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Flashbacks guide my life; I know the end, not the path. Setbacks won't stop me.🧚🏻‍♀️ core builder @ipfun_ai . #Storyteller

Joined May 2008
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That basically summarizes my life.
Skip school, use Google. @naval
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一个X账户的内容,引来的老马和老黄的点赞、评论甚至转发,对于大部分人来说不仅是巨大的曝光量,还有巨大的成就感。短短一周@Bqlsj2023和@_FORAB两位都相继解锁成就。这也是几天聊到的:过去两年内三个大事件和一个趋势,让X平台在政治、地缘、科技AI和金融这些高度重视时效的领域,越来越成为全球范围内的信息中心,也越来越成为全球最有影响力的社交媒体平台,说是最强社交平台也不为过了。背后的底层逻辑看引用的推文。
三个大事件和一个趋势,让X平台在政治、地缘、科技AI和金融这些高度重视时效的领域,越来越成为全球范围内的信息中心,也越来越成为全球最有影响力的社交媒体平台(没有之一)。三个大事件:24年美国总统大选、25年关税战、26年伊朗战争(伊朗最高领袖、总统、议长、外长都启用X账号发声); 一个趋势就是AI公司和科技领袖越来越倾向在X上发布动态、营销,打口水仗。详细说说: 1、2024年美国总统大选:关键政治人物的发声,本身就能成为平台上的重大事件 2024年7月13日,川普遇刺,这个事件迅速在网络上发酵,X是最主要的传播和讨论平台。 2024年7月21日,拜登通过社交媒体发布退选信,X是主要发布渠道之一。24年8月12日,特朗普与马斯克直接在X Spaces进行访谈。 以及之后大选的民调、选情进展,还有大选投票日的实施进展,这类事件对X平台的影响,远远超过普通热点带来的一轮流量。 当公众发现重大决定可能由当事人直接发出来,记者、政治观察者、交易者就有动力持续监测相关账号。对新闻机构而言,守在现场的必要性也随之提高。 关键人物在这里发声,记者和分析者就会关注。记者和分析者持续关注,发声者就更容易获得平台之外的传播。这种传播效果被反复验证,其他关键人物也更愿意加入。对于我们这些普通投资人来说,自然也是获取相关资讯的最快渠道。 2、2025年关税战:持续监测政策消息,开始具有非常直接的经济价值 当时川普的声明首先发布在Truth Social,但被拿来快速传播和讨论几乎都是X平台,X 在这类事件中承担了迅速汇集、转播和解释的作用。 关税战强化了 X 的另一个属性:它成为市场参与者共同监测政策变化、讨论解释的重要场所。 对于投资者而言,消息的重要性取决于它能否改变盈利、通胀、利率或风险偏好。政策如果在交易时段发生变化,持续监测的价值就会上升。 3、2026年的伊朗战争:交战方直接进入全球舆论和市场预期的争夺 这一次伊朗最高领袖开始启用X账号对外发声,战争提高了既有高层账号的国际关注度,新任最高领袖也迅速启用了官方账号。 一条公开表态可能同时被外交人员、记者和投资者阅读。不同受众会分别判断它是否意味着谈判立场改变、航运风险变化,或能源价格需要重新评估。以至于大家都觉得伊朗高层也学会了川普利用社交媒体来影响舆论的套路。 4、而“AI公司和科技领袖商业大佬越来越倾向在X上发布动态、营销,打口水仗”的这个趋势影响则更为深远 黄仁勋最近都注册了X账号开始频繁发生、扎克伯格时隔三年重新启用X账号,苹果新人CEO于9月1日首次在X上公开发帖。 LVMH 的 Bernard Arnault 在今年7月开始使用个人 X 账号,回应关于其家族和接班安排的报道; 传媒业的 David Ellison 则于10月2日首次使用 X 发布重大公司消息。 AI 产品的一个特点是,发布者可以同时给出演示、链接或测试入口,专业用户随后就能提出问题。 一次传播有可能很快从“公司宣布了什么”,进入“实际表现怎样”“哪些条件下有效”“和另一家相比有什么差别”的讨论。 对企业来说,这种即时反馈有产品价值,也有营销价值。对用户来说,原作者与专业人士的来回回应,有时比单独阅读发布稿更有信息量。 你想想一下,一个普通X账户讨论grok bot、英伟达等新闻,引来的老马和老黄的点赞、评论甚至转发,对于普通人来说不仅是巨大的曝光量,还有巨大的成就感。 当然这种趋势已经不至于AI领域,加密领域更早,其他行业也越来越多。这给 X 带来了一种相对持续的内容供给,而且发布者、评价者、产品开发者和商业决策者之间高度重叠。 5、这背后的逻辑是啥? 1)X的信息内容传播机制:公开关注和引用帖,让内容能够跨越原有圈层 X 的公开帖子可以沿关注关系传播。转帖保留原作者的内容和身份;引用帖则允许用户附加自己的评论,形成一条新的传播入口。 这种结构很适合专业信息跨圈传播。 例如,假设一名工程师写了一段芯片技术分析,AI 研究人员引用并补充,投资者再讨论对产业链的含义,记者随后联系当事人核实。同一份原始材料就可能经过几次互动,进入多个不同圈子。 每一次专业回应,都有机会让原信息接触到新的受众。 争论同样具有这种作用。一个有影响力的人反驳另一方时,也可能把对方的观点介绍给自己的关注者。因此,企业之间的公开争论有时会同时增加双方的曝光。 2)X聚集了大量“会继续传播信息的人” 政治领导人、政治家、科技大佬、商业领袖、金融投资大佬、各行业资深人士以及越老越多涌现的不同类型的博主,这些人本身就有发声的需求,也愿意传播有价值信息,当然更想让自己的观点被更多人的看到。 假设一条消息被一万个人看到,其中有大量记者、研究人员和行业意见领袖,那么后续传播可能远远超过这一万次直接触达。 就产生了一个有趣的场景: 这些人还会在自己的文章、节目、邮件和其他社交平台上继续讨论。最终受众可能没有打开过 X,却仍然接触到了从 X 进入公共讨论的议题。 这回形成马太效应,越来越多的政治名人、科技商业大佬会把X当作首选发声平台。 3)不可忽视老马的示范作用 他本人持续给平台提供值得关注的议题,马斯克涉及科技、企业经营和政治讨论,使平台拥有一个频繁制造新闻、也频繁回应新闻的人物。 这会让一部分用户即使对平台其他内容兴趣有限,也有动力继续关注。他的回复和互动,可以把新加入者迅速带进既有圈子 马斯克在多个圈层的存在,也让一条原本只属于科技圈的话题,有机会进入投资或政治讨论。 他强化了企业负责人直接发声的风格,对企业负责人来说,价值除了曝光,还包括很快接触到同行、合作伙伴及相关受众。 4)当然还有X自己的机制变化 关注关系提供稳定入口,推荐系统提供额外扩散。特别是启用AI算法之后,排序会预测用户可能发生的点赞、回复、转帖、分享、停留,以及负面反馈等行为,再综合打分。由此可以推断,突发变化、具有争议的技术判断、重要人物之间的回应,都可能形成持续互动,并获得进一步传播。 还有一点,文字本身就是一个低成本生产和低成本获取的内容形态。 所以当: 1)一手信源在这里。记者、交易员、研究员、政客、监管者和公司发言人的默认公共时间线仍是X。当最高领袖、总统、芯片CEO自己发帖时,二次传播的起点就在平台内; 2)短文本、引用帖、回复串、列表和Spaces的摩擦远低于长视频或闭源社群;算法按互动把高争议、高时效内容顶上来,所以政治、地缘和行情类信息的“第一波”往往先在这里完成扩散,再被路透、彭博、CNN等转写。Community Notes和放开后的言论尺度也让原本被限流的政治内容重新聚集。 这就导致了X还不是最大社交网络,总用户也只超过10亿,活跃用户估计也只有五到六亿,但X已经成为精英和实时公共讨论的密度最高的地方。特别是在政治、地缘、财经和前沿科技这几条线上,最快的公共信息往往先发生在X,平台的议程影响力远超其他平台。
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人活着最好的状态是相信巅峰的自我永远在明天到来。
I am relentless because I have seen what happens to men who stop believing there is more for them. the fire that once drove them becomes a memory they occasionally bring up over dinner. men my age already talking about their best days in the past tense. I cannot accept that for myself. I refuse to spend the rest of my life looking backward at the person I used to be. I will not. I will not.
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然后就是 那首惊为天人的 < is She with you> 其实 hans 的很多作品之所以流芳百世是因为与电影的相互成就 而神奇女侠的这首出场曲,绝对是成就了盖尔加朵和神奇女侠新系列
参与 hans zimmer live beijing 的幕后 再次让我感受到了 大型人类协作和音乐的魅力 我对电影配乐开始产生研究兴趣最早并非自 hans 而是 John Powell 的 Dragon Racing。 但其实仔细回忆,最早被电影和音乐打动,应该是《狮子王》 只不过长大后,我才知道那就是hans 的作品。
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I have been saddened to hear of the passing of the great Liu Huan, who I had the pleasure of singing with at the 2008 Beijing Olympic Games, performing the opening theme song, ‘You and Me’. He was an amazing talent and a true gentleman. He will be greatly missed. R.I.P. Sarah
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参与 hans zimmer live beijing 的幕后 再次让我感受到了 大型人类协作和音乐的魅力 我对电影配乐开始产生研究兴趣最早并非自 hans 而是 John Powell 的 Dragon Racing。 但其实仔细回忆,最早被电影和音乐打动,应该是《狮子王》 只不过长大后,我才知道那就是hans 的作品。
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复旦赵斌的视频说的不错,提出了AI时代的生产力阈值的概念:超过这个能力的人,会和其他人分道扬镳。
AI 最危险的地方,可能不是抢走初级岗位,而是让 10 年后的资深人才无处可来。 赵斌的演讲让我想到一个更严重的问题:AI 很容易被当成一种“跳过学习过程”的工具。不再亲手写代码,不再追查为什么程序会报错,也不用经历几十次失败的尝试。结果来得更快,于是我们会误以为效率提高了,一切都在正常运转。 可过去,一个人的职业成长恰恰建立在这些看起来“低效”的年份上。初级工程师从简单任务开始,犯错、读别人的代码、接受代码审查、修改、再犯错,然后才逐渐接触更复杂的问题。几年以后,他真正积累下来的并不只是知识,而是判断力:知道一个方案为什么会出问题,能提前看到后果,甚至在问题发生之前就闻到不对劲。 而现在,最适合新人训练的工作,恰好是最先被 AI 接管的那一层:简单接口、常见错误修复、SQL 查询、第一版代码、阅读文档、编写测试。企业得到的激励也很直接: → 少招初级员工 → 更多使用 AI → 对剩下的人直接提出更高要求 短期看,这当然像效率提升。五年、十年以后,它可能变成人才断层。因为资深工程师不会在招聘网站出现“5 年经验”要求的那一刻自动生成。每一个资深工程师,都需要几年的真实工作把他训练出来。 更危险的是,AI 可以让一个新人很早就产出看起来像资深工程师写出来的东西。代码能运行,测试能通过,PR 很整洁,解释也很像那么回事。于是我们第一次可能大规模遇到一种奇怪的人才:能稳定产出“资深级结果”,却还没有形成资深级判断力。 平时很难发现这种差距。真正暴露问题的是没有标准答案的时候:需求互相冲突,测试全部通过但架构方向已经错了,或者 AI 给出的方案今天看起来完美,半年后却变成几个团队一起偿还的技术债。这样的判断力不是从 AI 的答案里读出来的,而是在几百次“我不知道该怎么办”的真实问题里慢慢长出来的。 所以真正值得问的可能不是“AI 会不会取代初级开发者”,而是: 如果我们把培养资深人才所依赖的那层工作全部自动化,10 年以后,谁来当资深工程师? 看完这场演讲后,可以做一个很简单的实验:挑一个你平时完全交给 AI 的任务,自己从头到尾做一次。不是为了提高效率,而是看看你已经把多少原本属于自己的训练过程交给了机器。 把这条留着。这个问题可能会比我们想象中更早出现。 我在下面的文章里继续追了下去:如果这件事发生的不是某一个人身上,而是整个职业晋升体系,会发生什么?
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扇扇手指 财运滚进兜 扇扇翅膀 霉运赶走 大家一起扇 无需多问 扇扇肩膀 绿盘变红盘 🌙 玛卡巴卡 凡人们祝你们明天 K 线冲冲冲 随机 at 我最爱的三位交易大佬 @aa_AFeng @mars_bnb @0xldb #凡人修币录 #Mortalcoincronicle EP5 ·归零街之子 EP4 结尾处那首歌的歌词,它来了! 这首劲歌金曲港风 Disco 是客服小何的最爱 也是银河护卫队中的 Come and Get your Love 的致敬
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全网首发,实测首个AGI级别模型GPT-6 看看你的 Astra 有没有降智 只需要几秒钟⚡️ 提示词 Prompt:创建一个 HTML,内容是 SVG 绘制一个赵凯斯在永信城骑自行车的 2D 动画。 果然我的GPT没降智,抓住了 赵凯斯的外貌特征 : 黑框眼镜、白色 L3 工服。 永信城的核心特点: 灰鲸金融大厦、巨型摆锤、金色管道与粉色情绪粒子。 不得不说@OpenAI 正在把大模型从一个回答问题的软件,变成一个直接交付工作的系统。 而我们永信城的真实世界,也不远了 加密金融城 @vladtenev We are still Early @cz_binance lead us
Everyone should be able to access high-quality financial assets, wherever they live. That's what tokenization unlocks: taking the best of US capital markets and making them available on a global scale. The industry is still small compared with global finance, but the advantages are becoming harder to ignore. Traditional market infrastructure was built around fixed hours, closed networks and layers of intermediaries. It was never designed for 24/7 execution, programmable assets, composability or self-custody. The needs of investors have moved faster than the rails underneath them. We're working to change that. What gives me confidence is seeing how many different people are now pushing this industry forward. Founders are building new products, LPs are bringing liquidity, traders are finding new uses, and infrastructure teams are making the whole thing work. It's a privilege to be in the trenches with all of you. We are still early, and there is a huge amount left to build. It will also take time and effort for the old guard to get onboard. This is worth fighting for.
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“过去,做一部动画剧,要工作室、要几百万、要专业团队——普通人根本进不来。 现在,一个人用即梦、Suno、剪辑软件,就能做出一集。” 不崇尚 一个人也能用 AI 手搓一部电影一部短剧 只回答: AI时代, :一群凡人能不能共同盖起一座过去只有大公司才盖得起的楼"?
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一直在思考,未来十年还有什么是确定性的行业。该如何配置仓位,进攻和防守。 1/ 电 我觉得电大概是最确定的一件事,数据中心,电车,自动化,都需要大量的电,而且电工的缺口一直存在,包括电力,电网设备。 2/ AI与算力基础设施 ai的方向已经不太可能逆转,但是ai应用可能也会不断大浪淘沙,会有新的超级应用出现,但是也会死去很多企业。相比于应用和模型,可能基础设施更稳健,但是大多现在都处于高位,透支了未来,但是长期依旧看好。 3/ 自动化与机器人 很多人都不看好机器人,觉得落地难。但是人口老龄化、劳动力成本上升、制造业回流,我觉得机器人尤其是工业机器人会成为趋势,尤其是工业自动化方向,但是机器人也许是个确认的赛道,但是时间和公司确定性却不高。 4/ 老龄化医疗 这个不多说了,财富和生命健康都是人一生都在追求的东西,人口老龄化提供了长期需求,AI则可能提高药物研发、诊断和医疗服务的效率。医疗迟早会迎来属于它的新周期,只是集采、医保控费和研发失败,决定了它不会是一条直线上涨的路。 5/ 战略资源,金属,小金属 材料一直是卡住人类技术发展的门槛。电网、算力、机器人、电动车、核电和国防工业,最后都要落到铜、铀、磁性稀土和各种战略材料上。过去资源更多是周期性短缺,未来可能变成小周期不断波动,但长期供给持续偏紧。 6/ IP和内容渠道 AI会让图片、视频、短剧和游戏的生产成本不断下降,内容供给可能爆炸。供给越多,真正稀缺的反而越不是制作工具,而是IP、人物、故事、用户关系和分发渠道。所以我更看好拥有IP库、社区和流量入口的平台 7/ 数字金融与加密基础设施 稳定币、资产代币化和全球即时结算,很可能逐渐取代传统金融体系。未来不一定是所有人炒币,而是越来越多资金在链上完成发行、托管、交易和结算。链上完成提前定价,但是监管会成为最大的阻碍。 我的配置思路大概是:宽基指数和现金流稳定的平台公司做核心仓;电力运营、红利、医疗和黄金负责防守;算力、机器人、电网设备、战略资源、IP和加密基础设施负责进攻;再留一部分现金,等待那些方向没有变化、价格终于便宜下来的优质资产。
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Chris Dixon 的 《Climing the wrong hill》 上一次读是 4-5 年前,重读仍然很有启发 不要让惯性带着你爬局部最优的山坡 重新思考下一个十年你值得攀登的高峰 寻找人生的全局最优解 再次出发
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图 1 融了 1200 万美元。 图 2 融 1 美元都费劲。
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哈哈什么鬼东西
散场之后, 低山臭水的知音们各自回家 梗会过期,群会变来 牛来人间漫步一圈 两周后,又会回到青青草原 速朽是它的宿命 你我皆凡人 苦练修币中 低山臭水,等牛来
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这是普通人和小团队创造全新IP最好的时代, 却不一定是一个新IP被看见、被记住,并且长期存活下来最容易的时代。 This is the best era for ordinary people and small teams to create brand-new IPs—but it is not necessarily the easiest era for a new IP to be seen, remembered, and survive in the long run. AI降低了创造一个世界的成本, 却没有让人类每天多出哪怕一秒钟的注意力。 AI has lowered the cost of building a world, yet it hasn't added a single second to humanity's daily attention span.
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Garry Tan认为,AI时代会出现一批非常强的“大龄创业者”。 他们可能已经35、40甚至45岁,做过多年工程,也踩过足够多的坑,清楚什么值得做。 Peter Steinberger就是典型例子。AI一旦把这种人的能力放大400倍,一个人就可能击败科技巨头的整个部门。
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突然明白了为啥美国预测市场这么火爆😂
Gen Z is moving money from stocks to sports betting in wealth plans, 52% of them have redirected inv funds to sports betting and quarter of them treat sports betting as a deliberate part of their long-term financial plan, according to survey from Betterment. Wow.
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The real creators are not those who merely express an idea or write a few words; they are the ones who create something genuinely new—a new structure, a new way of feeling, a new framework—or, at the very least, reconstruct old materials in a transformative way." 真正的创作者,不是仅仅会吐槽表达观点的,他们是那种“创造”出来某些原本不存在的东西。一个新的结构、一种新的感受方式、一个新的问题框架,或者至少是对旧材料的显著重组
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Replying to @ipfun_ai
Most of the time, platforms don't care what you truly create—they only care whether you keep producing consistently and whether you stay visible in the market. For creators, however, their own work demands three inner benchmarks: A definition: What exactly do I want this to become? A standard: At what point is it considered truly complete? A measure of fit: Can this form genuinely bear the weight of what I intend to say?
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