xie rong (@xierongc) • Hey
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- 当虚拟币价格波动的时候，尤其是暴跌的时候，这时有些"专业的"媒体就会出来说，这次价格波动导致有多少法币价值蒸发，多少人爆仓。这里媒体在向公众传播的一个潜台词就是，买卖虚拟币非常危险，迟早会价值归零。
那么价格波动的时候，有危险的操作到底是什么？这里就想理清这里的细节。
1，首先如果拿的是现货，无论是在交易所或者在本地钱包，涨跌影响的都是虚拟币和法币之间的比值，虚拟币的数量是没有变化的，更谈不上价值蒸发和爆仓。所以现货没有任何风险，不受价格变化的影响。而真正危险的是，所有正处在开单之后的杠杆交易，他们因为引入了杠杆，动用了不属于自身的财富，在价格波动期间，容易受到强制平仓的风险。动用了十倍杠杆，翘起不属于自身的十倍本金，那么开单价格的10%左右的波动就会触发强制平仓，导致本金的全部损失。
2，那么什么是杠杆交易，他们的流程又是什么？
3，我们先说做多的情况。
假设现货的价格是100元，本金50元，开多1倍杠杆。
开多实质就是开仓时花钱买货，平仓时卖货得钱，交易所在用户开仓到平仓期间为用户垫资。
用户开多单时，交易所垫资50元，凑满100元在市场上买入1份货来持有。这1份货被押在交易所。
3.1，如果市场价格始终大于50元，用户可以自行选择是否平仓，平仓时按市场价卖出这1份现货，交易所拿回50元，剩下的金额就是用户的。如果大于50元，用户赚，如果小于50，用户亏。
3.2，如果市场价格一度接近50元，那就触发强制平仓机制，因为交易所是垫资的，垫资的钱交易所在有风险的时候是有权利收回的。所以强制平仓时，交易所按市场价卖出这1份货，拿回他的垫资。剩下的钱给用户，也没多少钱了。
3.3，这里还有些细节，多单的强制平仓价要考虑市场深度，不会严格等于50元，应该会略微高一些，还有交易所提供的资金也有成本，这个是资金费率，交易所可以按一定时间向用户收取。
4，我们再说做空的情况。
假设现货的价格是100元，本金100元，开空1倍杠杆。
开空实质就是开仓时卖货得钱，平仓时花钱买货，交易所在用户开仓到平仓期间为用户垫货。
用户开空单时，交易所出借1份货给用户，用户欠交易所1份货，用户按照市场价卖出，总共押在交易所200元。
4.1，如果市场价格始终小于200元，用户可以自行选择是否平仓，平仓时按市场价买入1份现货，交易所拿回借出的1份货，200元里剩下的金额就是用户的。如果大于100元，用户赚，如果小于100，用户亏。
4.2，如果市场价格一度接近200元，那就触发强制平仓机制，因为交易所是垫货的，垫的货的份额交易所在有风险的时候是有权利回收的。所以强制平仓时，交易所按市场价买入这1份货，拿回他的垫货。剩下的钱给用户，也没多少钱了。
4.3，同样的，空单的强制平仓价要考虑市场深度，不会严格等于200元，应该会略微低一些。
5，多空单都是带杠杆的，牵涉到开仓和平仓两笔交易，来完成杠杆资金的获取和收回。如果不带杠杆，按照上面的流程，不牵涉垫资或者垫货的流程，那就退化成单笔交易，就是普通的现货交易了。
6，总结，
再写一遍这两句，便于理解，
6.1，杠杆多单对于用户来说，开单是花钱买货，平单是卖货得钱，交易所在开单到平单期间是垫资的一方。
6.2，杠杆空单对于用户来说，开单是卖货得钱，平单是花钱买货，交易所在开单到平单期间是垫货的一方。
6.3，所以交易所作为垫货垫资的一方，在开单到平单期间，始终非常密切的参与了用户的交易，用户的操作对于交易所是完全透明的。如果交易所想作恶，通过操纵现货价格，是可以引发用户强制平仓的。
- vision pro的愿景
https://www.youtube.com/watch?v=GYkq9Rgoj8E
看了一下WWDC2023年的视频介绍，其中有接近45分钟都在介绍vision pro。这么长的时长，包括介绍产品功能，籍由此而设定的硬件设计，软件框架以及之后为了产品生态的开发者关系。都在试图解释以下的两个问题。
问题1，只需要3,000元人民币的VR一体机，现在的价格变为了25,000元人民币，价差接近10倍，这么贵的价格值得么？
问题2，为什么是一个增强现实(Augmented Reality)的产品，而不是一个(Virtual Reality)的产品，意图是什么？
介绍中一直在强调苹果产品的调性，宣传每一大类的产品创新都在定义这类产品的行业标准。如pc端的鼠标，手机的多点触控等，而到了vision pro这里，就是用声音，视线和手势的直观操作来和设备交互。并将其打造成空间计算(spatial computing)的核心设备。传统的VR设备，直接用手柄与设备交互，硬件实现相对容易，但会使得VR设备的使用较为繁琐。也会限制VR设备作为一个计算平台的通用性。
为了不失去与周边的互动，所以引入了eyesight，让周围的人能看到你的情况，是否沉浸在vision pro中还是在注意周围的人。同时即使使用者沉浸在设备中，周围的人还是能通过走进安全距离，来直接让使用者看到，来达到交互的目的。这比纯VR设备动不动就要脱下设备，来与四周互动，要方便许多。可以提高产品粘性，让用户长时间使用产品。
这些对于传统VR设备的改造，都是为了打造未来的空间计算平台这部大棋做准备。但是现阶段，始终戴着一个头显，并且揣着一个移动电源还是会看起来怪怪的。理想情况是一个接近于眼镜的设备，但考虑到需要集成这么多数字化功能，头显还是最适合的实现。以上基本的产品功能，打造出了目前的硬件实现。
1, 需要直观的操作，那就要用各种复杂的传感器，感知手和眼的动作，这就是为什么有各种红外和摄像头。
2,需要更强的沉浸感，那就要有更高质量的显示设备，以及声音设备感觉声音就是在空间的那个点发生的。
3,需要保持与周围的互动，就需要在自己的设备上有一个给到外部的显示，同时感知外部的情况，在沉浸度上做切换。还需要有3D扫描外部环境的功能，便于与环境的更好融合。
4,为了要打造一个高效的计算平台，并发挥它之后的办公，多媒体，游戏等功能，就需要有强大的计算芯片，同时也要有高效的传感器芯片来处理各种外部传感器的数据。
这是一个非常大胆的产品，在一个移动设备上添加了这么多的愿景。也许一开始看到这个价格会觉得太高了，但是如果把它看成是 办公工具 + 数字化生产力工具 + 个人影音系统 + 个人娱乐系统。这个价格就会变得比较合理。可以拭目以待。。。
- 传统媒体的势弱，已经是必然的了。广播，电视，报纸和杂志这些传统媒体的工作者，越来越享受不到垄断的渠道所带来的好处，纷纷利用新的媒体渠道，试图扩大影响力。重要的一点是，之前的声望到底是来自于自己的能力还是来自于独占渠道的优势，如果是后者，现在要想重现昨日的辉煌，那几乎是不可能的。
媒体的渠道通过这一轮互联网的介入，已经完成了从中心化到去中心化的蜕变，也许某些渠道仍然会有优势，但是强势的内容生产者可以有自己的选择，全网全平台发布。所以分发渠道变得更分散，大众就更容易被纯粹的内容和观点所吸引。也许流量会成为创作者考虑的因素，长久来看，优质内容还是会通过时间的沉淀，慢慢浮现出来。
- 中国芯，即国产复杂芯片产业
最近几年是大热的产业，但这里有一些逻辑悖论。
如果中美不对抗，那么这些国产化的芯片在成本，性能上一定比不上国外先进水平，所以市场化能力极弱，只能成为压价的工具，长期来看没有发展的潜力。
如果中美对抗愈演愈烈，在芯片产业链的各个环节，互相限制。从目前的情况看，美国占据更多的产业链话语权。对于这些初创的国内芯片企业非常不利，即便在设计仿真环节完成，但是在流片，检测和生产环节没有保障，不要说通过若干代 产品逐渐迭代，就连流片第一代产品都颤颤巍巍。即使流片出来，也要看看对方国家是否会因为算力超标，而长臂管辖，继续禁止下一步研发。简言之，美国可以通过各种封禁手段，锁死中国芯片行业科技树的发展。
在商言商，但是某些因素如果已经跨越了市场，而相关产业又确实非常重要，那就需要政府层面的政策。否则用商业行为抵抗国家权力的封禁，无异于以卵击石。在国家利益层面上，动用可能的反制手段，这样这个行业才有发展的动力。譬如完善产业链的上下游，尽管达不到先进制程，也能有工艺确保流片，性能如何先不说，至少能有兜底方案。否则只会寒了相关的行业人士，把人才拱手相让。
- stable diffusion和midjourney哪家强？一家是开源的，一家是闭源的，可以看作是开源和闭源的争夺。目前图片生成领域已经没有什么大问题了，对于图像细节的处理，图像内容的控制，高分辨率图像的生成，各种技术都已经非常成熟了。就看最终的市场会落入哪家了。
看了下国内的教程，感觉各种内容相对较少。和国内做事情的目标是有关系的，国外属于技术突破顺便把钱给挣了，国内则是怎么挣钱怎么来，至于其他如果和挣钱没关系，基本就没动力做。所以国内的一些教程动不动就是付费课程，总想着如何变现。这类大环境对于之后技术的积累都是没什么好处的。
而这些习惯其实对于国内的研发已经产生了很多有害的影响，类似chatgpt的大语言模型在国内目前还处于比较初级的阶段，固然其原因和算力等基础设施较弱分不开。但还有一个重要原因不容忽视，那就是数据方面中文网络内容质量的低下令人不忍直视。如果没有类似知乎，bilibili等网站提供较高质量的中文内容，放任某些互联网大佬推广各种广告排名，任凭某些自媒体一惊一乍起个标题，吸引眼球，那么中文互联网内容质量会变得更加低劣。难以想象像这些互联网大厂的搜索引擎会用自家产品么？用自家产品真的能解决什么技术问题么？在低劣数据质量的环境下，可以指望生成什么样的语言模型么？可能就是广告综合理解模型吧。
- 未来是看不清的，如何确保自己能始终觉察到行业的趋势呢？
躬身入局，行业内去尝试各种不同的新方法，去了解各种不同的新方向。只要是在做不同的事情，因为新趋势之所以成为趋势，一定有它值得流行的因素，而使得使用它的产品，推广它的人都会越来越多。只要尝试做新的东西，或早或晚都会接触，了解，使用进而推广它。
举个例子，之前的很长时间都在做技术相关的工作，所以能深入到某个技术的软件架构和硬件实现上的细节，但是对自己所在的行业缺少其他的角度。16年开始，会负责部门里去学校招聘开宣讲会的机会，因为要给学生宣传公司，所以就有机会了解自己所在的公司，公司所在的行业，以及国家战略（这也是其他人总结的个人，平台，赛道，时代四要素当中除去个人之外的三要素）。
非常自然的发现了Nvidia对于行业的垄断，AMD逐渐的起势，AI对于算力的高要求，以及AI可能带来的颠覆性的变革，GPU对于CPU在算力实现上的优势，及由此带来的未来可能的反超之势。所以才会在后面去买一些vr的设备。最近又在给公司做技术演示，一并也了解了nvidia ominiverse，stable diffusion，midjourney，unreal，unity3d。感觉3D相关的技术一直在突飞猛进。VR, AI,3D内容创作，这三个主要方向上，每个方向都非常的丰富。
从应用和设计工具的角度看，视觉效果和对生产力的提高所带来的变革已经非常明显。从而也更加相信在这一个行业内会涌现出无数的机会。即使是从底层硬件驱动这个看似离应用已经有些远的距离上，也会受到这些趋势的不断影响。
回过头来，假如之前没有机会去做一些宣讲的工作，可能也没有动力去看一下新的技术方向，那对于现在行业内的变化也不会那么敏感，更缺少了从另一个角度审视自己的工作。而正是这些跳跃的小点，在适当的时候，串联起来，让人们更有信心的面对未来。
- 最近面试了一些毕业生。学校背景很好，不是国内的985/211，就是欧洲排名靠前的学校。几个感触，
1，国外学校的软硬件相比国内还是好很多，国内好多学校，没有实践的机会。课程内容又比较老旧，学生得到提高的机会较少。国外的教学方面好很多，硬件条件也好，直接实验室GPU就可以用，算力也够，便于学生实践。
2，学生的主动性不够，学生的基本功都是不错的，知道某些行业方向，但是不愿意花时间去学习。网上的资源也比较丰富，知道相关的课程，但也没有花很多时间和精力。坐等的倾向比较严重。
3，这些学生在之前的秋季面试当中没有被挑中，然后落到了春季招聘，本身也说明了在良好的学校背景之外，一定存在着一些短板，看起来就是轻实践，不重视专业知识的积累。
- 木桶效应，在一个追求平衡的目标下，譬如说升学考试这样的标准下，木桶效应就起了作用。最短的板子起了决定作用，可以一票否决。然而从学校进入到社会里，在社会协作上，需要尽可能提供给他人支持，所以一个人的优势就起了作用，这时反而是最长的板子起了决定作用。
- 初中学生班上，有类似家长进课堂的活动，让家长围绕某一个主题展开讲座。这次班上的家长带来的主题是理财。让初中生在这个年纪接触理财的概念，对他们以后的人生规划都是相当重要的。
理财的原因之一，也是通货膨胀会使货币缩水，通过理财，可以在一定程度上来对抗它。在会后的提问环节中，有小朋友问到，通货膨胀的原因是什么？也有小朋友问到，如何看待虚拟币如比特币、以太坊？这些问题都很重要，三言两语估计也解释不清楚，可以作为一个伏笔，持续关注这，在未来获得一个更清晰的解答。官方的说法应该是适度的通货膨胀，有利于经济发展。虚拟币风险太大，是炒作的主要对象，现阶段国家不提倡。个人如果要参与，风险自担。
- 仿照 纪伯伦的散文诗《致孩子》，致敬我们的数据
你的数据，其实不是你的数据。
他们是欲望在各类应用中留下的记录。
他们借助你来到这世界，却非因你而来，
他们在你手机里，却并不完全属于你。
你可以给予他们的是你的备份，却不是只有你的备份，
因为他们有自己的主人。
你可以维护的是你自己的备份，却不是他们所有的备份。
因为他们的灵魂属于各个应用厂商，属于你做梦也无法到达的资本市场。
你可以拼尽全力，变得像他们一样，
却不要让他们变得和你一样，
因为经济不会后退，也不能维持原样。
你是一个符号，数据是符号使用的痕迹。
厂商们用尽力气分析数据，使他们的人物画像又准又狠。
怀着无奈的心情，在厂商们的手中折服吧。
因为厂商们无视这数据的所有权，也无视这数据背后的符号。
- 上海男篮和江苏男篮季后赛第三场涉嫌假球，如果只看第三场，确实没有办法还原整个事件。
上海队外援有三场停赛，上海队想通过和江苏队打三场季后赛，把外援的停赛处罚过了，这样有完整的阵容对深圳。上海的做法是江苏主场的第二场不派主力，输掉比赛。然后第三场赢回来。如果第三场是假球的话，第二场雪藏主力，算假球么？第三场江苏队主帅最后有赢球希望时，要不要拿下比赛，是个很艰难的选择。本来这件事江苏队锻炼了队伍，上海队准备好了最强整容。对双方都有好处，但是江苏队太年轻，在好好打还是默契球上不统一，所以就有了这个结果。还有上海队第三场也拉胯，也一并造成了这个结果。
如何衡量什么是假球？世界杯上，各个国家队在小组赛已经出线的前提下，在最后一场球不是一味争胜，而是互相博弈，挑选对手，从而期望各自利益最大化，能够在淘汰赛上走的更远。这是假球么？我的想法是如果有人操控球队，做对球队不利结果的事情，这就是假球。其他的，都不能算假球。
那么球队的利益，球员个人的利益，足球管理层的利益，观看特定比赛观众的利益，球队长期球迷的利益，仔细看看各个群体的利益都是不同的。我们定义的假球，其实很多时候是从某些群体角度出发的。那么是不是球队的利益是最根本的？仔细想想当这些利益发生冲突，有群体的利益必须受到伤害的时候，那么谁的利益会受到伤害？其实是最没有能力反制的那个群体，所以观看特定比赛观众的利益最容易被牺牲掉，这就是一个最合理的结局。本质上这个问题和火车扳道工的那个道德困境类似，总有人利益受损，那就把损失最小化就好了。
很多看似不合理的事情，在当时当刻从一个角度出发，是难以理解的。但是从更大的层面，从更多的角度看，这种不合理，正是各方从自身利益出发，再加上一些随机性事件，碰撞出来的结果。这里的防御性，就是要做到，手里始终要有牌，自身的利益就不容易被白白牺牲掉。
- 各种用户贡献内容的app，用户很容易通过兴趣找到在该方面的头部信息源。
在这些app里面，只需要加强联系，比如app会将用户A感兴趣的用户B最近关心的信息源推荐给用户A，而用户A通过简单浏览或者一定时间的观察，就会判定该信息源提供者用户C是否也属于自己感兴趣的。这样就完成了因为共同的兴趣而产生的链接跳转，让用户A通过用户B连接到了用户C。而头部信息源，因为提供的高质量的分类信息，很容易被用户关注到。由于上述的机制，也很容易扩散被更多的用户关注到。
这就好像调试可复现问题的程序时，调试者都不需要知道程序逻辑，只要我知道某个内存地址的值是不对的，那么通过一开始对该地址设置内存断点，调试器就能带我在程序的逻辑中巡游，直到捕获那次真正写错的时刻。
这种链接用户从而提供用户更多其感兴趣的信息的方式，和每日汇总各种今日前十大新闻相比，具有更强的生命力。他不需要框定某个范围，举例来说，因为用户所感兴趣的范围不能精确定义，是一些综合体，游走在搞笑，技术，嘲讽，而这些不容易被框定的范围，也许会在推荐的链条上发现，而很难从各种严格的分类信息里再被找到。
这也许是微博或是lenster这种用户生成信息的社区具有极强生命力的原因
- 主流的观点是，越是会被AI替代的岗位以后就越不要做了，因为会没有提供给普通人的工作机会。与之相对的有另一个观点，越是会被AI替代的岗位，意味着效率会有数量级级别的提升，而这里生产端就可以完成日益增长的需求，而日益增长的需求也会孕育出更多的机会，只是现在大家都在帘子之后，只有真正在这个行业里一起走着做着，随着帘子的逐渐拉开，才能看到最后确定性的机会在何处。
这两个观点的对立，让我想到了这两天看到的另一个说法。他说的是大家想要更加主动，需要尽量做API以上的事情，而不是API以下的事情。API以下的事情是被框架固定的，如果框架换新了，API以下的事情就只能随缘了。而API以上的事情，是更接近需求端的，人类的需求不会有太多的变化，无非是柴米油盐，吃喝拉撒之类的，所以锁定API之上，就会更接近问题的本质，而不会被轻易取代。
稍加延伸一下，可以是尽量去做有共性的工作，比如数字化时代，计算相关的工作就是共性，那去做计算相关的硬件，就是一个共性的工作，不容易被三天两头的热点迷失了双眼。
- 在听 Merry Christmas, Mr. Lawrence, 很容易被打动。想想这世界遍布各处的不公，有人高举大旗，振臂高呼。有人就是用用信息差，套利谋生。不同背景，不同选择，无可厚非。
- https://rundiffusion.com/ 这是stable diffusion的在线版，相比本地版，他不需要配置python还有一系列库的依赖，在服务器端通过网页进行操作。降低了可配置性，但也更加便于入门和使用。
只是消耗算力需要成本，所以收费目前在0.5usd/hour。
- ROV(raster ordered view)与OIT
OIT(ordered independent transparency)的实现，需要per pixel list的操作，对于某个uav，可以在某个图元的某个pixel对应的ps执行的时候，确保没有其他图元同样位置的ps操作，这样他就可以独占对于per pixel list操作了。
所以HW支持ROV的目的，就是需要HW确保ROV uav具有和普通的RT一样的性质，那就是要保证raster primitive order是不会变的。这样uav per pixel list的操作就不会有问题。
- 生命的精彩
看着孩子并没有在自己预期的方向绽放，反而在其他方面蓬勃生长。感觉生命就不是被设定和刻意培养的，每个生命都有它自己的意义，不用刻意打压，提早浇灌。
在应该到来的时候，噌一下，我以为是突然之间的拔地而起，其实是蓄势已久的自然结果
- stable diffusion 看了一些youtuber的视频，
1，controlnet 对于出图的控制，canny, depth, openpose, scribble 分别是轮廓，深度，姿态，草图的方式来创作新的图。controlnet可以在text2img或者img2img中使用。
2，创建精细可控的图片的workflow,
text2img+controlnet根据已经给的图片创作大体样式
将前一步的结果，导入到img2img，设定denoise 0.6，根据前面的风格创造出更多含有细节的图片，同时可以放大一些画面。
送到extra部分，再智能放大一下
找到基本满意的图片，导入到inpaint，在inpaint中将还需要更新的部分，用mask设置上，之后修改关键词，使得其只针对需要生成的部分，如生成人脸，就写上和人脸相关的关键词。
3，真人化动画，
通过interrogate deepbooru提取图片的关键词，适当修改，使用img2img可以扩大精度，设定denoise就可以了。
- 当我们在说开源的时候，我们在说什么？
当国内在说开源的时候，想到的是自主可控，弯道超车。但在一个封闭的环境内，能得到的就是某个版本的快照(snap shot)，这个快照如时空中的截面，也许有只言片语的过去，通过查询git历史记录，能逐步恢复出历史的版本、变化，也能在互联网上寻找到过去的一些讨论。
但这个快照是没有未来的，开源的本质是拥抱变化，而自主可控的本质是拒绝变化。即使主观上希望有变化，也会因为无法自由的参与到社区讨论中，无法自主的学习项目的发展趋势，只能亦步亦趋的一次次拿到新版本的快照，做一个跟随者。
- 目前一块nvidia 30系列大于8G显存的显卡能做的几件好玩的事情，
1， stream vr串流配合一台vr头显，可以沉浸式感受vr游戏的真实
2，stable diffusion本地搭环境，可以用来生成各种图片，感受拿捏理想和炼丹的乐趣
3，omniverse或是unreal，搭建三维模型和世界，做出各种光影效果。
每一个事情都是要花时间和值得体验的，看来一块nvidia的显卡可以派很多用处。
- 最近注意到了GPU相关的几个邻域，包括vr，aigc和rendering。
在一个数字化的世界当中，对于数据的处理具有通用性和普适性的特点。
如果应用在大算力的加持下有显著的优势，那么对于大算力的追求就不会停止。
1，区块链里算力是金融的稳定和创新的保障
2，AIGC里算力代表了出图的速度，结合模型那就代表了审美
3，chatgpt里算力代表了对世界的理解
4，VR,3d渲染，视频编解码里算力代表了对真实世界的景象的模拟
算力几乎就是所有生产力的总和了
- “Lens is a flexible tech stack. You can secure your profile, followers, and content on-chain and make it into a collectible. Or you can keep some data off-chain. You decide." @stani.lens 📍Eth Denver
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