唐华斑竹

关注AI代理赛道的朋友，一定都注意到了ClawUp，它让你能在几秒钟内部署自己的AI代理，甚至可以组建一个代理团队。
你不需要自己折腾那些复杂的技术架构，平台帮你搞定一切。从启动代理到协调工作流程，再到真正完成一些复杂的任务，都可以减少人工干预。说白了，就是让AI代理替你干活，你只需要在关键节点上把控一下就行。
数据隐私这块ClawUp也让人放心。它承诺零数据保留，所有用户数据都经过加密。这一点在当下AI代理工具里算是加分项，毕竟谁也不想自己的操作记录或者业务数据被平台拿去另作他用。
ClawUp降低了开发者和普通用户的使用门槛。过去你想跑一个AI代理，得自己搭环境、配置服务器、处理各种兼容性问题。现在ClawUp把这个过程压缩到了几分钟。意味着大家可以把更多精

我觉得朝鲜语比韩语好听多了，听得老夫潸然泪下，也许下一个被AI淘汰的就是歌星了 $BNB

哇，哟西，我有个项目，谁来投？ $BNB

资本市场的吸血鬼越来越大，币圈缺血啊。
SpaceX IPO改写华尔街惯例：散户配额拟达常规3倍，复活节后启动投资者会议
SpaceX 正通知潜在 IPO 投资者，预计复活节假期后的 4 月启动由公司高管主持的投资者简报会（testing-the-waters meetings），同时最早本月秘密提交 IPO 申请。此次 IPO 融资规模最高可达 750 亿美元，估值或触及 1.75 万亿美元，有望超越沙特阿美 2019 年约 290 亿美元的纪录，成为史上最大 IPO。
1. 美国银行：负责美国高净值个人和家族办公室
2. 摩根士丹利：通过旗下 E*Trade 平台服务中小散户
3. 瑞银：负责国际高净值投资者
4. 花旗：协调国际散户和机构分销
5. 瑞穗、巴克莱、德意志银行、加拿大皇家银行分别覆盖日本、英国、德国和加拿大市场
IPO 的最终规模和时间表尚未确定。$BNB
{spot}(BNBUSDT)

谷歌Search Live扩展至全球200多个国家：对着摄像头说话就能搜索
此次全球扩展由新发布的 Gemini 3.1 Flash Live 模型驱动，该模型原生支持多语言，旨在提供更自然流畅的语音交互体验。$BNB
{spot}(BNBUSDT)

AI 研究机构 Epoch AI 分析了 OpenAI、Anthropic、xAI 和谷歌 DeepMind 的公开招聘信息，从岗位结构中提取出各家的战略分歧。数据采集于 2026 年 3 月初。
最显眼的趋势是销售岗激增。Anthropic 的市场销售类岗位占比从一年前的 17% 升至 31%，OpenAI 从 18% 升至 28%，均已成为各自最大的招聘类别。研究岗占比则大幅收缩，Anthropic 仅剩 12%，OpenAI 仅 7%。增长最快的细分是帮助客户落地 AI 的技术型销售角色（AI Success Engineer、Forward Deployed Engineer 等），Anthropic 该类岗位占比从 5% 升至 11%，OpenAI 从 11% 升至 17%，反映出客户「买了但不会用」的落地瓶颈。
产品路线的分化更为明显：
1. OpenAI 走全栈垂直整合。15 个岗位指向一款便携式硬件设备（配备摄像头、定制芯片、端侧模型推理），另有 21 个岗位与自研芯片相关，7 个机器人岗位涉及仿真训练和量产，还在孵化社交产品和求职平台
2. DeepMind 同样押注

对于加密市场里的优质生态项目来说，开局的真实交易量和用户激励落地情况，往往是判断项目生命力和后续潜力的核心依据，而WLFI 携手Aster 刚起步就交出了一份远超市场预期的成绩单，不管是短期的市场热度转化，还是长期的生态价值沉淀，都藏着十足的投资潜力，后续的上涨空间也格外值得期待。
Aster 上线USD1永续合约的首周表现，直接打破了很多同类项目的开局瓶颈，单周永续合约交易量直接突破26.6亿美元，这样的交易量规模，在当前去中心化合约交易赛道里，属于第一梯队的开局水准，也直观印证了项目本身的市场认可度和资金吸引力，不是单纯的概念炒作，而是有真实交易流量做支撑的优质布局。
第一周的Aster交易奖励已经全部完成发放，单单永续合约交易板块，就直接分配了625K $WLFI 奖励，这份奖励落地的效率和诚意，在行业内十分少见，也能看出项目方深耕生态、回馈参与者的核心思路，而不是短期割取流量，这也是项目能长期走稳的重要底气。
除了首周的即时交易奖励，针对USD1持有者，每月都会额外发放2.5M WLFI 奖励，这套短期激励+长期持有的双重奖励体系，既能吸引短期交易用户参与，又能牢牢锁定长期持有

xAI创始团队11走10，马斯克承认「第一次没建对」正从头重建
xAI 联合创始人 Manuel Kroiss 已告知同事即将离职。Kroiss 此前在 xAI 负责模型预训练，直接向马斯克汇报，加入前曾在谷歌和 DeepMind 任职。他的离开使 xAI 最初 11 名联合创始人中出走人数达到 10 人，仅剩来自特斯拉的 Ross Nordeen 一人留任。今年 1 月以来，Guodong Zhang、Zihang Dai、Toby Pohlen、Jimmy Ba、Tony Wu 和 Greg Yang 已先后离开。
马斯克本月在 Abundance Summit 上承认 xAI「在编程能力上落后于竞争对手」，在 X 上表示「xAI 第一次没有建对，正在从基础开始重建」，并称公司正在重新筛选过去被拒的求职者。他目前亲自接管了数十名员工的直接汇报，从特斯拉和 SpaceX 调入人手，同时解雇了数十名现有员工。
这场重组发生在 SpaceX 今年早些时候收购 xAI 之后。SpaceX 预计今年提交 IPO 申请，估值或达 1.5 万亿美元。$BNB
{spot}(BNBUSDT)

Ben 提到比特币连续四轮周期的时间节点高度重合，认为这不是偶然的盘面波动，而是历经十几年验证的强周期特征。从2014年2月、2018年2月、2022年2月，再到2026年2月，比特币每一轮大周期的阶段性底部，都精准落在2月份，这是过往周期中极少被打破的规律。
而2月触底之后的走势，同样有着高度一致的剧本：3月会形成比前期更低的高点，随后4月市场进一步走弱，夏季进入阶段性停滞，中途偶尔出现逆势反弹，但很难扭转整体偏弱的格局。
Ben 强调这不是单一轮周期的特例，而是连续四次复刻的走势，这种规律性远比单一技术指标更有参考价值，也直接支撑了他“本轮熊市不会像2022年那般惨烈”的核心判断。
除了时间周期，Ben对熊市回撤幅度的判断，同样基于历史数据的线性推演。回顾比特币过往几轮大熊市，2011年首轮熊市跌幅接近94%，后续逐轮收窄，2014年跌幅87%，2018年84%，2022年进一步收窄至77%，每一轮熊市的最大回撤都在逐步降低，背后是市场参与主体、资金体量、合规程度的持续变化，市场韧性越来越强。 $BTC

AI短片《时差》，假如你的亲人开始“掉帧” 这是一部关于告别的故事，也是一部关于重逢的故事，献给所有正在经历漫长告别的人。 $BNB

擦！推特又崩了，吓人，以为是封号了！

Harvey三个月估值从80亿涨到110亿美元：10万律师已在用AI Agent做尽调
Harvey 成立于 2022 年，由前律师 Winston Weinberg 和前谷歌 DeepMind 及 Meta 研究员 Gabe Pereyra 联合创立，产品覆盖合同分析、合规审查、尽职调查和诉讼支持。目前服务超过 10 万名律师和 1300 家机构，客户包括 AmLaw 100 中的多数律所以及 NBCUniversal、汇丰等企业。1 月年化营收达 1.9 亿美元，较去年 8 月的 1 亿美元接近翻倍。平台上运行着超过 2.5 万个定制 AI Agent。$BNB
{spot}(BNBUSDT)

DeepSeek一口气放17个岗位全押Agent：要求重度使用Claude Code，全栈岗写明Vibe Coding优先
DeepSeek 集中开放 17 个招聘岗位，核心研发方向从基础模型研究明确转向 Agent 产品化。三个专属 Agent 岗位覆盖算法研究、数据评测和基础设施全链条：算法研究员聚焦强化学习在大模型对齐中的应用（RLHF/RLAIF、过程奖励、偏好学习等方向）；数据评测专家负责构建评测数据集，针对 Agent 的规划、工具调用、多轮交互、长期记忆等能力设计测试用例；基础设施工程师负责搭建 Agent 运行底座，包括集成外部工具到内部强化学习基础设施、搭建评测平台。
招聘要求中有两个值得注意的信号。多个岗位在加分项中明确写出「重度使用 Claude Code、Cursor、Copilot 等 AI 编程工具」优先。全栈开发工程师岗位职责中出现了一条不常见的描述：「作为 Vibe Coding 重度用户，持续探索模型能力在产品中的创新应用」，同一岗位的核心工作方向是构建「支撑海量 AI Agent 运行的下一代容器调度与隔离平台」。
模型策略产品经理岗位单独设立了 Agent 方向，要求候选人熟悉 Claude Code、OpenClaw、Manus 等 Agent 产品，需洞察高价值应用场景（包括个人助理、Deep Research、自动化工作流、多模态设备控制

量化金融 vs 传统金融：核心区别
1. 决策方式完全不同
- 传统金融
靠人做判断：基本面分析、行业逻辑、宏观趋势、政策解读、经验直觉。
关键词：主观判断、逻辑推演、调研访谈、估值模型（人工）。
- 量化金融
靠数据 + 模型 + 代码做决策：
从历史数据里找规律，用数学/统计模型自动生成交易信号。
关键词：数据驱动、算法、回测、自动化、概率。
2. 交易与执行方式
- 传统金融
人工下单、波段持有、长期价值投资、主观择时。
频率：低到中低频。
- 量化金融
程序自动交易，高频/中频/套利都有。
强调纪律性，不允许情绪干扰。
频率：从高频秒级到低频月度都有。
3. 研究对象不同
- 传统金融
公司基本面、行业景气度、管理层、商业模式、宏观经济。
- 量化金融
价格序列、成交量、波动率、因子（价值/动量/质量等）、协整关系、市场微观结构。
4. 技能栈差异（最现实的区别）
- 传统金融
财务、会计、估值、行业研究、PPT、路演、沟通。
- 量化金融
数学（概率/统计/线性代数）、编程（Python/C++）、机器学习、金融工程、回测框架。
5. 风险控制逻辑
- 传统金融
靠仓位控制、分散配置、主观判断风险。
- 量化金融
靠模型约束、止损规则、VaR、压力测试、严格回测，一切可量化、可复现。
6. 适用场景
- 传统