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特朗普财务披露教给你最被低估的税务优化策略

近日公布的美国前总统特朗普财务披露文件，展示了其作为加密资产大持有者的税务策略核心：持有未实现的资产增值无需立即缴税。文件显示，特朗普持有价值超5000万美元的比特币及数百万美元的以太坊等资产，均存放在冷钱包中。根据美国税法，这些“未实现收益”在出售前不触发应税事件，资本利得税可无限期递延。然而，并非所有加密活动都能递延纳税。特朗普从以太坊质押中获得了约51万美元的奖励，这类质押收入被美国国税局视为普通收入，需在收到当年按市场价值纳税。其持有的USDC稳定币产生的利息收入也需当年申报。此外，文件披露了来自其模因币的版税、NFT许可费以及相关项目的代币销售收入，这些均被归类为普通收入或资本利得，在发生时即产生税负。该文件揭示的最关键且常被忽视的税务优化策略极为简单：只要不出售增值的加密资产，就无需缴纳资本利得税。这一递延原则适用于所有投资者，无论资产规模大小。

marsbit07/03 09:16

加特朗普财务披露教给你最被低估的税务优化策略

美国联邦政府公布的特朗普财务披露文件显示，其作为顶级加密资产持有者之一，通过持有数千万美元数字资产而无需立即缴纳巨额税款。其核心策略在于：根据美国现行税法，资产仅在出售、交易等“处置”行为发生时才触发应税义务，单纯持有增值资产（如价值超5000万美元的比特币及数百万至数千万美元的以太坊等）所产生的“未实现收益”可无限期递延资本利得税。然而，并非所有加密活动均可递延纳税。特朗普报告的通过质押以太坊获得的验证者奖励（约51万美元）被美国国税局视为普通收入，需在收到当年按公允价值申报纳税；其持有的USDC稳定币所产生的利息收入同样需当年计税。此外，其关联项目产生的模因币版税、NFT许可费及代币销售收入等，均按普通收入或资本利得税规则在发生时确认纳税义务。该文件揭示的最关键且常被忽视的税务优化策略实则简单：只要不出售增值的加密资产，就不会产生当期税款。这一递延机制适用于所有投资者，无论资产规模大小，是基础的税务规划原则。

Foresight News07/03 07:50

Foresight News07/03 07:50

Codex goal模式使用指南：如何让AI持续推进一个具体目标

OpenAI推出的Codex目标模式（/goal）允许AI围绕一个具体目标持续工作数小时甚至数天，直至任务完成。其核心在于设定清晰、可验证的退出标准（如“部署时间降低30%”），而非冗长的需求描述。用户需提供足够的方向、工具和真实环境，让Codex能衡量进展并验证结果。文章强调，应避免让AI陷入视觉细节等模糊任务，建议将目标拆解为可评估的功能清单或指标。对于长期任务，需通过提交代码、更新文档或发送进度通知等方式跟踪进展。任务完成后，建议让AI审查并清理尝试过程中遗留的无效改动。总之，目标模式标志着AI从响应指令的助手，转变为需要被定义目标、配置环境并管理进度的工程执行者。

marsbit06/06 08:11

marsbit06/06 08:11

以太坊基金会研究员：量子日将至，计划 2029 年完成抗量子迁移

以太坊基金会研究员Justin Drake指出，谷歌量子AI团队近期发表了对Shor椭圆曲线密码算法的重大优化，效率提升10倍，并以比特币和以太坊使用的secp256k1曲线为例，向区块链行业警示了量子计算威胁。论文未公开核心细节，仅用零知识证明验证，开创了学术内容管控先例，并涉及与美国政府的协作。尽管信息受限，但很快被法国专家独立复现，并引发了全民开源优化挑战赛（如ecdsa.fail），进一步提升了算法效率。同时，隐私公司Oratomic的研究表明，结合中性原子量子技术，仅需约一万物理量子比特即可破解secp256k1，这大幅降低了量子攻击的门槛。Drake综合公开及未公开信息预测，量子计算机破解当前密码（Q-Day）在2032年前发生的概率为50%，2030年前为10%，早于美国官方预估的2035年。面对迫近的量子风险，Drake强调不必恐慌，但需有计划地迁移。以太坊计划在2029年完成向后量子密码的迁移，相关工作已在推进中，涉及共识层、数据层和执行层的密码学改造。基金会内部开发的工具leanVM将支持这一迁移，并设立了总额200万美元的奖金计划，以激励相关密码学研究的突破。

foresightnews_api06/05 04:07

foresightnews_api06/05 04:07

Deepseek 能否为中国节省 1 万亿美元？

《DeepSeek 能否为中国节省 1 万亿美元？》一文探讨了DeepSeek如何通过技术创新，可能大幅降低中国AI基础设施的建设成本。核心在于，AI硬件的成本正从计算芯片向昂贵的内存（如HBM）倾斜。DeepSeek通过三方面技术突破，系统性降低了对这类稀缺硬件的依赖： 1. **压缩“记性”**：采用多头潜在注意力（MLA）等技术，将长上下文对话所需的缓存（KV Cache）压缩至原来的极小部分，极大节省显存。 2. **按需唤醒“身体”**：利用混合专家（MoE）模型架构，每次只激活部分参数，并结合智能的存储调度，将多数参数移出昂贵显存。 3. **复用计算结果**：将算过的上下文作为缓存复用，用低成本的内存读取替代高成本的重复计算。这些技术协同，使DeepSeek V4等模型在长上下文场景下，用同等硬件可能产出数倍的有效Token，等效于大幅提升硬件效率、摊薄单位成本。文章据此进行推演：到2030年，全球AI硬件投资预计达数万亿美元。若DeepSeek的技术路线能使中国未来AI基建的硬件需求等效减少75%，在日均Token消耗达到数千万亿级的规模时，节省的投资额可能接近1万亿美元（约7万亿元人民币），相当于少建数万座智算中心。更重要的是，此举将产业价值从受制于人的尖端算力芯片，部分转移至中国已有所突破的存储芯片及系统工程领域，提升了供应链安全性。DeepSeek的意义不在于“消灭硬件”，而在于通过极致优化，降低行业对最昂贵、最稀缺硬件的边际依赖，让AI能力更普惠，重塑未来AI基建的账本。（注：文中关于万亿节省的具体数字属于基于行业趋势的推演观点。）

marsbit06/03 00:47

小米MiMo降价99%并非营销！罗福莉发X打脸唱衰者

小米MiMo负责人罗福莉发布技术博客，详细解释MiMo-V2.5系列API降价99%并非营销或价格战，而是基于六项核心工程优化带来的真实成本下降。降价主要针对“Input (Cache Hit）”，即用户重复读取历史对话上下文的场景。通过六项关键技术实现降本： 1. **架构优化**：采用混合注意力机制，将模型“记忆”体积压缩至1/7。 2. **显存管理**：实现KVCache双池化，真正释放显存空间，使单GPU并发用户数提升5倍以上。 3. **缓存命中**：改进前缀缓存规则，服务端缓存命中率平均达93%，高频用户超95%，大量重复请求无需GPU计算。 4. **存储成本**：自研GCache系统，将缓存直接部署在GPU机器的SSD上，额外存储成本近乎为零。 5. **智能调度**：自研LLM-Router调度系统，通过亲和调度、长度分桶等方式优化请求路由，提升吞吐并降低延迟。 6. **生成加速**：原生支持多token预测，在部分场景下使模型生成速度提升最高2.3倍。这六项技术环环相扣，形成完整降本链条，显著降低了单位请求的GPU计算时间和整体成本，从而支撑了大幅降价的同时保持毛利率为正。罗福莉此举旨在强调此次降价是工程能力兑现的结果，而非市场策略。

marsbit05/31 10:37

marsbit05/31 10:37

一周省下3亿Token，Anthropic工程师的Claude Code缓存指南

这篇文章分享了Anthropic工程师通过有效利用Claude Code的Prompt缓存机制，一周内节省超过3亿Token的经验。核心观点是，缓存的Token成本仅为普通输入的10%，因此提高缓存复用率能显著降低使用成本并延长会话额度。缓存机制依赖“前缀匹配”，分为系统层、项目层和对话层三层。只要会话前缀与已缓存内容一致，Claude即可直接复用，无需重新处理。Claude Code订阅版的缓存有效时间（TTL）为1小时，而API默认为5分钟。文章强调了几个关键的使用习惯以避免“打断”缓存： 1. 不要让会话空置超过1小时，否则缓存过期，重新开始成本更低。 2. 切换任务时，建议进行清晰的会话交接（如使用自定义的handoff技能总结进度后新建会话），而非使用可能破坏缓存的`/compact`命令。 3. 避免在会话中途切换模型（包括开启“Opus plan”模式），因为不同模型使用独立缓存，切换会导致缓存失效。 4. 大文档应放入Projects中管理，而非反复粘贴进对话，以获得更好的缓存优化。此外，文章提到Anthropic内部会监控缓存命中率，因为这直接影响服务成本和用户体验。通过理解并遵循这些简单的原则，用户可以在不改变使用习惯的情况下，更高效地利用Claude Code，节省Token消耗。

marsbit05/24 00:36

一周省下3亿Token，Anthropic工程师的Claude Code缓存指南

marsbit05/24 00:36

AI 协作重磅突破！斯坦福英伟达联手消除AI沟通内耗，推理速度暴涨 2.4 倍

斯坦福、UIUC、英伟达与MIT的研究者联合提出了一种名为RecursiveMAS的新方法，旨在消除多智能体AI协作中的“语言税”问题。传统多智能体系统需要通过自然语言文本进行沟通，导致效率低下、信息丢失且计算成本高。RecursiveMAS的核心创新在于让智能体跳过文本生成与解析的步骤，直接在潜空间（latent space）中通过向量表征传递“思维”，实现类似“心灵感应”的高效协作。该方法通过轻量级的RecursiveLink模块连接智能体，仅需训练约0.31%的参数，显著降低了训练成本与显存需求。实验表明，RecursiveMAS在数学、代码生成等多个任务上平均准确率提升8.3%，推理速度提升最高达2.4倍，同时Token消耗降低75%。其性能优势随递归轮次增加而扩大，为多智能体系统的扩展提供了新的方向——从增加智能体数量转向加深递归深度。尽管该技术仍需在异构模型兼容性、可解释性及复杂生产环境中进一步验证，但它挑战了多智能体协作的传统范式，有望推动AI协作效率实现质的突破。

marsbit05/21 00:10

marsbit05/21 00:10

如何用30天成为Claude高阶用户？

本文提供了一个为期30天的Claude进阶使用教程，旨在帮助用户将Claude从一个临时的问答工具，转变为能够理解用户、持续产出高效成果的智能工作助手。教程按周划分，逐步构建个人专属的工作系统。 **第一周：掌握基础能力** 核心是学习撰写结构清晰的Prompt，包含角色、背景、任务、格式和限制条件五个部分。理解上下文窗口的概念，将关键信息前置。最后，设置至少三个专项Projects（如主要工作、研究分析、写作沟通）并开启Memory功能，让Claude记住用户的背景与偏好，奠定个性化基础。 **第二周：搭建核心工作流** 创建可复用的流程模板，覆盖研究、写作和决策三大常见场景。例如，研究流程可快速分析资料并生成报告；写作采用先提纲后全文的两步法，确保方向正确；决策流程则能系统化地分析选项与利弊。这些工作流能将重复性工作自动化，显著提升效率。 **第三周：实现自主与自动化** 通过Claude Cowork功能，让Claude能在指定文件夹内自主读取、处理文件和执行多步骤任务。连接Google Drive、Slack等外部工具，扩展其能力。设置定时自动化任务（如每日计划生成、周报整理），使Claude从被动工具转变为能主动工作的系统。 **第四周：系统优化与积累** 回顾并优化所有工作流，根据输出反馈迭代Prompt，追求稳定高质量。建立个人知识库，保存历史优质产出供后续项目调用，实现知识复利。通过教会他人来巩固自身理解。最终，规划完整的个人Claude操作系统蓝图，明确所需工作流、工具连接和使用节奏，并定期迭代。遵循此路径，用户能在30天内构建一个深度理解自身需求、能自主运行并持续优化的工作系统，从而将时间专注于更具创造性和战略性的任务上，真正成为Claude的高阶用户。

marsbit05/20 08:06

marsbit05/20 08:06

SocialFi 的建立为何源于对自身媒介的误读

本文以媒介理论家麦克卢汉的“热媒体与冷媒体”概念为框架，剖析了SocialFi失败的根本原因。文章指出，社交网络本质上是“冷媒体”，其价值在于用户通过碎片化、低分辨率的参与（如发帖、点赞、评论）共同构建意义，这是一个模糊、依赖语境的过程。 SocialFi（如Friend.tech）试图将社交行为（如关注）实时金融化、赋予明确的价格信号。然而，这实际上是用高分辨率的“热信号”（价格）取代了构成社交媒体的“冷信号”。当每个行为都有了清晰、可交易的价格时，用户行为就从“参与”转向了“分配”和“表演”，社交网络变成了披着社交外衣的金融市场。一旦金融投机动力消失，底层的社交媒介也因已被“加热”而无法维持，导致整个体系崩溃。文章进一步指出，这种“热化”过程并非SocialFi独有。传统社交平台通过添加点赞数、算法排名、创作者基金等“优化”功能，也在缓慢地从“冷”变“热”，使用户从参与者变为被动消费者或表演者，损害了平台的长期活力。成功的平台（如Substack、Patreon、Bandcamp）提供了另一种思路：它们让资本在媒介内部的特定“冷凝点”聚集（如订阅、捐赠），而非渗透到每一个社交行为中。基础媒介层保持“冷”和参与驱动，资本以局部化、低频、非实时的方式介入，从而兼容了社会价值与经济价值。最后，文章以NFT市场为例，说明一个历史悠久的“冷媒介”（收藏）如何被实时价格、稀有度工具等“热化”优化迅速摧毁其文化实践本质，沦为纯粹的金融交易，佐证了“流动性即热量”的核心观点。真正的挑战在于设计让资本凝聚而不扰乱冷媒介稳定机制的方案。

marsbit05/14 09:38

marsbit05/14 09:38

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