用 React Three Fiber 打造的 Artemis II 互動任務探索器：3D 太空教育新體驗 🎏超酷的互動 3D 專案——Interactive Artemis II Mission Explorer，由開發者 redradman8（RADMAN）使用 React Three Fiber（R3F） 與 Three.js 快速打造完成。 👉🏻這個專案把 NASA 的 Artemis II 月球任務變成一個可以親手操作的 3D 模擬器，讓任何人只要打開網頁，就能跟著 SLS 巨型火箭與 Orion 太空船，一起「飛」完整個任務！ • 真實任務時間軸：從發射、助推器分離、核心級分離、月球飛掠、返回地球到濺落，全程用時間軸控制。可隨時快轉（1x、2x、3x、5x），甚至倒轉播放。 • 超逼真粒子效果：同時運行 6 組粒子系統，包含引擎火焰、RCS 姿態控制噴氣、分離馬達、進入大氣層的電漿、降落傘等，往前倒退都完美同步。 • 三種視覺主題即時切換：藍圖模式（線框風）、太空模式（真實宇宙感）、電影模式（加上後處理 Bloom 光暈），切換時不會重置鏡頭或動畫。 • 互動點擊體驗：總共 14 個可點擊的火箭與太空船組件，點擊後鏡頭自動飛過去，並彈出詳細資訊面板（全部資料來自 NASA 公開的 Artemis II Reference Guide 與任務時間表）。 • 技術亮點：全部用 React Three Fiber 寫成，場景圖不會因為換主題而重建，效能極佳，適合用來做教育、科普或太空迷的玩具。 試玩連結：** （建議用電腦大螢幕開啟，效果最震撼！） 這個專案不只是炫技，更展現了 Three.js 在科普教育上的巨大潛力——把複雜的太空任務變成人人可親身體驗的互動故事。

單晶片競賽終結！黃仁勳動用 4 萬名工程師打造 Vera Rubin，宣告 NVIDIA 正式轉型為「AI 工廠」。液冷、網路與算力全面整合，這套史上最複雜系統平台，完全依賴台灣供應鏈才能運作 。

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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矽電容（Silicon Capacitor） 1. 誕生背景與核心優勢 傳統鋁質電容與常規MLCC在HPC、AI伺服器、1.6T及以上高端光模組等高速、高發熱場景下，已無法滿足低熱敏、高穩定性、高頻濾波的需求。矽電容正是為此應運而生。核心優勢： - 透過閾值優化大幅提升性能，能有效過濾高速電流雜波、降低發熱干擾、保護主晶片。 - 大幅提升高端模組整體運行穩定性。 - 非MLCC：無需陶瓷封裝，以裸晶形態存在，直接替代主晶片周邊的高頻MLCC及傳統鋁質電容，是高端算力與光通訊專用的無源器件。 2. 技術與工藝特點 - 製程要求：僅需8吋、12吋成熟晶圓製程，無需5nm/7nm等先進製程。 - 核心技術壁壘：不在晶圓工藝複雜度，而在於電容/電感設計能力以及電力基礎技術累積。 - 最大工藝難點：切割環節（需精準避免損壞晶片）。國內掌握成熟切割工藝的廠商極少，這是當前產業核心壁壘。 - MLCC廠商轉產難度：極高。缺乏專項設計經驗與電力技術累積，跨界嘗試進展緩慢。 3. 完整產業鏈分工 - 晶圓製造：目前主要依賴國外晶圓廠。 - 封測環節： ‧ CP測試 ‧ 晶圓減薄 ‧ 磨平 ‧ 雷射切割（核心設備來自日本） - 出貨形式：以裸晶晶圓形式交付下游。 - 成本結構：封裝成本約占單顆整體成本的30%。 4. 產能、良率與擴產 - 晶圓尺寸：8吋與12吋均已量產。 - 單片晶圓產量：少則數萬顆，多則二十多萬顆（高端模組單片可達20-30萬顆）。 - 產能壁壘：量產階段壁壘不高，可透過新增設備快速擴產。 - 擴產規劃：多家企業三期工廠建設中，同時規劃先進封裝產能擴建。 5. 下游應用場景與用量（核心驅動力） 主要應用領域：高速光模組與HPC/AI伺服器。高速光模組： 800G光模組已部分搭載矽電容商用；1.6T光模組已正式商用出貨，單顆1.6T光模組需用到近20顆矽電容；後續3.2T光模組的矽電容用量將大幅提升。 AI伺服器： 算力模組整體用量龐大，例如英偉達相關AI伺服器單顆可使用4-6萬顆矽電容。 貼裝方式：由下游光模組廠商自行負責MSAP貼裝。 使用邏輯：並非絕對必須，但隨著1.6T+國產化推進，傳統電容無法滿足高傳輸速率與穩定性需求，矽電容成為優先替代方案。 6. 市場空間 對標MLCC成熟市場，矽電容整體市場空間可達數十億美元級別。目前MLCC尚未被完全替代，成長空間充足。 7. 競爭格局 海外：Murata、ROHM等成熟龍頭，技術領先。 中國國內：優質設計廠商各具特色，其中蘇納光電進展最快，已實現小批量量產（月產數百萬顆），深度綁定國內頭部光模組廠商。 傳統封測大廠（如日月光、矽品）：短期內不會重點布局。原因在於矽電容屬於細分利基賽道，毛利低於HBM、CoWoS、2.5D/3D等主晶片高端封裝，非其策略重點。 8. 獲利水平 矽電容封測毛利率低於HBM、CoWoS等高端封裝，但因雷射切割等環節在中國國內稀缺性高，目前整體利潤水平較好。

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

「夜晚我回到居所，進到我的書房。進門前，我把骯髒、沾滿泥土的衣服脫掉，換上莊嚴的袍子。穿著合適後，我就進入了古人的殿堂。在那裡，我受到熱情的歡迎，我大口吞食只屬於我的食物。我就是為這個地方而出世。我和他們交談，問他們行為處事的理由，一點都不害羞、懼怕。他們則用最慈祥、包容的態度，回答我的問題。因此，四個小時內，我一點都感受不到煩燥、困擾，我忘記了所有的煩惱。貧窮不讓我害怕，死亡也無所畏懼。我完完全全地變成他們的一員。」 馬基維利的這段「風簷展書讀，古道照顏色」，在AI的時代，出現了全新的詮釋。 我到圖書館借了本從來沒看過的書，有關一個我沒有一點認識的歷史人物。我打開我的iPhone，一次掃描十頁，我用iPhone的捷徑，把掃描的書頁，轉成語音檔。我的iPhone在我運動、做雜事、開車的時候，唸這些書頁給我聽。然後，每聽了一百頁，我就把這一百頁，上傳到NotebookLM，請它做一個一小時的Podcast，再把故事整理，重講一次給我聽。我的古人殿堂，比馬基維利的殿堂更生動，我不再需要在風簷下讀書，我在AI的世界裡，有了全新的讀書體驗。 當落後的人們，不斷地擔心AI取代人類的工作時，我徜徉在AI的世界裡，享受人類歷史迄今都不可能的境界，我迫不及待想要知道，AI還可以幫我們做什麼。

1888年出生的史蒂文生，可以說是在一個鳥不生蛋的地方長大。在德州奧斯汀西方兩百英哩的地方，離文明很遠，地也種不出東西，所以他很小就會騎馬，因為放牧牛馬是當地人唯一的謀生管道。史蒂文生上學總共上了七年，之後他就開始賺錢。十來歲的小朋友，開了個馬車貨運行，從他的家鄉拉貨到附近比較大的鎮，單趟75英哩，但來回要一個星期。就像牛仔一樣，史蒂文生駕著馬車趕著貨，露宿野地。晚上就著營火讀書，把握機會，史蒂文生開始自學簿記，然後一邊讀著歷史。這樣的生活過了幾年，史蒂文生聽說附近開了銀行，憑著他的簿記知識，他去應徵了簿記員，但銀行不缺行員，缺清潔工，為了這個鄉下難得的機會，史蒂文生不幹貨運，到銀行當起了清潔工。 工作勤奮的史蒂文生(Coke Stevenson)，終於在簿記員生病的時候，頂上了缺，二十歲，還不到法定成人的年紀，他當上了銀行的行員。二十五歲的時候，銀行重組，史蒂文生被推選為銀行的總裁。但這五年時間，史蒂文生把一天當兩天用，他追求鎮上醫生的女兒，結了婚，沒錢買大房子，用自己的兩隻手，利用晚上下班的時間，拆掉舊房子的木頭，拿來蓋新房。同時，他又在晚上自學法律，在律師事務所當學徒。在當上銀行總裁的那年，同時也考上律師。 為人正直不阿的史蒂文生，很快變成縣裡的重要人物，先是被推選為縣的檢察官，專門抓偷牛馬的賊。在他的任內Kimble縣的馬賊消聲匿跡。然後他被民眾選為縣裡的大法官，在德州地廣人稀的鄉下，法官也兼縣長，所以史蒂文生變成縣城最大的官。在他的任內，把通往州府奧斯汀的馬路修了起來，完成了鄉民最渴望的公共建設。史蒂文生不貪污，不搞複雜的人際關係，他買了個牧場，不工作的時候，就在牧場裡蓋房子、修花園，沒水沒電，過著日出而作、日落而息的自給自足生活。但他的名聲響亮，讓他一再地被選為政治領袖，從州議員開始，一路當到了州長。他是德州第一個當到州議長、副州長及州長三冠王的政治人物，他也是在那個時候在德州州長任期最久的政治人物，每次他的選舉，都是超過對手極大比例的壓倒性勝利，一直要到1948年聯邦參議員的選舉，碰到不世出的政治奇材，後來當上總統的詹森(Lyndon Johnson)，史蒂文生才首吃敗仗，當然詹森的選舉髒得不像話，買票作票，無所不用其極，但那是另外的故事了。 1888年的德州鄉下，遠遠不比1889年希特勒出生的奧地利小鎮，也比不上1878年史達林出生的喬治亞，也許和1893年毛澤東出生的湖南韶山相差不多。但史蒂文生生長在美國，就算是鄉下，就算是機會稀缺，但廣大的自由土地，讓任何人都可以憑著自己的雙手，憑著自己的意志與努力，找尋到生命的出路，敬天愛人的過上有意義的一生。相比之下，希特勒、史達林、毛澤東這些魔頭，生長的社會沒有希望，也沒有讓年輕人可以有機會靠著自己雙手做點事，如果有點野心，又加上有社會的思想騷動，很容易就想賭一把，走向革命之路，變成亡命之徒，這樣的年輕人，失敗的時候多，而他們真的成功了，對世人，也是災難，而不是救贖。

【做攻略、抄作業……台灣民眾也迷“雙十一”】 日前，“雙十一購物節”（簡稱為“雙十一”）在兩岸同步開跑。隨著台灣本土電商品牌參與其中，“雙十一”已成為台灣“年度網購最大檔期”。在社交平台上，四處可見台灣民眾“做攻略”“抄作業”的身影，其中，圍繞大件家具、小型家電、品牌服飾等討論尤為熱烈。 近日，在台灣民眾常用的社交平台上，“雙十一”氣息濃厚。在10月中上旬的預熱階段，因陸劇《逐玉》在台爆火的大陸藝人張凌赫代言淘寶的消息，就已在台灣網絡上引起討論熱潮，不少台灣網友直言，選張凌赫當代言人“很懂台灣人”，“這波前哨戰很漂亮”。 近日，隨著各大電商平台陸續進入“雙十一時間”，“好物推薦”“規則解讀”“優惠整理”“免運攻略”等相關討論日益熱烈。觀察可見，台灣網友的“雙十一”討論多數圍繞大陸電商平台淘寶，但拼多多、抖音的討論度也在上升。 其中，今年淘寶推出的“AI助理功能”受到不少台灣消費者認可。有台灣網友發文稱，淘寶雙十一玩法看似複雜，但“AI助理”能以簡潔明晰的方式分析各項優惠，“非常好用”，“希望台灣的平台也有這樣的功能”。 在“買什麼”的話題當中，大件家具仍然是大多數台灣網友的選擇，家電、智能家居等討論度也很高，美妝、服飾、日用品等也被頻頻提到。而台灣民眾對大件家具的喜愛，影響了電商平台的雙十一策略。今年淘寶進一步擴增大型家具直郵商品範圍，並優化服務體驗。 淘寶天貓海外東北亞區市場總經理劉慧娟日前表示，淘寶天貓數據顯示，台灣日購用戶平均客單價高達2000元新台幣，台灣人消費金額為除大陸以外的亞洲市場最高，且個人消費者持續提升。其中，銷售主力就是家具類商品，其次則是風格服飾與運動戶外用品。 劉慧娟還提到，過去不少人對淘寶的印象是商品便宜，但近年台灣消費者已不再只追求低價，反而更重視商品設計、品牌及品質，尤其是台灣市場較少見、具有特殊風格的商品。從購物品類來看，除了家具家居，服飾、運動戶外、3C配件及興趣收藏等商品尤受台灣消費者關注。 目前，“雙十一購物節”已成為兩岸共同的“年度網購節日”。據了解，2013年，大陸“雙十一”盛況震動台灣；2014年，台灣網購族開始加入“雙十一”；2016年，台灣電商平台全面“參戰”。而“雙十一”的成功，也促進台灣電商跟進“雙12”“618”等“造節”策略。 此外，通過互動遊戲增加優惠、將活動拆分不同階段等玩法，也展現出大陸電商平台的營銷模式，對台灣網購生態帶來深刻影響。如今，無論在大陸還是台灣，“雙十一”早已不限於“一日的狂歡”。 今年10月中旬，雙十一大促熱潮提前開跑。10月12日，大陸電商平台京東啟動現貨開賣；10月15日，拼多多啟動雙十一活動，淘寶天貓同日啟動預售，20日正式開賣。台灣電商平台也迅速跟進，台灣“PChome 24h購物”和“momo購物網”於19日開啟雙十一暖身活動，台灣民眾常用的網購平台“蝦皮購物”則將於10月25日正式進入“雙十一時間”。 有台青直言，對於台灣年輕人來說，除了物美價廉之外，大陸電商平台還有個天然的優勢就是語言相通，網購服務體驗也更便捷。海峽兩岸經貿文化交流協會秘書長鄧岱賢亦曾指出，“雙十一”從大陸興起，熱度延展至台灣，反映出兩岸消費文化的交融。（來源：香港新聞網） 詳情：