rick awsb ($people, $people)

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伊朗是否报复，怎么报复，比方说，是不是封锁海峡 将决定周一开盘 明天如果没有立即大烈度报复，比方说真的袭击美军基地导致严重伤亡，那周一大概率市场反应不会太强 大饼以太也就不会再大跌
特朗普两周内决定是否对伊朗动武，局势紧张引发担忧· 50 条信息
中东局势升级：以色列与伊朗冲突持续，美伊关系紧张· 291 条信息
以伊暗战升级：冲突持续，谈判僵局· 1595 条信息
#伊朗报复 #封锁海峡 #美军基地 #市场反应 #大饼以太
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突发：川普10分钟前发推 美军已经完成对伊朗核设施的轰炸
特朗普考虑对伊朗实施军事打击，局势紧张升级· 197 条信息
中东局势升级：以色列与伊朗冲突持续，美伊关系紧张· 291 条信息
#川普 #美军 #伊朗核设施 #轰炸 #负面
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正如贝莱德一再强调的，金融资产上链，以太是默认选项，传统金融开始理解以太作为基础设施的重要性 但是eth价格没涨，原因很简单， 市场短期是投票机，长期才是称重机 今天crcl大涨，btc和eth大跌，固然和情绪，大盘相关，某种程度也反应资金追逐热点，链上资金更是枯竭的现状 但这种现状很可能不会维持多久，因为不光是稳定币，rwa马上要来了 robinhoon ceo接受采访时说，rwa上链并没有立法门槛 赌场正在快速迁移到链上，随之而来的是交易量，气费的消耗和无数新增的飞轮和庞氏（币圈轻车熟路的玩法）
比特币震荡，以太坊承压，Solana崛起？· 1847 条信息
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4394 条信息
#贝莱德 #以太坊 #RWA #Robinhood #链上金融
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美国稳定币法案GENIUS Act和欧洲稳定币法案MICA的对比
美国参议院通过GENIUS法案，稳定币监管新规引发热议· 49 条信息
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各大公司还在研究怎么发稳定币，马斯克已经要在x平台上加入交易功能了 因为马斯克知道， 开银行赚钱，但是开赌场更赚钱 robinhood，币安什么的，是不是已经哭昏在厕所？
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4394 条信息
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circle的暴涨，visa的大跌 只是稳定币的预演 接下来一大波的稳定币，会快速的替代master，visa，swift，银行，主权信用弱的法币 货币战争2.0已经开始，趋势将不断加速 slowly then suddenly
Circle上市引发市场热议，稳定币未来何去何从？· 108 条信息
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4394 条信息
#Circle #稳定币 #Visa #货币战争 #银行 #法币
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全世界最关心哈梅内伊死活的除了哈梅内伊自己，就是拿着美股期权的赌徒们了🤣
#哈梅内伊 #美股期权 #赌徒
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coin！ 虽迟但到 为什么我没有拿住！😭
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4394 条信息
#COIN #投资 #错失良机
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为什么市场今年还会继续走高，其中一个重要的原因是， 美股机构投资者交易量占比仅为36%，2019年高点为46% 川普解放日关税宣布大跌后，散户大多抄到了底，而机构普遍没有 在这种情况下，尤其是市场反转目前更多的是因为基本面的继续走强，机构将面临组合再平衡而补仓的压力
#市场趋势 #机构投资者 #散户 #美股 #关税
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稳定币法案，参院投票结果67：29 大比例通过！
美国参议院通过GENIUS法案，稳定币监管新规引发热议· 49 条信息
#稳定币法案 #参议院投票 #大比例通过
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稳定币法案（genius act），参议院投票已经通过！
美国参议院通过GENIUS法案，稳定币监管新规引发热议· 49 条信息
#稳定币法案 #Genius Act #参议院通过 #法案投票
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川普喊内衣“无条件投降”
#川普 #内衣 #无条件投降
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九边这篇文章写得真好，因为太好，所以应该很快会被404了 写的是伊朗困境，影射的是大国未来； 神权现代悖论， 看起来说的是古兰经，实际上也是说资本论 名句摘抄： ““神权系统在现代社会的生存悖论”： 为了在群敌环伺下求生存，那就得发展教育（科技兴国）； 理工科教育导致民众觉醒质疑神权； 经济恶化激化矛盾； 社交媒体放大离心力； 外部势力趁虚而入。” ““神权系统在现代社会的生存悖论”似乎陷入了一个难以破解的困局，这种“弱”不仅是军事或经济上的表象，更是其统治合法性和内部凝聚力在悖论作用下的瓦解。 要不你跟你的中东兄弟们一样，科技基本靠买，培养现代人才方面极度谨慎，尤其不能把科学教育放进义务教育。要不就搞政教分离，估计他们又不干。 科学的本质就是怀疑精神下的论证体系，这东西最大的问题就是结构能力超强，它进步的根基也是不断的自我否定，每隔几年就把自己推翻一次，对其他东西也一样有强大的否定效应。所以伊朗未来确实非常不明朗，因为当前的悖论实在是没法解决。”
#伊朗困境 #神权现代悖论 #大国未来 #科技兴国 #教育发展 #经济恶化 #社交媒体 #外部势力
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本轮的山寨牛，已经来了 只不过，是在美股上🤣
比特币震荡，以太坊承压，Solana崛起？· 1847 条信息
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4394 条信息
#美股 #山寨牛市 #上涨 #幽默
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我擦，如果欧洲接受川普的10%关税 还有人敢说TACO吗？
#欧洲经济 #川普政策 #关税
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冲着这个 coin必须上点call😂
Pump Fun计划发币10亿美元，40亿估值引发市场质疑· 230 条信息
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4394 条信息
#COIN #call #冲着这个
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车企往死里卷，信贷持续下滑，中国严重的通缩可能才是和川普达成稀土协议的主要原因之一 不然怎么可能在最有利的时候，稀土王牌才换来这么点让步？ 连高端芯片都没拿到一点
稀土战升级：美重启矿，中设限期· 34 条信息
#车企竞争 #信贷下滑 #中国通缩 #川普协议 #稀土交易 #高端芯片
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哈哈哈哈哈 519干嘛去了，94干嘛去了 “总有一天你会看到比特币尸体从你面前漂过” — 潘功胜，人民银行党委书记，2017年 今天，我们正在见证 比特币把人民币，一步步的变成尸体
比特币震荡，以太坊承压，Solana崛起？· 1847 条信息
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4394 条信息
#比特币 #人民币 #潘功胜 #金融
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让ai分析了一下接下来三个月的比特币走势（非投资建议dyor），个人感觉，秒杀币圈交易员： TL;DR 基线情景（55 % 概率）：接下来 3 个月维持“高位消化 → 再上试前高”节奏，区间 ≈ US $95 k – $125 k。 上行情景（25 %）：ETF 资金流＋美联储首次降息双催化，最快 9 月前冲击 US $135 k–$140 k。 下行情景（20 %）：美元流动性再度收紧、地缘风险升级，恐慌砸盘至 US $85 k–$90 k。 操作： 波段：逢 $95 k–$100 k 区间分批埋伏，目标 $118 k/$125 k，止损 $88 k。 中长线配置：维持 60 % 现货 / 40 % 现金（或短期国债 ETF），“ETF 净赎回连续 3 天”再加仓。
BTC市场震荡，巨鲸减仓引发价格波动· 438 条信息
币圈：山寨币盼涨，机构牛再现？· 4394 条信息
#比特币 #市场分析 #加密货币 #投资建议 #币圈 #美联储 #ETF #美元流动性
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听说一大波的新infofi项目正在涌来？ 一大堆的老ido平台转赛道做嘴撸了？
#infofi #ido转型 #新项目 #赛道调整 #加密货币 #投资机会
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open ai老板Altman的最新博客文章The Gentle Singularity 温和的奇点， 让我联想到威尔士诗人狄兰·托马斯的《不要温和地走进那个良夜》Do not go gentle into that good night “温和的奇点”，是悄然降临的命运之手，温柔却不可抗拒，正如垂死的老人可以温和的走进的那个“良夜”，静谧地邀请人类步入未知的深渊。 人类或许不会怒吼着反抗命运的潮汐，而是如老人在暮色中带着一丝好奇与顺从，温和地被奇点吞噬。 阅读Altman之前，我们应该默念诗中的这句： Do not go gentle into that good night； rage， rage against the dying of the light 以下是博客全文，中英对照： The Gentle Singularity 温和的奇点 Sam Altman 山姆·奥特曼 We are past the event horizon; the takeoff has started. Humanity is close to building digital superintelligence, and at least so far it’s much less weird than it seems like it should be. 我们已经越过了事件视界；起飞已经开始。人类即将构建出数字超级智能，而至少到目前为止，它的形态远没有我们想象中那么怪异。 Robots are not yet walking the streets, nor are most of us talking to AI all day. People still die of disease, we still can’t easily go to space, and there is a lot about the universe we don’t understand. 机器人尚未遍布街头，我们大多数人也还未整日与人工智能对话。人们依旧会死于疾病，我们仍然无法轻易地进入太空，宇宙中还有很多我们不理解的奥秘。 And yet, we have recently built systems that are smarter than people in many ways, and are able to significantly amplify the output of people using them. The least-likely part of the work is behind us; the scientific insights that got us to systems like GPT-4 and o3 were hard-won, but will take us very far. 然而，我们最近已经构建出在许多方面比人类更智能的系统，它们能够显著放大使用者的产出。这项工作中看似最不可能实现的部分已经完成；那些催生了像GPT-4和o3这样系统的科学洞见来之不易，但它们将引领我们走得非常远。 AI will contribute to the world in many ways, but the gains to quality of life from AI driving faster scientific progress and increased productivity will be enormous; the future can be vastly better than the present. Scientific progress is the biggest driver of overall progress; it’s hugely exciting to think about how much more we could have. 人工智能将从多方面为世界做出贡献，但由人工智能推动的更快科学进步和更高生产力所带来的生活质量提升将是巨大的；未来可能远比现在更加美好。科学进步是整体进步的最大驱动力；畅想我们能拥有更多，是件非常激动人心的事。 In some big sense, ChatGPT is already more powerful than any human who has ever lived. Hundreds of millions of people rely on it every day and for increasingly important tasks; a small new capability can create a hugely positive impact; a small misalignment multiplied by hundreds of millions of people can cause a great deal of negative impact. 从某种宏大的意义上说，ChatGPT已经比任何活过的人类都更强大。每天有数亿人依赖它处理日益重要的任务；一个微小的新功能可以产生巨大的积极影响；而一个微小的失准，当被数亿人放大后，也可能造成巨大的负面影响。 2025 has seen the arrival of agents that can do real cognitive work; writing computer code will never be the same. 2026 will likely see the arrival of systems that can figure out novel insights. 2027 may see the arrival of robots that can do tasks in the real world. 2025年见证了能够从事真正认知工作的智能体的诞生；编写计算机代码的方式将从此改变。2026年可能会出现能够发现新颖见解的系统。2027年可能会出现能够在现实世界中执行任务的机器人。 A lot more people will be able to create software, and art. But the world wants a lot more of both, and experts will probably still be much better than novices, as long as they embrace the new tools. Generally speaking, the ability for one person to get much more done in 2030 than they could in 2020 will be a striking change, and one many people will figure out how to benefit from. 更多的人将能够创造软件和艺术。但世界对这两者的需求也会大大增加，只要专家们拥抱新工具，他们可能仍然会比新手出色得多。总的来说，一个人在2030年能完成的工作量远超2020年，这将是一个显著的变化，许多人会找到从中受益的方法。 In the most important ways, the 2030s may not be wildly different. People will still love their families, express their creativity, play games, and swim in lakes. 在最重要的方面，2030年代或许不会有天翻地覆的不同。人们仍然会爱他们的家人、表达创造力、玩游戏、在湖里游泳。 But in still-very-important-ways, the 2030s are likely going to be wildly different from any time that has come before. We do not know how far beyond human-level intelligence we can go, but we are about to find out. 但在一些仍然非常重要的方面，2030年代可能会与以往任何时代都截然不同。我们不知道我们能超越人类水平的智能多远，但我们即将找到答案。 In the 2030s, intelligence and energy—ideas, and the ability to make ideas happen—are going to become wildly abundant. These two have been the fundamental limiters on human progress for a long time; with abundant intelligence and energy (and good governance), we can theoretically have anything else. 在2030年代，智能和能源——即想法以及实现想法的能力——将变得极其充裕。这两者长期以来一直是人类进步的根本限制因素；有了充裕的智能和能源（以及良好的治理），理论上我们可以拥有一切。 Already we live with incredible digital intelligence, and after some initial shock, most of us are pretty used to it. Very quickly we go from being amazed that AI can generate a beautifully-written paragraph to wondering when it can generate a beautifully-written novel; or from being amazed that it can make live-saving medical diagnoses to wondering when it can develop the cures; or from being amazed it can create a small computer program to wondering when it can create an entire new company. This is how the singularity goes: wonders become routine, and then table stakes. 我们已经生活在令人难以置信的数字智能之中，在最初的震惊之后，我们大多数人已经习以为常。我们很快就从惊叹于AI能生成一段文笔优美的段落，转而思考它何时能写出一部文笔优美的小说；从惊叹于它能做出拯救生命的医疗诊断，转而思考它何时能研发出治愈方法；从惊叹于它能创建一个小程序，转而思考它何时能创建一家全新的公司。奇点就是这样发生的：奇迹变为常态，然后成为基本要求。 We already hear from scientists that they are two or three times more productive than they were before AI. Advanced AI is interesting for many reasons, but perhaps nothing is quite as significant as the fact that we can use it to do faster AI research. We may be able to discover new computing substrates, better algorithms, and who knows what else. If we can do a decade’s worth of research in a year, or a month, then the rate of progress will obviously be quite different. 我们已经听到科学家们说，他们的生产力是使用人工智能之前的两到三倍。先进的人工智能之所以引人入胜，原因有很多，但或许没有哪一点比我们能用它来加速人工智能研究更重要了。我们或许能够发现新的计算基底、更好的算法，以及天知道还有什么。如果能在一个月或一年内完成十年才能完成的研究，那么进步的速度显然将截然不同。 From here on, the tools we have already built will help us find further scientific insights and aid us in creating better AI systems. Of course this isn’t the same thing as an AI system completely autonomously updating its own code, but nevertheless this is a larval version of recursive self-improvement. 从现在开始，我们已经构建的工具将帮助我们发现更深入的科学见解，并协助我们创造更优秀的人工智能系统。当然，这与一个人工智能系统完全自主地更新自己的代码并非一回事，但这已是递归式自我改进的雏形。 There are other self-reinforcing loops at play. The economic value creation has started a flywheel of compounding infrastructure buildout to run these increasingly-powerful AI systems. And robots that can build other robots (and in some sense, datacenters that can build other datacenters) aren’t that far off. 还有其他的自我强化循环正在发挥作用。经济价值的创造已经启动了一个飞轮效应，不断推动基础设施建设，以运行这些日益强大的人工智能系统。而能够制造其他机器人的机器人（在某种意义上，能够建造其他数据中心的数据中心）也并非遥不可及。 If we have to make the first million humanoid robots the old-fashioned way, but then they can operate the entire supply chain—digging and refining minerals, driving trucks, running factories, etc.—to build more robots, which can build more chip fabrication facilities, data centers, etc, then the rate of progress will obviously be quite different. 如果我们必须用传统方式制造出首批一百万个类人机器人，但之后它们能够运营整个供应链——挖掘和精炼矿物、驾驶卡车、运营工厂等等——来制造更多的机器人，而这些机器人又能建造更多的芯片制造厂、数据中心等，那么进步的速度显然将截然不同。 As datacenter production gets automated, the cost of intelligence should eventually converge to near the cost of electricity. (People are often curious about how much energy a ChatGPT query uses; the average query uses about 0.34 watt-hours, about what an oven would use in a little over one second, or a high-efficiency lightbulb would use in a couple of minutes. It also uses about 0.000085 gallons of water; roughly one fifteenth of a teaspoon.) 随着数据中心生产的自动化，智能的成本最终应会趋近于电力的成本。（人们常常好奇一次ChatGPT查询消耗多少能量；平均一次查询大约消耗0.34瓦时，相当于一个烤箱一秒多一点的用量，或一个高效灯泡几分钟的用量。它还消耗大约0.000085加仑的水；约等于一茶匙的十五分之一。） The rate of technological progress will keep accelerating, and it will continue to be the case that people are capable of adapting to almost anything. There will be very hard parts like whole classes of jobs going away, but on the other hand the world will be getting so much richer so quickly that we’ll be able to seriously entertain new policy ideas we never could before. We probably won’t adopt a new social contract all at once, but when we look back in a few decades, the gradual changes will have amounted to something big. 技术进步的速度将持续加快，而人类适应几乎任何事物的能力也将一如既往。过程中会有非常艰难的部分，比如整类工作的消失，但另一方面，世界将变得如此富有且迅速，以至于我们能够认真考虑以前从未敢想的新政策理念。我们可能不会一蹴而就地采纳新的社会契约，但几十年后回望，这些渐进的变化将汇聚成巨大的变革。 If history is any guide, we will figure out new things to do and new things to want, and assimilate new tools quickly (job change after the industrial revolution is a good recent example). Expectations will go up, but capabilities will go up equally quickly, and we’ll all get better stuff. We will build ever-more-wonderful things for each other. People have a long-term important and curious advantage over AI: we are hard-wired to care about other people and what they think and do, and we don’t care very much about machines. 如果历史可为借鉴，我们将找到新的事情去做，产生新的需求，并迅速吸收新工具（工业革命后的职业变迁就是一个很好的近代例子）。期望会提高，但能力也会同样迅速地提高，我们都会得到更好的东西。我们将为彼此创造出越来越美好的事物。与人工智能相比，人类拥有一种长期、重要且奇特的优势：我们的天性决定了我们在乎他人以及他人的所思所为，而对机器则不那么在乎。 A subsistence farmer from a thousand years ago would look at what many of us do and say we have fake jobs, and think that we are just playing games to entertain ourselves since we have plenty of food and unimaginable luxuries. I hope we will look at the jobs a thousand years in the future and think they are very fake jobs, and I have no doubt they will feel incredibly important and satisfying to the people doing them. 一千年前的自给自足的农民看到我们许多人现在的工作，会说我们做的是“假工作”，认为我们只是在玩游戏自娱自乐，因为我们有充足的食物和难以想象的奢侈品。我希望一千年后我们看待未来的工作时，也会觉得它们是“非常假的工作”，但我毫不怀疑，从事这些工作的人会感到它们无比重要和满足。 The rate of new wonders being achieved will be immense. It’s hard to even imagine today what we will have discovered by 2035; maybe we will go from solving high-energy physics one year to beginning space colonization the next year; or from a major materials science breakthrough one year to true high-bandwidth brain-computer interfaces the next year. Many people will choose to live their lives in much the same way, but at least some people will probably decide to “plug in”. 新奇迹实现的速度将是巨大的。今天我们甚至难以想象到2035年会有什么发现；也许我们会在一年内解决高能物理问题，然后在下一年开启太空殖民；或者在一年内取得重大的材料科学突破，然后在下一年实现真正的高带宽脑机接口。许多人会选择以大致相同的方式生活，但至少有些人可能会决定“接入”。 Looking forward, this sounds hard to wrap our heads around. But probably living through it will feel impressive but manageable. From a relativistic perspective, the singularity happens bit by bit, and the merge happens slowly. We are climbing the long arc of exponential technological progress; it always looks vertical looking forward and flat going backwards, but it’s one smooth curve. (Think back to 2020, and what it would have sounded like to have something close to AGI by 2025, versus what the last 5 years have actually been like.) 展望未来，这一切听起来似乎难以理解。但亲身经历时，可能会感到震撼但尚可应对。从相对论的视角看，奇点是点滴发生的，融合是缓慢进行的。我们正攀登在指数级技术进步的漫长弧线上；向前看总是显得陡峭，向后看则显得平坦，但它是一条平滑的曲线。（回想一下2020年，如果有人说2025年将出现接近通用人工智能的东西，听起来会是什么感觉，再对比一下过去5年实际的经历。） There are serious challenges to confront along with the huge upsides. We do need to solve the safety issues, technically and societally, but then it’s critically important to widely distribute access to superintelligence given the economic implications. The best path forward might be something like: 伴随着巨大的好处，也有严峻的挑战需要面对。我们确实需要从技术和社会层面解决安全问题，但鉴于其经济影响，广泛地普及超级智能的访问权限也至关重要。最佳的前进道路可能是这样的： Solve the alignment problem, meaning that we can robustly guarantee that we get AI systems to learn and act towards what we collectively really want over the long-term (social media feeds are an example of misaligned AI; the algorithms that power those are incredible at getting you to keep scrolling and clearly understand your short-term preferences, but they do so by exploiting something in your brain that overrides your long-term preference). 解决对齐问题，意味着我们能够有力地保证人工智能系统学习并按照我们集体的长期真实意愿行事（社交媒体的信息流就是未对齐人工智能的一个例子；驱动它们的算法在让你不停滚动方面表现出色，并能清楚地理解你的短期偏好，但它们是通过利用你大脑中某种压倒你长期偏好的东西来做到这一点的）。 Then focus on making superintelligence cheap, widely available, and not too concentrated with any person, company, or country. Society is resilient, creative, and adapts quickly. If we can harness the collective will and wisdom of people, then although we’ll make plenty of mistakes and some things will go really wrong, we will learn and adapt quickly and be able to use this technology to get maximum upside and minimal downside. Giving users a lot of freedom, within broad bounds society has to decide on, seems very important. The sooner the world can start a conversation about what these broad bounds are and how we define collective alignment, the better. 然后，专注于让超级智能变得廉价、普及，并且不过度集中于任何个人、公司或国家。社会具有韧性、创造力并且适应迅速。如果我们能够驾驭人类的集体意愿和智慧，那么尽管我们会犯很多错误，有些事情会出错，但我们将迅速学习和适应，并能够利用这项技术来获得最大的好处和最小的坏处。在社会必须决定的广泛界限内，给予用户大量的自由似乎非常重要。世界越早开始就这些广泛界限是什么以及我们如何定义集体对齐展开对话，就越好。 We (the whole industry, not just OpenAI) are building a brain for the world. It will be extremely personalized and easy for everyone to use; we will be limited by good ideas. For a long time, technical people in the startup industry have made fun of “the idea guys”; people who had an idea and were looking for a team to build it. It now looks to me like they are about to have their day in the sun. 我们（整个行业，不仅仅是OpenAI）正在为世界构建一个大脑。它将是高度个性化的，并且对每个人来说都易于使用；我们将受限于好的想法。长期以来，初创企业界的技术人员一直取笑那些“点子先生”；那些有想法却在寻找团队来实现它的人。现在在我看来，他们即将迎来自己的春天。 OpenAI is a lot of things now, but before anything else, we are a superintelligence research company. We have a lot of work in front of us, but most of the path in front of us is now lit, and the dark areas are receding fast. We feel extraordinarily grateful to get to do what we do. 如今的OpenAI身兼数职，但首先，我们是一家超级智能研究公司。我们面前还有很多工作要做，但前方的道路大部分已被照亮，黑暗的区域正在迅速退去。我们为能从事这项事业感到无比感激。 Intelligence too cheap to meter is well within grasp. This may sound crazy to say, but if we told you back in 2020 we were going to be where we are today, it probably sounded more crazy than our current predictions about 2030. 廉价到无法计量的智能已触手可及。这么说可能听起来很疯狂，但如果我们在2020年告诉你我们将达到今天的水平，那听起来可能比我们现在对2030年的预测更疯狂。 May we scale smoothly, exponentially and uneventfully through superintelligence. 愿我们能够平稳、指数级且波澜不惊地迈向超级智能时代。
#温和的奇点 #狄兰·托马斯 #不要温和地走进那个良夜 #人类命运 #博客文章 #技术进步 #人工智能 #文化与文学 #哲学思考
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大家都觉得马斯克的doge招募的科技人才能拯救官僚体制。 但当硅谷创业者Sahil Lavingia加入特朗普政府，试图用技术“改变世界”，却亲历了信息黑洞、政治审查和被无声“消失”的全过程。 这场科技理想与体制现实的较量，远比你想象的残酷 Sahil Lavingia在最近的访谈中，详细讲述了全过程 🧵
#马斯克DOGE引发华盛顿政治风暴，揭露政府浪费与腐败· 58 条信息
#马斯克 #DOGE #科技人才 #官僚体制 #硅谷创业者 #特朗普政府 #信息黑洞 #政治审查 #科技理想 #体制现实 #访谈
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稳定币天才法案（genius act）在参院更进一步！ 修订版《GENIUS法案》在美国参议院获得超过60票，这启动了对该法案修订版的终止辩论动议（防止阻挠议事）， 终止辩论动议通过后，参议院规则允许最多30小时的额外辩论时间（称为“议事时间”），然后才能进行最终投票。这个时间段预计将在周一或周二结束 30小时结束后（下周一周二），参议院将对修订版《GENIUS法案》进行最终通过投票。与终止辩论所需的60票不同，最终通过通常只需简单多数（50票以上即可通过）
#稳定币 #GENIUS法案 #美国参议院 #修订版 #终止辩论动议
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sec今天的圆桌会：defi与美国精神 “defi象征着美国精神：经济自由，产权，和开放创新” - Paul Atkins, SEC主席 会上讨论的内容包括： defi平台的监管豁免，财产的自我储存The right to have self-custody，以及hyperliquid的快速发展 defi summer又要来了吗？ 你还在等什么？
#DeFi #美国精神 #经济自由 #财产自我储存 #Hyperliquid #defi summer
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说一说没什么人讨论的关于加州非法移民的福利和各种法律保护（加州州法） 借着川普调集ice（移民局）和国民警卫队在加州拘捕非法移民，来说说这事，你会发现，非法移民待遇远比其他州的美国人待遇好（这样的待遇，换我要被驱逐回墨西哥，我也得玩命反抗）。 当然，各种福利的费用都是加州人民付的： 允许非法移民学生，只要在加州上了三年高中，即可仅支付州内大学学费上大学。（AB 540及其扩展法案） 与此同时，其他州的学生如果上UCLA或UC Berkeley，要比州内学费标准多支付3倍以上的学费！ 关于ICE进入工作场所非公共区域和查阅员工记录的要求（AB 450 - 《移民工人保护法》）。雇主必须通知员工即将进行的ICE检查。 无论移民身份如何，为符合收入条件的儿童及低收入成年人提供Medi-Cal（加州医疗补助计划）保险。 为面临驱逐出境的个人提供免费法律服务。 《真相法案》（AB 2792）及在地方拘留期间与ICE互动时的相关正当程序保护。 反歧视：根据州法律（在未被联邦法律优先占领的领域），保护个人在住房和就业方面免受基于移民身份的歧视。 获得州服务和福利：讨论加州在其他领域寻求提供准入的努力，例如某些专业执照。 驾驶执照（AB 60）：允许符合条件的无证移民获得加州驾驶执照。讨论其理由（更安全的道路、保险、身份证明）和影响。 除了上面这些，还有很多，列不全，有心人自己可以查查 我就奇了怪了，这么多纳税人要掏腰包的支出，是怎么让议会通过的？
#加州非法移民 #福利政策 #法律保护 #川普 #移民局 #国民警卫队 #大学学费 #AB540 #加州州法