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Tokenomics:AI有损益表,该读一读了

Tokenomics:AI有损益表,该读一读了

亚马逊、谷歌、Meta、微软等巨头今年将在AI基础设施上合计投入超过5000亿美元,但真正的成本大头可能不是训练模型,而是模型日常运行时的“推理”开销。业界正在用“Tokenomics”(代币经济)重新审视AI的真实账单。

多智能体 LLM 中文金融交易框架,已经 3.1w star 了 TradingAgents-CN 是基于原版 TradingAgents 做的中文增强版,专门面向中文用户做股票研究与策略实验。 能力核心: • 多智能体协作分析(基本面、技术面、新闻、情绪等) • 支持 A股、港股、美股 • 中文界面 + 完整 Web 前后端 • 可接入国产大模型(DeepSeek、Qwen 等) • 支持批量分析、自选股、模拟交易、报告导出 定位很…

多智能体 LLM 中文金融交易框架,已经 3.1w star 了 TradingAgents-CN 是基于原版 TradingAgents 做的中文增强版,专门面向中文用户做股票研究与策略实验。 能力核心: • 多智能体协作分析(基本面、技术面、新闻、情绪等) • 支持 A股、港股、美股 • 中文界面 + 完整 Web 前后端 • 可接入国产大模型(DeepSeek、Qwen 等) • 支持批量分析、自选股、模拟交易、报告导出 定位很…

TradingAgents-CN 是一个已获 3.1 万 Star 的开源项目,把原版 TradingAgents 改造成面向中文用户的多智能体金融交易研究框架,可用于 A 股、港股、美股的研究与策略实验,官方定位是学习研究用途,不提供实盘交易指令。

Graph engineering is the new loop engineering which is the new harness engineering which is the new context engineering which is the new prompt engineering. Hope this clarifies any confusion.

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风投机构First Mark合伙人Matt Turck用一句话调侃AI行业术语的快速更迭——图工程、循环工程、工具链工程、上下文工程、提示工程,本质都是同一件事的层层换皮。这条推文之所以引发共鸣,是因为它戳中了AI应用开发中一个真实的困惑:概念越来越多,但解决问题的思路其实一脉相承。

I believe the way we use computers will soon change forever. We’re moving from doing work manually with a keyboard, mouse, and laptop to directing agents in the cloud using our voices. In my new essay, I cover why: 1….

I believe the way we use computers will soon change forever. We’re moving from doing work manually with a keyboard, mouse, and laptop to directing agents in the cloud using our voices. In my new essay, I cover why: 1....

2026 年 8 月 12 日,Peter Yang 在 X 上发文称,电脑交互方式将迎来根本性变化——人们会从“手动操作”转向“语音指挥云端 Agent”,并认为语音将成为新的软件编排层。这个判断值得关注,因为它指向 AI Agent 替代传统软件界面的路径。

既然我拥有Claude的输出,为什么不能拿它们训练自己的模型?

既然我拥有Claude的输出,为什么不能拿它们训练自己的模型?

Anthropic 在官方支持文档中确认:用户拥有 Claude 生成内容的“所有权”,但如果想拿这些输出去训练 AI 模型,必须先获得书面许可,且禁止用于训练与 Anthropic 竞争的通用型模型。这件事的价值在于,它把“数据归属”和“训练使用权”明确切开,也暴露了大模型公司护城河的真实位置。