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「市场下跌速度快于上涨」这一点确实是行为金融学中被广泛观察和证实的现象之一，常被称为下跌加速（downside acceleration）、不对称波动（asymmetric volatility）或慢牛快熊的经典表现。行为金融学主要透过**展望理论（Prospect Theory）及其核心概念损失规避（loss aversion）**来解释这一点，并有大量实证数据支持。核心解释机制：损失规避 + 处置效应 + 羊群行为的放大展望理论（Kahneman & Tversky, 1979）指出：人们对损失的心理痛苦大约是等额获利快乐的2–2.5倍（损失规避系数通常落在2.25左右）。 价值函数在获利区是凹的（边际敏感度递减），在亏损区是凸的（边际敏感度也递减，但斜率更陡）。 这导致市场参与者在不同阶段的行为极不对称：上涨阶段（慢牛） 投资者获利后倾向「处置效应」（Disposition Effect）：急于实现利润、锁定快乐 → 产生获利了结卖压 → 上涨过程被不断「压制」、需要更多买盘逐步消化 → 涨势缓慢、震荡多。 下跌阶段（快熊） 投资者亏损后极不愿实现损失（避免心理痛苦）→ 死抱、惜售 → 成交量先萎缩。 但一旦跌破关键心理关卡（融资断头线、止损单、众人恐慌点），损失规避引发恐慌性抛售 + 羊群效应（herding） + 止损连锁 → 卖压瞬间集中爆发 → 价格垂直崩跌。 这种不对称导致「上涨需要时间累积买盘，下跌只要一波恐慌就够」。实证证据支持行为金融与市场微观结构的研究已累积大量数据：不对称波动现象（Asymmetric Volatility Phenomenon, AVP） 市场下跌时的波动率上升幅度远大于同等幅度上涨时的波动率上升（Black 1976 后被广泛验证）。 下档相关性远高于上档 Ang & Chen (2002) 等研究显示：股票与大

很多人在讨论现在的「AI 开源」时，确实常有这种感觉：「开源？开什么源？根本没给完整的代码啊！」这句话其实点出了目前 AI 领域最核心的争议之一：传统软体的开源定义，跟现在大模型的「开源」已经不太一样了。传统开源 vs. 现在 AI 的「开源」传统开源（例如 Linux、Apache、TensorFlow 早期）：给你完整的源代码（source code） 你可以自己编译、修改、debug、重现整个建置过程 训练/执行逻辑都在代码里，资料怎么处理、怎么优化都看得见 现在主流的「开源大模型」（2024–2026 年常见情况）：通常只给你三样东西：模型权重（weights） → 训练完的参数档，能直接拿来 inference 或微调 模型架构（architecture） → 层数、head 数、注意力机制等定义 推理代码（inference code） → 怎么把权重载进来跑出结果 但最关键的两样东西几乎都不给：训练代码（完整的 pre-training / post-training 流程） 训练资料（到底吃了哪些资料、怎么清洗、怎么配比） 所以很多人会说： 「你这只是开了『开放权重』（open weights），根本不是真的开源（open source）！」为什么厂商不愿意给完整训练代码 + 资料？训练代码： 高度耦合自家丛集管理、分散式训练框架、内部工具链，开出去别人看不懂也跑不起来，还可能泄漏工程 know-how。 训练资料： 这才是真正的地雷。 资料量动辄几兆 token 里面几乎不可避免包含版权内容、爬虫抓的网页、私有资料等 一旦完整公开，等于自己承认「我们用了这些可能侵权的资料来赚钱」，法律风险极大 （这也是为什么连 Meta Llama、Grok-1、Qwen、DeepSeek 系列大多只开权重 + 论文，不开资料的原因） 真正的「完整开源 AI」目前有哪些？

真正嘅高手认知，其实就系：唔追热门，专门揾「冇人理但有迹象」嘅东西 耐心等到条件完全对齐先出手 明白「低位起量 + 筹码集中 + 催化未到」嘅组合，系最有爆炸力嘅阶段 接受大部分时间都揾唔到完美 match，但一旦中咗，就值回票价

寂寞的智慧，其实不是教你怎么「忍受」孤独，而是教你怎么把孤独变成燃料，让它推著你往更深、更真的方向走。这里分享几层比较扎实、也比较狠的观察，来自不同人走过的路、读过的书、熬过的夜：寂寞是筛子 它会自动过滤掉「只在你有用的时候才出现」的人。 当热闹退去，你才终于看清谁是租户、谁是地基。 很多人一辈子都活在模糊的「大概有朋友」的幻觉里， 直到寂寞把那层雾吹散，才发现自己从来没真正被谁放在心上。 痛，但这痛有价值——它让你从此只把时间给值得的人。 寂寞是照妖镜 没人鼓掌、没人点赞、没人等你回讯息的时候， 你会被迫面对最赤裸的自己： 我到底喜欢什么？讨厌什么？真正想要的是什么？ 大部分人终其一生都在用噪音盖住这个问题， 而寂寞逼你回答。 很多人就是在这种被迫的静默里，第一次真正认识自己。 寂寞是创造的温床（周国平说过类似的层次） 人有三种面对寂寞的状态： 第一层：惶惶不安，拚命逃（刷短影片、约人、找刺激） 第二层：习惯它，建立规律，用工作/阅读/运动填满 第三层：寂寞变成土壤，长出关于存在、生命、自我最深的思考与创作 真正有东西产出的人，多半都卡在第三层很久。 寂寞不是敌人，它是帮你把杂质烧乾净的火。 寂寞教你「唯一权限」 很多人把人生当成多人线上游戏，帐号权限到处分享： 心情要别人哄、决定要别人点头、价值要别人肯定。 寂寞把所有访客踢出去后，你才发现—— 原来这个人生帐号，从头到尾只有你有管理权。 这一刻很恐怖，也很爽。 因为从此以后，删除、封锁、重设、升级，全是你说了算。 最狠的一层：寂寞是通往「无所求」的捷径 当你不再需要别人填补空洞， 你才有可能真正去爱，而不只是「被需要」。 当你不再害怕一个人， 你才有可能跟另一个人站在同等的高度，而不是互相啃噬来止痛。 叔本华说过类似的：越有独特内在的人，越能享受独处；越贫乏的人，越害怕它。 寂寞把你逼到墙角，然后问你： 「你到底要不要

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川普（Trump）直接指责欧巴马（Obama）在播客里谈外星人时「泄露了机密资讯」，还说「他不应该这么做，这是个大错误」。事情的起因是这样的：欧巴马前阵子在Brian Tyler Cohen的播客快问快答环节，被问「外星人是不是真的？」他随口答：「They're real（他们是真的），但我没见过他们，也没被关在51区……除非有个超大阴谋连总统都被瞒著。」 他后来在Instagram澄清：宇宙很大，统计上其他生命存在的机率高，但星际距离太远，外星人来访地球的机率很低，他当总统时「没看到任何外星人与我们接触的证据，真的没有！」 川普昨天（2月19日）在空军一号上被记者追问这件事，他回：「嗯，我不知道他们是不是真的……但他泄露了机密资讯，他不该这么做。」还暗示可能会去解密相关东西（虽然没明说）。 「这样是不是双重证实了….」

Inflation occurs when the ego merges with archetypal energies, leading to a loss of humility and accountability 很多人有了一个看法之后就改不了

世界秩序变革与AI崛起 世界秩序的瓦解 - 旧秩序正式结束，全球局势混乱加剧。 - 美国选择退出全球秩序，降低国际干预。  - 其他国家为了自保，开始增强军备。  - 核武扩散的风险上升。 AI的崛起 - AI将大幅改变就业市场，预计大量白领职位将消失。 - 新技术使知识平权化，创作门槛降低。  - 高质量内容的生产变得普及，传统大公司面临挑战。  - 未来的生产力将达到前所未有的水平

投资 06031，系投资 全球经济与基建周期 以及 中国高端制造全球化 嘅阿尔法，需要关注宏观经济指标、行业销量数据及公司国际市场份额

马斯克的预言时间表太激进（年底前直接binary），业界多数人当成「Elon式吹牛」看待。过去他的FSD（全自动驾驶）预言也一拖再拖。 技术瓶颈明显：AI生成binary的debug、安全、跨平台、可解释性、验证都超难。连现在生成Python代码都常出hallucination，跳到binary更疯狂。 SaaS的核心价值在于「持续迭代、数据、安全、整合、生态」，不是纯写code。AI就算生成binary，也需要人类定义需求、验证、维护、合规。 市场更担心的是「AI吃掉低阶工作」，但高阶SaaS公司反而受益（用AI降成本、加速产品）。 Don't worry, bro