寫東西只為了抒發，一切隨緣不為流量
有事找 @finalfantasty
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FixupX
fin (@fi56622380)
AI半导体终局推演2026(I)
当新token经济学范式从GPU算力转移到HBM
本文从从GPU架构进化路线本质出发，解释这个市场长久以来担心的问题:
每个GPU的HBM内存需求为什么一定会是指数增长，为什么HBM需求指数增长不会停滞?
并推导token经济学在当前架构下第一性原理:token吞吐 = HBM size X HBM BW带宽
同时讨论了，为什么GPU的天花板被HBM的两个发展维度所决定
HBM周期性这个话题争议一直很大，乐观派认为AI带来的需求比以前要大的多，但市场主流仍然认为…
当新token经济学范式从GPU算力转移到HBM
本文从从GPU架构进化路线本质出发，解释这个市场长久以来担心的问题:
每个GPU的HBM内存需求为什么一定会是指数增长，为什么HBM需求指数增长不会停滞?
并推导token经济学在当前架构下第一性原理:token吞吐 = HBM size X HBM BW带宽
同时讨论了，为什么GPU的天花板被HBM的两个发展维度所决定
HBM周期性这个话题争议一直很大，乐观派认为AI带来的需求比以前要大的多，但市场主流仍然认为…
https://t.me/reorx_share/6794
很多新时代的 programmer 和 builder 们也难以静下心来仔细学习，细心摸索。即便抛开固执的手作成见，我也依然觉得随着大量使用 coding agent，我的认知正在固化，领域间的迁移，跨领域的学习都变得不用心了，一种模糊的，不确定性的阶层正在形成。
yes
很多新时代的 programmer 和 builder 们也难以静下心来仔细学习，细心摸索。即便抛开固执的手作成见，我也依然觉得随着大量使用 coding agent，我的认知正在固化，领域间的迁移，跨领域的学习都变得不用心了，一种模糊的，不确定性的阶层正在形成。
yes
chenhg5/agencycli
🔗 https://github.com/chenhg5/agencycli
#github
🔗 https://github.com/chenhg5/agencycli
#github
GitHub
GitHub - chenhg5/agencycli: Lightweight CLI to build self-managing AI agent teams. Define roles, skills & projects in Markdown+YAML…
Lightweight CLI to build self-managing AI agent teams. Define roles, skills & projects in Markdown+YAML — agents run autonomously on a heartbeat schedule, talk to each other via inbox, and ...
pkyanam/brainbase for CompanyOS
🔗 https://github.com/pkyanam/brainbase
#github
還沒認真看，這東西具體是怎麼實現以及怎麼做好萃取跟關聯
🔗 https://github.com/pkyanam/brainbase
#github
還沒認真看，這東西具體是怎麼實現以及怎麼做好萃取跟關聯
google/langextract
🔗 https://github.com/google/langextract
#github
🔗 https://github.com/google/langextract
#github
GitHub
GitHub - google/langextract: A Python library for extracting structured information from unstructured text using LLMs with precise…
A Python library for extracting structured information from unstructured text using LLMs with precise source grounding and interactive visualization. - google/langextract
在一段時間過後也漸漸的認清自己沒有基礎金融常識，只知道買跟賣以外大多數都不知道（當然什麼槓桿跟借貸還是知道的 😂）
導致我蠻多時候是二維思考，但也沒有對錯畢竟認知有限，下一步應該是知道自己的知識拓撲，設定目標然後規劃路徑去學習
同樣，剩下的知識點應該也可以用類似的方式來實現
導致我蠻多時候是二維思考，但也沒有對錯畢竟認知有限，下一步應該是知道自己的知識拓撲，設定目標然後規劃路徑去學習
同樣，剩下的知識點應該也可以用類似的方式來實現
我發現我一段時間就會更換一些媒介來學習
1. 小紅書
2. Threads
3. X
4. Substack
5. Tg 一些頻道主
我覺得最像人寫的都在 Substack 和 Tg 頻道主，剩下的都是 AI 爆裂文體但裡頭還是會有好料，可能是我懂得太少 😂
1. 小紅書
2. Threads
3. X
4. Substack
5. Tg 一些頻道主
我覺得最像人寫的都在 Substack 和 Tg 頻道主，剩下的都是 AI 爆裂文體但裡頭還是會有好料，可能是我懂得太少 😂
Pouzor/homelable
🔗 https://github.com/Pouzor/homelable
#github
🔗 https://github.com/Pouzor/homelable
#github
GitHub
GitHub - Pouzor/homelable: Self-hosted homelab infrastructure visualizer — interactive network diagram with live status monitoring
Self-hosted homelab infrastructure visualizer — interactive network diagram with live status monitoring - Pouzor/homelable
