Ashley Aixi #艾𤋮# Joanna Wei #魏喬安# 二位寶島AV女優，曾經亮相麻豆傳媒，終於衝出華語市場，進軍美歐市場！艾熙穿上藍色比堅尼，魏喬安則穿上黃色，首次合作在西班牙渡假酒店，拍攝這部二女侍一夫的戲碼！只感覺她倆比以前更動人，更勾魂！男主角堪稱「大鳥」相得益彰‼️

每次 $BTC 横盘，meme就开始骚动，这次也不例外 $DOGE 上周涨了9%，带头冲出来， $SHIB 、 $PEPE 跟着蠢蠢欲动，部分TRUMP和GME题材的新meme直接飞了 300%+ 现在DOGE报 $0.1143，今天微涨 1%，PEPE和 SHIB在高位小幅整理，还没崩，但动能明显弱了 这背后有一个很经典的资金轮动逻辑： BTC稳住 → 机构资金进主流alt → 散户资金找弹性更大的标的 → meme coin 接力。每一轮大行情的尾段基本都是这个路径，这次也在按剧本走 但meme始终是赚快钱的的击鼓传花，只能快进快出，适合枯坐的P小将。涨的时候谁都能说一堆叙事，什么社区文化、DOGE 支付、SHIB生态，但归根到底就一件事，有没有下一个接盘的人 现在追已经是高位了，这波轮动的早鸟在上周就进了。如果真的想参与，等一个回调确认支撑再说，拿着止损进，别裸奔。最怕的是看着别人赚了300% 然后在顶部冲进去，那才是meme擅长收割的那批人 meme 永远会有下一波，但每次下一波开始之前，都会有一段套牢期先清场 别 FOMO，等机会 DYOR 非投资建议

我小姨，干了件事，至今没人敢在她面前提。 她跟我姨夫结婚六年没怀上。查了，男的弱精，女的一侧输卵管堵了。医生原话，自然受孕概率跟你出门被鸟屎砸头差不多。 两人认了，从老家一个远房亲戚那儿抱了个女婴。刚满月，营养费两万二。 孩子抱回来第二个月，小姨妈开始吐。不是吃坏东西，是怀上了。 全家筷子还没从嘴里拔出来，她当天晚上就把女婴抱出卧室，说，这个退回去。姨夫说都抱来了，两个一块儿养不行？她说不行，自己有了，别人的不养。 第二天天没亮，她开车来回四个小时，把孩子退了。还从亲戚手里硬要回了八千块。回来的路上，乡下土路，坑跟脸盆一样大。车颠了一下，她当时肚子往下坠。 送医院。没保住。 后来村里传什么的都有。有说路太烂颠掉的，有说那八千块是买命钱。我小姨妈在床上躺了俩月，起来以后跟我妈说过一句话，我妈转述给我，我后背凉了。 她说：那孩子走的时候哭了一整夜。原来不是舍不得我，是知道我没到时候。 她后来再没怀上。 所以问你们：你身边有没有那种，把别人当备胎、用完就扔的人。后来那口气，顺了没有。评论区说一个。有些账，不在地上颠，就在心里颠。

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

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