SillyWhale

我刚刚阅读了一份非常有趣的证词，来自SpaceX前人才主管Dolly Singer，在BBC关于Elon Musk的纪录片中。她描述的那里的工作环境几乎像是一场工程师的海军陆战队任务。毫不夸张。
据Singer说，在SpaceX工作意味着不断的身体和心理的不适与测试。她非常明确：如果你感到舒适，那你就没有在成长。Musk组建的团队被描述为一支特种作战部队，负责大多数人认为不可能完成的任务。
让我特别注意的是她描述Musk思考和解决问题的方式。Singer表示，他的大脑处理信息的速度比普通人快一千倍。他解决问题的能力，简直超越了大多数人的理解能力。她毫不犹豫地说，她相信Musk比爱因斯坦还要聪明，这不仅反映了他非凡的智商，还体现了前所未有的雄心。
当你看到他在短短几十年内取得的一切，这一切都说得通。电动汽车、火箭、人工智能、脑机接口——都远远超出了大多数人曾经认为可能的水平。与这样的人共事，意味着要学会在不断的焦虑和挑战中保持冷静，这些挑战永无止境。
Singer的证词基本揭示了为什么SpaceX能做到它所做的事情。因为对Musk来说，“不可能”这个词从未真正存在过。这一切都因此改变。
顺便说一句，比特币目前在80.01K，涨幅2.26%；以太坊在2.38K，涨幅3.13%；狗狗币在0.11，涨幅4.28%，过去24小时内。

这些天我在探索用手机挖比特币的应用程序，发现大家的使用方式挺有趣的。市面上有很多选择，从使用你手机处理器的应用到让你租用算力的云挖矿平台。
有CryptoTab，这是最早带有这个功能的手机挖矿应用之一。操作很简单：安装、开启挖矿就可以了。挺不错的是你可以邀请朋友，通过他们的推荐计划赚更多。
然后是StormGain，它提供云挖矿，还可以做一些小任务来赚取。界面友好，但每4小时需要重启一次，如果你想一直让它运行的话，有点麻烦。
还有NiceHash，主要面向那些想管理设备和算力订单的人。它带有一个收益计算器，非常实用。还有Bitdeer，受到更有经验的矿工青睐，因为它提供专业设备的接入。
但说到底，大家都在问：真的值得吗？有人觉得用手机挖比特币不划算，因为竞争激烈、需要投入大量时间（平均每天8小时）以及存在风险。但也有人觉得这是一个简单、便捷的赚点零花钱的方式。主要还是看你的目标。
如果你想在安卓上试试挖比特币，基本上就是安装应用、注册账号、配置钱包地址，然后开始挖。iPhone就比较麻烦，因为苹果的限制，所以大多数人还是用云挖矿的应用。
关于用手机挖哪种加密货币比较容易，大家说Monero（XMR）、Dogecoin（DOGE）、Vertcoin（VTC）和Ravencoin（RVN）是目前最好的选择。但要记住，比特币现在价格在78,540美元左右，市场很活跃。
用手机挖1个比特币

我对埃隆·马斯克仅仅靠发推特就能真正搅动加密货币市场的影响力感到震惊。现在他几乎已经成了加密货币的代名词了，不是吗？
基本上，他所确认拥有的主要是比特币——当特斯拉投入那笔“十亿半”级别的资金之后，就很明显他相信 BTC 作为价值储存的意义。与此同时，他的持仓里还有以太坊，他在 2021 年的一次会议上就透露了这一点。但他真正的挚爱就是狗狗币，确实如此。他称它为“人民的加密货币”，也不掩饰他有多喜欢那种随性、轻松的氛围。
有趣的是，他一直否认自己拥有柴犬币，可他那些带狗狗主题的币种推文却会让市场疯狂波动。还有 Floki Inu——以他那只狗的名字命名，因此也因此获得了不少关注。
就像是，你看到埃隆·马斯克评论某一种加密货币，市场立刻就坐不住了。影响力有这么大吗？我们能确定他到底真正拥有什么，还是说一切其实都是投机猜测？

你知道那个变成货币的梗吗？没错，Dogecoin（狗狗币）起初只是个玩笑，始于2013年，直到今天仍然会让关注市场的人感到惊讶。Billy Markus（他在这里用的昵称是Shibetoshi Nakamoto）就只是为了取乐才把一切做出来。你看：它真的做成了。
最吸引人的是，Dogecoin从来就不是为了让人变得富有而生的。没有预售，没有ICO，也没有这些其他项目常用的复杂策略。Galaxy Research甚至对此做出过强调：这个项目透明、公正，而且还很有幽默感。Shibetoshi Nakamoto他自己也在此前确认过，最初的想法只是想把快乐带进金融世界。
这种轻松的设计正好反映了这一点。没有野心，没有咄咄逼人的营销。推动它的，是社区；让它走红的，是那些梗图。效果好到什么程度？如今，Dogecoin已经成为全球第七大加密货币，市值超过16亿美元。当前价格大约在$0.11左右，过去24小时上涨了0.20%。
最有意思的是？尽管它的起源是个笑话，Shibetoshi Nakamoto和创作者们却做到了许多严肃的项目都很难做到的事：拥有一个真正、而且投入的社区。Dogecoin证明，在加密领域，有时候简单和幽默能赢过复杂。与此同时，Shibetoshi Nakamoto仍然在这里，陪伴着他当初为了取乐而创造、最终变得名副其实的这枚币的旅程。

你有没有停下来观察过，高位下降楔形在实战中究竟是怎么运作的？我一直在跟踪这种形态很久了，可以说它是那些想要提前预判市场反转的人最有意思的配置之一。
让这个形态如此特别的是它背后的动态。当你看到价格一边创出越来越低的高点和越来越低的低点，但下跌的力度却在减弱时，趋势线就会开始彼此接近。这种压缩正是你要找的，就好像市场在做一次深呼吸，准备迎来一记大的动作。
识别高位下降楔形其实比看起来更简单。先找两条向下倾斜、并且正在汇聚的趋势线。然后再观察在这个形态之内，是否确实出现了更低的高点和更低的低点。关键步骤发生在价格最终向上突破，并且伴随显著的成交量时。没有成交量的话，说实话我会对这个走势保持怀疑。
当我用这个模式搭建交易时，只要价格越过阻力线，并且带有确认成交量，我就会立刻进场。至于止损，我会放在楔形最低点的下方一点点，不会设置得太紧。盈利目标我会通过测量形态的高度来计算，并把这个高度从突破点向上投射。它在外汇、加密货币、股票、商品等市场都很有效，基本上适用于任何市场。
有一个总是灵验的建议：把高位下降楔形与 RSI 或 MACD 结合起来。这样你会获得更高的精确度和更强的操作信心。但我也要给你一个重要提醒——这是我在海边学到的：并不是所有的盘整都等同于高位下降楔形。不要因为想进场就硬把这个模式套上去。至于成交量很低的突破？那就别考虑了——在多数情况下那都是假信号。
这个形态最大的吸引力

我刚刚注意到最新的通胀数据中一些非常有趣的内容。美国消费者价格指数（CPI）在三月份环比上涨了0.9%，这是自2022年以来的最大涨幅，这并不是一个小细节。
发生了什么？基本上，汽油占据了主导地位。这次上涨的近75%直接来自燃料价格，由于伊朗的紧张局势影响了全球能源供应，燃料价格大幅上涨。这就是我们在地缘政治影响市场时看到的那种连锁反应。
在年度累计方面，美国CPI达到了3.3%，这是自2024年以来最快的增长速度。似乎我们曾经经历的稳定期已经过去，通胀压力正在回归。
现在，吸引我注意的是核心通胀。剔除食品和能源的核心通胀，月环比仅为0.2%。这很重要，因为它暗示问题仍然主要集中在能源领域。如果这种情况扩散到经济的其他部分，那就真的是一个更大的问题。
对于关注市场的人来说，这创造了一个相当分裂的局面。一方面，强劲的整体通胀数据强化了“高利率将持续更长时间”的叙事，这有利于美元。另一方面，受控的核心通胀则让人觉得如果能源市场稳定，这个高点可能只是暂时的。
每个人现在都应该问的问题是：这会扩散吗？工资会开始上涨以应对吗？石油价格会继续维持在这个水平吗？如果这些问题的答案是“是”，那么通胀确实会保持在较高水平。如果答案是否定的，那可能我们只是看到了一个短暂的高峰。
目前可以明确的是，宏观经济的不确定性仍然很高，通胀也越来越与地缘政治动态相关。值得密切关注。

我正在出售一些价值几分钱的加密货币，觉得分享一下挺有趣的。这里有很多选择，适合想要探索小型项目的人。
Pikamoon（PIKA）目前价格非常低，差不多是0.0006美元。它是一个以捕捉怪兽为主题的游戏，具有玩赚机制，但项目还很新，在这个领域已经有很多竞争。
Bitcoin Verde（GBTC）试图做一些不同的事情，通过算法寻求稳定，但还没有真正的稳定币的信任度。
Baby Doge（BABYDOGE）是那个作为Doge变体的表情包币，承诺交易更快。但说实话，这些基于社区炒作的几分钱加密货币风险挺大的。
Holo（HOT）有更稳固的提案，提供去中心化的托管服务，是一个较为成熟的项目，但面临采用率的挑战。
Digibyte（DGB）是列表中较早的项目之一，专注于快速安全的支付区块链。社区很活跃，但不像新币那样引人注目。
总体而言，几分钱的加密货币可能有潜力，但必须记住大多数都是投机性的。每个都有自己的细分市场，但风险是真实存在的。如果感兴趣，最好在行动前好好研究。

天哪，这个关于 James Howells 的故事简直离谱到不行。比如说，这家伙在 2013 年手里有 8 千枚比特币——当时价值没那么高，但后来价格突然暴涨，直接变成了 7.42 亿美元的巨额财富。可问题是：他居然把装着这一切的硬盘就这么丢了。
想想看会发生什么。James 是威尔士的一个 IT 人员，在当时几乎没人太在意比特币的时候就买了。然后在 2013 年，在那种你恨不得永远忘掉的时刻里，他不小心把存放着这份财富的硬盘给丢掉了。那时这堆比特币的价值已经大约是 800 万美元了。现在呢？我们说的是将近 7.5 亿美元。
最糟糕的是，这块硬盘很可能埋在南威尔士 Newport 的一个垃圾填埋场里，底下埋着成吨成吨的垃圾——我们说的是 10,000 到 15,000 吨。James 花了 12 年时间想把它找回来。他打算用无人机、机器人、专业团队去搜寻那片区域。看起来就像好莱坞电影。
但接下来出现了法律问题。当地主管部门根本不让他在那儿挖。考虑到公共卫生风险、环境风险之类的事情。根据英国法律，垃圾填埋场里的任何东西都属于该地点——挖出来可能会释放危险物质。James 始终没能拿到他所需要的许可。
在和官僚主义以及运气不佳搏斗了十多年之后，James Howells 最终放弃了。就想象一下：因为一个蠢得要命的意外，你就失去了 7.42 亿美元的访问权限，却完全无计可施？这个故事简直

你还记得Twitter上大家都在不停分享的Benner周期那个老旧的图表吗？事实证明，事情并没有像预期的那样发展。
一段时间里，很多人相信那一百五十年前的预言。Samuel Benner，一位在1873年危机中遭受重创的农民，基于太阳周期和农产品价格模式创建了一个模型。没有复杂的数学公式——只有观察和直觉。令人感兴趣的是：Benner的周期在历史上多次准确预示了重大事件。大萧条、互联网泡沫，甚至COVID-19崩溃。许多分析师都坚信这工具有效。
在2024年和2025年初，散户投资者都押注在这个模型上。预言指出2026年将是下一个市场高峰——最佳卖出时机。一些交易员甚至发布分析，称Crypto AI和新兴技术的热潮应在2025年前达到顶峰，然后才会下跌。那时看起来挺合理的。
但随后出现了关税、未按预期发生的衰退，以及……好吧，现在是2026年5月。Benner周期预示的顶点？并没有如预期那样出现。市场确实波动，但没有一些人预料的那种大崩溃。
资深交易员Peter Brandt是最早质疑的人之一。他说：当你要进行实际交易时，不能只相信一张图表。对他来说，这更像幻想而非工具。
但这其中也有趣的一面。有些投资者仍然相信Benner周期——只是也许市场现在的表现不同了。一个叫Crynet的分析师总结得很好：“市场不仅仅是数字，它们还涉及情绪、记忆和动量。有时候这些老旧的图表之所以有效，不是

哎呀，觉得研究一下Elon Musk的加密货币挺有趣的。比如说，这家伙真的只靠发推就能影响整个市场。那就看看：他确认自己确实拥有比特币、以太坊和狗狗币。比特币因为就像数字黄金一样，挺有道理的。以太坊因为所有的DeFi和NFT都在它上面运行。可是狗狗币是他的宠儿，对吧？他叫它“人民的加密货币”，还想用在特斯拉和SpaceX上。目前狗狗币大约在0.11左右，和其他币比起来也没什么特别的。然后还有关于柴犬币和Floki Inu的各种猜测。马斯克否认自己有SHIB，但他发的任何关于狗的推文都能让价格暴涨，有点可疑。Floki是以他狗的名字命名的，但没有证据证明他真的拥有。最疯狂的是，Elon Musk的加密货币确实影响一切。比特币现在在78k，ETH在2.3k。就是说，他到底是真的相信这些币，还是只是在逗大家玩？说实话，Elon Musk的加密货币有时候更像是个笑话，而不是认真的投资。你们相信他真的拥有这些，还是觉得这只是营销？

你知道那种大家在加密货币圈都知道但没人真正去想的故事吗？Erik Finman的故事差不多就是这样。这个家伙在12岁时用1000美元投资比特币，当时比特币价格是10美元。他的老师们都觉得这很疯狂，甚至笑话他。但Erik Finman真的相信自己在做什么。
到15岁时，他已经辍学，创办了一家初创公司，并开始真正涉足加密货币。到17岁时，他已经是百万富翁。就像很多人在为数学考试复习一样，这家伙却在环游世界，投资加密项目。
最有趣的是，Erik Finman从未走过传统的道路。上大学？没有。企业界的职业？也没有。与此同时，大多数人只是听着这样的故事，待在舒适区里。
这一切让我思考：我们有多少机会会因为害怕别人的看法而错过？因为最终，Erik Finman的故事之所以可能，只是因为他简单地忽略了噪音，采取了行动，并相信自己。
我并不说每个人都必须辍学或在17岁时成为百万富翁。但这个教训是真实的：怀疑者通常什么都不做。能够取得成就的人，是那些真正敢于冒险、相信自己所做的事情并迈出第一步的人。成功不是等待而来，而是去做出来的。

你知道那个大家都在说但没人真正知道是谁的交易员吗？没错，Takashi Kotegawa 就是这样的人。几乎从互联网消失的家伙，但他的履历几乎不可能被忽视。
我在研究一些传奇交易员的故事时，发现这个日本人的经历简直疯狂。这个家伙一开始只有13,600美元——其实并不算富有，只是个相当谦虚的数值——但在8年内把它变成了1.53亿美元。没错，你没看错。这就是大多数交易员和像Kotegawa这样的人之间的差别。
更有趣的是，他全部都在自己的房间里完成了这些。没有豪华的办公室，没有团队，只有他、他的显示器和一套经过深思熟虑的策略。大约在2001年开始交易，那正是日本股市处于自由下跌的时期。关键就在这里——当所有人都害怕时，Kotegawa看到的是机会。
他的策略其实非常简单。他使用布林带和相对强弱指数（RSI）来识别那些远远低于25日移动平均线的股票。当一只股票至少比这条平均线低20%时，他就会入场，期待快速反弹。当天就平仓，或者持有一小部分过夜。纯日内交易，毫不复杂。
但有一笔交易几乎成为了Takashi Kotegawa的传说。那是在2005年，J-Com Holdings刚刚进行IPO，然后发生了一件看起来像电影情节的事。一个瑞穗证券的交易员犯了个巨大的错误——下单卖出61万股，每股1日元。实际上应该是每股610,000日元。你能想象这个差别吗？市场一片恐慌，股价暴跌，而Kotega

你还记得我们在学校学过的那种“自然界四大元素”的概念吗？没错，像古希腊哲学家 Empédocles 和亚里士多德这样的思想家，确实对自然是如何运作提出了相当有趣的观点。他们认为这四个元素是我们周围一切存在的基本构成：土、水、气和火。每一种都有它自己的本质，你知道吗？土代表坚固与稳定，那种牢靠的基础。水是流动的、可适应的，对生命至关重要。气带来轻盈与灵动性，也就是我们所呼吸的东西。那火呢？它就是纯粹的能量、热量，以及持续的变化。值得一提的是，自然界的这四大元素并不只是抽象的概念。古人把这些元素几乎和自然界中的所有事物都联系了起来。四季也遵循这种规律：春天对应水，夏天对应火，秋天对应土，冬天对应气。方向在这套逻辑里也说得通：北是土，南是火，东是气，西是水。甚至在自然现象里也能看出来：山是土，河流是水，风是气，火山是火。
真正让我在意的是，这四大元素如何超越了物理层面，并在不同文化中获得象征意义与精神层面的内涵。这可不只是希腊哲学——世界各地的不同传统都承认这些模式。可以说，它就像一个普遍的框架：人们用它来理解自然与宇宙。

我看到很多人在技术分析里把楔形和三角形混在一起看，所以我决定分享一些真正有用的内容。
楔形的形态如果要用在短期到中期的操作中，是非常特定的。最重要的是，两条边必须真的朝向同一个方向并且有力地收敛。如果结构变得太松散，说实话就不太灵——那你很可能看到的是另一种盘整形态。
当我在分析楔形时，总会注意：上边和下边需要处在同一个方向上，并且明确收敛到一个点。这就是它与其他形态的区别。如果你在下跌趋势中看到上升楔形，通常更像是一次反弹波，而不是真正的上涨行情开始。不过即便如此，也要继续留意短期内正在发生什么。
我现在看到的最大混淆，是楔形形态和直角三角形之间。它们在图表上看起来很像，但趋势逻辑完全不同。要区分得更清楚，注意这一点：在楔形中，价格波动彼此相对接近，而且两条趋势线的倾斜方向非常明显——无论是向上还是向下。如果其中一条线更接近水平，那才是直角三角形，而不是楔形。
真正产生差异的细节，就是识别这些特征。当你用楔形进行交易时，震荡结构会更紧凑，你也能更清楚地看出这些倾斜线条到底在向哪个方向延展。这会让你在做入场和出场决策时轻松很多。

如果你在加密货币或传统市场操作，可能已经听说过MACD。这个指标几乎在试图理解市场走向的交易者中无处不在。但到底是什么让MACD发挥作用，更重要的是，如何在不陷入所有人抱怨的假信号的情况下使用它？
MACD（移动平均线的收敛与发散）是在1970年代由Gerald Appel开发的，至今仍是最受欢迎的指标之一。原因很简单：它能够以非常清晰的视觉形式捕捉动量和趋势方向。但有一个重要的缺点，我稍后会提到。
首先，让我们理解基础。MACD是由指数移动平均线（EMA）构建的，比简单移动平均线（SMA）更重视近期价格。这使得指标对近期价格变动更敏感，也正是你在试图识别动量时所需要的。
该指标主要由三部分组成。MACD线本身是通过减去26周期（较慢）EMA与12周期（较快）EMA得出。当这个结果为正，意味着动量在上升；当为负，说明卖压占优。然后是信号线，是对MACD线应用的9周期EMA。最后是柱状图，直观显示这两条线之间的差异。
现在进入对想赚钱的人很重要的部分：信号。MACD线穿越信号线向上，常被解读为买入机会。向下穿越可能是卖出信号。还有与零线的交叉，有助于确认趋势是否真的在转变。问题是，在横盘或极度波动的市场中，交叉频繁发生，产生假信号，带你走向错误的方向。
一个并非所有新手交易者都熟知的概念是MACD背离。这发生在价格和MACD朝不同方向移动时。有两种类型。常规背离可能表明趋势在减弱，反

我刚刚查看了一些Santiment的有趣数据，发现最近几天以太坊的小散户交易者的动向很有趣。基本上，当价格强劲反弹时(自三月底以来上涨了大约17%)，散户交易者却在卖出。比如，仅在过去两天，持有0到0.01 ETH的交易者就抛售了近1800 ETH。这与之前的行为截然不同。
情况是这样的：从去年四月到十二月，这些小投资者累计持有了大量以太坊，增加了大约6200 ETH的总量。但到了今年一月，情况发生了变化。他们开始逐步卖出，现在价格再次上涨，他们也在更大程度上实现利润。看起来散户交易者并不确信这次涨势会持续，明白吗？
有趣的是，在加密市场中，通常情况与大众的想法相反。如果所有人都认为这是一个多头陷阱，也许动能会继续，即使这些小散户在卖出。无论如何，以太坊目前的价格大约在2300美元左右，大家都在猜测这些个人交易者是否会继续退出，还是这次反弹能获得更多动力。

链上分析师 0xMacroGuy 刚发现了一个有意思的事情——Hyperliquid 的 HLP 在过去 24 小时里被薅走了大约 120 万美元。看起来是有人通过 Fartcoin 的大额做多头寸搞的鬼。
这哥们儿的套路是这样的：先在流动性不足的币上开杠杆多头，然后故意让自己亏损，把钱烧掉，等头寸被强平了，ADL 机制就会触发，强制让 HLP 接盘这个烂尾头寸。最后的结果就是攻击者虽然亏了，但 HLP 的损失更大。
目前 HLP 的 TVL 还有 4.2 亿美元左右，不过最近 30 天的年化收益率已经掉到 0% 了。这也挺能说明问题的——这类攻击确实在测试 HLP 的风险管理体系。

那种Riot Platforms正在进行的运动确实引人注目。这家矿业公司刚刚公布了2025年的财务数据，伙计，他们的战略转型比表面看起来更雄心勃勃。
数字说明一切：去年收入6.474亿美元，几乎是2024年的3.767亿美元的两倍。生产了5,686个比特币，而去年为4,828个。随着比特币在2025年创下历史新高，挖矿收入特别飙升至5.763亿美元。但这里有个有趣的细节：公司现在在其资产负债表上持有超过18,000个比特币。
真正发生的事情是，Riot不想只是一个普通的矿业公司。CEO Jason Les明确表示，他们正在释放近2吉瓦的能源容量，用于建设高需求的数据中心。基本上，他们正在重新塑造自己，成为AI基础设施和高性能计算的提供商。今年一月，他们与AMD达成了合作，第一阶段的运营将于2026年1月开始，租金收入将进入公司账面。
Starboard Value基金甚至建议，这次转型可能会将Riot的估值提升到210亿美元左右。这不是开玩笑。公司显然在押注未来不仅仅是挖比特币，而是成为支撑即将到来的AI爆炸的基础设施。很有趣看到加密行业正朝着超越货币的方向发展。

Tokenização saiu do papel e entrou de verdade nos mercados.
经过多年的未来主义概念，现在我们看到黑石、富兰克林邓普顿和富达推出了区块链上的实际产品。
但有一个大多数人没有注意到的细节：创建代币一直是最容易的部分。
真正的挑战在于之后。
RedStone 发布了一份有趣的报告，描绘了这些系统在实践中的构建方式。
结论是，代币化不仅仅关乎技术。
它关乎合规、身份、转让规则、制裁。
这些是大多数项目遇到瓶颈的领域。
对于发行这些资产的人来说，最关键的决策不是使用哪个区块链。
而是在哪里设定合规规则。
有三条路径：直接嵌入代币、在其外管理，或在网络层应用。
每个选择都解决一个问题，但也带来另一个问题。
如果将合规性放在代币内部，获得控制权但失去灵活性。
如果在外部管理，则更灵活，但依赖中介。
在网络层，设计更方便，但限制资产在链间的流动。
最有趣的是，这个技术决策影响一切。
决定资产是否能与 Morpho 或 Aave 等 DeFi 协议集成，是否能作为借贷策略的担保。
两个拥有相同基础资产的代币化基金，可能因这唯一的架构选择表现完全不同。
数据显示，这已经从试点走向了实质性应用。
在DeFi借贷协议中的代币化资产存款已超过8.4亿美元。
投资者用这些资产作担保，借款

上周我不得不先停下来，想一想几乎同时出现的三个故事。都与重要机构如何使用(或不使用)人工智能有关。说实话，它们讲述了一个更大的故事：我们现在到底身处哪里。
我从英国曼彻斯特的学校开始。那所学校使用人工智能来审查图书馆，而机器建议移除193本书。每一本都有它那套自动给出的理由。《1984》被列入名单，理由是“包含折磨和暴力的主题”。也就是说，人工智能在审查一本字面上就讲审查的书。我的怒气都来不及生出来——简直有点像诗意。
学校的图书管理员觉得不对，拒绝执行。接下来那段彻底把我惹火了：学校以“儿童安全”为名对她展开调查，向地方当局举报，最终她在只是提出辞职之前就先请了病假离开。结论？当局同意她确实违反了规程。基本上：抵制人工智能的人失去了工作。那些只是“照做”的人呢？没有任何后果。
后来还被人知道：学校内部其实承认一切内容都是由人工智能生成的，但他们仍然认为“总体上差不多准确”。一位管理者把任务交给机器，机器返回的东西连她自己都不明白，而却没人认真去核实。
接下来把这一切和同一周维基百科的做法对比一下。它们以44票对2票，决定禁止LLMs生成或重写文章。因为一个名为TomWikiAssist的AI账号开始自动创建条目。条目生成只要几秒，志愿者核查却要数小时。而真正的问题在于：维基百科是全球AI训练的来源数据。错误数据一旦混进去，下一代模型就会用被污染的信息来训练。于是就形成了一个层层叠