crypto花椒
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OpenAI砍掉了Sora
去年9月高调上线，冲到App Store第一。六个月后，关停。
官方说法："聚焦算力到世界模拟研究和机器人"。 翻译成人话：烧钱太多，用户留不住。
和Disney签的那个大单？三个月，解约。
做AI视频的朋友们注意了：连OpenAI都养不起的产品线，你觉得你的视频AI创业能撑多久？
去年9月高调上线，冲到App Store第一。六个月后，关停。
官方说法："聚焦算力到世界模拟研究和机器人"。 翻译成人话：烧钱太多，用户留不住。
和Disney签的那个大单？三个月，解约。
做AI视频的朋友们注意了：连OpenAI都养不起的产品线，你觉得你的视频AI创业能撑多久？
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OnlyFans老板走了，43岁，癌症。
Leonid Radvinsky，大多数人没听过这个名字
但他可能是过去五年最会赚钱的互联网老板之一， 2018年花了不到5000万美元买下OnlyFans 75%股份，到2024年，光分红就拿了7.01亿美元一年
Forbes估算他去世时身家47亿到78亿美元之间。 他几乎不接受采访，没有公开社交媒体，连员工都很少见到他。一个真正的幕后玩家
但我今天想聊的不是他的人生故事
我想聊OnlyFans的商业模式
这个平台本质上做了一件事：站在创作者和粉丝中间，抽20%，创作者负责内容生产、粉丝维护、流量获取，平台提供支付通道和基础设施。
然后拿走每一笔交易的五分之一。 2023年平台总交易额超过65亿美元，公司利润超过10亿。
Radvinsky一个人拿走4.72亿分红。
这个结构干净到让人嫉妒。没有库存。没有内容审核的大量成本（创作者自负）。没有版权纠纷。
甚至不需要推荐算法。 说白了，这就是一台收租机器。
你可以觉得这个行业争议大。但从商业结构看，Radvinsky做了三件事做对了：
第一，找到了一个支付基础设施极差的领域（成人内容），解决了最核心的痛点。
第二，让创作者承担几乎所有运营成本，平台只做管道。 第三，从不出面，从不品牌化自己，让平台等于品类。
43岁走了，留下一台年赚10亿的机器。 你可以不认
Leonid Radvinsky，大多数人没听过这个名字
但他可能是过去五年最会赚钱的互联网老板之一， 2018年花了不到5000万美元买下OnlyFans 75%股份，到2024年，光分红就拿了7.01亿美元一年
Forbes估算他去世时身家47亿到78亿美元之间。 他几乎不接受采访，没有公开社交媒体，连员工都很少见到他。一个真正的幕后玩家
但我今天想聊的不是他的人生故事
我想聊OnlyFans的商业模式
这个平台本质上做了一件事：站在创作者和粉丝中间，抽20%，创作者负责内容生产、粉丝维护、流量获取，平台提供支付通道和基础设施。
然后拿走每一笔交易的五分之一。 2023年平台总交易额超过65亿美元，公司利润超过10亿。
Radvinsky一个人拿走4.72亿分红。
这个结构干净到让人嫉妒。没有库存。没有内容审核的大量成本（创作者自负）。没有版权纠纷。
甚至不需要推荐算法。 说白了，这就是一台收租机器。
你可以觉得这个行业争议大。但从商业结构看，Radvinsky做了三件事做对了：
第一，找到了一个支付基础设施极差的领域（成人内容），解决了最核心的痛点。
第二，让创作者承担几乎所有运营成本，平台只做管道。 第三，从不出面，从不品牌化自己，让平台等于品类。
43岁走了，留下一台年赚10亿的机器。 你可以不认
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你们搞法律AI大模型的就是法奸
你们搞导演AI大模型的就是导奸
你们搞投研AI大模型的就是投奸
你们搞地产AI大模型的就是地奸
你们搞加密AI大模型的就是加奸
你们搞美股AI大模型的就是美奸
你们搞体检AI大模型的就是体奸
你们搞诈骗AI大模型的就是炸奸
你们搞导演AI大模型的就是导奸
你们搞投研AI大模型的就是投奸
你们搞地产AI大模型的就是地奸
你们搞加密AI大模型的就是加奸
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去年9月，OpenAI发了一篇论文
论文作者是OpenAI的Adam Tauman Kalai、Edwin Zhang、Ofir Nachum，加上Georgia Tech的Santosh Vempala
他们建立了一个数学框架，核心发现是这个不等式：
生成错误率 ≥ 2 × 判断错误率
假设AI在判断"1+1等于几"这件事上有1%的概率判断错误。那它在生成回答时，出错的概率至少是2%
为什么会放大？因为一个错误的判断会衍生出多个错误的生成。比如AI判断1+1=3，那它同时犯了两个错：说1+1=3是对的，说1+1=2是错的。一个判断错误，至少两个生成错误
如果你回答"我不知道"，得0分。如果你瞎猜，哪怕只有10%的概率蒙对，期望得分是0.1分。理性选择？猜。 所以AI不是"学会了说谎"。AI是被训练体系逼着猜的
我做AI自动化做了大半年了。我的整个内容系统——从数据抓取到写作到配图——全是AI在跑
这篇论文改变我什么认知了吗？ 说实话，核心认知没变
我一直知道AI会犯错，我的系统设计里每个环节都有人工校验。 但有一件事变清晰了：幻觉不是bug，是feature
所以正确的做法不是等AI变得完美，而是在工作流里假设AI一定会犯错，然后设计兜底机制。
我的做法：
1. 所有AI生成的数据，必须有原始链接可以交叉验证
2. 写作内容里的具体数字，发布前必须人工确认
3. 不
论文作者是OpenAI的Adam Tauman Kalai、Edwin Zhang、Ofir Nachum，加上Georgia Tech的Santosh Vempala
他们建立了一个数学框架，核心发现是这个不等式：
生成错误率 ≥ 2 × 判断错误率
假设AI在判断"1+1等于几"这件事上有1%的概率判断错误。那它在生成回答时，出错的概率至少是2%
为什么会放大？因为一个错误的判断会衍生出多个错误的生成。比如AI判断1+1=3，那它同时犯了两个错：说1+1=3是对的，说1+1=2是错的。一个判断错误，至少两个生成错误
如果你回答"我不知道"，得0分。如果你瞎猜，哪怕只有10%的概率蒙对，期望得分是0.1分。理性选择？猜。 所以AI不是"学会了说谎"。AI是被训练体系逼着猜的
我做AI自动化做了大半年了。我的整个内容系统——从数据抓取到写作到配图——全是AI在跑
这篇论文改变我什么认知了吗？ 说实话，核心认知没变
我一直知道AI会犯错，我的系统设计里每个环节都有人工校验。 但有一件事变清晰了：幻觉不是bug，是feature
所以正确的做法不是等AI变得完美，而是在工作流里假设AI一定会犯错，然后设计兜底机制。
我的做法：
1. 所有AI生成的数据，必须有原始链接可以交叉验证
2. 写作内容里的具体数字，发布前必须人工确认
3. 不
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<>一条命令，让接入任意 AI （帮忙github点个🌟）
<> One command to bridge WeChat with any AI
🤖 多 AI 后端Claude Code CLI · Gemini CLI · Codex CLI · OpenAI API · Anthropic API
🖼️ 图片理解发送图片，AI 直接分析内容（视觉模型）
🎙️ 语音识别内置 ASR + 本地 Whisper 双重兜底
🎬 视频分析ffmpeg 抽帧 + Whisper 音频转录，全面理解视频内容
📄 文件解析PDF · Word · Excel · PPT · EPUB · 代码文件全支持
⚡ 流式输出AI 回复实时打字机效果推送到
🔒 零硬编码所有密钥通过 Setup Wizard 交互配置，本地存储
<> One command to bridge WeChat with any AI
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🖼️ 图片理解发送图片，AI 直接分析内容（视觉模型）
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马上开源
应该是全网第一个把CC + 连接在一起的
速度点个小铃铛 让一条命令就能把本地电脑 + cursor/claude code/anti gravitity 直接连接上
省心！
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简单讲一下这个所谓的 “AI自动迭代找到最优策略”的github的一些问题
懂得基本上可以pass不看了，这个就是出来糊弄人的
1. Sharpe 20.6，最大回撤 0.3%，几乎肯定是过拟合的，根本不可能在现实里出现，大奖章基金都不敢说自己能有20的sharp ratio
2. 103 次实验全部 evaluated on 同一段数据，还没算上资金费率，markker/taker的手续费
3. git reset/keep 的机制只是把"历史"用作了 training set，并不是真正的 out-of-sample 验证
可以说，毫无用 + 鸡肋
懂得基本上可以pass不看了，这个就是出来糊弄人的
1. Sharpe 20.6，最大回撤 0.3%，几乎肯定是过拟合的，根本不可能在现实里出现，大奖章基金都不敢说自己能有20的sharp ratio
2. 103 次实验全部 evaluated on 同一段数据，还没算上资金费率，markker/taker的手续费
3. git reset/keep 的机制只是把"历史"用作了 training set，并不是真正的 out-of-sample 验证
可以说，毫无用 + 鸡肋
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和本地的人社局局长喝酒讲到了疫情
调度30万人的镇你知道在疫情需要多少辆物资的车吗？
不是2吨重的几十辆卡车，而是几百辆，每一分钟一辆车，你在联想300万人需要多少物资车
以前觉得都是草台班子，现在真的不敢这么想了
调度30万人的镇你知道在疫情需要多少辆物资的车吗？
不是2吨重的几十辆卡车，而是几百辆，每一分钟一辆车，你在联想300万人需要多少物资车
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Alibaba利润暴跌67%
原因？AI投入太猛。云业务增速放缓
拆开来看：
第一层：阿里在all-in AI。是投资，就是亏损
第二层：云业务放缓说明中国企业上云的增速到顶了
第三层：对美股AI股反而是利好——竞争对手在烧钱追赶，说明NVDA的护城河更深了
阿里跌不跌我不关心。 我关心的是：中国AI公司集体烧钱→芯片需求暴增→NVDA受益，看懂供应链的人赚钱。盯着股价的人被收割。
原因？AI投入太猛。云业务增速放缓
拆开来看：
第一层：阿里在all-in AI。是投资，就是亏损
第二层：云业务放缓说明中国企业上云的增速到顶了
第三层：对美股AI股反而是利好——竞争对手在烧钱追赶，说明NVDA的护城河更深了
阿里跌不跌我不关心。 我关心的是：中国AI公司集体烧钱→芯片需求暴增→NVDA受益，看懂供应链的人赚钱。盯着股价的人被收割。
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有人说Claude有种族偏见
说实话，每个LLM都有bias。因为训练数据就是有偏见的互联网
关键不是"AI有没有偏见"是"你知不知道它有偏见"
把AI当工具用，不要把它当导师。工具有误差，导师不应该有
说实话，每个LLM都有bias。因为训练数据就是有偏见的互联网
关键不是"AI有没有偏见"是"你知不知道它有偏见"
把AI当工具用，不要把它当导师。工具有误差，导师不应该有
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Boris Cherny的故事值得每个人看一遍
曾经无家可归，睡在车里。后来自学编程，做到了科技公司CTO。
他追踪一个内存泄漏bug的过程被做成了技术圈经典案例。
但我想说的不是励志鸡汤 ，因为这个人就是你现在用的claude code的搭建人
AI时代"从零到一"的故事会越来越多，因为AI把学习曲线压平了，以前自学编程要3年，现在有Claude帮你可能3个月
AI降低了技能门槛。但意志力的门槛一分没降。
曾经无家可归，睡在车里。后来自学编程，做到了科技公司CTO。
他追踪一个内存泄漏bug的过程被做成了技术圈经典案例。
但我想说的不是励志鸡汤 ，因为这个人就是你现在用的claude code的搭建人
AI时代"从零到一"的故事会越来越多，因为AI把学习曲线压平了，以前自学编程要3年，现在有Claude帮你可能3个月
AI降低了技能门槛。但意志力的门槛一分没降。
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你们以贷养贷利息算的不对
借5万，6期分期（平台常见年化18%），月供9800+！
第二个月京东白条借9800还它，月供瞬间破1万。
第三个月又点开招联金融，借1.1万补窟窿……
3个月，债务从5万飙到6.8万+！
半年不刹车，车房都能被你“分期”掉一半。
这目前就是现状，银行只借给不需要钱的人，真正需要的人是不借的，那么贷款去哪儿了？ 以前还有房地产和城头投，现在呢？ 空转吧
借5万，6期分期（平台常见年化18%），月供9800+！
第二个月京东白条借9800还它，月供瞬间破1万。
第三个月又点开招联金融，借1.1万补窟窿……
3个月，债务从5万飙到6.8万+！
半年不刹车，车房都能被你“分期”掉一半。
这目前就是现状，银行只借给不需要钱的人，真正需要的人是不借的，那么贷款去哪儿了？ 以前还有房地产和城头投，现在呢？ 空转吧
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美股进入"结构性后段"了吗？6个数据：
1. Mag7占SPY 40%+
2. 市值/GDP超200%
3. VIX长期<20
4. 散户期权量新高
5. 回购放缓
6. 信用利差走阔
单独看不致命。6个叠一起？满仓没对冲=裸泳
1. Mag7占SPY 40%+
2. 市值/GDP超200%
3. VIX长期<20
4. 散户期权量新高
5. 回购放缓
6. 信用利差走阔
单独看不致命。6个叠一起？满仓没对冲=裸泳
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lmao feishu put out openclaw to their livestream for sale(aka your first AI employee) @steipete
飞书怎么把openclaw上架销售了？ 吃像有点难看
飞书怎么把openclaw上架销售了？ 吃像有点难看
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非广
试用了一下 zixi @ZixiStablestock 在做的stablestock，确实惊艳到我了
我说一下解决了什么痛点吧
1. 港股/美股种类全，基本上包括了市场里面的股票
2. USDT就可以买所有股，减少磨损，这个我非常喜欢
3. 我看推出了IPO，未来可以参与港股IPO
4.盘前盘后支持，这一点大多数走清算商路子的都不支持
手续费还比较低，确实很棒
试用了一下 zixi @ZixiStablestock 在做的stablestock，确实惊艳到我了
我说一下解决了什么痛点吧
1. 港股/美股种类全，基本上包括了市场里面的股票
2. USDT就可以买所有股，减少磨损，这个我非常喜欢
3. 我看推出了IPO，未来可以参与港股IPO
4.盘前盘后支持，这一点大多数走清算商路子的都不支持
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