Brodie

[Macro_Lin ｜ 市场观察员 @LinQingV]

当一个机会看起来确定性很高的时候，人的本能反应就是想放大收益。市场共识越强，加杠杆的冲动越大。

问题是，当大量资金带着杠杆涌入同一个方向，市场结构本身就变得脆弱了。任何一个预期之外的扰动，都可能触发连锁平仓，价格在短时间内被砸出一个深坑。

这种急跌通常不会改变长期趋势，跌完之后往往还是会回到原来的轨道上。但杠杆资金等不到那一天，强制止损已经把他们清出了市场。

一旦被清出去，你的投资人生基本上就被重置了。重建你的net worth可能要花好多年，而这些年里你本来可以安安稳稳地吃到整段趋势的回报。

这种事情不需要发生很多次，一次就够了，后果是你承受不起的。不要有侥幸心理，认为自己是天选之子，不会被杠杆出清掉。

网上永远不缺鼓吹杠杆梭哈的声音，喊得最凶的那些人，要么是幸存者偏差，要么根本不用自己的钱。你没有必要拿自己的身家去验证别人的口号。

[Ricardo阿黄 @ricardogee]

Polymarket 重大新闻，即将开始对体育市场下注收取手续费！

今天的最大消息就是在凌晨，Polymarket 官方在 Discord 发布公告，将从 2 月 18 日开始在体育市场试点收取市价单手续费，第一波将在美国大学篮球和意甲联赛开始，未来将逐步推广至所有体育赛事。

我查询官方文档确认了下手续费计算公式，发现很有意思的是 @Polymarket 和 @predictdotfun 的计算公式不太一样，Polymarket 在 概率为 50% 时收取最高的市价单手续费为 0.45%, 10% 和 90% 时收取 0.13% 的手续费。同时手续费只对市价单收取，限价单还将获得 LP 流动性奖励。

这次重大更新其实意味着很多，最重要的就是 $POLY 基本上 100% 将会给社区进行空投，因为收取手续费将会劝退很多交易者，如果再不进行空投的话用户将会大批量涌入 Kalshi 甚至支持 Kalshi 的交易聚合器。再结合前两天 Poly 团队成员表示的下一步任务就是 1 分钟市场和 $POLY ，也许空投就是未来 2 -3 个月的事情了。

@PolymarketSport #Polymarket

[逍遥XTony（恩师张雪峰） @xtony1314]

香港留学读硕士，成本其实就是15~20W，就一个学费的钱，肯定有人说，生活费就不算了？
你就住 深圳，算什么生活费？又不要你住香港。

你住哪个城市不花钱，住深圳就是换个城市住而已。

每周上课就两三天，早上去，晚上回，第一学期一般 9~1月，第二学期2~4月，就上半年课。

好处是什么？

应届生身份，收获一个硕士文凭，不过对于不打工的，除了能装逼也没啥用。

最大的好处，

1.
你自己得到一个3~4年的香港临时身份，用这个身份可以开境外一系列金融账号，诸如港卡，美股账户等，

2.
孩子生下来就是香港籍，大陆的一切红利（假如有）他都可以吃到，还可以吃到香港人在大陆的一系列特权，诸如，
难度大幅降低的华侨生联考，傻子都能上的 暨南大学，要知道这可是个211大学，大陆人能上211的概率是多大？？？
大湾区有专门针对香港人设立的大公司岗和政府公务员萝卜岗，竞争压力远小于中国人，
想进腾讯字节或者考公务员，都比大陆人容易的多。

3. 香港支持双重国籍甚至多国籍，香港人现在不闹了统战价值在逐步降低，但香港人非常容易拿台湾身份或者其他外国身份啊，台湾人的统战价值还是高高的，
多个身份，保证你的后代永远当中国的人上人。

这一切，不需要你在香港居住一天，只需要花15~20W。

坏处我没想到，听说香港人不能当兵，可能影响你小孩想为国捐躯，香港人也玩不了王者荣耀，这么好玩的游戏你家小孩就不能玩了，
那还真可惜，还是当中国人好，虽然想上好大学难如登天，但有王者荣耀玩。👋👋👋

[木子不写代码 @ai_muzi]

爆肝制作，全网最细最全的 Claude Code 零基础系统教程！👇👇

这一期跟完，保证你成为Claude Code高手！：

1️⃣ 基础入门：安装、第三方模型接入、权限系统。
2️⃣ 核心进阶：Tools、Hooks、Skills、Subagents 及自动化流程。
3️⃣ 项目实战：用以上所学知识构建一个AI 网页 App。

全程精剪没有废话，每个功能都讲透+实操！

时间戳：
0:00 开场
00:38 1.安装
04:04 2.换模型
06:08 3.终端界面介绍
11:04 4.图形界面介绍
15:05 5.权限系统
19:45 https://t.co/XyY1LSL6Us
23:02 7.Hooks
26:34 8.Skills
31:47 9.插件
34:33 10.Subagent
40:33 11.自动化
41:58 12.构建网页APP
49:32 13.CLAUDE.md
52:02 总结

[Wei Du 杜唯 @WeiDuCNA]

两年前，我跟随一群中国的走线人穿越拉美，记录他们走向美国的一路曲折。

两年后，我回到美国寻找他们的下落。此时的美国，已与两年前大不相同。

《Walk the Line: ICE Nation》上集已上线 YouTube

https://t.co/vvjysVlZpY

[土澳大狮兄BroLeon | 🔶BNB | @BroLeon]

今天研究Saylor 发言的时候顺带研究了一下可能对 solana:Xs78JED6PFZxWc2wCEPspZW9kL3Se5J7L5TChKgsidH 的影响，发现整体来说，这次财报对 STRC 是偏利好的，比对正股 $MSTR 友好得多。

之前 STRC 最大的尾部风险是什么？就是 BTC 暴跌 + ATM 融不到钱 + 现金流断裂的死亡螺旋。

今天Saylor 等于公开承诺：必要时会动用 BTC 储备来保护 STRC 持有人的现金流。

所以看了一圈后我决定加大对 $STRC 的投资力度，11.5% 的年化太香了，如果通过币圈项目的代币放大效果更佳。

目前主要是放进了 @saturn_credit 里，这个协议之前已经做过 DD 了，团队背景还比较 Solid，专门针对 STRC 做链上 RWA，而且有 @yzilabs 的加持，是我一直以来比较熟悉的投资链路。

资金一部分在 Pendle 里买了 LP，一部分买了 PT，也算是相对看好 STRC 的 RWA 叙事赛道了，毕竟算是最近难得的真正给 Defi 带来 TVL 的事情，且貌似能撑挺久（只要 STRC 不崩）。

传送门：
https://t.co/hPPtHjhTAp
推荐码：SAT-58CFEDD2 （据说积分有加成）

再就是加仓了 ethereum:0x808507121b80c02388fad14726482e061b8da827 。

这波行情很明显是能看出 STRC 叙事给 @pendle_fi 注入了新希望，Apyx 和 Saturn 两个协议加一起攒起来 3 个多亿的 TVL，两者都通过 Pendle 给大家提供了博弈空间。

本来随着新项目减少显得门可罗雀的 Pendle战壕又一次热闹起来，加上Pendle 本身做了调整，从 ve3,3 到 sPENDLE 的转变改变了协议捕获价值的方式。

感觉只要大饼不崩，随着Aave 的 Defi 情绪修复，资金逐渐又会慢慢流入那些还在做事的 Defi 基建里。

先看看 STRC 这波能带 $Pendle 走多远吧。

[Dr.Hash“Wesley” @CryptoApprenti1]

《博弈之道》是25岁写的文章 ，写于21年牛初。这一年也是最区块链路途中最精彩的一年。

价值投资是有的，仅仅适用于现货，基本逻辑就是基于 MMT（Modern Monetary Theory），货币必然超发，选择好的资产持有即可。但是要你有足够的本金和耐心，在绝对低位建仓，然后持有很长时间，就像 2020 年 3 -12 买入 4000 美金左右的比特币, 以及复权后 60+ 美金的特斯拉，50+ 美金的苹果或者说你在很多年前买入的 10 美金的苹果和 100 美金的亚马逊。

但很多人并没有这种认知或者耐心去长时间的持有一种资产，经常在踏空过去的懊恼中度过。最典型的就是 “我曾经可以买 3000 美金的比特币，但现在 1w 了我还是不买了吧”，然后眼看着比特币涨到四万多美金，又反复懊恼。其实不如放眼于未来，何必纠结过去呢。

我们今天讲的是期货，是以小博大。什么是期货，一言以蔽之：追涨杀跌。

追涨杀跌是十分反人性的一件事情，从心理学的角度来讲，人在盈利的时候都想赶紧落袋，而在亏损的时候却很能抗，这往往酿成大悲剧。赚一点就想跑了止盈，但一亏却很能抗得住单，越抗越上头，上头就贷款梭哈或者一直冲保证金直到爆仓。而期货的真谛不是这样的，在于顺势，既然趋势一直，注意是一直，跟你不在同一个方向，你该做的就是止损。

期货不在意绝对的建仓价格，只在意趋势是否能继续。从总的时间的长河里看，趋势其实只占 5% 的交易时间，举个例子，比特币从 3500 到一万用了快一年，从一万到两万用了四个月，从两万到三万用了 17 天，从三万到四万用了 7 天。其实从这一波赚钱最多的主升浪不是四千抄底的人，而是从一万二一路滚仓到最后四万特别是最后这几天的利润才是最多的。小钱玩家需要在贪婪的时候更贪婪，滚仓到最后你才能发大财。因为你有杠杆，你不能做时间的朋友，你是时间的敌人。涨得越高，越敢追，涨的别人害怕恐惧了，你反而要加仓。这样的话可能别人在比特币涨 100% 才能赚到的的钱你只用 5% 就能赚到了。我这么说比较笼统，但大致想表达的就是: 你失去了时间这个朋友，那就要用杠杆打败别人，不断浮盈加仓。而现货就不一样了，一定要跌出价值才能抄底越跌越抄底。其实这两种都是赌，不过赌得方法不一样。现货是用时间换空间，而期货相反，用空间换时间。你看长期得准不准根本不重要，因为杠杆不允许你看这么远，只能走一步看一步，短中期追寻趋势的延续即可。

期货市场赚钱最多的不是看得准的人，而是敢赌的人，你看的再准有什么用，你敢重仓赌么？很多人喜欢在意自己好看的收益率，可那点仓位又有什么用呢，赚不了大钱，杠杆，收益率都不重要，总仓位才是你赚钱的根本。

胆子大加上命硬才能赚到钱，低倍复利对于大部分期货玩家来说是个骗局。因为期货市场黑天鹅太多，再低倍都有可能一波归零。所以笔者认为，期货的目的在于以小博大，用小资金去博高收益，这必然承担高风险。杠杆一定不能低，一定得浮盈加仓，因为你是用空间换时间。在最短的时间赚最多的钱，断头就是死，但你不能怕不能怂，就是赌趋势继续，就是赌自己的命够硬。你怕输怎么会赚得到钱呢？

这一波实盘账户飞哥（李寻欢）在短短两个月从 20w 赚到 5000 多万靠的就是浮盈加仓一把梭。飞哥亲口说的他根本不会技术分析，就是靠感觉。这就是期货的精髓。你不能怕，你怕了你就输了。为什么你会怕，因为你盈利不够多，所以你亏不起，但你盈利够多的时候你把本金提了，然后就可以放心赌了。对，敢赌还有个原因是盈利了以后定时提现，然后继续盈利梭哈。

对于一个想进入期货市场完成暴富阶级跨越的人来说，最重要的是什么，技术分析？基本面分析？庄家内幕消息？都不是，是运气，因为没有人能够战胜市场，韭菜口中的 “庄家”，我们理解的 “主力” 也不行。在市场这个大海面前，庄家也好，韭菜也罢，我们都只是市场惊涛骇浪的一艘扁舟，一只小船, 能做的无非都只是顺势而为罢了。

我想给大家举一个有趣的例子。大家在币圈这么多年，从几百美金的的比特币看到了四五万美金的的比特币。想必见过许多技术分析天花乱坠的老师们，什么维科夫，江恩，缠论，谐波，艾略特波浪等等, 画起图分析起来一套一套的，给点位都是精确到小数点后一位，每天都是恭喜跟上的朋友，又吃上大肉啦！一看仓位资金量，却还没有自己的大。

大家一定想知道，这么厉害的一个人，一定是个交易多年叱咤风云的高手或者说传统金融市场的大佬吧？我也怀着好奇而又崇拜的心情加了他好友进行采访，一聊天发现，到现在大神居然 2019 年 5 月才进场买第一个比特币，2020年10月3号正式开始玩合约，到笔者写文章前刚好三个月多一点。

这两位赚了上亿的大神操作，有点异曲同工之妙，或许这就是期货的真谛？这其中的奥妙，留给读者自己体会。

我讲这些就是想说，对于期货来讲，运气和心态远比技术更重要。我们需要修炼的其实是心境。一命二运三风水四积阴德五读书。命要够硬，心态要够好。不怕输，你才可能赢。

有人问我，飞哥之后不也爆了 2000 多万。我说是的，但他还有两千多万已经提现了。所以你会输 也会赢 但你赢了以后提现才是真的赢了。肥宅 17 年赚了上亿，18 年几乎亏光，也是靠着提现活下来并且越活越好。运气有好有坏，不可能一直一番风顺，期货市场就是这样，但你要保持理智，保持提现，然后像鳄鱼一蛰伏数年等待属于你的那一拨机会，然后功成身退。如果认识到自己命不够硬，那还是趁早退出期货市场比较好。认输并不耻辱，你来这里唯一想做的是赚钱。要认识到人是不可能战胜市场的以及随机性是不可预测的。

我并非倡导赌局，而是想让大家认识到市场的不确定性根本无法预测。所以低倍复利就是扯淡的，不如一把梭哈一波大的。早早认识到自己命不够硬，也就能早早离场。这也跟江总“炒币加场内杠杆玩合约期货=吸毒”的观点一样，因为大部分人是注定失败的。要认识到人是不可能战胜市场的以及随机性是不可预测的。

这些看法针对的是期货市场，你可以玩现货，一点杠杆都不要碰，因为你只要碰了杠杆，就有爆仓归零的可能性 ，大部分人大亏就是从一个小抗单开始的，无法战胜人性，无法止损，从而满盘皆输。因为交易实在是太反人性了！

其他的也暂时没有很多想说了，在生日这天快凌晨六点写下这篇文章，希望对大家有帮助。

—— Wesley @CryptoApprenti1 01/15/2021

[余温 @gkxspace]

涨知识了，这几个网站是真牛逼，每天看一下，根本不会信息焦虑了……

1、NewsNow
仅一个页面看完知乎、微博、B站、虎扑、V2EX……
https://t.co/bZHs8GbSy0

2、今日热榜
GitHub Trending、Product Hunt、Hacker News
https://t.co/0NOgyZAeXN

3、SoPilot
X 上的爆款推文
https://t.co/yJFIicBCpn

[小盖 @xiaogaifun]

强烈推荐大家看看DeepMind CEO Demis的最新判断。

真的，Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 每一期访谈我觉得值得都花时间看看。这哥们讲东西很实在，而且通俗易懂。

早上边跑步边听完了他和 YC CEO Garry Tan 的最新一期播客。

刚刚把笔记写完，也给大家分享下。

多说一句，好多人问我这种笔记是不是 AI 写的。我说下自己的流程。

我会先完整听完播客，然后用语音输入法把感触尽量充分地讲出来，再让 AI 帮着整理初稿，最后自己逐字修改优化。

如果全部交给 AI 做总结，那等于把思考和理解的能力让渡给了 AI，对自己理解这件事其实没有任何价值。

OK，咱们进正题。

1
Demis 的态度非常明确，现在的大模型范式（大规模预训练 + RLHF + CoT）一定会是 AGI 最终架构的一部分，他不认为这会是条死路。

但要实现 AGI，还有几个关键问题要解决。这几个问题包括：持续学习、长程推理和记忆系统。

先从最容易看到的现象讲起，Context Window。

现在大模型处理长信息，最常用的招就是把 Context Window 一直撑大。一开始 8k，后来 32k，再后来 100 万 Token。听起来很厉害，但本质上是暴力堆砌。

Context Window 其实就相当于人脑里的 Working Memory，工作记忆。人的工作记忆能同时装多少东西？心理学里有个经典数字，7 个左右。背电话号码能记住 7 位上下，再多就溢出了。

大模型呢？已经做到 100 万 Token。

按理说，模型的工作记忆比人大几十万倍，应该比人聪明几十万倍才对。但显然不是。

问题也恰恰就出现在这。把所有东西都塞进 Context Window 里，里面包含了不重要的东西、错的东西、过时的东西。看起来信息很多，其实是一团乱麻。

那人为什么 7 个数字的工作记忆就够用？

因为人脑背后还有另一套机制在工作。我们记得几年前的事，记得童年的事，记得几小时前发生的事。这些都不塞在工作记忆里，而是另一套系统。

具体来说这套系统是海马体，大脑里负责把新知识整合进已有知识库的那个部分。

研究发现，人睡觉的时候，特别是 REM 睡眠阶段，大脑会重放白天重要的片段，让大脑从中学习。新东西在睡觉的过程里，温柔地融进了旧的知识体系。

这个把新东西融进旧知识库的过程，就是持续学习。

模型现在没有这套机制。每一次对话结束，刚学到的东西就会忘记。下次重新打开，还是上次那个模型，没长进。

2
再聊聊长程推理的问题。英文表达是 Long-term Reasoning。我翻译为了长程。

长程推理这个词太抽象了。Demis 讲了一个特别具体的故事，听完会立刻明白他说的是什么。

他说自己喜欢跟 Gemini 下国际象棋。下棋的过程里能看到模型的 thinking trace，也就是它在那里到底想了什么。

然后他发现一件怪事。

模型考虑一步棋的时候，思考链里清清楚楚写着，这步是个昏招。但接下来，它没找到更好的走法，于是又走回这步昏招。

明明知道是错的，还是把错的那一步走出去了。

这个细节比任何 benchmark 数据都说明问题。因为它暴露的是模型缺少对自己思考过程的某种内省能力。

正常人下棋，意识到一步是昏招之后，脑子里会有一个反应，停一下，再想想。停一下、再想想这个能力，模型现在没有。它能在每一步局部判断对错，但没法基于整盘棋的局势去调整整体策略。

这就是长程推理还没搞定的样子。模型可以一步一步往前走，每一步看起来都合理，但走到后面整盘棋的方向其实是错的。它没有那种退回到当前思考的上一层、重新审视一下的能力。

说到底，模型缺的是一种内省。

3
学习、长程推理、记忆，这是 Demis 在播客里点出来的三个 AGI 鸿沟。

除此之外，他还反复提到了创造力。

2016 年 AlphaGo 跟李世石下棋，第二局走出了著名的 Move 37。那一步棋走出来的瞬间，全世界的围棋高手都看呆了。

所有人类几千年下围棋积累的经验都告诉它不该下那里，但 AlphaGo 下了。下完之后大家发现，是一步神来之笔。

很多人觉得，这就是 AI 的创造力来了。

但 Demis 说，对他自己来说，Move 37 只是起点。他真正想看到的是另一件事。AI 能不能发明围棋这件事本身。

这两件事的区别非常关键。

Move 37 是在围棋这个现成的规则里，找到了一步人类没想到的招。但围棋的规则、棋盘的形状、黑白子的对弈方式，是人类发明出来的。AI 在已有的框架里非常厉害，但能不能自己造一个框架，是另外一回事。

Demis 给了一个具体的设想。

如果给 AI 一个高层次的描述。造一个游戏，五分钟能学会规则，要好几辈子才能精通，棋局有审美，一下午能下完一局。AI 能不能根据这个描述，自己倒推出围棋？

目前做不到。

为了把这件事讲得更清楚，Demis 还提了一个测试，他自己叫爱因斯坦测试。

用 1901 年人类已有的全部知识训练一个模型，看它能不能在 1905 年那个时间点，自己推出狭义相对论。

爱因斯坦在 1905 年那一年里，连写了几篇改变物理学的论文，后来叫爱因斯坦奇迹年。那些工作不是从已有的物理学论文里通过拼接得到的，是基于已有材料做了一次全新的概念跳跃。

爱因斯坦测试想问的就是这件事。AI 能不能做这种跳跃。

目前的大模型主要在做两件事，pattern matching 和 extrapolation。一个是从大量数据里找规律，一个是把规律往外延伸一点。但发现新东西需要的是类比推理的能力。从一个领域里抽出深层结构，搬到另一个全新的领域去用。

这个能力，模型现在还没有。也可能是有，但用法不对所以激发不出来。

4
除此之外，Demis 还分享了一个让我特别出乎意料的判断，他说未来 6 到 12 个月，真正的价值不在更大的模型，在更小的模型。

这一部分内容我反复听了好几次，确实突破我的已有认知。

不知道大家的想法，反正我自己，这一年来并没有怎么关注小模型的进展。毕竟行业的焦点就是把模型做大嘛。

那小模型的价值到底在哪？

最直接的是成本。同样一个任务，小模型的推理价格可能只是前沿模型的十分之一甚至更少。

但 Demis 说，比成本更重要的其实是速度。

这里有一个前提得先说清楚。Demis 不是在说速度可以替代智能。

他的原话是，当小模型的能力已经达到前沿模型的 90% 到 95%，也就是已经相当不错的时候，剩下那 5% 到 10% 的能力差距，比不上速度带来的好处。

比如现在工程师用 AI 写代码，已经形成了一种新的工作节奏。一个想法冒出来，几秒之内就能看到结果，不行就改，再不行再改。

这个一改再改的循环跑得越快，做出来的东西就越好。如果每次调用都要等十秒，整个工作流就被打断了。

更关键的是，快到一定程度，工程师在这种节奏里能进入心流。一个想法、一次尝试、一个反馈、再来一个想法，思维不被打断。

这件事写过代码的人都懂，进入心流和频繁掉出心流，产出的差距是数量级的。

Agent 也是同样的逻辑。一个 Agent 跑完一个任务可能要调几十次模型，每次慢一秒，整个任务就慢一分钟。慢到一定程度，Agent 就从一个能用的东西变成鸡肋。

小模型不是大模型的廉价替代品。有些事只有小模型能做。

比如手机、眼镜、家用机器人，需要的就是一个能在本地跑起来的模型。本地跑除了反应快，还有一个特别重要的好处，隐私。

家里机器人看到的视频、听到的对话，全部在设备本地处理，根本不上云。这件事对很多用户来说不是加分项，是底线。

成本、速度、边缘部署，这是小模型的价值。

5
讲完小模型的价值，接下来一个更关键的问题是，能力被压到这么小的参数里，会不会有上限？

Demis 的判断是，目前没看到信息密度有任何理论上限。小模型的智能天花板还远没看到。

支撑这个判断的，是 DeepMind 在蒸馏这件事上的积累。蒸馏简单说就是先训练一个超大的模型，然后用这个超大模型去教一个小模型。教完之后，小模型用极少的参数，能复现原来 95% 以上的能力。

为什么 DeepMind 这么重视蒸馏？因为要把 AI 能力放进谷歌的头部产品中，前提是低延迟、低成本。前沿模型再强，每次推理花几秒钟、花几毛钱...这条路，恐怕很难走得通。

一个前沿模型发布之后，6 到 12 个月内，他们就能把这个模型的能力蒸馏到边缘设备能跑的小模型上去。这个时间表比很多人想的要快。

在很多场景中，小模型和大模型会相互配合。

举个例子，一个端到端的智能助手，绝大部分日常任务在本地的小模型上跑。智能眼镜看到的画面、家里机器人听到的对话、手机里的私人助理，模型直接在设备里读懂，不需要往云端传一遍。

只有遇到特别复杂、本地搞不定的问题，才向云端的前沿模型发起请求。

也就是说小模型在边缘做主力，前沿模型在云端做后援。

不过，这个构想对小模型的要求也比较高，它不能只会处理文字，还得能理解物理世界。

这就是为什么 Gemini 从一开始就坚持多模态，不光处理文字，也处理图像、视频、声音。

一开始这么做比只做文本要难得多，但眼镜也好，机器人也好，需要的是一个能看懂周围世界的模型，不是一个只会聊天的模型。

讲到这里，小模型这条路的轮廓就完全清楚了。它独立成立，不是前沿模型的廉价替代品，而是另一条同样重要的路。

嗯，很有启发。

[川沐｜Trumoo🐮 @xiaomustock]

这网站可以收藏一下，每天看一看，是木头姐ark旗下所有基金的实时持仓和操作记录。
真正拿操作和筹码说话获取收益，每天可以看看她卖出或者买入的标的，拓展信息面。
https://t.co/YW1b5GwefO

[Brodie @wm40r]

@mrbcyber What nonsense.
The West didn’t “gift” manufacturing to China out of charity.
Would you really work in a factory yourselves?
If the U.S. hadn’t started the trade war,
would China have used rare earths as a weapon?
You’ve got it completely backwards.

[加密Krystal @Krystal_Eth]

多少男人的梦想，蔡澜: 初代祖师爷，拥有六十位女友。
看他传授的撩妹秘诀，不愧是香港风流才子：

追乖乖女，就尽量带她叛逆一下。
追少妇，你就陪她四处寻欢作乐。

追母胎单身，你就给她营造出一种完美的爱情。
追从小缺爱的，你就疯狂追求，给她细节上的温暖。

追温柔贤淑的女子，就要表现出你对她的尊重。
追高冷的，你就要拿出你的亲切感拉她下水。

追家庭条件好的，你越虐她，她反而越爱你。
追家庭条件不好的，就直接拿钱给她。

女人最漂亮的地方不是胸部，不是臀部，是脑，这个脑要有趣才有用，独立的女人才可爱。

爱情是不要经营的，要冲昏头脑的时候才会想结婚。

[Sentio @sentioxyz]

1/ Introducing Sentio Network: The Decentralized Data and Compute Layer

We are thrilled to unveil the Sentio Network, evolving our production-grade observability platform into the world’s first decentralized, AI-native data infrastructure.

Sentio is moving from a unified platform to an open, incentive-aligned network. Here is everything you need to know about the Sentio Litepaper:

[林亦LYi @linyiLYi]

一个视频搞懂OpenClaw！

[赚_LCat @Ryu_LCat]

在网上分享投资、人生与感悟，第六年了。

这六年，市场起起落落，有人来，也有人离开。
有过投资上的高光时刻，也有 Liberty Cats 从一只头像，慢慢长成生态的阶段节点。

但真正留下来的，不是哪一轮行情，
而是还在的人，和越来越清晰的方向。

时间沉淀的，从来不只是钱，更是认知。

于是，把这一路的阶段性思考，整理成一本书：

由 博集天卷 出版，
已在 2026 年 2 月 6 日 上午 10:00
正式上线全网：

当当 / 京东 / 淘宝 / 拼多多 / 抖音 / 小红书 / 视频号

京东《有的赚》:https://t.co/YdUcQ9NLZr

当当《有的赚》:https://t.co/idN9xVF7xc

博集自营《有的赚》：https://t.co/BoP7MY8KFY

与此同时，Liberty Cats 商城 APP，
依然是我们真正长期打算打磨的阵地：

🔗 APP 下载：

https://t.co/6x0vfAri6a

在这里，我们准备了一版只属于长期猫友与支持者的「特别版本」
App 内购书将额外享有：

• 8 张 Liberty Cats《精彩瞬间》明信片
• 独家番外：《我为什么做了“自由猫”》（仅 App）
• 作者亲签 +「猫爪」签章 + 随机绝版签名书（共 560 张）
• 购书互动彩蛋概率（限 7777 本）

目前剩余约 700 本，售罄后将不再提供签名与互动彩蛋概率。

以上内容，其它平台均不提供。

这本书，是阶段性的输出；

而 Liberty Cats 商城 APP，是一个打算长期建设的系统。
这也是我们第一次，在自己的生态内完成销售尝试。
未来，潮玩、周边等更多形态，
也会逐步上线。

慢慢走，一步步完善。

感谢一路同行。

—— Ryu · LCat

🎁 抽奖互动：

转发 + 关注
抽送《有的赚》，（均为 App 特别版 · 7777 限定序列内）

[对冲积鲸Reason @chenreason]

一大早起来花了近 2 个小时，看完了方三文对话段永平的最新访谈，信息量密集，远超投资。

边看边做笔记，把老段视频里提到的10好几家公司都拿出来划了重点，希望对大家的投资判断能有些帮助。

1，苹果

段永平认为苹果的商业模式非常好。

他从 2011 年开始投资苹果。他在买入时，就已经清楚地看到苹果的利润是硬件和软件各占一半，类似于平台业务。他高度赞赏苹果的用户导向文化，认为他们非常在乎用户体验，而不是生意导向。苹果有良好的纪律，不会为了生意去做不能为用户提供足够价值的产品。他以几个例子佐证了这一点，

- 大屏手机：尽管大屏是用户需求，苹果CEO蒂姆库克犯了错误，扛了三年才推出大屏手机。

- 电视机：他曾断言苹果不会做iTV，因为无法提供足够的价值，最终该项目被砍掉。
- 苹果汽车：他坚信苹果不会推出电动汽车，因为苹果能提供的差异化价值非常有限。

他认为苹果的文化决定了，当产品无法给用户增加足够价值时，就不会去碰。

2，网易

这是段永平最早进行重仓投资的公司之一。

他本身是做游戏出身，了解游戏行业。当时网易的股价很低，现金甚至比市值还高，市场处于恐慌性抛售。他与网易游戏团队交流后，认为他们很热爱游戏、真的很认真，其商业模式也很有道理，因此当时满仓买入网易。

3，贵州茅台

段永平持有较大比重的茅台，他认为茅台和白酒是两个东西。

茅台的核心竞争力在于其独特的口味以及目标消费者对这种口味的认同。他认为茅台是不需要变的公司。它作为国营企业，受到很多监督，能够维系最基本的品质标准。投资茅台不取决于市盈率，而取决于未来的现金流折现。如果未来大环境不好，茅台的分红率可能仍比银行利息高。

4，拼多多

段永平曾在早期以天使投资的方式投入拼多多，他坦承当时是稀里糊涂投的。近期，他有增仓行为。

他认为现在比以前懂得多一点，如果该公司能够维持现有生意，其估值是很便宜的。虽然他不能建立 5 到 10 年后的清晰预期，并且认为该行业变化很大，但他对拼多多的整个文化、整个团队是信任的。

5，腾讯

腾讯是他列出的三大核心股票之一（苹果、腾讯、茅台）。他提到腾讯在 AI 应用后，广告效率等提高了。

6，英伟达

段永平认为英伟达确实很厉害。

他认为 AI 是一个巨大的工业革命，至少应该“掺和一下，不要错过了”。他通过比较英伟达与 Open AI 的合作（投资 1000 亿给芯片拿股份）和 AMD 与 Open AI 的合作（给芯片求着用），看出了英伟达生态的强大，以及其垄断地位的恐惧。他也欣赏 CEO 黄仁勋，认为他十几年前的言论与今天一致，一直朝着目标前进。

尽管看好，他承认对英伟达的投入力度没有达到他敢像投苹果那样重仓的程度。

7，台积电

他对台积电表示有兴趣并买入了一些。

他认为台积电专注于代工，打败了台联电。在 AI 带来的计算力起飞下，它几乎是所有人都逃不过的代工选择。他认为台积电的价格涨得太离谱了，但如果未来发展如黄仁勋所言，现在的价格又是合理的。

8，谷歌

段永平表示自己一直很喜欢谷歌，但就是搞不懂。

他现在担心 AI 的变化会对谷歌的核心搜索业务产生多大影响。但他认为谷歌总体上仍然是一家很好的公司。

9，特斯拉

他对特斯拉的看法复杂，欣赏创始人，但不喜欢其品行。

他认为埃隆马斯克确实很厉害，尤其在 SpaceX 和星链方面太牛了。但他表示自己不想和马斯克做朋友，即使能赚钱也不干。曾因对马斯克的不满和对服务的不满意而卖出了特斯拉的股票，但他承认这是一个错误的决策。且他认为电动车生意差异化很小，将来会很累，竞争激烈，最终大多数电动车公司都会倒闭。

10，通用电气

段永平在 2008 年金融危机期间投资了通用电气，但后来认为这是一项错误。

他一直没看懂 GE 的商业模式。更重要的是，他发现 GE 不再强调诚信，在它的主页上找不到以前强调的这句话了，他从找不到那句话开始就决定卖出了。

11，西方石油

这是他抄老巴的作业的例子。

他之前在油气指数上亏损后，看到巴菲特买入西方石油，认为这是一个将油田储存在地下的办法，可以避免时间损耗。他持有比重不高。

12， 松下/ 摩托罗拉/诺基亚

这些公司被用作企业文化失败的负面教材。

- 他曾试图与松下合作，但发现他们很官僚，不信任外部观点。他引述松下社长的话，对方做决策时会想着“松下老人站在我背后会怎么想”，这表明他们“背了很重的负担”，眼睛是看向后视镜而不是用户。

- 诺基亚/摩托罗拉，它们是因“文化烂掉了”而倒下的案例。这些公司过于注重市场占有率和生意，而“不太注重用户”，因此错失了智能手机的转型，即使谷歌曾找诺基亚合作转用安卓，他们也拒绝了。

13. 五粮液

当被问及为何不投资五粮液时，段永平坦承自己“没有发言权”。

他不喝白酒（除了能喝一点茅台以外），因此不知道五粮液是什么味道，也无法坚信是否有很多人喜欢喝，所以他不能碰自己不懂的生意。

[Serenity @aleabitoreddit]

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-> mapped pass through structures of $EWY and SK Hynix/Samsung despite ETF rebalances

-> found 2028 volatility pricing issues on option chains in specific by comparing it to realized IV.

-> summarized that into an easy-to-understand thesis.

on top of directional long memory supercycle after breakdowns of Samsung/Sk Hynix projections.

Not everyone can profit off of Jane Street algorithms and foresee South Korea citing increasing volatility across the board!

[lufei @lufeieth]

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