ScottBTC

重構了新的架構，加強了風控，Polymarket 和 Kalshi 的套利目前已經能穩定盈利了，接下來就是把這套框架，橫向擴展到更多的交易所，縱向匹配更多類型的事件，將 Polymarket 和 Kalshi 的下單服務分開部署，通過 AWS 內網進行通信

都在說快手，可是我刷了一個小時，一個視頻沒看到你們發，你說氣不氣人

市場上很多人在講預測市場尾盤策略平時賺小錢，遇到黑天鵝一把虧回去，也有很多在講 YES + NO 的套利，這些都是沒真正自己去跑過策略的老登。
1. 尾盤策略不可能無腦梭哈，市場上那麼多事件，真正的尾盤策略是分散衝尾盤，其次事件篩選本身並不是看到 99% 就幹進去，決策是否應該掃尾盤有策略優化空間的。
2. YES 和 NO 本身是共享訂單薄的，也就是說，你用雙 taker 策略， 是不可能買到 YES + NO < 1, 只有通過 Maker + taker 或者 Maker + Maker 的方式， 才有可能買到 YES + NO < 1，這個叫做市商策略，跟套利沒關係。

AI 發展的推演：人機邊界、去管理化、職業選擇
1. 搞清楚 AI 和人的分工，這事兒很關鍵
AI 是什麼？它就是個不知疲倦的標準化狂魔，背靠著海量的知識庫。你丟給它一個想法，它能立馬甩給你一百種落地可以跑的方案；你丟給它一段爛程式碼，它能給你改出教科書級的最佳實踐。它負責把事做對，做快，做到極致。
那人呢？人負責非標。Idea 這東西是差異化的，它不長在資料庫裡，它長在你每天的一蔬一飯、你感受的痛苦和狂喜裡。你每天獲得的哪怕一點點啟發，才是 AI 永遠無法計算出來的變數。
2. 技術圈的「管理」是個偽命題
說句大實話，過去為什麼研發團隊那麼腫？因為很多時候寫程式就是單純的體力活：上網查，Ctrl C + Ctrl V。能跑就行，跑不通再換一段。結果就是程式碼根本沒有架構可言，功能堆得像屎山，Bug 滿天飛，重構就是災難。因為人效低，所以得堆人；因為人多且亂，所以才需要「管理」。
但我自己是非常討厭「管理」這個詞的。技術大拿通常都不擅長，也不屑於搞管理。如果你需要我天天盯著、甚至用 PUA 的手段你才能交付東西，那只能說明我們不適合共事。
現在有了 AI，情況全變了。AI 寫的程式碼，邏輯嚴密，架構清晰，沒那些低級毛病。所以，技術團隊的大裁員是非常合理的。把只會搬運程式碼的人裁掉，把為了管這些人而存在的「管理層」砍掉。剩下的，全是能直接拿結果的人。大家少點扯皮，多專注在產品怎麼更好

對於 Gemini 超預期交付一點不意外，Mage 7 裏面，微軟有操作系統和 PC、亞馬遜有電商、Meta 有社交平台、評估有硬件與操作系統、特斯拉有電動車、英偉達有顯卡，而 Google 只有最容易被 AI 取代的搜索和一堆沒有商業化的，開源的 AI 架構，不 ALL-in 進去公司都要沒了，技術上，有成熟的 AI 框架和大模型很重要的文本搜索技術。

關於 Perp DEX：1. 大型洗衣機，這個賽道會一直存在，洗衣機需求提供大量流動性，並且不會一家獨大；2. 多平台流動性，提供大量能上規模的套利機會。
多討論怎麼從這裏面賺錢，少討論看不看好這個賽道