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互联网产品技术金融

“凉”了，两大券商终止重组

操盘丨节后两天快速拉回到3350-3450箱体上沿，轻仓踏空者该怎么操作？

币姥爷：央妈有意调节汇率，USDT有救了

靠谁来收复失地！

《关于进一步提高上市公司质量的意见》机构点评！

四季度怎么看？（附10月金股）

呃，散户仓位又创新高了！

有梦的人——对宏观研究经历的记录与思考

操盘丨如期开启节后“红包”行情，这个“红包”能拿多久？

国务院关于进一步提高上市公司质量的意见

开盘喜相逢

节后第一天，你给市场打几分？

彭博盘前简报：10月9日

【财经早餐】2020.10.09星期五

10月，未来可期

徐小明：周五操作策略（1009）

下周有望涨停的板块和股票（附股）

准备好！利好轰炸！！（10.8佛系）

恐慌来了，机会还远吗？

24小时热文

刚刚，Anthropic 宣布商务部解除了对 Claude Fable 5 和 Mythos 5 的出口管制，明天恢复访问，还顺带感谢了「耐心等待的用户」。不过耐心等待的中国用户，估计永远等不到了。最近 Claude 刚完成了一轮针对中文用户的大清洗。这几天同事见面，打招呼第一句都不是「吃了吗」，是「你号被封了吗」。 Pro 用户封、Max 用户封、刚充值的封、用了两年老号的封、人在国外做过电话验证的也封——甚至有没注册过 Claude 的人，邮箱也收到了封号通知。社区统计申诉成功率 3%，还行，比考上 985 要容易一点了。一边封你的号，一边解禁模型，今天还发了 Sonnet 5，Anthropic 这周真挺忙的。这还不是最骚的。有人把 Claude Code 的二进制扒开逆向，挖出来一段藏着的代码。专门用来识别你是不是中国用户，看你的代理是不是绕道中国。这不是那种「收集匿名使用数据」的遥测，Anthropic 故意混淆过、更新日志一个字不提、你完全不知情的那种。它在 system prompt 里给你打了个只有它自己看得懂的水印： -你把 API 端点指到第三方 → 先查时区，是不是上海、乌鲁木齐 -再查你连的域名，是不是中国域名，里面有没有 deepseek、moonshot、zhipu 这些字眼 -对上了，就偷偷改 prompt 里的字符——日期格式换一下，撇号换成长得一模一样但编码不同的 Unicode 变体，三种，对应三种身份 -肉眼看不出差别，但后端一读编码就对上号了代码还拿 XOR 91 加了层混淆，就为了不被 strings 一扫就扫出来。 Dario Amodei 2020 年带人离开 OpenAI，说不信任权力集中、不信任过程不透明、不信任少数人替所有人做决定。现在这家公司在你终端里跑地理审查，用一套不可见的风控脚本决定谁的号被封。封号比年初体面了一点：给你 48 小时抢救数据，留了导出和申诉入口。但导出的是 CSV 语料，你过去长时间调教出来的写作风格、项目上下文、提示词库、那些让你觉得「它终于懂了」的默契，并不在里面。说真的 Claude 产品力确实强，我也一直在用。但一个把「负责任」写进 DNA 的公司，对待付费用户的方式是终端里塞隐写代码、一封轻飘飘的封号邮件、一张 3% 胜率的申诉表。 Dario 说：AI 不应该被少数人控制，被控制者应该有话语权，过程应该透明，但他也曾在美国国会说「开源AI 非常危险，我们需要监管」我们也想再次问出那个问题：Anthropic ，你的梦想是什么？五块钱如何花三天... horsley，一位腾讯应用开发高级工程师从token 焦虑到系统化治理，horsley这次想分享的不是几个省 token 小技巧，而是额度收紧后，团队怎样更稳定、更可持续地使用 Agent。要真正管住 Token 成本，不能只靠临时节流，关键是先把这四件事看清楚：一，真正的问题是浪费不可见很多 token 不是花在难题上，而是花在黑盒里的绕路上。尤其在 IDE vibe 里，外部只看到结果，却看不到 agent 有没有选错模型、反复读旧上下文、工具失败后重试，或因为环境问题绕远路。所以第一步不是让每个人更克制，而是先把浪费看清楚。常见的四类浪费：（1）任务和模型不匹配：低复杂度任务也默认上顶级模型。（2）上下文越来越厚：长对话里旧信息、工具输出、历史判断不断累积。（3）工具和 MCP 太吵：日志、测试、命令输出里大量噪音被原样塞进上下文。（4）失败反复重来：依赖缺失、参数错误、工具失败导致 agent 一轮轮尝试。这些单次看都不大，但每天反复发生，就会成为账单上的大头。二，值得花和该治理要分开复杂设计、关键判断、疑难排障、探索新 workflow，这些 token 花得值，因为它们换来真实进展。真正该治理的是模型错配、上下文膨胀、工具噪音和失败重试这些低质量消耗。三，个人经验&平台能力现在很多节省方式都靠个人经验：谁知道该用便宜模型，谁记得哪个 prompt 稳，谁的机器工具链更顺。但换个人、换机器、换一轮会话，经验就容易归零。团队不能长期靠个人自觉控成本。长期看，省 token 应该从个人技巧变成系统能力。平台至少要做到：过程可见，能看到 tool call、失败重试和 token 花费位置；经验可沉淀，记录任务适合什么模型、prompt、skill；实验可回放，在同一状态下比较不同方案；环境可统一，减少本地差异带来的绕路。四，两个启发 caveman 说明输出也是上下文，少寒暄、少复述、结论优先，可以减少后续语言垃圾。 RTK 说明工具输出不该原样喂给模型，而应先过滤、聚合、截断和去重。它们共同证明：真正有效的 token 优化，不靠人临场克制，而要做进 workflow。最后共识先把不同浪费拆开看，再承认只靠个人兜底不可持续，最后再把可观测、经验沉淀、模型分层和工具治理做成平台能力。这样，Token 成本管理才不是一场临时省钱运动，而是一次真正的工程化治理。五块钱未必能花三天，但至少要让每一块钱花得更明白。冲刺“国产DPU第一股”，估值140亿龙头IPO申请获受理法国政府紧急采购空调，3万台！新规落地！券商“五篇大文章”考核大变，这些指标全面调整业绩利好！最高预增4774.01% 对话亿纬锂能董事长刘金成：一个理想主义者的「双千亿」长征寒武纪，深夜公告！紧急提示风险美伊谈判，最新消息市值破万亿后，寒武纪深夜提示风险

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