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[George LIN @TimeLin23624]

在 Telegram 里开一家能收款、还能自动交付的店，要多久？

10 分钟。

① 不用写代码，不用等开发，不用把客户甩去第三方结账页。
② 接 bot → 上架 → 收款 → 自动发货，全程在对话里跑完。
③ 买家能用 USDT，也能用法币付；对商家 0 月费、0 抽成。

如果你在 Telegram 上运营付费群、卖 API、卖资料或课程，且遇到了这些问题：

· 手动核对付款截图，还怕收到 P 出来的假图
· 拿 Excel 记谁今天到期、该踢谁、该拉谁进群
· 消息一多，根本找不到到底是谁付了钱
· 收款工具 KYC 麻烦，且容易风控

请一定要来试试我们 TG Store @allscaleio

TG Store 接入官网：https://t.co/4tcYecqJ0i
AllScale API 获取：https://t.co/e8K7ealUHm
详细接入教程：https://t.co/RSafKvTmH9

[Nesu Zen @nesu_ai_x]

🚨 BREAKING: Claude can now BUILD a YouTube channel from scratch—and hit monetization in just 90 days. 100% free.

Here are 8 prompts to make it happen:

[阿良｜AI 工作流 @RealYDT]

Google 这次把本地 RAG 的门槛直接打下来了。

原本要占 31GB 内存的向量索引，现在压到只要 4GB。

1000 万份文档，一台普通电脑就能跑。

更狠的是：

→ 单个向量压缩 16 倍
→ 检索速度比 FAISS 快 10%–19%
→ 不用训练
→ 不用重建索引
→ 不需要 GPU 集群
→ 全程本地运行

这意味着以后做知识库、文档搜索、个人 AI 助手，可能根本不需要昂贵的云服务。

Google 开源的不是一个小优化，而是在重新定义本地向量搜索的成本。

[周览资源 @grgerwcwetwet]

家里的网为什么突然变慢？

很多时候不是宽带的问题，而是根本不知道谁在偷偷跑流量。

最近在 GitHub 上发现一个开源项目 Neko Master，可以把家里网关的流量实时可视化，一眼看清网络到底发生了什么。

GitHub：https://t.co/Y8tr1kIhID

[DeFi狙击手 | Ai🕊️ @bi_9527zx]

开源免费分享：https://t.co/YrVMh82nqW

[大叔 @Wangdaso]

Google 又偷偷放了个大招。

现在 AI Studio 发布应用，
直接送你一个漂亮的二级域名：
https://t.co/MUNt5whvHC

不用买域名，
不用折腾服务器，
不用配置部署。

一句 Prompt，
几分钟，
全球可访问。
以后最值钱的可能不是程序员。
而是会提需求的人。

AI 正在把创业成本，从几万块，打到几乎为零。
这速度，连马斯克都得多看两眼。🚀
#Google #Gemini #AIStudio #VibeCoding #创业 #AI工具

[Amto @XAMTO_AI]

你敢信？真的有人把机构级别的A股量化工作台给开源了，而且还往里塞了AI大模型。
A哥逛GitHub的时候看到一个宝藏项目，叫 tickflow-stock-panel 。一个纯自托管、零运维的A股量化工作台。虽然是个人开源的（非TickFlow官方），但这完成度绝对是用爱发电的典范，直接把市面上那些卖大几千的工具按在地上摩擦。

亮点：

AI当投研小弟用 ：接入LLM，让大模型帮你定制策略、分析个股、盘后自动复盘，懂的都懂。

全链路一把梭 ：选股 + 监控 + 回测，全部在一个面板里搞定，看着就爽。

折腾党和白嫖党都狂喜 ：默认走TickFlow数据，但支持自由接入第三方野路子数据源。

完全本地自托管 ：不用折腾服务器，策略和数据全在你手里，底牌不会被人看光。

🔗 ：https://t.co/3Mw3N9TbzD

[Berryxia.AI @berryxia]

喜大普奔啊，𝕏 的任何用户都可以开始免费Grok 4.5 了。

还没有体验的赶紧试试吧，速度是真的快！

地址： https://t.co/Aj00j3Z5oI

[Mr.RC｜𝟎𝐱𝐔 @MrRyanChi]

https://t.co/uGuy7PFTBk

[小马 | 商业生存指南 @VibePonyAI]

治愈全球 2 亿人的超励志短片《保持自律》，

值得多看两遍！

[0xkevin (🖤 , 💙) @0xKevin00]

夯爆了，这已经不是教程，是论文了。可以收纳进量化起步必看文章了！

这篇教程一共6章实质内容，每章配了指定教材、Python代码和课后作业，总学时25到32周

<量化圣经>教程总览👇

[cnre @cnre]

'使用技术分析，评估[股票]的表现。分析近期价格走势、成交量和关键指标如移动平均线和RSI。提供买入、卖出或持有建议。'

[cnre @cnre]

数学才是真正的硬存货： AI 能帮你码出策略，但无法代替你理解为什么随机微积分里二阶项不能省、无法替你论证风险中性测度的收敛性。拥有深厚的底层数学与财务直觉，才能在策略失效时快速迭代，从根本上完成从“借用优势的赌徒”到“创造优势的庄家”的蜕变。

[cnre @cnre]

工具已经民主化，但“确信度”没有： 现在任何人都可以用 AI（Vibe Coding）几秒钟写出高大上的 Python 回测代码。技术不再是壁垒。你真正的护城河（Edge）是独特且干净的数据源、严谨的跨市场相关性定价模型，以及极强的风险对冲执行力。

[cnre @cnre]

估计误差才是你真正的敌人： 数学模型在“参数完美”时是完美的，但现实中的历史数据全是噪音。过度拟合几百个特征的复杂模型，在实盘中死得最快。顶级宽客的敬畏心在于主动做减法：简化模型、严格加入财务约束（如剔除高负债、无现金流标的）、使用半凯利仓位。

[cnre @cnre]

金融问题一旦能写成“碗状”的凸函数，计算机就能利用梯度下降，闭着眼睛瞬间找到“全局最优解”，确保你的交易成本最小或风险收益比最高。

[cnre @cnre]

多重比较陷阱： 如果你让 1000 只猴子扔飞镖，纯靠运气也总有 5 只猴子能连续命中红心。量化回测也是同理：如果你用 Python 自动生成 1000 个乱七八糟的因子去跑 A 股历史数据，纯靠运气也能调出 50 个“看似年化 30%”的神级策略。

[cnre @cnre]

凯利公式是用来防爆仓的。再牛逼的策略，如果不控制仓位，遇到极端“黑天鹅”一次全仓梭哈也会归零。

[cnre @cnre]

实战秘籍（半凯利法则）： 因为我们对胜率的估计永远有误差（你以为某股票现金流无敌、胜率有 70%，其实算上噪声可能只有 58%）。因此顶尖宽客只下注凯利公式算出来的一半（Half Kelly），用来留出容错空间，大幅降低资金曲线的上下颠簸。

[cnre @cnre]

贝叶斯定理则是你的“打脸修正器”：你原本认为某股票值 10 块（先验），突然出了一则利空新闻。贝叶斯公式能精确帮你算出，扣除新闻噪音后，这只股票现在应该值几块。谁算得快，谁就能在市场反应过来前赚走差价。