卡塔尔供应约20%全球LNG 的Ras Laffan天然气设施被攻击，美国lng公司要笑醒 天然气的定价逻辑正在变化。美国掌握的是边际供给，一旦卡塔尔出问题，市场自然转向美国。 美国和希LNG船东拿走定价权和流动性溢价，欧洲日本中国等进口方承受成本上升。 这件事不是能源短缺，而是定价权转向。 且影响不会停在能源本身，而是继续传导：LNG → 电价 → 算力成本。 半导体晶圆厂中期会改变新建产能的选址。 因为企业更看重的是电力稳定性和能源安全，而不只是价格。 LNG供应最稳定的地方，你猜是哪？

又一个项目要顶着市场情绪发币了，这次的是做 AI 标注的 @PerleLabs ，去年行情好他们完成大笔融资的时候我还调研关注过，不知道之前撸了他们的小伙伴有没有鸡腿饭（我懒，没上手）🥹🥹 当时关注这个项目最主要的原因是他们的 CEO Ahmed Rashad，这哥们曾在 Scale AI 高速增长期担任运营领导角色，出来做同样是数据标注的 Perle 也算专业对口。 毕竟那会儿大家还是都觉得中心化的路径成功的，来一个去中心化版本也正常，不是还有做去中心化Gpt的么？ Perle去年8 月市场最热的时候拿了 Framework 900 万美金，一共融了 1700+万，当时以为会很快发币呢，团队还是坚定要做出更多真实收益搞定更多真实客户，没想到这一拖市场情绪一下就过去了。 同赛道的 Vana Sahara 啥的曾经发币的时候也是一时风头无两，都是几十亿的 FDV。现在同赛道Perle发币团队不算差，也已经搞定了 Coinbase，最大的挑战还是市场情绪和流动性，希望能有个好结果吧。 毕竟后面我投了还没发币的AI项目还希望有同赛道的能打个样😌😌

15个值得关注的AI账号： 1. @karpathy 他的推文创造的LLM叙事，你两个月后会在LinkedIn上看到。 2. @fchollet 发布关于智能、基准和AI局限的深思熟虑研究。Keras创始人+ARC-AGI。 3. @ylecun 深度学习先驱、Meta首席AI科学家；大局观研究和评论（还有drama）。 4. @AndrewYNg AI教育传奇；实用ML建议、课程和真实应用。 5. @rasbt 发布实用ML/LLM实现、'从零开始构建'教程和书籍。 6. @dair_ai 每周ML/AI论文线程和易懂的研究解读（高质量信息流）。 7. @lilianweng 前OpenAI员工，Lil'Log风格线程优质。深度LLM研究分解。 8. @jeremyphoward 发布有趣的AI/加密新闻观点，致力于民主化实用深度学习教育。 9. @simonw 实用LLM工具、观点、实验、提示词和工程分解。Django联合创始人。 10. @_akhaliq 精选最新arXiv论文、模型发布和开源AI项目。 11. @ID_AA_Carmack AGI/低级优化观点，让你重新思考问题。 12. @gwern 高质量长篇AI研究笔记和论文。 13. @goodside LLM评估、提示词研究和真实能力测试。 14. @drfeifei 计算机视觉先驱；以人为中心的AI和空间智能研究。 15. @demishassabis 跟踪他的工作9年了。Demis是我对抗谷歌用AI滥用权力的希望。DeepMind CEO。 告诉我遗漏了谁，保存以备未来参考

想建立高质量的AI信息流，从这15个账号开始！ 这 15 个账号基本覆盖了： 研究 工程 教育 开源 产品 AGI 思考 AI 真实能力评测 @karpathy 他的推文经常提前定义 LLM 叙事。很多你两个月后在 LinkedIn 上看到的 AI 话题，可能他早就讲过了。 @fchollet Keras 作者，ARC-AGI 提出者。经常分享关于智能、本质能力、Benchmark 和 AI 局限性的深度思考。 @ylecun 深度学习先驱，Meta 首席 AI 科学家。观点很宏观，也经常有对 AI 研究路线的批判和讨论。 @AndrewYNg AI 教育领域的传奇人物。内容非常实用，覆盖机器学习建议、课程、产品落地和真实世界应用。 @rasbt Sebastian Raschka，经常分享实用 ML / LLM 实现、“从零构建”教程，以及相关书籍内容。 @dair_ai 高频更新 ML / AI 论文线程，用通俗方式拆解前沿研究，适合快速跟进 AI 进展。 @lilianweng 前 OpenAI 成员。她的 Lil’Log 风格内容非常值得看，擅长深入拆解 LLM 研究和技术细节。 @jeremyphoward 经常分享 AI / Crypto 相关观点，也长期推动实用深度学习的普及和大众教育。 @simonw Django 联合创始人。聚焦实用 LLM 工具、实验、提示词、Agent 和工程实践拆解。 @_akhaliq 持续整理最新 arXiv 论文、模型发布、开源 AI 项目和研究动态，信息流非常快。 @ID_AA_Carmack 关注 AGI 和底层优化问题，很多观点能让你重新思考“智能”和“工程”的本质。 @gwern 高质量长文作者，擅长 AI 研究笔记、深度 essays 和长期主义视角的技术观察。 @goodside 专注 LLM 评测、提示词研究和真实能力测试，经常能看到非常细的模型行为观察。 @drfeifei 计算机视觉先驱，关注以人为中心的 AI、空间智能和未来 AI 研究方向。 @demishassabis Google DeepMind CEO。长期关注通用 AI 的未来方向，也是理解 DeepMind 路线的重要窗口。 大家还有要补的吗？评论区👇👇👇👇

换妻探花，两队夫妻相约玩换妻，开始前，先喝酒猜拳，输的给对方的老公口交10秒，小骚妻口之前还娇羞的看了一眼老公，在得到老公肯定的眼神后，才心甘情愿的跪地口，到了换妻环节，就一点也不矜持了，插的一个比一个猛，爽叫一个比一个大声！ 本片高清完整版50分钟 已经更新在主页置顶电报群

上周，机器人公司 UR 和 Scale AI 达成了合作，发布了 UR AI Trainer。 这也标志着 Scale AI 这家数据标注巨头，誓要进军机器人（具身智能）领域了。 Scale AI 热衷于扩展新业务的原因大家都清楚，昔日巨头现在的地位稍有些微妙。 自从去年年中，Scale AI 被Meta 收购了 49% 的股权后，联创 Alexander Wang 也从 Scale AI 直接加入了 Meta。 这让 Scale AI 失去了一定的中立性，也导致了一些客户的远离。 例如 Google，但自从 Scale AI 成为 Meta 的半子公司之后，Google 就停止了跟它的合作，转而和 Surge AI 等机构开始合作。 再比方说以前 OpenAI 跟Scale AI 是深度合作的，过去 OpenAI 得大量跟Scale AI 买标注好的数据。 但是 Meta 半收购后，OpenAI 也大幅降低了 Scale AI 作为数据标注供应商的权重。 根据市场推测，现在 Surge AI 的收入甚至有可能不亚于 Scale AI。Surge AI 由Edwin Chen 领导，不过 Chen 比 Wang 低调不少。 其实数据标注这是一个很赚钱的生意，它是劳动密集型的。 那些来自于印度、菲律宾或者肯尼亚的数据标注工们，对着图片、文字一通标注，干一份拿一份钱，颇有送外卖、开网约车的感觉。 这个特别让人容易联想到 Crypto，因为都是干一份工作、拿一份激励。 其实 Crypto 这么多年，别的不敢说，至少把激励这事儿整得比较明白😂。 其实 Crypto 也有数据标注的项目比如 Sahara。 最近又有一个项目也是蛮火的，币还没发出来，就已经被 Coinbase 纳入上币路线图了。这个项目叫做 Perle @PerleLabs 。 巧的是，创始人正是 Scale AI 之前的增长负责人。他的名字叫 Ahmed Rashad，看名字听起来像是一个中东裔。 毕竟 Scale 现在估值已经达到了惊人的 290 亿美金。那么创始人 Rashad 作为 Scale AI 的前任高管，Perle 自然也得到了投资人的青睐，它在币圈融了 1750 万美金。 当然了，说实话尽管融了这么多钱，目前阶段 Perle 想直接跟前东家 Scale AI 掰手腕还是有难度的。 Scale AI 走的是大而全的数据路线，要什么数据有什么数据，甚至现在连机器人的数据都在开始准备。 那 Perle 的思路是什么呢？ Rashad 因为之前在做 Scale AI 增长总监的时候，应该是见过了太多印度、菲律宾的数据标注工了。 他认为这样的点击农场似的工作状态可能有点问题，所以他现在想走的是”高精尖路线”。 而 Rashad 则是希望 Perle 专注在客单价比较高的数据标注赛道，比方说：法律、医学、金融等等。 然后再配合上 Crypto 的激励效果，希望吸引更多的专家级，而不是数据标注这种劳工级的标注者加入。 当然了，做高精尖的也不是是市场空白。 比方说 Surge AI 就有很多高精尖的数据标注工作。同时，受限于体量，像 Google 这样的顶级大厂，由于非常严格的精度要求，恐怕在目前阶段还是没法和Perle 这样的小厂进行合作。 所以 Perle 瞄准的更多是什么呢？是那种二三线的 AI 公司。他们急需打出差异化，并且对于成本更敏感。 另一方面，有很多做大模型微调、LoRA 的项目，他们也会对这些高精度数据有所垂涎。