Spark 宣布与 Uniswap 合作构建了名为“FX Layer”的稳定币交换系统，旨在通过共享流动性池解决稳定币之间的低滑点兑换需求。Spark 在该系统中担任协调层，负责流动性的分配与治理；Uniswap v4 则提供可编程的 AMM 架构。作为启动资金，Spark 将从其 USDS 生态中迁移 1.5 亿美元流动性至 Uniswap v4。(TheBlock)

Spark 开始第 3 个月的 $SPK 回购：6 小时前转了 32.69 万枚 USDS 到回购钱包并开始回购。 前面 2 个月他们一共是花了 98.6 万枚 USDS 回购了 4137.2 万枚 $SPK，回购均价 $0.0238。 回购地址： -------------------------------------------------------------------------- #Bitget# 来了就是VIP！Crypto、美股、CFD，全球先机一站布局

Spark又来现身说法给各个Defi协议上风控课了，在4月1号wBTC重新回到Spark的抵押清单后，因为毕竟作为包装比特币，Spark只给了wBTC存款上限3000个额度，目前已经用掉了2741个，在额度快用完时，系统启动了自动限额机制管理，每12个小时新增最多500个wBTC，根据需求使用量来逐步的提高限额。而相比之下，之前包括AAVE在内大量借贷协议，一次性上了一大堆包装代币和山寨币进到抵押清单，而且还不限额，从而造成了一次又一次的惨剧，Spark的克制践行了什么叫少就是多，慢就是快。

Spark应该是这次事件中受益最大的一方，1天暴涨了接近80%。 得到了更多关注，承接了一部分从aave离开的资金，TVL流入，上线upbit，项目实现收入和流量双赢。

Spark在1月份就停掉了rsETH相关的市场，所以在这次安全事件中没有受到波及。 与其他协议不同，Spark在借贷市场上的安全控制策略是主动收紧，而不是扩张。 整个Sky体系都是这种风控哲学，虽然可能导致协议发展缓慢，但在关键时刻体现出了价值。

DGX Spark vs Mac M5 Max 128GB 统一内存 4TB SSD Cuda vs MLX NVIDIA DGX OS vs Mac OS MacBook 多了Nano-texture display 但 MacBook 也贵了 6000 NZD 谁是本地 AI 更优解？ 我现在 Claude & Codex 都是最贵的 Max 订阅，Claude 感觉不够用。如果能帮我省点订阅费，也算值了

DGX Spark 京东价格低的时候。我记得三万二三。 那时候我就在喊，喜欢 AI 的可以买一个。 别算什么 ROI，也别研究什么生产力。 就当买个玩具。 后来三万六，我又买。 前前后后我自己买了 13 台，朋友跟着买了 3 台，现在一共 16 台。 中间还组织过一波 AI 小主机团购。 团购Max 395小主机的时候呢？ 我也说了，不差钱，无脑就是DGX Spark。 现在呢。 七万多了。 小主机呢，也从1万五六涨到了现在的2万五六。 于是特别有意思的事情又发生了。 便宜的时候，有人说这玩意性能不行，不值。 涨起来了，有人后悔当时没买。 听我话买了的，现在天天在家跑模型玩。 当然还有一批最厉害的。 他们从来不买。 但是他们永远比买的人懂。 最近我也不知道发什么，就发发显卡价格，发发硬件行情。 不发不要紧。 一发，华夏大地卧虎藏龙。 这个说自己早就知道要涨。 那个说自己一年前就看懂了。 还有人开始给我讲产业链，讲周期，讲供需，讲老黄下一步准备干什么。 嗯。 这味道我太熟了。 以前做交易也是。 一个币涨十倍以后，评论区能突然冒出来几百个一年前就看好的人。 真正牛逼的大哥呢？ 十年前矿场都不知道开几个了。 后来该套现套现，该出海出海，现在老婆孩子热炕头，在国外晒太阳。 人家是真看懂了。 所以人家也没空跑到我一条小小的推文下面，证明自己当年有多懂。 这个世界就是这么奇妙。 真正看懂的人，一般已经吃到了。 没吃到的人，负责讲自己其实早就看懂了。

手上有 NVIDIA DGX Spark的話，先把 agent 安裝起來。叫它去讀 @MiaAI_lab 的 sparkDash，再叫它在機器上寫一個、或改一個 model switcher、service switcher。 Switcher 實際怎麼設 一份 registry。每個 serving stack 一張卡。現在七張。 每張卡帶：它在哪台機器、要探的 IP 加 port、它該回報的 model id、以及啟動跟關掉的兩支腳本。 四張在 head，`:8888`、`:8889`，loopback 探。三張在 worker，27B 在 `:8888`、TTS 在 `:8010`、MiniMax 在 `:8000`，走 CX7 探。啟動關掉走 ssh，因為腳本在 worker 上。 兩台都用 8888 這個 port。所以不能用 port 當鑰匙。要用 host 加 port，再加上它回報的 model id。Head 跟 worker 能同時掛在同一塊面板上、又不會認錯，就靠這對。 活著沒有，靠便宜的探針。OpenAI 那種 stack 打 models 那個端點。 沒有 id 清單的卡，就只看探針回不回。 切換順序是寫死的，不是聰明的。先停掉全部。兩台都把 page cache 丟掉。UMA 上這步不能省，否則下一包權重要進記憶體時，空閒檢查會過不了。再跑目標自己的 start 腳本。輪詢到 API 肯回答。Dashboard 不自己發明啟動參數。它叫操作員寫好的腳本。 畫面上一個 stack 一張卡。亮著的那張綠點。節點、host:port、現在活著的 model id。Start、Stop、Switch。連到它的 console。切換進行中，進度從 operation log 流下來。 旁邊那些附屬服務另開一區，不算進 UMA 預算。`:8814` 那個檔案上傳。普通的 node process，記住 pid。要開再開，要關再關。模型切走，它還在。 我們活在最好的時代,能想出來就可能創造出來. 我剛做完，現在在用。