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阿元師
1小時
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2026/11/08 無聊的話題〜〜〜 有人問我,為什麼市面上也會有別人,也是畫出跟「阿元師」一樣的「穿頭破底的a.b.c.」的波浪圖? 是「阿元師」去「抄襲」別人的波浪圖嗎???
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股市期皇后-莊佳螢
1小時
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【AI泡沫真的要破了?美股強勢反彈!國安基金正式啟動護盤,台股止跌訊號浮現?】 🔥
台股連日重挫、美股科技股遭遇猛烈賣壓! 市場恐慌情緒急速升溫, 投資人最擔心的就是: 「AI是不是下一個2000年網路泡沫?」
台股
#AI
#止跌回穩
#國安基金
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美股艾大叔
7小時
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關於SpaceX收入,馬斯克最新判斷
美國億萬富翁埃隆·馬斯克周五表示,到2027年12月,SpaceX的年化營收有望突破5000 億美元。這一預測遠高於華爾街分析師對這家火箭、衛星和人工智慧(AI)公司的預期。 “到2027年12月,我們的年度經常性收入似乎很有可能超過 5000 億美元。”馬斯克在一場投資大會上表示。“這不是承諾,只是我最好的猜測。” 他還表示,SpaceX年化營收達到1兆美元的規模也並非不可能。 周五,SpaceX股價上漲8.62%,報134.27美元,收復了周二期中選舉後連續兩日下跌的部分失地。不過,該股仍低於今年6月上市時135美元的發行價。
美股
#馬斯克
#SpaceX
#營收預測
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7小時
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《華爾街日報》邁克·彭斯|開啟保守主義復興
共和黨在輸掉選舉之前,就已經迷失了方向。我們的原則能夠幫助我們再次贏得勝利。 我為我們的國家感到痛心。儘管許多人竭盡全力支援共和黨候選人,呼籲保守派重新回歸我們所堅守的原則,共和黨陣營仍遭遇了一場歷史性的慘敗。這場失敗最終會有多慘重,目前尚難斷言。在等待每一張合法選票完成清點之際,我們必須弄清楚,這一切究竟是如何發生的,又為何會發生。 這次期中選舉不是一場潰敗,而是一次清算。美國人民已經否定了共和黨轉向經濟民粹主義的路線。我們在國會和各州議會的多數優勢,以及在全國各地掌握的州長職位,都為此付出了代價。 我始終堅信,美國是一個崇尚保守主義的國家。美國人認同保守主義理想,堅守保守主義原則。這不僅體現在政治上,也體現在我們的日常生活中。當保守派未能為自己的原則發出響亮而明確的號召時,選民就會感到灰心和困惑。
美股
#美國
#期中選舉
#邁克·彭斯
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7小時
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特斯拉發佈人工智慧晶片路線圖
特斯拉披露了其經過調整的AI加速器路線圖,從中可以一窺該公司未來晶片研發的方向。特斯拉預計,其第六代推理加速器的計算性能將達到現有第四代晶片的80倍;而其D3訓練加速器將不再採用以SRAM為核心的架構,轉而採用整合堆疊式HBM的多芯粒(chiplet)設計。 此外,特斯拉已開始用“超級智能”(Super Intelligence,簡稱SI)一詞來取代“人工智慧”(AI)來指代其AI加速器,並相應地以“SI”作為其加速器的命名標識。馬斯克近期也證實,出於同樣的原因,SpaceXAI將更名為SpaceXSI。 Dojo D3:不再採用晶圓級整合? 在特斯拉的人工智慧(AI)硬體路線圖中,最引人注目的進展或許莫過於其自研訓練加速器“Dojo”的“回歸”。此前,埃隆·馬斯克(Elon Musk)曾於2025年8月取消了整個晶圓級Dojo項目;隨後在2026年8月,他又表示SpaceX和xAI在地面及太空資料中心將完全採用輝達(Nvidia)的硬體。不過,第三代Dojo(Dojo D3)將與前兩代(Dojo D1和Dojo D2)有顯著不同。
科技
#特斯拉
#AI晶片
#路線圖
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特斯拉正在停止造車!馬斯克最失敗的車,Cybertruck官宣停產
11 月 6 日,馬斯克在X上官宣: 「特斯拉將在明年年中左右,逐步收尾德州超級工廠的 Cybertruck 生產,為增加 Cybercab 的產量騰出空間。」 Cybertruck要停產了 從 2023 年 11 月交付第一輛,到官宣停產,這款車一共活了三年多一點。
汽車
#特斯拉
#停產
#產能調整
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波克夏,最新持倉曝光
巴菲特旗下波克夏披露財報。 11月7日晚間,波克夏公佈2026年第三季度業績顯示,第三季度歸屬於股東的淨利潤為221.12億美元,同比下降28.2%;剔除投資收益的公司營業利潤合計約127億美元,同比下降約5.8%。 Google仍為前五大重倉股 財報顯示,截至9月末,波克夏持有的股票證券公允價值為3355.15億美元,較6月末的3237.79億美元增加117.36億美元,環比小幅增長約3.6%。
美股
#波克夏
#財報分析
#持倉披露
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從24小時到61秒!華人團隊首次將兆次藥物虛擬篩選推進分鐘級
五億分子、兩萬餘個蛋白口袋,61 秒全部檢索完畢,一項新的研究把藥物虛擬篩選的時間門檻從 24 小時直接降到了一分鐘。 尋找作用於疾病相關蛋白的小分子化合物,是藥物發現的早期環節。蛋白質上供小分子結合的局部區域稱為“蛋白口袋”。面對成億規模的化合物庫,研究者需先挑出可能與蛋白口袋結合的候選小分子,再開展後續計算與實驗。 傳統的虛擬篩選需要逐一模擬化合物與口袋的相互作用,耗時巨大。2023 年,清華大學團隊提出 DrugCLIP,通過對比學習,分別將蛋白質口袋和小分子對應到同一向量空間,再依據向量相似度檢索候選分子。分子向量可以預先計算,供不同口袋重複查詢,從而減少逐一進行分子對接的計算負擔。 2026 年發表於 Science 的後續研究,將這一方法推進到全基因組規模篩選。團隊用八張 A100 GPU,針對約一萬個人類蛋白的兩萬多個口袋,檢索五億多個類藥分子,在約 24 小時內完成超過十兆組口袋與分子的匹配計算。但對需要反覆調整靶點、比較口袋的研究者,一天的檢索等待仍然不短。
健康
#華人團隊
#藥物虛擬篩選
#AI 藥物研發
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