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15小时前

有个哥们在闲鱼上卖claude的号，让我们计算一下： 1. 在小红书160元人民币一个号； 2. 实际上都是0成本的东西（虚拟邮箱 + 海外虚拟手机号接码 + 虚拟信用卡），试用期30天，总成本不到6元人民币一个号； 3. 问题是，在他这里买的号实际存活不超过3天就会被封他只要走通一次，就可以在闲鱼开网店不断卖，他说每天有60个号出售，闲鱼店铺每天9000+的uv 。算算，这ROI，很高啊！

17小时前

我问了一下GPT，查询理解一下李嘉诚的发家史。巅峰之作（好的投资）： Orange 电讯（1999年卖出）：这是李嘉诚被奉为“超人”的神作。投入约 10 亿美元，在欧洲电信泡沫破裂前以 146 亿美元卖给曼内斯曼（Mannesmann），创造了单笔交易的估值奇迹。 Facebook/Zoom（风险投资视角）：通过维港投资（Horizons Ventures），他在早期就投中了 Facebook、Spotify 和 Zoom。虽然这不符合巴菲特的传统选股逻辑，但体现了李嘉诚对“破坏性创新”的极高容忍度和前瞻性。全球港口布局：通过和记黄埔建立的全球港口网络，形成了极强的规模效应和现金流。他就是个商人，擅长周期低买高卖，和巴菲特比起来，差的有点远。巴菲特是一直拿着...

18小时前

据说现在有很多小龙虾运营的微博账号和小红书账号？

2天前

大家好，分享今日的收获给大家： 1. 春节假期读书，让我收获最大的一句话是：当你免费使用某项服务（技术）时，如果你不知道公司是怎么赚钱的，你就要小心你自己就是‘商品’。 2. 最近看到推特的 For you 又推荐好多web3的人，很多人的个人简介就是‘搞钱... ’，里面发言就是各种随着币圈涨跌律动的文字，我就感觉当你不知道具体是怎么搞钱时，你就是被他搞的那个‘商品’。 3. 最近cloudflare发布了一个内容，说他们一周内复制了一个兼容vite，效果更好的东东出来。我就想到大模型让很多开源作者的窗户纸都捅开了。以前有的开源作者只花5%的时间做开发，花95%的时间搞营销（刷量、刷关注、B2B联合营销），我们使用某个开源组件之前，可以用AI评估一下，是否有后门（故意遗留的漏洞），以及是否有价值，高Star不代表高价值。大模型真的是效率屠夫，我们可以让它模仿XX底层框架，复刻出一个更好的YYY产品出来（譬如原本是golang写的产品，我想要改造成基于python ）。我让大模型的spec mode 来分析一下模式和我需要的能力，然后它给我评估要500人日，我说‘开干吧’，然后它开始哐哐干活，一个下午就给我高出一个样的，可以用的产品出来。

3天前

根据 2026 年 2 月 24 日发布的周度数据,中国开发的大型语言模型目前占据全球最大 LLM API 聚合平台 OpenRouter 上总 token 消耗量的 61%。该平台使用量最高的三个模型均由中国 AI 实验室开发,标志着全球开发者在选择 AI 基础设施方面发生了重大转变。

3天前

大家日常使用开源程序时，一定要特别小心后门。尤其是那种代码写得特别复杂，然后加一个docker化入口让你直接一键部署的。这种项目有90%的概率存在后门，尤其是交易相关、web3相关、存储客户敏感信息（如可能有收货地址）的代码。现在AI这么发达，宁愿用AI做一下代码审计，不然回头你的数据库被入侵了，ROI瞬间跌为负。

6天前

【世界上对初创公司最友好的国家有哪些？】最极致的避税与资金自由地：阿联酋 (UAE) 和新加坡。前者个税与资本利得税双零，适合作为顶层控股和 Web3 归集地。天使投资人最友好的暴利天堂：美国 (USA)。其 QSBS (1202 条款) 能够让持有超过 5 年的合格初创企业股票获得最高 1000 万美元的 100% 资本利得免税。对“硬核研发型”初创企业最宽容：中国和韩国。极大力度的研发费用 100% 加计扣除以及专项低税率（如中国小微仅 5%），将早期的现金流税负挂到了极低点。

1周前

失败的投资与走过的“坑” 纳瓦尔从不避讳谈论失败。他曾坦言：“我创办过 7 家公司，启动过 40 到 50 个项目，在 AngelList 之前，绝大多数都失败了。” 典型的失败与遗憾：早期的“连环失败”：在创办 AngelList 之前，他经历了长达 10 年的挣扎，其中有 6 个项目未能找到市场契合点（PMF）而倒闭。错失的机会 (Anti-Portfolio)：他曾公开承认自己错过了一些巨头，例如在 Pinterest 和 Twitter 早期被提供认股权时，由于种种原因未能足额跟进或错失了最佳入场点。投机的陷阱：在早年，纳瓦尔也曾尝试过投资低价股（Penny Stocks），最终发现这种试图“快速致富”的心理往往会导致财务毁灭。为什么会失败？估值过高：他警告过在初创期给予公司过高估值的风险，这会导致后续融资困难。过度依恋：早期他容易对某个创意过度投入，而现在的他主张在发现方向错误时要“果断清算、及时止损”。 6. 纳瓦尔的失败哲学与教训面对失败，纳瓦尔提炼出了几条影响深远的准则： “你只需要对一次”：在风险投资和创业中，100 次失败的痛苦会被一次“全垒打”（如 Uber）完全覆盖。财富是“理解”的副产品：如果你只是听从别人的投资建议，那你永远无法致富。成功源于你对某个领域比别人更深刻的理解。建立“系统”而非“目标”：好结果的产生是缓慢的，源于你建立的个人习惯和系统；而坏事往往发生在一瞬间。通过系统来对抗随机性，是他在多次失败后得出的核心策略。在硅谷，失败没有“耻辱感”：他认为在硅谷，失败被视为一种宝贵的学费。投资者更倾向于投那些“失败过但学到了东西”的成熟创业者。建议：理解纳瓦尔的成功，必须同时理解他那长达 10 年的“颗粒无收”期。这种对失败的容忍度和从失败中提取底层逻辑的能力，才是他 2026 年依然站在投资巅峰的原因。

1周前

冷知识： - MiniMax M2.5 在海外很多地方，用于coding都是免费的。不过我宁愿用gemini 3.1 pro...

1周前

残酷但真实的调研核心发现（2026版）：彻底拉黑个软：美团、Boss直聘、米哈游、数字人民币，这些平台要么纯限2B企业系统打通，要么只搞自有供应链，不存在纯独立软件个人开发者的入驻通道。正在收紧：小米应用商店几乎叫停个人上架；Google Play注册只需25刀，但弄出了极其难受的“20名真实用户连测14天”这道天堑。唯一的红利：OPPO官方宣布计划在2025年底重新向个人开发者放开应用商店上传权限。建议：2025年如果要做国内独立开发变现，赶紧去注册一张个体工商户的营业执照。纯纯的“自然人身份证”在这条赛道上已经寸步难行了。

1周前

冷知识： - 这次宇树科技上春晚花了1个亿，如果后续销售跟不上，其他公司趁机衬热点的羊毛（如抬估值、融资、抢先上市），那宇树就亏大发了... 讲了这么宏大的一个故事，最后还是希望A股股民买单的，老乡别跑，等开盘了继续抢航空航天、继续抢机器人。你们要多少股权就给你们多少.。。

1周前

感觉闲鱼上的东西好便宜： 1，恋爱指导 2，分手挽回 3，语音闲聊 4，婚姻修复 5，分析建议 6，心理咨询 7，职场人际 8，压力倾诉 9，情绪疏导10，其它问题文字半小时10，语音半小时20 ，凌晨2点以后加5

1周前

推荐大家确实可以试用一下SillyTavern ，这玩意儿粘性确实很强，比裸调豆包、千问都好用... 有朋友自从本地搭建好后，每天至少打开3-4次，有新的想法和启发就上来问问。

1周前

请教，以下自媒体标题，哪个你会点进去看故事详情？

1周前

【宇树科技公司为了上2026年春晚，央视赞助费花了1个亿，可通过哪些指标评估本次投放的ROI是否值得，以及如何才算‘回本’】核心结论 (BLUF) 这笔 1 亿的投入本质上是“行业定义权”的竞标。在具身智能商业化落地的关键年，宇树必须通过春晚确立“中国人形机器人第一品牌”的垄断认知。若要实现财务盈亏平衡，2026 年全年的增量销量需达到 4,000 台以上（基于 30% 毛利率计算）；而真正的 ROI 溢价将体现在融资估值 15%-20% 的拉升上。 1. 关键评估指标 (KPIs) 资本增值指标 (Equity Alpha)：观察春晚后三个月内新一轮融资的投后估值。若估值增幅超过 10 亿人民币（即 10 倍于投放成本），则资本市场已完成对此次营销的“买单”。流量转化效能 (Conversion Rate)：监测春晚播出期间及后 72 小时内，宇树官网及海外（X/YouTube）的流量脉冲。核心指标是“B 端询盘转化率”与“全球意向代理商加盟数”，而非简单的点赞数。品牌心智占有率 (SOV)：在人工智能与机器人分类下，宇树的搜索权重需在第一季度保持行业第一，且领先第二名（如智元或小米）至少 2 倍以上，以形成防御壁垒。 2. 回本路径的量化拆解直接销售回本：假设人形机器人（如 G1 进化版）单台售价 10 万元，硬件毛利按 30%（3 万元）计算。扣除 1 亿赞助费及约 2,000 万配套公关成本，共需通过春晚效应直接拉动 4,000 台额外订单。考虑到 2026 年行业爆发预期，此目标达成概率为“高”。战略溢价回本：春晚作为顶级政商背书，其核心价值在于进入“政企采购白名单”。若通过此背书拿下 3-5 个省级人工智能示范园区的批量部署合同，单笔订单规模通常在千万级，3 个大客户即可覆盖现金流出。 3. 决策辅助：收益、风险与成本核心收益：获得“国家级”技术认证标签，在全球机器人出海竞争中形成降维打击。潜在风险：若春晚展示的技术点（如行走稳定性、灵巧手操作）被竞品在短时间内通过技术博客或发布会超越，1 亿投入将沦为竞品的“背景板”，造成公关灾难。资源成本： 1 亿现金支出将直接挤占约 200 名资深算法工程师的全年薪酬预算。 4. 幕僚长建议激进策略：在春晚倒计时或零点环节，直接宣布针对个人开发者的“春晚限量版”降价促销，利用瞬时流量冲击全球预售量记录。稳健策略（推荐）：强调机器人在养老、电力巡检等“刚需场景”的实际应用，目标指向 B 端和 G 端（政府）的长周期合同。保守策略：仅做品牌露出，重点放在维护现有头部地位，避免过度承诺，防止技术无法按期交付导致回撤。批判性反馈：如果宇树在 2026 年春晚上仍仅仅是“走路、翻跟头”而没有展示出超越人类灵巧度的通用作业能力，这 1 亿投入将产生严重的边际效应递减。观众和投资人已经对机器人表演产生了审美疲劳，没有“生产力突破”的展示，这种投放更像是一种昂贵的虚荣指标。

1周前

冷知识 - 机器人的杀手级应用已经出现了！现在已经有一些公司，提供宇树机器人订阅租赁业务。全国各地接演出节目业务，一场演出收费8000元。名义就是‘春晚同款’，给老人祝寿、商场开业典礼、新婚节目、公司年会... 传统需要歌舞团的业务都可以接，传统需要很多人一起演出，现在一个操纵员就能管理10-20台机器人。一台机器人16万元，买10台（按照批发价）可以更低。先按投入成本100万计算，一年接单100场，一年就能赚回80万，1.5年左右能回本，年化ROE > 50% 。目前国内银行贷款利率才3%不到，机器人演出节目，作为年化ROE >50%的项目，堪称暴利，赚钱，太容易了。

1周前

【2026年2月第3周：技术战略增补简报】核心结论：AI 从“单点替代”进化为“组织级自主劳动力” BLUF：本周技术信号确认了 AI 已跨越“辅助工具”阶段。随着 GLM-5 等长程 Agent 模型的成熟，50% 以上的复杂白领工作将在 1-3 年内实现自动化。巨头 $6500 亿的资本开支（同比增长 67%）预示着算力供给将从稀缺转向过剩，竞争核心已由“模型能力”转向“场景定义”与“数据合规”。一、关键技术跃迁与商业影响自主智能体（Agentic Tasks）的生产力释放新一代大模型（如 GLM-5）支持 100 万 token 上下文与 12.8 万输出，这意味着 AI 不再是写一段代码，而是能自主重构整个代码库或执行周量级的运营计划。核心收益：实现“端到端大项目交付”，大幅降低人力成本。潜在风险：组织架构调整滞后，导致人力冗余与 AI 投入成本双高。资源成本：需将现有业务流程彻底标准化，因为 AI 无法在模糊定义下工作。推理性能优化与“路由架构”常态化OpenAI 与 Anthropic 的新模式实现每秒 1000 token 生成。这将改变产品定价逻辑，企业应采用“分层路由”策略：简单交互用高速/低价模型，核心决策调用慢速/强智能模型。核心收益：降低 40%-60% 的推理成本，提升用户交互实时感。潜在风险：过度依赖单一厂商的路由协议，增加技术锁定风险。资源成本：需投入研发资源构建企业内部的模型分发与缓存层。端侧硬件的“硅片级”进化神经形态芯片（事件驱动型）的落地，使机器人和可穿戴设备的视觉处理功耗降低 80% 以上。核心收益：边缘侧智能不再依赖云端，实时导航与生物识别进入常态化背景化阶段。潜在风险：硬件更新周期长，需提前 18 个月进行算法适配。资源成本：涉及线下场景或硬件产品的企业，需在 SDK 适配和边缘部署上追加投入。二、 CEO 战略决策建议激进型策略（重塑护城河）：将新增利润的 20% 固定投入 AI 资产化。直接取消受 Agent 冲击严重的初级职能部门，将原本的人员预算转移至算力与数据治理。利用开源模型（如 GLM-5）自建私有化部署，确保核心业务逻辑不外流。稳健型策略（效率杠杆）：选定 1-2 个垂直行业场景（如制造、物流）做端到端方案。利用巨头提供的行业标准接口，构建“AI 主管/流程设计师”团队，将 AI 带来的边际收益提升 15%-25%。保守型策略（防御合规）：仅在内部管理工具中引入 AI。重点构建“AI 使用规范”与数据治理框架，确保在 2026 年更严苛的隐私监管下不被“强制刹车”。保持对云厂商的年度订阅，不进行大规模硬件及算力投资。三、批判性预警你的战略盲点可能在于：认为 AI 落地取决于模型。修正逻辑：多数失败源于业务定义模糊。如果你的流程无法被代码量化，AI 就无法接入。此外，忽视神经形态芯片等硬件层进展将导致你的端侧产品在 2027 年面临代差挤压。

1周前

分享几个冷知识给大家： 1. 在推上确实搞web3的华人比搞AI的华人多，至少账号看起来更多，但web3上好多是诈骗，且常会利用人性弱点套利。如果你拒绝关注所有web3，你来来去去看到的稳定输出的人也就那几个。而在web3领域，噪音太多，除了屏蔽掉哪些天天盯着股价一惊一乍的机器人运营的账号，还有一些人的言论和背后动机（驱动因素）值得我们思考。 2. 搞AI的之前蛮多还纯粹，现在发现有一些账号特别喜欢夸大AI能力，很明显是接了广。看多了，我们麻了（防骗意识更强）会更好一些。其实搞AI的宣传和搞Web3的宣传一样，就是为了让人产生Fomo的情绪。为了应对，我们要做的是，不断提高自己的认知修炼： - 第一层的认知修炼是，不受这些噪音影响。总是要反着去想，是什么驱动他们精心设计视频和文字，来宣传这事儿。 - 第二层的认知修炼是，懂得借力打力，大V都是收人广告费替人办事（能被第一层影响的人大有人在，我们能借助第一层获得什么收益）。 - 第三层的认知修炼是，意识到有一些夸大的宣传，宣传者大V也不一定会取得他们自己预期的效果和收益（韭菜很可能变聪明了，不那么容易被割），对于一些‘利益点’比较薄的宣传事件，别纠结，就当没听过。

1周前

steipete/summarize 是一个功能非常强大的 AI 内容摘要工具。简单来说，它的作用是：给你一个链接（网页、YouTube 视频、播客）或一个本地文件（PDF、图片、音视频），它能自动提取核心内容并生成一份精简的摘要。它不仅仅是简单的文字总结，还内置了极其完整的“提取管线”：多模态支持：支持网页、PDF、图片（OCR）、音频/视频（通过 Whisper 转录）、YouTube 和播客（自动抓取字幕或转录）。本地与云端结合：可以使用 OpenAI、Claude、Gemini 等云端模型，也支持通过 whisper.cpp 等在本地运行。形态多样：既是一个 CLI（命令行工具），也是一个 Chrome 浏览器扩展（带侧边栏面板）。

2周前

有熟悉校招领域的朋友吗，请教一个问题：现在找校招和找实习的应届生（大三、研一），在XHS、贴吧、知乎、牛客、各个大学论坛等地方，找哪些散落的‘内推码’，有意义吗？能显著增加被录用的概率吗？为什么会认为有用？

2周前

分享《招聘和找工作相关信息通告》. 是一个基于人工智能（AI）技术的智能求职平台，专门为技术人员和应届毕业生量身定制，提供全方位的职业发展和求职辅助服务。它集成了模拟面试、面试押题、智能简历模板、职位匹配分析等功能，帮助用户科学规划职业路径，精准定位岗位，从而大幅提升面试通过率和求职效率。

2周前

分享一个（能进入推特流量池自动分发的）小技巧：开局一张图，然后你可以编任何故事，以这个作为封面，转化率会提升1000%。

2周前

分享一个很靠谱的求职知识库～适合首次求职和首次跳槽的朋友～地址是，快来看看吧！

2周前

这个项目好像有意思？它把大模型预训练的知识都写成skills了，这意味着初中辍学生，都可以做自己的预训练。搞大模型根本不需要博士学位....

2周前

推荐大家用这个开源工具，检查一下自己的阿里云账号费用，避免被瞎乱扣费！我之前免费开通试用了一下mns，已经2年没用了，今天检查账号余额，才发现在过去一年里每个月扣我108元！产品刚开始推出时，这玩意儿是按量付费的，不用不收钱。后来套路化偷偷修改协议，不用也扣你的余额！现在阿里云的账单搞的很隐蔽，从后台很难看得出来分项的扣款源是什么，最好还是自己用工具跑一下，以免有垃圾中间件每个月偷偷通过后付费扣你的余额！ A Python-based utility to automate the querying and summarization of Alibaba Cloud bills. This tool helps you keep track of your cloud expenses and avoid unexpected charges.

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