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丢给 Opus 5.5 一句话，它花了几个小时，烧掉 3 亿+ token，直接生成了一个视频。强得可怕
再想象一下：未来生成速度再快几个数量级，脑机接口一接，VR 一戴，脑海里的世界就能在眼前实时渲染
那时就不是「看视频」了，而是直接走进自己的想象
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朱啸虎昨晚北大演讲核心总结
1. 技术领先只是阶段性优势，长期竞争最终还是回到商业。
技术进步快的时候拼技术；技术扩散快的时候，拼渠道、品牌、供应链、成本、用户入口和运营效率。
2. 判断创业项目最重要的是 3S：
Size：市场足够大
Scalable：能够快速规模化复制
Sustainable：能够长期防御，不容易被大厂复制或吞掉
3. 高度定制化的业务很难 Scale。
如果每个客户都需要重新部署、重新开发、重新服务，本质上更接近服务公司，而不是可规模化的产品公司。
4. 最好的增长是用户主动带来用户。
社交网络、社区和双边平台的优势，在于网络效应和自然传播，而不是长期依赖买量。
5. AI 创业最危险的是做成一个“大厂可以免费集成的功能”。
如果只是一个简单 AI Feature，没有入口、数据、网络效应等壁垒，很容易变成给大厂“打样”。
6. 用户入口往往比单纯的技术领先更加重要。
腾讯能够不断后发追赶，一个重要原因就是微信、QQ 这样的流量入口长期存在。
7. 双边、多对多的平台更容易形成长期壁垒。
滴滴、美团这类平台的核心不是简单撮合，而是同时连接大量供给方和大量需求方。
8. 高频业务比低频业务更容易形成独立产品和用户入口。
一个比较理想的标准是用户至少每周使用一次；频率太低，很难长期占据用户心智。
9. 创业公司最好不要教育市场。
最好的切入点，是用户本来就存在需求、已经形成习惯，只是原来的解决方案不够好。
10. 用户数量本身并不等于商业价值。
更重要的是用户是否愿意付费、是否有留存、是否能够升级到更高价值的服务。
11. 交易越标准化，越容易规模化。
像打车这种“A 点到 B 点”的标准需求，更容易形成大平台；高度非标的家政、美容等服务则更难 Scale。
12. 留存比单纯增长更重要。
朱啸虎提到，其看 AI 产品时，希望看到大致次月留存 50%+、六个月留存 20%+。
13. AI 正在从 Token Maxing 转向 Value Maxing。
未来不是所有任务都要使用最强模型，而是选择最合适、性价比最高的模型完成任务。
14. 开源模型可能逐渐成为 AI 基础设施的重要形态。
朱啸虎将其类比 Linux：随着模型能力趋同和成本下降，开源模型可能获得越来越大的市场空间。
15. 真正成熟的 AI 产品应该把模型和 Prompt 隐藏起来。
用户不需要关心 GPT、Claude、DeepSeek，也不需要自己选择模型，只需要提出需求，系统自动完成任务。
16. AI 最好的创业机会之一，是“旧需求 × 10 倍体验”。
不一定需要创造全新的需求，而是找到已经被市场验证的需求，再利用 AI 把体验提升 10 倍甚至 100 倍。
17. 朱啸虎目前重点提到的 AI 应用方向包括角色扮演、Coding 和视频。
这些场景具有高频、强需求，以及 AI 相比传统技术明显提升体验的特点。
18. 中国 AI 软件出海，开源可能是一种重要获客方式。
相比传统依赖海外销售团队的 SaaS，开源可以通过产品本身和开发者社区直接触达全球用户。
19. 机器人创业不一定追求“通用”，而应该优先解决高价值的具体任务。
相比大量同质化的人形机器人，更值得关注的是水下清洗、工业装配等“高价值、任务明确、泛化要求低”的场景。
总结：技术先进只是入场券。随着技术快速普及，真正决定公司长期价值的，还是市场规模、规模化能力、用户留存、入口、商业模式和壁垒。
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$SPCX 能做空了吗?
先看清楚一件事: 你以为的 2.6万亿市值，真正在流通的只有 1300亿。
总结一句话：薄流通 + 逼空 + gamma + 高昂借券成本，空在解禁之前 = 用真金白银赌一个还没到的拐点。
1/ 昨天 SPCX 冲到 +17% 又收回 +3%,很多人开始喊"见顶了,可以空了"。
先别急。这只票不是普通的万亿股,它是一只把"薄流通"做到极致的怪物。看不懂流通结构去裸空,是在火箭尾焰里接刀。
2/ 对比一下:苹果、微软、英伟达这类万亿市值股,自由流通率普遍 95%+,市值=可交易的筹码。
SPCX 反过来——总股本 130.8亿股,实际流通只有 6.39亿股,自由流通率 4.9%。
IPO 全增发募了 $750亿, 马斯克和核心股东 85% 以上的票锁 366天,剩下的要等 Q2 财报后才阶梯解禁。
3/ 所以那个 $2.6万亿的总市值,是 95% 锁仓股按 5% 流通股的边际价格"标记"出来的纸面数字。
真正能买卖的流通市值,只有约 $1300亿。
5% 的筹码在定 100% 的价。这不是估值,是供需失衡。
4/ 薄流通是把双刃剑,但它对空头格外不友好:
可借券极少 → 借券费率会贵到离谱,空头每天都在交"过路费"
期权市场爆量,做市商被迫买现货对冲 → gamma squeeze 把价格越推越高
任何一点买盘都能制造夸张涨幅,逼空风险拉满
在筹码被锁死的阶段做空,你对抗的不是基本面,是流动性本身。
5/ 那基本面支持看空吗?支持——但还没到时候。
Q1 净亏损 $42.8亿、净利率 −54.8%、P/S ≈ 320 倍、FCF 为负;华尔街目标价中值 $177.5 已经低于现价,DCF 才 $48。
数字很难看,可问题是:在解禁放量之前,基本面对价格几乎不起作用。 决定价格的是那 5% 的筹码,不是利润表。
6/ 真正的做空窗口,不是某天的"冲高回落",而是供给侧拐点:
→ Q2 财报后的第一批阶梯解禁
→ 366天大解禁临近时
当流通盘从 5% 往上扩,锁仓筹码开始有出口,供需天平才会反转,纸面市值才会被迫向基本面回归。那时空头有筹码可借、有基本面背书、有供给放量做催化——风险收益比才合理。
7/ 结论:
现在不是做空 SPCX 的时候,是观察的时候。
薄流通 + 逼空 + gamma + 高昂借券成本,空在解禁之前 = 用真金白银赌一个还没到的拐点。
把"冲高回落"当顶部信号,在 meme 化的薄流通票里是最贵的错觉。
盯紧解禁日历,而不是 K线的一根上影线。
非投资建议。
SpaceX夜盘继续大涨，市值有望速通3万亿美元，连续超越亚马逊和微软，成为全球第4
谷歌达到3万亿美元市值用了27年，英伟达用了31年，苹果46年，微软49年。
很多人看到这些数字，第一反应是"又是散户炒作"，其实这是市场再为SpaceX重新定价。
先看一个细节：SpaceX最新公布，承销商行使了选择权，额外购买8333万股股票，IPO筹集约857亿美元，远超原定的750亿美元。
这说明机构不是在买一支股票，是在买一个不能缺席的位置。
为什么这个市值撑得住？三个逻辑：
① Starlink 是隐藏的印钞机
卫星宽带覆盖全球 100+ 国家，订阅用户已超 400 万，乌克兰战场、深海船只、偏远山区——这是谁都抢不走的垄断流量入口。这条赛道的天花板比亚马逊 AWS 还高。
② 政府合同是"无风险现金流"
NASA、美国军方、五角大楼——SpaceX 几乎承包了美国所有重要的太空任务。这不是 B2C 公司，这是穿着私企外衣的国家战略资产。
③ 火星是期权，不是故事
大多数分析师没把殖民火星折进估值，但市场在押注马斯克的执行力本身就值溢价——他是目前地球上唯一一个把"不可能"变成产品线的人。
当然，风险也是真实的：
收入体量和市值完全不匹配，估值透支了至少 5 年的想象空间。几万亿的市值对应的收入还不到苹果的零头。一旦 Starship 出重大事故，或者政府合同被竞标走，逻辑链就会断。
市场在说的不是"SpaceX 值 $3 万亿"，市场在说的是：如果太空是下一个互联网，你敢不持有它？
但这一轮上涨的本质不是 FOMO，是机构在问一个问题：
如果未来 20 年太空是下一个互联网，谁是那个时代的亚马逊？
目前只有一个答案。
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曾经的“比特币首富”李笑来 @xiaolai 现在已经完全淡出币圈了，转而专注在家庭教育、写作和AI开源贡献上。
我看了下他在github上非常活跃：他过去一年贡献了1.7万+次commit，2026年4月就提交了2600+次。
他的网站 slogan 是 “A lifelong student. Reborn with AI.”
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说实话，今天看到这个，我直接把手里所有其他AI记忆方案全停了🤩🤩🤩
YC总裁Garry Tan，把自己天天在用的生产级AI Agent记忆系统，完整开源了
这是他自己跑了很久的真实配置，管着10000+Markdown文件，3000+人物档案，13年的日历数据，5800条苹果笔记，还有所有的会议记录、原创想法
现在他把这套东西打包成了GBrain，MIT协议，所有人都可以免费抄作业
github 地址老规矩评论区自取👇
If you want your OpenClaw or Hermes Agent to be able to have perfect total recall of all 10,000+ markdown files, GBrain is here to help.
It's exactly my OpenClaw/Hermes Agent setup. MIT-licensed open source. Hope it helps you build your mini-AGI.
github.com/garrytan/gbrain
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很多不搞技术的朋友，装了 Claude Code，跑了几个提示词，然后就不知道怎么深入了。
虽然官方文档讲了一堆功能，但怎么组合使用、从哪学起，完全没头绪。
偶然在 GitHub 上找到 claude-howto 这份结构化的 Claude Code 实战教程。
提供了 10 个教程模块和可直接复制使用的配置模板，还用流程图展示每个功能的内部运作方式。
GitHub：github.com/luongnv89/claude-…
从斜杠命令、记忆系统、技能配置，到子代理、钩子脚本、插件开发，按从入门到进阶的顺序编排。
每个模块学完还能跑内置测验，帮你找出知识盲区。整套学完大概 11 到 13 小时，但 15 分钟就能上手第一个模板。
如果你用 Claude Code 只停留在对话阶段，想把它真正用出效率来，这份指南值得跟着走一遍。
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感谢小耳推荐，分享下我最近搜集了YouTube上关于Claude Code， 播放量超过30万的资源做的NotebookLM笔记。
这里面有你想知道的关于Claude Code的一切👇
notebooklm.google.com/notebo…
越用🦞，越觉得Claude code 值得学习，打通了飞书，Discord之后，基本也替代了🦞
推特上Claude code 研究较多的博主，跟上不迷路：
1、官方账号
Claude Code Community @claude_code — Anthropic 官方社区账号 · 精选社区最优质案例、开源工具和生态动态，是追踪 Claude Code 第一手信息的最快渠道
Anthropic @AnthropicAI — Claude 母公司官方账号 · 发布所有模型更新、Claude Code 新版本及官方文档，必须关注的权威来源
2、创始人 & 核心团队
Boris Cherny @bcherny — Claude Code 亲爸爸、Anthropic 负责人 · 持续分享团队真实工作流，包括并行 worktree、Plan 模式、CLAUDE.md 等进阶技巧，是最值得精读的原始来源
Thariq @trq212 — Anthropic Claude Code 核心工程师 · 深度撰文分享构建 Claude Code 的底层经验，包括 Prompt Caching 设计哲学与 Agent 架构思考，单篇帖子浏览量动辄百万
3、英文重度实战派
Dan Shipper @danshipper — Every 创始人 · 用 Claude Code 做产品并公开记录全过程，vibe coding 文化最有影响力的推手之一
swyx @swyx — AI Engineer 社区创始人 · 技术深度极强，第一时间解读 Claude Code 每次新特性的实际影响，兼顾技术细节与产业视角
Aakash Gupta @aakashgupta — 产品增长博主，Product Growth 播客主理人 · 持续产出高质量 Claude Code 实战指南，覆盖 MCP、Skills、GitHub 自动化全链路，被大量开发者转发收藏
Carl Vellotti @carlvellotti — Full-Stack PM · 专注 Claude Code 在产品经理工作流中的深度应用，从 Survey 到 PRD 到 19 张 Slides 全程自动化，教程口碑极佳
Theo @theo — t3.gg 创始人，百万粉丝开发者博主 · 长期深度使用并公开评测 Claude Code，直言不讳指出其优缺点，影响力覆盖大量前端与全栈开发者社区
Nick Dobos 📷@NickADobos — Browser Company 提示词工程师、独立开发者 · 代码运行在1亿+手机上的实战派，持续分享 Claude Code 与 indie dev 工作流结合的第一手经验
godofprompt @godofprompt — 提示词与工作流实战博主 · 专注 Claude Code 命令堆叠与进阶用法，整理了大量可直接复用的实战技巧
ykdojo @ykdojo — 开发者 & 社区贡献者 · 在 GitHub 整理并持续更新 45 条 Claude Code 实用技巧，是社区里做系统性总结做得最好的人之一
Noah Hein 📷@TheNoahHein — 独立开发者 · 深度探索 Claude Code 与数据库、多 Agent 协作的结合实践，分享真实项目中的工程细节
Dario Amodei @DarioAmodei — Anthropic CEO · 偶尔发布关于 Claude Code 战略方向与 AI 编程未来的深度思考，是理解 Anthropic 产品愿景的最直接窗口
Amanda Askell @AmandaAskell — Anthropic 研究员，Claude 性格设计负责人 · 分享 Claude 模型能力边界与行为设计背后的思考，帮助理解 Claude Code 底层逻辑
3、中文精选
宝玉 @dotey — AI 自媒体博主，198万粉丝 · 中文圈影响力最大的 AI 工具博主，深度研究 Claude Code 进阶配置与 Skills 生态，开源作品持续引发社区讨论
劳伦斯 @LawrenceW_Zen — Claude Code 教程博主 · 覆盖原版和国内版本完整使用流程，体系化教程适合从零上手，实时跟进封号与政策变化
鱼总聊AI @AI_Jasonyu — 出海工具与 AI 配置博主 · 专注 Claude Code 出海账号全套配置，电话卡、IP、支付一条龙，教程最为详细
Yanhua @yanhua1010 — AI 产品跟踪博主 · 持续整理 Claude 系列每次新发布的完整时间线，是追踪 Claude Code 版本迭代节奏最高效的中文来源
向阳乔木 @vista8 — 独立开发者 · 深度使用 Claude Code 构建实际项目，持续分享开源工具与 CLI 插件实战经验，动手能力强
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《如何在推特上秒抓最前沿的 AI 资讯》
每天花几小时刷 Timeline，看到的却全是过时资讯和广告？ 真正的 AI 资讯“赏金猎人”都在用 XHunt 实时监控全网热点。
核心玩法（保姆级）：
- 入口： 访问 trends.xhunt.ai 或安装 XHunt 插件（开源免费），查看侧边栏点「实时热门」。
- 筛选： 切换「推文」→ 选「AI」专题 (也支持AI子分类和语言区）
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最爽的点：
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用下来效率起飞，别让你的 Timeline 浪费你的时间！
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Wow, Tucker Carlson 采访 Jiang Xueqin
中学历史老师，正式成为华人聊政治的顶流 KOL
Professor Jiang Xueqin on how this war is likely to go and what happens to the world.
(0:00) How Will the Iran War Be Resolved?
(7:33) The 3 Major Trends We Will See Due to This War
(11:28) Will Japan Become a Nuclear-Armed Power?
(16:06) The Future of South Korea
(20:12) The Energy Crisis
(25:23) The Future of the GCC and Iran
(29:57) The Greater Israel Project
(35:11) How US Ground Troops Will Change the War
(36:46) Prof. Xueqin’s Advice to Donald Trump
(38:49) Is It Possible for the US to Get Israel Under Control?
(45:03) What Role Does Trump Play in All This?
(48:21) The Future of North America
(54:59) Are We Seeing the End of Europe?
(1:00:58) How Many Americans Truly Understand What’s Happening in the World?
(1:03:50) The Effort to Destroy Western Civilization
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刚刚过去的一夜整个ai行业又有大事发生！
谷歌凌晨再放大招！ai视觉设计软件 @stitchbygoogle 正式上线。
这是一个帮助人类进行ui设计的产品，无论是想要做网站还是做app的页面，都可以通过它来去一键完成，该产品的使用也是非常方便。从效果图来看，应该也是和香蕉2大模型进行了合作，各位小伙伴可以去体验一下。
该产品的推出也是得figma的股价暴跌了有10%，可以说这又是ai对一个新行业产生了竞争。
@askOkara 是一个ai cmo，它可以通过分析你给他的网站，来帮助人类自动的进行宣传推广，并且还会给出一系列的数据分析
claude和gpt写代码，stitch做视觉和ui，okara做cmo推广产品。ai工具的产品产业链也是闭环了。
小米集团也认领了hunter alpha，这个一直霸榜openrouter的大模型，还有小伙伴vibe coding了一个ai会对于各行业产生影响的网站，也还是蛮有趣的。madeye.github.io/jobs/
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