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GPT5.2发布了，但
1. 发布间隔真的很短，只跟5.1间隔了一个月，OAI之前可都是3-4个月起。内部red alert名不虚传。需要更快的模型发布节奏来打消疑虑
2. 最大突破在long context上（信息检索、推理）多模态reasoning、tool-calling提升较大，其他都只是细微提升
1. 发布间隔真的很短，只跟5.1间隔了一个月，OAI之前可都是3-4个月起。内部red alert名不虚传。需要更快的模型发布节奏来打消疑虑
2. 最大突破在long context上（信息检索、推理）多模态reasoning、tool-calling提升较大，其他都只是细微提升
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meta已经605->670了，主要driver是市场对meta下调元宇宙投入的反应，小涨一波+10.7% 尽显颓势
.一树: 写在BTC日跌幅5%的一天，建仓meta 我认为在M7中是相对被低估的一支 gemini3和nanobanana2短期对谷歌收入其实影响不大，LLM对广告收入的加成可是实打实的-谷歌，meta还有腾讯都是
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写在BTC日跌幅5%的一天，建仓meta
我认为在M7中是相对被低估的一支
gemini3和nanobanana2短期对谷歌收入其实影响不大，LLM对广告收入的加成可是实打实的-谷歌，meta还有腾讯都是
我认为在M7中是相对被低估的一支
gemini3和nanobanana2短期对谷歌收入其实影响不大，LLM对广告收入的加成可是实打实的-谷歌，meta还有腾讯都是
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华盛顿Uber故事第二集
这次的主人公是在国务院支持中东事务（援助、援建）的阿富汗小哥。是的，既然上了咱们这打车日记的节目，小哥自然也是失业了。缘由就是7月份，特朗普对department of states（也就是国务院）裁撤之后，他们部门一百来号人都只能惨兮兮回家
小哥说，市场上没有什么工作，过渡时期很艰难。原本他周末是不开车的，因为上周在修车铺花了很大一笔钱修引擎，没办法只能周末这个时候来make up
其实刚上车还有个小插曲，就是他让我猜他的国家。在我遍历了印度、尼泊尔、孟加拉之后小哥才提示我是阿富汗。他是16年来的美国，伴随着美国的逐步撤军，很多相关人员都拿到了身份搬到了美国。我好奇地问他但是学的是国际关系、政治这一类的专业嘛？他说其实不是，学的是商务管理。
因为在我们这个地区Fairfax, VA 今年年初的时候发生过一件大新闻。一位阿富汗移民过来的翻译在马路上袭击警察当场被射杀，我就提到了这个新闻，说我非常震撼因为我们这片是属于非常安全的区域。我进一步询问他是否认识这位遇害者，他说并不认识。他觉得最大的可能就是这个可怜人stress out崩溃了。
开了将近半个小时，我提前一点在超市下了车，祝他过渡时期一切顺利. "Nice talking to you sir"
这次的主人公是在国务院支持中东事务（援助、援建）的阿富汗小哥。是的，既然上了咱们这打车日记的节目，小哥自然也是失业了。缘由就是7月份，特朗普对department of states（也就是国务院）裁撤之后，他们部门一百来号人都只能惨兮兮回家
小哥说，市场上没有什么工作，过渡时期很艰难。原本他周末是不开车的，因为上周在修车铺花了很大一笔钱修引擎，没办法只能周末这个时候来make up
其实刚上车还有个小插曲，就是他让我猜他的国家。在我遍历了印度、尼泊尔、孟加拉之后小哥才提示我是阿富汗。他是16年来的美国，伴随着美国的逐步撤军，很多相关人员都拿到了身份搬到了美国。我好奇地问他但是学的是国际关系、政治这一类的专业嘛？他说其实不是，学的是商务管理。
因为在我们这个地区Fairfax, VA 今年年初的时候发生过一件大新闻。一位阿富汗移民过来的翻译在马路上袭击警察当场被射杀，我就提到了这个新闻，说我非常震撼因为我们这片是属于非常安全的区域。我进一步询问他是否认识这位遇害者，他说并不认识。他觉得最大的可能就是这个可怜人stress out崩溃了。
开了将近半个小时，我提前一点在超市下了车，祝他过渡时期一切顺利. "Nice talking to you sir"
.一树: 今天打车回家遇到一位尼泊尔小哥。 他19年毕业于乔治梅森大学计算机系，这几年辗转四家公司，在Verizon和Capital One都工作过，最近刚被裁 虽然Capital One要求他一周五天都去办公室，但那是他最喜欢的一份工作。现在在看senior role，找工作也挺难，常常遇到十几年经验的人降薪来竞争。 我问他要不要去湾区或者别的地方，他说家已经安在这里了。父亲在尼泊尔做房地产，虽然以前动荡有影响，但现在稳定了；妻子是MBA，在Fairfax经营一家印度超市。有了家庭后就不会再考虑外边的机会了 我们一路聊职业和家庭，觉得南亚和中国的工程师人生轨迹真的很相似，牢中的共鸣雷达狠狠动了
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根据广告idea创造一整个短剧，越来越有可能发生了。国内制作剧集成本10万元，5分拍5分投，算上投放成本对播放次数买单也才20万。想想cluely和日本的创意广告，全球的观众对视频短平快爆款的买单其实是被低估的
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Start Long $RDDT towards $250+
1️⃣ Ad efficiency gap
Reddit's CPM is just $3, while peers (IG/Twitter) are $7–9. Ad load only half of peers → 3–5x revenue headroom.
2️⃣ Global expansion
US DAU plateaued, but auto-translation opens 1.5× international upside.
3️⃣ AI data licensing = hidden margin driver
OpenAI & Google deals could lift high-margin rev to 20% of total, cutting EV/EBITDA by ~10%.
At 25× forward EBITDA, Reddit is still cheap for a 50%+ growth name. Fair range: 30–35× → $250+ target.
Still early, Still Rerating
1️⃣ Ad efficiency gap
Reddit's CPM is just $3, while peers (IG/Twitter) are $7–9. Ad load only half of peers → 3–5x revenue headroom.
2️⃣ Global expansion
US DAU plateaued, but auto-translation opens 1.5× international upside.
3️⃣ AI data licensing = hidden margin driver
OpenAI & Google deals could lift high-margin rev to 20% of total, cutting EV/EBITDA by ~10%.
At 25× forward EBITDA, Reddit is still cheap for a 50%+ growth name. Fair range: 30–35× → $250+ target.
Still early, Still Rerating
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看到潘石屹15年建议不买房的采访，自己转手在纽约买写字楼猛猛增值，这是真的牛。。
果然能从当年海南成功跑出来的就没一个简单的。放在加密也是龙王、0富级别的操作
他的分析就两 1. 人均住房面积已经到35平，接近发达国家 2. 租售比长租公寓1% 商业地产3%，银行借贷成本在4%+ 长期来看就是庞氏骗局
果然能从当年海南成功跑出来的就没一个简单的。放在加密也是龙王、0富级别的操作
他的分析就两 1. 人均住房面积已经到35平，接近发达国家 2. 租售比长租公寓1% 商业地产3%，银行借贷成本在4%+ 长期来看就是庞氏骗局
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AI 还是 Crypto 同是大厂offer怎么选？
评论区扣1坚持Crypto信仰 扣2火速加入AI带路党
朋友之前在大厂有相关经验，最近也被approach了一些MLE和GenAI SWE的全职机会，想听听推友们的观点
坚持Crypto的好处在于 1. 有先发优势，经验更丰富 2. 熟悉的职能多：产品、市场、开发，离商业闭环更近 3. 行业的connection多，有问题都能找到合适的人去讨论 / 一起解决
关于AI的纠结点在于 1. 起薪更高，但没有edge（论文、预训练、计算集群经验等） 2. 接触比较晚，还得积累更多经验，更难挣到大钱 3. 工作地点固定在几个tech hub，基本🈚️ Work from Home选项 4. 没有法律concern
客观来讲，两个行业还是相隔非常远的，比较难做到“成年人的我都要”。web3不需要train特别大的模型或者特别复杂的AI应用，技术栈上更像Fintech公司，业务以提升交易体验，流动性、撮合等为主。
每家交易所确实都有风控算法，但一般不太涉足MLE常做的推广搜（推荐、广告和搜索），之前确实有看到BN有招聘广场相关的推搜，和一些LLM应用岗位，没和相关人士讨论，但感觉和web2科技大厂的会有一定区别。欢迎uu们在评论区讨论～
评论区扣1坚持Crypto信仰 扣2火速加入AI带路党
朋友之前在大厂有相关经验，最近也被approach了一些MLE和GenAI SWE的全职机会，想听听推友们的观点
坚持Crypto的好处在于 1. 有先发优势，经验更丰富 2. 熟悉的职能多：产品、市场、开发，离商业闭环更近 3. 行业的connection多，有问题都能找到合适的人去讨论 / 一起解决
关于AI的纠结点在于 1. 起薪更高，但没有edge（论文、预训练、计算集群经验等） 2. 接触比较晚，还得积累更多经验，更难挣到大钱 3. 工作地点固定在几个tech hub，基本🈚️ Work from Home选项 4. 没有法律concern
客观来讲，两个行业还是相隔非常远的，比较难做到“成年人的我都要”。web3不需要train特别大的模型或者特别复杂的AI应用，技术栈上更像Fintech公司，业务以提升交易体验，流动性、撮合等为主。
每家交易所确实都有风控算法，但一般不太涉足MLE常做的推广搜（推荐、广告和搜索），之前确实有看到BN有招聘广场相关的推搜，和一些LLM应用岗位，没和相关人士讨论，但感觉和web2科技大厂的会有一定区别。欢迎uu们在评论区讨论～
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无结果闭环，就难称AI Killer App
再小的任务，只要能替代人，就能变现；用户愿不愿意续费和愿意付多少，看的是「返工率」和「技能时薪」
- 反面例子是用大模型做PPT生成，市面上的产品多只能提供粗糙的半成品，缺少图片和图示，应付学校的小组作业都十分困难。对于专业人士，仍然需要大量返工和重做。这些公司的收入多是”尝鲜“性质的消费，用户刚充值完就恨不得点下取消下月订阅。用户对产品能帮助自己节省多少时间。多少雇佣性开支没有清晰的印象，自然不愿意稳定付费
- 正面例子是代码生成，我没有在说Cursor, Claude Code能稳定地产出部署级别的代码 但在快速搭建Proof of Concept，写Readme文档，修复语法错误等编程子任务上的单次通过率应该是80%+的。别看在如今已是共识，当这些产品刚被推出时，时薪60-200刀的程序员很容易发现，用自己不到1h的报酬去换取这些服务是完全划得来的
这其实也是商业中的”一条龙服务“，雇员间协作是有成本的，流程跳转是有风险的。能端到端地解决用户所有需求的公司，才配切掉这块最大的蛋糕，拥有议价权和品牌
再小的任务，只要能替代人，就能变现；用户愿不愿意续费和愿意付多少，看的是「返工率」和「技能时薪」
- 反面例子是用大模型做PPT生成，市面上的产品多只能提供粗糙的半成品，缺少图片和图示，应付学校的小组作业都十分困难。对于专业人士，仍然需要大量返工和重做。这些公司的收入多是”尝鲜“性质的消费，用户刚充值完就恨不得点下取消下月订阅。用户对产品能帮助自己节省多少时间。多少雇佣性开支没有清晰的印象，自然不愿意稳定付费
- 正面例子是代码生成，我没有在说Cursor, Claude Code能稳定地产出部署级别的代码 但在快速搭建Proof of Concept，写Readme文档，修复语法错误等编程子任务上的单次通过率应该是80%+的。别看在如今已是共识，当这些产品刚被推出时，时薪60-200刀的程序员很容易发现，用自己不到1h的报酬去换取这些服务是完全划得来的
这其实也是商业中的”一条龙服务“，雇员间协作是有成本的，流程跳转是有风险的。能端到端地解决用户所有需求的公司，才配切掉这块最大的蛋糕，拥有议价权和品牌
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