【匯率制度】日本官員援引IMF規則稱連續三天干預視為一次行動 隨著交易員關注日本是否出手買入日圓，日本財務省官員援引國際貨幣基金組織（IMF）一項規則稱，連續三天的干預將視為同一次行動。根據IMF規則，六個月內不超過三次此類干預行動，仍符合自由浮動匯率制度的標準。

我已經開始想念台灣的大家了🥹💖 FF46 是我第一次參加的台灣 Cosplay 活動，對我來說真的非常有意義。 從星期五到星期日，連續三天 每天都有越來越多的朋友來找我，真的讓我非常感動也非常開心✨ 衷心希望能在 5 月的 PF 再次和大家見面！ 我會一直期待那一天的到來 💕 #FF46# #fancyfrontier# #開拓動漫祭# #台湾FF#

【大宗商品】金價連日上漲 但仍錄得2008年以來最大月跌幅 中東戰爭接近解決的跡象，讓金價延續之前三天上漲的勢頭，交易員的注意力已從加息轉向了經濟衰退的長期風險。不過隨著伊朗戰爭顛覆全球市場，引發對通脹飆升同時經濟增長放緩的擔憂，金價在3月總體下跌了12％。

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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。

手里有一AI赛道相关的币已经连续三天每天拉盘超过10%，很舒服。不过我已经很没自信，怕说出来就不涨了，可又想分享喜悦，你们猜猜是什么币，币安上现货的。

目前戒色第三天了 连续三天不打飞机对我来说确实是一个挑战 没打飞机的情况下感觉状态好多了 但随之而来的是现实的压力 虽然清醒的时候必须要面对现实的压力 但短暂的快感和昏沉只会让我越陷越深 所以我必须坚持下去 目前余额 2928u

回乡下旅行期间，我和正在长身体的侄女在家玩捉迷藏时，连续三天偷偷摸摸地在她昏迷状态下给她灌精的记忆 泉桃香 投稿💌： @BBBBTTTCC @SexytoBaby @SexytoDoll @SexytoGirl

转一个老粉的信： 新华粉可以收藏。 华尔街观察老师，受您启发，当我放弃所有个股，只跟踪“行业轮动ETF组合”，交易变得轻松了。 感恩您。 除了跟您的四象限ETF轮动，我还是您的老粉，是您当初ETF行业轮动时期的油管老粉。 三年前我做个股，每天晚上复盘到凌晨一两点，看公告、读研报、盯龙虎榜，眼睛都快看瞎了。一年下来，赚的钱还不够换副新眼镜。 后来看了您的节目，慢慢想明白一件事：散户做个股，天然处于信息劣势。研究三天的基本面，不如机构一个电话；盯着分时图数波浪，人家用算法交易直接左右股价。更别提踩雷——我踩过两次业绩变脸，一次财务质疑，账户直接打七折。 转折点是有一次您在节目讲，你们团队大部分资金其实都配在行业ETF上，个股仓位很低。原因很简单：ETF没有踩雷风险，流动性好，而且行业轮动是有规律可循的。 回去之后我做了一个决定：清掉手里所有个股，从此只做行业轮动ETF组合。 具体怎么轮动？我的框架就是跟您学的，很朴素，不讲那么多花里胡哨的指标。每个月月底，把30个一级行业ETF拿出来，排个序。排什么？排“月涨幅”和“月成交量变化”。选排名前五的行业，各配20%仓位。下个月底再重新排，换一批。 这个原理，就是您说的，追涨。但追行业ETF的涨，和追个股的涨完全是两码事。 个股追高，可能追在庄家出货的尖尖上；行业ETF追高，追的是一个板块的趋势动量。历史回测数据很清楚：A股的行业动量效应至少能持续2到3个月，每个月换一次，刚好吃中间最肥的一段。 我执行这个策略到现在两年多，最大的感受就一个字：松。 首先是时间松了。不用每天翻几百只股票，收盘后看一眼各大行业ETF的涨跌榜就行，十分钟搞定。晚上该陪孩子陪孩子，该健身健身。 其次是心理松了。以前手里拿五只个股，这个跌了那个涨，心脏跟着分时图上下乱窜。现在拿五个行业ETF，单个行业一天跌3%都算大波动了，心态稳得多。而且ETF永远不会跌停出不来，想止损随时能走。 当然也不是一帆风顺。去年有一段时间市场没有主线，行业轮动策略连续三个月跑输大盘。那三个月我反复问自己是不是该回个股。后来熬过来发现，这恰恰是策略的一部分——任何策略都有不适期，关键是能不能坚持。 现在我的交易计划很简单：每月底看一眼排名，调一次仓，平时几乎不看盘。年化收益虽然比不上那些一年翻倍的大神，但稳稳地跑赢指数，而且晚上睡得着觉。感觉收益率和老师当年提示的差不多。 如果华粉也受够了被个股反复收割，不妨试试ETF行业轮动。这条路不刺激，但很踏实。 当然直接订阅老师，跟踪老师的量化四象限，就跟好了。 谢谢华尔街观察老师。 华尔街观察注：这个网友很有天份，做得很好。但是，各人有个人的操作，方法是中性的， 风险提示：行业轮动策略存在失效风险，历史表现不代表未来收益。本文仅分享华粉个人交易思路，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎，请根据自身情况独立决策。