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【因應判決】特朗普將發動新的貿易調查 讓關稅起死回生 美國正準備展開一連串額外的國家安全調查,這將使總統特朗普能夠徵收新的關稅。《華爾街日報》報道美國將依據1962年《貿易擴張法》第232條啓動調查;該條款允許總統基於國家安全考量而徵收稅款。
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【速報】換了片商大解放!J罩杯的三木環奈中出解禁! 又是令人驚訝的人事調動,Moodyz出道、發16支DVD作品以及2支VR片的J罩杯乳牛「三木環奈」下個月就要去大奶片商Oppai發片了:新東家新氣象,三木環奈大放送,第一支作品就人生初中出,爽啦! #三木環奈#
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電擊移籍!瀬緒凛(瀨緒凜)漂亮的臉蛋被射爆! 真的是出人意料的人事調動,蚊香社(Prestige)出道,個子嬌小臉蛋可愛的「瀬緒凛」自4月開始就是ideapocket的人了,而新東家決定以她小動物系女友的特色,叫男優射爆她〜 #瀬緒凛# #瀨緒凜#
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OpenAI 后训练核心成员翁家翌(Jiayi Weng)以个人名义提出了一种名为「启发式学习」的强化学习新范式,并开源了全部实验代码。他用 Codex(GPT-5.4)反复玩 Atari 打砖块游戏,但 GPT-5.4 自始至终没有被重新训练过。真正在进步的,是 GPT-5.4 写出来的那套游戏策略代码。 流程是这样的:GPT-5.4 先写一版打砖块的 Python 策略,跑一局,看录像,找出哪里打丢了球,然后自己改代码再跑。经过几轮迭代,策略代码从 387 分涨到了 864 满分。全程没有任何神经网络被训练,纯靠 AI 反复修改 if-else 规则、调落点预测、加死循环检测。最终那套代码包含球路预测器、卡球检测器、回归测试和实验日志,已经长成了一个完整的软件系统。 这和传统强化学习的核心区别在于「学到的东西存在哪」。传统做法把知识压进神经网络参数里,人看不懂,学新任务还容易把旧的覆盖掉(即灾难性遗忘)。翁家翌的做法反过来:知识就是代码,人能读、能改、能加测试锁住,不会因为学新东西就丢了旧本领。 除了打砖块满分,他还在 MuJoCo Ant(模拟机器蚂蚁走路)上跑出超 6000 分的深度强化学习级成绩,在 Atari57 全套 57 个游戏上逼近了 PPO 基准。但翁家翌也明确画了边界:纯代码搞不定复杂感知任务,比如用 Python 写 if-else 去认图片。 他设想的终局是混合架构:底层用轻量神经网络负责视觉等感知,中层用启发式学习处理实时逻辑和安全规则,顶层由大模型审查日志、改代码,再周期性地用底层积累的高质量数据更新自身。过去手写规则之所以被淘汰,不是因为规则没用,而是人类维护不起。现在 AI 写代码够快够好,这条老路重新走得通了。
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Codex grew programmatic policies with no neural nets: max score on Breakout, and SOTA-level scores on MuJoCo. Maybe heuristics were not too weak. Maybe they were just too expensive to maintain. Maybe it's the next paradigm.
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━━━━━━━━━━━━━ 【券商研报汇总】 ━━━━━━━━━━━━━ 报告日期:2026年6月2日(周一~周五交易日) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、近期三日研报家数最多的三家个股(买入评级) ◆ 大金重工(002487) - 华西证券(2026-06-01):买入评级 - 国金证券(2026-05-27):买入评级 - 一致预期逻辑:欧洲海风+全球船舶景气上行,公司大海工战略加速落地,2025年上半年欧洲单桩市场市占率29%排名第一。 ◆ 招商银行(600036) - 42家券商6月金股中唯一获得5家券商共同推荐 - 一致预期逻辑:零售银行龙头,资产质量稳健 ◆ 亚钾国际(000893) - 42家券商6月金股中唯一获得5家券商共同推荐 - 一致预期逻辑:钾肥产能持续释放 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 二、近期三日一致预期提高最多的三家个股 ◆ 城投控股(600649) - 华泰证券(2026-06-01):目标价6.70元(前值6.41元),买入评级 - 目标价涨幅:+68.34% - 逻辑:上海城投平台,受益于城市更新和地产发展新模式 ◆ 百利天恒(688506) - 目标价涨幅:+57.69% - 逻辑:核心产品Iza-bren商业化在即 ◆ 银都股份(603277) - 目标价涨幅:+41.08% ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 三、近期三日机构首次评级买入的个股 ◆ 大金重工(002487) - 华西证券首次覆盖,买入评级 - 逻辑:大海工战略延伸,海风安装船日租金从30万欧元涨至50万欧元 ◆ 仕佳光子(688313) - 开源证券从增持调高至买入 - 逻辑:光芯片领军企业,受益AI算力需求 ◆ 百亚股份(003006) - 国盛证券首次覆盖给予买入评级 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 请关注、转发、收藏。华尔街观察团队持续跟踪量化数据,基于WSV模型提供超前布局机会。 ⭐️⭐️⭐️ 文章所载内容信息参考,不构成任何投资建议或操作指南。投资有风险,入市需谨慎。
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🚨 什麼是 #HALO# 生意? 2026 年最火的投資新框架! HALO = Heavy Assets, Low Obsolescence 「重資產、低過時風險」 意思就是: 擁有大量實體工廠、能源網路、門市、油田、基礎建設等「重資產」,而且這些資產幾乎不可能被 AI 一鍵取代! AI 再強,也打不倒 Exxon 的油田、Walmart 的物流網、Bugatti 的超跑工廠。 這就是為什麼 HOF一邊重押 Anthropic(AI),一邊買下 Bugatti 的原因——經典的 AI + HALO 雙槓桿策略! AI 時代,別只追輕資產科技股,HALO 才是真正抗跌的「不敗壁壘」。 你看好哪種 HALO 資產?👇 這些例子來自 2026 年華爾街討論(包括 Josh Brown 和 Goldman Sachs 的分析)👉🏻 1. 能源與資源類(Energy & Resources) • ExxonMobil、Valero、Phillips 66、Diamondback Energy:擁有龐大油田、煉油廠、輸油管線和全球供應鏈。AI 再厲害,也挖不出石油或建好一座新煉油廠(需要數十年許可和資本)。這些是典型「AI 打不倒」的重資產。 • Newmont(礦業):金礦、銅礦等實體礦場,開採權和地質資產是長期護城河。 2. 工業與重機具類(Industrials & Machinery) • Caterpillar(怪手/重機):生產挖土機、 bulldozer 等重型設備,工廠、供應鏈和全球經銷網是巨大物理資產。Josh Brown 稱它是「 quintessential HALO 公司」。 • John Deere(約翰迪爾,農機):拖拉機和農業設備製造,擁有實體生產線和長週期技術,AI 無法取代農田裡的真實機器。 • Baker Hughes:油田服務設備,實體鑽探工具和基礎設施。 3. 物流與運輸類(Logistics & Transportation) • FedEx、CSX、Union Pacific(鐵路):龐大物流網路、卡車車隊、鐵路軌道和倉庫系統。這些「你星期一早上還需要」的實體運輸資產,AI 只能優化路線,無法取代鐵軌或飛機。 • Delta Airlines:飛機艦隊、機場基礎設施和航線權利。 4. 消費與實體零售類(Consumer & Brick-and-Mortar) • Walmart、McDonald’s、Starbucks、Hershey:除了品牌,還有遍布全球的門市、供應鏈、房地產和冷鏈物流。AI 點外賣容易,但蓋不出上萬家實體店。 5. 基礎設施與公用事業類(Infrastructure & Utilities) • 電網、輸油管線、電信基礎設施(如 Verizon):這些是國家級重資產,許可難、建置貴,AI 無法「虛擬化」一座電廠或光纖網路。Goldman Sachs 特別強調這類是 HALO 核心。 • Prologis(倉儲 REITs):大型物流倉庫和工業地產,物理空間永遠需要。
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求职系列(3):如何准备面试 面试准备这件事,大部分人的做法是打开一个面经合集,从第一题背到最后一题。背完觉得自己OK了,但一上场发现面试官根本不按套路出牌。 因为你准备的是答案,但面试考的是能力和内核。答案是死的,能力是活的。面试官稍微换个角度追问,背答案的人就卡壳了。 每个人的技术方向和项目经历都不一样,我没法告诉你具体该准备什么内容。 但准备面试这件事本身是有方法论的,我自己用了很久,效果极好。 1.面试前:做好背景调查 很多人准备面试只盯着技术和专业能力进行准备,但更重要的是需要了解:你要去的那家公司、那个团队、那个岗位到底是什么情况。 你至少要搞清楚几件事: 1.这个岗位的 JD 里哪些是核心要求,哪些是凑数的。 JD 里列了十几个技能点,不可能每个都是硬性要求。找到那两三个反复出现的关键词,那才是这个岗位真正需要的能力。你的准备应该围绕这些核心点展开,而不是面面俱到。 2.这个团队在做什么业务,目前处于什么阶段。是新业务在探索期,还是成熟业务在优化期。 探索期的团队更看重你的学习能力和抗压能力,成熟期的团队更看重你的系统设计和深度优化经验。知道这些,你在面试中举例子的时候就能挑最匹配的来讲。 3.面试官是谁,他的技术背景是什么。LinkedIn、GitHub、技术博客,能查到的都查一下或者找HR、猎头大概打听一下。 不是让你去讨好面试官,是让你知道对面坐着的人关注什么方向,他大概率会从自己熟悉的领域出题。 这些信息花不了你多久,但能让你的准备精度提升一个量级。盲目准备就像不看地图就出发,方向都没对,走再远也是白走。 2.简历:每次重要的面试都应该微调 一份简历走天下,这是大多数人的做法,也是大多数人的错误。 你的简历不应该是一个固定文档。每次投递不同的岗位,简历都应该做针对性的微调,调整侧重点。 同样是你做过的三个项目,投 A 公司的基础架构岗,你应该把偏基础设施的项目放在最前面,展开写;投 B 公司的业务开发岗,你应该把业务复杂度高的项目提上来。 项目还是那些项目,但排列顺序和展开深度不一样,给面试官的第一印象就完全不同。 项目描述里的技术关键词也要和 JD 对齐。不是让你编,是你确实用过这些技术,只是之前没在简历里强调。JD 里提到了 Kubernetes,你的项目描述里就把容器编排相关的工作写清楚。面试官扫简历的时间可能只有 30 秒,关键词匹配度直接决定你能不能进入下一轮。 还有一点:简历上写的每一个点,你都要能展开讲三分钟。写了不能讲的东西,就是给自己埋雷。 面试官最喜欢挑简历上看起来很厉害的那一行追问,你要是讲不清楚,可信度瞬间崩塌。 3.模拟面试:最被低估的准备方式 技术知识可以看书学,但面试能力只能通过模拟来练。 这两个东西完全不同。你可能对某个技术点理解得非常透彻,但一开口就是一团浆糊,说了五分钟面试官都没听明白你在讲什么。知道和说出来之间,隔着一条巨大的鸿沟。模拟面试就是在填这条沟。 1️⃣ 自己给自己模拟面 每次太久没面试,我都会给自己来一轮。步骤很简单: 1. 写一份题单,围绕你的技术方向和项目经历出题 2. 只有题单,不写答案。答案在你脑子里,写出来就变成了背诵而不是思考 3. 开始回答,全程录音 4. 回放录音,审视自己的状态、表述和内容质量。哪些点回答得不够顺畅、哪些知识有盲区、哪些表达可以更精炼,全部记下来 5. 没答好的点记录成清单,下一次模拟面的时候加进题单 6. 循环迭代 这个方法的核心在于录音回放。你以为自己说得很好,回放的时候会发现各种问题。有些点你以为很熟,一开口才发现根本组织不出来清晰的表达。语速太快、逻辑跳跃、关键信息遗漏,这些问题你在说的时候根本意识不到,录音不会骗你。 2️⃣ 找人模拟面 自己面自己有一个局限:你没法模拟真实面试中的压力和追问。 自己问自己的时候,你知道答案是什么,潜意识里会绕开那些你不擅长的方向。但真实面试中,面试官偏偏就会往你不舒服的地方追。 如果条件允许,找一些对应方向有经验的人给你做模拟面试。可以是朋友、同事,也可以是网上的付费 mock interview 服务。关键是对方要能问出有质量的追问,而不是照着题库念。好的模拟面试官会根据你的回答临时追问,逼你暴露出真实的知识边界。 模拟面试之后一定要要反馈。不只是哪些题没答好,更重要的是你的表达方式、沟通节奏、回答的结构性,这些东西自己很难察觉。 3️⃣ 每次正式面试都录音 这一条很多人不知道,但非常重要。 每次正式面试全程录音。重要的面试结束后回放复盘,哪些问题答得好,哪些答得拉垮,面试官的追问你有没有接住。 没过的面试,100% 复盘。 没过一定有原因。是技术深度不够?是表达不清晰?是某个项目细节被追问到了盲区?找到原因,下次就不会在同一个坑里摔两次。 过了的面试也值得复盘。哪些回答让面试官眼前一亮,哪些问题的回答框架可以复用到其他面试中。好的经验要提炼出来变成你的标准打法。 项目复盘:提前把坑填了 面试中 80% 的追问都围绕你的项目经历展开。 项目复盘不是把你做了什么列一遍。面试官不关心你用了什么技术栈,他关心的是你为什么做这个选择、做的过程中遇到了什么问题、你是怎么解决的、如果重来一次你会怎么改。 每个你打算在面试中讲的项目,至少要想清楚这几个维度: 这个项目的业务背景是什么,你在里面承担什么角色。别一上来就讲技术细节,面试官需要先知道 context。 技术方案为什么这么选,有没有考虑过其他方案,为什么没选。这个问题回答得好,比你把技术方案本身讲得多精彩都有用。因为它展示的是你的决策能力,而不只是执行能力。 遇到了什么困难,怎么解决的。最好是真实的困难,不要编。面试官见过太多人了,编的故事一追问就破。 最终效果怎么样,有没有可量化的数据。性能提升了多少、成本降低了多少、效率提高了多少。没有数据的项目复盘就像没有 benchmark 的性能优化,缺乏说服力。 心态:面试是一个训练过程 很多人把面试当成考试,一次没过就觉得自己不行。 面试能力和任何能力一样,是可以训练的。每一次面试都是一次实战,每一次复盘都是一次参数调优。面的越多、复盘越勤,你的面试模型就越准。 前几场面试表现不好很正常,就当是 热热身。不要把你最想去的公司放在第一个面,先拿几个没那么在意的 offer 练手,把状态调到最好再去面你的 dream company。 面试这件事,准备的上限很高。 你永远可以更了解对方公司、永远可以把项目讲得更清楚、永远可以把表达打磨得更精炼。 但也别追求完美到焦虑,准备到你觉得能自信地坐在面试官对面聊天的程度,就够了。
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求职系列(2):如何理解每轮面试 大部分人准备面试,只准备专业能力。刷题、背八股、复盘项目。然后到了二面或者终面被刷,复盘的时候一脸懵:我技术答得挺好啊、题也做出来了,怎么就挂了? 因为你把不同的面试当成了同一场考试。但实际上每一轮面试考察的能力完全不同,所以针对每一面,你需要切换的不只是知识储备,是整个应对模式。 先聊面试流程 一般来说,大厂的面试流程会标准一些,小厂可能简化成两三轮就搞定了。 比较标准的大厂流程是业务三面 + HR 一面。社招的话,HR 可能在业务初面之前就已经和你沟通过了,因为很多时候是 HR 先在市场上找到的你,她需要先做一轮初筛确认你的基本情况和薪资预期。 一些特殊的业务线还会加面,比如微信,通常会额外安排 1-3 轮面委会面试。面委会的人可能和你未来的团队没有直接利益关系,纯粹是从更高的维度做交叉验证。 1️⃣ 业务一面:证明你能干活 一面通常是你未来的同事或者直属 mentor 来面你。 这一轮的逻辑很简单:验证你的基础能力。算法写得出来吗,基础知识扎实吗,项目是真的做过还是简历吹的。面试官需要确认一件事——这个人专业能力是否靠谱,招进来能不能马上干活。 一面你需要做的: 突出专业能力,回答尽量有逻辑。面试官问什么,你回答什么,但要回答得有层次。别一句话甩过去,也别漫无边际地展开。 好的回答永远都是有层次、有逻辑的,尽量像一棵树,先给结论这个主干,再展开细节的枝叶。 一面的对话模式更像问答。面试官主导节奏,你负责高质量地回应。不需要太多发散,也不需要抢节奏。把每个问题回答扎实了,比什么都重要。 坦率地说,国内面试环境还是有一些不太好的地方,候选者和面试官之间的关系不够平等。一面尤其明显,你大概率会感受到一种被审视的压力。但这也是你必须接受的,这一面你只需要专注于展示自己的专业度。 一面考察的核心能力: → 专业知识的深度和广度 → 项目经验的真实性和理解深度 → 技术表达的清晰度 2️⃣ 业务二面:证明你能想 二面通常是你未来的虚线汇报人,或者组织架构上的 +1。具体是谁,取决于公司的架构。 这一轮可能还会涉及部分基础能力的考察,但这不是重头戏了。你的基础能力在一面已经被验证过,不然不可能被放到二面来。 二面开始考察更高维度的东西。系统设计能力、技术方案的 trade-off 思维、对复杂问题的拆解方式。面试官想问的不再是你的具体专业能力,而是你面对一个模糊的大问题时,怎么把它拆成可执行的小问题。 从这一面开始,对话模式要变了。 一面是问答,二面要开始有来有回。面试官抛出一个问题,你不能只给一个答案就停了。你要展开你的思考过程,甚至可以主动问面试官一些背景问题和边界情况。一个好的工程师在动手之前,一定会先把问题定义清楚,要主动把你的思维体现出来。 可以尝试多说一些话,把面试节奏握在自己手里,也尽量多展示出自己的软素质,推荐候选人和面试官的对话比例在 1.5:1 - 2:1 左右比较健康。 你说得太少显得没想法,说得太多显得不听人说话。 二面考察的核心能力: → 更高维度的专业能力,比如:系统设计和架构思维;技术方案的 trade-off 分析能力 → 沟通表达,能不能把复杂的事情讲清楚 → 面对模糊问题的拆解和推理能力 → 软能力:视野、态度、思维、内核 3️⃣ 业务三面 / 终面:证明你这个人 如果二面是虚线面的,终面就是你的 +1;二面是 +1 面的,终面就是 +2。 到了终面,前两面该检查的技术能力都检查完了;这一轮基本不会再考你专业能力,比如写代码或者做系统设计之类的。 终面考的是你这个人。 很多人到了终面就紧张,因为不知道会问什么、不知道标准答案是什么。但真相是:终面大部分问题没有标准答案。 面试官问你怎么看待某个行业趋势、问你遇到过最大的困难是什么、问你和同事发生过冲突怎么解决的。 这些问题的具体答案不重要。面试官真正在考察的是你的认知深度、价值观和抗压能力。你对一个问题的思考角度、分析过程和表达方式,比最终结论重要得多。 终面是沟通,不是答题,如果你在终面还是面试官问一个你答一个的模式,你大概率过不了。 终面更像一场对话。面试官抛出一个话题,你回应你的观点,他可能会追问或者提出不同看法,你再接着聊。候选人和面试官的对话比例在 2:1 到 3:1 之间比较健康。也要尽可能把面试节奏抓在自己手里,当然前提是对方不是那种特别强势的风格。 面试官通常会主动绕过你的准备,面的问题通常不会让你舒服。面试官当然知道你对面试有所准备,他就是要绕过你的准备,看你底层的能力。 比如你准备了一个完美的项目复盘,他偏不问你怎么做成的,他问你如果重来一次你会怎么改。比如你准备了一套职业规划的说辞,他直接问你对当前团队最大的不满是什么。 遇到没准备过的问题,不要慌。 用嘴巴去想,终面最忌讳的事:沉默太久。 遇到一个没想过的问题,不要低头沉思两分钟然后蹦出一个干巴巴的答案。把你的思维过程说出来。比如:这个问题我之前没有想过,但我觉得可以从几个维度来看。第一……第二…… 面试官想看到的就是你思考的过程。你的逻辑链条、你考虑问题的全面性、你面对未知问题时的应对方式。一个能当场把思路理清楚的人,比一个背了标准答案的人有价值得多。 面试官是善意的,到了终面这一步,公司已经在你身上投入了大量的面试资源。多轮技术面、多个面试官的时间,HR 的协调成本。他们是希望你过的。 所以不要把终面当成一场对抗。面试官不是在找理由淘汰你,他是在找理由录用你。放松一点,展示真实的自己。过度紧张和过度表演,反而会让面试官觉得你不够真诚。 终面考察的核心能力: → 对行业和技术趋势的认知深度 → 沟通表达和思维展示能力 → 价值观、性格和内核稳定性 → 面对未知问题时的应变和结构化思考 → 你对自己职业发展的思考是否清晰 4️⃣ HR 面:确认你值多少钱,以及你是不是对的人 HR 面主要做两件事:谈薪 和 确认文化匹配度。 可能会聊一些你的过去经历、未来发展方向、离职原因、对公司的了解。 这些问题听起来比较虚,但不要掉以轻心。 HR 面不是走过场,部分公司的 HR 权力很大,一票否决权是真实存在的。某里就是典型,HR 面挂人的比例并不低。 HR 面的核心是真诚和一致性。你在前三面展现的形象、你简历上写的东西、你跟 HR 聊的内容,这三者之间不能有明显矛盾。HR 的训练就是抓这种不一致,一旦被抓到,信任感瞬间归零。 谈薪环节别太紧张也别太随意。提前了解市场行情,给一个合理的范围,表达出你对这个机会的重视。 别狮子大开口,也别委屈自己。 整体来看 面试这四轮,能力要求是一条递增曲线: 一面 → 同事/mentor → 基础能力、干活能力 → 问答型,扎实回应 二面 → 虚线/+1 → 系统思维、技术深度 → 对话型,有来有回 终面 → +1/+2 → 认知、价值观、软素质 → 主导型,抓住节奏 HR 面 → HR → 薪资、文化匹配 → 真诚型,保持一致 从一面到终面,面试官的 level 在升,问题的抽象程度在升,你需要展示的东西也在变。一面考你会不会,二面考你行不行,终面考你是不是。 想明白这一点,你就知道为什么有些人技术很强但终面总挂了。不是技术不够,是他从头到尾只展示了一个维度的自己。 面试是一个完整的系统,每一层都有自己的评估逻辑,你得在每一层给出那一层需要的输出。
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一片冰凉 前几天一直有读者留言催我,这个月的70城数据是不是忘记更新了? No,我没忘,我每天都有去统计局的网站上刷,是他们这个月更新的特别晚,一直到今天才发了9月份的表格,我马上就搬过来了。 惯例给新读者讲讲怎么看,环比99就是比上个月跌了1%,同比95就是比去年这个月跌了5%。 70个城市环比同比全部下跌,无一例外。环比北京-0.9%、上海-1%、广州-0.8%、深圳-1%,和我预期的差不多。 可能有些读者觉得这1%不到的跌幅也不算很多,但要注意这是环比,一个月跌1%一年就是12%,房价的12%对普通家庭已经是很庞大的巨款。前几年中国一线城市买房收入比普遍在25-30,就是要用25-30年的家庭收入去买一套房,那反过来可以推算,房价的12%已经相当于3-4年的家庭收入。 自己打工辛苦挣一年的薪水,结果房价跌了三四年,这就是为什么这几年中产阶级普遍有财务焦虑的原因。房价虽然不卖就不亏,但信心被重创了,没有安全感。 从目前的趋势来看这个冬天也很难有什么好转,房价最快要到明年开春可能才会企稳。政策上能打的牌前面都打完了,全国现在只有北京上海这两城市还有一些象征性的限购,但即便全取消了也就那样。 接下来可能会降息,昨天已经有部分小银行下调了存款利率,机构开始吹风年底之前降息0.1%。其实我认为房贷利率要下调到2.5%以内才有效,也就是目前的位置再下调0.5-0.6%,0.1%太少,但利率下调受息差控制,不是想调就能调。 中国的负通胀和消费萎靡我觉得和房地产去杠杆有很大关联,所以在楼市企稳之前消费板块大概率是好不起来的,我觉得这可能是明年的叙事。 最后顺带一说,本月的LPR持平,1年期和5年期都不变。 …… 今天a股迎来了回暖,所有宽指都反弹,中位数上涨1.06%,但也有个很大的问题,两市的成交量只有1.74万亿,过去两个月都没出现过这么低的量。缩量反弹往往被视为弱势反弹,显示了目前的市场信心还远没有恢复。 板块里涨最多的是煤炭+5%、燃气+4.3%,这绝对算一对稀客,炒作的逻辑是预热入冬采暖。话说这几天北京真特么冷,我在书房打字手都冻麻了,要开戴森的暖风来吹才行。但冷归冷,供暖时间也没听说会提前,供暖总量每年都是差不多的,往年炒供暖的时间窗口都很窄,这次我觉得也不会例外,不要恋战。 另外今天机器人板块表现活跃,其实从上周特斯拉50亿三花智控订单的小作文开始,就明显感觉到场内一些热钱开始转战机器人概念,那天三花智控打板的有章建平的6.8亿,第二天虽然辟谣了但是只跌了不到3%,大佬多半没走。ai和电池最近热度下降,可能就是由于部分炒作资金在板块之间流动。 今天a股只有黄金板块遭遇重锤,跌幅超过7%,这个节奏完全跟着国际金价走,周五晚上金价回调2.5%,今天黄金股就数倍放大跌幅。不过这不是太大问题,因为今晚黄金又拉回了4340,明天黄金概念肯定能回血。但我还是觉得这个位置炒黄金股的值博率不高,金价今年涨了50%多,黄金股板块今年涨了95%,已经预支了很高的估值和市场情绪,缺乏性价比。 总的来说今天能回一波血肯定不是坏事,但在k线趋势和量能上都没有解决问题,后续应该还有考验,得再往下看看。 …… 1、宁德时代第三季度净利润185亿,增长41%,营收1042亿,增长12.9%。这个业绩当然很劲爆,比市场预期的170-175亿还要再高一点。市场预期全年利润660亿左右,目前三个季度已经达成490亿,四季度看趋势还能再往上拱一拱,最终落在670-680区间。 2、越南股市今天大跌5.6%,越南政府监察局公布了对67家债券发行人(包括5家银行)的检查结果,发现存在多项违规行为。其中,越南第二大地产商 Novaland集团相关案件已移交公安部。越南VN指数里14只银行股8个跌停。越南这些年摸着我们过河,形似神似学到了七八分,连房地产暴雷这个副本也成功复刻,真是每一条弯路都不愿错过。 3、今天吃到一瓜,周杰伦有个姓蔡的魔术师朋友,给他1亿多新台币(大概2000多万人民币)帮忙投资比特币,周杰伦自己的说法是对方替自己“代持”,结果这几天这个蔡魔术师联系不到了,跑路了。周杰伦在社交媒体上让他赶紧出现,不然就完了。 周杰伦自己很喜欢变魔术耍酷,估计是兴趣爱好交的朋友,但不理解为什么要一个魔术师替自己炒币,台湾出金入金又不用担心被冻账户 4、前三季度GDP5.2%,这是好事啊,年内5%的目标眼看着无惊无险又要轻松达成了,一切尽在掌握,稳中向好。 就这些吧,发射!
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AI时代,真的「只要你学得够慢,你就不用学了」吗? 最近网络上有个说法还挺火的 「AI时代,只要你学得够慢,你就不用学了。」 我第一反应是,这话听起来很有道理。 我想起自己两年前熬夜学LoRA微调,想着可以用来模仿我的写作风格,然而skills出来了,发现效果可能还比我训的LoRA更好。 所以「等」赢了?「学得慢」赢了? 如果你只是一个普通的AI用户,那这句话可能没错。但如果你不甘于只当个「时代喂你啥你就吃啥」的被动者,你想主动把握AI行业发展的脉络,你就不能等。 我仔细想了想,我感觉不是这样的,我想分享下自己的看法。 「等」赢了,但不是因为等 LoRA的故事是真的,类似的情况我遇到过不止一次。两年追热点下来,确实有不少「当年要做没做,后来发现不用做了」的案例。 但有个问题值得反问自己:你知道LoRA是什么、你知道skills出现了、你知道两者可以做横向对比,这个判断力是哪来的? 不是从「等」里来的。 是从两年每天追热点的积累里来的。 因为很多人把「某件具体的事没做」等同于「不用学习」,这两件事完全不在同一个维度上。你「等」到了更好的方案,是因为你有足够的背景知识认出了它。一个完全不了解这个领域的人,他的「没做」只是「不知道」,不是「有判断力的等待」。 工具层可以等,认知层不能等 我2016年开始做机器学习和深度学习,做了好几年数据科学家。到了大模型时代,周围的人都在聊LLM,我一度觉得当年学的那套东西废了。 sklearn怎么调、XGBoost怎么训,这部分确实边缘化了,我不否认。 但我后来发现,真正值钱的东西没废:怎么设计评估体系、怎么防止数据泄露、怎么把一个业务问题转化成模型问题。这些判断力,大模型时代反而更稀缺(因为99%的「AI应用开发者」根本没有这个训练,看到模型输出「看起来对」就交付了)。 工具层的东西,半衰期确实很短,可能18个月就轮换一批。这部分确实可以「等等看」,等生态稳定了再下场,往往比头一批踩坑的人省力。 认知层的东西,没有捷径,也没有办法「等别人替你建立」。你在等的时候,别人在建立判断力的坐标系,你进来以后只能接受别人嚼过的知识,创造空间已经被占了。 比AI工具本身更有价值的 追了两年热点,我发现有一件事比「学到了什么具体技能」更值钱,那就是,我比周围大多数人更能「春江水暖鸭先知」。 某个技术出来,我大概知道它处在哪个演化节点,是真风口还是炒作,值得深入还是等等就过了。 但我一度很困惑,这种「看清楚行业方向」的能力,对我一个打工人有啥用?又不是创业者也不是投资人,判断对了趋势,我也只是回去开早会。 这个落差是真实存在的,不想粉饰。 但仔细想,这个能力其实在影响三件事: 第一,在组织里的位置。大多数团队里,「知道该做什么」比「把事做完」稀缺得多。能帮团队过滤噪音、判断方向的人,话语权不一样。 第二,选雇主的质量。能判断一家公司的技术方向是不是真的对,让你在上升期公司和下沉期公司之间选对的概率高很多。这个差距,可能比一次跳槽涨薪重要得多。 第三,这个认知要是有地方输出,是可以变现的。其实就是把「春江水暖」的判断力转成内容,内容建立影响力,影响力长期会带来预料不到的机会。 所以「只要你学得够慢,你就不用学了」,这话对不对? 我的观点是:对了一半,但被大多数人用来当借口的那一半,恰好是错的那半。 工具层,确实可以等,工具肯定越来越先进,越来越好用,「等等党」在执行层有合理性。 而且在AI时代,这句话本意其实是在说,不要因为错过一个热点而着急,不用FOMO,在AI时代,应该少点焦虑。 但是认知层面,并不会因为你用过的某个AI工具过期了而没学到东西。你追热点的过程看起来很多东西「白学了」,但那个过程本身在建立一张地图,这张地图才是真正的资产。 把「某些工具不用学」误读成「可以少学、慢学、躺着等」,两年后你会发现,你确实等到了更好的工具,但差距在于,人家积极学习的,拿到新工具是真的能做出新东西,等等党拿到新工具,也就是跑个demo自嗨一下,感觉自己站在了时代前沿,实际上还在原地。 而且还有一个时间差的问题值得说。 新工具出来之前,积极的人早就在用当时条件下能用的东西硬拼出来了。RAG还很粗糙的时候,他们已经在生产环境里跑起来了,踩完了坑,知道哪里会出问题。Agent框架还不稳定的时候,他们已经用LangChain拼出了第一版,虽然屎山,但用户在用、反馈在收、迭代在跑。 等等党在等什么?等一个「更成熟的方案」。方案成熟了,他们入场,发现已经是红海。不是因为他们来晚了几个月,是因为那几个月里,积极的人已经建立了用户认知、跑通了商业模式、或者单纯地把某个领域的坑全踩完了,护城河就这么起来的。 更关键的是,这种「拥抱新技术」的习惯本身会复利。积极的人用惯了在局限条件下想办法,新工具一出来,他们比任何人都先知道怎么用好它。等等党等到了新工具,还是原来那个姿势,demo跑一跑,然后继续等下一个。 #AI# #AIAgent# @grok @xai
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電報 Managed Bots 讓你兩次點擊就能擁有專屬 Agentic AI 機器人! 過去,建立一個 @Telegram Bot 要經過 BotFather 繁瑣的設定流程:申請 token、設定權限、寫程式碼、部署伺服器……普通人光是看到一堆指令就頭痛。現在,一切徹底改變了! 全新體驗:兩次點擊就搞定 只需透過管理機器人(例如 LobsterClawBot),輸入簡單指令: t. me/newbot/SourceBot/你的username 系統就會自動幫你: ✅ 建立 Bot ✅ 管理 token 與 API 權限 ✅ 設定 Agentic 行為模式 ✅ 直接在聊天視窗中啟動 整個過程不到 10 秒,零程式基礎的人也能輕鬆擁有自己的「AI 代理人」!Durov 直接把 Telegram 從聊天 App 變成易用的 AI Agent 平台。 它能主動思考、呼叫工具、執行多步驟任務、與其他 Bot 或用戶互動,甚至在背景持續運作。 這代表:你不再只是「跟 AI 聊天」,而是擁有了一個能真正幫你「做事」的數位分身! 超多實際應用場景(直接抄去用) 1個人生活助理(每天都離不開) •早上自動幫你總結今日新聞、天氣、交通路況 •智慧排程:讀取你的日曆,自動幫你預約會議、訂機票、提醒繳費 •健康管家:追蹤運動數據、飲食紀錄,還能根據你的習慣推薦食譜 2工作生產力神器 •會議紀錄 Bot:加入群組後自動轉錄語音、整理重點、產生行動清單 •郵件/訊息自動處理:掃描重要郵件、分類優先順序、甚至幫你草擬回覆 •研究助理:輸入「幫我整理 Tesla 最新財報」,它會自動抓取資料、製作簡報大綱 3電商與客服革命 •商家直接在 Telegram 開店:Bot 能即時回答商品問題、下單、查物流、處理退貨 •24 小時無人客服:支援多語言,解決 90% 重複問題,真正做到「永不打烊」 4加密貨幣與 Web3 應用(TG 原生優勢) •交易 Bot:自動監控價格、執行限價單、DeFi 收益農場管理 •錢包守護者:即時通知大額轉帳、風險警示 •NFT 社群管理:自動驗證持有者、發放空投、舉辦活動 5教育與學習夥伴 •個人家教:輸入「用繁體中文教我微積分」,Bot 會循序漸進出題、批改、解釋 •語言練習:每天跟你對話、糾正發音、推薦閱讀素材 •考試準備:自動產生考古題、記憶卡片、弱點強化計畫 6娛樂與創作工具 •遊戲 Bot:文字冒險、策略對戰、甚至多人即時遊戲 •內容創作助手:寫文案、生成故事、配圖提示詞、剪輯影片腳本 •音樂/影視推薦:根據你的心情與觀看紀錄,精準推播 7社群與團隊管理 •群組管家:自動歡迎新成員、過濾廣告、整理討論主題 •專案管理 Bot:整合 Notion/Trello,自動更新任務狀態、@ 負責人 •粉絲經濟:創作者可建立付費私人 Bot,提供獨家內容、問答服務 8未來進階玩法 •多 Bot 聯動:你的「財務 Bot」+「行程 Bot」+「健康 Bot」可以互相溝通,自動協調 •開放 API 整合:開發者能把自家服務直接嵌入 Bot(Durov 已呼籲大家快跟上) •隱私優先:所有資料都在 Telegram 生態內,端到端加密 這波影響有多大? Telegram 目前有超過 9 億月活躍用戶,這次更新等於把 AI Agent 的門檻直接打到地板。 以前只有工程師能玩的東西,現在變成人人都能擁有的「AI 超能力」。
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