每位CEO都应了解的AI治理知识
本文指出AI治理已成为董事会的信托责任，而传统的网络安全模型已不足以应对AI带来的新风险。文章解释了AI治理中'监管链'的实际含义，并提出了一个七点行动清单，供CEO和董事会在下次会议上使用。文章强调，AI风险不仅关乎模型准确性，更关乎组织能否证明数据和决策的完整性与来源。监管机构（如FTC、SEC、欧盟AI法案）正在收紧要求，企业必须建立可验证的AI数据监管链，否则将面临法律和监管风险。
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本文系统讲解缠论技术分析体系，从K线包含关系、顶底分型入手，逐步介绍笔、线段、中枢的定义与构造规则，以及中枢延伸、新生与扩张的区别。文章详细阐释了趋势与盘整的结构定义、背驰判断方法及MACD辅助条件，并逐一区分一买二买三买与一卖二卖三卖的形成条件。最后以BTC 4小时图为例串联全部分析流程，强调缠论是结构分析体系而非稳赚公式，并提示信号确认时间、仓位管理、风险控制及指标重绘等实盘陷阱，给出循序渐进的学习路线。
Mindset and Methods for Better Trading Results (Part 2): The SMART Trading Process
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获得更好交易结果所需的心态与方法（第一部分）
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史上最伟大交易员吉姆·西蒙斯的5个交易经验
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创业百问百答：写给自媒体人和个人创业者
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文章回顾了中国两千年来中枢权力架构的演变——从秦汉丞相制、隋唐三省六部、宋代二府三司、明代废相设内阁，到清代军机处与密折制，指出其始终围绕效率与制衡的平衡展开。作者认为，AI 时代人机协同组织虽技术巨变，但决策权、执行权、监督权分配等治理底层逻辑未变。文章提炼出六大借鉴：三权分立、信息双轨制、AI 智囊定位、核心资源垂直管控、独立监察闭环、警惕集权与分权两个极端，并提出统一治理下小团队自治的组织模式，以四权分立、双轨信息流转和清晰人机权责体系支撑 AI 时代的组织管理。
MIT Sloan 免费公开课：Poker Theory and Analytics（扑克理论与交易）
作者推荐 MIT Sloan 免费公开课《Poker Theory and Analytics》，主讲人 Desmond 曾是职业扑克选手，后加入摩根士丹利做交易员。课程探讨扑克与投资交易的对应关系：信息不完全下的决策、基于期望值的风险承担、压力下决策、阅读他人行为与自我评估、参与全球竞争市场。嘉宾包括 Susquehanna 量化分析师、AQR 前首席风险官 Aaron Brown 等。评论中还讨论了胜率、最大回撤与仓位管理的关系。
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Models as Insider Risks in the Super Intelligence Era
Satya Nadella 认为超级智能时代的前沿模型缺乏传统软件那样的可追溯性，我们无法将模型行为归因于具体输入或权重，却让它们接触敏感数据并执行关键任务。他主张将模型视为内部风险来构建信任架构： intelligence 的供给与对其的授权必须分离，控制机制须置于模型之外。核心原则包括：CoT 透明性、模型多样性、全量可观察的防篡改证据、持续验证、独立控制与审计、容错遏制（如紧急刹车）以及事件披露。他强调最可信的超级智能系统不是依赖我们最信任的模型，而是让我们即便最少信任模型也依然安全的系统。
