胚胎幹細胞

矮真的需要勇氣 來面對六眼飛魚

[胚胎幹細胞 @LeeGenome]

@tin_sensei 人形町

[胚胎幹細胞 @LeeGenome]

@BostonMassUSA LOL

[胚胎幹細胞 @LeeGenome]

@shuma1115 This is where I was trained.

[胚胎幹細胞 @LeeGenome]

@tangming2005 LOL

[胚胎幹細胞 @LeeGenome]

@MetisMars 那一帶很美 自駕很舒服

[Ray Wang @wangray]

注册一个美国 LLC 好处太多了，光拿大厂创业额度就是几万美刀，我两家 LLC 都是在怀俄明 WY 注册的，每年成本 $160，本来以为这已经不算高了

好家伙，做了下功课发现新墨西哥州和科罗拉多州更便宜，新墨西哥州只要$50。。。而且后续州年报也不是必需的，这也太香了

具体对比可参考：https://t.co/1AMIpj50en

[Tom Powles @tompowles1]

Here the 🇧🇪 🇧🇪 Belgium team (Jeremy Blanc & Christof Vulsteke) compare patients stopping or continuing PD(L)1 therapy at 2 yrs in responders (large global retrospective series). The Data suggests it is safe (KM curve green line= stops at 2 yrs; purple line = continues beyond 2 yrs). The recent MIOI randomized trial suggested earlier IO cessation may not be safe, especially in bladder cancer patients. @OncoAlert @DrChoueiri @montypal @PGrivasMDPhD

[胚胎幹細胞 @LeeGenome]

@EYakoby Sick of the parents of those European kids

[胚胎幹細胞 @LeeGenome]

@Lulu93220733 很喜歡黎明新村的巷弄 懷念小時候去大姑家
啊～ 四十幾年前了

[freestyle @freestyle_error]

老美的资本利得税真不是说着玩玩的

很多人以为，只要在美股账户里攒够千万美元，人生就彻底没有烦恼了。

但一位 55 岁的硅谷资深员工在被公司裁员后，晒出自己高达 1300 万美元的资产求助时，道出的却是另一个维度的真实焦虑。

他的总资产约有 1300 万美��：其中包括 215 万美元的房产（两套公寓，一套全款还清，另一套尚有 51 万美元低息房贷），以及经纪账户里高达 1092 万美元的美股股票。他和妻子没有子女，全家每年开销大约 25 万美元，从纯数学角度看，这笔钱早已足够安稳退休。

但他却陷入了极度的恐慌，甚至睡不着觉。

原因在于极其危险的“持仓集中度”：他将近 69% 的股票仓位全部压在了区区 5 只巨头身上——357 万美元的苹果（AAPL）、195 万美元的谷歌（GOOGL）、89 万美元的亚马逊（AMZN）、49 万美元的奈飞（NFLX），以及部分微软和万事达卡。由于这些股票是他多年来拿公司薪酬和早期低位买入死拿至今的，每一只的浮盈都在 95% 以上，持仓成本几乎接近于零。

这种结构直接把他卡在了一副“黄金手铐”里：
如果不调仓，把整个后半生的身家维系在几家估值处于历史高位的科技巨头身上，一旦��遇行业黑天鹅，他的净资产可能在几个月内蒸发数百万美元；
但如果要卖出换成防守型的宽基指数或国债，联邦资本利得税加上加州高昂的州税会瞬间吃掉 30% 以上的利润，意味着他要在当年一次性向税务局上缴超过 200 万美元的现金税单。

高净值投资者在熊市来临前最大的痛点，往往不是没赚到钱，而是在暴跌风险与天价税单之间进退维谷。

在专业人士的讨论中，为他梳理了成熟资本市场处理“超高浮盈集中持仓”的标准工具箱：
一是通过顶级财富管理机构参与私募“互换基金（Exchange Fund）”，将高浮盈单一股票与全市场各类资产池互换，在完全不触发当期资本利得税的情况下实现组��分散；
二是设立慈善剩余信托（CRT）或在应税账户中按批次定向卖出，结合每年生活费配额拉长五年到十年逐步平滑套现。

从不顾一切向前冲的“财富积累期”，切换到保住胜利果实的“资产守成期”，重新审视集中度风险并敬畏税务成本，是每一个美股长跑者终将面对的成年礼。

[动物园园长 @weiyux2021]

建议大家都去油管学 AI Agent，真的能打破信息差！

① Jeff Su
节奏快、实用导向，适合普通人入门。他有大量把 Prompt、AI Agent、工具落地讲清楚的短视频（例如约 10 分钟的 AI Agents, Clearly Explained 播放量很高）。

内容直给���新手跟着做能上手。频道约 190 万订阅，风格轻松实用。

② Andrej Karpathy
AI 领域真正的大神（前 Tesla AI、OpenAI 等）。他的 LLM 入门/深度讲解视频（1 小时版和更长的 Deep Dive）在圈内刷屏，原理、训练、应用讲得通俗，非技术背景也能跟上。干货密度极高。

③ Tina Huang
前 Meta 数据工程师/科学家。录有《Building AI Agents In 44 Minutes》《AI Agents Fundamentals In 21 Minutes》等视频，擅长把复杂资料提炼成清晰框架和实操路径，非常适合作为入门第一课。频道约 140 万订阅。

④ Dave Ebbelaar（Datalumina）
Datalumina 创始人，内容聚焦可落地的 AI 系统工程（生产级 Agent、架构、部署）和 AI 自由职业/创业建议。

实战导向，经验分享多，适合想真正做出系统的人。

⑤ IBM Technology
IBM 官方频道，覆盖 AI、自动化、DevOps、量子等，常有领域专家讲解。内容广度好，解释���对严谨可靠，像一个小型 AI 知识库。适合建立系统性认知。

⑥ Google Cloud Tech
Google Cloud 官方频道，更垂直深入（Vertex AI、Agent 相关、NotebookLM、实用工具等）。

如果说 IBM 更“广”，这个更“深”，尤其适合想用 Google 生态落地的人。

⑦ Cole Medin
强烈推荐做 Agent 实操。重点讲生产级 AI Agent、n8n / LangGraph 全流程构建、本地部署、架构设计。

内容实战、有完整项目和仓库，适合从“会用”进阶到“能做出稳定系统”。在很多“学 Agent 必看”列表里常出现。

⑧ Liam Ottley
偏商业落地和变现角度。有超长完整指南（如《How to Build & Sell AI Agents》），覆盖无代码/低代码构建、自动化业务、接单卖服务。

适合想把 AI Agent 技能直接变成收入的人。

⑨ Andrew Ng / DeepLearningAI
Andrew Ng �� AI 教育与实践的标杆人物。DeepLearningAI 频道有关于 Agentic AI、设计模式（reflection、tool use、planning、multi-agent）的短课程和讲解，质量高、结构清晰。

适合想建立扎实基础并理解“为什么这样设计”的人。

⑩ Nate Herk
以 n8n + AI Agent 实操闻名，有完整的无代码/低代码 Agent 教程和长视频课程。

非常适合不想先写大量代码、又想快速做出能用的自动化 Agent 的人。

和 Cole Medin、Liam Ottley 互补。

学习建议（快速上手路径）

1.完全新手：Jeff Su + Tina Huang 先建立概念 → 再看 Karpathy 补原理。
2.想动手做：Tina Huang / Cole Medin / Nate Herk 跟做项目。
3.想做生意/自由职业：Liam Ottley + Dave Ebbelaar。
3.想系统扎实：Karpathy + Andrew Ng + IBM / Google Cloud 官方内容。

这些频道大多免费、更新相对及时，能有效打破信息差。

建议先看 1-2 个入门视频确认风格是否适合自己，再深入。

如果有具体方向（比如纯无代码、Python 工程、商业变现），可以再细化推荐。

[胚胎幹細胞 @LeeGenome]

@CarlyK1314 這很難嗎？ (羞我六歲 LoL)

[Shachar Lotan @shacharlotan]

בלא מעט דברים אנחנו דומים לטייוואן, בלא מעט דברים שונים - אבל עד הרגע לא הייתי מודע לעד כמה אנחנו כמעט זהים בגודל.

[胚胎幹細胞 @LeeGenome]

@shenhuihung 小時候過年才有的甜食

[Niklas Klümper @niklas_kluemper]

🚀 J&J is building one of the most exciting pipelines in prostate cancer!

Impressive #SITC2026 data for pasritamig (KLK2×CD3) + JNJ-9401 (PSMA×CD28) in mCRPC.

At the recommended regimen (n=15):

🎯 PSA50: 73%
🎯 PSA90: 47%
🎯 Undetectable PSA: 27% (4/15), with responses ongoing ≥6 months

But what really stands out is tolerability:

✅ CRS in only 20% — all grade 1, transient fever only
✅ No tocilizumab required
✅ Outpatient dosing every 6 weeks!

Combining CD3-mediated T-cell engagement with CD28 costimulation while targeting two distinct prostate cancer antigens is a fascinating strategy.

Together with the super exciting RIPTAC technology and JNJ-6143, this highlights the breadth of J&J’s emerging prostate cancer immunotherapy pipeline.

Could potent T-cell redirection finally become both effective AND manageable in routine clinical practice?

Early phase, only 15 patients at the recommended regimen. Randomized validation and longer follow-up are essential.

#ProstateCancer #Immunotherapy

@MAWildgust

@OncoAlert @weoncologists @urotoday @Uromigos

@OncoAlert and Faculty: @DrChoueiri @tompowles1 @apolo_andrea @neerajaiims @montypal @Silke_Gillessen @AOmlin @brian_rini @PGrivasMDPhD @TiansterZhang @amerseburger @DrDanielHeng @HHammersMD @scocmem @AndreaNecchi @AmandaNizamMD @drenriquegrande @nataliagandur @AlbigesL @cdanicas @declangmurphy @seanmmcbride @shilpaonc @DrRanaMcKay @scserendipity1 @DrYukselUrun @ravikanesvaran @BraunMDPhD @EfstathiouEleni @mzugman @crisbergerot @Markuseckstein3

[Jeremy Lu @cat88tw]

你能想像過去幾天有多少矽谷頂尖公關公司的危機處理專家徹夜未眠反覆修稿才能寫出這份公開道歉信嗎？( 所以聰明又敏銳的你當然知道要逐字分析這份字字千金、典範級文案的構句、用字與每段試圖傳達的言外之音與意圖對吧？🤓

#當然丟給至少三家AI做全面交叉解構也不可少 🙌🏻

[Fred-New @Fred834567]

现在连学术外挂都有人开源了！！

这个项目叫 Academic Research Skills，直接给 Claude Code 塞进去一整套科研工作流。

从文献检索、Research Gap、论文结构、引用检查、同行评审，到最后生成 APA、IEEE 等格��的论文，基本把读博最折磨人的环节都包了。

它甚至会专门检查 AI 编造的引用和论文里的逻辑漏洞，还能模拟 Reviewer，从研究方法、数据、创新性和论证逻辑几个角度给你挑刺。说实话，这比很多只会帮你润色语法的“AI 学术工具”实用多了。

实操也不复杂，在 Claude Code 里依次输入：

/plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills

/plugin install academic-research-skills

安装完成后，把论文、实验结果和参考资料放进项目文件夹，再输入 /ars-plan。它会先通过提问帮你确定研究问题、论文结构和论证路线，然后再进入完整写作流程。

但千万别上来就说“帮我写一篇论文”，这种玩法大概率只能收获一堆正��的废话。更靠谱的顺序是：先让它做文献综述和 Research Gap，再确认论文大纲；正文写完后单独检查引用，最后让 Reviewer Agent 模拟审稿。

它真正的价值不是替你编一篇论文，而是把文献、论证、引用和审稿这些容易漏掉的环节，变成一套可以重复执行的科研检查清单。对于我这种天天被实验和 deadline 追着跑的 PhD 牛马，至少能少做很多机械劳动。

GitHub：https://t.co/qFqeVsjGcK

[William AI @wiliam_web3]

This AI animation is literally a masterpiece 🔥

Seedance 2.5

[何笠聊 AI @HeLi8866]

卧槽，大的真来了！！

Hugging Face 上最近冒出一个炸裂级的无审查模型，下载直接被冲爆

DeepSeek-V4-Pro 蒸馏进 Qwen3.5 9B 的完全体，量化后只要 5.6GB 左右，一上线就被疯狂下载

实测结果相当凶残：

· 拒答率断崖下跌：100 个刁钻测试提示词，原版 100% 拒答，它只拒了 3 个
· 顶级推理蒸馏：吃了 DeepSeek-V4-Pro 约 25 万条高质量数据，逻辑和数学推理直接拉满
· 几乎零损耗去审查：底层用 Heretic 的 ARA 算法消融限制，把道德锁卸掉，智商基本不掉
· 普通电脑本地就能跑：Q4 量化后 5.6GB 左右，显存要求很低，轻���本也能带得动

完全开源免费，Apache 2.0 协议，想在本地跑一个听话、推理又强的大模型，建议直接收藏

你本地跑大模型时，被拒答最多的是写代码还是角色扮演？

https://t.co/u3aPpEQpmt

[ZARA @HeyZaraKhan]

Honestly, AI is now more entertaining than Pixar... 🤪