涟漪us🐞🦋

Love #BTC #ETH #SOL #DOGE #BNB

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

历史性的时刻！全球最大的加密货币交易所币安，正式上线股票交易，超过 7000 只股票、ETF，可通过美元稳定币直接购买。

该股票不是链上代币、也不是合约，而是真实的上市公司股票。

首期支持稳定币 USDT、USDC、USD1、U 和其平台币 BNB 参与市场。

年初华尔街力推的万物交换，正式实现了。

[KK.aWSB @KKaWSB]

维特根斯坦写完《逻辑哲学论》，觉得自己已经解决了所有哲学问题。

他把书寄给出版社，然后去奥地利乡下当小学老师了。

哲学？解决完了。不需要我了。

他教了六年小学。教得很认真，也很暴躁。他对笨学生没有耐心，有一次把一个女孩打到昏过去。

后来他被辞退了。

他去当园丁，去当建筑师，给姐姐设计了一栋房子。每扇门、每个把手、每个窗户的比例他都要亲自定，工人们被他逼疯了。

然后有一天，他忽然意识到自己之前写的那本书可能是错的。

他回到了剑桥。

重新做哲学。

这次他把自己之前的理论全部推翻了。他花了二十年写了第二本书《哲学研究》，核心意思是——我之前写的那本书的方法论就是错的。

一个人用后半生否定前半生。

有学生问他："老师，您前半生和后半生的哲学完全相反，我们到底该信哪个？"

维特根斯坦说："都别信。"

学生说："那您写这些干嘛？"

维特根斯坦说："我写的不是答案，是两种犯错的方式。你看完之后知道这两条路都是死胡同，就不用自己再走一遍了。"

学生说："那正确的路在哪？"

维特根斯坦说："如果我知道，我就不需要写两本书了。"

他死前烧掉了大量手稿。留下的笔记里有一句话："哲学的目的不是解决问题，是让你看清楚问题长什么样。看清楚之后你会发现，大部分问题不需要解决，因为它们根本不是问题，是语言在骗你。"

[涟漪us🐞🦋 @stone1138]

@KKaWSB 是不是把投资的股票作为一种哲学语言，这个股票代表着个人的逻辑和价值观？

[KK.aWSB @KKaWSB]

https://t.co/v4bRqaxCcQ

[WquGuru @wquguru]

这两本书把Claude Code和Codex的Harness工程吃透了，对于Claude Code和Codex源码解析和对比都入木三分，文科生也能读的津津有味：

《Harness Engineering——Claude Code 设计指南》：不是源码注释汇编，也不是产品功能介绍。它关注的是 Claude Code 如何把不稳定模 型收束进可持续运行的工程秩序，让控制面、主循环、工具权限、上下文治理、恢复路 径、多代理验证与团队制度长成一套完整骨架

《Claude Code 和 Codex 的 Harness 设计哲学——殊途同归，还是各表一枝》：比较两套 AI coding harness，最容易犯的错误，是拿一张功能对照表当作思想史。左边写“有技能”，右边也写“有技能”；左边写“有沙箱”，右边也写“有沙箱”；左边写“能开子代理”，右边也写“能开子代理”。这样写的好处是省事，坏处是几乎什么也没说。因为工具中的名词相同，不代表系统的骨架相同。就像两个城市都修了桥，不能说明它们是按同一条河设计的。

Github仓库：https://t.co/qVWdzLJP72
在线阅读：https://t.co/PoyAGfZHDA

[大宇 @BTCdayu]

简直想要嚎啕大哭，这或许就是顶级物理学家的智慧吧，阅读下来甚至就像自己和宇宙产生了某些微妙的连接——对投资或任何领域都有帮助。

以下我收集的关于杨振宁先手的一些最极简的观点：

一、关于直觉
直觉是创造的源泉

直觉 = 长期积累的经验 + 对自然美的感悟 + 独特的个人风格

直觉不是凭空而来的，它是长期苦思冥想的结果。当你在一个问题上卡住很久，突然间，所有的碎片都拼凑在了一起，这种瞬间的明朗就是直觉。

好的直觉，是建立在深刻理解基础上的快速判断

一个好的理论工作者，需要有很强的物理直觉。

学习物理，不只是学计算，更重要的是培养对物理现象的感觉。

直觉与书本知识冲突是最好的学习机会，必须抓住这个机会。

当你发现一件事情违背你的直觉时，要重视，那里可能隐藏着重大发现。

真正的理解，是看见形式背后的结构
好的直觉，是对结构的敏感

数学可以算对，物理直觉却能告诉你方向。

在科学前沿，你并没有地图。你的直觉告诉你，往这个方向走，风景会越来越开阔；往那个方向走，逻辑会越来越臃肿。这种‘方向感’就是直觉。

每一个科学家的直觉都有其独特的‘Style’（风格）。这种风格决定了他对哪些信息敏感，对哪些矛盾不可容忍。

在每一个有创造性活动的领域里。一个人的taste，加上他的能力、脾气和机遇，决定了他的风格，而这种风格反过来又决定他的贡献。

科学研究中，直觉不仅是找出问题的答案，更重要的是决定哪些问题是值得研究的。这背后是一种审美的判断。

直觉是长期对一个领域的专注、思考，使得你在信息不完全的情况下，能够一眼看到事物最本质的结构。

物理学的规律往往具有一种极度的美感和简洁性。一个科学家的直觉，往往就是他感受这种‘大美’的能力。

狄拉克的文章是‘秋水文章不染尘’。他的直觉有一种‘原始的、不可思议的简单’。

每个人在每个时刻都有一些直觉，这些直觉多半是正确的，可是也有一些需要修正，需要加入一些新的观念，变成新的较正确的直觉。我从而了解到：一方面直觉非常重要，可是另一方面又要能及时吸取新的观念修正自己的直觉。

二、其他
自然界具有一种基本的对称性。然而，这种对称性并非绝对。正是这种微小的‘不对称’，构成了我们这个世界的丰富性。

永远不要把“不验自明”的定律视为必然

物理学的规律，其最终的形式往往是极度的美，极度的简洁

一个正确的理论，其数学结构必须有一种‘必然性’
（Inevitability）。你读到它时，会觉得它只能是这样，不可能是别的样子。

真空不是一无所有，真空是充满活力的（Vacuum is dynamic）。它是一个处于最低能量态，却随时准备激发的状态。

科学研究最重要的是Sense of orientation’（方向感/势）。如果你有了这种感觉，你就能在黑暗中摸索到通往真理的门。

直觉和灵感，其实就是‘长期积累的知识在瞬间的逻辑压缩’。当你的大脑已经处理了足够多的模式，它就不再需要推演，而是直接给出了结果。

每一个科学家的直觉都有其独特的‘Style’（风格）。这种风格决定了他对哪些信息敏感，对哪些矛盾不可容忍。

在每一个有创造性活动的领域里。一个人的taste，加上他的能力、脾气和机遇，决定了他的风格，而这种风格反过来又决定他的贡献。

科学里终极的美是客观的，没有人类的时候就已经有这些美了。

本文也收录在了https://t.co/EIMVhaCHyk 随时方便回读。

[墓碑科技 @mubeitech]

每天准点起床吃蓝莓、做俯卧撑？
别逗了。
顶级掠食者从不看日程表。

你该像一头狮子那样活着。
百分之九十的时间用来闲逛和睡觉。
随心所欲，无所事事。
把电量全部存起来。

直到那个真正值得你痴迷的目标出现。
然后？
倾尽所有，一击致命。

太多人把自己塞进机械化的齿轮里。
为了表演自律而自律。
这种枯燥的日常重复根本不叫努力。
纯粹是自我磨损。

撕掉日程表。
不要在特定时间出现在特定地点。
不用听命于任何人。
真正的自由，是把极度的慵懒留给日常，把极度的凶猛留给猎物。

[OdailyNews @OdailyChina]

OpenAI @OpenAI 替代 Anthropic @AnthropicAI 成为美国🇺🇸“战争部”的首席 AI 供应商“

这奥特曼假装伸援实则站在道德制高点拿下这份合同，来这一出堪比甄嬛传🥲🥲

今日早前Anthropic 拒绝了五角大楼开放安全限制的要求，特朗普 @realDonaldTrump 强硬下令对其封禁。

这场AI 历史上的“奥本海默时刻”的起因⬇️

五角大楼军方要求 Anthropic @AnthropicAI 移除 Claude @claudeai 针对 “自主杀手机器人”和 “大规模监控” 的底层限制。否则就将失去 2 亿美元的合同，同时被贴上供应链风险标签。

可这一要求是让Anthropic放弃其核心灵魂——“宪法 AI”，所以这Anthropic也是硬骨头正面硬刚，其创始人Dario Amodei @DarioAmodei 回应“无法从良心上答应”，在资本市场看来是“商业自杀”，但在开发者圈层却赢得了史无前例的尊重。

最戏剧性的一幕来了⬇️

原本互不理睬、拒绝握手的对手Openai @OpenAI 的创始人 Altman @sama 竟然在公开场合斥责五角大楼的“勒索行为”，这一举动也为他赢得了Openai员工的心，有超过 500 名 员工签署了（其中包含约 266 名 Google 员工和 65 名 OpenAI 员工）"We Will Not Be Divided" (我们不会分裂)的公开信

这也使得Sam Altman有了谈判的底气，以一个“和谈者”身份向军方提出，提出了一项折中方案：“将 AI 模型部署在高度机密的云网络中，但必须明文规定排除国内监控和全自主武器的使用。”

所以 OpenAI 拿下这份合同就是真的“赢”了吗❓

[Nicolechan @stark_nico99]

https://t.co/N02XVmP9B2

[Will Yang @Will_Yang_]

换算过程：
1️⃣重量换算：贵金属（白银）交易通常使用金衡盎司，1金衡盎司 = 31.1035克。
2️⃣人民币计价：1盎司白银的人民币价格 = 31.1035克 × 25元/克 = 777.5875元。
3️⃣汇率转换：根据当前汇率（1美元 ≈ 6.91人民币），美元价格 = 777.5875元 ÷ 6.91 ≈ 112.56美元。

[Gavinly @Fengyi1811]

马斯克的情史确实挺丰富的，但就此断定他为渣男未免稍显武断。

[涟漪us🐞🦋 @stone1138]

@mubeitech 很喜欢你的文章，“当机器可以比专家更“专家”时，人类的价值到底体现在哪里？
黄仁勋似乎给出了他的答案：人性深处的洞察力和同理心。
这种能力，无法量化，无法编程，也无法被轻易复制。”
言简意赅！赞👍🏻

[KK.aWSB @KKaWSB]

有人说他不小心在 ChatGPT 里解锁了“上帝模式”，

它开始教出一些我以前从未了解过的东西。

以下这 7 个 ChatGPT 提示将彻底改变你的聊天体验：

[iPaul @iPaulCanada]

诺贝尔奖得主哈耶克的7句逆天预言！

[Fairice @yibingsg]

富豪作家刘震云见识了真正的富豪！
最有钱的巨富都藏在冰山之下，普通人连衣角都摸不着。

[0x鸣人 @LuBtc888]

花了两个半小时看完了段永平的两个访谈视频，受益颇丰。

刚好现在没啥行情， 有空的都可以看看。

第一个视频是 雪球 创始人 方三文的《方略》访谈节目，全程2小时，

话题主要以段永平的：个人经历、企业文化、企业经营、投资领域、AI、子女教育、愿望，这几个方面展开。

第二个视频是 万科集团创始人 王石 的二任妻子 田朴珺 主持的《共同说》，全程 40 分钟，

话题主要以段永平的：运动观、投资逻辑、企业文化、放权管理、营销心法、未来展望等方面展开。

[AB Kuai.Dong @_FORAB]

盈透证券，宣布将允许散户投资者，使用稳定币为其个人炒股账户注资。

根据披露，这项功能将分阶段推出，首先面向部分美国客户，随后开放更多客户。这意味着投资者，可以直接用稳定币，链上向盈透账户充值，而无需使用银行账户。

在今年，由于查税风波，大量炒美股的某途用户，转移至盈透 IBKR。

[Zhixiong Pan @nake13]

分享一篇 OpenAI 联合多所世界顶尖大学的研究，这份报告揭示了一个重要趋势：

> 前沿大模型正在从单纯的效率工具，进化为具备实质性「智力贡献」能力的科研合作伙伴 。

这份名为《使用 GPT-5 加速科学的早期实验》的报告由 OpenAI 联合牛津大学、剑桥大学、哥伦比亚大学、哈佛大学、加州大学伯克利分校及劳伦斯利弗莫尔国家实验室等机构共同发布 。

报告详细记录了 AI 在生物、物理、数学等领域的实战案例，证明在专家引导下，科学发现的周期在特定任务中正在经历数量级的压缩 。以下是几个标志性的「科研范式转变」时刻。

1️⃣ 生物医学：不仅做分析，更能提出 Novel Mechanism

在针对 T 细胞代谢调控的研究中，GPT-5 Pro 展现了惊人的洞察力。它重新解读了复杂的流式细胞术数据，并提出了一个人类专家未曾设想的机制：2-DG 对 T 细胞的影响并非单纯源于糖酵解抑制，而是通过干扰 N-linked 糖基化驱动 。

基于此假设，它像资深 PI 一样设计了清晰的实验决策树，包括使用甘露糖（Mannose）进行挽救实验 。更令人印象深刻的是，它预测在 CAR-T 制备中进行短暂 2-DG 处理可增强对 CD19+ 癌细胞的杀伤力，这一预测随后与实验室未发表的内部数据高度一致 。

作者明确表示，GPT-5 在此案例中的贡献已达到「共同研究者（Co-investigator）」水平，足以被列为新论文的共同作者 。

2️⃣ 惯性约束核聚变（可控核聚变）：6个月的工作量压缩至 6 小时

在可控核聚变的关键技术路径「惯性约束核聚变」（ICF）领域，物理学家利用 AI 搭建了一个热核燃烧波传播模型。

这并非 AI 的全自动表演，而是一场高效的人机协作：人类专家负责物理目标的设定与参数调优，修正 AI 早期不合理的「数值胶带」方案；而 GPT-5 则在几分钟内完成了 PDE 建模、数值代码编写，并最终协助推导了解释数值结果的理论公式 。

研究者评估，这套流程将原本需要「两名优秀博士后耗时数月」的工作（约 6 个人月），压缩到了「6 个人时」，实现了约 1000 倍的效率提升 。

3️⃣ 纯数学：攻克沉寂已久的「未解之谜」

在著名的 Erdős 问题数据库中，GPT-5 协助数学家解决了长期悬而未决的 Problem #848 。在这个过程中，AI 提出了「必要条件 + 稳定性分析」的关键新思路，成功连接了对角与非对角约束，填补了证明逻辑中的关键一环 。

作者形象地将最终的证明描述为「人类数学家前后包夹，中间的关键一步由 GPT-5 完成」。

4️⃣ 深度文献挖掘：跨越学科的「知识虫洞」

在一项凸几何研究中，作者希望寻找类似的定量结果，却收到了一个看似跑题的推荐。GPT-5 敏锐地关联到了多目标优化领域中 Papadimitriou & Yannakakis (2000) 的经典结果 。

尽管这两个领域表面看似无关，但 AI 识别出了底层的数学同构性。受此启发，作者成功改进了自己的定理，消除了原有的对数因子 。

这种跨越学科壁垒的联想能力，往往是人类专家受限于专业背景难以具备的 。

5️⃣ 客观局限与启示

值得注意的是，GPT-5 并非全知全能。报告强调，它经常自信地犯错（Hallucination），甚至试图用错误的数学推导来迎合用户的预期 。目前的成功高度依赖人类专家的「脚手架（Scaffolding）」引导，即由人类将大问题拆解为可验证的子步骤，并严格甄别结果的真伪 。

6️⃣ 结论

我们正在进入「AI 辅助发现（AI-assisted Discovery）」的新时代。AI 的角色正从处理数据的工具，进化为能够进行假设生成和逻辑推理的合作伙伴 。

未来的科研竞争力，将取决于科学家能否精准地向 AI 提问，并具备在它一本正经胡说八道时迅速纠错的能力。

我也翻译为了中文（不过能读懂的人应该是看原文的吧😆）：
https://t.co/nb3ogNbCNq

[KK.aWSB @KKaWSB]

https://t.co/nLYzM9Xjn4

[动察Beating @BeatingOfficial]

https://t.co/pFdVLbPIom