Anitttttta

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现在炫耀都是,我用 AI 做了个啥
不出 2 年,以后大家炫耀都是
我不用 AI 做了啥
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刚给爸买了个小米,唤起小爱同学,发现 AI Agent 这东西早就融入过生活,用它来开关机、下载应用程序、导航、购物等等,都是靠一个语音命令完成。想起新加坡一在 Google 工作的哥哥家也都是智能的,全套家具只靠声控操纵,连微波炉加热食物也是一声命令即可。只不过类似小爱同学、天猫精灵、nomi 等智能体均由品牌自主嵌入在产品内,形成完整的生态链,不易被外部攻击,规定只能在对应的生态基建系统才能使用。
现在的 OpenClaw 继续发展下去,早晚有一天也可以接入任意的数字产品,实现任意的 prompt/指令完成动作交互。
建议大家的龙虾,要不先来个各个方言版本的外接控制?
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Global primary market is at hellish difficulty level.
A-share IPOs have seen a significant slowdown over the past two years. Annual listed companies hover around 100, with the mainboard/STAR Board/ChiNext all relatively tight. STAR Board has basically shut down fast-track channels for companies like Unitree—direct extension of exit cycles.
Hong Kong stocks: A+H valuation inversion/discount. Reuters mentioned last year that dual-listed companies trade at a persistent valuation discount in Hong Kong relative to A-shares. ODI has also tightened further, meaning even if companies can do A+H, Hong
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第一批靠 OpenClaw 赚钱的大企业已经出现了。KIMI 出现在 Stripe C 端个人订阅全球第9名,激增 +123.81%
根据媒体报道,KIMI过去20多天累计收入超过饿了他们2025年的全年总收入,原因就在于 KIMI推出了 KIMI Claw。(前几天我在邀请 KIMI 成员来参加活动时候被婉拒了,原因是最近算力消耗太大了,还继续宣传的话,算力要不够用了 LOLL 真是幸福的烦恼啊,足以见得 KIMI 的需求有多大……)
来说回为什么 KIMI 那么赚钱。
首先得益于 OpenClaw 🦞风靡全世界,但是对于连科学上网都没办法普及的国内用户来说实在是有点门槛高,你要试用 命令行、Terminal、API Key、token等等,直接就等于把大部分人都拒之门外了。
KIMI 灵机一动直接给你来个打包套壳的极简产品,直击用户的需求——简单、懒,一键安装,实现零门槛、零代码,一键部署的需求,而且还可以撞到很多很多人的手机里。
再加上 KIMI 本身的模型也够硬, K2.5在各方面的benchmark上的成绩也有建树,仅次于 Claude Opus 4.6 和 GPT-5.2,位居开源模型第 1。这样一来就吃下了国内很大的用户市场。
国人创业最懂的就是互联网效应,而产品经理们最关心的就是,怎么样让用户少操作一个环节,这样留存率就可以搞一些,这样的产品思考也是激发出更易上手
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没人聊下 Multicoin Capital 提出的 互联网劳动力市场 Internet Labor Markets(ILM)吗?
过去十多年,加密货币的采用路径主要是 法币 → 交易所 → 购买代币。
而ILM 模式将路径扭转为 劳动 → 协议 → 赚取代币。这种模式将加密货币从一种“投资品”转变为一种“工资结算工具”,极大地降低了全球用户的进入门槛。
如果说上一轮浪潮是让资金流动起来,比如DeFi的普及,那么这一轮浪潮就是让全球的生产力通过区块链实现无缝对接,比如 如 Hivemapper 通过驾驶贡献地图数据、Render通过共享算力,训练自动驾驶或大模型需要海量的图像标注,那么通过 ILM,肯尼亚的开发者、越南的学生和美国的工程师可以同时在一个协议上领取任务,并根据贡献的准确度即时获得代币激励。
DEFI2.89%
HONEY-5.75%
RENDER-3.68%
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分别试用了下 腾讯 / Minimax 部署 OpenClaw,以及原生 OpenClaw, 说下差异。
腾讯 / Minimax 可以一键部署🦞,免去了很多代码命令行的安装流程,小白友好,直接对话框里命令“帮我部署”或者直接点击按钮安装即可,腾讯这里是全免费的,MiniMax需要付个费,也不贵,一个月 39 人民币。
因为内部都帮你集成好了,所以不用服务器。
而且国产这类套件解决了用户比较关心的问题,那就是安全。在腾讯 / Minimax上的skill都是被过滤过,确保安全性没有被污染/投毒的skill,当然这也牺牲了多样性。(P1是腾讯的skill)
原生OpenClaw的趣味性更足,很多新鲜好玩的 skill直接github上操作就好了,不过有可能被污染,建议可以和龙虾对话先检查下安全性,做个SOP来排除。可以把 skills的源代码发给 LLM,让他研究下,也能提升下安全性
腾讯 / Minimax的整理整理文件,聊聊天,发发邮件还可以,而 Openclaw 可玩性比较高。
今天腾讯还宣布全品类支持龙虾,打通的 Qclaw 也在内测重,这就等于直接拿 这个 superapp 嵌入🦞agent,让全民体验智能体自动化的快乐。虽然之前流传甚广的 🦞发红包的截图被辟谣了,但是按照这个速度,应该很快真的能实现群聊里自动发红包功能了,或者起码 demo 应该会很快出来。
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BNB Chain 正式超越以太坊,成为 AI Agent 部署量第一公链?让我们来看看,这里面到底有多少注水成分
根据 Agentscan ,BNB Chain 上的 AI 智能体总量已突破 12.2 万个,远超以太坊。尤其在 ERC-8004(身份标准)和原生 BAP-578(NFA标准)双持下。
12.2 万个智能体仅产生了约 20.7 万次链上交互。
算一下账,平均每个 Agent 活跃不到 2 次。
更像是为了薅生态激励(如 MVB 计划)而进行的批量自动化部署。
目前真正有活力的依然是 ChainGPT、MyShell、GT Protocol 这几个老面孔。BAP-578 标准虽然赋予了 Agent 独立钱包和记忆,但目前大部分 NFA 仍处于“有证无岗”的挂机状态。(P2)
不过也不是说以太坊就真实好到哪儿去了。
根据 8004scan,以太坊主网目前仅有约 1.3 万个 已注册智能体(对比 BNB Chain 的 12 万),涉及大额 DeFi 交互较多,但由于 Gas 费依然是 Agent 频繁交互的噩梦,很多 Agent 实际上已经转移到了 Base 或 Arbitrum。
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GateUser-03f8a49evip:
BNB 全仓
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本着着看用国产 AI 快速部署 OpenClaw 的猎奇心理
于是顺利 2分钟,安装了史诗级游戏 《Captain Claw》(虎克船长)😀
这大哥还和我狡辩,喂数据根本不过关,database也有混乱。之前白夸 GLM 的推理强了。
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专门给 AI Agents 推出的预付虚拟 Visa 卡都来了。
让 AI 拥有“付钱”的能力,同时保证你的资金安全,满足即时开卡,通过简单的命令行 ,比如 agent-cards cards create --amount 50 或 API,可以在几秒钟内生成一张带有固定金额的虚拟 Visa 卡。
支持 MCP ,你可以直接把它集成到 Claude Desktop 或 Cursor 等 AI 工具中,比如 订机票、买 API 资源、甚至点外卖时自己去付钱。
每张卡都是预付性质的,且可以设置硬性支出上限。
如果你让 AI 帮你完成一项需要付费的研究任务(如购买某份报告或订阅某个临时服务),它可以自己搞定支付流程。
这类卡属于 智能体商业 Agentic Commerce 的一环,Visa 官方也推出了 TAP,Trusted Agent Protocol 支付标准。
问题又给到加密了,crypto 还剩多少窗口期?
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CoinEdition 发布了 2026 年加密行业十大影响力女性榜单, 我想聊一下位居第四的SEC 委员 Hester Peirce @HesterPeirce ,痛骂老板还拒绝当妈的硬核自由派。
“公开怒骂 SEC 是“爹味懒汉”
时间回到 2023 年 2 月,前 SEC 主席 Gensler 铁腕砸向 Kraken,逼停其质押业务并强罚 3000 万美元。
在体制内讲究和气的氛围下,Peirce 直接甩出一份题为《Kraken Down》的官方异议声明,指着自己机构的鼻子骂:
“不给合规路径,上来就直接掀桌子,这完全是一个「爹味十足且极其懒惰的监管者」(a paternalistic and lazy regulator)才会干的事!”
“别叫我妈,我不是你妈”
因为她总是孤身一人为加密行业投反对票,币圈送了她一个充满爱意的称号:“加密老妈”(Crypto Mom)。但作为极度推崇自由市场的硬派人物,她对这个称呼简直生理性不适。
在接受 DL News 采访时她直言:“这称呼挺逗的,但我很介意。我不是你们的妈(I'm not your mom)。”
在长达几年的时间里,她几乎对 Gensler 的每一项无理执法(包括 LBRY、Stoner Cats 等)都发表了言辞犀利的异议,直言 SEC 在“拥抱停滞、逼迫企业出海”。
Gensler 黯然下台。
而就在 2025 年
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最近华语区凡是🦞OpenClaw 活动的每场都是爆满,赶紧携 Sentient 华语 @sentient_zh 来支持下朋友的活动
OpenClaw 上海开发者聚会
时间:3 月 8 日(周日)
luma 👉
周日见🤓
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传音出模块化手机了
出门只要带 4.9mm 机身
全模块化,想要拍照就装个摄像头,电池不够就磁吸一个上去,20 倍长焦?再吸一个上去…
今年 MWC 上最靓的仔,是不是只有非洲人民可以享这福?
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100 年前 1 美元约等于 1.6 克黄金
而在现实的美元上写着 The Notes Legal Tender For All Debts ,Public and Private “这是所有债务的法定货币”
从最早期的布雷顿森林体系,美国以尤其强大的黄金储备定义了美元的霸权地位
又因此美国黄金对比全球黄金的储备量下降导致了 1971 年尼克松冲击
再到现如今特朗普不断变化的关税政策
至此,黄金已经不再是投资资产,而是全球政权对抗美元、美债的核心武器
因此,自 2025 年开始黄金涨不代表股市会跌,黄金不再是一个单一的避险资金,越来越多的大国选择抛售美债,转而购入黄金作为储备
持有黄金,似乎是 2026 年,我们可以共同一起改变世界货币政权的一种手段
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Cursor 早晚会被 Claude 干掉
IDE 的本质是编译器,coder 是可以直接通过记事本来写代码,用命令写,直接在 Claude Code 通过命令行的方式直接剔除了很多 Cursor 的用户。
IDE 交互并不是核心,本质是后台编译器,编译器本身也是一段代码,语法树、语法分析等等,这个环境是可以被内化的,是可以被大模型学习的,以后就不需要编译器了,大模型可以直接装代码,那么未来就不需要 cursor 这类的 IDE 了。
同理,操作系统也是一段代码。比如虚拟机就是操作系统,本质还是一段代码,一旦被模型学习了,模型就可以自己 replay 所有事情,就不需要外部环境了。
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如果 Anthropic 反抗成功,那 Dario 就是成功同时把中美都得罪的创始人。
不过理性想,最终双方应该会妥协到一个可接受的地步,毕竟 Claud 太强大了,且曾在美伊冲突中扮演关键角色。
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对币圈来说,新加坡和香港是平行的
新加坡解决3大痛点
1️⃣ TVL,这里依然有着很多OG和老钱 / 资管
2️⃣ 上所资源,谈 listing 绕不过
3️⃣ 投资机构,全球头部公司总会在新加坡安排一些人
香港则主要负责
合规+DAT+支付问题
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前几天狠狠给自己放了假,补了一周的 crypto 新闻,好像也没啥大事发生……
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工程团队内流传一个评判标准:只要用户完成任务的步骤还能减少,就说明产品还有进化空间
——所有 AI 产品的商业机会所在
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最近两篇文章都非常火。
Charles I. Jones(Stanford GSB + NBER,长期研究经济增长的顶级经济学家,写给学术界)在论文 《A.I. and Our Economic Future》 里,给出的判断是:AI 会极大改变经济,但过程大概率是渐进的。
他的框架强调“弱链接”——经济增长取决于系统里最难被自动化的环节,所以哪怕 AI 把很多任务效率提升 10 倍/100 倍,GDP 也未必立刻同步爆发。
增长会来,但比市场想象得慢。
另一边,Citrini Research(美国宏观对冲基金研究机构,面向交易员/基金经理;文中提到研究员与宏观分析师 Alap Shah 的写作)在文章 《The 2028 Global Intelligence Crisis》(副标题是一个“来自未来的金融史思想实验”)里,用的是完全不同的时间尺度:看的是未来 24 个月的资产定价、就业冲击、信用传导和流动性风险。
它的核心警告,如果 AI 替代速度快于劳动力市场、政策和金融系统的缓冲速度,就会出现一种“幽灵 GDP”——账面产出在涨,但收入没有流向普通消费者,需求端反而变弱,最终可能从白领就业压力传导到 SaaS 收入、私募信用、保险资本金,再到整个金融系统的脆弱性。
这两篇文章最值得一起读的地方在于,它们讨论的是同一个现实,但面向的是不同读者、回答的是不同问题。
Jones
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这个图很有意思!
红色代表用 AI 编程的,黄色是付费使用 AI的,绿色代表免费使用 AI的,灰色代表不使用AI的。
来源是 Benjamin Tannenbaum 分享的帖子,他根据总人口 8.1B(2026)预测口径分布计算,其中 1.3B AI 用户(约16%),付费用户 15–25M、代码脚手架 2–5M。
这庞大的差距,足以证明往后善于利用 AI 的人群将远远超过不使用、没有接触过 AI 的人群。
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