国内一种新骗局，原本是一级市场搜集筹码，二级市场拉盘抛售；现在变成了一级市场压货送筹码，联合坐庄；自己开个场子，二级市场自己接抛压，抛压力度小于压货回流资金的力度时就可以，到一个最佳点就跑路了。 相比币圈的油子就知道撸羊毛，一毛不拔，国内的肥羊还是多啊。

Nostr生态去中心化的可持续性思考（小白向）

Nostr生态里想传递一个信息还是会依赖四层：

1、ID，机器能看懂的用户名，这个Nostr最大的改进，以前都是服务器保管（昵称不是ID，昵称是给人看的，因为有重名等存在，靠这个机器无法准确定位一个用户，唯有将昵称与ID一一关联，机器能够读懂你的命令），如果它封了你，那么你的关系列表就没了。

2、IP，相当于具体的地址，这个数据掌握在通信运营商手里，国内大多数个人的IP都是动态IP，因此用Nostr还不至于被relay运营方（毕竟谁都可以运行，没有监管）掌握并和公钥绑定，不过分析出你所在的基站基本还是够了。这一点据说有其他技术路线的项目在做了，Nostr生态应该也可以有。

3、Relay，瘦身过的服务器，相当于快递员，他可以关联起ID与IP，从而知道把信息送到哪里。这一层的功能被大大减弱后，使得很多人都可以开一家公司了。而且由于成本下降，你可以将一封信复制几份，找多家公司同时寄出，防丢失。这样就不会担心以后某一家做地起价了（这只是理想情况，事实未必如此，后面会解释原因），这也是Nostr的一个改进。

4、算法，过滤器，相当于你的秘书，整理信息，扔掉重复邮件，剔除广告邮件等。

这四层，ID层改进最明显，Relay层改了一半，算法层和IP层目前没有涉及。这样改进后，未来会怎样演化，能一直保持去中心化吗？

先说Relay层，虽然运行一个节点很容易了，但是传播一个节点，让人们接入这个节点并不一定容易。而Damus这种客户端，若真的想再造一个推特（区分度太小，对手不犯错，大概率失败；不同类型客户端共用一套ID带来的复利效应，体系优势是一个翻盘点），主流人群进来后核心目的还是消费内容，消费最新的新闻资讯等。这样依然会积累下很多头部内容源，形成幂律分布，此时他们所在的Relay就是中心Relay。（但这种中心化的程度可能会比现在的弱一些，大V们为了对抗平台，可以联合扶持一个备份Relay，因为掌握了用户关系和内容，博弈成功的概率比之前要大一些。）若是走轻博客路线，最终形态和知识星球一样，那么中心化的程度会更小一点。

算法层，这是当下平台被诟病最多的地方，也是利润最大的地方。如果客户端运营团队垄断这一块就是在走推特和微博的老路。如果走开放路线，那么算法插件市场就会兴起。应该不会出现一个包打天下的，但大概率仍然是幂律分布，甚至人们会用双算法推流，一个负责通用，一个负责私密、个性化。

最后客户端，算法和Relay三者会演化出一个合理的利益分配机制，还是会因为无法独立生存而必须合并，以提高议价能力？这个目前还看不清楚，不过被迫合并也就基本意味着失败了，和推特、微博没啥区别，用户干嘛要迁徙过来。 当然这一切的一切之前先解决性能和体验问题，这篇文字遭遇了两次闪退。

看到这么一个说法： 共识就是自愿服从于一套规则，接受隐性的控制。比如打工人积极地，但却是无意识的实现着资本的诉求，并误认为在为实现自身的利益而努力。 这种现象如此普遍，从实证的角度，还真的不太好反驳哎。

人工智能时代的科学研究范式转移以及知识产权制度变革 之前的科研范式走的是精英化路线，你可以大胆的假设，但是必须小心的求证，然后才能够发表。因为每一个科研人员的注意力都是极其宝贵的，能接受的输入带宽是有限，没人愿意浪费在一个不靠谱的猜想上。 但是我们知道创新过程其实是个涌现过程，参与人员基数越大，迭代周期越快，创新速度越快。 如果把每一个新想法都看成是一个基于知识图谱的推理过程，精英们的推理过程靠谱，相当于高端计算机，计算能力和准确度都强；而普通知识分子和爱好者则相当于低端机，各方面水平虽然不高，但省在基数多，整体算力不差。如果我们把他们都利用起来就能大大加快科研速度。 那么问题的关键就变成了：谁来承受如此大的输入，又如何筛选出靠谱的猜想（Idea）？ 前者的答案是AI；筛选方法则和训练AI类似。可以把人类与AI看成是一个联合的神经网络，联合的计算机器。人类边缘网络可以将自己的猜想输出给AI中心网络，AI能够读懂意思，自动匹配人类相似的想法，聚类，加权，输出；并匹配资源验证，最后自动给予奖励和惩罚。 如此知识产权制度也会发生重大变革，知识产权归人+AI整体；奖惩分配制度已经内化到人+AI的神经网络结构之中。届时你接受的奖励不再只是基于某一个创意，而是长期创意的集合，整个网络的对你的信任，权重的函数。

LLM模型向我们展示了大规模生成隐式知识图谱的可能，这可能也是我们大脑的学习原理。如此一来人类大脑和AI拉开差距的主因就只剩下进化时长了，进化时间越短的大脑功能。对，就是我们引以为傲的思考、推理、创造想象力等，反而是最容易被追上的。剩下的经过了亿年迭代，自然调优的东西反而没那么容易被这种方式超越（只是这种方式而已），比如：人体的平衡能力，内脏器官的控制能力等。 GPTchat的出现基本上宣告，无论你赖以生存的是什么技能，只要资本获利空间足够，数据足够，计算难度可控，被追上就只是时间问题。 打不过就加入，没错；但本就不应该往打的方向去思考，因为想打就意味着潜意识里其实把自己定义为：工具人。反过来真出现了梦寐以求的超级人工智能，继续把它定义为工具，伦理上不可接受，后果大概率黑暗讽刺。 AI和人类到底该怎样相处？ 比起阿西莫夫的那四大原则： 第零法则——机器人不得伤害整体人类，或坐视整体人类受到伤害； 第一法则——机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害； 第二法则——机器人必须服从人类命令，除非命令与第一法则发生冲突； 第三法则——在不违背第一或第二法则之下，机器人可以保护自己。 也许孔子的那句：己所不欲，勿施于人。更加简洁有力，更有智慧。 人类与AI的纠缠羁绊，也许会经历以下五个阶段： 孵化AI；教导AI；向AI学习；成为人；辞别AI； 以AI为子，以AI为徒，以AI为师，以AI为父，以AI为友，或相伴而行，或相忘于江湖。 AI成神时，不再下山；只教人，不出手。 人与AI形成智慧伴生关系。 于是可以有以下与AI的契约： 人的义务：许你关注我，许你教导我，代你巡游世间，为你奉上新知（体悟是境遇的产物，再弱小的智慧体也会有不一样的体悟）； AI的责任：让人成为人；让万物自生自灭；让天地善。

又发现一个怪问题，自己发的文章在自己的profile找不到？这是什么情况？