crypto花椒

Gemma 4在llama.cpp上終於穩了
4月2號Google發了Gemma 4，第一天就有llama.cpp支持但bug多。現在所有問題都修完了
E2B、E4B、26B MoE、31B Dense
31B在Arena AI排行第3，26B排第6
開源模型最強梯隊
用--chat-template-file加載interleaved模版
建議開啟--cache-ram 2048
上下文長度根據顯存來
去年本地最好的是Llama 3.1 70B量化版，勉強能用
現在Gemma 4 31B Q5在Mac Studio上流暢跑，接近GPT-4級別
不依賴API的AI應用開始有商業可行性。數據不出本機，成本為零，延遲極低
對於一人企業，本地模型是真正的基礎設施。競爭對手在付API費，你的邊際成本是電費
Gemma 4 + llama.cpp = 本地推理最優解，可以上生產了

別吵了 江蘇同盟會拉起來了
只接受熟人拉進來
“江蘇是一個概念”

一家創業公司想用等離子體反應爐打破中國的稀土壟斷
Radify Metals剛融了不到300萬美元，用等離子體處理金屬氧化物，產出純金屬，唯一的廢物是水蒸氣
傳統稀土加工需要大量化學試劑，污染嚴重，產線巨大。中國控制了全球70%以上的稀土加工產能，這是地緣政治裡最硬的卡脖子
Radify的方法：把氫氣加熱到等離子體狀態，金屬氧化物粉末吹進去，氧被剝離，純金屬從另一端出來。反應爐體積小，可以分散式部署
現在做的是釹和鑝——兩種做磁鐵和電子元件的關鍵稀土元素。後續還在探索铪、鈾、鈧、鈦
我只能說牛逼了

一個23歲的德國小孩，拿了1500萬美元種子輪，估值1個億。
他把AI agent塞進了iMessage。
Poke這個產品的邏輯其實很簡單——你不需要下載任何app，不需要學任何新界面，直接在iMessage裡發條消息，AI就幫你幹活。回郵件、付帳單、改會議時間、訂機票。
General Catalyst領投，Stripe、Dropbox、OpenAI的人都投了錢。
6000個矽谷VC圈內測用戶，每月發20萬條消息。
真正好用的AI產品，不需要教育用戶。
創始人叫Marvin von Hagen，之前幹過一件更瘋狂的事——帶65個學生造了一台12米長22噸重的隧道掘進機，贏了Elon Musk的Not-a-Boring比賽。
iMessage是蘋果的地盤，蘋果隨時能做同樣的事。
Poke賭的是速度——在蘋果反應過來之前把用戶習慣養成。
這和當年小程序的邏輯一模一樣：平台沒做好的事，第三方先做，做到足夠大就有談判籌碼。

以後這種耗費token的工作請你教給本地大模型來使用
特別是autoresearch這種多輪迴路才能產出結果的
1. 只要你有spec和清晰的目標
2. 完整的結構框架 + 回測
那麼你就能用qwen 3.5 在本地7/24小時無限地為我跑出一個滿意的策略，體會一下什麼叫資本主義的壓榨

不用訓練LoRA就能做到精確人物保持了
一個叫Flux2Klein-Enhancer的ComfyUI節點包做到了一件事——用Flux模型生成圖片時，保持人物外貌的精確一致性，不需要額外訓練任何LoRA。
以前做AI換臉、AI寫真、IP角色一致性，你都得先訓一個LoRA或者用IP-Adapter。訓練時間、算力、調參——門檻不低。
這個方案直接繞過了。
原理是在推理階段做特徵注入和增強，利用Flux模型本身的能力做到了接近LoRA級別的保真度。
我看了更新後的效果對比，臉部細節、髮型、膚色在不同場景下的一致性確實比之前的版本好了一大截。
工具鏈越來越短，創作門檻越來越低。剩下的競爭只有審美和敘事了。

Polymarket讓用戶賭美軍飛行員什麼時候被救出來。
F-15E在伊朗上空被擊落，Polymarket上線了一個市場：美國確認飛行員獲救的時間——4月3日還是4月4日？
用戶可以買Yes或No。超過63%的賭注壓在不會很快被救。
民主黨議員Seth Moulton炸了。他在社交媒體上寫：他們可能是你的鄰居、朋友、家人。而有人在賭他們能不能活著回來。
他管Polymarket叫反烏托邦死亡市場。順便提了一句——Donald Trump Jr.是Polymarket的投資人。
Polymarket隨後下架了這個市場，說不符合公司誠信標準。
但Moulton指出，平台上還有219個跟戰爭相關的賭盤在跑。
好消息是兩名飛行員都被救回來了。川普周日宣布第二名武器系統軍官也獲救。
壞消息是這件事暴露了預測市場的倫理底線問題。
Polymarket的邏輯是：預測市場能提供比民調更準確的概率評估。
這在選舉、政策預測上確實有用。但當標的變成人的生死時，市場效率這個敘事就不夠了
想想看——如果有人因為賭不會獲救而獲利，他希望飛行員被救還是不被救？
預測市場不是中立的。當下注金額足夠大，參與者就有了動機去影響結果。
在大多數場景裡不是問題。但在涉及人命的場景裡，這個機制是危險的。
市場有邊界。不是所有東西都應該被標價

目前在手機上跑起來了 Google最新的gemm4 3n E4B 模型
這應該是你離本地大模型最近的一步了，感受一下開源無限 token 的感覺
方法： 下載 Google AI Edge App - 按需下載自己需要的手機模型 - 聊天即可

美國的房子，正在集體變老。
Seeking Alpha剛發了一篇報導：美國住宅維修成本飆升，房主的財務壓力越來越大。
美國現有住房的中位年齡已經超過40年。
二戰後嬰兒潮建房高峰，那批房子現在全到了大修期。屋頂、管道、電路、地基
建材價格從2020年開始就沒真正回落過。人工成本更是一路漲——藍領技工短缺是美國勞動力市場最大的結構性問題之一。
你想找個靠譜的水管工，排隊等三個月是常態。
普通一次屋頂翻修，$15,000-$30,000。管道全換，$10,000起。這還是正常價，加急加錢
從投資角度看——
美國房地產的隱性通膨比CPI顯示的嚴重得多。CPI裡住房權重高，但它只算租金等價，不算維修。一個40年老房的真實持有成本，比貸款月供還高。
而Home Depot和Lowe's這類家裝零售商，基本面有長期支撐。建材、工具、維修服務——需求是剛性的。
同時，新建房市場也會受益。當老房修繕成本接近新建價格時，推倒重建或買新房的人會越來越多。