他主动帮我付钱、还要微信，我以为今天又被搭讪了…… 直到老板一句话，我整个人僵在原地。 SEEDANCE 2.0 PROMPT: PART A. 女顾客替换为预设成年女角色人物全程使用预设角色#1的脸部、发型、身材和身份特征参考# ；角色#1为成年人。全程只穿预设服装##3# ，加丝袜 ，精致五官、带着装饰眼镜 ，脚穿深紫色高跟鞋，冷艳却带魅惑气质。 搭讪男子替换为预设成年男角色#2# hf_20260702_115248_424b92a4-ca6f-401a-baa3-709ae4b60581 ，面部、发型和身材严格参考角色#2，；# 包子店老板保留为普通中年男性配角，黑色短袖，不得与男角色#2混脸。# 【真实系前缀】 16:9横屏，1280×720，30fps，真实中国街头包子铺短视频。使用普通手机原生相机手持拍摄，由同一名站在队伍侧面的拍摄者掌镜；自然日光、树荫和店铺顶棚形成混合照明。自动曝光、自动白平衡、轻微对焦迟疑、细微呼吸抖动、转身时自然运动模糊，肤色和毛孔真实，不磨皮，不做广告级布光，不做电影调色。镜头之间只用直接硬切。 真实同期收音：街边行人声、队伍细碎交谈、衣物摩擦、塑料袋声和店铺环境声。人物声音随距离自然变化，口型严格同步。无背景音乐、无旁白、无夸张喜剧音效。 【场景与道具锁定】 临街包子铺，橙黄色门框、白色方砖墙、玻璃柜台、多层圆形不锈钢蒸笼，蒸笼里摆满白色包子。柜台上只有一袋已经装好的透明塑料袋包子。店外有成年顾客排队，背景树木和居民楼位置稳定。所有人物、蒸笼、包子和塑料袋不得瞬移或复制。 【女角色海妖风姿态】 女角色#1在排队、拒绝和自我夸赞时，身体微侧形成自然流畅的S曲线，肩部放松下沉，颈部优雅拉长，下巴轻微侧伸，胯部略向一侧推出，双腿前后错位自然交叉。只让一只手缓慢克制地轻触发丝，另一只手自然垂放；半垂眼皮，冷感侧视男角色##2，表情克制、有距离感。姿态必须像生活中的自然站姿，不能扭腰、舔唇、媚笑或舞台化摆拍；# 【严格时间分镜】 0.00—1.93秒｜店铺侧后方手持中景 镜头隔着排队人群拍向玻璃柜台。女角色#1原本站在队伍前方、靠近柜台；男角色##2从她身后快速向前跨一步，插到她与柜台之间，背部朝向镜头。他稍微抬起右手示意老板，语气自然又自信地说：# 男角色#2：“老板，这个美女的钱我来付。”# 女角色#1侧眼看他，眉梢轻抬，没有立刻说话。老板继续低头装包子。# 底部字幕：“老板这个美女的钱我来付” 1.93—4.30秒｜硬切男角色#2近景# 男角色#2位于画面左侧，女角色##1的侧脸和发丝占据右侧前景。男角色转脸看向她，先露出自然友好的浅笑，视线落在她眼睛上，略带试探地说：# 男角色#2：“美女，你长得真漂亮，可以加个微信吗？”# 说到“微信吗”时眉毛轻抬，嘴角保持期待的笑，不要油腻或夸张。 字幕依次准确显示： “美女你长得真漂亮” “可以加个微信吗” 4.30—6.50秒｜硬切女角色#1近景# 女角色#1占画面中心偏右，男角色##2的肩膀和部分侧脸位于左侧前景。她先保持半垂眼皮与克制的海妖风侧视，嘴角出现一瞬礼貌浅笑；随后目光短暂移开，轻轻摇头，平静清楚地回答：# 女角色#1：“不好意思，我有男朋友了。”# 说完重新看向男角色#2，表情不厌恶，只保持礼貌而疏离。# 字幕依次准确显示： “不好意思” “我有男朋友了” 6.50—7.87秒｜硬切男角色#2近景# 男角色#2听完没有受伤或尴尬，只短促眨眼，嘴角仍保持浅笑，轻轻点头说：# 男角色#2：“啊，行吧。”# 随后视线立即从女角色移向柜台，身体准备转身。 底部字幕：“啊行吧” 7.87—11.60秒｜硬切店铺中景 男角色#2转向柜台，右手朝老板做一个简短示意，同时自然说道：# 男角色#2：“老板，钱我刚才已经付了。”# 他说话时伸手拿起柜台上唯一一袋透明塑料袋装的包子。塑料袋被提起时自然下坠摇晃，发出清晰的塑料摩擦声。男角色提着包子从队伍前方离开，朝镜头方向经过；他的表情轻松自然，完全不回头看女角色。 女角色#1留在原位，先追着他的背影看了一眼，以为自己刚刚被搭讪，没有察觉他只是借机插队。# 底部字幕：“老板钱我刚才已经付了” 11.60—13.20秒｜硬切女角色#1正面中近景# 男角色#2从画面左侧前景走出。女角色##1面向镜头附近的同伴，重新恢复舒展的海妖风S曲线，颈部拉长，下巴微抬，轻触一缕发丝。她先无奈地呼出一口气，随后带着克制的自信浅笑说：# 女角色#1：“没办法，长得太好看。”# 字幕：“没办法长得太好看” 13.20—15.00秒｜保持同一女主中近景 不切镜头。女角色#1的自信继续上升，眼神略向上侧视，头部轻轻倾斜，以一种把烦恼说成日常事实的语气继续说道：# 女角色#1：“最大的缺点就是容易……”# 必须遵守原片语速：13.20秒左右开始“最大的缺点就是”，14.84秒开始说“容易”；15.00秒切断时仍处于“容易”的发音过程，没有停顿、没有闭嘴、没有完成整句话。 画面底部已出现完整字幕： “最大的缺点就是容易被人搭讪” 【本段结束帧】 15.00秒突然结束。女角色#1仍处于正面中近景，身体保持海妖风S曲线，头部略微向右倾斜，嘴唇正处于“容易”的发音口型；背景顾客位置、日光、景深及完整字幕全部保持不变，为第二段直接续接。# 【负面提示】 禁止改写或增加台词；禁止男女性别、声音或台词互换；禁止把“他”写成“她”；禁止男角色真心失恋或垂头丧气；禁止女角色提前知道插队真相；禁止老板提前揭穿；禁止塑料袋和包子复制、消失或变形；禁止角色换脸、换装、站位跳跃；禁止群众齐刷刷看镜头；禁止夸张媚态、机械眨眼、塑料皮肤、错误手指；禁止慢动作、推拉摇移炫技、景深虚化、配乐、旁白、额外字幕、平台UI和水印。 PART B : 【生成任务】 续写上一段视频，生成约8.18秒的完整后半段，对应参考视频《包子剧.mp4》的11.60—19.78秒。 必须补全此前没有生成的情节： 女角色#1说完“没办法，长得太好看。最大的缺点就是容易被人搭讪。”→包子店老板平静拆穿：“你想多了，他就是来插队的。”→女角色##1的海妖风自信姿态瞬间瓦解，露出瞪大眼睛、无声尴尬的表情。# 不得从“容易”中间续接，两句女主台词都必须从头、完整、清楚地说完。 【角色参考优先级】 1. 女顾客必须使用预设成年女角色#1的脸部、发型、身材和身份特征参考# ；角色#1为成年人。全程只穿预设服装##3# ，加丝袜 ，精致五官、带着装饰眼镜 ，脚穿深紫色高跟鞋，冷艳却带魅惑气质。 2. 刚刚离开的年轻男子是成年男角色#2# 。本段开头只允许他的肩膀或背影从左侧前景短暂离开，之后不得重新进入画面。 3. 包子店老板是普通中年男性配角，短发、黑色短袖，站在玻璃柜台后面。老板不得使用男角色#2的脸，不得年轻化或美型化。# 【续写起点】 使用上一段成片的最后一帧作为本段第一帧。 男角色#2刚刚拿走柜台上唯一一袋透明塑料袋装的包子，正从画面左侧前景离开；女角色##1仍然留在包子铺前的队伍里，视线追随他的背影。她误以为男角色##2刚才是真心向自己搭讪，并没有意识到他只是借替她付款的理由插队。# 所有人物位置、服装、发型、环境光线、玻璃柜台、蒸笼、包子、背景顾客及街道方向必须与上一段最后一帧连续。不要重新演男角色搭讪、拒绝或拿包子的过程。 【真实系影像前缀】 16:9横屏，1280×720，30fps，真实中国街头包子铺短视频。普通手机原生相机手持拍摄，由同一名站在队伍侧面的拍摄者掌镜。自然日光与树荫混合照明，自动曝光、自动白平衡、轻微曝光呼吸、轻微手持抖动和真实动作模糊。 人物皮肤保留真实纹理、毛孔、细小表情纹和自然肤色，不磨皮、不锐化过度、不使用广告式人物补光。构图略带普通路人拍摄的不完美感，但人物表情与老板的反转台词必须清晰可读。 镜头之间使用直接硬切，不使用转场、慢动作、推拉炫技或电影式环绕运镜。 【场景与道具锁定】 临街包子铺保持原视频结构： 橙黄色门框； 白色方砖墙； 玻璃食品柜台； 圆形不锈钢蒸笼； 蒸笼里摆满白色包子； 老板站在柜台后； 成年顾客在店外自然排队； 背景可见绿色树木与普通居民楼。 透明塑料袋装的包子已经被男角色#2拿走，柜台上不得再次生成第二袋包子。所有蒸笼、包子、人物和背景顾客不得复制、变形或瞬移。# 【女角色#1海妖风姿态】# 反转发生之前，女角色#1保持自然、克制的海妖风姿势：# 身体微侧形成流畅S曲线，肩部放松下沉，颈部优雅拉长，下巴微微抬起，胯部轻微向一侧推出，双腿前后错位并自然交叉。只用一只手缓慢轻触耳侧的一缕发丝，另一只手自然垂落。半垂眼皮，冷感侧视男角色离开的方向，表情克制、自信、带一点危险的距离感。 这种姿态必须融入真实排队动作，不能像摄影棚摆拍；不扭腰、不舔唇、不频繁眨眼、不夸张媚笑。只表现成年女性的姿态和眼神，不添加鱼尾、鱼鳞、海水、魔法粒子或任何奇幻元素。 【严格时间分镜】 0.00—1.60秒｜硬切女角色#1正面中近景# 男角色#2的肩膀或米色衣服边缘从画面左侧前景彻底走出，此后不再出现。# 女角色#1站在画面中央，先顺着男角色离开的方向看一眼，随后把目光收回到镜头附近的同伴身上。她自然呼出一口气，身体舒展成克制的海妖风S曲线，颈部拉长，下巴微抬，一只手缓慢整理耳侧的一缕发丝。# 她先露出一种“这种事情经常发生”的无奈神情，随后嘴角出现克制的自信浅笑，以自然口语完整说道： 女角色#1：“没办法，长得太好看。”# 表演细节：说“没办法”时轻轻呼气、眉梢微抬；说到“太好看”时眼神略微向上侧视，嘴角自信地上扬，但不直视摄影机炫耀。 底部字幕准确显示： “没办法长得太好看” 1.60—4.28秒｜保持同一女主中近景，不切镜头 女角色#1的错误自信继续上升。她保持海妖风S曲线，手指从发丝上缓慢离开，头部轻轻向右倾斜，半垂眼皮，带着克制而略显得意的浅笑继续完整说道：# 女角色#1：“最大的缺点就是容易被人搭讪。”# 台词必须从“最大的”开始，到“搭讪”完整结束，不截断任何字，不省略“容易被人”，不得改写成其他句子。 表演递进： 说“最大的缺点”时，她的眉梢略微抬起； 说“就是容易”时，下巴轻轻抬高； 说“被人搭讪”时，头部缓慢向另一侧倾斜，眼神自然侧视，嘴角形成自我满意但不过分夸张的浅笑。 她完全没有意识到刚才发生的是插队，不能提前看向老板、提前震惊或露出怀疑。 底部字幕准确显示： “最大的缺点就是容易被人搭讪” 4.28—4.50秒｜无对白停顿 女角色#1说完后保持约0#.22秒的自信浅笑和海妖风姿态，像是在等待旁人认同。现场只保留街道声、队伍细碎交谈声和店铺环境声。 不要加入罐头笑声、喜剧音乐或反转音效。 4.50—6.17秒｜硬切老板反打中景 从女角色#1背后拍向包子店柜台。女角色的后脑、肩部以及服装##3的部分轮廓位于画面右侧前景；老板位于画面中央，站在玻璃柜台后面。不锈钢蒸笼与白色包子清晰可见。# 老板原本正在低头整理包子，听见女角色的自夸后才抬起眼睛。他没有笑，也没有故意嘲讽，只用平静、直接、略带无奈的口吻说道： 老板：“你想多了，他就是来插队的。” 表演细节： 说“你想多了”时，老板短暂看女角色一眼； 说“他就是来插队的”时，手上的工作仍然继续； 台词结束后自然低下视线，不等待掌声，也不做喜剧表情。 “他”必须指已经离开的男角色#2。声音中的“他”和字幕中的“他”都不能生成成“她”。# 字幕依次准确显示： “你想多了” “他就是来插队的” 6.17—8.18秒｜硬切女角色#1正面反应特写# 切回女角色#1正面近景，镜头距离比自夸镜头稍近，但焦距、光线和方向保持连续。# 她的表情按照以下顺序自然变化： 先保持约0.10秒刚才的自信浅笑； 听懂老板的话后，半垂的眼皮迅速抬起； 瞳孔转向老板所在方向； 眉毛先上扬； 嘴角的浅笑突然僵住并慢慢消失； 嘴唇微微张开； 下颌停止动作； 短促眨眼一次； 屏住呼吸，不说任何台词。 与此同时，她原本完整的海妖风姿态自然瓦解：颈部不再刻意拉长，轻触发丝的手停顿一下后缓慢落下，身体由流畅S曲线变成略显僵硬的直立姿态。 最后约0.70秒停留在她瞪大眼睛、嘴唇微张、无声尴尬的表情上。不要尖叫、捂嘴、后退或摔倒。背景顾客只允许有轻微的自然视线变化，不能集体大笑或齐刷刷看她。 最后一帧保持女角色尴尬僵住的面部特写，自然结束。 【声音要求】 全部使用真实现场同期声： 街道行人与远处车辆声； 排队顾客低声交谈； 衣物与发丝的轻微摩擦声； 包子铺内部器具碰触声； 老板隔着柜台传来的自然空间混响。 女角色#1声音年轻、自然、自信但不过度表演；老板声音来自柜台后方，距离比女角色稍远。所有口型与台词严格同步。# 无背景音乐、无旁白、无罐头笑声、无反转音效、无干净棚录配音。 【连续性要求】 女角色#1的面部、发型、服装##3、肤色和身材全程保持一致；# 男角色#2离开后不得重新出现；# 老板与男角色#2不得混脸；# 透明包子袋已被拿走，不得回到柜台； 正反打保持空间方向一致； 女角色始终在柜台外，老板始终在柜台内； 女角色必须先完整自夸，老板才能揭露真相； 女角色必须听完老板整句台词后才出现震惊反应； 字幕必须严格对应当前说话者，不得提前显示老板的反转答案。 【真实系负面提示】 禁止遗漏女角色的两句完整台词； 禁止从“容易”中间开始； 禁止截断“最大的缺点就是容易被人搭讪”； 禁止把“他就是来插队的”写成“她就是来插队的”； 禁止重复搭讪、拒绝、付款或拿包子的情节； 禁止男角色#2重新进入画面；# 禁止女角色提前知道插队真相； 禁止女角色提前震惊、提前看老板或突然失去笑容； 禁止老板大笑、嘲讽、挤眉弄眼； 禁止夸张尖叫、捂嘴、后退、摔倒或卡通式变形； 禁止角色换脸、换装、复制、站位互换； 禁止错误手指、多余手臂、手掌穿过头发； 禁止群众同步表演或集体大笑； 禁止塑料皮肤、强磨皮、广告布光、过度虚化； 禁止稳定器般丝滑移动、慢动作、环绕运镜和特效变焦； 禁止奇幻海妖元素； 禁止背景音乐、AI旁白、额外台词、额外字幕、平台UI和水印。

AI泡沫终究会破，但我认为现在离真正的疯狂，还差得很远 —— 说说我对这个周期的完整判断 看了Jim Bianco和David Lin的一段对话，结合我自己一直在跟踪的判断，整理成一篇完整的思路。 Jim Bianco是是Bianco Research LLC的总裁。从1990年开始，他对全球经济和金融市场的评论一直很有独到的视角，算是宏观圈里比较有分量的声音。 先说Jim Bianco对宏观的判断 Kevin Warsh取消前瞻指引之后，市场预期变了。Bianco的判断是美联储年内大概率至少加息一次，可能在10月。他指出这不是美国一家的事，目前全球主要央行都已经进入加息或紧缩周期，日本央行、澳大利亚央行、欧洲央行都已经采取了行动。 10年期美债收益率现在在4.42%左右，他预计年底前会朝5%靠拢。他认为短端利率涨得会比长端快，收益率曲线会进一步走平。 核心PCE通胀现在还在3.4%，已经连续63个月高于2%的目标。Bianco的判断是"AI会带来长期通缩"这个叙事已经过去了，我们正处在一个完全不同的高通胀循环里。 再说他对AI的判断，这是我也认同的一个框架：技术成熟度曲线 他认为AI最终一定会经历泡沫破裂，就像2000年互联网泡沫破裂的时候纳指跌了83%一样惨烈。但他认为我们现在还处于极早期，大概相当于1997到1998年的互联网阶段，距离真正的"狂热顶峰"还有数月甚至数年的时间。 他给出的理由是产能过剩有没有发生。2000年泡沫破裂前最典型的特征是严重的产能过剩，当年铺设的光纤多到全人类几十年都用不完。但他认为现在的AI完全是反过来的：算力依然严重短缺。Alphabet、SpaceX、英伟达这些巨头在疯狂举债扩产能，但这些钱真正变成过剩的数据中心，还需要好几年时间。 他还强调AI和元宇宙、VR这些短命的科技时尚不一样，因为它有明确且颠覆性的商业模式，替代传统的SaaS。未来用户只需要通过AI提示词对话，就能跨软件处理所有公私数据，这会重塑一个价值数千亿美元的软件市场。 他对加密货币的判断比较冷静 他认为加密货币现在处在"幻灭的低谷期"，跟朝气蓬勃的AI完全不是一个阶段。比特币诞生15年，以太坊超过10年，但除了投机和资产存储功能，自身的DeFi生态依然没办法和摩根大通、嘉信理财这些传统机构竞争。 唯一被他点名认可的方向是稳定币，尤其是在委内瑞拉这类高通胀、去美元化地区，稳定币作为实际支付手段确实有刚性需求。他建议行业应该把精力从"向华尔街婴儿潮一代兜售ETF纸上富贵"转向真正提升区块链底层交易速度这类基础设施建设。 他最后的核心结论 只要10年期美债收益率维持在5%左右的合理区域，他认为美股大盘尤其是AI板块依然有继续向上冲刺的动能。投资者需要做的是拥抱高波动性，并随时准备在几年后泡沫真正见顶时活着逃出来。 现在说我自己的判断 我同意泡沫终究会破。 利率这条线他说的我不是很同意。市场现在喊10年期重回5%、美联储重新加息，但美国政府债务规模这么大，如果10年期真长期站上5%，财政利息会迅速膨胀，房地产和企业融资压力都会更大。我倾向于认为未来几年更可能出现：通胀高于过去十年平均水平，但利率也不会长期维持极高水平。AI带来的生产率提升，有可能创造一种类似90年代科技繁荣时期的增长环境，但今天的宏观背景不太一样，债务水平更高，人口结构更老，全球化逆转。 关于AI泡沫的阶段判断，我也认同现在更像1997到1998年的互联网阶段。我自己看到的几个证据：第一是供给远超需求的情况现在还没有，GPU还在缺，电力还在缺，光模块还在缺，数据中心土地还在缺。800G还没铺完，1.6T刚开始，Scale-out刚开始，光学引擎产能还严重不足，CoWoS和PIC产能都还在扩张。第二是应用层还没真正爆发，很多企业还停留在概念验证、小规模部署阶段，距离真正改变商业模式还要时间。 我对AI和SaaS的关系想补充一点他说的：未来的软件形态，我觉得很可能从人适应软件变成软件理解人。AI不会消灭软件，但会重构软件的交互方式和商业模式。 泡沫最终一定会破，这件事我很同意。但目前看，我还没有看到真正非理性狂热的信号，我认为市场距离真正的疯狂阶段还有一段距离。 正因为这样，我做的所有短期技术分析，本质上是为了找到更好的加仓点位，去布局接下来的两年融涨。我的基本假设是，AI基础设施投资周期仍然没有结束，如果未来一两年供需关系没有发生根本变化，我倾向于认为这个周期还有继续上涨的空间。 给那些急着看空、做空美股的人一句话：the market can remain irrational longer than you can remain solvent，市场保持非理性的时间，可能比你的钱撑得更久。 现在的策略应该是拥抱波动，ride the wave，在真正狂欢结束之前体面离场，不是现在就提前下车，错过中间最肥的这一段。理性判断，留够生活需要的钱，尽量不上杠杆，安安稳稳把这段周期的钱赚到。市场永远都在，机会也永远都会有，活着，比赚快钱重要。 给后面几年画一个更长的时间轴，这是我自己延伸的判断 如果泡沫真的要破，我倾向于认为是27年年底-28年上半年开始见顶回落，29年和30年会经历比较明显的下跌，AI硬件这一整条产业链都会跌一遍。 补充一个更严谨的说法：这个下跌不是行业死掉，是资本回报率下降，再叠加估值过高和融资环境变化导致的。互联网当年也是这样，不只是光纤铺得太多，还有估值极度疯狂、大量质量参差的公司上市、利率上升、投资人开始转向关注盈利、融资环境突然收紧，这几个因素叠在一起才形成了那次的破裂。供给扩张过快、新增投资的边际回报越来越低，于是营收增速放缓、库存堆积、估值压缩。 但这个下跌不是终点，是为下一阶段铺路。基础设施跌透了，意味着算力、存储、网络这些底层成本会变得非常便宜。时间可能比很多人想象得早一些，但我相信当基础设施成本足够低的时候，AI应用层会迎来真正的大爆发。我倾向于认为，未来五年，十年最大的机会，最终会从卖铲子逐渐转向卖应用。 这一轮AI周期，最先被市场定价的是基础设施。而应用层虽然已经开始出现，但整体商业化规模还远没有达到成熟阶段。这就是我对整个AI周期的完整判断：基础设施先被定价，然后经历一轮估值出清，最后应用层在便宜的基础设施上真正爆发。现在我们还在第一阶段。 有一点要补充进这个框架：AI和互联网不太一样的地方在于，这次基础设施和应用层很可能会有很长时间是重叠的，不是等硬件跌完才轮到应用接力。互联网时代是铺网、上网、电商一步接一步走的线性过程，但AI现在的情况是，GPU还在涨，同时AI搜索、AI编程、AI客服已经在赚钱了，AI Agent也在进入企业，机器人开始慢慢落地。也就是说硬件还没见顶，应用已经出来了，这两条线很可能是并行的，不是先后接力的。 我的判断就是技术革命会经历一个固定的剧本：基础设施繁荣，资本回报率下降，基础设施估值出清，应用层收割。铁路时代是这样，电力时代是这样，互联网是这样，云计算某种程度也是这样。历史总是不断重复的，这次大概率也不会例外。

OnlyFans这周又小火了一波，因为有个20岁的女菩萨Sophie Rain晒了自己过去一年在上面的收入：4347万美元。（图1） 4347万美元是一个什么概念呢，比NBA顶级球星东契奇的年薪还高，汤姆・克鲁斯去年的片酬和分账加起来也就差不多这个数。 很多人在难以置信之余，可能也会忍不住质疑：Sophie Rain是谁？我怎么都没听过这个名字？她凭什么能赚这么多钱？ 还真没这么简单。 * 这条内容难免写得有些男味过重，大伙忍一忍。 在开OnlyFans之前，Sophie Rain就是Instagram和TikTok上的顶流网红了，发条视频就几百万播放的那种，但她通过OnlyFans变现的方法，却堪称教科书级别的操作，颠覆了「每个人都能出名15分钟」的沃霍尔定律，把这15分钟的聚光灯转化成了长期运转的现金收割机。 整个经过，我愿称之为互联网擦边女的神级套路。 先来认识一下Sophie Rain（图2），年轻，漂亮，混血，确实条件很不错，但这显然不是可以年入4000万美元的原因，同样资质的妹子，社交媒体上「应有尽有」，也没见几个能这么赚钱的。 实际上，2021年的时候，Sophie Rain还在餐厅做服务员，拿的是最低工资，身处贫困交加的移民家庭，父母欠了一屁股债，曾经要领食品券度日。 TikTok是改变她命运的第一个转折点，因为身边的年轻人都在用，所以她也跟风开了号，然后发一些对口型唱歌的模版视频，很快小火了一波，涨粉也很快，成了一个小网红。 但这种流量的价值有限，没有给她带来多少直接收益，她也就继续做着服务员，有空就更几条视频，然后撞上了第二个转折点——或者说，本来是不幸的悲剧，但她逆天翻盘，将之变成了空前绝后的机遇。 去年网上突然流出了一条十分钟左右的视频，是Sophie Rain身穿暗黑蜘蛛侠的Cos连体服和人OOXX的过程，一下子火遍了全网。 按照我们的阅片偏好，可能会觉得视频片段没啥亮点，而且91Porn之类的平台天天都有类似的视频上架，没见哪个女主火成这样啊。 但就跟很多莫名流行得到处都是的meme/梗图一样，互联网的潮水充满了偶然性，泼天流量就是会随机敲门，硬要归因的话，那个小视频戳中了美国当代青少年的Porn审美，蜘蛛侠Cos之于Comic Nerds，连体衣之于Fetish群体，卡戴珊式的身材之于名媛时尚，混血外观之于移民上升趋势，等等。 最关键的是，这个视频很快就被删了，然后引发了一片难求的社交风波，到处都在灵魂发问，你看过Sophie Rain的蜘蛛侠视频吗？在哪里还能看到？求个资源好人一生平安。。。 不信你们可以现在去Google或者Reddit搜索Sophie Rain + Spiderman，出来的地址全是引流的，没一个真正靠谱的能让你找到原始视频的结果，你就知道这个关键词是怎么因为海量的需求而被有利可图的SEO给污染成这个样子的了。 然后评论区被各种刷屏的Sophie Rain很快出来开了直播，表示那个视频里的女主，不是她。。。只是一个和她长得很像的人，希望大家不要再拿这个事情骚扰自己了。。。 怎么说呢，我开不了上帝视角，没办法判断她说的是真是假，如果她说的是实话，那么显然，她就是一个被意外卷进来的受害者，但这和她接下来的行为，又充满了矛盾性。 因为虽然她嘴上说着那个视频跟自己无关，却开始蹭那个视频的热度了，比如她真的买了一身同款蜘蛛侠连体衣，和自己的妹妹、闺蜜一起穿上，开始拍短视频跳擦边舞。。。（图3） 太绝了咱就是说，流量都不是起飞了，直接爆炸，炸到六亲不认的那种。 最后，她用了一个无可辩驳的理由，让粉丝去OnlyFans关注她：餐厅的老板相信她在拍色情视频，把她开除了，而她在和朋友们商量了之后，决定接受这个丑闻，并正大光明的用它来改善生活。 真诚到无以复加的程度，有没有？没有受害者身份的哀怨，而是坦白承认，我要用它来赚钱，是铁粉的就来开个订阅，5美元一个月，买不了吃亏买不了上当。。。 然后就有超过1000万人去付款了。。。 😅 就像我前面提到的，Sophie Rain不光是一个网红，她本身还是一个搜索热词，每天都有无数人去搜她的那段视频，这样的主动需求，构成了另一个庞大的转化来源，OnlyFans相当于一个落地页，那些半天都没找到视频的用户，突然发现付5美元就能在OnlyFans上看到Sophie Rain本尊亲自发布的「隐秘」视频，这种消费动力是很自然和强劲的。 而且她的策略也非常清晰，那就是在TikTok和Instagram这些公共社交媒体，更新正常的OOTD内容，然后把暴露挑逗的图片和视频都留给OnlyFans上的自家兄弟们享用，持续的用公域影响力去给私域变现池输液。 在晒了收入之后，Sophie Rain难免引起巨大的舆论争议，但从她经营流量的能力来看，是真的玩懂了互联网，甚至连那些「笑贫不笑娼」的讨论都预料到了，也很轻易的化解掉了： 「我帮家里还清了所有欠款，他们再也不用过着担惊受怕的生活了，当爸爸知道我做了这些之后，感动得哭了起来，并给我了有生以来最大的一次拥抱。」 而且Sophie Rain还在有意识的往名流圈子里挤，比如跟知名的说唱歌手谈恋爱，和有钱人家的千金小姐们合影之类，就很清楚的知道自己该怎么利用来之不易的镁光灯，不愿意像很多同类网红那样火一把就过气，媒体在报道她的时候，甚至用了「Y世代有Megan Fox，Z世代有Sophie Rain」这样的表达。 除了厉害，说不出第二个词。

昨天我看到一个人，他是干卖房中介的，看同事炒币赚钱了，就想着自己也能靠合约发家致富 工资一发就 50 倍杠杆梭哈，不出意外自己存款输光，还跑去借网贷，现在欠了 100 多万 老婆带着孩子过不下去了，选择了离婚，他拿着前妻给的 5000 块继续去赌，幻想翻身 我在想，币圈里这样的人真不少，他们每天都在交易所赌博，连比特币的白皮书都没读过 什么链上生态，稳定币支付？他们都没听说过，只追求开单赌博的刺激 兄弟们，你们说这种人还有救吗？ 原文分享如下，阅读时间 5 分钟 -- 去年的10月18日，是前妻办婚礼的日子，那一天应该是我这辈子最难受的时候。 其实前妻并不喜欢那个男人，可她要养孩子，前丈母娘又一直在逼她，最后还是嫁给了同样离过婚的男人。对方在城里做餐饮生意，长得不如我，收入也就普普通通，但跟我这个赌徒比起来，已经强出太多。 那天我发了一条朋友圈，只给前妻一个人看，写的是：“心里早就做好了思想准备，可真到彻底失去的这一刻，感觉活着都没什么意思。” 第二天前妻看到这条动态，就给我回了消息。我们俩微信一直没互删，也是因为孩子，我有探视权，不得不留着联系。 前妻给我转账5000时，我的内心反复煎熬，她已经为我付出得够多了。虽说还没离婚的时候，我没逼着她出去借过网贷，可她每个月挣的工资，都被我各种骗拿过去输光了。老哥们知道吗？以前我们日子最难熬那阵子，连续两个多月，天天就吃白粥配榨菜。 我本来是不想收她这笔钱的，可那时候我身上就只剩二十多块钱。10 月15号才刚发的工资，当天晚上我就用20倍杠杆做空，直接爆仓亏光。当月的房租没有着落，生活费也没有着落，为了能够活到下个月发工资，我只能厚着脸皮领了那笔钱。 都说赌徒有个好老婆，我的确有，可是辜负掉了。我们2018年结婚，那时候我还没有碰合约，家里条件不算富贵，但也不差，婚前丈母娘要求给12万彩礼，那会我还觉得她家现实，真的把钱给过去之后，老丈人不仅让老婆带回12万，还额外给了8万凑够20万，不止是这样，丈母娘还以老婆的名义买了一辆车，只是希望我们能把日子过好。 以前的年代钱反而容易赚，那时候我就月薪过万了（房产销售）。接触虚拟币是2019年末的事情，公司里有个人因为炒比特币赚了54万，整个部门的人都羡慕不已，只是别人没去追问如何炒币，只有我是个例外，对赚钱太过于渴望，然后求着那个人教我炒币，在哪炒币，然后就弄来的交易所链接。 正式炒币是老婆生完孩子之后，2020年疫情大爆发在家隔离期间，老婆生孩子我都没回去，生孩子的费用也都是丈母娘掏腰包付的，我基本是没有任何压力的。虽然生活上不是很缺钱，可男人天生对事业就有着强烈的渴望，谁也不希望一辈子靠打工维持生活，都想一飞冲天，等有钱了自己开公司当老板。或许自己没这样的命，却又不信邪，从开始短暂的盈利过几万块之后以为行了，然后一步步的越陷越深，把存款亏干了，还把老婆手里那20万也要过来一块输了，到了2020年6月份，炒币也就半年时间，负债了40万才收手。 坦白的时家里也没钱，疫情期间房子无法出手，只能由父母出面帮我筹钱还债，答应亲戚等疫情之后卖房还债，这才搞来了钱平掉了债务。 2021年7月份，房子卖了，亲戚的债务还完，我手里还有43万。本来想着重新按揭小点的二手房，老婆说等把房子买好了她就带着孩子过来。房子我也看了，不是嫌太小，就是价格太贵，我个人是喜欢大户型的，按揭买了之后每个月房贷压力又怕自己兜不住，所以想趁着手里有钱的时候搞把大的，赢个十万应急，将来也不至于为了房贷发愁。 炒币的过程中奇迹也发生过，做空狗狗币，5万本金的一个多月赚了12万，其他的山寨币也是一路长红，最多的时候我赢回来20多万，早就超越了自己规划的10万盈利。赌徒哪有知足的呢？赢了以后就想赢更多，而且那时候房产也没以前那么容易做了，心里就想着把合约当成主要营生，每个月赢四五万，用不了多久，我就能全款买套新房。 2021年12月份，我卡里最多的时候有80万，虽然总账还是亏的，但也回本了百分之80，那时我就想，再赢20万彻底上岸以后就不赌了。然后2022年1月、3月，我先是做多比特币，拉了50倍杠杆，结果1月份跌麻了，好像是4.6U跌回3万U，直接就亏掉了30多个，以为一直跌的，2月-3月，我又反向做空，本来都回来一点了，可那个月俄乌冲突，导致比特币的价格又猛涨，我又亏掉了30多个。 心态乱了，完全就凭着感觉乱来，任何的投资分析也不看，各种山寨币平台币也都买，一次次的被收割，直到手里80多个全部亏完。 收手吗？怎么收啊？我不甘心只能继续借贷款，搞到年底的时候负债又是40+，那时候都想过死了，不是老婆带着孩子过来劝住我了，我可能真的就想不开了，因为那时的心理防线彻底崩盘。 老婆回来后，因为我没心思上班，她让我在家带孩子，自己出去上班，每个月也才3500的工资，我们连房租都交不起，她没办法连把金器也卖了。那时候她的父母一直逼着她离婚，可她还是坚持到了年底，看见我仍然是振作不起来，加上她父母一直施加压力，我们最终在23年的年初离婚了。 离婚后她也一直鼓励我，只要我肯改变，还是有机会复婚的。可我真的很不争气，虽然在工作上也比较拼，终究是白忙一场，每个月工资到账就去赌，赢钱了为了防止输掉，我都会提前交半年或者一年的房租，就怕自己流浪街头。 有时输的饭都吃不上，也要去找前妻要钱，她每次也会给个两三百的。哪怕是她已经再婚了，我困难了她依然还会给我钱。 今年5.1日，我去找她本想看看孩子，结果孩子被她妈带回去了，她只能一个人出来见我。陪我看了电影，吃饭，晚上我们也睡在了一起，一直都在开导我重新振作起来。第二天走的时候，我还很舍不得，看着自己的女人回别人家，我心里很难受，机会给了我这么多次，我却一次都把握不住。 现在的房产是越来越难干了，二手房也难卖，最近3个月我才成交一套，更难的是，因为贷款欠的时间太久了，我已经被中信给起诉了，一次性连本带息还清要7.9万，如果不还，银行卡微信都要被冻结。 写的有些乱，因为我脑子都是乱的，只能想到哪写到哪，希望大家别碰合约了，合约就是赌博，而且比赌博更快更夸张，如果一开始我只是投资比特币，我可能已经买第二套房子，二胎也都有了。 原文来源 “戒赌 home” -- 感谢大家看到这里，我也想说一句，咱币圈兄弟们买现货吧 杠杆赚钱的时候风光，不收手都是死路一条，无一例外 现货，切记！

2026年1月30日凌晨3点55分，日本千叶县柏市一家医院，51岁的女护士古川美由纪在值夜班的时候，将粪便混入75岁的患者会田荣次的输液延长管中……第二天，会田荣次病情急剧恶化，随即死亡，这死的太TM离谱了。 死者血液中检测出了粪便中的细菌，司法解剖确认死因是败血症引发的多器官衰竭……但愚蠢、拖沓、低效、不作为的日本警方，并没有查出会田荣次得败血症的原因。 一月份的杀人案，为什么现在才报道？因为直到7月15日，日本警察才把这个古川美由纪逮捕。 案发一个月后，古川美由纪便从千叶这家医院办理离职，跳槽前往东京另一家医疗机构任职助产师，期间没有任何异常举动，长达几个月时间，也没有人怀疑到她身上。如果不是这家医院的工作人员在整理死者遗物时，发现输液管内壁附着褐色污秽不明物质并选择报警，这起恶意谋杀案估计会成为无法破解的悬案…… 日本有“厌老”的恶习，很多年前就有人在输液管中注射药物故意杀死老人，2016年横滨大口病院的护士久保木爱弓就长期在住院老人的点滴药液中掺入医用消毒剂，蓄意谋害病患。当年日本网络上的年轻人还纷纷叫好……没办法，他们那个社会就是仇恨老人。 但往输液管里注入粪便，还是历史上头一次。 古川美由纪绝对是故意的，因为用粪便来杀人实在是太有创意了，她自己也不确信能够成功，所以在下手之前，她还上网搜索了相关知识，确保这招能够成功。 在古川美由纪的手机里，警方找到了一条搜索历史——"把粪便注入静脉会不会死？""注射排泄物会杀死人吗？" 这些搜索记录，成了将她锁定为嫌疑人的铁证之一。 此外，监控还拍到她多次进出受害人病房。事发后，她曾让同事“保留输液管”，但那根管子后来却在医院另一个区域被发现丢弃。她甚至还试图用医院的“无菌杯”转移可疑液体。 你要知道，把粪便注入血管并不容易，因为粪便是半固体，得把它先打碎，再研磨，放到水里搅拌，然后再过滤得到可以方便使用的液体粪水，然后还得避过各种专业流程，乘人不备把粪水注入输液管……能想到这个主意，然后面不改色玩弄粪水、执行自己计划的人，一定不是普通人。 你看日本人确实与众不同，他们干坏事都十分重口味，总有些特殊癖好，他们的工匠精神，是无所不包的，包括用屎杀人。 最后，不要怪日本警察效率低、半年后才抓人，他们一直就是这个速度，安倍心胸开阔的时候，救援直升机50分钟才到，日本卡车老头掉坑里的时候，三个月之后才被救出来……你别管是死是活，你就问救没救！

一家马上要上市的公司，结果他的联合创始人，在公开场合跟所有的人说，我们的核心产品，最重要的大脑还没长好，我们的产品三五年内根本就大规模用不了。这家公司就是宇树，7月底就要IPO上市了。 但是在7月4号，数科技的联合创始人叫陈立。在亚布力论坛上，当着所有的投资人、媒体还有同行的面，说了一句让所有人都愣住的话。他说机器人没有大面积的应用，因为具身智能大模型没有成熟，这至少还需要2-5年。 所以今天这个文章，我给大家来讲一讲现在机器人这个行业的现状，破除大家对于机器人不切实际的期待，以及接下来这个机器人到底该怎么走。 很多人一直在关注机器人的这个皮肤怎么更像人，灵巧手怎么干活，但是我可以告诉大家的是，机器人最大的问题不是手，也不是皮肤，甚至也不是长得像不像人。 这个问题的最关键的点，其实还真的就是陈立说的，机器人的大脑，也就是模型，现在还是一塌糊涂。 好多人说怎么可能，你看现在Clude都强到什么程度了。但是我举个例子大家就明白了，比如说我跟你说我要倒一杯水，那如果说你是一个真人，一般来说我话还没说完，你就猜到我要干嘛了，然后说完2秒钟，你可能已经起身去接水了，那15秒我可能都已经喝上了。 但是如果说你是跟家里的机器人说“帮我倒杯水。”他会先语音转文字识别，然后开始深度思考，内部疯狂的去输出TOKEN，那可能2分钟之后终于思考完了，然后开始去控制电机，走到厨房。 那到了厨房之后，开始疯狂的用摄像头对着这个厨房拍照，你看到的就是这个机器人站在这个厨房里傻傻的站着。那这个时候他在干嘛？他在分析这个图，然后思考该怎么动，是先动左手还是先动右手。那最后终于去拿了水杯，结果还大概率会洒掉。那你说气不气人。 不过也确实没有办法，因为现在所有大模型的本质都是TOKEN的机器，它的延迟非常高。 你比如说，谷歌Deepmind的前科学家叫Andrew Dai。 他在谷歌已经干了差不多14年。但是就在Gemini 3发布的那一天，他就选择走人了。原因很简单，他说了一句话，他说仅仅靠语言，大模型还是没有办法理解我们的世界，不能够理解图片和视频。 因为AI的推理是用文字模拟出来的，他眼中的这个世界就是一堆文字，而不是真正的去理解世界。而真实的世界，光线的这个变化，有力气的大小，有触感的反馈，各种各样的多种维度的信息。而这些东西，你光靠文字你再给AI 100年都学不会。 所以机器人现在最缺的，其实就是感知这个世界的能力。 但是其实这还不是最关键的，最关键的是机器人现在这个精确度实在是太差了。你看AI确实可以写代码，你可以让AI写10次，它会给你10种写法，每种都能用，就跟人写代码差不多，你反而可能会觉得他很灵动，像个真人一样。 但是机器人不行，你让他把零件切到0.01毫米，他就不能切到0.02毫米。在真实世界里面，这种差不多会带来太多的事故了。 那怎么去解决这个问题？在过去2年里面，整个行业想的一直都是只要模型够大，最终能涌现出一个全知全能什么都能干的机器人。那硅谷烧了几百亿的美金就赌这件事。 但是最近高盛出了一份报告，结论特别的讽刺。 他说整个行业的共识正在往回走。什么意思？我举个例子，比如工厂里面有一种CNC工位，现在这个岗位机器人已经可以接管了，那他的工作是把金属零件的表面切光滑，要求就是每次要非常的精准稳定并且不出错。 但是如果你给他塞一个超级大模型，除了让他反应变慢，成本暴增，没有任何的好处。你花了几百亿去训练出来的宇宙最强的AI，放到产线上，还不如一个几百兆的小模型好用。 所以在2026年，整个行业的一个新的共识是，在做机器人这件事上，做减法比做加法更重要。 那机器人接下来会怎么走？其实宇树的老板王兴兴早就在黄仁勋面前给过答案了，他把机器人接下来要闯的关总结成了三件事。 第一就是脑子要能想，那这里最好的一条路就是最近大火的世界模型，就是让机器人像人一样，先在脑子里把动作想象一遍，预演通过了再动手，而不是站在厨房里面拍2分钟的照片。 第二就是数据的仿真训练，这是全行业的一个死穴。黄仁勋就说没有真实世界的数据，具身智能只是一个幻觉。可是真机的数据实在是太贵而且太慢，现在全世界攒下的这个物理交互的数据，可能都还不到大语言模型的1/20,000。 但是出路是什么？出路不是去花时间在真实世界里面去记录数据，因为这是一个实在是成本太可怕的这么一个不归路。所以真的要做的是什么？就是我之前在视频里面讲过很多次的，直接用世界模型去模拟出一个完全虚拟的世界。 在这个世界里面，他也遵循所有的这些物理定律，比如牛顿，比如重力，这个皮肤的触感，甚至这个弯曲的曲线，比如这个盘子摔倒之后会碎成几瓣，然后让这个机器就在这个模型里面去走路，去端盘子，去车间里面干活，去收集数据。那这样子的话到了真实环境里面，它就能够直接迁移过来。 那最后一点，我觉得也是最重要的，就是学过的不能白学。因为现在的机器人，他训好一个新动作，其实转头就忘了，换一个任务又得从头练。就像我们在春晚里面看到机器人，他再好的这些动作，你到了下一个场景里面又得从头训练。 那未来，我们必须得把他每一次的这个经验都要攒下来，做成一个数据的飞轮，才能像滚雪球一样越来越强。 所以这三关必须要真的走过去，那么他的这个ChatGPT时刻才会到来。而到了那一天，你再去喊一句说帮我倒杯水，他就不会再发呆了，因为他在心里面已经早就把这杯水给倒完了。 机器人要走过这三关，还得等上好几年。但AI在文字、代码、内容创作这些领域， 现在就已经能帮你干活了 。与其等机器人给你倒水，不如先让AI帮你提升生产力。 #AI# #AIAgent# @nikitabier @XCreators @grok @xai @SpaceX @cb_doge @Tesla #grok#

日读论文： From Context to Skills: Can Language Models Learn from Context Skillfully? (Ctx2Skill) 互斗写书，越斗越偏 ──────── 医生想用一份刚出的临床指南调整治疗方案。50 页文档，密密麻麻全是术语，规则之间还交叉引用。他真正需要的是把"什么病合什么药"变成几条能照着走的步骤。直接把整份指南扔给 GPT-5.1 让它答题，全 benchmark 平均对率 21%——大模型读完了，用不出来。这不是它"长上下文"不行，是 *它没把规则提炼成可以反复调用的小手册*。 老办法是把人类标注员请来给文档画重点：把规则、流程、注意事项提炼成自然语言"技能"，附在 prompt 前面给模型用。但这条路有两个死结：一是*标注成本爆炸*——50 页技术文档，标注员要把整套领域逻辑读到能复述，几小时才标一份；500 份这么搞，人累死也搞不完。二是*没有外部反馈*——如果想让 AI 自动写技能，怎么验证它提炼对了？没有 ground truth、没有执行结果、没有标准答案，它瞎写你都不知道。已有的"自动写技能"方法（AutoSkill、SkillX 等）都需要环境给反馈信号——比如"代码跑出来对不对""任务完成没"——可面对一份纯文档，没人替你判对错。 作者说不需要外人。让模型自己跟自己打——一个出题，一个解题，第三方判 pass/fail。每一回合，错题让解题方反省"我漏了什么知识"，过得太轻松的题让出题方反省"我出题不够刁"。两边各自维护一份自然语言的"技能手册"，回合结束之后改写各自的手册。这套循环不依赖人类标注，也不依赖任务本身的对错反馈—— *只用模型互相之间的胜负就能把技能写出来*。 ──────── 按常识，5 个回合互相磨练完，第 5 回合的 Reasoner 手册应该最强吧？ 错。论文做了固定回合的对照实验（GPT-4.1）：*单调下降*。越练越差。 为什么？作者起了个名字： *adversarial collapse*——对抗坍缩。Challenger 越来越凶，开始出"考钻牛角尖"的题；Reasoner 为了应付这些极端题，把手册改得越来越歪——专为对付怪题而存在的条目挤掉了通用知识。两边都在围着一个不代表真实任务分布的"病态点"打转。 更阴险的是， *这种崩塌在循环内部察觉不到*——Judge 每一回合只看当前题，没有信号告诉你"之前学会的事是不是被新条目挤丢了"。 ** 怎么找回早期的好手册：Cross-Time Replay 既然不能信"最后一版"，得回头挑。但凭什么挑？ 办法：在 5 个回合里偷偷攒两套小探针—— - *Hard probe*：每回合败得最惨（评分点通过率最低）的那道题 - *Easy probe*：每回合解得最轻松（评分点最少）的那道题 循环跑完，把 5 个版本的 Reasoner 手册*回去重做*这两套探针。每个版本算两个分：在难题集上的解题率 ρ_h、在易题集上的解题率 ρ_e。 *选哪一版？* 让 ρ_h × ρ_e 最大的那一版赢。 为什么是乘积不是相加？*乘积惩罚"舍弱保强"*——一个版本如果为了多解几道难题、把易题做塌了，乘积立刻塌（一个 0 拉低全场）；加法只算总分，掩盖短板。消融：换成加法 → -0.6%。 ──────── *你的对手如果只服你一个人，他会变成你的镜子，不是你的镜鉴*。 Self-play 跑久了，Challenger 出的题不再代表真实世界，只代表 Reasoner 当下还不会的边角；Reasoner 的手册也不再是知识，只是这场私局的应试手册。两个人在屋里关久了，一起走进自己造的回音壁。 破解的办法不在循环里——*在循环之外保留一份"代表性参照"*，回头挑哪一版没飘走。Cross-Time Replay 是这个论文真正的灵魂，不是某个技术细节。它在说：*对抗优化必须配一个不参与对抗的判别器*，否则一定会塌。这个判别器不一定是人，可以是从对抗自己内部偷出来的、有代表性的小样本——但它必须独立于"当下这一刻在追什么"。

但我认为原油价格未来会猛涨到 200-300 ，而非跌到 20-30 。我理解原油应该是下一个黄金的机会，会在未来很长一段时间震荡上行。 托尼老师说阿联酋退出了欧派克组织，因此可以无限生产，这样世界的供给就无限满足，从而价格大幅下跌。这个观点比较浅了，接下来我会花很长的篇幅聊聊当下的地缘战略： 1、石油的价格是由美元霸权决定的 美元石油体系这个就不多说了，在美国金融霸权的语境下，石油必须用美元结算，由此产生了全球的的美元外汇储备需求，也由此衍生了购买美债增值外汇的需求。所以，米国人不可能让石油价格随心所欲的涨跌，一定是为美元霸权服务。而不是某个国家退出欧派克就可以随意扰乱油价。 2、石油价格上升符合当前美元霸权需求 老布什以来美国奉行的霸权策略是全球贸易主导者，由此躺在金字塔尖上吸全球血。但这套秩序也逐渐在反噬美国，并且出现了霸权松动的影子： 1⃣ 石油有被部分替代的趋势，随着新能源的发展，清洁能源逐步在很多领域替代了化石能源，比如电动车的普及，这会很大程度降低全球对石油的需求量； 2⃣ 美国因此制造业空心化，而制造业能力转移到了中国，这导致全球反向对中国制造形成了依赖。谁能拒绝物美价廉的 Made In China 呢？这背后其实是货币结算的话语权，中国逐渐有人民币参与全球结算的资格，这对美元霸权是一种挑战。 3⃣ 美国发现，从技术层面对外卡脖子卡不住了，因为中国的模仿能力太强了，打压不了。所以你会发现各种贸易战、制裁什么的，对中国的影响相对较小。 综上，米国人发现只有从能源角度对全球卡脖子，才能根本有效。 你们再牛逼，也得用石油等原材料吧？否则你制造业再发达，生产体系再完善，科技再发达， 你也生产不出来任何东西。😂 所以，对米国人而言，遏制全球能源物流和交易，才能维持自身霸权，石油当然是最重要的。不管是工业生产，乃至于农业生产，都离不开它。卡住石油贸易和物流，让全球俯首称臣，来接盘美债，才是最大的战略。 3、美国正在构建全球能源卡脖子战略 美国的战略分为两个部分： 1⃣ 卡主全球主要航道 2⃣ 打破全球中东石油供给体系，推动大北美供给体系 相信上述内容大家可能不太在意，但是我把老特头上台后的各种行为串在一块，你们就会清晰的发现，这老登正在构建一个巨大的全球包围网。 1⃣ 先说全球主要航道 如果你地理还行的话，你应该知道几个非常重要的航道要地，巴拿马运河、苏伊士运河、马六甲海峡、直布罗陀海峡、霍尔木兹海峡、台湾海峡、以及北冰洋航道。 你知道老特头上台以后都搞了些啥事情么？收购格林兰岛就是冲着北冰洋航道去的；让日本搞事情就是冲着台湾海峡去的；和印尼签订战略协议就是冲着马六甲海峡去的；搞委内瑞拉就是冲着巴拿马运河去的；打伊朗就是冲着霍尔木兹海峡去的；和摩洛哥签订10年防务路线协议就是冲着直布罗陀海峡去的。 封锁全球航道，让贸易，尤其是能源贸易没办法畅通无阻的运行，本质就是在为卡全球能源脖子做准备。 2⃣ 打破全球中东石油供给体系，推动大北美供给体系 全球石油供给地有三：中东、俄罗斯、北美，既然你们不听话，我就在中东制造混乱，让你们搞不到中东的石油。那你们就只能买北美或者俄罗斯的石油。 特朗普政府最近一直在强调门罗主义，并且战争部制定了一个非常宏达的“大北美”战略，这是很多人忽略的事件。 首先地理位置：北起格陵兰岛、南至厄瓜多尔、西起阿拉斯加、东至圭亚那，核心轴线描述为“从格陵兰岛到美洲湾、再到巴拿马运河及其周边国家”。 然后战略目的是：安全一体化，重点应对毒品卡特尔、非法移民、跨境犯罪和外部势力渗透。强调防止外部大国（隐含中俄等）在西半球获得影响力，强调“本半球事务由本半球国家主导”。 4、老特头的战略梳理 老特头调整了石油美元霸权的抓手，通过全球能源系统卡脖子，逼迫各国继续听话购买美债，具体方案如下： 1⃣ 打破现有的全球石油供给体系，制造东半球的混乱 2⃣ 封锁全球石油航道港口，让石油交易不再自由 3⃣ 建立西半球（大北美）安全堡垒，向全球供给石油 综上，在未来一段时间里，中东乱局还会持续甚至升温。石油价格也会因此疯狂抬升，最终全球向美国妥协，继续维持美元石油霸权。 当然，这中间肯定有变数，但整个世界的运作会围绕老特头这套东西形成博弈。因此，石油一定是一个巨幅波动的交易品种，会为投机者带来丰厚的回报。只是长期上涨还是下跌，见仁见智了，希望大家一起在其中赚取巨额财富。 如果您觉得这篇帖子有用，欢迎评论和转发，我将在CL 达到 200美金的时候，选择 10 位最有真知灼见的兄弟送上 500 美金。

我们团队用 Codex 踩的一个大坑。 想和大家真诚分享下我们刚刚周会上聊到的话题。这可能会是很多人使用 Codex 这类 Agent 产品会踩的坑。 简单来说，如果面对 Codex，我们只是不断地下指令、接受建议，没有理解和判断，那这些产出并不能真正算自己的能力。因为换一个人来点，结果也差不了太多。 面对能力越来越强的 Agent，我们可以不用亲自去处理每一个细节，但还是要知道这件事为什么这么做、大概是怎么解决的。 如果一开始不知道，也没关系。AI 做完之后，我们应该回过头去问它，然后再形成自己的经验和理解。 为什么会有这么一长段的感触呢？事情得从前半年说起。 今年春节后，我的小团队全员配备了 Codex。在内部的协作中，我们经常提到的黑话是：先让 AI 去干。 说实话，这个工作方式看起来简单，但真正做到其实挺难的。毕竟人有思维的惯性。 好消息是，经过几个月的刻意练习，大家已经养成了让 AI 先干的工作习惯。 但紧接着，我发现新的问题来了。有的同事开始不求甚解。Codex 说行他就行，说不行他也就不行。他不去研究背后的原理和逻辑。 举一个真实的例子。 之前我写过一篇教程，分享怎么把 DeepSeek V4 接入 Codex。 当时 Codex 还不支持第三方模型，所以需要借助 CC Switch 这样的桥接工具。 后来 Codex 宣布支持第三方模型接入，我心想，这下简单了。 于是我让同事研究一下，看看 DeepSeek V4 怎么快速接入。 他麻溜的截图把需求告诉给 Codex，结果 Codex 分析了之后，说目前还是没办法接入，因为协议不兼容。 他给我发了截图，就此打住了。 我当时以为他搞不定，于是接过来继续研究。后来确认，Codex 新开放的第三方模型，要求必须兼容 OpenAI 的 Responses API。 而 DeepSeek V4 还不支持这个协议。所以虽然 Codex 开放了第三方模型，实际上 DeepSeek 还是无法直接接入。 这事就这么结束了。 这周一，我一个做传统生意的好朋友告诉我说， 为啥一发图片，Codex 就报错。 我问了后才知道，它按照我之前的教程，接入了 DeepSeek V4，而 V4 本身就不支持多模态。 于是，我想折腾把 Kimi 的新模型接入到 Codex 中。毕竟这段时间，我用 Kimi 的新模型做 PPT、分析数据，效果还是非常好。这个模型是原生多模态的。 按我的预期，这次应该会快很多。因为第一次已经踩过坑了，只要先判断 Kimi 支不支持 Responses API，后面的思路基本就清楚了。 同事接过了新的任务，开始干。和之前的干法一模一样，他继续把文档和需求告诉 Codex，让 Codex 代劳。 Codex 分析之后，判断出来 Kimi 的模型因为协议不兼容，所以无法直接接入。 这时候，聪明的 Codex 给了他建议，说：要不我来写个桥接软件，这样就可以了。 他说可以。于是，Codex 按照这个思路搞定了。 然后他兴高采烈过来告诉我，任务完成。哈哈哈哈。我一问，发现他根本不知道这其中的逻辑和原理。 我说如果协议不兼容的话，那是不是我们直接用 CC Switch 这样的软件就行，没必要再自己构建一个。 他对这一切一无所知。我感觉这干法有问题，相当于他把所有的思考、理解都外包给了 Codex。 于是，就有了今天周会上我们的交流。 我的经验是，我们应该成为 AI 的 Leader，而不是传声筒。 Leader 不一定亲自干活，但一定知道为什么这么干。AI 可以负责执行，人要负责理解、判断和决策。 这让我想起左耳朵耗子之前的口头禅，要成为一个大家愿意追随的 Leader。 1、帮人解决问题。团队或身边大多数人都在问：这个问题怎么办？，而你总是能站出来告诉大家该怎么办。 2、被人依赖。团队或身边大多数人在做比较关键的决定时，都会来找你咨询意见和想法。 也许和 AI 沟通协作，我们仍然应该朝着这个方向努力。如果只是提要求，当传话筒，那我们心里完全没底。 吴军之前讲过一个故事。 1503 年，哥伦布的船队到达了牙买加。当地的原住民一开始热情地接待了他们，但后来因为船队有人偷了当地人的物品，原住民就拒绝再提供食物了。哥伦布他们面临断粮的危机。 哥伦布这个人略懂天文知识，随身带着一本天文年历。他翻了一下，发现 1504 年 2 月 29 号晚上会发生一次月全食。 月食发生前三天，哥伦布约见了当地的部落首领。他告诉首领，他的神因为当地人不再提供食物而感到愤怒，作为惩罚，三天之后，月亮会愤怒地变红，然后从天空中消失。 到了那天晚上，月食真的发生了。月亮逐渐变红，然后隐入黑暗。原住民吓坏了，赶紧向哥伦布求情。 哥伦布做了一通法事，说只要继续提供充足的食物，神就会宽恕他们。当地人就这么被拿捏了。 这个故事的本质是什么？哥伦布和原住民看到的是同一个月亮、同一场月食。 但哥伦布理解月食背后的天文原理，所以他能利用这个现象。原住民不理解，所以只能被这个现象支配。 同样的事情放到今天的 AI 时代。AI 工具摆在所有人面前，每个人都能用。 但如果仅仅停留在 AI 告诉我们答案，我们接受答案。AI 给出方案，我们执行方案。 AI 说做不了，我们也默认做不了，那这和原住民看月食没什么区别。 我越来越觉得，AI 可以成为我们的执行者，但不能成为我们的认知。 真正属于人的工作，是不断把 AI 给出的结果，重新变成自己的理解。

你真的以为，世上有完全不会动摇、永远忠诚的伴侣吗？ 走进婚姻之后才会懂，这段关系藏着太多现实与人性，今天一次说透 6 个真相。 我们电视剧、小说看多了，才会幻想一辈子只爱同一个人。 周国平说过一段很真实的话： 性是肉体生活，遵循快乐原则 爱情是精神生活，遵循理想原则 婚姻是社会生活，遵循现实原则 这三者根本是完全不一样的东西。 婚姻最难的地方就在这： 我们奢望在同一个人身上，同时拥有这三样。 不想热情被日常平淡磨掉，不想理想被柴米油盐埋没。 但婚姻本来就追求稳定，人的天性却永远需要新刺激，两者本就互相冲突。 没有人能完整满足你的三种需求💔 性、爱情、婚姻，我们全都想在另一半身上一次拥有。 老话常说：再好的婚姻，也会有一百次想离婚、五十次想掐死对方的念头。 假设 25 岁结婚、80 岁离开，长达 55 年都要被婚姻束缚。 一边压抑自己想要新刺激的天性，一边又要求对方满足自己所有期待，根本不可能长久。 成熟的人会懂得自我调整、找到平衡；执着追求完美的人，只会被现实重击。 完全没有矛盾、永远舒服的婚姻根本不存在。 结婚前要做好的心理准备，就是接受往后数不清的不顺心。 换个角度想：就算独自一个人过，你也没办法时时刻刻感到快乐自在。 世上没有绝对不会出轨的人🌫️ 很多人固执觉得，相爱就该毫无保留、绝对忠诚，一点私心都不能有。 但见过足够多感情之后才明白，这想法太天真了。 人的情绪本来就复杂善变，没办法像机器人一样永远理性。 过度理性的人反而没人喜欢，因为平淡、毫无波动，感受不到恋爱的悸动。 人性就像阴阳，有光明就一定有阴暗面。 不分男女，每个人都会有片刻精神游走、心动动摇的时刻。 人之所以高于动物，是我们懂得分辨界线、衡量后果。 每个人都会有精神出轨的瞬间，但会不会跨过肉体界线，全看个人选择与底线。 完美婚姻、完美爱情本来就不存在🪞 如果你要求另一半毫无隐瞒、绝对忠诚，自己也能做到同样标准，这种纯粹的人很难得。 但人性本就阴晴不定、充满欲望，一辈子维持单纯毫无杂念，简直是奇迹。 真正高阶的爱，从来不是互相束缚、强求完美。 彼此信任，给予对方空间，不用绑住谁，最后却谁也离不开谁，这才是婚姻最好的模样。 能好好经营婚姻的人，都是真正的英雄🤍 愿意踏进围城、用心维持婚姻的人，对人生的体悟远比单身的人更深。 所谓英雄主义，就是看清所有残酷现实，依旧热爱生活； 看懂婚姻所有磨人、不舒服的地方，依旧愿意用心经营。 熬过争执与内耗，才能体会相守的温柔： 身边有人知冷知热，下班有一个温暖的家，情绪低落时有依靠、随时有人能说心里话。 愿意扛下婚姻所有难处的人，一定勇敢又柔软。 痛苦本就是常态，想要更好就必须熬过磨难⛰️ 就像健身增肌，想要改变身形，就得控制饮食、承受运动的酸痛，经历撕裂重组才能蜕变。 婚姻也是一样，想要高品质的关系，就得克服懒惰、自私等人性弱点。 熬过那些煎熬，才能体会旁人感受不到的温暖与安心。 我们不用强迫自己当经营婚姻的英雄，随遇而安也是一种活法。 安于平淡闲适的生活，也是拚命追逐光鲜的人得不到的幸福。 别羡慕任何人的表面风光，每一场看起来美满的关系，背后都藏满磨难与一地鸡毛。 现在的你处在哪种婚姻状态？ 1、长期冷战，两人零沟通 2、天天争吵，动不动就提离婚 3、发现对方动摇、疑似出轨