巴菲特现在入场AI晚吗？比较晚，因为AI概念股都轮动过几次了，没有IPO的人类AI即Anthropic，估值都来到1.3万亿美元。英伟达(NVDA)都在5万亿美元徘徊。所以，巴菲特团队只能在AI长尾里，寻找一些弱机会。伯克希尔(BRK)股价，今年迄今还跌5.5%，再次跑输大盘。华尔街在寻找下一组科技7巨头，老牌7巨头动不动富可敌国。今天在尾盘，把SOXL和TQQQ等杠杆ETF的最后仓位清空，但AMD和INTC等正股都没减仓。AI半导体是美国重器，目前基本是亚裔(主要是华裔)在引领。巴菲特早年一直被蔡志勇吊打，投资业绩被碾压多年，晚年又跑输AI浪潮，但创业和投资就是如此，就是看谁的寿命长…

一天到晚的ai，ai这玩意真的不能让你发财呀，就好比：我非常擅长玩手机、玩电脑，这本身不能带来任何收入，而是我用手机电脑去做电商，这可以让你发财 要结合具体的业务领域，比如最简单的，之前我自己写稿，后面我天天训练ai模仿我，帮我写稿，给我省时间，对我而言，帮我省时间就是赚钱

怎么低成本搭建自己的AI助手？ deepseek R1模型发布以来，各种AI应有又有了一波大的爆发，但是数据保密成了一个不容忽视的问题。如果想较低成本地搭建一个私人应用的AI助手，可以自己调试生成限制，调试输出文本内容，数据不外传，成本尽可能低，不知道是不是可行。 本文详细介绍如何通过Dify和Chrome MCP的结合，在3分钟内搭建一个能操作网页的AI助手。文章提供了从环境准备、Dify部署、Chrome MCP安装到配置的完整步骤，展示了AI助手在自动网页搜索、表单填写、数据抓取等场景的应用，并解释了工作原理、问题排查及进阶技巧，让读者能够零代码实现网页自动化任务。 你是否想过让AI不仅能回答问题，还能直接操作浏览器帮你做事？比如自动填写网页表单、抓取特定数据、或者点击按钮？现在，通过Dify和Chrome MCP的结合，你可以在3分钟内搭建一个能真正"动手"操作网页的AI助手。 本文将手把手教你如何在本地部署Dify并配置Chrome MCP服务器，打造你的私人网页自动化助手。 准备工作：确保你的环境就绪 在开始前，请确保你的系统已安装： •Docker 和 Docker Compose（用于快速部署Dify） •**Node.js 18+**（用于运行Chrome MCP服务器） •Git（用于克隆项目仓库） 第一步：快速部署Dify（仅需1分钟） Dify是一个强大的LLM应用开发平台，我们通过Docker快速部署： # 创建项目目录 mkdir dify-chrome-mcp && cd dify-chrome-mcp # 下载Docker部署配置 curl -o docker-compose.yml # 启动Dify服务 docker-compose up -d 等待1分钟左右，访问 http://localhost:80 就能看到Dify管理界面。首次使用需要创建账号并完成初始化设置。 第二步：安装Chrome MCP服务器（1分钟） 打开新的终端窗口，安装并启动Chrome MCP服务器： # 安装Chrome MCP服务器 npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome # 启动Chrome MCP服务（会自动打开Chrome浏览器） server-chrome 服务启动后，你会看到类似下面的输出，表示MCP服务器正在9999端口监听： Server running on http://localhost:9999 Chrome browser launched and connected successfully 第三步：在Dify中配置Chrome MCP（1分钟） 现在回到Dify管理界面，进行关键配置： 1.进入设置 > 模型供应商 > MCP服务器 2. 点击添加MCP服务器 3. 填写配置信息： •服务器名称: Chrome-Automation •服务器URL: http://localhost:9999 4. 点击验证并保存，看到绿色成功提示 效果验证：让AI帮你操作网页 配置完成后，你就可以在Dify的Playground中测试你的网页自动化AI助手了。 试试这些实用场景： 场景1：自动网页搜索 请打开百度首页，在搜索框中输入"最新AI技术发展"，点击搜索按钮，然后告诉我第一页的搜索结果标题。 场景2：自动填写表单 请打开"张三"，邮箱栏填写"zhangsan@email.com"，在留言区填写"咨询产品信息"，然后点击提交按钮。 场景3：数据抓取与分析 请打开 工作原理：为什么这很厉害？ 这个组合的厉害之处在于分工明确： •Dify：负责与LLM对话，理解你的自然语言指令，并将其分解成具体的浏览器操作步骤 •Chrome MCP服务器：负责实际控制Chrome浏览器，执行具体的网页操作命令 •LLM（大语言模型）：作为大脑，理解你的意图并规划操作流程 常见问题排查 server-chrome 2.连接失败：检查Dify和Chrome MCP服务器是否在同一个网络环境下，防火墙是否允许9999端口通信 3.操作超时：复杂网页加载需要时间，可以增加超时设置：server-chrome --timeout=60000 4.权限问题：在MacOS/Linux上可能需要权限：sudo npm install -g @modelcontextprotocol/server-chrome 进阶使用技巧 掌握了基础用法后，你还可以尝试这些高级功能： •多页面管理：同时控制多个浏览器标签页，完成更复杂的任务 •用户身份保存：让AI记住登录状态，下次直接操作无需重新登录 •定时任务：结合Dify的工作流功能，设置定时自动化任务 •异常处理：教会AI识别操作失败的情况并自动尝试替代方案 如何学习大模型 AI ？ 由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。 但是具体到个人，只能说是： 最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。 这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

DEXE 从 7 月 12 日最高 49.4 美元 跌到 最低 1.5 美元,不到 10 天暴跌近 97% 看了链上分析师 Ai 姨的分析，这事果然没这么简单 先说已经确认的事实： DEXE 是 Falcon Finance 官方支持的抵押资产 用户存入 DEXE，可以用来铸造稳定币 USDf，并不是项目方临时把币存进去 但 Falcon 的目标是保护 USDf，不是保护 DEXE 的价格 官方风控文档写得很清楚： 市场出现剧烈波动时，Falcon 可以卖出现货、调整永续仓位，必要时处理抵押资产来降低风险 更关键的是托管路径 Falcon 的用户资产会进入 Ceffu、Fireblocks 等第三方托管体系 原始资产继续留在托管账户，之后再进行结算，所以链上转账时间，并不一定等于实际卖出时间 简单理解： 币还放在 Ceffu 的保险柜里，但在币安已经拿到了一张等额“兑换券”，可以先拿去交易 真正的币，之后再转过去结算，所以链上转账发生得晚，不代表卖出也发生得晚 按照 Ai 姨整理的数据： 今年 2 月以来，Ceffu 2 地址累计向 Binance Deposit 转入约 85.4 万枚 DEXE 最大一笔约 72 万枚，发生在 7 月 22 日，当时 $DEXE 的主要跌幅已经走完 也就是说： 市场先暴跌，链上大额转账后出现 这个时间差，恰好符合 MirrorX“先交易、后结算”的机制 而 Falcon 本身又是典型的 DWF 系项目 创始合伙人 Andrei Grachev 同时也是 DWF Labs 管理合伙人，DWF 也在 DEXE 的合作名单里 再加上 DWF 过去本来就有不少“拉高出货”的争议，最典型的是 YGG DWF 宣布投资及相关资金动作后，YGG 短时间上涨近 50% 随后约 365 万枚 YGG 被转入币安，价格又快速回落 类似的质疑也曾出现在 DODO、C98、ARPA、AGLD 等项目上 社区甚至总结出一套熟悉DWF 的首发： 宣布投资或合作 → 币价拉升 → 代币转入交易所 → 价格回落 当然，以往的经历不能实锤这次 DEXE 暴跌就是 DWF 砸盘 目前这些证据只能说明： Falcon 具备卖出抵押品的机制 MirrorX 具备先交易、后链上结算的路径 相关大额转账也确实出现在主跌之后 但 Falcon 和 DWF 仍然需要解释： 暴跌期间是否通过 MirrorX 卖出或对冲 DEXE？ 7 月 22 日转入币安的 72 万枚 DEXE，到底对应哪笔结算？ 把这两件事讲清楚，真相基本也就出来了

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