2025-02-27

影响投资决策的重要信息，能看第一手来源的，就不要看别人掐头去尾的，能看完整的，就不要看弹窗快讯。 比如国内财经媒体，对海外重要信息的翻译，已经出错很多次了🤦‍♂️ 另外，AI普及之后，AI幻觉产生的错误内容，可能导致“交叉感染”，把握重要信息的准确性将显得更为重要 https://t.co/jxFHjQGacd

美股牛市以来，Buy The Dip是最有效简单，极其成功的策略，以至于投资者习惯性认为它永远有效。 但这种策略并非万能。 只有在以下两种情况下才真正成立： ✅短期恐慌导致的错杀， ✅但基本面并没有恶化。 关键是你能区分么？让我们重温经典巴菲特16条洞察让你敢于下跌买入‼️

@jesselaunz 这个比较不公平，用Gemini 最新的 2.0 Pro 2.0 Thinking 版本，效果毫不逊色。 https://t.co/pQvXy8Km9t

@xYsfknBXPT6M0jo 这就和短信上收到你中了大奖500万一样的智商筛选测试题，难道差个10秒钟用一下DeepSeek免费解释一下也行啊？

@yanbojack 一路能从小米手机、小米电器到现在小米汽车、坚持一贯抄袭拷贝，然后超越？不服墙，只服他。

@Supercali2023 深有同感，这种我穷我有理，我弱就天然正义，这是每一个来自于社会主义和共产主义国家的背景人，对此叙事都是非常警觉的。有时候常识很简单，就是回归常识而已。

同样的 AI，有的人拿 AI 赚钱，有的人拿 AI 赔钱，有的人拿 AI 骗钱。 有人用来写小黄文，有人用来生成研究报告。这差别大吗？其实不大。写小黄文的，说不定能量产成财富密码；写研究报告的，可能照着投资亏得一塌糊涂。 所以，AI 决定不了你的人生，真正决定结果的，还是人自己。人生最大的变量，从来都不是 AI，而是自己智商情商。

从我多年的教育感受关于AI 确实能填平基础教育的鸿沟，标准化教学、智能辅导、无差别课程，一切都能自动化，让更多人享受“还不错”的教育。这意味着，大规模教育平权，正在加速。 但是对于顶级大学？它们的门槛只会更高。学习的本质从来不是“用工具”，而是“超越工具”。 AI 能帮普通人刷题、批改、总结，但只有最顶尖的人，才懂得如何操控 AI，而不是被 AI 取代。决策、分析、创造，对结果评估教研和承担责任这些才是未来的真正能力。 何况高端教育的真正壁垒，从来就不是知识，而是圈层、资源、思想碰撞。 AI 可以优化学习，但它填不上人与人之间的壁垒。顶级大学的价值，就是“人脉 + 认知 + 资源”，这才是最无法被 AI 平权的东西。AI 时代，顶级大学只会更稀缺、更值钱。

@hhuang 这波从高位下跌有一半原因是他搞这个政治的问题，但是更重要的是整个行业对它估值的逻辑开始动摇，特别是建立在自动驾驶最终独一无二的基础上开始动摇。

今天市场流传了一份央行专家纪要。 纪要的主要内容，在年初的简报已有分析，即一季度央行确实没有宽松的必要（那期的标题是“一些政策边际回摆的可能”）。其原因主要还是，一季度没有稳增长压力、宽信用之前宽货币的必要性不高、于是在这窗口期主抓“稳汇率”和“压长债”。 考虑到之前市场大幅抢跑，央行确实也有推动利率边际上行的动力，这既能释放长债风险，又能敲打市场，为央行找回面子。 但要强调的是，这是在一季度没有稳增长压力的窗口期进行的。 此前分析多次指出，判断央行对债市的态度，主要看央行“稳增长”和“防风险”这两大KPI，谁压倒谁。 去年924政策边际转向之前，央行对长债上了一系列的打压手段，是因为924之前，央行“稳增长”的压力不大，但924之后，稳增长压倒防风险，央行就基本没有干预长债了，哪怕年底长债迅速且持续下行，央行始终没有什么动作（去年在x上也指出，很难有大动作） 而今年一季度，稳增长压力再度大幅减弱，而债市又大幅抢跑，防风险压力又阶段性压倒稳增长，在这窗口期，央行自然就顺水推舟，借机实现“稳汇率”和“压长债”的双重目标。 （纪要全文已收录至宏观跟踪系统中的小道消息专栏）

很好的调研，帮扩等结果

‼️极简Deep Research 使用指南 ⚠️ AI研究工具很聪明，但也可能一本正经地胡说八道！ 首先：第一次用Deep Research工具？别着急信，用之前先搞清楚这些！⬇️ 解读 一定要带着怀疑去验证： 🔍 点开引用，看它是不是确实有来源 🔍 逐行检查，避免AI“瞎编” 🔍 判断逻辑，别被看起来专业的措辞糊弄 说实话，你不可能一直保持这么高的警觉，所以第一步就要搞清楚它的可靠性，以后才能放心用。 别让AI的“好看”骗了你！ AI可能在某些领域表现惊人，但在另一些地方完全不靠谱，不要只靠别人的评价来判断AI的能力。 ✅ 你得自己动手测，自己决定信多少。 ✅ 别被流畅答案迷住，AI错得一本正经的情况太常见了。 ✅ 保持怀疑，之后再接受它。 怎么测AI？先在自己擅长的领域试！ 📌 别上来就让它预测未来，AI不是水晶球不擅长。 📌 先让它分析你熟悉的东西，看看它找的来源是否可靠，逻辑是否经得起推敲。 📌 只有在你能判断它对错的情况下，才知道能不能信。 就算AI偶尔出错，能省时间就值了！ 很多法律、科研领域的人都发现，哪怕AI不完美，让一个人检查AI的研究结果，依然比完全手工查找更快。如果能节省大量时间，又能提高效率，那AI研究工具的价值就不言而喻了。 👉 关键不是AI能不能完全正确，而是你能不能正确使用AI。

@bboczeng 我就欣赏你的是，从不偏执自己的观点，不怕打脸，原地180度掉头，从All in 美股，到All out 美股，前前后后2个月不到。😂

@bboczeng 很多时候是正确的结果，但是错误的原因。460清空只不过是运气好，并不是他判断的原因正确。特斯拉这次下跌的核心在于他的自动驾驶端到端算法，至少有被竞争对手赶超的可能性。那么这种独特的价值就打折了，当然这个至少目前难以证伪。不过Deepseek让业内看到了另外一种可能性和希望。

要感谢DeepSeek的横空出世，这种偶发突破性的创新，从时间点，结合特朗普上台，来说真的又一次感叹，如同当年中国01年世贸入世和911事件的历史红利。希望不要再浪费自己搞自己，这种机会不会太多了。 现在自动驾驶已经全面进入端到端大模型时代，过去感知、决策、控制是分开的，现在直接由AI算法一体化处理。传感器输入的数据，经过大模型计算后，直接输出车辆控制信号，不再依赖传统手工设计的规则和模块衔接，算法成了核心竞争力。 DeepSeek的作用就在这里—它提升了推理效率，加速训练优化，让自动驾驶算法突破更快。同时，它降低了车端算力需求，减少对高成本芯片的依赖，让智能驾驶更容易普及。DeepSeek不仅让自动驾驶更强，也让它变得更便宜、更快可用，让中国再一次可能实现弯道超车，整个自动驾驶的行业的竞争格局正在被重塑。