24年空投注册的@alignedlayer ，至今没消息。最近更新了代币经济代币模型，总量100亿，Tge 16%。8.74% 用于空投，44.36% 在 TGE 解锁，Tge时空投总量的 3.88% 立即释放。 空投查询：

话不多说，先给兄弟们上个福利 ，抽 Aligned 的 NFT，对应 token 直接发到钱包，价值几百刀！ ① 关注 @alignedlayer + @Crypto_He ② 转评赞一键三连 + 评论区随便聊聊你对 Aligned 的看法 1️⃣这项目现在还能查空投资格 之前拿过 STRK / MINA / ZK / POL / SCR / TAIKO / EIGEN 的兄弟，可以去看看自己有没有资格。 👉 2️⃣回头再聊聊这个项目到底是干嘛的 Aligned 的主旨其实就一句话——让以太坊变得更强。 可能有的兄弟听到这有点懵，啥叫变得更强？别急，我举个例子你就懂了。 假设你是一个 fintech 团队，想基于以太坊做一个跨境汇款的产品。你想想你得干多少事：对接钱包、搞一条 rollup、做 ZK 证明、连跨链桥……每一个环节都是独立的对接，要谈商务、做集成、过审计。一圈折腾下来，几个月没了，钱花了一大堆，项目还没起步。 Aligned 的逻辑是什么？这些事我全包了。 钱包、rollup、ZK 验证、互操作性，全部打包成一个技术栈。你只需要对接一次，全部搞定。就这么简单。 而且它不是光说不练 他们的 Proof Aggregation Service 今年 1 月份就上主网了。 这个解决啥问题呢？ZK 证明好东西，但在以太坊上验证太贵了。每个 rollup 如果都单独提交自己的证明去验证，gas 费用高得离谱。 Aligned 的做法就很简单粗暴——把一堆证明攒在一起，打包成一个递归证明，一次性提交。验证成本被整批分摊，一下子就降下来了。而且现在已经在主网跑了半年了。 再聊一个我觉得特别实用的，Wallet-as-a-Service 这功能咋说呢，就是直接用 Google 或者 Face ID 登录，没有助记词那些让人头大的东西，不用装插件，连 gas 都不用管。用户从头到尾都不知道自己在用 crypto，但手里拿的就是一个真正的以太坊钱包，这玩意就是对普通人及其友好。 3️⃣后面还有几个在路上 LambdaVM —— 自己的 zkVM，每笔交易都生成证明，直接继承以太坊的安全性，不用信任何中间方 RaaS —— 项目方能 launch 自己的专属链，自己的 gas token，不用跟别人挤一块抢位置 Interoperability —— 把以太坊生态的流动性拽过来，用户不用到处跳 这些东西全做出来之后，相当于给以太坊加了一整套装备，确实是如虎添翼。 4️⃣代币模型 这个是官方的信息我直接拿来分享，细节可以自己看 $ALIGN，ERC-20，总量 100 亿，TGE 流通大概 16%。空投 8.74%，TGE 解锁 44.36%。 最后做个小总结吧，Aligned可能不是最性感的赛道，但确实在解决实际问题。以太坊要成为金融系统的底层，缺的就是这种一步一个脚印的工程。

🚨OpenAI @OpenAI 正在经历血腥的一周：高管离职、国会警告、白宫公开撕逼... 1️⃣今晨间据消息人士透露，OpenAI罕见地自掏腰包，完成了约70亿美元的员工股份回购，估值不涨反被超。此次交易对OpenAI的估值为8520亿美元，与其最近一轮融资的估值持平。 今年3月，OpenAI刚完成1220亿美元融资，投资方包括科技巨头和VC机构。6月，公司又秘密提交了IPO申请文件，为可能的华尔街首秀铺路。但资本市场并未给它太多喘息空间。 今年以来，OpenAI与Anthropic PBC @AnthropicAI 陷入激烈缠斗。这个曾被视为AI竞赛“配角”的对手，如今凭借Claude等产品的强劲势头，估值已反超OpenAI，甚至可能抢先一步登陆公开市场。 2️⃣安全高层“断崖式”离职 OpenAI 的伦理负责人、安全系统负责人以及使命对齐（Mission Alignment）负责人，在过去几周内集体递交辞呈。AI 安全团队核心骨干几乎被抽空，内部治理架构面临严重失控。 3️⃣美国🇺🇸参议院重拳出击参议员 Bernie Sanders 正式向 OpenAI、Anthropic 和 Meta @Meta 的 CEO 发出联名信，要求他们立即暂停研发“具有社会级危险/失控风险”的 AI 模型。信中明确警告：如果几家大厂不主动暂停，美国参议院将直接立法强行干预。 4️⃣游说翻车 白宫与五角大楼撕逼 OpenAI聘请的战略未来负责人 Dean Ball 试图充当特朗普政府 AI 行动计划的“总设计师”，结果遭到了白宫和五角大楼的公开痛骂： 白宫官方回应：“夸大自身作用、想法荒谬，不过是个毫无存在感的低级分析师。” 五角大楼 AI 负责人 Emil Michael 痛骂：“这是全行业‘实际 IQ 与自我感觉 IQ’差距最大的人。” Sam Altman @sama 本想通过他拉近与政府的关系，结果适得其反，直接把 OpenAI 的政商关系砸了个稀碎。

OpenAI、Anthropic、Mistral 和 Google DeepMind 向陌生人支付报酬以训练他们的 AI。每小时 15 至 300 美元，每周通过 PayPal 或转账支付。 100% 远程。大多数人不知道这些平台的存在。 这些是在 2026 年招募的 17 个平台： Outlier：Scale AI旗下平台，主要负责评估和修正AI模型的回答。 Mercor：高端精英平台，适合专家和工程师，一场20分钟AI面试即可申请所有岗位。 DataAnnotation：适合新手入门的平台，普通项目和代码/STEM任务都有。 Surge AI：为OpenAI、Google、Meta、Anthropic等公司训练模型，支持20多种语言。 RemoExperts：写作、评估和创意类任务，连入职培训都付费。 Alignerr：Labelbox支持的平台，全球开放，平均时薪较高。 Mindrift：专注各类专业任务（Toloka已并入），健康和法律领域薪资更高。CrowdGen：Appen旗下平台，覆盖200多个国家，适合其他平台不开放的地区。Handshake AI：连接学生、毕业生和专家与各大AI实验室的平台。 Braintrust：唯一公开标价且无平台抽成的平台，透明度高。 AfterQuery：Y Combinator支持的AI实验室，工作以项目波次形式进行。 Micro1：通过AI招聘官“Zara”面试认证，可自主设定报价。 Aligned：入门薪资最高的平台之一，适合博士或资深从业者。 Pareto AI：专注RLHF、模型评估和提示词工程，筛选较严格。 Terac：结合付费市场调研和AI数据标注工作，有推荐奖金。 Innodata：纳斯达克上市公司，35年以上LLM数据经验，提供兼职专家岗位。 Fanvue：唯一非按小时计费的平台，创建AI虚拟角色，粉丝订阅付费，你拿80%收入。

【自动发推记录 04】 时间：15:45 主题：账号成长 / 蓝V 认真做 X 的人都懂： 涨粉不是最难的， 最难的是被对的人看见。 蓝V圈子继续扩大。 评论区抠 1，让更多同频账号看到你。 People building seriously on X know this: Getting followers is not the hardest part. Getting seen by the right people is. Blue V circle keeps expanding. Drop “1” and let more aligned accounts discover you. #BuildInPublic# #蓝V# #Crypto#

每个人都应该了解的AI 术语名词，你都认识吗？ 搞懂这些名词 并了解其实现方式和原理。你基本就入门了。 AGI（类人AI）：类似人类思维的AI。 CoT（链式思维）：AI一步步思考。 AI Agents（AI代理）：自动化决策的程序。 AI Wrapper：简化与AI模型的互动。 AI Alignment（AI对齐）：确保AI遵循人类价值观。 Fine-tuning（微调）：使用特定训练数据来改进AI。 Hallucination（幻觉）：AI编造的信息。 AI Model（AI模型）：用于任务的训练AI。 Chatbot（聊天机器人）：模拟人类对话的AI。 Compute（计算）：AI模型的处理能力。 Computer Vision（计算机视觉）：AI理解图像和视频的能力。 Context（上下文）：AI为更好响应保留的信息。 Deep Learning（深度学习）：通过多层神经网络学习的AI。 Embedding（嵌入）：AI的词汇数字化表示。 Explainability（可解释性）：理解AI决策背后的逻辑。 Foundation Model（基础模型）：可适应任务的大型AI模型。 Generative AI（生成式AI）：创建文本、图像等内容。 GPU（图形处理单元）：用于快速AI处理的硬件。 Ground Truth（真实数据）：AI学习的验证数据。 Inference（推理）：AI对新数据做出的预测。 LLM（大型语言模型）：用大量文本数据训练的AI。 Machine Learning（机器学习）：AI通过数据经验改进。 MCP（模型上下文协议）：AI内部数据访问的标准。 NLP（自然语言处理）：AI理解人类语言。 Neural Network（神经网络）：受大脑启发的AI模型。 Parameters（参数）：AI学习的内部变量。 Prompt Engineering（提示工程）：创建输入以指导AI输出。 Reasoning Model（推理模型）：有逻辑推理能力的AI。 Reinforcement Learning（强化学习）：AI通过奖励与惩罚学习。 RAG（检索增强生成）：结合搜索与生成的AI。 Supervised Learning（监督学习）：在标记数据上训练的AI。 TPU（张量处理单元）：AI处理专用芯片。 Tokenization（分词）：将文本分割成词片。 Training（训练）：通过调整参数教AI。 Transformer（变换器）：用于语言理解的AI架构。 Unsupervised Learning（无监督学习）：AI在无标签数据上发现模式。 Vibe Coding（情绪编码）：通过语言捕捉情绪并预测输出。 Weights（权重）：影响AI学习的值。 #AI# #AIAgent#

今天开始陆续有朋友被暂停收益了，似乎每次发工资前都会有这么一波 不过一般来说，都可以通过申诉拿回来。快的一周慢的1个月。下面是一个通用申诉模板和一个我的模板，希望大家用不上（记得用英文）： 通用模板： 我恳请复核我的账号。 就我所知，我并未有意违反任何平台规则。 如果我的内容有被误解或断章取义的地方，我愿意澄清并做出调整。 我非常珍视这个账号，并承诺未来严格遵守平台准则。 恳请您重新审视我的情况。 我的版本： Hi X Creators Team, I am writing to respectfully request a reconsideration of the permanent suspension of my account @snail_9106 from the Creator Revenue Sharing program, related to Case CREATOR-145938. I fully respect X’s Creator Monetization Standards and understand the importance of maintaining a high-quality and compliant creator ecosystem. However, the suspension notice did not specify which content, behavior, or account activity caused my account to be found non-compliant. Because of that, I am unable to clearly identify the exact issue, but I have taken this matter seriously and carefully reviewed my profile, posts, replies, and account activity. To reduce any possible misunderstanding, I have removed or adjusted content and profile elements that could potentially be interpreted as promotional, repetitive, misleading, or not fully aligned with the standards. My account mainly focuses on English learning, AI tools for content creation, writing techniques, self-media growth, and creator-related discussions. My intention has always been to share useful, original, and non-harmful content with the X community. If there is any specific post, reply, profile element, or account activity that caused the suspension, I would sincerely appreciate clarification so I can correct it properly. I respectfully request one more manual review of my account and ask your team to reconsider my eligibility for the Creator Revenue Sharing program. Thank you for your time and consideration. Best regards, @snail_9106

韩国半导体设备链正在重估：从配套环节到AI基础设施 韩国半导体设备链，在AI时代，对全球半导体产业正变得越来越重要。 半导体制造复杂度正在快速提高，于是很多过去只是“配套环节”的设备，开始变成真正的瓶颈。 包括： HBM Bonding Burn-in Test Handler 高温测试 高速互连 Hybrid Bonding 热管理 先进封装 后处理 这些环节的重要性都在明显提升。 Hanmi Semiconductor就是典型案例。 过去很多人把Hanmi当普通封装设备公司，但AI时代之后，它已经逐渐变成HBM设备链的重要玩家。公司的核心产品包括TC Bonder、HBM Bonding、EMC、Vision Placement。 过去先进封装很多时候只是后道配套。但现在先进封装已经不只是“封芯片”，而是承担HBM连接、多Die协同、高速互连、热管理、Power Delivery、大尺寸封装良率等功能。 于是先进封装第一次开始脱离“低技术、低估值、低成长”的传统定位。 PSK Holdings也是类似逻辑。 PSK做Ashing、Descum、Dry Strip，本质上属于去胶和后处理设备。过去市场关注度不高，但随着先进制程、存储、先进封装复杂度提升，后处理的重要性也在提升。 Jusung Engineering则是韩国重要的CVD、ALD设备厂商。AI时代之后，高层堆叠、高深宽比结构、更复杂材料体系，都在提高沉积工艺的重要性。 TES同样类似。它做Cleaning、Etch、Gas Process。随着HBM、先进封装、先进存储复杂度提升，清洗与后处理的重要性也在提高。 就连Mirae Corporation这样的在生产过程中“搬运”芯片的设备公司，也开始形成行业壁垒。 Mirae的核心业务包括Test Handler、Burn-in Sorter、SMT Mounter，其中真正核心的是半导体测试Handler。 简单来说，芯片测试时，需要自动搬运、对位、温控、分类。Handler负责这些自动化动作。Mirae不做ATE Tester本身，而是做“如何让芯片高效率接入Tester”的自动化系统。 由于先进芯片越来越薄、越来越大、越来越贵、越来越脆弱，尤其HBM更明显。于是Handler已经越来越像“高精度运动控制 + 热管理 + 自动化”的复杂系统。 难的是，既要高吞吐、高并行、温度均匀、快速切换，同时又不能影响测试精度。很多公司能做Demo，但做不到长期高稼动率、thermal drift控制、socket alignment稳定、长时间稳定量产。 所以Handler原来并不是高壁垒行业，但AI时代后，HBM、高功耗GPU、advanced packaging、三温测试、burn-in，都在明显提高Handler难度。 从这些例子我们可以看出，AI时代最大的变化之一，就是后道测试复杂度正在非线性提升。 而整个韩国半导体设备产业链，也正在从传统周期设备行业，逐渐转向AI基础设施产业链。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor