在写下这行字的那一瞬间，你的状态就已经坍缩为了一个不应该购买包括黄金在内的任何风险大于国债的投资产品的人。//@晓蟹熊:所以黄金现在到底能不能买
@tombkeeper
最近我在群里提了三个大哉问：1、如果十年内出现了实用化的量子计算机，金融市场特别是加密货币市场会发生哪些变化？2、如果五年内祖国完全统一，金融市场先后会发生哪些变化？3、如果一年内对GPU的需求开始下降，金融市场会发生哪些变化？
用中子轰击重元素倒是有可能获得黄金，但这就不能说是副产品了，而是有目的生产。为了进行这种有目的生产，得先有目的地从天然汞中分离出汞-198。然而，分离汞-198的成本是多少呢？可以参考铀-235的分离成本。考虑到铀-235和铀-238的分离应该比汞-198和汞-199的分离容易很多，所以汞-198大概率比黄金还要贵得多。//@intoAdventure:回复@tombkeeper:是看了这两个文章，请参阅:网页链接 网页链接 //@tombkeeper:回复@intoAdventure:别说可控核聚变，就是不可控核聚变也不行。想要黄金，得可控中子星。//@intoAdventure:可控核聚变副产物也会产生黄金
@tombkeeper
最近我在群里提了三个大哉问：1、如果十年内出现了实用化的量子计算机，金融市场特别是加密货币市场会发生哪些变化？2、如果五年内祖国完全统一，金融市场先后会发生哪些变化？3、如果一年内对GPU的需求开始下降，金融市场会发生哪些变化？
以前在大厂上班的时候，最麻烦的就是美工设计的图（都是ps画的图），要精准地用网页代码实现，也就说传说中的像素级还原，而且这个活往往是最着急的，老板要快速看到demo，排期压力很大（毕竟前端工程师有限），可以说苦不堪言。 这次又有一个临时项目，我就让单位的前端体验了下网易CodeWave的D2C功能，不费力就解决了。。以创建一个PC端Dashboard为例，流程简洁到难以置信：1. 准备：从MasterGo中导出一个标准的设计稿Zip包。2. 导入：在CodeWave平台添加空白页面，右键点击“导入设计稿”，上传zip包3. 生成：几乎是瞬间，生成了一个布局精准、组件完整的高保真可交互页面这个设计稿转代码效果还是非常surprise。原本需要前端工程师花费一两天时间手动编写的页面，在几分钟内就获得了实现。从“集合编号”、“集合名称”等条件查询输入框，到“新建”、“批量导入”功能按钮，再到表格中的“内容体裁”、“状态”和“操作”列，每一个UI细节都得到了精准的还原。生成的不再是一张静态的截图，而是一个结构清晰、可直接在此基础上开发业务逻辑的真实页面，真正做到了设计即开发。这次体验让我确信，可以不用再招一个前端，就可以缓解排期压力了。。 CodeWave的D2C（Design 2 Code) 能力正在重新定义开发的工作方式。它让同志们从重复的界面搭建中解放出来，老板和产品也可以根据市场变化，快速提出设计改动要求，反正做一个页面不费劲，没有时间和成本压力。对于追求敏捷开发、快速迭代的团队来说，这不仅仅是一个工具升级，更是一次工作模式的革新啊。
回复@intoAdventure:别说可控核聚变，就是不可控核聚变也不行。想要黄金，得可控中子星。//@intoAdventure:可控核聚变副产物也会产生黄金
@tombkeeper
最近我在群里提了三个大哉问：1、如果十年内出现了实用化的量子计算机，金融市场特别是加密货币市场会发生哪些变化？2、如果五年内祖国完全统一，金融市场先后会发生哪些变化？3、如果一年内对GPU的需求开始下降，金融市场会发生哪些变化？
最近我在群里提了三个大哉问：1、如果十年内出现了实用化的量子计算机，金融市场特别是加密货币市场会发生哪些变化？2、如果五年内祖国完全统一，金融市场先后会发生哪些变化？3、如果一年内对GPU的需求开始下降，金融市场会发生哪些变化？
@宝玉xp
REFRAG：Make RAG Great AgainMeta 超级智能实验室（Superintelligence Labs）招了那么多牛人，第一篇论文有点出人意料——他们选择先来优化一下我们已经很熟悉的 RAG（检索增强生成）。最近 RAG 风评不佳，速度慢，检索精度不高，尤其是现在 Agent 势头正猛，很多人都觉得 RAG 已死，而 REFRAG 则给人以“Make RAG Great Again”的感觉。先看数据：- 首次生成延迟（Time-to-First-Token）缩短了整整 30.85 倍（远超之前最先进方法 3.75 倍）- 能够处理的上下文长度增加了 16 倍- 在16项主流RAG任务上，全面超越 LLaMA 等之前的明星模型。- token 使用数量降低了2-4倍，意味着算力消耗更低。- 在摘要、多轮对话、检索问答等场景下，没有任何精度损失。我本来以为技术很高深，但学习了一下发现原理我也能懂。看完不得不感叹：有时候你以为理所当然的事，结果牛人就是能提出一个更好的方案，让你一拍大腿：“原来还能这样。”传统的 RAG 方案很多人已经不陌生了：预处理：文本分块 -> 向量化(Embedding) -> 存向量数据库（通常还会存 Meta 信息，方便找到原始文本和位置）检索：用户输入 -> 向量化 -> 向量数据库检索 -> 返回 Top-K 相关文本生成：将 Top-K 相关文本和用户输入一起拼接成 Prompt -> LLM 生成 -> 返回结果这样做，确实能解决不少问题，但也存在一些问题：- 绝大部分检索出来的内容其实和用户的问题并不相关。- LLM 被迫要处理大量无用的文本。- 计算成本高，速度慢，延迟长，上下文空间还被浪费了。那么 REFRAG 是怎么优化的呢？它的做法很巧妙，就是检索的时候，返回的结果不是文本块，而是文本块的向量，只有少量重要的文本块的向量会返回原始的文本内容，其他的文本块只返回向量。这样既节约了上下文空间，也让 LLM 能够专注于处理重要的文本。这可能有点不好理解，来打个比方：> 我们有一个百科全书，我们把每一页纸生成一张缩略图（向量），然后把这些缩略图和对应的百科全书页码存到数据库里。现在用户来问问题，我们先把用户的问题也生成一张缩略图，然后在数据库里找出和用户问题缩略图最相似的前 K 张缩略图。假设我们找到了 10 张缩略图，其中有 2 张是非常相关的，我们就把这 2 张缩略图对应的百科全书页码和内容都返回给 LLM，其他 8 张只返回缩略图和页码，不返回内容。这样 LLM 就能专注于处理这 2 页重要内容，而不是被其他 8 页无关内容干扰。而且内容少了，上下文不容易被占满，而且有其他内容的缩略图也可以帮助更好的理解上下文，必要的话还可以二次请求获取更多详细信息。就好比过去我们逼着模型“看整本书”。而现在让模型先“看缩略图墙”，只在关键处“点开原文”。这就解决了三个痛点：- 首字节很慢 → 少传大量 token，更快开始说话。- 显存/KV 压力大 → 输入更短，占用更小，同卡跑更多并发。- 吞吐不稳 → 注意力计算随 token 增长很快；压成向量后，每次算得更轻。在哪些场景有用呢？- 客服问答、知识搜索、长文总结、垂直智能体：资料多但不需要句句逐字引用。- 多轮对话/很长上下文：能把中间那些“参考资料”大部分用缩略图带着走。但可能不适合的场景：- 严格引用/逐字精确（法律、医学、合同条款等）：需要更高“点开原文”的预算，甚至干脆多给 token。- 知识库更新很频繁：要有快速重算向量的管线，否则可能“新知识不新”。比如像代码库，还不如用 Greg 更简单方便。- 团队工程能力有限：要训练/对齐“缩略图制作器”和“点开什么”的策略，落地不等于即插即用。其实这还有一个启发，也许以后模型内部的通信，真的不需要用人类的语言了。模型之间可以直接交换“向量”+“元信息”，而不是“文本”，这样效率会更高。论文链接：网页链接 宝玉xp的微博视频