DeepSeek开源的dsh-superagent原型，核心思路是把人的注意力当成Agent系统的瓶颈来设计。
Session。它的解法是双层：常驻Router只管分派、可以不配Bash，Worker隔离执行、直接订阅各自的线程。合成负载实验里p95完成时间15.7分钟，单Session中性提示下是29.5分钟；代价是读缓存token更多。
它目前还是研究原型。你们平时同时开几个Session？
Session。它的解法是双层：常驻Router只管分派、可以不配Bash，Worker隔离执行、直接订阅各自的线程。合成负载实验里p95完成时间15.7分钟，单Session中性提示下是29.5分钟；代价是读缓存token更多。
它目前还是研究原型。你们平时同时开几个Session？
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一周AI大事：存储赚翻，英特尔跌29%
一周AI大事（10.26—11.01）财报周版。5件事都是产业和公司，串起来是一条线：AI需求把利润推向存储原厂，同时让下游电脑变贵、卖不动。
① Anthropic递交上市申请（10/26）
ANT。上半年收入162.9亿美元，去年同期11.6亿；按营收成本算毛利率约85%，经营亏损6.93亿。招股书写明营收成本几乎全是算力。
为什么重要：第一次看到纯大模型公司的完整账本。
② SK海力士三季报（10/28）
营收104.6万亿韩元，营业利润83.3万亿，营业利润率80%，HBM4全面开始出货。
③ 三星三季报（10/29）
营收195.3万亿韩元，营业利润107.4万亿，其中半导体部门106.5万亿，全球首家单季营业利润破100万亿韩元的科技公司。三星预计2027年AI需求增长会远超行业供给。
为什么重要：两家单季营业利润合计约190万亿韩元，钱集中在存储原厂这一层。
④ 四大云厂商三季度资本开支
微软452亿、谷歌514亿、亚马逊773亿、Meta 349亿美元，合计约2088亿；全年指引合计约7200亿—7400亿（口径不同，只看量级）。
为什么重要：存储和芯片的订单从这里来。
⑤ 英特尔四季度指引低于预期（10/29）
四季度收入指引150亿—160亿美元，市场预期约171亿；PC业务同比降5%到81亿，数据中心与AI增长78%到73亿。CFO说内存供应改善、价格回落之前，PC不会持续复苏。周五股价单日跌29%。
为什么重要：这是同一条链的另一端，内存涨价让电脑变贵、出货变少。
我的判断：从做模型的角度看，长上下文和智能体让推理越来越吃内存，这是HBM和服务器内存涨价的底层原因，短期很难缓解。这周财报的结果：利润往存储原厂集中，买内存的一方承担成本。接下来我最看两件事：存储合约价涨幅会不会继续收窄；谷歌、亚马逊、Meta自由现金流已转负，资本开支会不会因此放缓。
下周关注：AMD三季报（美东11/3盘后）、Anthropic上市定价进度、存储合约价新报价。
这是「本周AI 5件事」周报，下周一继续：一天吃透一条产业链 NO.2。
#一周AI大事 #AI新闻 #SK海力士 #三星电子 #英特尔 #Anthropic #存储芯片 #AI产业链
一周AI大事（10.26—11.01）财报周版。5件事都是产业和公司，串起来是一条线：AI需求把利润推向存储原厂，同时让下游电脑变贵、卖不动。
① Anthropic递交上市申请（10/26）
ANT。上半年收入162.9亿美元，去年同期11.6亿；按营收成本算毛利率约85%，经营亏损6.93亿。招股书写明营收成本几乎全是算力。
为什么重要：第一次看到纯大模型公司的完整账本。
② SK海力士三季报（10/28）
营收104.6万亿韩元，营业利润83.3万亿，营业利润率80%，HBM4全面开始出货。
③ 三星三季报（10/29）
营收195.3万亿韩元，营业利润107.4万亿，其中半导体部门106.5万亿，全球首家单季营业利润破100万亿韩元的科技公司。三星预计2027年AI需求增长会远超行业供给。
为什么重要：两家单季营业利润合计约190万亿韩元，钱集中在存储原厂这一层。
④ 四大云厂商三季度资本开支
微软452亿、谷歌514亿、亚马逊773亿、Meta 349亿美元，合计约2088亿；全年指引合计约7200亿—7400亿（口径不同，只看量级）。
为什么重要：存储和芯片的订单从这里来。
⑤ 英特尔四季度指引低于预期（10/29）
四季度收入指引150亿—160亿美元，市场预期约171亿；PC业务同比降5%到81亿，数据中心与AI增长78%到73亿。CFO说内存供应改善、价格回落之前，PC不会持续复苏。周五股价单日跌29%。
为什么重要：这是同一条链的另一端，内存涨价让电脑变贵、出货变少。
我的判断：从做模型的角度看，长上下文和智能体让推理越来越吃内存，这是HBM和服务器内存涨价的底层原因，短期很难缓解。这周财报的结果：利润往存储原厂集中，买内存的一方承担成本。接下来我最看两件事：存储合约价涨幅会不会继续收窄；谷歌、亚马逊、Meta自由现金流已转负，资本开支会不会因此放缓。
下周关注：AMD三季报（美东11/3盘后）、Anthropic上市定价进度、存储合约价新报价。
这是「本周AI 5件事」周报，下周一继续：一天吃透一条产业链 NO.2。
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I said that on Halloween, I'd give away $20,000 in Bitcoin to 15 people.
Well, it's Halloween. 🎃
As promised, I'm giving away $20,000 in $BTC to 15 lucky winners today.
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Entries close in 24 hours. Good luck!
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Just deployed $100 into the S&P 500 to stop the bleeding.
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Intel周五收跌28.6%，1974年以来最大单日跌幅。我看这是存储涨价的账，开始算到PC链上了。
Q3数据中心与AI收入+78%，15年来最快；但Q4营收指引150–160亿美元，低于Q3的165亿。CEO把原因归到产能短缺、内存紧缺和随之而来的PC需求走软，CFO说PC放缓至少持续到明年上半年。
就是PC整机的成本。接下来看Q4 PC出货，和Xeon供给能补回多少。
Q3数据中心与AI收入+78%，15年来最快；但Q4营收指引150–160亿美元，低于Q3的165亿。CEO把原因归到产能短缺、内存紧缺和随之而来的PC需求走软，CFO说PC放缓至少持续到明年上半年。
就是PC整机的成本。接下来看Q4 PC出货，和Xeon供给能补回多少。
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Codex Skills清单：8个值得装
Codex Skills清单：从OpenAI官方仓库和官方插件里挑了8个值得装的，按写文档、做研究、写代码分组，写清做什么、怎么开始。
先说个很多教程没更新的变化：官方 openai/skills 仓库今年6月已标注弃用，新内容改走 Plugins。现在两种装法：
① 对话框输入 的“安装器+名字”，装官方精选skill；
② ChatGPT桌面版的 Plugins 标签页，或 Codex CLI 输入 /plugins，装插件。
skill-creator、imagegen 等是自带的，不用装。
📄 写文档/做PPT
1. pdf：读、生成PDF，渲染成图片核对版面
2. reports-pdfs-and-slide-automation（Build Web Data Visualization插件）：图表排成报告、PDF、PPT
🔍 做研究
3. transcribe：录音转文字、区分说话人；需本机设置OpenAI API Key，按用量计费
4. jupyter-notebook：零散脚本整理成可复现的实验或教程
5. define-goal：开工前把模糊需求变成可衡量的目标
💻 写代码
6. playwright：终端驱动真实浏览器，填表、截图、抓数据
7. gh-fix-ci：读GitHub Actions失败日志，先给计划，你同意再改
8. security-best-practices：按Python、JS/TS、Go安全规范审代码
我的判断：skill不是越多越好。Codex的初始技能清单默认最多占2%上下文，装多了会先压缩描述、甚至漏掉一部分。按场景选3—5个，再用 skill-creator 把自己重复的流程写成专属skill，比装一堆合集好用。
装之前看3件事：来源是否官方或可读源码；要不要API Key、会不会连外部账号；最后更新时间。常被推荐的Anthropic那套pptx/docx/xlsx，许可证写明受Anthropic服务条款约束，不是开源许可，用前看清。
这是「AI清单」系列，下周一继续：一天吃透一条产业链 NO.2。
#CodexSkills #AI编程 #OpenAI #AI工具 #程序员 #效率工具
Codex Skills清单：从OpenAI官方仓库和官方插件里挑了8个值得装的，按写文档、做研究、写代码分组，写清做什么、怎么开始。
先说个很多教程没更新的变化：官方 openai/skills 仓库今年6月已标注弃用，新内容改走 Plugins。现在两种装法：
① 对话框输入 的“安装器+名字”，装官方精选skill；
② ChatGPT桌面版的 Plugins 标签页，或 Codex CLI 输入 /plugins，装插件。
skill-creator、imagegen 等是自带的，不用装。
📄 写文档/做PPT
1. pdf：读、生成PDF，渲染成图片核对版面
2. reports-pdfs-and-slide-automation（Build Web Data Visualization插件）：图表排成报告、PDF、PPT
🔍 做研究
3. transcribe：录音转文字、区分说话人；需本机设置OpenAI API Key，按用量计费
4. jupyter-notebook：零散脚本整理成可复现的实验或教程
5. define-goal：开工前把模糊需求变成可衡量的目标
💻 写代码
6. playwright：终端驱动真实浏览器，填表、截图、抓数据
7. gh-fix-ci：读GitHub Actions失败日志，先给计划，你同意再改
8. security-best-practices：按Python、JS/TS、Go安全规范审代码
我的判断：skill不是越多越好。Codex的初始技能清单默认最多占2%上下文，装多了会先压缩描述、甚至漏掉一部分。按场景选3—5个，再用 skill-creator 把自己重复的流程写成专属skill，比装一堆合集好用。
装之前看3件事：来源是否官方或可读源码；要不要API Key、会不会连外部账号；最后更新时间。常被推荐的Anthropic那套pptx/docx/xlsx，许可证写明受Anthropic服务条款约束，不是开源许可，用前看清。
这是「AI清单」系列，下周一继续：一天吃透一条产业链 NO.2。
#CodexSkills #AI编程 #OpenAI #AI工具 #程序员 #效率工具
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铠侠（Kioxia）这份财报的信号：NAND利润的环比高增长，先停一停了。
4%；但Q3指引营收2.5万亿、营业利润1.995万亿，环比基本持平，市场原本预期约2.35万亿。公司说数据中心需求依然强，汇率在拖后腿（假设从161日元调到157）；手机和PC需求在走弱，增量靠AI服务器。
存储这一轮，接下来比的是利润还能不能环比再涨。你觉得这是周期到顶，还是汇率噪音？
4%；但Q3指引营收2.5万亿、营业利润1.995万亿，环比基本持平，市场原本预期约2.35万亿。公司说数据中心需求依然强，汇率在拖后腿（假设从161日元调到157）；手机和PC需求在走弱，增量靠AI服务器。
存储这一轮，接下来比的是利润还能不能环比再涨。你觉得这是周期到顶，还是汇率噪音？
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DeepInsight 首期 Space 文字版整理好了🎙
五位老师聊中美AI与投资：AI产业链的钱怎么分，战争、能源和加息这些外部变量，A股怎么找细分方向，工厂一线看AI落地，还有黄金和A股后市问答，最后是几位老师的共识与分歧👇
@xzzzjpl @LMDFinance @Alex_perception @freearkshaw @tuolaji2024
五位老师聊中美AI与投资：AI产业链的钱怎么分，战争、能源和加息这些外部变量，A股怎么找细分方向，工厂一线看AI落地，还有黄金和A股后市问答，最后是几位老师的共识与分歧👇
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亚马逊Q3电话会上最有分量的一句：Trainium计划2027年底开始在AWS之外供货。
Jassy给的依据：自研芯片业务仍是三位数增长，Graviton和Trainium的收入承诺各涨了20倍以上；上一代Trainium的短期容量比上半年卖得还贵。推理已占AWS AI收入一半以上，推理量越大，客户越在意每个token的成本。
芯片正在变成对外的生意。一年后Trainium的第一批外部客户会是谁？
Jassy给的依据：自研芯片业务仍是三位数增长，Graviton和Trainium的收入承诺各涨了20倍以上；上一代Trainium的短期容量比上半年卖得还贵。推理已占AWS AI收入一半以上，推理量越大，客户越在意每个token的成本。
芯片正在变成对外的生意。一年后Trainium的第一批外部客户会是谁？
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美股AI产业链全景表：钱流向5层
美股AI产业链，财报周更新一张全景表：四大云厂商三季报全部出完，Q3资本开支合计约2088亿美元，钱沿着5层往下流。
我按“谁花钱→钱落在哪一层→本季信号”整理好了，先说结论：
1️⃣ 4亿、微软452亿、Meta约349亿（美元）。全年指引基本不变：亚马逊约2200亿，谷歌1950–2050亿，Meta收窄到1350–1450亿；微软日历年约1700亿，比7月少50亿，原因是第三方算力容量交付延迟，管理层说需求仍大于供给。
2️⃣ 收入跟上了。Azure +48%，Google Cloud +103%（谷歌云积压订单5610亿），AWS +39%。
3️⃣ 钱的去向在扩散。微软约四分之三的资本开支投向CPU、GPU这类短周期资产，还提到内存和存储涨价推高了后面的开支；SK海力士Q3营收104.6万亿韩元，营业利润率80%。
4️⃣ 代价是现金流。谷歌Q3自由现金流约-91亿，Meta约-21亿，亚马逊过去12个月约-424亿，几家都在发债补资金。
我的判断：做大模型这几年，最直接的感受是算力一直不够用，这轮开支短期看不到收缩信号。真正要盯的是两条线：云收入增速能不能一直追上资本开支增速；自由现金流转负以后，融资还顺不顺。
口径说明：四家资本开支定义不同（微软、Meta含融资租赁，谷歌为购置物业设备，亚马逊为现金资本开支），合计只作量级参考。表里公司只写业务位置，不构成投资建议。
这是「产业链全景表 NO.1」，存下来对照下季财报。下周一继续：一天吃透一条产业链 NO.2。
#美股AI产业链 #AI产业链 #资本开支 #云计算 #科技财报 #SK海力士
美股AI产业链，财报周更新一张全景表：四大云厂商三季报全部出完，Q3资本开支合计约2088亿美元，钱沿着5层往下流。
我按“谁花钱→钱落在哪一层→本季信号”整理好了，先说结论：
1️⃣ 4亿、微软452亿、Meta约349亿（美元）。全年指引基本不变：亚马逊约2200亿，谷歌1950–2050亿，Meta收窄到1350–1450亿；微软日历年约1700亿，比7月少50亿，原因是第三方算力容量交付延迟，管理层说需求仍大于供给。
2️⃣ 收入跟上了。Azure +48%，Google Cloud +103%（谷歌云积压订单5610亿），AWS +39%。
3️⃣ 钱的去向在扩散。微软约四分之三的资本开支投向CPU、GPU这类短周期资产，还提到内存和存储涨价推高了后面的开支；SK海力士Q3营收104.6万亿韩元，营业利润率80%。
4️⃣ 代价是现金流。谷歌Q3自由现金流约-91亿，Meta约-21亿，亚马逊过去12个月约-424亿，几家都在发债补资金。
我的判断：做大模型这几年，最直接的感受是算力一直不够用，这轮开支短期看不到收缩信号。真正要盯的是两条线：云收入增速能不能一直追上资本开支增速；自由现金流转负以后，融资还顺不顺。
口径说明：四家资本开支定义不同（微软、Meta含融资租赁，谷歌为购置物业设备，亚马逊为现金资本开支），合计只作量级参考。表里公司只写业务位置，不构成投资建议。
这是「产业链全景表 NO.1」，存下来对照下季财报。下周一继续：一天吃透一条产业链 NO.2。
#美股AI产业链 #AI产业链 #资本开支 #云计算 #科技财报 #SK海力士
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🎙 DeepInsight 社群首期 Space｜聊聊中美AI发展与投资机会
从产业趋势、算力到应用，哪些变化值得关注？邀请三位老师分享各自的观察与判断。
👥嘉宾：
政经鲁社长 @xzzzjpl
老马投资研究 @LMDFinance
拖拉机 @tuolaji2024
主持人：南山Talk @NanshanTalk
🕣 10月28日（周三）北京时间20:30
约、设置提醒👇
x.com/i/spaces/1okmv…
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三星电子Q3 2026给这轮存储紧缺划的终点比SK海力士早：三星说紧到2028年，海力士昨天说的是2030年。
单季营业利润107.4万亿韩元，半导体部门占106.5万亿，HBM明年已售罄。
76.8万亿韩元，同比+62%，明年还要大幅增加；但三星说新增投入很大一块花在新厂房上，2028年前很难变成实际产量。
接下来看设备厂订单和新厂投产时间。
单季营业利润107.4万亿韩元，半导体部门占106.5万亿，HBM明年已售罄。
76.8万亿韩元，同比+62%，明年还要大幅增加；但三星说新增投入很大一块花在新厂房上，2028年前很难变成实际产量。
接下来看设备厂订单和新厂投产时间。
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Alphabet Q3 2026说明一件事：Google Cloud收入翻倍，AI基建的钱已经要靠融资来补了。
云收入307亿美元，同比+103%，经营利润111亿，TPU系统销售被官方点名是重要贡献。
流，自由现金流-91亿，连续第二个季度为负；缺口靠季内发债净得287亿、增发股票净得124亿。同一晚微软自由现金流还有186亿。
接下来看Q4电话会给的2027年资本开支，和云利润率能不能扛住折旧。
云收入307亿美元，同比+103%，经营利润111亿，TPU系统销售被官方点名是重要贡献。
流，自由现金流-91亿，连续第二个季度为负；缺口靠季内发债净得287亿、增发股票净得124亿。同一晚微软自由现金流还有186亿。
接下来看Q4电话会给的2027年资本开支，和云利润率能不能扛住折旧。
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NotebookLM完整用法：5个场景
NotebookLM完整用法，5个场景+4条提示词一次讲全。先说结论：它最适合“资料已经在手、需要读懂和整理”的活，不适合让它凭空查答案。
先说个变化：7月16日起，NotebookLM改名叫Gemini Notebook，还是同一个独立产品，笔记本会和Gemini App同步。下面按大家熟悉的叫法写。
YouTube视频、音频、Word/PPT、Google文档都能放。免费版每个笔记本最多50个来源，单个来源最多50万字词或200MB。
② 对话：只根据你放进去的来源回答，带行内引用，能点回原文核对。
③ Studio：音频概览、视频概览、思维导图、报告、数据表、闪卡/测验、幻灯片、信息图。
5个场景怎么用，见第3、4张图：读论文、学课程/备考、整理会议、做汇报、行业研究。
4条提示词，直接复制：
【读论文】把这几篇论文整理成数据表，列为：研究问题、方法、数据集、主要结论、局限，每格标出处。
【备考】根据课件和历年题，找出出现3次以上的知识点，按重要性排序，每个配一道练习题。
【会议】列出会议里的决定、负责人、截止时间和未解决问题，没提到的写“未提及”。
【汇报】为10分钟汇报写幻灯片大纲：1页结论、3页依据、1页风险，每页不超过3条。
从做大模型的角度，我的判断是：它的长处是只看你给的资料、句句带出处，答案能回查；短处是不替你判断资料本身对不对，资料偏，结论也偏。所以放进去的东西要先挑过。
踩坑提醒：笔记本之间互相独立，一个项目放一本；资料里没有的问题它会说答不了；有人反馈整本医学课本太长影响回答，厚教材按章节拆开上传更稳；个人账号的资料官方说明不用于训练模型，但点赞/点踩反馈会连同内容送人工审核、最长保留3年，敏感资料别点反馈；需要在官方支持的国家和地区使用。
工程师的AI用法 NO.2。明天周五：美股AI产业链全景表。
#NotebookLM #GeminiNotebook #AI学习 #读论文 #AI工具 #学习方法
NotebookLM完整用法，5个场景+4条提示词一次讲全。先说结论：它最适合“资料已经在手、需要读懂和整理”的活，不适合让它凭空查答案。
先说个变化：7月16日起，NotebookLM改名叫Gemini Notebook，还是同一个独立产品，笔记本会和Gemini App同步。下面按大家熟悉的叫法写。
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② 对话：只根据你放进去的来源回答，带行内引用，能点回原文核对。
③ Studio：音频概览、视频概览、思维导图、报告、数据表、闪卡/测验、幻灯片、信息图。
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【读论文】把这几篇论文整理成数据表，列为：研究问题、方法、数据集、主要结论、局限，每格标出处。
【备考】根据课件和历年题，找出出现3次以上的知识点，按重要性排序，每个配一道练习题。
【会议】列出会议里的决定、负责人、截止时间和未解决问题，没提到的写“未提及”。
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