🌐 Reddit 🌤️ 午间精选

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你收到我发你的东西了吗？ 唉，这25000美元算是打水漂了，本来够我发三个Claude提示词的 😞 这就是你真去看了ijustvibecodedthis.com（那个大型免费AI通讯）的后果

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数据中心——支撑美国人工智能所需的计算基础设施，今年企业仅在这一领域的建设投入就接近7000亿美元——正在全国农村和郊区城镇迅速涌现，其中一些占地面积超过曼哈顿中央公园的两倍。然而，这些项目的巨大占地规模可能伴随着同样巨大的公共成本。 目前至少有36个州为企业提供税收优惠以建设这些设施，代价是数十亿美元的财政收入损失。拥有最多数据中心的弗吉尼亚州每年向数据中心开发商提供19亿美元。根据州政府官方估计，佐治亚州每年的优惠金额达26亿美元。德克萨斯州审计长办公室在2024年提供1.5亿美元优惠后，今年将这一数字提高到每年超过10亿美元，仅在一年内就增长了近567%。 在路易斯安那州，与州政府向单一 [正文过长，已截断翻译]

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OpenClaw 开发者刚刚在推特上宣布，将从六月起开放订阅使用 OpenClaw。

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这里好像是个可以提问、不会显得我太蠢的地方。谷歌确实没给我想要的直接答案。 我理解人们反感AI抢饭碗，也理解担心人类在AI发展下的未来走向…… 但我真的不理解用水量这个问题。而且我印象中，我们日常使用的很多东西在制造过程中也耗水不少……所以这是不是在挑刺？谁能解释一下为什么人们要为此对人进行口诛笔伐？ 抱歉我的无知，这正是我真心想要了解和学习的原因。

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我已经在这上面投入了3.5个月、1300个小时、近50亿token和700美元（包括3次Pro 20倍订阅和一些杂七杂八的小开销）。诚然，处理轻松简短的任务时它还算能用，但随着任务复杂度增加，你最终会陷入反复修复同一个问题的死循环。它目前的稳定性实在太差了。我现在准备暂停6到12个月，看看后续会有什么进展。

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大家好， 潜水很久了，终于有点东西值得分享。过去几个月我开发了一个叫 **Nexus** 的交易机器人，基于 Python，24/7 运行在 VPS 上，同时交易美股/ETF（通过 Alpaca）和加密货币（通过币安）。 **功能介绍：** * 并行运行 6 种策略：动量、均值回归、配对/统计套利、波动率均值回归、因子轮动和事件驱动策略 * 总共约 45 个标的（25 个股票/ETF，20 个加密货币） * 半凯利仓位管理、市场状态检测（HMM 三状态模型）、硬性熔断机制 * 还搭了个小型监控面板 **目前进展：** 已经在模拟盘跑了约 4 周，模拟资金 1000 美元。约 480 笔已平仓交易，盈利约 25 美元。没什么爆发性收益，但也没爆仓。动量和因子轮动策略贡献了主要收益。配对交易回测没通过，目前处于禁用状态。事件驱动策略在过滤大量噪音后基本持平。 在转实盘之前... [正文过长，已截断翻译]

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我从去年十月开始运行一个基于XGBoost的动量策略，初始资金850美元，逐步增加到5000美元。我不是来炫耀收益的。文章里那张75%年初至今收益的截图是在一个极端行情日拍摄的，当天LITE、RKLB和MU出现异动，这点我在文中明确说明了。大部分时间并不是那样的。 事先完全透明声明：文章中包含一个推广链接，指向我用来构建这个策略的Quant Science课程。我在这里主动披露，是因为我宁愿你在阅读前就知情，也不愿你在读完后感到被误导。 这篇文章实际讲的是： ——在系统化策略中实时经历伊朗战争引发回撤是什么感受（剧透：糟透了，但我没有干预） ——回测时的清爽感与实际实盘交易时的混乱感之间的差距 ——那些我不该再手动操作、现在却仍手动进行的尴尬操作 ——在29%的跌幅中目睹自己想要覆盖模型决策后，我对主观判断与系统化决策的心得 我大概进行了一年 [正文过长，已截断翻译]