我很喜欢⬇️ AI 应该学习 AI,AI 应该使用 AI,用户只需陈述目标。
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