今天在 X 上刷到一个可以在美股和币的 K 线上开摩托的小游戏，感觉脑洞挺大挺有意思。 下午摸鱼手痒，自己也跟着搓了一版，没想到玩了一会儿居然还挺上头的。 测试了下，标普是最简单的平缓上坡。 但是跑妖股和 Meme 币的时候有点地狱难度，动不动断崖暴跌，极度容易翻车。 手机浏览器直接就能玩，大家可以试试自己手里的票跑起来是什么难度： https://stonkrider.win/
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Find Scarcity 0.缘由 当前内容平台缺少发现小众但优势内容生产者的机制，笔者类比经济学/金融学中的 发现价格 概念，希望通过一定机制下的激励，引导用户行为，从而挖掘这部分稀缺性。 Tips： 不能金融化，否则一定出现套利者和投机客； 不能让 user 感觉和以前的逻辑没区别，支持已经可以用 点赞 表达，额外的工具绝不能有单纯行使 支持功能 的面向； 1.根据投币内容的影响力结算收益 以 B 站投币为例子进行说明，事实上可以迁移到其他内容平台，选它只是因为熟悉。 基本想法是，user 每隔一段时间获得一定数量的 coin（有上限），可对优质内容（以下简记为 O）投币，每隔一段时间根据 O 的影响力进行结算，并获得收益，从而引导 user 使得 coin 的分布与 O 的质量正相关。 这马上会迎来第一个问题，user 可以无脑投已经展现出较好数据的 O，就会出现这种情况：当前数据最好的 O 对其他所有 O 吸血，系统极其不稳定，且 coin 的流通逻辑极其畸形，很难达成目标。 所以我们必须针对这个问题设置一个负反馈机制。 2-1.缩小已被筛选出的优质内容的收益 我们可以使先投币的人获得较高收益，后投币的人收益递减 我们可以设置退出机制，进行提前结算，满足 已被筛选 判定条件的 O，满足条件时强制结算，后续不再进行收益计算 在运行一段时间后（如果是已有内容基础，则是一开始），会出现 creater 和 O 质量的正相关，需要使向粉丝越高的 creater 投币的收益越低，直到其粉丝数达到阈值，creater 就被清退，其内容不再出现于此机制（或者仍然出现但是不获得收益，或者通过寻找一种合乎逻辑的算法使其排名靠后） 奖池需要可以被稀释（这预设了奖池拥有相对固定的总量，或者随 coin 数 log 级别衰减），也就是说，后进入的人虽然收益已经递减，但是还是能够稀释先进入的人的收益，同时需要设置一个稀释底线（这个设计应该是合理的，因为收益的前提是挖掘正确，挖掘失败连收益都没有，就不会系统性激励 user 冲着劣质 O 投币） 不能对 小白 没有激励 需要设计一个保底方法，对标 基准利率 ，或许还可以 借贷 以提高 货币流通性 ，使得不至于使得太多人因为能力不足而失去参与热情： 某些人即使从来没投对过（指暂时未获得收益），我们也要一定时间无条件发放（可能和活跃度相关，但是必须有上限） 至少要系统性地保留一个类型的方法（公开或者使人容易发现），使得无脑投也能够获得一定的收益，对标 基准利率 可以考虑设置一个池子，可以在不懂的时候存定期获得一定利息，可以用未来发放的币抵押进行 借贷 （需要信用评级） 2-2.[未定论]采取什么样的排名方式？ 第四点解决的是有无收益的问题，还有一个问题，同样投币顺序（采用绝对顺序还是百分位数也是个问题）的 coin，投给第一名的是否应该比投给第二名的收益多？ 或许问题是，应该采取什么样的排名方式。如果单纯看投币数，当然会出现这样的问题，如果考虑降低高粉丝数 creater 的 O 的权重（已被部分挖掘，信息冗余）。 如果认为排名可以很好地表达此板块内容的优先级，显然就是应该在相同投币序下，收益按照排名序递减。 3.避免用户基础导致的数据歧视 小众内容由于受众少，天然处于数据歧视的位置，因此必须分板块，只在各自板块内进行排名。 4.避免机制变成分析师的数学游戏 在信息充足的情况下，有稳定数学方法的分析师可以纯粹凭借数学行事就获得极其稳定的收益，而不是真实地对 O 进行评价，为了尽可能地提高它们的决策成本，数据需要延迟揭示，采用滚动方法，不能隐藏（否则缺失反馈），也不能设置固定的时间节点（机制漏洞，可能会在前后产生剧烈的跳变）。 5.生命周期、结算窗口与慢热调节 直觉上，存在爆款和冷门宝藏两种有意义的类型，显然两者不能具有相同的结算周期 需要从总量、增长速率、加速度三个角度综合设计结算窗口 比如对于爆款，快速的增长说明正在被逐步挖掘，于是进入其等待结算的收益周期，同时为了反制恶意刷分，或许需要要求其按照自身发展的趋势达到在某个时间点之前达到某个预期总量，否则视为挖掘失败——但是问题来了，被人 `恶意好评` 了怎么办？看来不行——能否进入排行榜才是决定挖掘是否失败的因素，不要越俎代庖。 但是，达到某个总量后，视为挖掘成功，就可以强制清算了。 对于冷门视频，需要给更长的时间窗口，特点是加速度小，但是速率一直为正。 6.总量控制 两个界： coin 的数量要足够多，使得小众 creater 和 O 能够被充分覆盖，同时，这种覆盖数据要有统计学意义，不能产生较大偏差 一个人的注意力和判断力有限，所能持有/使用的币必须有上限，同时人的能力不同，每个人给一个波动，乘以人数，得到总量一，再给一个波动，得到总量范围 因此对个人来说，结构应该是 基础币 + 增量币 对总体来说，总量可以随着人数或者经济事件变化 由于设置了消耗上限，如果收益过多，可能花不出去，这避免了马太效应，但是会大大挫伤这部分人的积极性，采用 log 级别的销毁方法，限定时间内的投币次数用完后，可以使用 9 枚 coin 兑换一次额外的投币权限，由到限后的投币行为触发，即此类投币情况消耗 10 枚 coin 7.防操控机制 不能圈地自萌、小圈子/小团体自己搞矩阵，最好能破圈，最少要在整个板块分布相对均匀。 算法已有先例，一个机制设计领域问题，共谋抗性（Collusion Resistance）问题，以及对应的解，相关性惩罚（Correlation Penalty）。现在似乎被国内某些产生逆练用来 猜你喜欢 了 8.准入机制与举报机制 垃圾内容等（比如搬运、切片、擦边类短视频） 分区错误，举报有奖，边际递减，原样退币，机会成本的损失 user 自担，反向激励 user 加强内容审查 恶意举报设置反制机制，包括不限于 减少举报奖励上限 暂时冻结功能 机器人、脚本等永久封禁 对应的，持续正确举报，加收益，加上限。 同时举报等级机制（与其他等级不相关） 附录：额外的问题 1. 奖励货币化问题 2. 平台兜底机制 对于可能出现的各种机器人刷分、异常用户行为，平台需要进行风控 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
朋友因为需要使用稳定的日本家宽来访问日本的一些网站，因此委托我给他部署了1台x86小主机。配置是i3-6100u 4G内存、128G SSD. 目前已经安装了debian12，安装了argo隧道，准备做个稳定的梯子使用。 目前正在寄往日本的途中，还不知道安装的地方有没有公网IP。 请教各位佬友，除了做为梯子使用以外，还有没有什么好玩的可以推荐？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
看每次都是临近发新模型or服务器压力变大就会封一波号 但是这些号肯定也不是这么一下子就被标记到的 那是不是可以说明这些ai公司就是发现违规账号先加到一个回收站的状态，平时也懒得清，然后真的没有空间的时候再清一下（这不和我用电脑的习惯一样吗） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
脑洞一下，假如某一天有一个神级外星文明降临地球 ，看不惯人类使用AI，认为是投机取巧 大手一挥魔法，让GPT，Grok，Gemini…甚至国内最火的豆包全部一夜之间消失，会有什么后果？ 佬友们可以脑洞一下对自己生活有什么影响，大家是已经离不开AI了？ 从微观：编程，网上搜东西，视频文章总结，整理表格文档，到计算复杂数学统计问题，到买东西比价，再到一些自动化任务… 再到宏观：经济问题，就业问题，产业结构，人类文明发展进程… 欢迎评论区讨论补充，脑洞开起来 （本帖子文本纯手打，只有图片是ai生成，怎么感觉自己语言能力退化了也一股ai味儿了。 另外分别让豆包和GPT生成了一下图片，发现豆包更形象，而GPT有点用力过猛哈哈哈） 下方左右滑动查看对比图 23 个帖子 - 19 位参与者 阅读完整话题
无论 AI 是否到来，开会、小组讨论然后委派，活变多了，钱也得因为 AI 而花的更多，只考虑到了 AI 协作后人的效率变化。 AI 来了，工程师仍无法掌握更多的生产资料、也没有积累更多的剩余价值。反倒是各种蒸馏同事的骚操作层出不穷。 人的剩余价值早在 AI 未出现的时候就已经被探索完了，项目稳定后，能外包的外包，能摘桃的摘桃。 国内的技术栈发展早已没了余地，成熟的工程架构后有成熟的技术栈，成熟的岗位催生出了成熟的面经， AI 的到来仿佛只是克隆出新的一套。 前些天看到一篇文章，说了 AI 时代下的护城河是组织结构。 但这样对 AI 的使用，在组织结构上无法积累任何有效经验， 因为面向 AI 发布任务和面向牛马发布任务 是两回事。 对 AI 的验收和对牛马的验收也是两回事。 我真正带了开发团队后，每天就是想节省 token ，用少量的 token 做更多的事。 省来省去，发现最大的 token 支出早在任务委派的那一刻就定下来了。 我也才第一次思考，我是否是那个 [手动塞集装箱进货仓，然后感慨集装箱并没有带来变革] 的那个人？这方面是否是生态上的问题？
无论 AI 是否到来，开会、小组讨论然后委派，活变多了，钱也得因为 AI 而花的更多，只考虑到了 AI 协作后人的效率变化。 AI 来了，工程师仍无法掌握更多的生产资料、也没有积累更多的剩余价值。反倒是各种蒸馏同事的骚操作层出不穷。 人的剩余价值早在 AI 未出现的时候就已经被探索完了，项目稳定后，能外包的外包，能摘桃的摘桃。 国内的技术栈发展早已没了余地，成熟的工程架构后有成熟的技术栈，成熟的岗位催生出了成熟的面经， AI 的到来仿佛只是克隆出新的一套。 前些天看到一篇文章，说了 AI 时代下的护城河是组织结构。 但这样对 AI 的使用，在组织结构上无法积累任何有效经验， 因为面向 AI 发布任务和面向牛马发布任务 是两回事。 对 AI 的验收和对牛马的验收也是两回事。 我真正带了开发团队后，每天就是想节省 token ，用少量的 token 做更多的事。 省来省去，发现最大的 token 支出早在任务委派的那一刻就定下来了。 我也才第一次思考，我是否是那个 [手动塞集装箱进货仓，然后感慨集装箱并没有带来变革] 的那个人？这方面是否是生态上的问题？
但支持 vscode ,cursor 却不支持从老版导入设置 这是什么脑洞 正常人设计新版软件总是能支持老版导入的把 就算某些地方不兼容, 但插件, 一些配置项总是兼容的把, 反正都是 vscode 那套阿
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