Sinfield wrote:
NVDA我持有好幾年...(恕刪)
NVDA盤前已經漲了5%回到125...
TSM盤前已經漲了3%到198...
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最輕松就是賣掉一半,不論漲跌都沒差的人..
其實我還是希望新春一開關是收黑的,那就能來抄底
若是收紅其實也差別不大,只是早賺跟晚賺的差別
收紅,那就一定會虎頭蛇尾,美國都跌成這樣,台股是要好多久?
趁好價另一半也快點出清換抗跌的713回來,也一樣賺了差不多二十多萬..
等崩下去再來抄底,賺更多..
我都會這樣想了,其他作多的人會不會也一樣? 那還想要開紅嗎?
一開紅後,就一堆人要趁好價跑了.... 所以萬一開盤只紅前面一分鐘再來就崩
那對我來說結果還是一樣...有一半的錢能一張張慢慢來摸底..
摸多少算多少,反正都是多賺的..
也勝過滿單抱上又抱下空歡喜一場
而空手的人無需高興.世事往往不會這樣如意
有沒有可能美股一路跌到下週一,然後週二開始大幅反彈
到第二天台股開盤,跟著美股的大幅上漲,也一樣開出大紅盤
那空手的人可就到頭一場空了...看著股票一路上去直到三月,什麼都沒有.
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Sinfield wrote:
1740TT...(恕刪)
在還沒到AGI之前
算法與算力要整合在一起來看
以前AI算法人工智慧一堆算法
什麼卷積神經網路CNN, 生成式對抗⋯⋯
但都沒有讓AI真正看起來好用
直到transformer架構一出
大家都算法差不多
當然卷算力
現在有小改款，則是又在卷算法
DS那套open AI, Meta不會用？
他們會用又有算力
最後還是卷算力～
有人發現
以前大家說是中丐股
但阿里這些雲服務商股價就開始拉
因爲中國也有算法後
那麼美國同行Goog, MS等有高估值
爲什麼中國同業不行？
低價有低價的市場
但是都要有雲服務商
DS後來會不會活到最後被淘汰不知道
但是阿里這些不會被淘汰⋯⋯
老黃則是笑到最後～
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Sinfield wrote:
1740TT...(恕刪)
其實要在NVDA賺到錢不難
有的是機會～
NVDA猛漲在去年上半年
那時就是追高
年中到高點都到了全宇宙市值第一了
股市只有這麼多錢
像老馬吹說他的Tesla未來有10兆的市值
問題是未來有多少錢？可以分給他10兆～
華爾街要在NVDA賺錢難度就變高
要再賺當然努力製造波動
有波動製造恐慌
散戶嚇到拋出
不拋出再製造更大的恐慌
銀彈準備好低接
接完所有要拋的股票有了足夠籌碼
當然V升
然候機構好好的賺錢數帶血的鈔票～
自從下半年NVDA回檔都有3成
13X殺到10X，我104接到近低點
這次才16%比我預估的還少就V轉
從150下殺三成起碼10X
所以我124接後沒有再接
就是想看看華爾街這次有多狠
到10X算正常buy the dip~
AI在普及化
以長線的角度來看一定往上⋯
華爾街趕崩我就接⋯
[拇指向上][拇指向上][拇指向上]
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Sinfield wrote:
Sinfie...(恕刪)
真象越看越清楚了～
轉貼～最近國產AI大模型Deepseek的爆火給芯片產業帶來不小的震動，英偉達一夜市值蒸發3500億，其低成本的算法讓人們懷疑英偉達未來發展前景，通過最近對Deepseek的了解發現有一個論點比較好接受，那就是其算力成本低的原因是數據蒸餾，也就是搭便車，已經有了一個訓練好的大模型A，和準備訓練的小模型B，假設輸入是X，需要讓BX儘可能接近AX的結果，就像是提前知道了某道題的答案，根據這個答案去解題，這樣就簡單多了，不需要做繁瑣的試錯流程，以前的大模型訓練像是題海戰術，而蒸餾就像是在題海戰術裏面經過磨練的優秀大模型去充當新模型的老師，老師篩選出有效的題目再讓新的大模型去訓練，前一個模型是教師模型，後一個大模型叫學生模型，山姆奧特曼說：複製你知道的有效東西，相對來講是容易做的，而新的有風險的和困難的事情是當你不知道他是否可行的時候，這個是極其困難的，這也是世界上最酷的事。學生能否超過老師並創新發展，我們拭目以待。但是，在英偉達暴跌之時，我們也看到大量個人散戶抄底英偉達的資金大約是5.6億美元，說明現在的個人投資者很多都不盲目追高了，左側交易很有市場，越跌越買，美股暴跌之時就是倒車接人，抓住機會上車，暴跌之後的反彈往往又快又高，昨天的暴漲使得本帳戶收益距離最高點只差6萬多美元，恐慌之時拋掉籌碼的投機者永遠在追趕，而不像投資者平和地坐收漁翁之利。
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Sinfield wrote:
Sinfie...(恕刪)
阿里出來打臉DeepSeek了人家是拼實力贏V3
轉貼～中國新創AI公司開發的DeepSeek語言模型，以高效能、低成本震驚各國。接著29日，中國阿里巴巴旗下的「阿里雲」凌晨宣布，推出超大規模MoE模型「通義千問Qwen 2.5-Max」，號稱在多項權威基準測試中展現出優異的表現，甚至略勝DeepSeek V3，消息一出也帶動阿里巴巴股價上揚。綜合陸、港媒體報導，阿里巴巴旗下的「通義千問」團隊研發的Qwen2.5-Max在訓練過程中使用超過20兆token的預訓練數據，並採用精心設計的後訓練方案。團隊聲稱，與業界領先的閉源或開源模型對比，Qwen2.5-Max在各個評測系統如LiveCodeBench、LiveBench、Arena-Hard等評估中的表現都超越了DeepSeek V3，在MMLU-Pro等其他測試中也展現極具競爭力的成績。
阿里證明新模型還是要堆算力～
現在華爾街多空雙殺看還有沒有更低可以撿～
看完這兩個轉貼後更覺得要抄底⋯
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