加密内参

我有一计：宇树装逼，销往海外市场，两年内市值必破万亿。

集美又开始意淫了，西海岸就这么缺逼吗

完整视频地址：

AI 时代的 Silicon Valley 在哪？
华为昇腾首席科学家的答案：不在加州，可能就在五道口。

5 小时访谈的最后，这段让我直接坐直了。

他的依据特别具体，不是情怀：

自己的孩子就在五道口读三年级，他常去那边参加交流。

随便找个餐馆咖啡厅坐下来，邻桌两个人正在激烈地吵：

昨天那个 loss 为什么跑飞了；
强化学习到底怎么弄更好。

他判断一个创新中心的逻辑就一条：氛围和人群在哪，哪就是中心。

那为什么不是硅谷？

他没说硅谷不行，他说了一个更反直觉的原因：

不是硅谷不再具有人才的凝聚力，而是这些企业本身的垄断欲望，限制了流动。

巨头员工不会跟斯坦福本科生讨论最新的强化学习技巧——那是要保密的竞争优势。

而中国现在离垄断最远，人才供给碾压级：他说全世界 70% 的优秀算法人员是中国人，伯克利教授还在教乘法分配律，这个 gap 巨大。

他还预言了一个正在发生的事：

这三年、五年，我们正处在群星璀璨、百花齐放、思想交流极度活跃的时期。

窗口期就这几年。

整场访谈 5 小时，我还记住了这些：

• 他说摩尔定律该用「多少颗原子」来度量了，经济性 16/7nm 就已停滞，只剩能效在赚
• 中国数据中心的电费是美国四分之一，中美芯片的真实差距就在能耗一项
• 判断熬过绝境的标准：开始有人批评你了
• 结尾金句，记者问当下最关键的判断，他只说了三个词：Betting on China

14 岁进清华少年班，96 年揣着 1000 美金去美国，08 年被太太拽回国，16 年加入海思——他自己说当时「完全不相信中国有这个能力」。

十年后，昇腾跑上了 DeepSeek。

一个人的认知被现实打脸又重建的全过程，这 5 小时全在里面。

孙宇晨小作文最大的魔幻不在 5000 万美金，
而在评论区那群替他管理心态的人。
79 块三支的眉笔要冲主播退网，
3.5 亿人民币的彩礼“这不算什么”。
自己账户余额四位数，估值别人的婚约却是亿级。
小红书的配得感已经通胀到这个程度了？

红薯女这套账本的核心是“比例法”：你花在我身上的钱占你总资产的比例，才叫诚意。
这对吗？按这逻辑马斯克给你买杯 30000
块的包包等于零成本，等于不爱。

比例法只在单方面算计别人钱包，轮到自己分逼不出。
双标不可怕，可怕的是双标得理直气壮还出一套方法论。

最讽刺的是，真正被这套配得感坑的恰恰是相信自己配得感的女孩。
按幻想开价，市场用流拍回应；
按意淫估值，错过所有真实匹配。
这就是中国的最大的现状：逼价严重错估。

平台把配得感当流量卖，
曲曲们把它当课卖，
最后买单的是信的傻逼。

小红书上骂孙哥抠门的那条高赞获得了10万个赞，按赞的都幻想自己有个镶钻的逼了。

如果3000万的彩礼不退，这个费用应该算什么？
1、分手费
2、嫖资
3、青春损失费
4 、其它

算哪个费用更合理一点？

我擦，太恐怖了， 泥石流的威力比10级地震大10倍，
瞬间所有的人都没了，惨烈！

5000万买个卵？孙割只是坏，他不是傻。

Com poucas linhas de código, você dá ao site uma nova “vibe”,
transformando-o em um grande projeto de milhões de dólares.

Criei vários sites com vibe coding.
Dá para perceber, de cara, o forte sabor de IA?
Parece muito com outros sites genéricos e iguais.

Hoje descobri um site “tesouro”,
→ com mais de 160 componentes gratuitos e sites, incluindo 3D, ícones e designs dinâmicos.
→ Você pode copiar prompts ou o código-fonte e entregar a um agente de IA.
→ Depois, você pode pedir que ele personalize temas, iluminação, animações ou layout
de acordo com o seu projeto.

Se você quiser fazer um site de alta qualidade, salve isso agora

Dizem que a ByteByte começou a treinar um modelo com 100 trilhões de parâmetros.
Os parâmetros estão quase alcançando o Mythos.

O custo do treinamento saiu de "1 bilhão" para "100 bilhões",
na China a corrida armamentista de poder computacional está se intensificando.
#字节 #Doubao

2026 Beijing Robótica Esportiva,
houve a primeira partida oficial de tênis de mesa entre humanos e robôs do mundo,

durante a partida,
para bolas com menos pressão,
os robôs já conseguem lidar com isso basicamente.
para bolas com um pouco mais de pressão,
a tecnologia do robô ainda precisa ser aprimorada.
foi totalmente autônomo,
sem qualquer intervenção humana.

estima-se que, em 1 ano, o treino de tênis de mesa com robôs esteja maduro;
em 3 anos, será que os robôs conseguirão derrotar os melhores jogadores humanos?

Muito em breve, o robô vence humanos na quadra de tênis

Robôs Galbot,
no Encontro Mundial de Robôs Humanoides em Pequim,
fazem prática de tênis,
com autonomia total.

Agora você pode assinar modelos do Gemini gratuitamente
Se você é estudante,
pode assinar gratuitamente por um ano.

Isso não foi gerado por IA

Na vida noturna também há um comissário político

Na era ponta a ponta, a condução está se transformando de uma habilidade exclusiva de sistemas dedicados para uma subcompetência de modelos gerais.

Com o mesmo modelo de mundo, dirigir, mover caixas e dobrar roupas geram saídas diferentes.

Quando esse dia chegar, se é para colocar algo dentro de um veículo ou dentro de uma figura humana realmente não importa; o que importa é o modelo, não o suporte.

No momento, o Optimus aprendendo a dirigir provavelmente prioriza a narrativa em vez da engenharia.

O robotaxi da Tesla vem prometendo há anos, mas não entrou em produção em massa;

a condução em robôs humanoides serve mais para mostrar ao mercado de capitais do que para ter atingido marcos de segurança nas estradas.

Nesta comparação de linhas do tempo, há informação demais

Falcon 9: primeiro voo em 2010, primeira recuperação bem-sucedida em 2015.

Entre um e outro, passaram-se 5 anos e meio.

Foguete Nebuloso 3 (Zhuque-3): primeiro voo em dezembro de 2025, recuperação bem-sucedida em agosto de 2026.

Entre um e outro, passaram-se mais de 8 meses.

Mesmo rota, a SpaceX levou 5 anos e meio, e o Blue Arrow levou 8 meses.

Ontem de manhã, o Zhuque-3 Y2 decolou às 07:35 e o primeiro estágio pousou de forma firme em Minqin às 07:41.

Em 6 minutos, colocação em órbita + recuperação em terra, tudo perfeito.

O primeiro foguete da China que, ao entrar em órbita, ainda consegue voltar sozinho.

Por que foi a primeira vez? Porque este ciclo fechado:

• O segundo estágio realmente coloca o satélite Honghu 03 em órbita
• O primeiro estágio volta ao campo de pouso em terra seguindo a trajetória planejada
• As duas coisas, ao mesmo tempo, se confirmam no mesmo voo

Motores e corpo do foguete são as peças mais caras do foguete; reutilizar significa literalmente “recolher dinheiro”.

Mas não se empolgue ainda.

O Falcon 9 já teve 676+ missões bem-sucedidas; o Zhuque-3 ainda só voou 2 vezes.

Os “8 meses para empatar” são para igualar a primeira vez, não a de número 676.

A próxima coisa ainda mais importante: em um mesmo primeiro estágio, quando será o próximo revoo.

Só quando houver um revoo é que a conta de custos fica realmente comprovada.

Passeio no campo Encontro duas pintainhas🐥 comendo capim

RT @PeterDiamandis: Memória, não computação, é o fator limitante da Era Agentic.

Por que cada vez mais pessoas usam o Pi?
Quando quase todos os agentes de código estão desesperadamente empilhando funcionalidades, o Pi escolhe justamente o caminho oposto: fazer subtração.

Quão completa é essa subtração? Basta olhar os dados: o prompt do sistema do Claude Code chega a 14.000 Tokens, enquanto o Pi usou apenas 200 Tokens. Isso significa que o Claude Code precisa empurrar 14.000 Tokens para o contexto a cada rodada de conversa, enquanto o Pi só precisa de 200 Tokens.

Por trás dos números está uma filosofia de design totalmente diferente do Pi.

"Para um Agente, aquilo que você escolhe não fazer, muitas vezes, é mais importante do que aquilo que você faz."

Quando o Agente fica cada vez mais complexo e, no final, se transforma em uma caixa-preta que ninguém consegue entender ou prever, o problema foge do controle. Ninguém consegue explicar claramente por que ele toma uma certa decisão, e ninguém pode garantir que ele não vai se desviar.

A solução do Pi é convergir o sistema para um núcleo mínimo, simples o bastante para qualquer pessoa entender, dominar e controlar. E então, por meio de mecanismos expansíveis, fazer com que ele cresça em capacidade. O resultado é surpreendente: quanto mais simples o sistema, mais controlável ele se torna.

Essa filosofia me lembra o design do Unix: cada programa faz apenas uma coisa, e a combinação gera possibilidades infinitas. O Pi não está construindo um superagente abrangente e tudo-em-um; ele está criando uma base inteligente clara, transparente e previsível, para que os usuários sejam de fato os donos — e não meros espectadores tentando adivinhar o comportamento de uma caixa-preta.

Nesta era em que funcionalidade é tudo, o Pi prova com o pensamento da subtração: às vezes, menos é mais. Simplicidade não significa fraqueza — na verdade, é exatamente o contrário. A verdadeira força vem da parte que você consegue controlar totalmente.