Memoriae

我正在用的华硕 灵耀 16 Air ，AMD AI HX370 版本，国补后 7.7k ，硬件很好，cpu 和核显能耗比强不发热，OLED 屏幕 delta E<1 ，ps 、lr 都能玩。

AMD 的核显驱动问题一言难尽，拿到新机必须关掉系统自带更新，不然迟早出问题，只用 MyASUS 更新渠道。

16G 显存恐怕只够跑 5-13B 小参数量模型，然而 Qwen 32B 才能有比较完善的推理和总结能力，16G 显存也许只够使用 AI 笔记、知识库、文章润色等 RAG 情境，大模型应该是没办法愉快玩耍的，还要考虑到 token 的输出速度。

金融从业人员来回答下 = =

1. 卖掉 ETF 有可能对市场造成 ETF 的流动性冲击，具体要看平时平均成交额和做市商提供流动性的点差而定；
2. 卖出会对市场造成冲击，但这种冲击是 delta 中性的，vix 就是基于期权的 BS 模型反推出来的隐含波动率，所以交易台大概率是按照买入和卖出跨式期权进行对冲，美国场内期权的流动性还是可以支撑 vix ETF 投机交易的；
3. vix 期货点差是不小的，如果你知道 BS 模型，可以动手反推下，spread 有多大，我猜大部分人都不会做这一步；
4. 散户不应该交易这样的品种，如果你认为它是一个很普通的 ETF ，这是很危险的想法；
5. 隐含波动率可以看作是市场用钱投票，交易的是预期未来波动率，如果懂一点统计，就会知道波动性聚集、尾部风险、置信度等概念，vix 是可以用来交易恐慌黑天鹅的预期，至于是否大幅偏离，每个人心中都有不同的答案，某种程度上是在赌博。

建议手搓，Excel 或 Python 函数计算，ifind 、choice 、wind 的 F9 PE 都是 TTM 计算，实际上 ETF 持仓模拟/市值加权或等权重指数的估值指标更能反映整体市场估值情况。相比分位值，建议用均值±x 倍标准差，因为得考虑市场收益率和估值的厚尾分布。

乌龟量化上的可能值得参考，如果真要做投资，自己折腾投研去验证这个步骤是少不了的。

https://wglh.com/chinaindicespe/sh000300/

在 Etherscan 上可以查到 token 的授权情况，签署合约之前检查合约交互操作，这在币圈属于基本操作了。

https://etherscan.io/tokenapprovalchecker

不能理解的是，调试智能合约不在测试环境上跑，也不小额在各种 EVM 上测试，直接到以太坊链上操作 = =

真正的 solidity 合约没这么多混淆操作的，etherscan 上随便看几个合约大概就明白了。

这地址居然有 61.68 万美元价值的币，在其他 EVM 网络上估计也是用同样的合约部署进行诈骗。

https://prologue.dev

JSON Feed 全文输出： https://prologue.dev/rss

技术的本质是被捕获并加以利用的现象的集合，现象是技术的基因，技术的进化在于新的原理或者不同原理的实践，重新组合有机会诞生新技术。推荐读阿瑟复杂性科学著作《技术的本质》，技术发展形成路径依赖性。

真正的创作并不完全建立在经验主义之上，例如艺术创作能创作出 AI 无法从样本中拟合出的结果，自回归模型还未能真正理解事物，只是在根据低维的符号和语义在模仿人类说话，更别说经验归纳和逻辑推理了。

知识可以分为先验知识和经验知识。先验知识是由人类理性的先天结构决定的，包括感性中的时间与空间形式，以及知性中的范畴。这些先验结构并不是从经验中得出，而是作为经验知识形成的条件。康德的《纯粹理性批判》就阐述理性的作用及其边界，应该符合你提及的“创作的思考逻辑”。