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星辰_BGNZ
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星辰_BGNZ
6天前

风小海: 玩酒店，到底在玩什么？酒店玩家入坑科普 我做酒店代订也有3年了。 按理说，我应该是这个行业最懂行的人之一。 但说出来你可能不信，我自己真正开始"玩"酒店，是从闲鱼上花几十块买了一个华住会员资格开始的。 85折，还送早餐。 那是我第一次意识到，原来住酒店这件事，大多数人根本不知道自己在白花钱。 先说一个让人想不到的事 同一家五星酒店，同一个房型，同一天入住。 有人花1000块，住标间，早餐168元一位，中午12点准时被赶出门。 有人花200块，住进去发现被升到套房，早餐免费，下午四点才需要退房，前台见到他还叫得出名字。 这是为啥呢？因为酒店被他们玩明白了。 先搞懂一个词：SNP 玩酒店的人嘴里总说SNP，这是整个游戏的基础货币，不懂这个你就永远是局外人。 S = Stay（入住次数） N = Night（房晚数） P = Point（积分） 每次在官方渠道付费入住，三样东西同时进账，决定你的会员等级能升多快，积分能换多少免费房。 不在官方渠道订，三样全没有，白住了。 所以玩家最不愿意做的事，就是打开携程直接订。 正确的订房顺序是：先看万豪/希尔顿官网，再看飞猪官方旗舰店（等同于官方渠道，积分房晚全算），最后才考虑携程美团。 每一晚都在为你的会员等级积累，一分不浪费。 闪促 这个词你应该刷到过， 酒店的逻辑很残酷，空房一晚过了就是零收入。 所以临近入住日期，酒店宁愿低价卖出去，也不让房间空着。这就是闪促的来源。 飞猪万豪旗舰店每周三到周五，会开展日历房闪促。 万枫、雅乐轩、Moxy这类万豪旗下中档品牌，闪促价经常低至150-200元，还额外送1000-3000积分，比普通价便宜40%-60%。 怎么发现这些活动呢？ 飞猪搜索"万豪国际集团旗舰店"，点进去找"日历房"，切换日期看价格，低谷就是闪促价。 希尔顿的欢朋、Hampton也是一样的逻辑，飞猪旗舰店同样有闪促。 还有加入常旅客交流群也是最省事的方式，有人专门整理这些信息每天推送，好价出来了直接出手。 积分 万豪普通会员，消费1美元=10积分。 白金卡会员，额外加赠50%，也就是1美元=15积分。 积分可以兑换积分房，也就是免费住宿。 听起来很普通，但叠加季度活动就不一样了。 每季度万豪会推出"每次入住额外赠送1500-2500积分"的活动，不注册不参与就是白送钱。 买分 万豪、希尔顿每隔一两个月搞一次卖分促销，买一送一，相当于五折买积分。 这时候大量买入，然后兑换高价酒店的积分房。 一晚现金价3000元的JW万豪，积分房可能只需要4万分，促销买入4万分的成本约900元人民币。 同样一晚，你花900，他花3000，住的是同一张床。 会员等级 这才是玩酒店最核心的部分。 以万豪为例：白板→银卡→金卡→白金卡→钛金卡→大使卡。 同一家酒店，普通会员和白金卡的体验差距是这样的—— 普通会员：标准间，早餐自费168元/位，中午12点退房。 白金卡会员：大概率升到行政房甚至套房，免费双人早餐，下午4点延迟退房，行政酒廊全天随便进，欢迎积分礼遇，生日额外惊喜。 同样的钱，完全不同的感受。 白金卡具体权益： 免费升房，最高可升至套房 每次入住免费双人早餐 行政酒廊使用权（早餐、下午茶、晚间小食全天候） 延迟退房至下午4点 积分加赠50% 每年达到50晚可选年度礼遇（5张套房券，或40000分免房券等） 住过一次白金待遇，你就回不去了。 刷房 ——中国为什么是全球刷房天堂 正常升到万豪白金需要50晚。普通人一年很难达到，这就是"刷房"的来由。 刷房的本质是,专门去住集团旗下最便宜的酒店，快速累积房晚数，以最低成本拿到高级会员资格。 为什么说中国是天堂？ 因为万豪在中国开了大量廉价子品牌，而且分布极广—— 圈子里的刷房圣地：甘肃白银万枫（一晚200出头），被称为"万豪不能失去白银万枫，就像西方不能失去耶路撒冷"，火到长期一房难求。郑州上街雅乐轩、六盘水福朋喜来登、镇江丹阳万枫，都是全球万豪最低价TOP5。 很多人专程买票跑去这些城市刷几晚，算下来比在大城市刷还便宜。 叠加双倍房晚活动，效率直接翻倍. 每年Q1，万豪会推出"现金住一晚算两个房晚"的活动。 这时候刷房，50晚的目标实际只需住25晚就能达到。 叠加双倍房晚+闪促+季度积分活动，有人算过, 刷满50晚总花费约4000-5000元，积分回血约1500-2000元，净支出不到3000元就能拿到万豪白金卡。 白金卡带来的免费早餐+升房，后续正常住几次高端酒店，成本早就回来了。 会籍挑战 ——弯道超车 不想一晚一晚磨？还有更快的路。 万豪白金挑战： 正常需要50晚，挑战只需8晚。 通过飞猪F4会员或支付宝钻石身份，可以申请白金挑战，120天内现金入住8晚，直接拿白金卡，挑战期间立刻享受白金待遇。 没有飞猪F4？通过淘宝88VIP也可以申请，同样8晚完成挑战。 什么都没有？直接联系万豪客服申请常规挑战，90天内住满16晚，同样可以拿白金。 建议月初申请，挑战时间最长，性价比最高。 希尔顿钻卡挑战： 希尔顿长期开放Status Match活动，90天内完成14晚入住即可升级钻卡。 希尔顿钻卡在常旅客圈子里口碑极好——升级容易、待遇扎实、全球通用，被称为"性价比最高的顶级会员"。 连环套 一张信用卡串三个集团： 办一张中信IHG金卡，自动获得IHG金卡资格。 用IHG金卡匹配希尔顿金卡。 用希尔顿金卡匹配万豪白金卡。 三步操作，三个集团的高级会员一次到位，而且每个集团的挑战门槛都大幅降低。 圈子里管这个叫找到了BUG。 代刷 ——这个圈子里不能不提的灰色地带 说到这里有一件事得说清楚。 万豪官方规则写明——只有会员本人入住才算有效房晚。 但圈子里衍生出了一个灰色市场，就是找人代刷。 你把会员账号给对方，对方用你的账号订房入住，房晚积分全部打到你账户，你只需付房费加一点服务费。 闲鱼上专门有人做这个生意，甘肃白银万枫之所以一房难求，背后有很大一部分就是代刷的人。 有的操作更极端，酒店内部员工直接操作系统，连房卡都不做，纯粹走一个入住记录。 这件事万豪集团明确反对，被发现可能直接封号，属于违规操作。 我不建议这样做，但你得知道这件事存在。 因为你了解这个，才能理解为什么那些刷房服务的价格那么低，风险在哪里，以后遇到相关信息怎么判断。 玩到最后，迷上的是什么 讲到这里，你可能会觉得玩酒店就是一件很理性、很功利的事——算积分、刷房晚、拿折扣。 但真正玩进去之后，你会发现不是这回事。 我做酒店代订，我研究积分攻略，我帮别人省钱。 但我自己第一次真正被一家酒店击中的时候，和这些都无关。 是因为推开房门的那一刻。 窗帘是自动拉开的。 窗外是城市的夜景。 桌上有一瓶提前备好的红酒，旁边放着一张手写的欢迎卡，写着我的名字。 电视机上写着欢迎“风小海先生入住” 我站在那里，愣了几秒。 然后我就明白了—— 为什么有些人，即使不出差，也不旅行。一年也要住几十晚酒店。 是因为他们上瘾了。 每家酒店的大堂都有自己的专属香薰，那个气味会跟着你很久，久到你再闻到类似的味道，会突然想起某座城市、某个夜晚。 每家酒店的灯光都是经过计算的，暖到刚好让你的肩膀松下来。 床的软硬，枕头的高低，浴室水压的力度。 这些细节加在一起，构成了一种你在家里复制不了的感觉。 那种感觉叫—— 被好好对待。 不是因为你多有钱，也不是因为你地位多高。 是因为你走进了那扇门，那家酒店就觉得，你值得被认真对待。 这几年有很多找我订酒店的朋友，是第一次入住高端酒店的人。 和我一样，进门的时候通常有点局促，不确定该怎么跟前台说话，身份证房卡都忘记拿，也不知道行政酒廊能不能随便进。 但退房的时候，表情都是一样的。 有点意犹未尽，有点舍不得走。 最后还会告诉我，下次他去其他城市的时候，帮他推荐好玩的酒店。 就这一句话。 从那一刻起，他们就不是普通游客了。 他们开始把住酒店当成了旅行的本身，而不只是旅行途中用来睡觉的地方。 所以如果你还没有体验过这种感觉—— 不是叫你去花几千块住一晚。 是叫你用今天学到的方法，花普通价格，住进一家你原本以为住不起的地方。 推开那扇门的那一刻，你就懂了。 从零开始的第一步 什么都没有的话，按这个顺序来： 第一步，免费注册万豪旅享家和希尔顿荣誉客会，两分钟搞定。 第二步，把支付宝升到钻石会员或飞猪升到F4，申请万豪白金挑战，120天内住满8晚拿白金卡。 第三步，所有住宿走官方渠道或飞猪旗舰店，绑定会员号，每一晚都在积累。 第四步，下载万豪和希尔顿APP，开启消息推送，周三到周五盯飞猪旗舰店日历房价格变化。 第五步，加入常旅客交流群，每季度活动别错过报名，积分回血最快的时候就在这时。 完成这五步，你已经不是普通游客了。 这个圈子水很深，我只是带你站在门口看了一眼。 后面还有更多玩法 信用卡联名卡怎么选、积分怎么最大化兑换、行政酒廊怎么蹭出最高价值、怎么获得更多的酒店资源……

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星辰_BGNZ
22天前
星辰_BGNZ
1月前

王老禅头: 大家装好了龙虾🦞，如果想获取一些最新的 AI 相关的资讯。可以试一试这个宝藏开源项目 ai-daily-digest 📰 GitHub 👉 https://github.com/vigorX777/ai-daily-digest 从AI大神 Karpathy 推荐的 90 个顶级技术博客抓取最新文章，AI 自动评分筛选 + 生成结构化日报，每天花 30 秒就能知道技术圈发生了什么。 搭配 🦞 三步搞定，定期自动抓取推送，彻底告别二手 AI 资讯： 1️⃣ 给龙虾发一句自动装好 「安装 https://github.com/vigorX777/ai-daily-digest 然后加个 cron 计时任务，每天早上7点推送到当前对话框里给我」 2️⃣ 默认 Gemini 跑，但可以一句话切换成 DeepSeek 等国产模型 「帮我把项日报模型切换如下API： api接口: https://api.deepseek.com/v1 api key: sk-xxxxxxxxxxxxx 模型名称: deepseek-chat」 3️⃣ 测试一下生成日报是否可以运行，不行就让🦞修bug 拒绝信息茧房，从一手源头读起 🤖

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星辰_BGNZ
1月前
挺有意思

数字游民Jarod: 这可能是今年最重要的AI新闻，但中文互联网还没什么人聊。 昨天，一家成立不到三年的多伦多芯片公司扔下了一颗核弹。他们不是做大模型的，不是做应用的，而是做了一件听起来很复古的事：把AI模型直接刻在芯片里。 这家公司叫 Taalas。他们做的芯片 HC1，运行 Llama 3.1 8B的速度是 17000 tokens/秒。作为对比，目前业界最快的 GPU 也就 2000 左右。十倍差距。 但这还不是最疯狂的。最疯狂的是，这块芯片只能跑这一个模型。不能换，不能改，不能升级。你买回家，它就永远只会做这一件事：以光速运行 Llama 3.1 8B。 Taalas 的赌注很简单：在这个所有人都追求灵活性的时代，他们选择了绝对的不灵活，换取绝对的效率。 要说清楚这件事为什么重要，得先理解过去几十年芯片发展的主线。从 CPU 到 GPU，再到各种 AI 加速器，所有人都在做同一件事：造一个通用的计算平台，然后用软件在上面跑各种模型。 这条路走到今天，遇到了一个硬边界。模型越来越大，内存带宽成了瓶颈。你把几百亿参数从显存搬到计算单元，这个过程消耗的能量和时间，已经比计算本身还要多了。 Taalas 的思路是：既然你每次都算同样的东西，为什么还要搬来搬去？直接把权重存在晶体管里不行吗？ 他们真的这么做了。HC1 芯片里没有显存，没有 HBM，没有复杂的缓存层级。模型的每一个权重都对应着芯片上的特定晶体管，矩阵乘法通过电路的物理连接直接完成。你输入一个 token，电流流过这些预先设计好的路径，输出就是下一个 token 的预测。 这就像录音带和现场演奏的区别。传统芯片是每次都要重新演奏，Taalas 是把演奏录在磁带里，播放就行了。 这种设计带来了几个惊人的结果。 第一是速度。17000 tokens/秒意味着什么？你几乎感受不到延迟。不是"很快"，是"瞬间"。有测试者说，按回车的瞬间，答案就已经完整出现在屏幕上，甚至看起来像是预先准备好的。 第二是功耗。传统 GPU 运行 AI 推理需要液冷，一个机柜动辄几十千瓦。Taalas 的芯片只要空气冷却，十张卡加起来才 2.5 千瓦。他们号称能效是 GPU 的十倍。 第三是成本。制造这样的芯片，他们说是传统方案的十分之一到二十分之一。 但代价也是真实的。这块芯片出厂那一刻，它的命运就已经注定。Llama 3.1 8B，就是这个芯片这辈子唯一能做的事。如果明年 Meta 发布了 Llama 4，这块芯片就变成了电子垃圾。如果你发现这个模型有偏见，或者在你的应用场景里效果不好，你不能微调它，不能换别的模型，只能再买一块新芯片。 Taalas 的解决方案是：把定制芯片的周期从一年压缩到两个月。他们和台积电合作，只改变两层金属掩膜，就能为不同的模型生产新芯片。他们声称训练一个模型要花十亿美元，而定制一块这样的芯片只要花一千万。 说到这个团队的背景，确实豪华得有点过分。CEO Ljubisa Bajic 是 Tenstorrent 的创始人，之前在 AMD 和 NVIDIA 都做过架构师。COO Lejla Bajic 是他的妻子，同样是 AMD 和 Tenstorrent 的资深工程师。CTO Drago Ignjatovic 是前 AMD 的 ASIC 设计总监。这三个人加起来，可能设计了过去十年里你用过的一些最重要的芯片。 2022 年，当 Jim Keller 加入 Tenstorrent 并接管公司后，Ljubisa 选择了离开。六个月后，他创立了 Taalas。显然，他和 Keller 对 AI 芯片的未来有不同的看法。Keller 想做一个通用的、可编程的、软件友好的平台，而 Ljubisa 走向了另一个极端：彻底的专用化。 他们刚刚完成了 1.69 亿美元的融资，总融资额 2.19 亿。投资人里有个名字值得注意：Pierre Lamond。这位老爷子是 Fairchild Semiconductor 的元老，红杉资本的前合伙人，被公认为半导体行业的奠基人之一。这样的大佬背书，说明这件事至少在技术逻辑上是成立的。 现在的问题是：市场会买单吗？ Taalas 需要找到那些愿意为了效率和成本，牺牲灵活性的场景。比如语音助手，需要毫秒级响应，而且模型不需要经常换。比如数据标注，需要处理海量文本，用的是固定模型。比如一些垂直领域的专用模型，训练好了就不动了。 但也有人不看好。芯片制造是有污染的，如果每两年就要换一批芯片，这比 GPU 的更新换代更频繁，环保问题怎么算？还有人质疑，AI 模型进化这么快，两个月流片时间还是太长，等你做出来，模型可能已经过时了。 更根本的问题是：当 OpenAI、Google、Anthropic 都在拼命证明他们的新模型比旧模型好得多的时候，谁会愿意把自己锁死在一个固定的模型上？ Taalas 的反驳是：模型迭代的周期正在变长，人们开始依恋特定的版本。OpenAI 把用户从 GPT-4.5 迁移到 GPT-5 的时候，很多人抱怨新版本太谄媚了。也许未来我们会像对待手机型号一样对待 AI 模型：iPhone 15 出来后，还是有人用 iPhone 14，因为它们各有各的好。 我不知道 Taalas 会不会成功。这可能是一家改变行业的公司，也可能是一个技术史上有趣的注脚。 感兴趣的朋友可以去他们的demo站点体验一下什么是光速级别的inference： chatjimmy.ai

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星辰_BGNZ
2月前
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2月前
星辰_BGNZ
2月前

YILS: 英伟达 Nvidia NIM 现在提供了GLM-4.7和minimax-m2.1的免费API，刚好OpenCode开始限速了，这下又可以愉快的白嫖了~ 1. 访问 https://build.nvidia.com/explore/discover 注册开发者账号。 2. 绑定手机号（支持国内邮箱 +86手机号验证，无需信用卡）。 3. 点击创建API Key，复制并保存。 完成！ 接下来是OpenCode配置： { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "provider": { "Custom:Nvidia Nim": { "options": { "baseURL": "https://integrate.api.nvidia.com/v1", "apiKey": "xx" }, "models": { "z-ai/glm4.7": {}, "minimaxai/minimax-m2.1": {} } } } } 将配置文件放到 ~\.config\opencode\opencode.json 中即可，记得把刚才复制的 API Key替换进去。 虽然高峰期速度稍慢，但基本没触发限额了，实测Minimax-M2.1速度更快。

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星辰_BGNZ
2月前

ChatV: Obsidian 简直就是为 AI 时代准备的。 1. Obsidian 的第一理念是“File Over App”，笔记存在电脑本地，便于 AI 工具直接处理文件夹和文档。Notion 里写的内容是属于 Notion 的，但是 Obsidian 写的内容，可以是 VSCode 的，可以是 Cursor 的，可以是 Trae 的，也可以是 Claude Code 的。 2. 习惯了 Markdown 写作，有三个好处，一个是看懂 AI 生成的 Markdown、Tabel、Mermaid，二个是一键复制粘贴到 Obsidian，保存为 Markdown 格式，三个是用 Markdown 写提示词自带结构，更清晰可读。 3. 凡是折腾过 Obsidian 插件配置和自定义外观的，用 AI 工具都显得简单了。 4. AI 工具相互不打通，生成的内容如果沉淀在不同工具中，管理麻烦，Obsidian 可以作为各款 AI 工具生成内容的总仓库。 5. Obsidian 有 3000 多个插件，补足了 AI 工具自身没有的各种知识管理和任务管理的功能。 6. Obsidian 有工具发布文章为博客，比如官方功能 Obsidian-Publish、社区插件 Obsidian-Digital-Garden、外部工具 Quatz。 7. 如果用 IPO 思维来看知识管理工作流，AI 负责输入，Obsidian 负责处理，Quatz 负责输出。（补充：AI 做的是输出内容，但是对于人类来说，AI 输出的内容是人类输入的材料。） 🔻 相关阅读 - 笔记软件的可折腾空间：https://m.okjike.com/originalPosts/693e5d438d2d7e459697eb9d - 关于 Obsidian：https://m.okjike.com/originalPosts/6317dd9989e1f3feb56f30b2 - 我如何用 Obsidian：https://m.okjike.com/originalPosts/65d600de9185c305d1a4228c - 梳理脑子里的一团乱麻：https://m.okjike.com/originalPosts/67d7d0bad961298fdcf2a52f - PARA 与 DailyNotes：https://m.okjike.com/originalPosts/671fc3ccc79063fd7bef732f - 想清楚，说明白：https://m.okjike.com/originalPosts/695778218dab01fe53adf17d - AI 如何读取 md 中图片：https://m.okjike.com/originalPosts/696bded0c5a1d4e6496a6f73

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2月前
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