如果在看 Perp 赛道里值得立刻参与、且时间窗口明确的机会，@DecibelTrade 这次预存款，值得重点参与。 我上次写过一句判断： 如果只选一个最值得关注的 Aptos @Aptos 生态应用，那一定是 Decibel（分贝）。我给它的定位是太子协议。 因为它不仅仅是 Aptos 上又一个 Perp DEX，而是 Aptos 想重点打出来的链上交易引擎基础设施。是全村的希望，只许成功，不许失败的战略级产品。 原文： 当下，对大多数人来说，最直接的参与机会就5个字：参与预存款。 这次预存款截止到 2026 年 2 月 25 日，现在只剩 3 天多时间。 Decibel 分贝目前总存款5600 万美元，参与地址 7269 个，单地址均值约 7700 美元。 先说重点：预存款到底能拿到什么？ ➤本质核心是让主网上线前的早期用户先占位， 核心福利有 4 个： 1. S0 赛季积分 2. DLP（Decibel 流动性池）优先访问权 3. 额外 USDC 奖励 4. 主网 Alpha 资格 其中最关键的是 DLP 优先权！ 一旦主网上线并开放交易，DLP 本质上就是早期社区激励和流动性份额入口（很直接了）。 拿到资格、且分配份额更高的人，相当于更早进入核心权益区。无论是之前的Hype，aster，lighter等N多项目早期的LP积分权益是赔率是最高的。 关键问题DLP 分配怎么定？ 官方机制说了不是只看你存了多少钱，更看时间加权存款评分，啥意思？ 就是不只是拼资金大小 ， 你越早参与、金额越多，停留越久，权重越高，越容易拿到更高比例的 DLP 分配。 参与方式教程 1、打开入口： 2、准备预存资产：USDC 3、支持网络：支持 APT / SOL / EVM 三条体系的 USDC 单钱包支持约 $50 - $100万存款， 也就是说，你可以从交易所把 USDC 提到自己的钱包，网络可选对应支持链（比如 Aptos、Solana，或 EVM 系的 Arbitrum / OP / Base 等）。 4、新手实操建议，可以直接用自己的 OKX Wallet @wallet，先选好你要用的网络（例如 Aptos） 先小额测试一笔（比如 50U），确认到账后再追加。 👇 除了预存款本身，Decibel 这次还有一个我认为很关键的设计： Decibel 与 Bridge 合作推出协议原生稳定币 USDCBL。 （Bridge 已被巨头 Stripe 11 亿美元收购）。 这个点很多人还没意识到它的重要性，Decibel 想把交易里最关键的抵押资产，做成协议自己的基础设施。 这样做的好处是：交易相关的一部分经济价值，不会大量流向外部稳定币发行方，而是更多留在协议内部，我的理解是这不是为了发个稳定币而发稳定币，核心是把稳定币当成交易引擎的一部分来设计。 最后，我认为@DecibelTrade Decibel 还有一个突出的的核心亮点：彻底💯开放成为链上交易引擎。 Aptos 官方重点推进走的路线和传统链上交易协议几乎完全相反。 传统协议通常是一家独大：一个团队、一个前端、一个资金池 而 Decibel 是反过来做：它把整个交易引擎开放出来，让所有人都能在 Aptos 上基于同一套底层能力去构建自己的交易产品和入口。 开发者可以通过 Builder Codes 机制直接连接 Decibel 后端，给自己的交易打专属标签，然后从自己带来的交易量中自动分走一部分手续费。 这一切无需申请、无需审核、无限制，所有流动性统一来自 DLP 金库，开发者只管做自己的前端 / 应用就行。 Perp DEX 赛道已经很卷了，真正能活下来的不会太多。 在这种环境下，单纯拼补贴、拼营销，很难形成长期优势，从封闭走向开放这种底层范式变化，构建护城河，才可能厚积薄发走出自己的特色。 当然，叙事再好、机制再先进，最后还是要回到一个最现实的问题： 能不能持续创造财富效应。 或者说，要么不给，要给就惊爆所有人，让历史铭记！ 无论如何，我会一直紧跟分贝， 说的再多，也没人看，吊用没有，干就完了！

交易的精髓，说到底不过一个“等”字。 这看似简单的一个字，却如一道高不可攀的壁垒，无情筛掉了九成交易者。 交易的本质本就不复杂，读懂 “等” 的智慧，便算摸到了入门的门槛。 可现实里，交易之所以难，难就难在没人愿意沉下心去等。 终究，唯有领悟 “等” 的深意、坚守 “等” 的定力，才能在交易的世界里，走出属于自己的路，收获想要的成果。

对币圈的路径依赖在于，红利期带来的高波动，进水期的各种简单的叙事交易，不对等的信息差，小币最早只用看OI和费率，链上层出不穷的meme和新ponzi，市场不成熟时的各种黑天鹅，会让你始终有捡便宜和早上车的机会 去年4月关税战，唯二买的股票是谷歌英伟达，总感觉有二探，一个反弹就跑了，价格锚定就接不回来了，当成比特币来做的。现在回头看，太韭菜了，思维始终无法转变，忽视了根本是无法相比的两个市场，太迟钝了。今年好一点了买了EWY DRAM没有卖，但同样没买个股，股票的投资水平依旧很差。 倒不是现在醒悟了想去马上追高，也不是吃饱喝足开始FUD自己的圈子，虽然很黑森林，但这个圈子可能依旧是小资金来钱最快的地方。是就是觉得现在明白也不晚，市场都是周期性的，投资是一个一辈子的事情，迟早要学的，慢慢克服，走出舒适圈。我感觉能在币圈游龙的，没道理在股票市场吃瘪的

成都：血战三日 成都的民主化运动，一开始就跟北京和中国其余地区有很大差别，最开始的抗议主要集中在反腐败和反官倒这样不痛不痒的口号中，甚至跟“民主”没有直接关系： “比如，当地一位英语说得很好的社会学教授，带我了解了豪华的锦江宾馆的情况。他指着那些独自坐在酒店酒吧喝着橙汁的女人说，这 里的消费是普通中国人负担不起的。看起来，这些女人似乎是妓女。我们看着一个年长的男人走到其中一个女人那里，然后两个人走出餐厅，消失在电梯里。他说，那名男子是一名著名的将军，公众知道酒店里发生的这种事情，并将其视为失业严重时期政府腐败的一个主要象征。”（小天安门：美国议员回忆成都“六四”/纽约时报中文网） “据我6月5日采访的美国领事馆官员斯科特·贝拉德（Scott Bellard)说，最开始在成都没有真正的学生民主运动，但在年轻工人和失业青年当中存在巨大的动荡，主要是对腐败和失业感到忧虑。”（同上） “不过他们的诉求有别于北京的学生。‘我印象中最重要的一件事就是，它从来不是为支持民主而抗议的。’金鹏程（Paul Goldin）说。这位宾州大学的中国思想教授，昔日是在四川大学学习中文的美国学生。从他的角度来看，学生的主要目的是要让体制从里到外变得更纯粹，他们并不想推翻共产党，反而希望党能遵守自己做出的承诺…之后很久，所有人都知道北京建了一座民主女神像之后，那时候，人们才开始使用自由、民主这种词”（《人民失忆共和国-成都》林慕莲） 紧接着，成都运动的第二个特点出现了：它是在不断的反抗政府的暴政之下，才越来越强大的。换句话说，对中国政府的仇恨，而不是对民主自由的追求，才是成都运动真正的核心动力： “五月十六日的清晨是成都抗议行动的转折点。当时超过千名的警察与大约两百名学生扭打成一团，警察在清场过程中动用棍棒和皮带殴打学生…那晚的暴力清场刺激了这场运动…有近几十万人在警方行动之后走上街头，还有多达一千七百名的学生参加绝食抗议。成都变成了游行参与者的聚集点，他们从四面八方的其他地区蜂拥而入，甚至有远至西部的阿坝藏族羌族自治州的代表团来参加抗争。学生们在墙上张贴的海报中写满了他们的希望与渴望，像是‘不自由，毋宁死！’抗议在当时成了家常便饭，在某些圈子里，连日常的问候‘吃饭了没？’都会半开玩笑地变成了‘你抗议了没？’”（《人民失忆共和国》） 四川省曾是赵紫阳的封疆，时任四川省党委书记杨汝岱又是赵紫阳的门生，因此四川党委迫切的想要把成都的运动解释成为支持北京学生的运动：“党委副书记顾金池对学生说：‘我们清楚的知道你们的绝食运动是为了支持北京学生…”（同上）成都的抗议活动确实与北京的学生运动有一些理论上的联系，但两地的社会背景差距太大，产生运动的原因也如上述般各不相同，因此四川省委的举动更像是顺势而动，借机配合赵紫阳和中央党内支持学生的派系，而不是对成都运动一个符合事实的描述。 当然，成都与北京最大的区别和关联，都来自于6月3日当天。当北京的屠杀正在策划和进行的时候，成都的抗议者已经所剩无几。然而当北京屠杀的消息通过BBC和VOA传到成都以后，全城才真正的被点燃了。也就是说，北京的抗议结束以后，成都的运动才正式开始： “在几个小时之内，充满杂音的英国广播国际频道以及美国之音却传来了北京的屠杀消息，于是数千名愤怒的市民又再度回到了成都街头。这次的群众运动展现出坚定的团结与无畏的勇气，街头的抗议者清楚知道军队在北京向手无寸铁的民众开火。数千人在成都的主要道路上游行，他们举着哀悼的花环和标语，上头写着‘我们不怕死’、‘六四屠杀，七千人死伤’、‘打倒独裁政府！’当第一波的示威群众游行到武警部队面前时，局势变得一触即发。群众的攻势被警方挡了回来，武警开始用警棍殴打示威者。现场登时爆发为全面战斗，抗议者用鞋子，砖头，人行道上的碎片，以及任何他们能够取得的东西回击武警部队。”（《人民失忆共和国》） “然而，成都人并没有被政府撑腰的暴力镇压给吓唬住。相反的，他们被激怒，变得更加义愤填膺…一群人发现了一个没怎么伪装的警察。‘愤怒的群众立刻揪住了他，像成群的老鹰一般扑向他，在我们眼前血腥地将他踩死。这种严厉的私刑让我深深震撼，它血淋淋地显示了人民对警察有多么反感。’”（同上） 至此，长达三日的血腥巷战在成都市民与中国警察之间展开。尽管许多当事人的回忆多有出入，而且各方的描述区别甚大，但是有一点是所有人都可以同意的，那就是从6月4日下午开始，到6月6日晚，成都市民的攻击对象都只有一个，就是中国政府及其代理人。不管是市政府，警察局，消防局还是国有企业，都成了成都市民的攻击对象。他们忠实的履行了“打倒独裁政府”，“暴君人民绝不放过你”，“血债要用血来还”的承诺，在实力对比明显不利于自身的情况下，用自己的鲜血谱写了巴蜀人反抗中国统治的悲歌： “到了六月四日傍晚，一群愤怒的群众放火焚烧任何属于公家的物品，包含公共汽车和警车。群众向广场附近一个殴打拘留者的警察局投掷石块，瓷砖和汽油瓶，最后还引爆火势。大火蔓延到早被洗劫一空的‘人民商场’ — — 一个占据了整个城市街区的国有市场…六月五日早上，成都的市民一觉醒来看到了不可思议的景象。街上有很多焦黑冒烟的公车，现场出奇的安静。而且唯独国家的财产遭受攻击，政府大楼的每一块玻璃都被打碎，而旁边的私人企业则毫发无伤…政府当局好像完全失去了掌控能力。一份解密的美国电报指出，武警部队的人数远远不及民众人数，他们为确保自己的安全，被迫撤退到市政府大楼。每一次武装部队试图出击的时候，都因惊人的群众数量而迅速撤退，最多只能偶尔向人群投掷几颗烟雾弹。”（《人民失忆共和国》） 笔者曾在其他地方将巴蜀的抗议称为“六五”，而不是“六四”，主要原因就是因为，整个成都抗暴过程中，最有象征性的冲击政府大楼，和市民与警察最激烈的战斗，都发生在六月五日： “6月5日上午12:15，我写了如下： “街上到处都是人，一片混乱。” “当我沿着人民南路走向广场时，我开始见到倾倒的垃圾桶和路边的栏杆。距离毛泽东塑像一个街区的地方，年轻人正在建造一个简陋的路障。最终，我壮起胆子从广场中心穿过，满地都是碎玻璃和垃圾。 “看不见有警察，但每隔几分钟，就会有一个扬声器播放公告，一个声音说到：“我们五分钟后就来抓你。”又一阵恐慌爆发了，人们都纷纷逃走。” “大约午夜12:15分的时候，我在广场往右转，看见路上有燃烧的物体。两辆城市大巴，也许就是下午5点左右我看到的警察拖过广场作为路障的那两辆大巴，烧的只剩车架了，轮胎仍在燃烧。再远一点，一辆三轮警用摩托车也在燃烧，然后我意识到我正在走过的街区有一半着火了。” “年轻人打烂窗户、摧毁建筑物，以表达他们对政府的不满。成都体育大学的一位没有参与抢劫的学生告诉我：‘人们正在燃烧建筑物，因为政府不好。戒严是一个错误。我们不喜欢它。’” “三辆消防车从广场的方向开过来去扑灭熊熊大火。但当他们停下来，连接水管并对准火焰时，人们包围了消防车，并在五分钟之内将其中一辆点燃，并将另一辆翻过来！难以置信。人群吼叫着表示赞同。五分钟后，催泪瓦斯罐头开始爆炸，人们逃离，这种恐慌情绪并未停止，因为爆炸不断发生并且越来越靠近 — — 四，五，六个。” 我接着写道：“这是一个有趣的教训。从当局角度看，这展示了事情如何‘失控’，甚至可以‘证明’他们的论点，即骚乱是‘少数暴徒’或‘几撮不良分子’造成的。当局对于和平示威出重拳，激怒了他们。在开始实行强硬路线后，他们无法退缩，只能严厉打击。愤怒的人们，开始抢劫、放火。当局不能让建筑物就这么被烧毁，所以他们派出消防车。当人们把这些都点燃后，催泪瓦斯就来了。当局一旦开始犯错，并坚持下去，剩下的事情就自然而然地发生了。”（小天安门：美国议员回忆成都“六四”/纽约时报中文网） “6月5日上午9时左右，一伙歹徒从东、南两个方向，用石头猛击市人大常委会办公楼，将二、三、四楼临街办公室窗户的大部分玻璃砸烂。随后，这些歹徒手持钢钎，木棒，冲开东面铁门，打砸停在院内的汽车，并放火烧毁了三辆轿车。下午，一些歹徒又聚集在市人大常委会门前，向办公楼抛甩汽油燃烧瓶，将行政楼引燃，这些人还猛撞围墙，企图冲进办公区，未逞。他们便在办公楼下叫骂：楼上的人下来，把你们全部杀死… 6月5日，从下午到晚上，一伙歹徒围聚在市政府办公大院东墙外左侧，对着正在进行广播的房间高呼：杀死所有的共产党员，杀死所有的公安！” “6月5日，歹徒的暴行达到顶峰，他们倾巢出动，四面袭击，打砸警车，殴打武警、公安干警和解放军。从6月5日至6日，成都市区所有十字路口皆无交警上岗，街上亦不见穿警服、军服的军警人员。一些军警人员的家庭受到威胁，歹徒们叫嚣：先打警察，再打警察家属…歹徒们还闯进一、二、三、六等医院，搜寻受伤的武警战士，扬言‘搜出一个，就打死一个’。蜀都大道和一环路等地，每个交通路口都聚集着几百名歹徒。他们见军车、警车、轿车就砸，见军人、民警就打。他们喊着：‘有怨报怨，有仇报仇，无冤无仇，就打欺头！’”（《成都骚乱事件始末》） 而武装斗争的主力，已经从学生转移到了长期受警察欺压的群众，这一点，共产党的材料其实比西方人看到的更清楚： “石头、砖块、玻璃瓶如雨点般向人民东路派出所袭击。手持匕首，钢钎，大刀，木棒，铁棍的歹徒，声嘶力竭的对着人东派出所嚎叫着： 警察，黑xx！今天老子们要把你们黑xx锤平！ 黑xx警察！你们整老子，你们晓得有今天的下场哇。老子要点一把火，烧！ 宋良志（人东派出所所长）！你xxx是对的就出来！人东（派出所）的，还有戴大盘盘（帽）的，是对的都出来！老子们今天统统的杀死！ 共产党没有了！政府没有了！打！烧！冲哇！”（《歹徒们为什么要烧人东派出所》） 当然，和中国的材料想要宣传的相反，抗议群众其实在大多数时间都处于武器，装备和经验不足的局面。从西方和共产党的记录我们都可以看出，抗议群众的武器非常简陋，最有效的也只有燃烧瓶和高压气枪（只有共产党的记录，西方记录里并未出现高压气枪）。面对全副武装的武警和解放军，抗议群众很快失去了气势。从共产党的材料里来看，抗议群众分成许多个小团体，彼此之间并没有足够的支持，而武警一次的出动数量居然可以达到800名！6月6日，四川省委书记杨汝岱抛弃了部分由他煽动起来的学生和抗议，给武警下达了镇压的命令，武警开始放开手脚，血腥镇压抗议群众。在武器，装备，组织和经验全面领先的武警面前，抗议市民仅凭人数优势无法获胜，被分割开来，各个击破： 我问他，既然民众是多数，为什么不将警察制服。 “在成都，这是新事物。我们没有这样的战斗的经验。人们很害怕。但我们不能再忍受了，所以我们加入了。如果警察向人们开枪，他们就会变得更勇敢，并去战斗。我们医学院/医院的院长警告我们，如果我们参与学生示威，就会受到惩罚。这是真的。他们在布告栏上贴了通知。”（小天安门：美国议员回忆成都“六四”/纽约时报中文网） 武警在抓捕学生和抗议者期间，对他们实行了惨无人道的杀害： “我回到我之前待着观望事态的那间房间的阳台上。不久，有六辆卡车载着看起来像是士兵的人进入大院。他们没有持枪，但似乎有类似刺刀的武器。他们与我过去两天见过的武装警察不一样。有一个人非常醒目。他穿着不同的制服，有一把套在枪套里的手枪。 这些士兵跳出来，见一个抓一个。真是一片混乱。大多数示威者、袭击者和围观的人都跑了出去，但大约有三十多人被抓，不管他们是破坏了财产还是只是看热闹的，士兵们不知道也不关心。 在接下来的三个小时里，我们惊恐地看到这些士兵们殴打、虐待被捕的人。他们要每一个人向前迈出一步，双手绑在身后。他们给他们拍了照片，问了一些问题，然后把他们头朝下扔到水泥地的停车场。他们的头骨脑袋撞到地面发出的嘭嘭声，令人毛骨悚然。 我受不了了。我跑到酒店的大堂，那里全是碎玻璃，被砸得稀巴烂。我发现士兵的领导正和其他的士兵站在周围。我走到他面前，开始用英语对他喊：“你不能这样做！你这是在没有任何正当程序的情况下杀人。”我也不确定自己具体说了什么，但我不会说普通话，而他不会说英语。很快，一些警卫把我赶走了，我又回到了阳台，气得浑身发抖，却又无可奈何。 在他们“处理”完所有新的被捕者之后，士兵们又将他们扔到他们开来的其中一辆大卡车上，就像他们是一袋袋土豆。 如果那时那些人还没有死，那么压在下面的人很可能会窒息而死。凌晨3点刚过，他们就把车开走了。我不知道他们当中死了多少人。”（小天安门：美国议员回忆成都“六四”/纽约时报中文网） “她看到了大约二十五个人跪在院子里，头朝下，双手绑在背后。他们先是被推到在地，然后卫兵围着他们走来走去将近一个多小时。最后，指令下来了。这时‘穿黑裤子白衬衫的人上来用铁棍把那些人的脑袋敲碎’。景象惨绝人寰，她吓得在浴室里呕吐。几天后，她逃离了中国。后来她告诉一家北欧的报纸，‘他们一个人一个人的杀，那些还活着的人不断哀求他们给一条生路。’”（《人民失忆共和国》） 惨烈的三日巷战，以巴蜀人民的失败而结束。 ---成都血战：巴蜀的1989 巴蜀独立会 1.6月4日警察对抗议者使用了催泪瓦斯和眩晕手榴弹，试图驱散主要广场的人群。 2.6月4日武警清场后，警察和投掷石块的愤怒人群之间爆发了激烈的战斗。 3.6月4日成都。照片： AFP/Getty Images 4.在冲突中受伤的人等待接受治疗。头部受伤的情况很普遍，这说明警察采取了殴打抗议者头部的策略。伤者恳求西方摄影师 "告诉世界！"Kim Nygaard提供

强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。 真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。 早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。 刚刚把笔记写完，也给大家分享下。 多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。 我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。 如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。 OK，咱们进正题。 1 Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。 但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。 先从最容易看到的现象讲起，Context Window。 现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。 Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。 大模型呢？已经做到 100 万 Token。 按理说，模型的工作记忆比人大几十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。 问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。 那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？ 因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。 具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。 研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。 这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。 模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新打开，还是上次那个模型，没长进。 2 再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。 长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。 他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。 然后他发现一件怪事。 模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。 明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。 这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。 正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。 这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。 说到底，模型缺的是一种内省。 3 学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。 除此之外，他还反复提到了创造力。 2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。 所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。 很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。 但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。 这两件事的区别非常关键。 Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。 Demis 给了一个具体的设想。 如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？ 目前做不到。 为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。 用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。 爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。 爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。 目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。 这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。 4 除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。 这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。 不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。 那小模型的价值到底在哪？ 最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。 但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。 这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。 他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，剩下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。 比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。 这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。 更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。 这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。 Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。 小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。 比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。 家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设备本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。 成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。 5 讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？ Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。 支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。 为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。 一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。 在很多场景中，小模型和大模型会相互配合。 举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型直接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。 只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。 也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。 不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。 这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。 一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。 讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。 嗯，很有启发。

从不足10个粉丝，到1.16万+：这四个多月，我一边上班带娃，一边学投资，一边把产后的自己重建起来 从元旦正式开始做这个投资账号，到这条「21万做到100万」的实盘记录发出去，账号粉丝到了 11670 多。 这个结果，不管是投资，还是账号本身，都多少超出了我最初的预期。 刚开始的时候，我对这个账号其实是有点无知者无畏的。 那时候粉丝不到 10 个，我还给自己立了一个很激进的目标：两个月做到 1 万粉。 后来当然知道，这件事根本就没有那么容易。中间有很长一段时间，我都在写不出来，怀疑自己，纠结要不要继续更新的状态里反复打转。直到现在，我在内容创作上依然会迷茫，会困惑，会觉得自己知道得还远远不够。 我大概是一种什么状态在做这个账号呢。 白天上班，下班回家带娃，等孩子睡着之后，再开始刷推特、看内容、写东西。上下班的路上，我会看一些投资资讯、行业观点、分析文章。平时有空就会花很多时间去和 AI 对话，学习投资相关的内容。有些问题我会继续去找书，找课程视频。X 和 YouTube 上确实有很多很好的内容，我也一直在吸收。 我对写内容这件事有点洁癖，也有点要求。很多标准现在回头看，未必有必要，但当时我过不了自己心里那一关。 1 月和 3 月的某一天我都崩溃过，自己把自己逼疯了。工作很忙，育儿也很累，晚上把孩子哄睡之后，还要继续看内容、写账号。带孩子的时候，我几乎不会看手机，也不会分心做别的，就是全身心陪她。所以每次把她哄睡之后，我整个人都要缓很久才能重新进入到继续工作的状态。 我到现在都记得，有一个晚上我一边哭一边看youtube上 脑总MrBrain 的投资分析视频，逐渐让自己平静下来，然后再把内容写完。 刚开始做账号的时候，我会盯着粉丝量的变化，会因为涨了几个粉而开心，也会因为数据不好而失落。自己觉得写得好的但平台流量和网友不买单，我的实盘记录中间有几周，写完之后浏览量很一般。那种感觉就是你明明花了很多时间，最后它却轻飘飘地沉下去。 这个账号后来慢慢有起色，我自己觉得有几个原因。 第一，逼自己坚持更新（但有可能逼疯）。平台的流量机制就是这样，你不更新，流量很容易断崖式下滑。 第二，开始认真回复评论。一开始我不太主动回复，真的时间有限，也不想敷衍回个表情包或者几个字。后来我慢慢在这件事上做得更好了一些。 第三，输入多了。我开始看更多投资网站、博主、财报、行业资料，也慢慢接受内容不可能每次都完美。虽然到现在，我偶尔还是会被那种强迫症卡住。 第四，我做了一些系列内容。比如资金出海、投资大厦、普通散户怎么看财报、个人网站、存储周期观点输出、实盘记录等等。系列内容一旦搭起来，表达会更有连续性。 做这个账号，也逼着我更系统地研究投资。 同时持续记录这件事，让我越来越清楚地看到自己的情绪、判断和决策路径。而且公开表达也会让我对自己要求更高，因为我不想误导别人。 当然，我个人认知有限，一定有盲区，也会有偏差，所以每次看到网友认真指出问题，我其实都很感谢。 这一路遇到过一些不吝赐教的的网友，也遇到过喷子。但更多的，还是那些一路关注我、鼓励我、认真和我交流的人。真的非常感谢你们。 这一路我也有很多参照和指引。Jin老师，川沐老师，勃勃老师，qinbafrank老师，Nico老师，Tigris老师，李志老师，O大，wise老师，don哥等等。做投资的中英推博主关注了不少，也写过一期推荐，我都从大家那里学到过很多东西。 我的投资盲区其实很多，宏观、行业、个股、仓位、交易系统，各方面目前都还有局限，所以我一直在努力搭建自己的投资地图。 前面几位老师在投资上的一些分析很有价值，有些老师在存储方向的持续输出给我提供了很多参考内容。希望未来有机会能有深入交流。不断靠近，终将到达！ wise老师 @WiseInvest513 一路见证了我的挣扎和成长，他阶段性的会给我一些做内容的建议，都非常中肯有用。而且因为现实中认识，我们沟通的也比较多，我有时候会在他面前立flag来push自己。毕竟熟人还是要点面子的，做不到感觉怪丢人的。这种外部约束，对我也是很有效的推动。 从 don 哥 @dontbesilent 那里，主要是学到关于商业和自我洞察等。他公开的 skills 我会拿来照自己，看看自己到底是真的在行动，还是只是想得很多。有太多好内容想推荐了，其中有一个视频我想在这里分享下，里面有几句话我铭记且践行着：内容讲清楚讲明白很重要；KOL 是粉丝想成为的人；自媒体只是一个结果，首先你得是一个值得被关注的人，然后才会有一个值得被关注的账号。 O大 @ooeli_eth 在我粉丝量还很少的时候，就给了我莫大的鼓励。那时候我其实没有什么信心，O大认可了我的内容，不仅给了我情绪上的支持，并且在账号内容方向上给过我很具体的参考建议。对当时的我来说，那种来自前辈的认可和点拨真的很珍贵，我到现在想起都挺感动的。 李志老师 @LZRationalnvest 我们差不多同阶段开始做X平台账号的，私信交流过，上次看到他粉丝1.6万了，给他发了祝贺私信，会有种一路同行惺惺相惜的感觉。 为什么我会坚持到现在，其实原因也不是一两句话能说完。 这个投资账号不是我第一个副业尝试。我从大学开始就一直在折腾，尝试过很多和赚钱有关的事。有些拿到过结果，有些几乎没什么回报。做过电商、做过软件外包，也和朋友搞过AI创业项目，炒币等等。 我一直在折腾，也一直在找路。后来我越来越觉得，投资这件事终究绕不过去，所以就大胆地下场了。我想把这件事弄明白一点，想让自己往后走得更稳一点。 还有一个更重要的原因，是孩子刚满一岁那段时间，我也正在一点点走出产后抑郁。那时候我特别想给自己重新辟出一条路，非常想摆脱那个旧的、破碎的自己。经历过生育的女性可能会理解这种感受。 说得更直接一点，这个账号当然也有很现实的一面我就是想赚市场的钱。 我以前请教过一个投资大佬，想让他带我做短线。他非常乐意分享。他提到自己和很多人分享过自己的策略，但真正愿意执行的人很少，执行下来的人，最后都赚到了钱，大家赚的都是市场的钱。 很多博主其实也是一样，他们会用自己的经验、认知和能力去判断，然后大方分享。市场的钱，本来就是留给能看懂、能执行、能承受波动的人去赚的。 做到今天，我对投资的理解也比之前更立体了一点。慢慢知道自己适合写什么，能写什么，哪些东西自己还没有真正研究透，还需要更多知识储备。 这几个月走下来，我依然不敢说自己会投资，也不敢说自己做内容做得多成熟。但我比几个月前更清楚一点自己在路上，而且会继续走下去。 接下来，我还是会继续一边做内容，一边修正自己。 继续学习，继续记录，继续把这条路慢慢走稳。 最后非常感谢大家的关注。感恩遇见，感恩一路前行。

刚入职打拼那年，我去往舟山普陀山，在古寺门前，一位僧人径直叫住我，眉眼温和，直言我命格厚重，财运深厚，日后必在投资领域大有作为，能坐拥财源，成就一番事业。 我当下只当是江湖骗术，随口问要多少香火钱，僧人只淡淡抬手，只收五毛，分文不多取。 彼时初入金融行业，前路漫漫，满眼都是未知的风浪。从市场摸爬滚打，潜心钻研龙头标的，熬过无数个挑灯复盘的日夜，看过股市跌宕起伏，历经行情低迷、资金压力、外界诱惑、人心纷扰，无数次陷入困境，也曾在利益抉择前辗转难眠。 市场波诡云谲，有人急功近利，有人投机取巧，面对不义之财、捷径诱惑，我始终守住本心，从不赚亏心之钱，不做越界之事。我始终坚信，投资先做人，德行立根基，不贪一时暴利，只求稳中求进，深耕价值，紧盯优质龙头，守住风控底线，对每一份信任都全力以赴，不负他人托付。 一路深耕，历经风雨洗礼，褪去浮躁，沉心做投资、研趋势、守合规，用专业与初心，在金融市场站稳脚跟，一步步走出属于自己的稳健之路守住财富、斩获收益，渐渐活成了当年僧人口中的模样。 也曾遗憾错失捷径，也曾历经艰难困苦，甚至大灾，直至短期出家，都是佛心渡我，让我从未违背初心，从未丢底线和慈悲善意。 时隔多年，前年再登普陀山，古寺依旧，海风安然，我虔诚上香，捐献。 终于懂了当年那五毛钱的深意，从不是一句简单的预言，而是佛家用一份赤诚，点醒我：有德者，方能得财；行正道，方能致远；守初心，方能终得善果。 半生风雨，深耕金融，不欺人（人欺我我只忍让）、不欺心、守正道、稳行致远。我始终坚守本心，以德行做底，以专业为刃，只做靠谱投资，只守长久财运，不负每一份信任，带着有缘人，在市场中行稳致远，坐拥长久财源。

她转身走出办公室。走廊里的声控灯亮了一下又灭了，她懒得跺脚，摸黑下了楼梯。 　　回到家，苏婉清换了家居服，给自己倒了一杯白葡萄酒，坐在客厅的沙发上。客厅的一角放着一架雅马哈立式钢琴——不是她梦想中的斯坦威，但对于一个普通的钢琴教师来说已经足够了。她看着那架钢琴，想起自己二十岁时的梦想——成为可以在音乐厅独奏的钢琴家。 　　那个梦想在二十五岁那年死了。不是因为天赋不够，而是因为她终于认识到，在这个世界上，天赋只是成功的必要条件之一，另外两个条件叫「人脉」和「 　　运气」。她没有人脉，运气也一般。所以她退而求其次，成了一名钢琴教师。 　　至少体面。至少不用看人脸色。至少可以按照自己的节奏生活。 　　但现在，连这份体面都岌岌可危。 　　李志明回来的时候已经快十点了。他轻手轻脚地进门，看到苏婉清还坐在沙发上，愣了一下。 　　「还没睡？」 　　「等你。」 　　李志明在她旁边坐下，中间隔了一个靠垫的距离。这个距离是他们婚姻的精确写照——不算远，但始终隔着点什么。 　　「婉清，」他犹豫了一下，「明天……不管沈先生提什么条件，我都会答应的。只要不坐牢，什么都可以。」 　　「什么都可以？」 　　「什么都可以。」 　　苏婉清喝掉杯中最后一口酒，站起来。 　　「睡吧。明天就知道了。」 　　那一夜她睡得不好。梦里她在弹一首曲子，但琴键一直在变位置，她每按下一个音，下一个音的位置就变了。她拼命追赶，却永远追不上。最后她低头一看，发现自己的手指正在融化，一滴一滴地落在琴键上，发出沉闷的声响。 　　她惊醒的时候是凌晨四点。窗帘缝隙里透进来一丝路灯的光。她侧过头，看到李志明背对着她蜷缩在床的另一侧，被子只盖了一半。他的睡姿也像他的性格——缩成一团，占据尽可能小的空间。 　　苏婉清睁着眼睛躺到天亮。

AI的“泼天富贵”：卖铲子、造大脑、还是找场景？ 从英伟达的财报，到OpenAI的新模型，整个科技圈的聚光灯，都打在了AI身上。 这股风，吹到币圈，就演变成了一场“泼天的富贵”。从WLD、AKT到FET，几乎所有沾上AI概念的币，都走出了一波独立行情。 在我看来，目前加密世界的AI叙事，主要分成了三条路： 1 第一条路：“卖铲子的”——AI算力（DePIN） 这是最基础、也最容易理解的。AI模型训练和推理，需要消耗天文数字般的计算能力。项目像AKT (Akash Network)干的，就是整合全球闲置的GPU算力，租给需要的人。这是AI淘金热里，最稳妥的“卖铲子”生意。 2 第二条路：“造大脑的”——AI协议与Agent 这条路更进一步。项目像FET（ Agent（智能体）可以相互发现、沟通和交易的底层网络。它们关注的是AI的“智能”本身，试图为未来的AI经济，打造一个去中心化的“操作系统”。 3 第三条路：“找场景的”——AI+应用 这是最贴近我们普通人，也是我认为未来最可能爆发出“杀手级应用”的一条路。这条路上的项目，不再纠结于底层技术，而是思考一个最实际的问题：AI到底能用来干什么？ 于是我们看到了AI+游戏、AI+DeSci、AI+内容创作…… 这三条路，没有高下之分，但对我个人而言，我最兴奋的是第三条路。当技术真正找到了一个巨大的、能产生真实需求的场景时，就会爆发出持久、惊人的能量。 而今天要聊的这个项目——LeviX AI 和它的 HONO NFT——AI & NFT & 电竞 & 奥林匹克赛事。 @HoNobuild2026 LeviX的“王牌”：当AI遇上千亿美金的电竞帝国 LeviX选择的场景是什么？是电子竞技。 这是一个聪明的选择。为什么？ 1 市场够大： 全球电竞观众接近7.5亿，核心粉丝3亿，这是一个数千亿美元级别的消费市场。 2 用户够重合： 这群人，和Web3的用户，在年龄、兴趣、对数字资产的接受度上，高度重叠。 3 数据够丰富： 电子竞技天生就是数字化的，每一场比赛都会产生海量的数据，是AI模型最完美的“饲料”。 但光选对赛道没用，你得有别人没有的“王牌”。而LeviX手里的王牌，直接就是一对“王炸”：奥林匹斯电竞（OlympusEsports）全球官方合作伙伴。 奥林匹斯杯，是由国际奥委会（IOC）、希腊奥委会（HOC）与北京奥文会（APOC）三方联合推出的顶级电竞赛事。这意味着，LeviX拿到的，是“奥运会”级别的顶级资源背书。 在AI+应用这条路上，LeviX选择用顶级的现实世界资源，来为自己的技术和产品，构建一条护城河。 HONO NFT：从“奥运图腾”到“电竞黑卡” 那我们普通人该怎么参与？答案就是HONO NFT。 忘掉你对那些小图片NFT的认知。HONO的定位，从一开始就是降维打击。它的灵感源自“奥运圣火”，象征着竞技、荣誉和传承。 LeviX花了600万美金才拿下的这个IP授权和合作。权益，全部浓缩到了这张小小的NFT里。 它既是一张能让你“与神同台”（和Faker、S1mple、Uzi等传奇选手互动）、“亲临奥运殿堂”（获得奥运门票、火炬手提名）的“电竞圈全球限量黑卡”。 同时，它更是一把能为你持续创造收益的“金铲子”。 Levix的下一步动作是打造面向全球预测市场的预测市场辅助工具，其底层由强大的 AI 智能体引擎（Agent Engine） 驱动相当于构建了一个涵盖市场预测、电竞赛事、链上权益的AI智能体。 同时，Agent Engine可以帮助用户定制个性化的功能，用户无需部署、无需命令行，即可一键生成专属的交易辅助工具，相当于一个零部署的 AI 产品工厂。 在这个生态闭环中，HONO NFT 就是撬动整个 AI Agent 体系的关键抓手，也能藉由生态体系的发展反哺自身。 HONO NFT的商业模型 HONO NFT的发行，设计了一套对早期参与者友好的“抢购+挖矿”模型。 1. “早鸟”的确定性升值红利 HONO NFT的首期发售价格为200 USDT，昨天晚上已经已经全部MINT完了。接下来的每一期，价格都会固定上涨20 USDT，这种确定性的升值机制，拉满早期抢购的预期。 2. “持仓即挖矿”的空投预期 这是这张“黑卡”的第二个核心价值： Token空投： 持有HONO NFT，就直接获得了未来空投资格，有穿越长周期的价值。 每日活跃度奖励（挖矿）： 你可以通过持仓、推广裂变等方式，每天瓜分10万活跃度积分的总奖池。这些积分，未来将直接关系到你的空投权重。 LeviX AI，精准地切入了“AI+电竞”这个黄金赛道，一出手，就拿下了“奥运会”这张王牌。HONO NFT的发售，值得关注。

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