Nana

一直以来，学英语对我来说都是一件挺痛苦的事🥺 大家都说： 看美剧、背单词、每天坚持听英语…… 但这些方法到我这里好像都不太行 听不进去，背了又忘 而且我现在对英语的需求，也早就不是为了考试、死记硬背了 我更想要的是： 能正常开口交流，别人聊天的时候，大概能听懂他们在说什么。 但学了这么久，好像一直没有特别明显的变化 这个其实挺让我焦虑的😭 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 但半个月前，我发现了一个对我来说更高效的方法： 在 YouTube 上看 Ariannita la Gringa 这种生活英语频道 她不是那种很死板地讲语法、背单词的老师 而是直接结合真实场景教…

AI 时代最重要的能力，为什么不是会写提示词？ 很多人开始收藏各种万能 Prompt 让 AI 扮演专家、分步骤思考、规定格式…… 这些当然有用 但 Prompt 只是你和 AI 沟通的方式，不是决定结果上限的能力 如果问题本身没想清楚，再复杂的提示词，也只是更快地产生错误答案。 —————— ฅ՞• •՞ฅ——————— 真正重要的，我觉得是这 5 件事： 1️⃣ 定义问题 先搞清楚你到底要解决什么，而不是一上来就让 AI 开始写 2️⃣ 给够上下文 目标、背景、限制、已有资料、验收标准，越清楚越好 3️⃣ 拆复杂任务 不要总想着一句话直接出成品。 复杂任务更适合…

这两天看到 @axisrobotics 又加了 5 个徽章 我一开始以为： 又给我们加了一堆任务是吧🤣 结果认真看了一遍条件，突然觉得这次徽章还挺好玩的 500 条轨迹 50 次 Perfect 完成 100+ 不同任务 连续 30 天参与 3 秒内完成任务 放在一起看，其实对应的是完全不同的东西： 数量、质量、多样性、持续性、效率 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 然后我又想到 Axis 最近公布的一个实验。 他们收到了 660 次人工纠正 但最后真正拿去训练机器人的，只有 161 段，24.4% 更有意思的是： 直接把人类完整操作全部拿去学，机器人成功率反…

我现在会把股票很粗暴地分成两类： 想拿的，和只想碰一下的🤣 比如一家公司我真的看好，准备拿半年、一年，那我想要的是股票本身 但有些时候完全不是这样😭 财报突然爆了、AI 又出新消息、某个板块一天波动特别大…… 我可能根本不想持有这家公司 我只是想交易今晚这段行情 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 也是因为这个，我最近才开始关注上 @MEXC 的股票产品 我发现 RealStocks 和 Stock Futures，其实刚好对应两种完全不同的需求。 如果是真的看好一家公司，想长期拿： RealStocks 更适合 买的是实际股票，可以长期持有，符合条件的持仓…

我以前看到交易所里一堆 Stock 产品，会下意识觉得： 反正最后不都是跟着股价涨跌吗？ 后来才发现，这个理解其实挺危险的！ 就拿 NVIDIA 举例 我在 @MEXC 上看 RealStocks、Stock Futures、Tokenized Stocks，表面上都和 NVDA 有关 但承担的风险根本不是一回事 听我细细道来 —————— ฅ՞• •՞ฅ —————— 如果我买的是 RealStocks， 那逻辑最接近传统券商 真的持有股票，没有合约杠杆 NVDA 跌 10%，我主要面对的就是股票本身下跌的风险 不会因为突然波动一下，就直接给我强平😭 但换成 St…