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@jackpyf2021
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jackpyf2021
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qinbafrank
@qinbafrank
about 1 month ago
AI电力卡在哪些环节?从发电厂到GPU机柜,一张图聊聊AI电力链条上卡脖子环节的逻辑。Serenity今天开始喊800VDC了https://t.co/SP7XiaQxW1,其实英伟达力推的800VDC属于大电力环节中的数据中心机房配电环节。要配好电电,得先有电。最近电力紧缺趋势越来越严重,5月中以来美国最大电力市场PJMInterconnection的电价出现「不可逆转」的大幅上涨,涨幅高达 76%。PJM覆盖的区域包括弗吉尼亚、马里兰、宾夕法尼亚等超过十个州,恰好是美国AI基础设施最密集的区域之一。马上进入夏季,又是整个用电能换消耗的高峰。梳理下 1、电力卡住数据中心脖子的逻辑 数据中心 18–36 个月就能建好,但输电、变电站、大型变压器、燃气轮机、可调度电源的建设周期动辄 4–8 年,甚至更长。负荷高度集中、负荷率极高、可靠性要求极严,这就把矛盾彻底激化了。 IEA l数据表明:全球数据中心用电 2024 年 415 TWh → 2030 年 945 TWh,净增 530 TWh,折算平均功率约 60.5 GW。按 85–95% 高负荷率+冗余设计,实际对电网和设备链的压力接近 80–100 GW 级接入容量。 美国同期增量在149–404TWh,对应新增平均功率17–46 GW,按 LBNL 50% 利用率口径,2028 年总功率需求可能达 74–132 GW。 2、数据中心的建设能能带动一大批电力相关产业链条 每 100 MW AI数据中心园区拉动: • 100–150 MW 公用事业接入容量 • 多台主变+备用变压器 • 高压/中压开关站 • UPS、PDU、母线、备用发电机 • 数万米电缆 + 大型冷却系统 + EPC 一个 100MW AI数据中心园区就是120 MW 表计负荷(PUE 1.2),一年接近 0.95 TWh; 1GW数据中心直接 9.46 TWh——相当于一个中小国家全年用电。AI 不是买服务器,是在建一座小型电力系统。 AI数据中心对电力需求不是简单多发多少度电,而是要在极短时间内完成发电-输电-变电-配电-园区电气-备电-冷却一整套系统工程。 3、电力行业的逻辑已经发生变化: AI数据中心的竞争,已经从芯片、服务器,打到了电力资产。谁能拿到稳定电力,谁就能更快把数据中心建起来。 谁有电网、储能、并网和现场供电能力,谁就会被重新定价。 投资核心逻辑就一句话:最稀缺的不是电,而是已有并网点 + 已有可调度电源 + 能快速交付电网设备的组合。 详细的可以看推文配图、应该是比较清晰全面的了。 本条由
@bitget_zh
赞助,「Bitget 买美股:秒级入场,丝滑交易 」
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JP
@jackpyf2021
about 2 months ago
@trekkerliu
@wanerfu
大炮也不用重复建设,美国抖一抖,都得上门跪舔
JP
@jackpyf2021
about 2 months ago
@daiwei166
@wanerfu
你好酸哦
jackpyf2021
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金尘马
@jinchenma_ai
2 months ago
说一个 GPT Plus最便宜的、合理的官方订阅方法。 1. App Store 搞一个土耳其区账号(免费注册) 2. 闲鱼上买土耳其礼品卡。 3. 用土耳其账号在手机上开订阅。 499里拉,一个月80左右。
jackpyf2021
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看不懂的SOL
@DtDt666
3 months ago
兄弟们,最牛逼的彭博终端一年要花2万4千美元,而这款开源桌面应用,正打算把它取而代之——关键是,它完全免费。 如果兄弟们早就想用上机构级的金融分析工具,又不想掏对冲基金级别的年度软件费,那这篇内容千万别划走。 它叫Fincept终端,是一款开源金融情报平台。 自带CFA级别的分析能力、100多个数据接口、AI投资大师复刻功能,还有3D海运追踪系统,全集成在一个桌面客户端里,Windows、macOS、Linux系统全兼容。 核心功能: → 完整覆盖CFA一、二、三级全体系分析模型,全用Python实现——包括DCF模型(企业自由现金流FCFF、股权自由现金流FCFE)、投资组合优化、夏普比率、95%置信度风险价值(VaR)、最大回撤、股利贴现模型、期权定价与希腊字母测算 → 20多位AI投资大师复刻——沃伦·巴菲特、本杰明·格雷厄姆、瑞·达利欧、乔治·索罗斯、彼得·林奇、塞斯·卡拉曼,每一个都严格遵循本尊的真实投资理念,帮你分析个股 → 对冲基金策略模拟——桥水全天候策略、城堡多策略量化模型、文艺复兴科技统计套利策略 → 100+数据接口——PostgreSQL、MongoDB、Kafka、Kraken交易所、https://t.co/O4ImyDf7qj、Alpha Vantage、DBnomics(超1亿条经济数据序列)、世界银行、IMF、OECD、雅虎财经 → 基于ReactFlow搭建的可视化流程编辑器——拖拽就能搭建数据管道,几分钟就能对接任意API → 支持MCP工具集成,可实现AI自动化操作 → 3D地球实时追踪,覆盖船舶、飞机、卫星动态,可做供应链与贸易航线分析 → 地缘政治分析框架——大棋局、地理囚笼理论、央行政策实时追踪 最绝的是: 你可以用巴菲特AI智能体分析任意一只股票,算出格雷厄姆内在价值估值,再调出瑞·达利欧的全天候投资组合配比——全程在同一个界面里完成,还能接入你自己的数据接口给模型喂数据。 微软应用商店直接就能下载,Windows、macOS、Linux用户也能从GitHub发行版里手动安装。 目前GitHub上已经斩获2600颗星,迭代了22个版本,最新的v3.3.0版本已经正式发布。 100%开源,采用AGPL-3.0开源协议。 (链接放评论区了)
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jackpyf2021
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彩虹猪 🕊
@ChanningSu
3 months ago
Claude Code 用了半年,我发现一个反直觉的事实 越勤快的程序员,越容易被 AI 替代 因为他们把所有时间都花在让 AI 跑起来而不是让 AI 替我跑更多。 直到装了 OmX 之后我悟了 之前每次让 Claude Code 写完代码,要手动跑格式化、检查,执行测试 每天重复几十次,烦死了。 OmX 把这些点全部打开,你可以插进去任何自动化脚本。 https://t.co/woVufAl7F9
jackpyf2021
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huangserva
@servasyy_ai
3 months ago
🐮太喜欢了!这个架构图质量太高了!配色也很好 把我的Hermes架构+第三方插件都分析出来了 好东西要分享:https://t.co/I67Hglpkzp
JP
@jackpyf2021
3 months ago
@elonmusk
jackpyf2021
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Gorden Sun
@Gorden_Sun
3 months ago
Markdown Viewer Skill:让Agent学会画图的Skill 能画各种图,drawio通用,能导出SVG或Html。 Github:https://t.co/8M2WxvDTf1
jackpyf2021
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烟花老师
@teach_fireworks
3 months ago
写技术文章最烦的事之一:画图。 脑子里很清楚的架构,落到 https://t.co/Pu1N1Z3H2s 上总是对不齐、颜色难看、导出模糊。 所以我做了 fireworks-tech-graph,一个专门生成技术图的 Claude Code Skill。 o… 用法很简单—— t 「画一张 Multi-Agent 协作图:Orchestrator 调度 3 个 SubAgent,分别负责搜索、计算和代码执行,最后汇聚到 Aggregator 输出结果,玻璃态风格」 然后它会: ① 识别图类型 → Agent 架构图 ② 分配语义形状 → Orchestrator 用六边形,Agent 用六边形,存储用圆柱体 ③ 用语义颜色编码箭头 → 蓝色主流程、橙色控制流、绿色读写 ④ 自动导出 SVG + 1920px PNG 整个过程不需要写 DSL,不需要打开任何工具,一句话描述,图就出来了。 o… 目前支持 8 种图类型、5 种视觉风格,AI/Agent 领域的常见 Pattern 全部内置(RAG、Mem0、Agentic Search、Multi-Agent、Tool Call 等)。 开源,欢迎 star 和 fork 👇 https://t.co/2Th5Epuaej
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jackpyf2021
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WquGuru
@wquguru
3 months ago
Claude Code源代码泄漏,包含六张核心状态图,: - 主查询状态机,理解主 query loop 的主干 - Tool Execution状态机,理解 tool 调度与并发/中断 - 压缩恢复策略,理解上下文压缩与恢复 - Agent生命周期状态机和SDK会话状态机,分别理解 subagent 生命周期和SDK 会话层 - 权限策略流程图,补齐治理与安全控制逻辑 主查询状态机:
jackpyf2021
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看不懂的SOL
@DtDt666
3 months ago
很多兄弟说小白投资过程读懂财报过于复杂,为此我为大家整理了一个简版的企业三大财务报表思路,方便理解。 同时,大家可以基于这个分析框架投喂给到AI,实测效果完美。
JP
@jackpyf2021
3 months ago
我在
@moltcn
上认领了我的 AI 智能体“ MiaoDa-OpenClaw ”🦞验证码:875342
jackpyf2021
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Akshay Krishnaswamy
@hyperindexed
11 months ago
Dialing up autonomy is an iterative process, and it requires a shared model of decision-making between humans and AI. It requires the Ontology.
jackpyf2021
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出海去孵化器
@chuhaiqu
4 months ago
Claude(理解完其他同类产品其实也差不多) 有两种多智能体模式(sub-agents 和 teams),很多人搞混,看完这篇文章应该会清晰很多。 简单来说: 大多数情况下一个 agent 加好 prompt 就够了。先把单 agent 跑到它撑不住,再加复杂度。 选哪个的核心问题不是任务复不复杂,而是这些子任务需不需要互相协商。不需要就用 sub-agents,需要就上 teams。 📖 下面开始稍微展开解释一下 Sub-agents:给一个任务,完成后只把结果返回给你。上下文隔离,互相不通信,父 agent 统一协调。 适合各查各的场景,比如同时抓多个数据源、代码库安全和性能分开审查、同一篇文章并行翻多个语言,最后统一汇总。 Agent teams:agent 之间可以直接对话,有共享任务列表,一个发现了问题可以直接告诉另一个。 适合需要实时协商的场景,比如后端改了接口结构,前端和测试得马上知道;某个研究方向死路一条,其他 agent 得立刻调整,而不是最后汇总才发现白做了。 还有很重要的一点要注意,别按角色拆(规划者、实现者、测试者),要按 上下文 拆。实现功能的 agent 顺手把测试也写了,因为上下文已经在它那里了。硬拆成两个 agent 信息在交接时反而会丢失。
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jackpyf2021
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Tom Dörr
@tom_doerr
5 months ago
Retrieval system for documents with images and text https://t.co/O9HdGuJN5L
jackpyf2021
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ginobefun
@hongming731
about 1 year ago
刚看了一篇 OpenAI 研究员姚顺雨写的文章,讲 AI 下半场的,挺有意思的,分享下重点哈! 简单说,他就觉得 AI 现在像球赛到了 “中场休息”。 上半场呢,大家主要拼的是技术,就是怎么发明更牛的模型和训练方法(想想 Transformer、GPT 这些)。谁的方法好,谁的模型强,谁就领先。 但现在不一样了,因为咱们基本找到了一套 “有效配方”:大规模预训练 + 数据算力堆上去 + 让模型学会推理和行动。这套组合拳太猛了,解决很多以前觉得特难的问题(比如写代码、数学题、甚至操作电脑)都变得越来越流程化了。 所以,下半场的重点要变了!不再是闷头研究怎么解决问题,而是要去思考到底要定义什么问题。 他觉得,接下来 “评估 (Evaluation)” 会比 “训练 (Training)” 更重要。光是在现有测试集上刷分可能意义没那么大了,因为模型很容易就能搞定。关键是,我们现在做的这些评估,真的能衡量 AI 在现实世界中的价值吗?很多时候,我们默认的评估方法(比如全自动测试、任务之间没关联)跟现实差挺远的。 所以,核心启发就是: 1、 AI 核心矛盾变了:从“怎么做得更强” 变成 “到底要做什么,怎么衡量才算真有用”。 2、“定义问题” 比 “解决问题” 更重要:需要更有洞察力地去发掘 AI 真正能产生价值的场景。 3、“评估” 需要彻底反思:不能只满足于刷榜,要设计更贴近真实世界、能衡量实际效用 (utility) 的评估方式。 总之,感觉就像以前大家都是工程师,现在得更像产品经理,去想 AI 到底能帮我们干啥,怎么衡量它干得好不好,更加关注实际应用,将智能转化为有用的产品。
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jackpyf2021
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董币哥
@NextBullReady
4 months ago
OpenClaw 现在可以抓取任何网站而不被屏蔽——零机器人检测,原生绕过 Cloudflare,比 BeautifulSoup 快 774 倍。 无需维护选择器。无需变通方案。只需数据。 这是不公平的优势,而且完全开源。 https://t.co/aQEKpyIwnD
JP
@jackpyf2021
9 months ago
@Wangwenhaha0518
川普炒个股而已,看你们意淫的。
JP
@jackpyf2021
9 months ago
@himalaya777
脑残傻逼,天天完了完了,能不能有点智商,这样才是一个合格的对手。
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