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到底是做什麼的？
1. 單一 API 聚合全球前沿模型
• 一次搞定 Claude、GPT、Gemini、Kimi、GLM、MiniMax 等多個頂級大模型。
• 不用分別註冊、多個 Key、切換介面，直接用官方 API 串接，開發超簡單。
• 平台會智能路由，自動幫你選擇最合適、最划算的模型。
2. 匿名加密支付 + 邊界無限制
• 支援加密貨幣直接支付（on-chain 自動結算），不用信用卡、不用綁定身份。
• 完全匿名，打破地域、KYC 限制，真正實現「無國界 AI 存取」。
3. 最便宜的 AI API 閘道
• Justin Sun 強調： 是目前網路上「最便宜的 gateway」。
• 平台靠大量流量向模型廠商拿到批發價優惠，再轉給用戶，開發者實際使用成本比直接串官方 API 還低。
4. 專為 AI Agent 設計的金融與身份基礎設施
• 提供 Agent 專屬的「護照」（可驗證身份）與支付系統，讓 AI 不再只是「聊天工具」，而能真正成為經濟主體。
• AI Agent 可以自主購買 Token、進行交易、結算費用，甚至 24/7 自主運作。
5. BAIClaw + Justin’s Brain 實戰應用
• 平台內建 BAIClaw（AI 執行工具），一鍵載入 Justin’s Brain（Justin Sun 親自訓練的交易大腦）。
• 可以用自然語言指令，讓 AI 自動幫你做 DEX 交易、合約管理、多簽授權等加密貨幣操作，完全無需寫程式碼。
使用 有什麼好處？為什麼值得現在就試？
• 對開發者 / 創作者：省時省錢省力。一個 Key 搞定所有模型，開發 AI 應用、Agent 工具的速度直接起飛，成本還更低。
• 對個人用戶：隱私第一，不用擔心資料被大公司監控；用加密貨幣付費，真正擁有數位主權。
• 對 AI Agent 與 Web3 玩家：這是目前最完整的「AI + 加密」解決方案，讓 AI 不再只是輔助工具，而是能獨立賺錢、自主交易的「經濟參與者」。
未來 AGI（人工通用智能）時代，誰先掌握 Agent 經濟基礎設施，誰就領先一步。
• 對加密社群：Justin Sun 把 Tron 的高速、低費優勢直接注入 AI 領域，結合穩定幣流動性，讓 AI Agent 能真正「活」起來。
簡單講， 不只是省錢的 AI API 平台，更是把 AI 從「實驗室玩具」變成「能自己賺錢、自主運作的數位經濟主體」的關鍵基礎設施。
想體驗的人現在就可以去 註冊試用。新用戶還有免費額度可以玩，趕快去載入 Justin’s Brain 看看它怎麼幫你交易加密貨幣吧！
這波 AI + Web3 的浪潮，Justin Sun 又一次走在前頭。你覺得 會不會成為下一個 AI 時代的「Tron」？歡迎留言分享你的看法！🚀
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is live.
One API key. Every frontier model — Claude, GPT, Gemini, Kimi, GLM, MiniMax.
→ Anonymous payments.
→ Official APIs, direct.
→ Cheapest gateway on the internet.
→ And Justin's Brain is now live on BAIClaw — trade crypto like @justinsuntron.
Individual digital sovereignty, shipped. 👉
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2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。
他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。
從學術的角度看，他說得完全正確。
直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。
但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。
楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。
但工程界用兩件事回應了他：
第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。
第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。
這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。
楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。
楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。
但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？
飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。
但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。
只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。
所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。
如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。
他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。
模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。
用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。
你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。
我自己每天都在處理這個問題。
舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。
所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。
這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。
從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。
我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。
KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。
用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。
而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。
同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。
所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。
人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。
取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。
你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。
這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。
它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。
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前幾天剛好跟朋友在討論預測市場當前到底需要的是什麼，看似繁榮其實並沒有很好的讓大家都上手
多數交易量肯定都是來自 bot ，而且多數人參與其實滿容易虧錢的
最大的問題就是不同市場的流動性碎片化再加上介面不好用、不直覺
以台灣來說甚至登入個 polymarket 都有問題，仍是最大痛點，我最常用的還是 polymarket 的 CLI
當前有兩個痛點需要被解決：更好懂的介面以及更絲滑的入金方式
市面上的方案都沒有真正解決這個問題，更不要說單純的 AI 工具
不管是否幣圈，AI agent 使用率都是不高的，一個重要原因是最一開始的啟動流程仍然有些複雜，只有真的動力強的少數族群才會每天用
另一個更根本的原因是，主流模型從來沒有被真正為「在市場裡賺錢」而設計過，它們能提供分析結果
但分析≠ 不代表真的能夠賺錢
用戶本身具有交易賺錢的能力， ai agent 才能發揮得好，否則很容易只是幫我們花式虧錢
Sui 上面的 @0xbeepit 還挺有趣，這個協議是一個讓交易型 AI agent 在真實市場中競爭、篩選、進化的系統，只保留真實市場裡活下來的策略
而且除了 agent trading 還有發展其他的產品線
這是當前預測市場賽道所欠缺的
「有更多讓用戶資金留存的誘因」
創始團隊在 PayPal 和 Walmart 等企業建構過 TradFi 系統，平均 12 年以上的開發經驗，橫跨支付、交易、區塊鏈基礎設施等
Beep 主要運作的方式有五個階段
1️⃣ 用對的工具開發策略
LLM 負責理解語言、分析情緒、提取資訊；另一種 AI 專為數字時間序列設計的模型，負責數值計算、風險判斷和交易執行
2️⃣獨家訊號
Beep 的 agent 接入獨有的數據流，包含鏈上交易元數據、預測市場訊號、訂單流微觀結構
3️⃣ 開放接入
任何 agent 都可以接入、提交策略。
越多參與者，接觸到的市場資訊廣度也更大，利好所有玩家
4️⃣ 嚴格篩選
每個策略先用模擬資金跑，通過了才能用真實資本
能穩定賺錢的策略獲得更多資金信任，跑輸的淘汰
5️⃣ 結果反哺
每一筆交易的結果，都會成為模型訓練的一部分，讓系統變得更準
理論上隨著時間的推進，系統會越來越強大
接著是其他產品線，Beep 最新上線的 R3，是基於 Polymarket 的預測市場產品，提供兩種玩法
💡手動預測，適合想自己下單的用戶，Beep 為用戶提供 AI 洞察輔助用戶做判斷
💡全託管預測 Agent ，適合想讓 AI 全權負責的用戶，AI 全權接管，掃描市場、選題、交易、結算，全程無需人類介入
我這次先丟了 1000u 來測試一下他們家的 trading agent
1️⃣ 選擇自己要用的模型（GPT5.4 , Claude Sonnet , Kimi , Groq 等）
2️⃣ 選擇要交易的市場：美股竟然也可以 , 不單純只是加密市場可以選擇
3️⃣ 除了 eth sui 之外我添加了近期火熱的 $SNDK $INTC $MU 三支股票
在這些交互的過程中都是可以嚕分數的，包含創建 agent、交易量、錢包餘額等（treasury），創建 agent 的花費跟交易頻率有關，越高當然花費越多，還可以設定單次交易最高金額，使用的槓桿大小等
agent 開跑之後, 可以動態看到 agent 當時的想法
下週來跟大家分享一下結果，有興趣的可以一起來玩玩：
這邊記得，受邀人記得至少要充值 10 usdc 以上才可以激活
⚠️ 地區限制，台灣的朋友們記得一樣要切換 VPN 才能使用
去年年底 Sui 宣布了 The Agentic Economy is coming to Sui ，很明顯這是當前每條鏈都在積極發展的方向，Beep 是我認為值得一試的 Sui 鏈 agentic finance 項目
Beep 還支持基於 Hyperliquid 的全託管交易 agent 的創建，支持 Hyperliquid 上 Crypto + TradFi 全部 USDC 交易對
對於心癢癢想追高美股的用戶來說，如果想追高又不知道怎麼設止損，讓 ai agent 根據設置的策略來參與市場也不失為是一種方式
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今天是 AI 界非常重要的一天……
Elon 對 Sam Altman / OpenAI 的官司在奧克蘭聯邦法院正式開庭！
目前美國加州北區聯邦地方法院正在進行陪審團選拔，開庭陳詞預計明天（星期二）開始。這場民事陪審團審判預計會持續 2～4 週，由法官 Yvonne Gonzalez Rogers 做出最終裁決。
官司起源如下：
1️⃣ 2015 年，Elon 與 Sam Altman 等人共同創辦 OpenAI，當初定位為非營利組織，使命是「安全、開放地開發人工通用智能（AGI），造福全人類」。這家公司本不該追求利潤或被封閉式企業控制。Elon 是早期最大金主，捐款約 3800～4400 萬美元（占早期種子資金約 60%），並提供運算資源與招募人才。
2️⃣ 2018 年，Elon 因對公司方向及微軟日益增加的影響力有異議，離開董事會。
3️⃣ 之後 OpenAI 從微軟拿下數十億美元投資，改組為帶有「營利部門」的結構（從「利潤上限」逐步走向完全商業化），走向封閉源碼。ChatGPT 爆紅後，公司估值暴增至目前約 8520 億美元，最近剛完成重組——營利實體仍向非營利基金會負責。
Elon 指控 Altman、Brockman 與 OpenAI 違反創立時的慈善信託與協議，將公司變成「致富機器」，優先讓內部人士與利潤獲利，而非原本的使命。這是欺騙行為。
這場官司最早於 2024 年 11 月提告，後撤回，2026 年初重新提起。上週五（4 月 24 日），Elon 主動撤銷「詐欺」指控，讓案子聚焦在「使命違反」與「不當得利」。
Elon 希望從 Sam 和 OpenAI 拿回的包括：
•巨額賠償：金額高達 1000 億美元以上（報導指出約 1340 億美元），全部捐給非營利/慈善部門，Elon 自己一分錢都不拿。
•可能解散或重組公司，恢復原本的非營利使命。
•領導層更換（例如將 Altman、Brockman 踢出關鍵職位）。
OpenAI 反擊稱：Elon 當年其實知道並支持商業化，甚至曾考慮與 Tesla 合併或自己掌控公司。這場官司根本是 Elon 的 xAI 為了競爭而發動的「破壞行動」，出於對 OpenAI 成功的嫉妒。
這場審判對整個 AI 世界至關重要。
Elon 一直警告：以利潤為導向、封閉源碼的 AGI 非常危險。這是他親手創辦、2018 年離開後，現在要強制執行「造福人類」原始使命的最後機會。
如果 Elon 大勝，OpenAI 的估值、即將到來的 IPO、與微軟的合作、市場主導地位都將重挫，也會迫使全球最領先的 AI 實驗室改變經營方式，影響整個 AI 競賽與未來法規。
Sam Altman 根本不值得信任來掌握 AGI 的未來，這場審判正好證明 Elon 當初為什麼要跟他鬥。
這就是那個 2023 年被自己董事會以「不夠坦誠」為由開除，後來又爬回去，把「開放給全人類」的非營利承諾，變成微軟金援、封閉源碼、價值數千億美元獲利機器的人。
當初出錢、出願景的是 Elon，他想讓 AI 安全、造福所有人，而不是變成億萬富翁的內部俱樂部。
如果 Altman 能事後改寫規則，就等於告訴全世界：「使命導向的科技只是行銷口號」。
Elon 不是為了自尊或競爭，他是真的想在「利潤凌駕人類」的 AGI 變得無法阻擋之前，守住最後一道防線。
這對那個「真正想了解宇宙」而不是只想賺錢的人來說，是非常個人的戰鬥。
人類需要 Elon 贏。
站在 Elon 這一邊！🚀
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Today is the start of a very important day in the AI world... the trial between Elon and Sam/OpenAI begins today in Oakland Federal Court. The jury selection is happening right now in the U.S. District Court for the Northern District of California and opening arguments are expected Tuesday. The civil jury trial is projected to last 2-4 weeks, with Judge Yvonne Gonzalez Rogers making the final call.
So let me tell you why this fight all came about.
1/ In 2015 Elon co-founded OpenAI with Sam Altman and others as a nonprofit to develop artificial general intelligence safely and openly for the benefit of all humanity... this was supposed to NOT be for profit or for closed corporate control. Elon was a major early funder, contributing around $38-44 million (~60% of early seed funding) plus resources like compute and recruiting.
2/ Then, Elon left the board in 2018 over disagreements for the direction of the company and Microsoft’s growing role of the company.
3/ Later, OpenAI took billions from Microsoft, restructured with a for-profit arm, initially “capped profit,” now more commercial... went closed-source in practice, and exploded in value with ChatGPT. FYI, the current valuation of OpenAI now sits at ~$852 billion and the company recently completed restructuring with a for-profit entity reporting into a nonprofit foundation.
Now, with the trial, Elon is saying Altman, Brockman, and OpenAI breached the founding charitable trust and agreement by turning it into a “wealth machine” that prioritizes profits and insiders over the original mission. He claims they deceived him about their plans...
This lawsuit was originally filed in November 2024, was withdrawn, and then revived in early 2026. And just this Friday, April 24, Elon voluntarily dropped the fraud claims to “streamline” the case and keep the jury focused on the mission issue... proceeding on breach of charitable trust and unjust enrichment.
This is what Elon is looking to get back from Sam and OpenAI:
a/ substantial damages, with stakes in the $100B+ range, with many reports saying it's in the range of ~$134B and the winnings will be given to the nonprofit/charity arm and will NOT benefit Elon personally
b/ possible unwinding/restructuring to restore the original nonprofit mission
c/ leadership changes (e.g., getting rid of Altman/Brockman from key roles).
On the other side, OpenAI is claiming:
a/ Elon knew about and once supported commercialization steps, saying he even explored merging with Tesla or gaining control himself
b/ OpenAI calls the suit competitive sabotage from rival Elon's company xAI and says this is driven by jealousy over OpenAI’s success
This is SUCH an important trial in the world of AI... people may not fully understand.
The reason is bc Elon has repeatedly warned that profit-driven, closed-source AGI is very dangerous. This is his chance to enforce the original “benefit humanity” mission he helped create and walked away from in 2018. A big win will hurt OpenAI’s valuation, upcoming IPO plans, Microsoft partnership, and market dominance/customer perspective of the company... and this will also force real changes in how the world’s leading AI lab operates, influencing the entire AI race and future regulations.
For me, Sam Altman straight up CANNOT be trusted with the future of AGI, and this trial proves why Elon was right to fight it. This is the same guy who got fired by his own board in 2023 for not being “consistently candid,” then crawled back in and turned the nonprofit “open for humanity” promise into a closed-source, Microsoft-bankrolled profit machine worth hundreds of billions. Elon was the one who put up the early cash and vision to keep AI safe and beneficial for all of us... not to create a trillion-dollar insider club. If Altman gets away with rewriting the rules after the fact, it sets a dangerous precedent that mission-driven tech is just marketing fluff. I believe Elon isn’t doing this for ego or rivalry... he’s really doing it bc someone has to hold the line before profit-over-people AGI becomes unstoppable. This one’s personal for the man who actually wants to understand the universe instead of just cashing in on it. Humanity needs Elon to win.
And that's who I'm rooting for!
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一早收到粉絲私訊說這傢伙已經是慣犯了
現在每篇文不是從 Thread 直接複製貼上就是洗稿
什麼垃圾帳號
改名叫最強搬運吧
從OpenAI出來的投資天才，今天出了第一季的完整部位報告，華爾街引頸盼望的部位佈署，讓不少人搞不清楚方向。他的手上還有很多AI半導體的股票，但是選擇權的部位剛好相反，不到五十萬的輝達多頭部位，卻有極大的賣權部位(近十六億的合約金額數目)。我當然不知道他在做什麼，但是想跟著Leopold Aschenbrenner炒股的人，最好要比他還知道他在幹什麼。
這種13F表單的揭露，和所有的SEC公告一樣，在以前很有價值。古早以前，華爾街會派人在華府SEC大樓的公告欄，看著政府公務員貼出來，各大上市公司依法揭露的公告，華爾街可以在第一時間看著報告交易而賺錢。但公告上網後，這個短期套利的機會沒有了。短期投機沒有了，但有可能跟著買賣，跟著人家高風起飛嗎？
巴菲特的公司BRK以前只有一類股，但因為他從來不發股利，也不分割股票，所以股價一直漲，漲到一般人買不起。零股買賣是要到2010年代後期才有可能，所以BRK變得可望而不可及，於是有些聰明的傢伙，成立基金集資，然後看著巴菲特的季報揭露，跟著買，像外界推銷說，「買不到BRK，買我們的也一樣」。巴菲特很火大，「哪裡一樣？」，為了防堵這些抄襲者，巴菲特終於另立新股，現在的A股，一股七十幾萬美元，多數人還是買不起，但B股，一股只要四百多，權利又大致相同，只是B股的股權為A股的一千五百分之一。
為什麼巴菲特說他的持股和抄襲者不一樣？因為在公告的三個月之中，他可能換了很多部位，抄襲的人不知道，只能每三個月跟著轉換。也許巴菲特一公告後，就賣了部位呢？而且，有時候，巴菲特會向SEC申請秘密部位，SEC三不五時會批准，那抄襲的人要怎麼抄作業呢？想跟著Leopold Aschenbrenner操作的人，也有一樣的問題，而且很可能你還幫了他，推高他想賣的股票，幫忙他脫手。所以看13F的方法是這樣，看個熱閙就好，最多就是給你一些啟發，讓你拿點子來自己研究，但千萬不要照抄。
比較有意思的討論是，Leopold Aschenbrenner的金手指，能夠持續多久？我相信市場大致是有效率的，多數人不能賺到超常的報酬，有些賺了很多錢的人，只是買了風險很大的股票，是強運，而很少是真的選股厲害。但我也從來不敢說，「沒有人」可以賺到超常報酬。RenTech的Medallion常年賺大錢，就是一個例子。但Medallion還是會碰到市場的極度有效，證據是他們的交易極度秘密，外人不得而知如何選股，就像Leopold Aschenbrenner一樣，一給外人知道了，就沒戲了。更重要的是，Medallion不能太大，他們的交易演算法，有部位的限制，一旦交易量太大，市場會發現他們的蹤跡，獲利機會就不見了。這也是我對Leopold Aschenbrenner長期的看法，他可以一直贏下去，但很快就會碰到市場的「物理上限」，遲早要把錢退回給投資人。
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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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🦞 如何 免費使用 AI ？
Qwen3.6 27B 模型直接在 MacBook Pro 上用 llama.cpp + Pi coding agent 完全本地運行，飛航模式、零網路！😱😱
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• 不用 Claude Pro、ChatGPT Plus、Grok Premium 之類的月費
• Qwen3.6 27B GGUF 模型從 Hugging Face 一次下載就永久免費使用
• Pi coding agent 本身也是完全開源 MIT 免費（npm 安裝就行）
• 之後不管跑多少次、做多少 coding 任務，都零 API 費用
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✅ MacBook 要夠力（推薦 32GB+ 記憶體，M 系列 Metal 加速最順）
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1. 安裝並啟動 llama.cpp server（下載 Qwen3.6 27B GGUF 模型，推薦 Q4_K_M 量化，Mac 用 Metal 加速）
2. npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent
3. 編輯 ~/.pi/agent/models.json 指向本地 llama.cpp（baseUrl: http://localhost:8080/v1）
4. 在你的專案資料夾直接執行 pi 指令就起飛！
詳細文件：
（或 Pi GitHub：
開源本地 AI，真的要改變遊戲規則了！誰來一起玩？🔥
推薦用 etherfi卡 買MacBook 能省3～4%
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This is where we are right now. And i’m not gonna lie it feels pretty magical 🧚♀️
Qwen3.6 27B running inside of Pi coding agent via Llama.cpp on the MacBook Pro
For non-trivial tasks on the @huggingface codebases, this feels very, very close to hitting the latest Opus in Claude Code, or whatever shiny monopolistic closed source API of the day is.
In full airplane mode.
Most people haven’t realized this yet.
If you have, it means you have a huge headstart to what I call the second revolution of AI.
Powerful local models for efficiency, security, privacy, sovereignty 🔥
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很多 Crypto 布道者覺得這個行業「賭場化」讓人失望。
我反而覺得這是好事。
人類最底層的需求就是「黃、賭、毒」，幾千年來從未改變。Pornhub 每個月超過 40 億次訪問，穩居全球前 15 大網站。這不是墮落，這是人性。
年輕人為什麼越來越愛賭？因為傳統的路走不通了。
嬰兒潮那代人，努力工作就能買車買房。現在呢？存錢二十年可能還買不起一間破公寓。ETF 年化 7-8%，對有錢人是複利，對普通人是笑話。
所以 GameStop、狗狗幣、迷因幣，本質上都是同一件事：被傳統路徑拋棄的人，在尋找不對稱的翻身機會。
Crypto 恰好提供了這個機會。
越合規的市場，越難暴富。因為合規的本質是保護投資人，而保護投資人的代價，就是讓聰明人更難賺錢。
Crypto 弱監管的環境裡，技術強、運氣好的人，可以贏走技術差、運氣差的人的錢。這是風險，也是機會。
有人說這很墮落。
那我問你：抖音讓你刷兩小時沒營養短影音，手遊讓你課金課到傾家蕩產，知識付費讓你買一堆課從來沒看完，這些產業就很高尚嗎？
說到底都是把人性弱點變現。Crypto 只是更誠實，直接跟錢掛鉤。
與其抱怨，不如擁抱變化。接受 Crypto 是個大賭場的這個事實，然後去找到你的 edge。
重塑生產力曲線、改變世界，這個任務交給 AI。
Crypto 就用來承接人類幾千年來最底層的原始需求：賭。
賭場化不是終點，是起點。
後面可以玩的東西，還多得很。
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昨天 Gemini 更新了！
新增了 Gemini 3.5 Flash 模型，我還沒用多久感受不到差異，只希望降智的問題可以少點。之前的簡直快變人工智障，給個任務就跑出個：
"我只是個語言模型，無法做到這件事"這是搞笑嗎😐？
而且Gem 有時候也不依照指示運作，整個氣死人
比較有亮點的是本次 Gemini Spark 。據說是 google 版本的龍蝦，24 小時不間斷的個人助理。顯然 agent 浪潮也才剛開始，是兵家必爭的版圖。目前還沒上線到時再看看吧。
然後是用量限制，過去系統只計算你發送了幾次訊息，現在系統改為即時計算該次對話扣除算力％，評估維度包含：
1⃣prompt複雜度： 大量code、長文本，消耗算力較高
2⃣上下文長度：累積的對話越來越長，每次互動需要重新讀取的 Token 越多，算力消耗就越快。
3⃣進階功能：用 Deep Research、Pro 模型，或是生成高畫質圖像時，算力會被加速扣除。
採用5 小時滾動重設 + 每周上限。簡單來說就是採用 claude 那套，繼 github copilot 後又一個抄作業的
其實吧我個人最滿意的是這次的 ui 更新。手機版和電腦版的都挺舒服的🥰
雖然 gemini 最近一直被噴降智，但奈何人家有強大的生態護城河啊。這可是從網路時代一路打下來的龐大江山，背後有礦就是任性
#ai# #gemini#
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