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继续新手向： 我们机器学习领域有一个叫做“过拟合”的概念，说大白话就好比做一件衣服，我们都知道均码适合绝大多数人，但你从头到尾都只考虑怎么让姚明穿起来更合身，那这件衣服最后造出来，世界上能穿的人可能就没几个了。 过于专注细枝末节的完美契合，其实并不是一个合理的交易逻辑。有朋友问，为什么你要short call？我long put不行吗，我close sell不行吗？为什么你老买30-60D期权，远点近点不行吗？为什么价差要在这个范围构建，宽点窄点会不会更合适？ 当前大饼价格是71.5K，我就假设，未来三天有一条没有噪声的路径，币价从71.5K掉到70K再到73K。那么我问你，是不是有，且仅有一种期权策略，可以让收益最大化？如果是的话，会是什么策略？ 醒醒，你还真去思考啊？真去仔细琢磨这个问题的答案，你就确实踏入了一个误区。我也说这条路径是没噪声的，但实际上这种情况是不存在的，你把周期一直缩小，噪声就会无限多，不存在一个完美的框架可以应对各种走势，所以你追求一个假设的线路的完美策略是毫无意义的，但恰好我们做期权很多时候又的确要去假设线路。 因此回答上面朋友一连串的问题，我的答案全都是“当然可以啊”，在你了解这些操作的盈利面和风险因素后，肯定是都可以啊，如果有人跟你说现阶段最好的策略就是XXX之类的话，那他十有八九就是个骗子或者菜鸟。IV80+了我还去long call的话我真的就是傻子吗?万一继续暴涨我可赚的比任何策略都多，回过头来嘲笑你是傻子呢。 最近看到盐总一句很有教育价值的话——“最难的不是赚钱还是亏钱，而是你在开仓的时候就知道你的风险在哪里。”其实跟我今天讲的道理是一样的，千万别花时间去追求构建完美策略的能力，而是全面了解你当前或正在构建的头寸在波动中能给你带来什么，远比你老是纠结那几个希腊字母到底怎么运作的要有用。

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关键词：#何朝阳# #南加州大学# #FedML# #COAI# #博士团队# #开源# #联邦学习# 本文仅针对ChainOperaAI 创始成员及业务方向进行的基础调研，不涉及代币及市商层面。 Salman Avestimehr ChainOpera AI 联创；TensorOpera （前身为FedML）联合创始人 2008年博士毕业于加州伯克利分校，师从香农奖获得者、信息论与区块链著名学者David Tse教授（即Babylon 创始人） 曾担任南加州大学 ECE 和CS系主任教授、南加州大学-亚马逊可信人工智能中心的首任主任，以及电子和计算机工程系信息理论和机器学习 (vITAL) 研究实验室主任。也是美国奥巴马总统奖获得者。 基于在分布式计算领域的贡献，Salman于2020年入选 IEEE Fellow。 履历背景如下： 2008.9-2009.7 加州理工 材料研究所研究员 2009—2013 康奈尔大学助理研究员 2014—2018 南加州大学助理研究员 2018.12—至今  南加州大学 ECE 和CS系主任教授 2020-2022   Amazon Scholar亚马逊学者计划 2022.2 —至今 TensorOpera AI  联合创始人 2024.8 —至今 ChainOpera AI 联合创始人  Aiden He  何朝阳 ChainOpera AI 联创；TensorOpera （前身为FedML）CEO&联合创始人 毕业于南加州大学洛杉矶分校，获计算机博士学位；师从Salman Avestimehr  （南加州大学）、  Mahdi Soltanolkotab i教授（南加州大学）、 Murali Annavaram 教授  （南加州大学）三位分别擅长分布式计算、机器学习理论、分布式系统优化的教授和 张潼教授 （香港科技大学）。 履历背景如下： 2010-2011期间，尝试过几次创业，均以失败告终 2011.6 - 2012.6  华为开发工程师   2012.7 - 2014.11 百度高级工程师   2014.11 - 2018.7 腾讯研发团队经理和首席工程师  2017.4，received PhD offers from CMU, USC, Georgia Tech, and UCSB.收到了卡内基梅隆大学、南加州大学、佐治亚理工学院和加州大学圣塔芭芭拉分校的博士学位录取通知书。 2018.8-2022.3 南加州大学攻读计算机博士并做博士后研究 2018 — 2022期间，先后在Meta, Google, Amazon兼任研究员 「联邦学习」是谷歌在2016年提出，当时是用于训练输入法模型的新型方式。 FedML是全球最早的研究联邦学习与分析的团队之一，最开始是由博士生主导的科研开源项目。曾服务美国高校多个科研基金，辅助所在实验室发表了50多篇相关顶级论文。 2022年2月，何朝阳与Salman先是于加州共同创立了ai 初创公司 FedML，并于中国香港设有分公司，以公司化的形式将学术成果升级为工业化平台，探索在智慧城市、医疗、工业化IoT等场景下的商业落地。 在FedML成立之初就得到了Plug and Play、GGV、奇绩创坛 、AceCap，以及个人投资者加州伯克利教授、斯坦福教授“香农奖”得主David Tse，美国南加州大学校友王言治、张弥教授等超千万人民币的天使轮融资支持。 2023年3月，何朝阳与Salman 在FedML 内部组建了一个研究人工智能通证经济的加密团队，为如今的ChainOperaAI项目做好了全面准备。FedML的区块链团队主要由斯坦福大学、德克萨斯大学奥斯汀分校等顶尖学府的顶级区块链工程师和教授组成。这也是Chainopera AI 的雏形。 2023年6月 FedML 融资超1300万美元. 特此声明：本文绝对客观中立，且不涉及任何利益关联。仅供参考，不作为任何投资建议。 @ChainOpera_AI @AidenChaoyangHe @avestime @ShinjukuSokai @CryptoEmree_ @nine_DeFi @coldcupidrong @shawnchen_eth @junjieBTC @BudhilVyas @Bitcoinhabebe @octopusycc @guanhaibit @yaoyao_well @Meta8Mate

很多消费级 biomarker 不是直接测量值，而是由原始传感器信号、个人资料（体重/年龄）、经验公式、机器学习模型或人群拟合数据共同推算出来的。 它们适合看趋势、相对变化、长期自我比较，但很多不适合当作临床级绝对值。 比如： VO₂ max / 最大摄氧量：趋势有价值，绝对值要谨慎。 基础代谢率：大概区间可以参考，个人误差常常很大。 无创血糖：目前应高度怀疑，不能替代 CGM 或血糖仪。

这几个麻省理工的免费 AI 课程，看完直接入职大厂! 从入门到精通，涵盖小白 AI 入门、深度学习、机器学习到生成式 AI 1. AI 101 教你 AI 基本术语和思路，适合完全小白先打底 2. 生成式 AI 解释 ChatGPT 等基础模型如何运作，比上一门课程多一点技术细节，但还是概览性质。 3. 如何 AI 化任何事物 这门课程侧重把 AI 用到音乐、艺术、系统设计等创意领域，需要一点 Python 基础 4. 深度学习训练营 这门课程动手实验多，适合想快速上手神经网络的同学。需要初等微积分和线性代数基础知识 5. 机器学习导论 核心课，需要线性代数 + 概率统计 + 编程基础。真正教你会用的 ML 算法 6. 人工智能 经典本科 AI 课，教知识表示、问题求解、搜索算法等传统 AI 方法论，需要编程经验、离散数学等 CS 基础，逻辑和算法思维要求高

1 、我的判断啊，我身边有两个人，一个是浙大的，一个月赚了几百万——帮助学生考研复试逆袭，就是让学生学会用AI辅助短期做一个机器学习项目（本专业融合ai，AI短期给你生成几百页的PDF项目），导师在面试时看到这种跨界且极具深度的项目产出，不管你初试成绩多少都会抢着要你（高考等强基等面试亦然）

无意中刷到一个不错的博客：清雨影的Blog 感觉是一个相当有个性的工程师，很有趣的灵魂，技术方向横跨机器学习、数值模拟、Linux运维和Web开发，还有各种犀利吐槽，在这个AI各种生成文章的时代，这些清流博客很少见了。或者说这就是你们要的活人感哈哈。

Inference：从理论走向基建，JSTprove 登陆 Subnet-2 截至 2026 年 1 月 21 日，Inference @inference_labs 宣布其技术已完成到生产环境的准备，目前JSTprove 已在 Subnet-2 正式投入生产，正在为真实的机器学习（ML）工作负载大规模扩展zk证明 DSperse 模块化切片，破解大模型“不可证明”难题 Inference @inference_labs 成功的底层在于利用 DSperse 技术对验证路径进行了根本重塑： ①模型组件化切片：DSperse 通过将庞大的机器学习模型切片为一系列可验证的组件 ②从理论向基础设施跨越：这一技术路径让可验证推理（Verifiable Inference）成为可大规模分发的工业级基础设施 这一进展确立了 2026 年 AI 生态的全新标准： ✅确立 AI 决策的审计主权 ✅驱动可验证智能的规模化爆发 Inference 正在为未来的Autonomous Agents和去中心化金融夯实最真实的信任基础