Norman

我怎麼用Gemini3 三分鐘就把論文做成了一個可交互的網站，閱讀效率翻了三倍
昨天日常讀行業安全相關的新聞和學術研究，不過有些論文實在硬核，讀一會兒就看不下去了。
我就想，能不能用vibe coding工具把論文變成一個可交互、可視化，甚至內建RAG和AI討論的網站呢？
說幹就幹，我選取了一篇 “Prompt Engineering vs. Fine-Tuning for LLM-Based Vulnerability Detection in Solana and Algorand Smart Contracts”的論文，主要講提示詞調優和微調哪個更能讓大模型發現漏洞。交給，用了 one shot prompt，很快地就出了一個非常有趣的網站。
如圖所見，把論文很好地分成了幾個部分，有概述，有關鍵發現（Deepseek比LLama表現好），同時也給出了論證細節（使用了什麼樣的訓練數據）
同時網站自帶Benchmark的圖表，能夠告訴我們兩個模型在不同的生態和策略下的具體得分情況。
並且在右側自帶一個隨時能夠答疑解惑的AI助手，例如我提問圖表中的F1 Score是什麼，AI助手很快就能調用論文內容給我做出回答。
我的感想是，vibe coding不一定要做什麼很大的產品，相反它適合精準地實現我們那些一閃而過的細微需求。原來那些需要人工高成本的事兒現在很輕鬆地能被AI解決掉。
Vi

今天也從 @Polymarket 上面賺到豬腳飯了

看了最近 Bitcoin 將取代黃金的討論，我覺得真正值得討論的不是黃金與 BTC 的對比，而是老錢與機構現在到底在買什麼？
這個週期和以往不同，它不是散戶牛、不是投機牛，它是 ETF + 上市公司金庫 + 大學基金 + 家族辦公室堆起來的機構牛市。
真正推高市值的，是傳統意義上的老錢。
而在當下敘事疲乏、流動性緊縮的背景下，錢流向哪裡，比價格更重要。
老錢講究現金流、講究託管、講究審計、講究能備案，所以這個週期真正要問的問題不是BTC會不會漲，而是老錢湧向加密後，錢會停在什麼資產上？
我的判斷很簡單：持牌交易所，完美匹配老錢偏好。
監管清晰、可審計、有商業現金流、能託管 RWA、能承接 ETF 入口。
而整個亞太，目前真正站在牌照最前面的是HashKey @HashKeyGroup
亞洲首個 IPO 的加密交易所 = 新增資金的定價權入口
要說為什麼 HashKey 是入口，就要先理解這輪錢是誰在推。
我給一些最近的數據：
Spot Bitcoin ETFs 累計流入 $29.4B+
Harvard Endowment BTC ETF 持倉 QoQ 增長 257%
全球家族辦公室調查發現：33% 已配置加密，非美部分增長 75%
對比過去散戶高峰單週期日均新增流入只有 300M~600M，這輪體量完全不是一個級別。
散戶炒方向，老錢定結構。這一輪，是結構牛。
更關鍵的是：老錢與散

25歲了 畢業入圈兩年
做過工程師也做過BD
是時候創造更有價值的事物了
the world is our oyster

2025年末你只需要一個人不到100美元就能開一個矽谷級的初創公司：
免費用Gemini 3開發並部署一個產品級的網站
2美元從namecheap買一個域名
8美元註冊一個帶藍標的x帳號
60美元從looka買logo和brand kit
That's all. 甚至加起來只有70美元。
然後你就可以開始做市場行銷，內容宣傳，找客戶開始賺錢了。

老師們 現在該做什麼？

Polymarket 扫尾盘实盘破产？超300钱包亏损近一半
自從unifai 上了自動掃尾盤的策略，我就一直在觀察策略實盤情況，很遺憾不到一個月的時間，Roi已經來到-38%，接近虧損一半。
仔細檢查其策略後我們可以發現，該策略避開了溫度市場（例如今日北京的溫度是多少），以及在15分鐘內的預測市場，每次僅用5%的資金，購入即將結算的市場裡。
但是仍然，避免不了每天的收益都是負數。這意味著，普通的掃尾盤策略來刷量博空投可能不僅沒用，還會虧損本金🥲

預期2-4倍回報，穩定幣基建Falcon 即將登入 @buidlpad 打新
簡單算筆帳：現在穩定幣市值2400億，到2030年預計翻十倍到2-3萬億市場。
這還只是保守估計，花旗給的樂觀預期是3.7萬億。
如此巨大的市場，勢必引來衆多玩家，而falcon就是其中實力雄厚的一個。
Falcon是DWF Labs管理合夥人Andrei Grachev親自下場做的項目，9個月時間USDf流通量就幹到了16.7億，協議TVL 17.2億美元。這增長速度有當年ethena的感覺了。
Falcon的優勢也不少，舉幾個關鍵點：
1⃣你拿任何流動性資產（BTC/ETH都行）去鑄造USDf，然後質押成sUSDf年化喫9.3%。
2⃣背後是基差套利+資金費率+跨交易所價差的組合策略，不是單純的ponzi。
3⃣多鏈部署也做得挺全：ETH/BNB/Tron/XRP EVM，Chainlink CCIP原生跨鏈。
4⃣World Liberty Financial還投了1000萬美元，WLFI自己啥都沒有市值都能這麼高，代表川普家族概念確實有高溢價，這個也會給Falcon加分不少。
回到這次Buidlpad打新：
• 只籌400萬美元（佔總供應1.14%，盤子不大）
• Tier 1: $0.0455，Tier 2: $0.0585
• 質押≥3000美元USDf能享受22%價格優勢

比特幣歷史新高，以太帶着一衆山寨狂飆突進。我卻提不起一點興趣，在接近這一輪週期頂點之際，我在思考下一個十年的100倍賽道是什麼。
而我的答案是：AI和穩定幣
我最近越來越感到，以agent爲代表的生產力範式在深遠地改變着我們的信息，工作和生活。
之後以1.2億美元的估值從a16z拿了1500萬美元投資。
暫且不論產品好壞，我認爲這種風向轉變是很明顯的，以Google爲代表的科技巨頭招聘要求和工作範式顯然過時了。
Google 創立於 1998 年，很早就強調“聰明的工程師”和計算機科學基礎，尤其是算法和數據結構。Google 的早期面試會問“寫出一個 O(log n) 的搜索算法”這類問題，隨着 Google 的成功，這種招聘模式被很多初創公司模仿。
但是隨着AI編程的能力越來越強，以cursor，claude code，GPT等爲代表的agent正迅速抹平這一技術差距。
事實上，我們需要的真的是那些算法知識嗎？其實不然。
吳恩達就在最近的YC演講中提到，以前他們團隊裏產品經理和工程師的配比大概是1：6，1：7。但是最近他們團隊有人提議把這個配比改成1:0.5 .
這是因爲，我們現在借助AI已經擁有了快速工程化和產品化的能力，而發現需求，驗證需求反倒是一種稀缺品。
這也意味着，無論是工作和創業，AI已經賦予了我們魔法般的能力去快速做出原型並且規模化。拉開大家差距的變成了一種品味和

沒有行情 等待黎明