加密内参
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加密内参
2017年入局加密行业，还没有财富自由，加油💪
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这种机器人还缺什么
很快机器人在网球场上击败人类
Galbot 机器人，
在北京世界人形机器人运动会上，
进行网球练习，
它们完全自主。
Galbot 机器人，
在北京世界人形机器人运动会上，
进行网球练习，
它们完全自主。
现在可以免费订阅 Gemini 模型了
如果你是学生的话，
可以免费订阅一年。
如果你是学生的话，
可以免费订阅一年。
这绝不是 AI 生成的
夜场也有政委了
端到端时代，驾驶正在从专用系统变成通用模型的子技能。
同一套世界模型，开车、搬箱子、叠衣服是不同输出。
真到那天，装车里还是装人形里根本不重要，重要的是模型，不是载体。
当下，Optimus 学开车大概率是叙事优先于工程。
特斯拉 robotaxi 画饼多年未量产，
人形学开车更多是给资本市场看的，并未到道路安全里程碑。
同一套世界模型，开车、搬箱子、叠衣服是不同输出。
真到那天，装车里还是装人形里根本不重要，重要的是模型，不是载体。
当下，Optimus 学开车大概率是叙事优先于工程。
特斯拉 robotaxi 画饼多年未量产，
人形学开车更多是给资本市场看的，并未到道路安全里程碑。
查完朱雀三号和猎鹰9的数据对比，
朱雀三号绝不是"中国版的猎鹰9"
先说结论：燃料上朱雀赢了代际，工程上输了十年。
一项项看：
• 朱雀烧液氧甲烷，猎鹰9烧煤油
• 甲烷便宜、不积碳，发动机复用成本低
• 煤油烧完一层碳，复用前要清洗
燃料这一局，朱雀走的是 Starship 路线，比猎鹰9新一代。
• 朱雀箭体是不锈钢，猎鹰9是铝锂合金
• 不锈钢便宜、耐热，但重
• 所以朱雀 4.5米、660吨，比猎鹰9大一圈
• 改进型 LEO 21.3吨，猎鹰9 22.8吨
用更大的火箭，装一样的载荷。
材料这一局，是拿重量换成本。
但工程账就难看了：
• 猎鹰9：2010首飞，2015首次回收，至今676+次成功
• 朱雀三号：2025首飞，昨天才第一次回收成功
• 猎鹰9在2023年，91发里只有4发用新芯级
• 朱雀三号，总共飞过2次
成熟度差了一个数量级。
最扎心的是这句：燃料代际是纸面优势，发射次数才是成本实据。
猎鹰9已经把"复用省钱"跑成了日常。朱雀昨天刚进考场。
接下来只盯一件事：同一枚一级，什么时候复飞。
复飞了，纸面代际才变成真的。
朱雀三号绝不是"中国版的猎鹰9"
先说结论：燃料上朱雀赢了代际，工程上输了十年。
一项项看：
• 朱雀烧液氧甲烷，猎鹰9烧煤油
• 甲烷便宜、不积碳，发动机复用成本低
• 煤油烧完一层碳，复用前要清洗
燃料这一局，朱雀走的是 Starship 路线，比猎鹰9新一代。
• 朱雀箭体是不锈钢，猎鹰9是铝锂合金
• 不锈钢便宜、耐热，但重
• 所以朱雀 4.5米、660吨，比猎鹰9大一圈
• 改进型 LEO 21.3吨，猎鹰9 22.8吨
用更大的火箭，装一样的载荷。
材料这一局，是拿重量换成本。
但工程账就难看了：
• 猎鹰9：2010首飞，2015首次回收，至今676+次成功
• 朱雀三号：2025首飞，昨天才第一次回收成功
• 猎鹰9在2023年，91发里只有4发用新芯级
• 朱雀三号，总共飞过2次
成熟度差了一个数量级。
最扎心的是这句：燃料代际是纸面优势，发射次数才是成本实据。
猎鹰9已经把"复用省钱"跑成了日常。朱雀昨天刚进考场。
接下来只盯一件事：同一枚一级，什么时候复飞。
复飞了，纸面代际才变成真的。
这个时间线对比，信息量太大了
猎鹰9：2010年首飞，2015年第一次回收成功。
中间隔了5年半。
朱雀三号：2025年12月首飞，2026年8月回收成功。
中间隔了8个多月。
同样的路线，SpaceX 走了五年半，蓝箭走了八个月。
昨天早上，朱雀三号Y2 07:35起飞，07:41一级稳稳落在民勤。
6分钟，入轨+陆地回收，一次全成。
中国第一枚，入轨还能自己走回来的火箭。
为什么是第一次？因为这个闭环：
• 二级真把鸿鹄03卫星送进轨道
• 一级按规划轨迹落回陆上着陆场
• 两件事，同一次飞行里同时成立
发动机和箭体是火箭最贵的零件，重复使用就是捡钱。
但别急着吹。
猎鹰9现在676+次成功，朱雀三号才飞过2次。
8个月追平的是第一次，不是第676次。
接下来更重要的一件事：同一枚一级，什么时候复飞。
复飞一次，成本账才算立住。
猎鹰9：2010年首飞，2015年第一次回收成功。
中间隔了5年半。
朱雀三号：2025年12月首飞，2026年8月回收成功。
中间隔了8个多月。
同样的路线，SpaceX 走了五年半，蓝箭走了八个月。
昨天早上，朱雀三号Y2 07:35起飞，07:41一级稳稳落在民勤。
6分钟，入轨+陆地回收，一次全成。
中国第一枚，入轨还能自己走回来的火箭。
为什么是第一次？因为这个闭环：
• 二级真把鸿鹄03卫星送进轨道
• 一级按规划轨迹落回陆上着陆场
• 两件事，同一次飞行里同时成立
发动机和箭体是火箭最贵的零件，重复使用就是捡钱。
但别急着吹。
猎鹰9现在676+次成功，朱雀三号才飞过2次。
8个月追平的是第一次，不是第676次。
接下来更重要的一件事：同一枚一级，什么时候复飞。
复飞一次，成本账才算立住。
草地散步 偶遇两只小鸡🐥吃草
RT @PeterDiamandis: Memory, not compute, is the rate limiter of the Agentic Era.
为什么越来越多人用Pi？
当几乎所有代码智能体都在拼命堆叠功能时，Pi偏偏选择了一条相反的路，做减法。
这场减法有多彻底？看看数据就知道：Claude Code的系统提示词高达14000 Token，而Pi只用了200 Token。这意味着Claude Code每轮对话都要把14000 Token塞进上下文，而Pi只需要200 Token。
数字背后，是Pi截然不同的设计哲学。
"对于Agent而言，你刻意不做什么，往往比你做什么更重要。"
当Agent越来越复杂，最终变成一个无法理解、难以预测的黑箱时，问题就失控了。没有人能说清它为什么会做出某个决定，更没人能保证它不会跑偏。
Pi的解法是把系统收敛到一个最小内核，简单到任何人都能理解它、掌握它、控制它。然后通过可扩展的机制让它生长出能力。结果出人意料：越简单的系统，反而越可控。
这种哲学让我想起Unix的设计：每个程序只做好一件事，通过组合产生无限可能。Pi不是在做一个包罗万象的超级Agent，而是在打造一个清晰、透明、可预期的智能基础，让用户真正成为主人，而不是揣测黑箱行为的旁观者。
在这个功能至上的时代，Pi用减法思维证明：有时候，少即是多。简单不代表弱，恰恰相反，真正的力量来自于你能完全掌控的那部分。
当几乎所有代码智能体都在拼命堆叠功能时，Pi偏偏选择了一条相反的路，做减法。
这场减法有多彻底？看看数据就知道：Claude Code的系统提示词高达14000 Token，而Pi只用了200 Token。这意味着Claude Code每轮对话都要把14000 Token塞进上下文，而Pi只需要200 Token。
数字背后，是Pi截然不同的设计哲学。
"对于Agent而言，你刻意不做什么，往往比你做什么更重要。"
当Agent越来越复杂，最终变成一个无法理解、难以预测的黑箱时，问题就失控了。没有人能说清它为什么会做出某个决定，更没人能保证它不会跑偏。
Pi的解法是把系统收敛到一个最小内核，简单到任何人都能理解它、掌握它、控制它。然后通过可扩展的机制让它生长出能力。结果出人意料：越简单的系统，反而越可控。
这种哲学让我想起Unix的设计：每个程序只做好一件事，通过组合产生无限可能。Pi不是在做一个包罗万象的超级Agent，而是在打造一个清晰、透明、可预期的智能基础，让用户真正成为主人，而不是揣测黑箱行为的旁观者。
在这个功能至上的时代，Pi用减法思维证明：有时候，少即是多。简单不代表弱，恰恰相反，真正的力量来自于你能完全掌控的那部分。
为了流量疯狂搔首弄姿，
但是旁边的男人敢多看一眼，
这些独立女性会说视奸
但是旁边的男人敢多看一眼，
这些独立女性会说视奸
RT @TheAhmadOsman: RTX 3090 owners will have their hands full with Qwen 3.8 27B in less then an hour from now
SOTA for its size btw
SOTA for its size btw
《牛来》，国内抽象电影新巅峰，票房不足8000元。
影迷嫌烂，网民玩梗，股民当“绊倒体”玄学。
为何突然火了？
影迷猎奇：“这也能过审？”；
币圈赌徒：“叙事越抽象，涨幅越玄学”；
股民一厢情愿：“牛市前兆！”
三方各取所需，荒诞共振。
影迷嫌烂，网民玩梗，股民当“绊倒体”玄学。
为何突然火了？
影迷猎奇：“这也能过审？”；
币圈赌徒：“叙事越抽象，涨幅越玄学”；
股民一厢情愿：“牛市前兆！”
三方各取所需，荒诞共振。
据说这个小工具，能把梁子重新滑到梁圣档
RT @EthanLevins2: These are not clouds.
This is White Phosphorus, a banned chemical weapon, being dropped in Lebanon.
Israel is a terro…
This is White Phosphorus, a banned chemical weapon, being dropped in Lebanon.
Israel is a terro…
发现 X 上有个现象，当一个工具稳定用户达到 2000 万以上后，timeline 上 被提及的次数就越来越少，Openclaw，Claude code ，Hermes，都是这样
Grok imagine 生成的视频，
人物皮肤细节已经接近电影级了，
这一点远超 Seedance2.5，
如果将 Grok➕Seedance2.5 组合，
能将视频生成质量提升到新的高度
人物皮肤细节已经接近电影级了，
这一点远超 Seedance2.5，
如果将 Grok➕Seedance2.5 组合，
能将视频生成质量提升到新的高度
凌晨三点，硅谷一个技术群安静了几秒，
然后有人贴出那篇论文的链接。
真正让人后背发凉的不是Kimi K3的跑分，
是它的迭代速度,
从上一个版本到这次，
只隔了几个月。
美国AI还在开年度发布会，
中国团队已经按月刷新能力上限。
以前硅谷觉得领先在于先发优势，
现在发现中国同行们的后发节奏更快。
这种恐惧不是怕被超越，
是怕连AGI的方向都被对方定义。
然后有人贴出那篇论文的链接。
真正让人后背发凉的不是Kimi K3的跑分，
是它的迭代速度,
从上一个版本到这次，
只隔了几个月。
美国AI还在开年度发布会，
中国团队已经按月刷新能力上限。
以前硅谷觉得领先在于先发优势，
现在发现中国同行们的后发节奏更快。
这种恐惧不是怕被超越，
是怕连AGI的方向都被对方定义。
最近上海暴雨，地标建筑LV旗舰店船底被水没过
我用Grok Imagine 制作了一个应景的视频，
泰坦尼克号重现
但已不见jack和rose
我用Grok Imagine 制作了一个应景的视频，
泰坦尼克号重现
但已不见jack和rose
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