Monad也接入了RWA生态，看了下这次的资产还是以货币基金和AAA级别的信贷产品为主，风险较低，适合稳定理财
Claude Mythos 架构被开源社区“逆向还原”了。
OpenMythos 基于公开论文和工程推演，尝试从第一性原理重构 Claude Mythos 的核心思路：循环深度 Transformer。
它最值得关注的地方，是把传统 Transformer 的“多层堆叠”改成“同一层循环计算”。模型先通过 Prelude 编码输入，再让 Recurrent Block 反复推理 N 次，最后由 Coda 完成输出。这样做的潜在优势是：参数更省、推理深度更灵活，也更接近一种“在隐藏空间里反复思考”的机制。
项目里还引入了输入注入、防漂移、ACT halting、MoE、GQA/MLA 等设计，用来增强稳定性、领域扩展能力和推理效率。
当然，这不是 Anthropic 官方公布的 Claude 架构，也不能等同于真正的 Claude Mythos。它更像是一份开源社区基于公开研究做出的可运行假设。
但它的价值在于：让下一代推理模型的架构讨论，从概念猜测走向可复现代码。
GitHub：kyegomez/OpenMythos
Google TPU Shift 正在把 AI 算力产业链重新拉开。
这轮变化的重点是 Google 自研 TPU 带来的系统级需求扩散，受益环节从芯片设计，延伸到先进封装、HBM、光互联、OCS、供电、散热、连接器和云 CPU 架构。
ASIC 设计 $AVGO
先进制程与封装：$TSM 、$AMKR
HBM 与 AI 存储：$MU、$SNDK、Samsung、SK Hynix
光模块与高速互联：$AAOI、$MRVL、$CRDO
OCS 光路交换：$COHR、$LITE、$FN
高密度供电：$MPWR、$AEIS、$VICR
液冷、配电与热管理：$VRT、$MOD、$NVT
高速线缆与连接器：$APH、$TEL、$GLW
云 CPU 架构：$ARM
Google TPU 的核心看点，是从单芯片性能竞争，走向系统级算力效率竞争。Virgo 网络、Apollo OCS、800G/1.6T 光模块、CoWoS、HBM 和数据中心功率密度，都会成为产业链新的增量来源。
后续重点盯五个节点：
1）Google TPU 出货是否上修
2）$AVGO AI 收入是否继续超预期
3）$TSM CoWoS 产能是否缓解
4）HBM 价格与客户认证
5）800G / 1.6T 光模块订单兑现
Google TPU 扩张的投资机会，已经从 $AVGO、$TSM，延伸到光互联、供电、散热、连接器和 HBM 等被算力密度推升的环节。
两张图看懂Google TPU 产业链：
1）TPU 8 首次分拆为训练 8t 与推理 8i，Google 开始按场景重构 AI 芯片路线。
2）Virgo 网络把单 fabric 连接规模推到 134,000+ 颗 TPU，带宽 47 Pb/s，延迟下降约 40%，光互联价值被明显放大。
3）Broadcom 仍是核心受益方，训练 TPU 8t、交换 ASIC 与整机硅含量带来高弹性，2026 年 Google+Anthropic 定制 AI 硅收入预计达 210 亿美元。
4）最大约束在 TSMC CoWoS 与 HBM。2026 年 CoWoS 需求 450–500 万，供给约 365 万，缺口 20–27%，Google TPU 目标也从 4M 下调至约 3M。
5）光模块、先进封装、HBM、定制 ASIC，是这轮 Google TPU 扩张最核心的产业链主线。
【全文都损伤的前额叶，这个skill帮你 47 天完成修复】
你是不是三页书都看不完就要摸手机，刷短视频，看股票行情？
这有可能是你的前额叶“受损”了。
"前额叶损伤"不是真的脑损伤，而是一种比喻，具体表现为：
- 思考被不断跳转、切断，难以深入一个问题的核心
- 注意力变得短暂、碎片化，只能以秒计算
- 读完一本书、看一部完整电影变得困难
- 需要高频刺激才能维持运转，普通事情（读书、散步、发呆）变得无聊
改变的原因是我停止相信自己能和一套精密设计的劫持系统对抗。
所以我建了一个Skill来修复这个状况：Prefrontal Habit 。
核心很简单：
这个系统的哲学是习惯越少越好。两周内同时不超过两个新习惯。做到了才加新的。做不到就降低目标，而不是硬撑。
如果你也觉得"前额叶损伤"说的就是自己，这个工具不能治愈你，但能让你看见自己的模式，并在偏离时把你温柔地拉回来。
从一个习惯开始。这就是全部的秘密。
