18號的活動雖然已經滿額了，但19號的獨佔攝影會還有名額喔！ 這次的形式和日本的攝影會一樣，對台灣來說是第一次挑戰💪✨ 能夠45分鐘完整獨佔拍攝的機會真的很少～ 請大家一定要把握這次的機會來參加❤️‍🔥 ⬇️報名請點這裡

晚上好 ฅ'ω'ฅ 來個開高衩學院風吧” 主人說穿這麼騷出門是想勾引誰~” 最近身上的草莓越來越多了，諾真的好喜歡這種，被愛人佔有的感覺；就這樣，向全世界盡情宣示我是你的吧❤️❤️❤️❤️ #小母狗# #騷貨# #獨佔# #大叔老公#

大家! 10月我要去台灣囉✨🇹🇼 📸 10/18（六）是【一對一攝影會】! 我會換上三套服裝： 👗 性感時裝 1 套 👙 比基尼 1 套 🩱 CK 內衣穿搭 1 套 每套服裝都能與我拍攝 4 分鐘， 並贈送一張手機合照📱 另外，參加的粉絲還能在活動後獲得一本 📖【這次在台灣拍攝的寫真集】✨ 💎 10/19（日）是【獨佔攝影會】! 完全 1 對 1 的專屬時段， 可以 45 分鐘「獨占我」💞 想聊天、想拍照都可以喔🫰 超級期待和台灣的大家見面! 📍地點：台北市內（報名後通知） 📅 日期：10/18・10/19 ⬇️報名請點這裡： 🔗 🔗

台灣股市總市值已衝上 4.14兆美元，正式超越英國的 4.09兆美元，躍升世界第7大股市！ 全球前8大股市市值對比（約值）： • 1. 美國 ≈ 70兆美元 • 2. 中國 ≈ 11兆美元 • 3. 日本 ≈ 7兆美元 • … • 7. 台灣 4.14兆美元 • 8. 英國 4.09兆美元 台灣股市代表公司（市值佔比超高）： • 台積電 (TSMC)：約 1.88兆美元（單一家就佔台灣總市值逾40%！AI晶片王者） • 聯發科 (MediaTek)：約 970億美元 • 鴻海 (Foxconn)：約 920億美元 • 台達電 (Delta)：約 1,510億美元 台灣經濟的核心就是「半導體+AI」，台積電一枝獨秀撐起整個市場！這波漲勢反映全球對台灣科技實力的信心爆棚。

非常年輕的傳奇投資人 Leopold @leopoldasch 為什麼砍了 $3 億 NVDA？而把錢全押在電力和礦場 核心邏輯是：他認為AGI 的真正瓶頸不是 GPU 光是電力、GPU 算力、BTC 礦企轉 AI 託管 這三個賽道就佔了大部分持倉 我用黃仁勳的 5 Layer Cake theory 拆解他的持倉 👇 5️⃣ 記憶體 — SNDK 加倉 816%，HBM 佔 AI 支出從 8% → 30% 4️⃣ 光學 — LITE 佔 8.7%，「不管誰的 GPU 贏都要用我的光模組」 3️⃣ GPU 雲 — CRWV call options 加了 672% 槓桿，最激進倉位 2️⃣ 礦場轉 AI — 8 檔佔 22.7%，有電有地換 GPU 就行 1️⃣ 電力 — BE 最大持倉 16.5%，能使用燃料電池繞過電網直接發電 - 最熱的記憶體和內存 - 代表 $SNDK $INTC $MU AI 模型的「工作記憶」每一次推論都需要高速讀寫 DRAM 和 NAND。HBM 短缺已成為 GPU 出貨的限制因子，記憶體佔 Hyperscaler AI 支出從 2023 年的 8% 飆升到 2026 年的 30% 💡 Leopold 在 Q4 把 SNDK 倉位加了 816%，同時用 INTC call options 押注 Intel 的先進封裝能搶到 HBM 封裝訂單。 - 半導體與光學 $LITE $COHR $TSEM $INFY 連接 GPU 叢集的「神經系統」— 光學收發器決定了 GPU 之間的通訊頻寬。800G/1.6T 光模組供不應求，交貨期超過 40 週 💡Lumentum 是最大個股持倉（8.7%），押的是「不管誰的 GPU 贏，都要用他們家的光模組」 - GPU 雲端運算 $CRWV $APLD $WYFI Hyperscaler 自己蓋不夠快，Neocloud（獨立 GPU 雲）填補缺口。CoreWeave 從幣圈公司轉型為 NVIDIA 最大的獨立客戶，已簽下數十億美元合約。 💡CoreWeave 佔組合 17.6%（含 call options），是第二大曝險，Leopold 用 call options 加了 672% 的槓桿，這是最激進的倉位，Neocloud 就是 AI 時代的 AWS - 比特幣礦企轉型的 AI 基礎設施 $CORZ $IREN $CIFR $RIOT $BTDR $HUT $CLSK $BITF 礦場是被低估的「AI 不動產」。比特幣礦場擁有現成的電力合約、散熱系統和土地，轉型 AI 託管的邊際成本極低， 💡8 檔礦場股佔組合 22.7%，是最大的單一賽道，礦場已經有電、有地、有散熱，只需要換 GPU 就能變成 AI 數據中心。Core Scientific 跟 CoreWeave 簽了 $10B+ 的託管合約就是最佳證明。 - 電力 $BE $EQT $SEI $BW $PUMP $LBRT $PSIX 💡 Bloom Energy 是整個組合的最大持倉（16.5%）當電網瓶頸停擺時，它的固態氧化物燃料電池可以繞過電網，直接在數據中心旁邊發電，EQT 則是天然氣供應商 實時追蹤他的 portfolio 👇

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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