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中信证券这个业绩数据，真的炸裂，中国全行业大多都在苦哈哈的背景下，中信一个季度赚了100亿，实现历史之最! 只能说搞量化是真的赚钱啊，以后AI+量化+自主进化因子，那简直无敌了，炒A股，真的难如登天! 你要搞制造业，卖多少台车，单季度才能净利润100亿啊！比亚迪25年第一季度的净利润才91亿!🧐

今年年中在OKX Ventures的那段时间里，项目聊的没有23-24年那么密集，毕竟一级市场相对于前两年冷了不少。但也有好处，就是每个项目可以聊的更细，也有更多的时间去做DD和研究。可以“精聊” @Almanak属于当时印象比较深的一个，CEO老哥第一眼看上去就是个技术狂热者，一个来小时聊下来之后更是加深了这种感觉。为了DD他们的产品，我们除了深度试用了Almanak之外，还把它的几个竞品挨个体验了一番。我当时还扔了几千U去Almanak的Vault追踪下收益。结果要不是看到Almanak Games的最新消息，可能都忘了自己还在里面存了点钱…… OK言归正传，这项目干嘛的呢，你看它Twi的简介 - Your personal AI quant team - 你的个人AI量化团队 这个就比普通的AI Agent帮你Yield或者说帮你炒币又更进了一层，我给你搭一个AI Agent组成的量化团队 更酷的是，你可以把Almanak当成是Defi届的Cursor，无需懂代码，你可以用Vibe Coding的形式，通过AI Agent Swarm来构建、测试并部署机构级别的代码化金融策略。换句话说，你可以指挥这个AI量化团队，来根据你的要求构建量化策略。你提要求，Agent自动感知，决策，回测，执行…… 这也是为什么在Agent Yield的网站排名上，Almanak各项指标都遥遥领先，TVL几个月就突破1亿，甩开后面几名大几倍 当时我跟投资团队的小伙伴除了试用Almanak，还一起体验了Hey Anon，Griffin，Giza等几个竞品。确实产品功能和复杂度上，Almanak都高出一个量级。18个Agent有负责策略设计的，有负责审计的，有负责Alpha发现的，更关键的是还有负责回测和优化的，通过历史模拟，压力测试等判断大体收益率，潜在回撤等等，这个确实不是一般所谓“De-Agent”项目或者团队可以实现的。 估计这也是为什么Almanak可以拿到Delphi、HashKey、Bankless Ventures、RockawayX及Shima等顶级VC超过千万的投资，8月份在Legion的打新在市场极冷的情况下依旧超募400% 项目不光在产品上有创新，TGE也同样。很多项目TGE前搞一堆虚假指标、虚假互动、虚假社区，拼了命的卡空投，然后赶紧上所出货。Almanak这次除了产品先行之外，还把重点放在完全透明、社区共创、高参与度激励的设计上。避免隐藏锁仓和临时变更 马上开始的Almanak Games（12/11–1/31）是一场链上竞赛，旨在发现真正的用户和社区 - 用户对 $ALMANAK 进行交易、持仓、LP、策略部署均可获得奖励。 - 奖励包括：代币奖励（1.5%–3% Supply） 稳定币奖励（随社区参与解锁，数量真心不少,包含最高 100 万美元的稳定币奖励） 如果承诺持仓到 2025 年底还可获得 Boost 当然现在项目还处于早期的阶段，策略的丰富程度，数据验证还需要更多的时间交给市场检验，不过就目前提供的功能和搭的框架来看，跑出厉害的“链上量化策略”应该只是时间早晚问题，期待“Agent Defi Summer”的一波崛起！

早上读了Anthropic 在 2026 年 3 月发布的研究笔记 《Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence》有点意思。 Anthropic是Claude的母公司，也是头部AI厂商了，手里有Claude的所有数据。这次的报告计算逻辑是通过Claude 流量里出现了足够多的、与工作相关的使用，理论上可行的任务才会被算作“covered”，所以数据应该比较准确。 这个报告重点聚焦在AI 到底有没有开始真正冲击就业这个点上，毕竟”AI焦虑“这个词已经全球范围内持续很久了，但到底落地了多少呢？ 文章提出了一个新的指标暴露度 (Observed Exposure)用来衡量AI在对真实职场的渗透情况，涵盖理论能力 + 真实使用数据 + 是否用于工作场景 + 是增强还是自动化，这对于量化AI对现实生活的冲击更有效，也在一定程度上可以让我们更好的判断AI技术革命走到哪里了。 研究发现在最容易受到 AI 影响的职业 中，从业者更可能是 年龄较大、女性、受教育程度更高、收入更高的群体。 从报告里最直观的图看，目前理论上AI能覆盖（冲击）的范围与实际上形成的范围还是有不小差距的，暴露的蓝色范围内还没有形成系统性失业率上升，只是年轻人进入这些岗位的招聘似乎有一点变慢。 当前最暴露的职业 主要集中在白领、信息处理、软件和分析类岗位。文中列出的前十包括： Computer programmers：74.5% Customer service representatives：70.1% Data entry keyers：67.1% Medical record specialists：66.7% Market research analysts and marketing specialists：64.8% Financial and investment analysts：57.2% 另外还有软件测试、信息安全、用户支持等岗位也排得很前。相反，约 30% 的工人处于“零暴露”组，典型例子包括厨师、摩托车维修工、救生员、酒保、洗碗工等。 这也正常，AI 的能力像洪水，落地像修水渠，在具身机器人举得巨大进展之前，蓝领比白领更不用焦虑。 我们这代人是幸运的，能经历互联网，移动互联网，区块链，AI，机器人等多次技术革命，不过也是不幸的，如果没有能跟上如此高速的进步，未来或许真的也就慢慢成为科幻作品中被“圈养”的那批人了。 Morning，新的努力一天开始了 原文传送门：

昨天下午参加了币安组织的一个小局，我们十个人每人向一姐 @heyibinance 提一个问题，一姐说了很多精彩观点，凭记忆简单整理下，分享给大家。 1. 币安 (通过 YZi Labs) 间接投资了中国的一些 AI 项目，只是没有对外批露。持股方式很灵活。 2. AI 会影响各行各业工作。对于交易，AI 可以实现量化民主。 3. 科技是为了服务于生活，当公链面临安全 🆚 去中心化的抉择时，安全是第一位的。 4. 一姐不直接参与 BNB Chain 的决策，但经常会把来自社区的问题，转发给 BNB Chain 团队，推动讨论。 5. 之前官方批露币安广场月活已经超过 1000 万，做广场的过程，核心在于坚持。内容社区需要时间沉淀，就跟大家做个人 IP 类似。目前对于很多 Crypto 原创内容，币安广场在 Google 的搜索权重已经很高。 6. 币安钱包已经接入了 Pre-IPO 资产 (如 SpaceX)，钱包近期迭代很多，还有预测市场等各类新资产。链上主要是接入第三方服务，所以产品开发的行动很快。 7. 没有放弃币安 Alpha。币安 Alpha 本质上是给用户发鸡蛋，拿项目方给的资产分配给用户，是一种「劫富济贫」的行为。不过近期市场情况不太好，所以很多项目方现在不想发币。一姐也感慨，评估了很多申请上 Alpha 的项目，垃圾项目太多了，下不去手。 8. 币安团队也在思考，怎么实现 Alpha 的良性循环，而不只是刷交易积分。其中一点就是，要持续找到优秀、有长期主义的创业者到 BNB Chain 和币安生态 build。 9. 对于很多人发盘子，然后去 @CZ_Binance 和一姐评论区蹭回复的问题，一姐的看法是，之前有意识规避过，后来发现不管怎样都会有人强行找角度，后来就释然了，还是做自己更重要。 10. 币圈这十几年，行业整体人才质量有了很大提高。但在区块链的牛熊交替期，其他行业会有不同风口分流，比如眼前的 AI 行业等。 11. 关于个人在行业的发展，最重要的是躬身入局，「出来混，最重要的是出来」。一姐还引用伍迪艾伦经常说的一句话，「百分之八十的成功来自于出席 Eighty percent of success is showing up.」。 以上是凭记忆做的整理，可能有遗漏或不准确，请见谅 🙏 另外，拿到了「商务印书馆」版本的《币安人生》实体书，这次最重要的周边，内有一姐签名 ✌️ 感谢 @moonkimbinance @pearbinance @yayabinance @sisibinance 组织

就在DeepSeek V4山雨欲来的前夜，晚点LatePost的更新爆了不少料： - 最近半年，DeepSeek的核心员工，包括DeepSeek第一代模型作者王炳宣、DeepSeek-OCR系列作者魏浩然、DeepSeek-R1作者郭达雅、Janus-Pro贡献者阮翀等人，都被各家大厂给挖走了，更不用说已经在小米做出了成果的前研究员罗福莉； - 尽管如此，DeepSeek依然不怎么卷，同行的每周工作时间都奔着80小时去了，DeepSeek的大多数员工还是遵循着早上不打卡、下午6-7点走人的规律，因为老板梁文锋相信一个人每天高质量输出的时间不会超过8小时，员工加班疲劳引起的昏庸工作质量，反而会浪费宝贵的算力资源，给公司造成损失； - 搞AI和做量化之间的关系其实相当紧密，2016年，DeepMind的创始人哈萨比斯就组建过量化团队，希望能为刚刚脱离Google的公司创收，结果没赚到钱，而幻方则是倒过来的，也是在同一年开始用GPU的深度学习算力去干实盘交易，成功让梁文锋以30岁的年纪实现财富自由，再才组建了DeepSeek； - 2023年的时候，梁文锋小范围见过一些投资人，但提出的构想类似OpenAI和微软的投资协议，投资方需要接受一个回报上限，这在投资者看来是没道理的，所以见完一轮之后，没有任何机构愿意投DeepSeek，而在大模型火了之后，梁文锋把和投资人建联的通道直接关闭了； - 在公司里，梁文锋参与最多的是基模架构工作，然后就是充当不同团队之间的粘合剂，DeepSeek内部鼓励交叉协作，一个团队的周会也会向其他团队开放，这种开放组织很容易被规模扩张给破坏，所以DeepSeek对于核心团队的增加相当谨慎； - 去年以来，外部世界发生巨变，既有DeepSeek-V3/R1的一炮走红，也有竞争烈度的大幅升级，DeepSeek没有加入任何战局，依然在自己重视的效率优化（注意力机制）、架构改进（mHC）和非主流探索（OCR）上面努力，梁文锋甚至招进了一些神经科学和脑科学背景的顾问，对人脑原理兴趣大增； - 这也意味着DeepSeek错过了去年最重要的两条主线，一个是AI Coding，这里不只有商业价值的爆发，还引发了以龙虾为代表的Agentic应用形态，DeepSeek-V3.2完全被其他国产模型盖过了风头，另一个是多模态生成，从GPT-4o到Nano Banana再到Seedance 2.0，全都颠覆性的创造了海量增长，但梁文锋认为多模态「不是智能的主线」； - 外界期待DeepSeek每次出手都能像去年年初那样石破天惊，这可能有些强人所难，也未必是梁文锋的目标，而他也需要稳定团队抗拒财富诱惑的心力，猎头给DeepSeek员工开出2-3倍的薪水，而且这还是建立在DeepSeek本身工资就不低的前提下，确实也有员工做出了跳槽去参与更确定性的、持续参与业界最强模型工作的选择； - 留下的人当然还是占了大多数，他们习惯了相对宽松的研究氛围，也愿意做非竞争驱动的探索，在DeepSeek的价值体系里，原创的排序是要比最强更靠前的，它们本质上并不冲突，有时候实现了原创也就自然实现了最强，但在进入Agentic版本后，工程能力变得更重要了，而这正好进入了DeepSeek没有过多投入的地方； - 于是梁文锋也比较少见的做出了应变回应，最近一段时间，他开始启动了对公司的估值，这意味着可以给团队更有刺激性的财富预期，同时也开始招揽模型策略产品经理，明确要求深度使用过Claude Code、OpenClaw、Manus； - 坚持该坚持的，改变该改变的，至于什么是该坚持的、什么是该改变的，这个判断还是得由梁文锋来拿捏，「奇迹之所以是奇迹，就是因为它不常发生，是小概率事件。在中国这个崇尚竞争和结果说话的环境里，敢于追求独特目标的 DeepSeek 的存在本身，是一个令人惊喜的小概率事件。」

一位中国量化交易者据称通过 AI 在 Polymarket 上交易原油赚了 $500,000。 该系统结合了： Claude OSINT（开源情报抓取） 模拟模型 👉 用来跟踪地缘政治新闻，并在市场反应前预测油价走势。