全长399.99米！全球最大级别的运输船通过长江大桥这一幕，太震撼了！#中国制造# As the world’s largest‑class transport ship sails beneath the Yangtze River Bridge，So Amazing

34秒的视频 —— 用 Claude Code 直接分析股票/财报 Claude Code现在支持原生接入 financial-datasets 官方 MCP 服务器，把股票实时价格、财务报表、SEC filings、新闻、加密货币价格等大量金融数据全部集成到一个插件里，接入了 17,000+ 只股票的实时价格.... 两步安装： 打开终端里直接粘贴： claude mcp add --transport http financial-datasets 再打开claude code ，输入 /mcp 完成 OAuth 认证，用 claude mcp list 验证连接 完成了! 你现在可以用 Claude Code 原生插件直接做股票分析、加密货币分析和基本面研究，直接提问即可 以前要砸几万买 彭博社终端，或者自己搭复杂 API ，现在？一个 MCP 命令搞定公司信息、收益/利润、财务指标、财务报表、内幕交易.......太舒服了

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🚀Tesla今日逆市上涨0.43%！美股普跌背景下，Tesla收盘近高点。核心驱动超强： ✅得州已部署33辆无监督FSD车辆，规模化箭在弦上（4→8→60→100→1000辆指日可待），彻底打破“无法量产”质疑； ✅斩获100亿美元Semi半挂卡车大单，买家为Big F Transport，运输公司自用场景完美；SpaceX大批量采购Cybertruck、xAI采购Megapacks解决数据中心供电痛点，Elon“吃自己狗粮”真实案例正快速复制全球； ✅欧洲销量强劲，加州Model Y销量几乎是其他任何车型2倍；最新JD Power忠诚度调查，Tesla制造商&车型双料第一，Model Y重复购买率遥遥领先； ✅FSD累计行驶突破100亿英里，达Elon里程碑，荷兰已跑100万英里，用户订阅热情爆棚！ ✅人形机器人赛道同样火热：Figure宣布90天内多客户部署，TAM巨大，Tesla、Figure、Apptronik等多赢。说话人已投资Apptronik，看好大家共同做大市场。 👉股价展望：年内600-650美元可期，长期10万亿美元市值（Elon目标已获Mark33深度验证，不含Optimus&Robotaxi）（NFA）。SpaceX IPO+指数纳入+潜在合并，将成超级催化剂！

🚨 什麼是 #HALO# 生意？ 2026 年最火的投資新框架！ HALO = Heavy Assets, Low Obsolescence 「重資產、低過時風險」 意思就是： 擁有大量實體工廠、能源網路、門市、油田、基礎建設等「重資產」，而且這些資產幾乎不可能被 AI 一鍵取代！ AI 再強，也打不倒 Exxon 的油田、Walmart 的物流網、Bugatti 的超跑工廠。 這就是為什麼 HOF一邊重押 Anthropic（AI），一邊買下 Bugatti 的原因——經典的 AI + HALO 雙槓桿策略！ AI 時代，別只追輕資產科技股，HALO 才是真正抗跌的「不敗壁壘」。 你看好哪種 HALO 資產？👇 這些例子來自 2026 年華爾街討論（包括 Josh Brown 和 Goldman Sachs 的分析）👉🏻 1. 能源與資源類（Energy & Resources） • ExxonMobil、Valero、Phillips 66、Diamondback Energy：擁有龐大油田、煉油廠、輸油管線和全球供應鏈。AI 再厲害，也挖不出石油或建好一座新煉油廠（需要數十年許可和資本）。這些是典型「AI 打不倒」的重資產。 • Newmont（礦業）：金礦、銅礦等實體礦場，開採權和地質資產是長期護城河。 2. 工業與重機具類（Industrials & Machinery） • Caterpillar（怪手/重機）：生產挖土機、 bulldozer 等重型設備，工廠、供應鏈和全球經銷網是巨大物理資產。Josh Brown 稱它是「 quintessential HALO 公司」。 • John Deere（約翰迪爾，農機）：拖拉機和農業設備製造，擁有實體生產線和長週期技術，AI 無法取代農田裡的真實機器。 • Baker Hughes：油田服務設備，實體鑽探工具和基礎設施。 3. 物流與運輸類（Logistics & Transportation） • FedEx、CSX、Union Pacific（鐵路）：龐大物流網路、卡車車隊、鐵路軌道和倉庫系統。這些「你星期一早上還需要」的實體運輸資產，AI 只能優化路線，無法取代鐵軌或飛機。 • Delta Airlines：飛機艦隊、機場基礎設施和航線權利。 4. 消費與實體零售類（Consumer & Brick-and-Mortar） • Walmart、McDonald’s、Starbucks、Hershey：除了品牌，還有遍布全球的門市、供應鏈、房地產和冷鏈物流。AI 點外賣容易，但蓋不出上萬家實體店。 5. 基礎設施與公用事業類（Infrastructure & Utilities） • 電網、輸油管線、電信基礎設施（如 Verizon）：這些是國家級重資產，許可難、建置貴，AI 無法「虛擬化」一座電廠或光纖網路。Goldman Sachs 特別強調這類是 HALO 核心。 • Prologis（倉儲 REITs）：大型物流倉庫和工業地產，物理空間永遠需要。

基于 Transformer 架构的 LLM 最大的问题就是没有时间感，我觉得这是主观智能甚至是意识到重要部分，时间的连续感知和记忆的先后形成了“自我”！每次涉及到Agentic 任务我都得让模型自己使用 tool 确定操作时间，别让它靠幻觉脑补😂 不知道我这样对不对？

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看完 Transformer 论文和科普视频，很多人还是不知道 GPT 训练时到底在跑什么代码。 这个项目从零实现了一个现代LLM，注意力机制、位置编码、LayerNorm、残差连接、训练循环、学习率调度，每个模块独立成文件，每一行代码都配了注释说明原理和意图。学完不是会调包，而是真正理解矩阵层面在发生什么。 它适合想深入 LLM原理的初学者，或者实践经验有余但底层知识有缺口的开发者，把"大概懂"进一步推进到"每一行都懂"。