看到 @megaeth 增提方向上 pivot到了 做 AI inference， 说大白话就是和 中转站业务有关，成立了 @mega_holdings ，整体上觉得是一个非常正确的转型。 随着整个区块链的应用趋向于现实世界，没有实际业务，以及原来crypto native的项目正在整体加速消亡，甚至一些转型做稳定币支付的L1,L2，也面临着来自 @airwallex 和 @stripe 的生意挤压，Alta 和 @tempo 在非加密领域，利用原先搭建的渠道、全球支付体系、商家，更在不断抢夺 加密原生向外拓展的机会 稳定币方面，$CRCL 用 价格说明，crypto native、已有的交易所和链支持，并不能支持版图的拓展。 base:0xb2000000000000000000002feb517dfec7415344 裹挟着来自银行、电商等，迅速增长。 这时候，当支付、渠道已经被占完极其拥挤的情况下，可能今生不卷的地方，来自于 具备隐私，能够做监管套利的 AI 需求。 @PhalaNetwork 和 @AskVenice 已经证明了路径可行性。Anthropic 和 OpenAI, 以及其他frontier labs的合规要求，势必会让更多中间地带的 AI 需求 增长 或许 @hotpot_dao 和 @0xAlexon 团队这次的pivot 是对的

CZ 劝日本年轻人：今天是历史上最适合创业的一天 币安创始人 CZ 在接受日本媒体 PIVOT 专访时表示，今天是比历史上任何一天都更适合创业的日子，AI、区块链和互联网这几个大方向非常清楚，只要找到大家需要、自己又能做出来的东西，成功的机会相当大。 CZ 坦言自己不推荐日本传统的「终身雇佣」上班族路线，「我知道这在日本可能有点争议」，但仍强烈建议更多人考虑创业。

CZ：今天是历史上最适合创业的一天 2026 年 10 月 24 日，币安创始人 CZ @cz_binance 在PIVOT @PIVOT_inc_ 的访谈中表示，今天比历史上任何一天都更适合创业，AI、区块链和互联网等主要技术方向已经清晰。他建议年轻人尽快学习新技术，找到别人需要、自己喜欢且有能力做出来的产品，并付诸行动。 他表示，不推荐在一家公司工作一辈子的传统职业路线，鼓励更多人考虑创业，同时强调，创业伴随着巨大的不确定性和痛苦，但也可能带来积极影响与丰厚回报。 来源：PIVOT

QQQ 从周线来看，我认为牛市结构依然没有被破坏 如果把周线（图1）放大来看，其实会发现走势非常规律，就是一个标准的 Higher High + Higher Low 结构。每一轮上涨创新高之后，都会回踩前一个 Pivot High，然后再继续向上突破。 整个过程就像爬楼梯一样，涨一段，休息一下，再涨一段，再休息一下。 目前来看，这一次"休息"的位置，我认为最终大概率会在 637 附近，也就是 2025 年底到 2026 年初突破的平台高点。如果真能回踩到这里，在周线级别反而会是一轮非常健康的技术性调整。 不过我并不认为会一步跌到637。从日线（图2）来看，我更倾向于震荡下行，9月底中期选举前调整到位。 我的路径大概是先跌到 682 附近，这里是日线 EMA100、4 小时 EMA200 以及前期缺口的共振支撑位，大概率会有一波技术性反弹。如果反弹，我比较关注 704 附近，这里正好是本轮下跌留下的缺口，存在回补缺口的可能。 缺口补完之后，我认为市场大概率还是会继续往下走。也就是说，我更倾向于下跌 → 反弹 → 再下跌。一步一步往下，不会一次性杀到位。 所以这轮调整，我更愿意把它理解为牛市里的正常回踩，不是熊市的开始。 我的中长期观点没有变化，QQQ 牛市周期依然完整。 我的基本判断依然是2026 年底 QQQ 有机会看到 780-800，标普500看到 8000-8200。只是，在去这些目标之前，今年夏天可能先来一波 5%-10% 的调整。 这也是为什么 QQQ 在 710 附近时，我选择用 Bear Put Spread 对冲自己的现货多头仓位。长期我依然看多 AI，也继续持有现货。短期则尊重技术面和宏观环境，做好风险管理。 Let's see how that plays out.

推掉 offer、延毕转AI safety，他一个月重新拿到 offer 刚看完一篇研究员求职复盘，作者 Yong Zheng-Xin，布朗大学五年级 PhD。 他的经历有点特别：读到最后一年，从多语言 / post-training 直接 pivot 到 AI safety，拿了 Astra Fellowship（在 OpenAI 做），为此把毕业推到 2027，还推掉了手上已有的 offer。 后来重启求职，本来计划 7 月才开始面，结果担心 headcount，5 月中就上了，6 月中就拿到满意的 offer，甚至撤掉了一些还在进行的面试。 他写了 6 个让他意外的点，我觉得对正在找 research 岗的人挺有用，整理一下👇 1/ 真正起作用的，可能只有一两篇 paper，甚至一篇都不靠 他多语言方向的 paper 数量远超 safety，还拿过 best paper。但 pivot 之后，这些一篇都没影响到面试结果。 paper 的作用其实就两个：① 敲门，你做过 team 感兴趣的东西，于是被放进 pipeline；② deep dive，research presentation 时聊一篇的动机和细节，有时短到只有 20 分钟。 所以发表数量除了证明 credibility，没那么重要。你随时可以转去一个你觉得更重要的方向，只要在新领域证明够强、team 想要你。 2/ 面试轮次的花样，超出预期 他本来以为就是 fresh-grad SWE 那套：LeetCode + behavioral + 一些 LLM / 深度学习。结果遇到了 system design、并行编程（用 asyncio 手写并发），甚至还有专门评估你“用 AI agent 用得好不”的轮次。 结论很简单：永远预期 wildcard。 3/ Work trial（试岗）越来越常见 他原以为 work trial 只在 AI safety 岗比较常见，结果发现 AI startup 也越来越多。 试岗和 onsite 完全是两回事：不是飞过去面几轮，而是真的跟团队一起做一个任务，有时还是开放式的。通常带薪，但有的线下试岗能持续整整一周。 副作用是：试岗期间你几乎没法准备别家面试，因为得全力扑在当前任务上。同时面多家、又赶时间的话，这点排期要特别小心。 4/ 时机的权重，比你想的大 去年秋天，AI safety 岗极难找，远不如 RL 相关的多；但现在一堆 startup 开始招 safety（比如 Lila、Mechanize）。 几个现实： 你的工作 viral 了，会有一波机构同时来找你，别被打懵，接住这个时机。 你的方向变热，机会整体变多，但窗口可能不到一个月，也可能拖上几个月。 headcount 一定要问 recruiter，尤其你打算推迟、或想同时面多家时。 面试可以试着往后推一两个月，但一旦开面，各轮之间的间隔通常很短。有些岗位还希望你下个月、下下个月就入职（这点能谈）。 5/ Return offer 很稀少 SWE 那边 return offer 基本是常态，research 岗就完全 case-by-case。 他 2024 在 Meta 实习，return 全职 offer 很少，高度依赖 headcount 和 team，身边不少人没拿到。他在 OpenAI 做 Astra fellowship，最后也还是和所有应聘者一样走完了全部面试轮。听说有的机构更快，如果 team match 成了，再补一两轮就行。 6/ 很多面试，跟你的方向根本没关系 他从能力研究（多语言）转到 safety，本以为 safety 相关的面试会占大头。 结果并不是。他遇到很多轮跟 safety 毫无关系，甚至跟他研究兴趣都不沾边。有些地方还是在考你“作为一个 AI researcher 够不够全面”。 他觉得这有道理（领域跑得快，基本功值得查），但预期还是落空了。也许 senior 岗会不一样。 前两天刚写完 Silvia Sapora 那篇顶级 ML Research Scientist 面试指南，这篇刚好补充了另外一个视角。

$BTC 这是 7个月以来第一次： 👉 在 FOMC 会议后上涨 👉 而不是像之前那样回落 这意味着👇 👉 过去的“固定模式”正在改变 因此现在更重要的是👇 👉 关注市场结构 👉 关注“政策转向（pivot）前的市场叙事” 而不是👇 👉 只依赖“会不会回调”这种单一判断 换句话说👇 👉 在转折点之前的： 市场预期 仓位布局 👉 正在决定 $BTC 接下来的方向 👉 FOMC前的那波下跌 已经是一个信号 至少现在👇 👉 我们对下一次会更有准备

当我们说一个人”老登”，指的从来不是年龄，而是一种思维上的定势：固步自封、停滞不前，mindset 已经停在了某个时间点上。他们还在用老一套打法，拉一些老熟人组局去做一些陈旧却以为创新的idea，幻想世界会继续按照曾经给过他正反馈的模式运转；既不上网冲浪，也不做任何破圈层的社交。他们把其他生态的存在视为洪水猛兽或者踏上红利，却丝毫不愿意借假修真，去想一想：这些生态到底是凭什么做起来的？ 我觉得这类人非常arrogant. 顺便说一句，终局思维其实并不是一种好的思维方式。有些事情从终局看也许确实走不通，但它在变动和发展的过程中，能创造出大量的财富和新的就业机会。那么，这种波动值不值得我们小范围去尝试，甚至先做一个 MVP 出来，再 pivot 到别的赛道？这是一个很值得思考的问题。 如果凡事都拿终局思维去判断值不值得做——考虑到人生百分之百的死亡率——那大家干脆什么都别干了。​​​​​​​​​​​​​​​​ 加缪在《西西弗斯神话》里说人生本就荒谬、注定没有终局意义，可西西弗斯明知石头会滚下来还是一次次推上去，这个”推”的过程本身就是反抗和意义所在。 书的最后一句是，我们应当想象西西弗斯是幸福的。

在AI领域赚钱的第一要义——快。在AI领域创造资产难，但是池子足够深，依然有很多赚钱的机会。但AI人才密度高大家学得很快，玩法以及版本迭代快，信息差很容易被抹平，所以反应快成了制胜关键。 从做项目的层面来说： - 比如，2023年11月，关于GEO的论文发布，2024年初Profound开始启动，2年时间内连续融资，2026年2月达到10亿美金估值，成为GEO领域首个独角兽。从GEO概念提出到赛道成熟，仅27个月。 - 再比如，2025年3月Manus“病毒式出圈”、一码难求后，2025年4月Genspark立马从AI search pivot到Agentic AI，并在11月宣布B轮融资，估值$1.25B。除此外，2025-2026年全球至少15家类似Manus产品拿到融资。然而整个赛道的融资黄金期仅一年，头部玩家已经拿走大部分注意力和资金，现在再入场做同类产品，几乎没有同样的估值空间。慢一步不是“慢”，是“没了”。 对比一下：SaaS 领域曾经至少给创业者留出5-10年的窗口去追赶头部。到了AI时代，这个窗口被压缩到了24-30个月。 从做生意的角度看： - 小龙虾刚火的时候，代安装服务、开课、做社区，都能捕获到一波收益/流量，但整个窗口期也就两三个月。 - AI版本的"小龙虾时刻"每周都在发生——ChatGPT刚出来时做Prompt模板、Midjourney火时做提示词库、Cursor起势时做agents教程、Claude Code爆发时做skill市场……每一波都有短暂的红利，但每一波的窗口也在越来越短。

🕯️ 我去，Vela 这个开源库能让你在自己的网页里搭出一套专业级的行情图表，K 线、指标、画线工具全都自带。 出品方是 LuxAlgo，账号简介写明他们做的就是交易策略与市场洞察工具，Vela 和 PineTS 都出自他们手；一个 npm 包装上就能用，内置 70 多种技术指标。 自己做过交易类页面的人都知道这块有多难啃：想要一张能缩放、能画趋势线、能叠指标的图，用 canvas 硬写，光把几万根 K 线拖起来不卡就够折腾一个月；指标还得一个个手算，MACD、布林带、VWAP 轮着来。Vela 的渲染走原生 WebGL2，拿不到 WebGL 的环境会退回 canvas2d，内置的那 70 多种指标直接用图上的 K 线数据算，不依赖任何脚本引擎——移动平均、通道带、动量震荡、趋势与波动性、成交量研究，到 SuperTrend 和 Pivot Points 都在里面。 它的核心是无头的，想完全用代码控制每个细节可以；嫌麻烦就直接拿它的工作区，换来一个完整的图表应用，多图网格、对象树、键盘快捷键、状态持久化全是现成的。数据源内置了 Binance、Coinbase 和 Hyperliquid，也支持你自己塞数据离线跑。 一件事得提前说明：按它的署名条款，图上默认带一个 Vela 的水印，想关掉的话，得在页面其他地方放上同样可见的署名。 想自己做一套行情看板的，不用再从画 K 线开始了。 GitHub：