巴菲特的财富传奇：从2500万到1100亿的投资魔法
沃伦·巴菲特，这位被誉为“股神”的投资大师，通过其独特的投资策略和眼光，创造了一个又一个财富神话。让我们回顾一下他令人瞩目的财富增长之路：
- 39岁：巴菲特的财富达到2500万美元。这一阶段，他通过伯克希尔·哈撒韦公司的投资，逐步建立了稳固的财务基础。
- 49岁：他的财富增长了10倍，达到2.5亿美元。在这十年中，巴菲特精准地选择了多个高潜力公司，使其资产快速增值。
- 59岁：财富进一步翻了4倍，达到了10亿美元。此时，巴菲特已经在投资界树立起不可动摇的地位。
- 69岁：进入爆发期，其净资产飙升至300亿美元。这段时间正值互联网泡沫时期，他凭借冷静分析和谨慎投资，从中受益匪浅。
- 79岁：财富继续增长到600亿美元。即便在市场波动中，巴菲特仍然保持稳健增长，展现出非凡的投资智慧。
- 89岁：他的个人净资产达到惊人的1100亿美元。这不仅是他卓越投资能力的体现，也证明了长期价值投资策略的威力。
巴菲特的成功不仅仅在于其敏锐的市场洞察力，更在于其坚持不懈的长期投资哲学。他用事实证明，真正强大的人无需向他人证明什么，他们将在市场中自然而然地展现自己的实力。这样的传奇故事无疑是对所有投资者的一种激励和启示。
据https://t.co/St5O59mmxt分析，OpenAI的o1模型在解决复杂企业用例方面展现了强大的推理能力。让我们用一个简单的例子来说明：
想象一下，你有一份复杂的合同文件，其中包含类似“本合同自以下最后签署日期起生效”的条款，并且文件中有多个签署日期。当你让AI找出合同的生效日期时，AI需要先理解这个嵌入的规则，然后找到最后一个签署日期。
很多AI模型可能会在文档中随便找个看起来合理的日期返回给你，作为生效日期。有些模型可能能找对日期，但当需要处理多个变量时就容易出错。
而o1模型则能够“思考”如何在文档中找到正确的“生效日期”，并验证它自己的工作。虽然你可以通过为数据集提供“提示”来纠正其他模型的错误，但o1似乎可以更自然地处理这些问题，并且能够同时处理更多请求而不容易混淆。
这对于复杂的业务流程非常有用，因为它能准确返回数据，而不需要事先做大量准备工作。令人惊讶的是，每一次新模型的突破都为企业打开了越来越多的应用场景。
据https://t.co/St5O59mmxt分析，OpenAI SDKs的新功能引入了请求ID，这使得调试失败的请求变得更加简单。现在，每个API请求都会有一个独特的请求ID，你可以通过一个名为`_request_id`的顶级属性来访问这个ID。
简单来说，当你在使用OpenAI的API时，如果遇到任何问题或错误，这个请求ID可以帮助你更容易地追踪和定位问题的根源。
例如，如果某个请求没有按预期返回结果，你可以使用该请求ID与OpenAI的支持团队沟通，他们可以通过这个ID快速找到相关的请求记录，从而更有效地帮助解决问题。这就像是在快递查询系统中输入包裹号来查看包裹状态一样方便。
OpenAI突破性o1模型：通过多路径推理和自适应学习提升AI推理能力！
1. 优化思考过程：类似于AlphaGo通过计算资源来扩展蒙特卡洛树搜索（MCTS），OpenAI也在使用大量计算资源来优化o1模型的思维过程。在回答问题之前，o1会经过深思熟虑，以确保提供最佳答案。
2. 多路径推理：o1模型会考虑多种可能的解决路径，然后通过一个“评论家”模型对这些路径进行评分，以选择最优的推理路径。这就像在一棵树结构中找到通向最佳答案的路径。
3. 性能提升：通过增加推理时的计算能力，成功的推理路径被反馈到o1模型中，从而在未来任务中提升其表现。这样，o1能够在不断“学习”中变得更为聪明和高效。
举个例子，假设你询问o1关于如何优化某种区块链协议。o1首先会考虑所有可能的技术方案，通过内置的“评论家”模型评估每个方案的可行性和有效性。最终，它会选择出一种最优方案，并将这一成功的推理过程存储起来，以便在未来遇到类似问题时更快地找到解决方案。这种方法使得o1不仅可以应对复杂问题，还能随着时间推移不断提高自己的解决能力。
这种方法类似于qwen在其最新模型中所采用的策略，即针对特定任务或领域优化模型性能。这意味着，当你提出一个问题时，系统会自动选择最适合回答该问题的模型，从而提高效率和准确性。
想象一下，你是一位金融分析师，正在使用AI工具来预测加密货币市场的走势。你输入了一些关于比特币近期价格波动的数据和你的分析需求。此时，AI系统自动将你的请求路由到一个专门针对金融市场的小型模型，这个模型经过特别训练，具备丰富的金融市场知识和分析能力。
这个小型模型快速处理你的请求，并返回一个详细的报告，其中包括对比特币未来走势的预测、潜在影响因素的分析，以及相关的投资建议。这种自动化路由机制确保你获得的是经过优化和精准调整的专业分析结果，而不是一个通用模型给出的笼统建议。这种高效、精准的响应正是利用小型专用模型带来的优势所在。 
最新消息：摩根大通首席执行官杰米戴蒙表示，美联储明天将降息 25-50 个基点。
揭秘AI代码生成的秘密武器：打造更高效、更安全的未来！
为了解决这一问题，我们需要更加确定性的输出，并结合自动化测试、类型安全和自愈机制来优化特定工作流程。以下是实现这一目标的方法：
1. 用户定义标准操作程序（SOPs）：用户可以用自然语言为给定工作流程或设计模式定义标准操作程序。
2. 结构化输出：每个工作流程都有自己的结构化输出，这些输出会被注入到模板文本中，以确保一致性。
3. 无匹配工作流程时使用AI生成：如果找不到匹配的工作流程，则直接使用AI模型进行非确定性代码生成。
4. 自愈机制：通过反射、类型检查和容器化代码执行结合自动化测试，实现对生成代码的“自愈”，以修复潜在的问题。
通过这些措施，可以提升AI生成代码的可靠性和安全性，减少潜在漏洞并提高效率。这一方案对于在Web3区块链领域中应用AI工具尤为重要，因为该领域对安全性和效率有着更高的要求。 
找到你的梦想远程工作！一张图搞定所有平台！
这张图表列出了寻找远程工作的最佳网站和平台，帮助你轻松找到适合的工作机会：
- 全球自由职业者平台，你可以在这里提供服务并找到来自世界各地的客户。
- 专注于远程工作的招聘网站，100%致力于远程职位。
- 特别适合寻找初创公司工作的地方。许多职位都是远程友好或完全远程的，可以按地点、职位类型、工作经验等级和公司阶段进行筛选。
- 提供各种领域的精选远程工作列表。该网站对雇主和职位列表进行审核，以确保合法性和福利。
5. Reddit：
- 浏览子版块如r/remotejobs、r/telecommuting和r/workonline，获取职位列表和其他远程工作者的建议。
6. LinkedIn Jobs：
- 全球最大的职业社交网络，也是寻找远程工作的绝佳来源。搜索时使用“remote”过滤器。
- 使用“remote”过滤器来帮助你找到你所在领域的远程工作机会，还可以通过关键词搜索整个网站的相关职位发布。
8. Facebook Groups：
- 有很多专门针对远程工作的群组，雇主会在这些群组中发布职位信息。加入像“Remote Work & Jobs for Digital Nomads”或“Online Freelance Jobs for Mom”等群组。
利用这份速查表，你可以迅速找到最适合你的远程工作平台，从而开启灵活办公的新生活！ 
2024年AI代理生态系统全景图
这张图展示了2024年AI代理（AI Agent）生态系统的全貌，分为四个主要层次，每个层次都扮演着重要角色：
1. 生态系统层（Ecosystem Layer）：
- 基础模型：例如OpenAI GPT等，这些是构建AI代理的基础。
- 企业应用：如Hubspot的https://t.co/Mm4Ea8Bopv和Salesforce的AgentForce，专注于企业级解决方案。
2. 应用层（Application Layer）：
- 代理应用（Agent Apps）：这是最大的部分，预计会有成千上万的公司涌现。支持多模态输入（如传感器、知识数据）和输出，并且无需编写代码，未来可以动态生成。
- 代理平台（Agent Platforms）：帮助开发者构建AI代理，如MultiOn、Adept、CrewAI和Lyzr等平台。
3. 管理层（Management Layer）：
- 权限与安全（Agent Permissions/Security）：包括代理身份认证、多级凭证和代理能力。
- 管理功能（Management）：涵盖观察、合规、群体管理、仲裁、支付和改进等多个方面。
4. 数据层（Data Layer）：
- 专有/私有数据（Exclusive/Private Data）：访问企业、政府及个人数据等。
- 开放数据（Open Data）：公共数据提供者和爬取服务。
- 统一API（Unified APIs）：快速获取信息或执行交易，无需模仿点击路径。
这些层次共同构成了一个复杂而高效的AI代理生态系统，预计将在未来几年内彻底改变互联网和企业软件领域的商业模式。 
Pixtral 12B - MistralAI的首个多模态模型，引领AI新潮流！
MistralAI推出了他们的最新力作——Pixtral 12B，这是一款能够处理文本和图像的多模态模型。它在文本和多模态基准测试中表现出色，展现了强大的处理能力。下面是一些关键亮点：
- 强大的视觉编码器：配备全新的400M视觉编码器，这意味着它能够高效地处理图像数据。
- 灵活的图像输入：支持不同大小的图像以及多图像输入，使得处理更为灵活多样。
- 高效的序列长度：拥有128的序列长度，确保在复杂任务中也能保持高效运行。
- 开放源代码许可：采用Apache 2.0许可证，鼓励开发者社区进行创新和扩展。
想象一下，一个在线购物平台可以利用Pixtral 12B来增强用户体验。用户上传一张他们喜欢的家具图片，该模型不仅能提供详细描述，还能推荐与之相似风格或颜色搭配的其他家具。这种多模态能力将使购物变得更加直观和个性化。
这个创新无疑为人工智能的发展开辟了新的方向，使我们更加期待未来AI在日常生活中的应用！
OpenAI用户狂喜！o1-mini消息限额暴涨7倍，o1-preview限额也大幅提升！
OpenAI为了让Plus和Team用户能够更多地使用其服务，特别提高了消息限额。具体来说：
- 对于o1-mini模型，消息限额从每周50条提升到了每天50条，相当于增加了7倍。
- 对于o1-preview模型，虽然它的成本较高，但消息限额也从每周30条提升到了每周50条。
这意味着用户可以在这些模型上发送更多的消息，从而更频繁地使用这些强大的AI工具。
根据https://t.co/St5O59mmxt的分析，这张图将市场细分为四个象限：Crypto Native vs 传统，基础设施 vs 应用。通过对每个象限的观察和解读，可以得到以下结论和预示：
1. 第1象限（Crypto Native + 应用）：
- 现状：这个象限主要集中在DeFi领域，强调L2解决方案（如Arbitrum、Optimism）、主流区块链（ETH、SOL）以及开发者生态的差异性。
- 核心：以开发者生态和TVL（总锁仓量）为核心，依赖于gas费模型。
- 预示：这个领域目前享受着流量红利，但需要不断创新和优化技术，以维持其竞争优势。
2. 第2象限（Crypto Native + 场景）：
- 现状：这一象限目前显得迷茫，缺乏明确的方向和杀手级应用。AI+等新兴技术可能成为未来的突破点。
- 核心：商业模式尚不明确，需要探索收入分红和回购等机制。
- 预示：未来这个象限需要找到明确的应用场景或技术突破点，否则可能会陷入停滞。
3. 第3象限（传统 + 基础设施）：
- 现状：此象限主要关注ETF和RWA（真实资产），但受到较多FUD（恐惧、不确定性和怀疑）的影响。
- 核心：依赖于牌照和合规渠道，引入传统资金与真实资产。
- 预示：虽然当前面临较多不确定性，但合规性的加强和传统资金的进入可能为该领域带来新的机会。
4. 第4象限（传统 + 场景）：
- 现状：这个象限有一些突破，特别是在NFT、Meme以及Telegram web2用户转化方面。
- 核心：KPI是流量和转化率，通过CEX等平台实现变现。
- 预示：如果能够继续吸引更多传统用户并提高转化率，这个象限有望实现更大突破。
概述
总体来看，目前市场呈现出不同的发展态势。第1象限正处于繁荣期，但需要持续创新；第2象限迷茫，需要找到明确的发展方向；第3象限受到FUD影响，但合规性加强可能带来新机会；第4象限则在逐步突破，需要继续提高用户转化率。
未来市场走向仍然扑朔迷离，但各个领域都有其独特的发展潜力和挑战。关键在于如何抓住机遇、应对挑战，并持续创新以推动行业发展。
世界啤酒大揭秘：探索各地经典啤酒的独特魅力
据https://t.co/St5O59mmxt分析，这张图表详细介绍了世界各地的经典啤酒分类和特点。以下是主要类别和对应的啤酒类型：
艾尔啤酒
1. 淡色艾尔：
- 淡色艾尔（ABV: 4-7%）
- 印度淡色艾尔（ABV: 4.6-9%）
- 琥珀艾尔（ABV: 4-7%）
- 护卫啤酒（ABV: 6-8%）
2. 棕色艾尔：
- 英格兰棕色艾尔（ABV: 3-5%）
- 英格兰坚实艾尔（ABV: 4-7%）
3. 烈性艾尔：
- 英国老艾尔（ABV: 6-9%）
4. 比利时艾尔：
- 金色艾尔（ABV: 7-12%）
- 深色艾尔（ABV: 4-7%）
5. 苦啤酒：
- 英格兰苦啤酒（ABV: 3-5%）
- 特别苦啤酒（ABV: 4-7%）
拉格啤酒
1. 拉格：
- 慕尼黑淡啤酒（ABV: 4-6%）
- 慕尼黑黑啤酒（ABV: 4-7%）
2. 多特蒙德啤酒：
- 多特蒙德啤酒（ABV: 4-6%）
3. 维也纳啤酒：
- 维也纳啤酒（ABV: 4-7%）
博克
1. 博克：
- 博克（ABV: 5.7-6.5%）
- 双博克（ABV: 6.5-9%)
2. 冰博克：
- 冰博克 (ABV：9-15%)
世涛
1. 干世涛:
干世涛 (ABV：4-6%)
2. 甜世涛
（ AB V：4-7%)
3 . 燕麦世涛
（ AB V : +.-7%)
4 . 帝国世涛
（ AB V :8--12%)
修道院啤酒
1 . 双倍啤 酒
（ AB V :6.-9%)
2 . 三倍 啤 酒
（ AB V :8.-12%)
老式 啤 酒
1 . 老 式 啤 酒
（ AB V :4--70%)
科 隆 风 格 啤 酒
（ AB V :4.-60%)
小麦 啤 酒
1. 柏 林 小 麦 啤 酒
( A B v : .0.-5%)
白 啤 酒
( A B v : .0.-70%)
莱 比 锡 克朗
波 特 啤 酒
1 . 棕 色 波 特 啤 酒
( A B v :0.-70%)
强 波 特 啤 酒
( A B v :50%-70)
兰 比 克 啤 酒
1. 兰 比 克
( A B v :.3%-60)
法兰
综 上 所述 ， 世界 各地 的 精 美 的 啤 酒 种类 丰 富多 样 ， 无论 您 是 喜爱 清 爽 的 拉 格 ， 或者 是 喜爱 浓郁 的 世 涛 ， 都 可以 在这 张 图 表 中 找到 自己 喜欢 的 类型。 
未来几年将颠覆人类历史！你准备好了吗？
未来几年将比人类历史上任何一个时期都更加动荡不安。预计会发生以下这些事情：
- AI创新将以惊人的速度发展：人工智能技术的进步将超乎想象，可能彻底改变我们的生活和工作方式。
- 现有巨头和垄断者将竭尽全力保护他们的地位：为了保持市场控制权，科技巨头们将采取一切手段，包括法律战、并购和反竞争行为。
- 好莱坞和媒体界将加大反AI宣传力度：面对人工智能的威胁，娱乐业和媒体界可能会掀起一波波反AI运动，试图阻止技术对其行业的冲击。
- 如果不继续支持开源，其他国家可能会超过美国：在全球科技竞赛中，如果美国不大力支持开源项目，其他国家有可能在科技领域超越美国，成为新的领导者。
这些复杂多变的局势将使得未来充满挑战。在理想世界与反乌托邦之间，仅有一线之隔。
准备好迎接这场风暴吧！
1. AI主导职场：大量工作岗位被AI取代，人们被迫寻找新的生存方式。
2. 垄断巨头横行：大型科技公司掌控了更多资源，小企业生存艰难，市场竞争环境恶化。
3. 反AI运动升级：各大电影、电视剧充斥着对AI的恐惧描绘，公众舆论逐渐对AI技术产生抵触情绪。
4. 科技冷战加剧：在支持开源与封闭系统之间的博弈中，进入新一轮科技冷战，各自为实现技术霸权而不懈努力。
请做好心理准备，这场前所未有的变革即将到来。
安静的力量！揭示内向者如何主宰职场！
图中还提供了7个领导者如何激发内向人才的实用建议，包括给予准备时间、鼓励书面输入、一对一交流、低调认可、利用他们的优势、创造安静空间以及定期检查和倾听。
总结：
1. 深思熟虑：内向者擅长分析和解决问题。
2. 同理心强：他们理解并共情团队情绪。
3. 专注工作：能深入集中，提高生产力。
4. 高效倾听：善于理解和回应他人需求。
5. 压力下冷静：在挑战面前保持平静。
6. 观察敏锐：注意到其他人可能忽略的细节。
7. 独立自主：自我激励，不需过多监督。
8. 谨慎行事：小心处理风险，做出深思熟虑的选择。
这张图不仅展示了内向者的强大之处，还为领导者提供了切实可行的方法来激发这些安静但不可忽视的人才。 
现代社会的“毒品”！多巴胺竟然成了新型精神鸦片！
现代社会简直是让人“乐此不疲”的大舞台！看看这张图，简直就是一本如何把自己变成“多巴胺奴隶”的指南。图中总结了三大让你上瘾的东西：游戏、短视频和盲盒。
据https://t.co/St5O59mmxt分析，这些东西简直是专为剥削你的大脑设计的。
1、游戏通过等级挑战和奖励机制，让你不停地分泌多巴胺，每一关都是一个小小的精神高潮；
2、短视频则通过高频短期的满足感，让你在不断刷新的信息流中无法自拔；
3、至于盲盒，那种不确定性奖励简直让你欲罢不能，总想着下一个会不会更好。
然后，图中还试图告诉你如何利用这些上瘾机制来提升自己。呵呵，真是滑天下之大稽！分解目标、提高专注力、设定奖励机制，这些所谓的“自我提升”方式，难道不是在给自己找借口继续沉迷吗？
总结：
1. 游戏：利用分级挑战和即时奖励让你持续上瘾。
2. 短视频：高频短期满足感让你无法停止刷屏。
3. 盲盒：不确定性奖励让你不停追逐下一次惊喜。
现代社会的这些“毒品”，真是把人类智慧玩弄于股掌之间，令人不禁拍案叫绝！ 
OpenAI o1 预览版竟然智商爆表！超越所有AI！
据https://t.co/St5O59mmxt分析，这张图展示了不同AI在最近7次IQ测试中的平均得分。结果令人震惊，OpenAI o1预览版的表现遥遥领先，达到了IQ 140以上，而其他主流AI如GPT-4、Claude-3 Opus和Llama-3.1等的得分则大多集中在90到110之间。特别是视觉类AI，如Claude-3.5 Sonnet (Vision) 和GPT4 Omni (Vision)，表现相对较弱，得分仅在50到60左右。
总结：
1. OpenAI o1 预览版：无可争议的智商冠军，得分高达140以上。
2. 主流语言模型：如GPT-4、Claude-3 Opus等，得分大多集中在90到110之间。
3. 视觉类AI：表现较为逊色，得分集中在50到60之间。
这次测试结果突显了OpenAI o1预览版在人工智能领域的领先地位，其卓越的性能将有望带来更多颠覆性的创新。 
iOS 18 将在不到 24 小时内发布！ 🚨
更新将于太平洋夏令时间上午 10 点开始 https://t.co/SNtmQiA3Gy 
深入解析o1架构：借助Claude的逆向工程
这张图展示了o1的模型架构的高层次设计，通过逆向工程和Claude的帮助，对其进行了详细分析。
1、数据生成（Data Generation）
数据生成模块负责创建用于训练的数据，包括：
- 合成数据生成器（Synthetic Data Generator）
- 人类专家（Human Experts）
- CoT数据库（CoT Dataset，链式思维数据库）
- 现实世界和沙盒数据（Combined real and sandbox data）
这些数据被汇集起来，形成训练数据，用于后续模型的训练阶段。
2、训练阶段（Training Phase）
训练阶段主要由以下几个模块组成：
- 语言模型（Language Model）：这是核心的AI模型，负责处理和理解语言数据。
- RL环境（RL Environment）：强化学习环境，用于模型优化。
- 奖励函数（Reward Function）：包括验证（Verification）和人类反馈（Human labeling），用来指导模型学习。
- 策略优化器（Policy Optimizer）：包括梯度压缩、Panzar系统、探索与利用等，用于优化模型策略。
在这个阶段，模型通过强化学习和高级技术进行训练，不断优化性能和效率。
3、推理阶段（Inference Phase）
推理阶段包括：
- 训练好的模型（Trained Model）：已经通过强化学习和高级技术优化的模型。
- 多任务生成（Multi-tasking Generation）：处理多个任务的能力。
- 最终响应（Final Response）：生成最终的输出结果。
- CoT生成和微调（Generated CoT and Refinement）：根据链式思维生成并微调结果。
- 效率监控（Efficiency Monitoring）：实时监控模型的性能。
4、关键注释
- 大规模CoT存储进入RL环境是作者自己的假设：作者认为OpenAI可能会使用从现实世界中生成的大量链式思维来进一步调整和优化RL模型。
举例说明：
假设你是一名研究员，想要构建一个能够进行多任务处理的AI系统。你可以参考这个o1架构：
1. 首先，收集并生成各种类型的数据，包括合成数据、人类专家提供的数据以及现实世界的数据。
2. 接着，利用这些数据训练你的语言模型，并在强化学习环境中进行优化，通过奖励函数和策略优化器不断提升模型性能。
3. 最后，将训练好的模型部署到推理阶段，使其能够处理多任务并生成最终响应，同时监控其效率并进行必要的微调。
这种架构不仅适用于语言处理，还可以扩展到其他领域，如图像识别、游戏开发等，通过不断优化强化学习过程，使得AI系统更加智能高效。 