CryptoPepper
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OnlyFansの創設者は43歳で亡くなった。癌だった。
Leonid Radvinsky、ほとんどの人はこの名前を知らないだろう。
しかし、彼は過去5年間で最も稼ぐことに長けたインターネット起業家の一人かもしれない。2018年に5000万ドル未満でOnlyFansの75％の株式を買収し、2024年までに配当だけで年間7億1000万ドルを稼いでいる。
Forbesの推定によると、彼が亡くなった時点での資産は47億ドルから78億ドルの間だった。彼はほとんどインタビューを受けず、公開のソーシャルメディアも持たず、従業員さえ彼を見かけることはほとんどなかった。真の裏方の人物だ。
しかし、今日私が話したいのは彼の人生の物語ではない。
私はOnlyFansのビジネスモデルについて語りたい。
このプラットフォームは本質的に一つのことをやっている：クリエイターとファンの間に立ち、20％を徴収し、クリエイターはコンテンツ制作、ファンの維持、トラフィックの獲得を担当し、プラットフォームは支払いのチャネルとインフラを提供する。
そして、すべての取引の5分の1を取り去る。2023年、プラットフォームの総取引額は65億ドルを超え、会社の利益は10億ドルを超えた。
Radvinskyは個人で4億7200万ドルの配当を受け取った。
この構造は非常にクリーンで嫉妬させるほどだ
原文表示Leonid Radvinsky、ほとんどの人はこの名前を知らないだろう。
しかし、彼は過去5年間で最も稼ぐことに長けたインターネット起業家の一人かもしれない。2018年に5000万ドル未満でOnlyFansの75％の株式を買収し、2024年までに配当だけで年間7億1000万ドルを稼いでいる。
Forbesの推定によると、彼が亡くなった時点での資産は47億ドルから78億ドルの間だった。彼はほとんどインタビューを受けず、公開のソーシャルメディアも持たず、従業員さえ彼を見かけることはほとんどなかった。真の裏方の人物だ。
しかし、今日私が話したいのは彼の人生の物語ではない。
私はOnlyFansのビジネスモデルについて語りたい。
このプラットフォームは本質的に一つのことをやっている：クリエイターとファンの間に立ち、20％を徴収し、クリエイターはコンテンツ制作、ファンの維持、トラフィックの獲得を担当し、プラットフォームは支払いのチャネルとインフラを提供する。
そして、すべての取引の5分の1を取り去る。2023年、プラットフォームの総取引額は65億ドルを超え、会社の利益は10億ドルを超えた。
Radvinskyは個人で4億7200万ドルの配当を受け取った。
この構造は非常にクリーンで嫉妬させるほどだ
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あなた方が作る法律AI大模型は法奸だ
あなた方が作る監督AI大模型は導奸だ
あなた方が作る投資研究AI大模型は投奸だ
あなた方が作る不動産AI大模型は地奸だ
あなた方が作る暗号化AI大模型は加奸だ
あなた方が作る米国株AI大模型は美奸だ
あなた方が作る健康診断AI大模型は体奸だ
あなた方が作る詐欺AI大模型は炸奸だ
原文表示あなた方が作る監督AI大模型は導奸だ
あなた方が作る投資研究AI大模型は投奸だ
あなた方が作る不動産AI大模型は地奸だ
あなた方が作る暗号化AI大模型は加奸だ
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あなた方が作る健康診断AI大模型は体奸だ
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昨年9月、OpenAIが論文を発表しました
論文の著者はOpenAIのAdam Tauman Kalai、Edwin Zhang、Ofir Nachum、そしてGeorgia TechのSantosh Vempalaです
彼らは数学的なフレームワークを構築し、その核心的な発見はこの不等式です：
生成エラー率 ≥ 2 × 判断エラー率
AIが「1+1は何か」という判断において1%の確率で誤りを犯すと仮定します。その場合、回答を生成する際に誤りが出る確率は少なくとも2%です
なぜ拡大するのか？1つの誤った判断が複数の誤った生成を引き起こすからです。例えばAIが「1+1=3」と判断した場合、同時に2つの誤りを犯しています：1+1=3が正しいと述べ、1+1=2が間違っていると述べる。1つの判断ミスは少なくとも2つの生成ミスになるのです
「わかりません」と答えれば0点です。適当に推測して、たとえ10%の確率で正解したとしても、期待得点は0.1点です。理性的な選択？推測です。 だからAIは「嘘をつくことを学んだ」のではありません。AIは訓練システムにより推測を強制されているのです
私はAIの自動化を半年以上続けてきました。データ収集から執筆、画像の配置まで、私のコンテンツシステムはすべてAIで運用されています
この論文は私の認識を何か変えましたか？ 正直に言
原文表示論文の著者はOpenAIのAdam Tauman Kalai、Edwin Zhang、Ofir Nachum、そしてGeorgia TechのSantosh Vempalaです
彼らは数学的なフレームワークを構築し、その核心的な発見はこの不等式です：
生成エラー率 ≥ 2 × 判断エラー率
AIが「1+1は何か」という判断において1%の確率で誤りを犯すと仮定します。その場合、回答を生成する際に誤りが出る確率は少なくとも2%です
なぜ拡大するのか？1つの誤った判断が複数の誤った生成を引き起こすからです。例えばAIが「1+1=3」と判断した場合、同時に2つの誤りを犯しています：1+1=3が正しいと述べ、1+1=2が間違っていると述べる。1つの判断ミスは少なくとも2つの生成ミスになるのです
「わかりません」と答えれば0点です。適当に推測して、たとえ10%の確率で正解したとしても、期待得点は0.1点です。理性的な選択？推測です。 だからAIは「嘘をつくことを学んだ」のではありません。AIは訓練システムにより推測を強制されているのです
私はAIの自動化を半年以上続けてきました。データ収集から執筆、画像の配置まで、私のコンテンツシステムはすべてAIで運用されています
この論文は私の認識を何か変えましたか？ 正直に言
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<>任意のAIと連携するための一つのコマンド（GitHubで🌟をお願いします）
<> WeChatを任意のAIに接続するための一つのコマンド
🤖 複数のAIバックエンド Claude Code CLI · Gemini CLI · Codex CLI · OpenAI API · Anthropic API
🖼️ 画像理解 画像を送信すると、AIが直接内容を分析（ビジョンモデル）
🎙️ 音声認識 組み込みのASR + ローカルのWhisperによるダブルバックアップ
🎬 動画分析 ffmpegによるフレーム抽出 + Whisperによる音声書き起こしで、動画内容を包括的に理解
📄 ファイル解析 PDF · Word · Excel · PPT · EPUB · コードファイルも完全対応
⚡ ストリーミング出力 AIの応答をリアルタイムのタイプライター効果でプッシュ
🔒 ハードコーディング不要 すべてのキーはセットアップウィザードによる対話式設定で、ローカルに保存
原文表示<> WeChatを任意のAIに接続するための一つのコマンド
🤖 複数のAIバックエンド Claude Code CLI · Gemini CLI · Codex CLI · OpenAI API · Anthropic API
🖼️ 画像理解 画像を送信すると、AIが直接内容を分析（ビジョンモデル）
🎙️ 音声認識 組み込みのASR + ローカルのWhisperによるダブルバックアップ
🎬 動画分析 ffmpegによるフレーム抽出 + Whisperによる音声書き起こしで、動画内容を包括的に理解
📄 ファイル解析 PDF · Word · Excel · PPT · EPUB · コードファイルも完全対応
⚡ ストリーミング出力 AIの応答をリアルタイムのタイプライター効果でプッシュ
🔒 ハードコーディング不要 すべてのキーはセットアップウィザードによる対話式設定で、ローカルに保存
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すぐにオープンソース化
おそらく全ネットで初めてCC＋を一緒に連携させた
速度に小さなベル🔔を鳴らして、1つのコマンドでローカルPC＋cursor/claude code/anti gravitityを直接接続できる
楽ちん！
原文表示おそらく全ネットで初めてCC＋を一緒に連携させた
速度に小さなベル🔔を鳴らして、1つのコマンドでローカルPC＋cursor/claude code/anti gravitityを直接接続できる
楽ちん！
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このいわゆる「AI自動イテレーションで最適戦略を見つける」GitHubのいくつかの問題点を簡単に説明します。
基本を理解している人はほぼ見なくていいです。これはただのごまかしです。
1. Sharpe 20.6、最大ドローダウン 0.3％ - ほぼ確実に過剰適合であり、現実ではあり得ません。ルネッサンスの大奨章ファンドですら、Sharpe比20を自称する勇気はありません。
2. 103回の実験すべてが同じデータで評価されており、資金費用やマーカー／テイカーの手数料は考慮されていません。
3. git reset／keepの仕組みは単に「履歴」をトレーニングセットとして使っているだけで、真のアウト・オブ・サンプル検証ではありません。
結論：全く役に立たず、つまらない。
原文表示基本を理解している人はほぼ見なくていいです。これはただのごまかしです。
1. Sharpe 20.6、最大ドローダウン 0.3％ - ほぼ確実に過剰適合であり、現実ではあり得ません。ルネッサンスの大奨章ファンドですら、Sharpe比20を自称する勇気はありません。
2. 103回の実験すべてが同じデータで評価されており、資金費用やマーカー／テイカーの手数料は考慮されていません。
3. git reset／keepの仕組みは単に「履歴」をトレーニングセットとして使っているだけで、真のアウト・オブ・サンプル検証ではありません。
結論：全く役に立たず、つまらない。
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I had a drink with the local human resources and social security bureau director and we talked about the pandemic.
In a town coordinating 300,000 people, do you know how many supply vehicles are needed during an epidemic?
It's not just dozens of 2-ton trucks, but hundreds of them—one truck every single minute. Now imagine that scaled up to 3 million people and how many supply vehicles would be needed.
I used to think it was all amateurish, but now I really don't dare think that way anymore.
原文表示In a town coordinating 300,000 people, do you know how many supply vehicles are needed during an epidemic?
It's not just dozens of 2-ton trucks, but hundreds of them—one truck every single minute. Now imagine that scaled up to 3 million people and how many supply vehicles would be needed.
I used to think it was all amateurish, but now I really don't dare think that way anymore.
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アリババの利益が67%急落
原因？AIへの投資が過熱しているため。クラウド事業の成長速度が鈍化
詳しく見ていくと：
第一層：アリババはAIに全力投資している。これは投資であり、損失を出している状態だ
第二層：クラウド事業の鈍化は、中国企業のクラウド導入の伸びがピークに達したことを示している
第三層：これは米国株のAI銘柄にとってむしろ好材料だ——競合他社が資金を投入して追い上げていることは、NVIDIAの競争優位性がより深まったことを意味する
アリババの株価が上がるか下がるかは気にしない。
私が気にしているのは：中国のAI企業が一斉に資金を燃やし続ける→チップの需要が急増→NVIDIAが恩恵を受ける、サプライチェーンを理解している人だけが利益を得る。株価だけに目を向けている人は搾取される。
原文表示原因？AIへの投資が過熱しているため。クラウド事業の成長速度が鈍化
詳しく見ていくと：
第一層：アリババはAIに全力投資している。これは投資であり、損失を出している状態だ
第二層：クラウド事業の鈍化は、中国企業のクラウド導入の伸びがピークに達したことを示している
第三層：これは米国株のAI銘柄にとってむしろ好材料だ——競合他社が資金を投入して追い上げていることは、NVIDIAの競争優位性がより深まったことを意味する
アリババの株価が上がるか下がるかは気にしない。
私が気にしているのは：中国のAI企業が一斉に資金を燃やし続ける→チップの需要が急増→NVIDIAが恩恵を受ける、サプライチェーンを理解している人だけが利益を得る。株価だけに目を向けている人は搾取される。
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Someone said Claude has racial bias.
To be honest, every LLM has bias. Because the training data is the biased internet.
The key question isn't "Does AI have bias" but "Do you know it has bias?"
Use AI as a tool, not as a mentor. Tools can have errors, mentors shouldn't.
原文表示To be honest, every LLM has bias. Because the training data is the biased internet.
The key question isn't "Does AI have bias" but "Do you know it has bias?"
Use AI as a tool, not as a mentor. Tools can have errors, mentors shouldn't.
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ボリス・チェルニーの物語は誰もが一度は見る価値がある。かつてホームレスで、車の中で寝ていた。後に独学でプログラミングを学び、テック企業のCTOにまでなった。彼がメモリリークバグを追跡する過程は、技術界の定番ケーススタディとなった。しかし私が伝えたいのは励ましのチキンスープではない。なぜなら、この人物こそあなたが今使っているClaude Codeの構築者だからだ。AI時代の「ゼロからイチへ」の物語はますます増えていくだろう。AIが学習曲線を平坦化したからだ。以前はプログラミングを独学で習得するのに3年かかったが、今はClaudeの助けで3ヶ月でできるかもしれない。AIはスキルのハードルを下げた。しかし、意志力のハードルは一ミリも下がっていない。
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あなたたちの「借金で借金の利息を賄う」計算は間違っている
5万円を借りて、6回の分割払い（プラットフォームの一般的な年利18%）、月々9800円以上！
2ヶ月目に京東白条で9800円を借りて返済し、月々の支払いは瞬く間に1万円を超える。
3ヶ月目にまた招聯金融を開いて、1.1万円を借りて穴を埋める……
3ヶ月で、借金は5万円から6.8万円以上に急増！
半年間ブレーキをかけなければ、車や家も半分分割払いで失ってしまう。
これが現状だ。銀行はお金に困っていない人にしか貸さず、本当に必要な人には貸さない。では、融資はどこへ行ったのか？ 以前は不動産や城頭投資もあったが、今は？ 空回転だ。
原文表示5万円を借りて、6回の分割払い（プラットフォームの一般的な年利18%）、月々9800円以上！
2ヶ月目に京東白条で9800円を借りて返済し、月々の支払いは瞬く間に1万円を超える。
3ヶ月目にまた招聯金融を開いて、1.1万円を借りて穴を埋める……
3ヶ月で、借金は5万円から6.8万円以上に急増！
半年間ブレーキをかけなければ、車や家も半分分割払いで失ってしまう。
これが現状だ。銀行はお金に困っていない人にしか貸さず、本当に必要な人には貸さない。では、融資はどこへ行ったのか？ 以前は不動産や城頭投資もあったが、今は？ 空回転だ。
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US stocks entered "structural late stage"? 6 data points:
1. Mag7 accounts for 40%+ of SPY
2. Market cap/GDP exceeds 200%
3. VIX long-term <20
4. Retail options volume at new highs
5. Buyback slowdown
6. Credit spreads widening
None fatal alone. All 6 stacked together? Going all-in without hedges = naked swimming
原文表示1. Mag7 accounts for 40%+ of SPY
2. Market cap/GDP exceeds 200%
3. VIX long-term <20
4. Retail options volume at new highs
5. Buyback slowdown
6. Credit spreads widening
None fatal alone. All 6 stacked together? Going all-in without hedges = naked swimming
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lmao feishuがopenclaw(つまりあなたの最初のAI従業員)をライブストリーム販売に出した@steipete
飞书がopenclawつまりあなたの最初のAI従業員をライブストリーム販売に出すなんて@steipete
飞书がopenclaWをライブストリームで販売に出すなんてつまりあなたの最初のAI従業員 @steipete
吃相有点难看
原文表示飞书がopenclawつまりあなたの最初のAI従業員をライブストリーム販売に出すなんて@steipete
飞书がopenclaWをライブストリームで販売に出すなんてつまりあなたの最初のAI従業員 @steipete
吃相有点难看
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非広告
zixi @ZixiStablestock が開発している stablestock を試してみましたが、確かに驚きました。
どのような課題を解決したのか、説明します。
1. 香港株・米国株の種類が豊富で、ほぼ市場内のすべての株式を網羅しています。
2. USDT で全ての株を購入でき、損耗を減らすことができる点が非常に気に入っています。
3. IPOを開始したようで、今後は香港株のIPOにも参加できるようです。
4. 取引前後のサポートもあり、これをサポートしていないクリアリングルートがほとんどです。
手数料も比較的低く、本当に素晴らしいです。
原文表示zixi @ZixiStablestock が開発している stablestock を試してみましたが、確かに驚きました。
どのような課題を解決したのか、説明します。
1. 香港株・米国株の種類が豊富で、ほぼ市場内のすべての株式を網羅しています。
2. USDT で全ての株を購入でき、損耗を減らすことができる点が非常に気に入っています。
3. IPOを開始したようで、今後は香港株のIPOにも参加できるようです。
4. 取引前後のサポートもあり、これをサポートしていないクリアリングルートがほとんどです。
手数料も比較的低く、本当に素晴らしいです。
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携帯電話のセルフィーを1枚失い、その後、この自動化された画像作成もどんどん良くなっています。
ソーシャルメディアの自動化工場はほぼ修正が終わっています。
あとはもう一つ自動化を作れば、ローカルで操作して自動的に投稿できるようになります。
このAIの搭載度はなかなかいい感じです😐
原文表示ソーシャルメディアの自動化工場はほぼ修正が終わっています。
あとはもう一つ自動化を作れば、ローカルで操作して自動的に投稿できるようになります。
このAIの搭載度はなかなかいい感じです😐
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