播放时长最久的片子类型，依次是「按摩」「真实」「复古」「女同」「3P」，反过来，播放时长最短的片子类型，依次是「竖屏」「虚拟现实」「Cosplay」「足」「女性自慰」。 很明显，播放时长的差异，跟片子本身的质量没有任何关系，不是说拍得好的片子就会吸引更多人长久的观看，真正决定差别的，是用户的年龄结构。 上面说了，年轻用户好得很快，所以但凡年轻用户喜欢的片子类型，播放时长都很短，而中老年用户在Pornhub喜欢慢慢来，所以符合他们偏好的片子类型，播放时间就会更长。 Pornhub的分析师认为，以Z世代为代表的年轻用户，在内容消费的口味上非常多样化，他们和老登们点开Pornhub就是为了看OOXX的片子不同，还会主动搜索游戏、ASMR、扮演等内容，「就像是上一代有很多人买Playboy杂志是为了读文章而不仅仅是看裸照，这一代年轻人对于Pornhub的诉求，也体现在那些非典型色情风格的兴趣上。」（10/n）

脆上有帖子討論金城武跟張凌赫誰比較帥。 我怎麼看喔.... 兩位顏值都高到沒邊，妥妥的女頻小說封面男主，各有海量擁躉，神仙打架。 但與其說是「比帥」，還不如說是新舊世代的認知對抗。 金城武的帥，在粉絲眼中是信仰型的；而張凌赫的帥，則是私藏型的。 廟裡求來的平安符，無論是否靈驗，掛在車上總是能讓人莫名感覺心安。 無論男女，都有其視若珍寶的物事，哪怕再如何平凡無奇，也絕不外借。 其實都很重要。 但次元不同，其實沒什麼可比性，而好事者發起話題，只能算是閒聊。 差不多是這種感覺，蠻好玩的飯圈文化。 ========================= 很慘的狗都叫做旺財，被踢死的狗，都是戚家的狗；遇到死魚，跟妹子玩從頭到尾都不能叫的遊戲，比比看誰才是標準「死魚」。 誰先叫出來輸100，願賭服輸。 約個會，玩起來就對了，哪怕只有兩顆骰子，搖出幾點就%%幾分鐘，兩輪下來保證筋疲力盡。 軟屌加罰嘿~ . 有時候，跟女孩子的相處不一定要出口成章，見了面再玩、無厘頭也很好玩。 男生女生難免各有其堅持，或者過往經驗累積，形成一套自我篩選標準。 但說到底，約會不是挑老婆老公，過得去也就好了，七分褲+涼鞋就會賴賬嗎？ 沒必要一直糾結精緻感，頂級名模照樣會天人五衰，完美的約會可遇不可求。 你成全別人的同時，其實別人也在成全你。 . 台灣茶藝師使出毒龍秘技難以招架，男生也有奧義「二指真空把」、「北斗醒銳孔」。 都是秘技、奧義，但人家有練過，你沒學過就別瞎用，哪來自信不會導致對方受傷？ 這是很簡單的邏輯，但認知對抗難以弭平。 人與人之間的相處絕非單行道。 明明可以很愉快的相處，但自己若是飄得太遠，往往找不到來時路。 在X平台約會從來都不是問題，有問題的，一直都是初心。 ======================= 松山區老相識的推帳，被ban掉幾次，幾經輾轉，終於把她找回來。 她的照片應該蠻好認，跟王俐人一樣雖然不是頂級美女，但很有自己的風格。 咱不求什麼仙器、神器，有時候，適合自己才是最好的。😌😌 （8964小帳稍晚補上架）

博士班將畢業要上就業市場的時候，我聽從了當時正因為Freakonomics火紅，芝加哥大學教授Steven Levitt公開的建議，取了個美國化的名字。他說他都這樣建議他為數眾多的國際學生這麼做，因為他的研究證實，「名字」充滿了許多訊息，會給僱主認識到你是不是非常願意融入環境、擁抱當地的文化，你是不是想和其它人一樣，而決定要不要給你加分。講到這裡，就很多人想要舉反例，但是愛舉反例的人，常常不了解這種實證研究的意義，就業結果的差異，當然是有很多因素造成，但這種設計良好的實驗，真正的解讀方法是，「如果兩個各方面都一模一樣的人，取了一個美國化的名字那個，會有比較好的就業結果」。我那一年的就業市場正在金融風暴的谷底，任何一點加分的機會，我當然不能錯過。 Levitt的意見，放在今時今日，那是非常政治不正確的。我都可以想見各式各樣的批評，「死白男，你憑什麼要人家放棄自己的身份認同」「為什麼不擁抱自己的文化」「你很好，沒有需要改變」「是別人該來學你的名字怎麼唸，而不是你要配合他們」「世界本應該如此多元」諸如此類的看法。如果是個人的價值觀，自我的選擇，我都沒有意見，但在現實上，這些批評並沒有辦法改變這個世界上，人生下來就存在的偏見，也許社會比較文明了，社會比較多cancel文化了，這些偏見不敢顯露出來，但一直都在而去除不了，只是變成隱性的偏見而已，這也是Levitt和Ronald Fryer等人研究的價值，人是會說一套，做一套的，所以有人選擇保留自己驕傲的一切，有人極力融入新社會，那都沒有關係，「名字」的訊號傳遞機制，不會因為你做了什麼，或是不做什麼，而失去作用。所以，你看為什麼這麼多東亞移民，給小孩取名字，都是非常美國化的名字，那是一個想要融入的心情，那是一個務實的心態。反觀印度人...... 但這些強調要政治正確的左派意識型態，其實還是有害的。首先，這些高大上的多元價值讓新世代對社會的運行有誤解，造成他們的認知和現實有落差。但更大的問題是，這種多元價值幾乎都不可避免地變成紅衛兵的鬥爭手法，為什麼Levitt現在不太敢再講這些實證上反多元的研究？因為那是會被人cancel的大逆不道言論。現在美國的教育界，不管是中小學，還是高等教育，通通是這種多元的氛圍，所以多數的老師，自己言論審查的厲害，而一旦開始懼怕被告發，那就當不了老師了，因為老師很多時候，是要「教育」學生，是帶有價值判斷的傳道責任。而一旦老師不敢要求，那學生其實就失去了學習做人做事道理的機會。一如我之前所說，大學的價值一在credentials，二在無憂無慮的四年探索，而如果老師都是畏首畏尾，那這個探索的過程，這個讓青少年成熟的獨特經歷，就少了一些能導正行為和看法的力量。 所以，我的課，不准用手機和電腦。學生可以遲到，可以中途離席上廁所，但我都很明白告知，你有你的來去自由，但你要知道，每個人心中都有一本帳，記載了和所有人的往來好壞，你每次上課都要晚來，或者是都要用上課時間上廁所，你雖然不會在這堂課被扣分，但你在我的私人帳裡，會一直都是負值，你的印象分數就是負的。當你身邊的人，對你的帳上，記的都是這些負值，你就把自己在社會成功、人生幸福的機會一降再降，如果不自己想辦法改變，那也不要日後悔恨。是的，我就是那個沒有政治正確危機感的說教老頭，但這不就是學校給我終身職的立意初衷？

OnlyFans这周又小火了一波，因为有个20岁的女菩萨Sophie Rain晒了自己过去一年在上面的收入：4347万美元。（图1） 4347万美元是一个什么概念呢，比NBA顶级球星东契奇的年薪还高，汤姆・克鲁斯去年的片酬和分账加起来也就差不多这个数。 很多人在难以置信之余，可能也会忍不住质疑：Sophie Rain是谁？我怎么都没听过这个名字？她凭什么能赚这么多钱？ 还真没这么简单。 * 这条内容难免写得有些男味过重，大伙忍一忍。 在开OnlyFans之前，Sophie Rain就是Instagram和TikTok上的顶流网红了，发条视频就几百万播放的那种，但她通过OnlyFans变现的方法，却堪称教科书级别的操作，颠覆了「每个人都能出名15分钟」的沃霍尔定律，把这15分钟的聚光灯转化成了长期运转的现金收割机。 整个经过，我愿称之为互联网擦边女的神级套路。 先来认识一下Sophie Rain（图2），年轻，漂亮，混血，确实条件很不错，但这显然不是可以年入4000万美元的原因，同样资质的妹子，社交媒体上「应有尽有」，也没见几个能这么赚钱的。 实际上，2021年的时候，Sophie Rain还在餐厅做服务员，拿的是最低工资，身处贫困交加的移民家庭，父母欠了一屁股债，曾经要领食品券度日。 TikTok是改变她命运的第一个转折点，因为身边的年轻人都在用，所以她也跟风开了号，然后发一些对口型唱歌的模版视频，很快小火了一波，涨粉也很快，成了一个小网红。 但这种流量的价值有限，没有给她带来多少直接收益，她也就继续做着服务员，有空就更几条视频，然后撞上了第二个转折点——或者说，本来是不幸的悲剧，但她逆天翻盘，将之变成了空前绝后的机遇。 去年网上突然流出了一条十分钟左右的视频，是Sophie Rain身穿暗黑蜘蛛侠的Cos连体服和人OOXX的过程，一下子火遍了全网。 按照我们的阅片偏好，可能会觉得视频片段没啥亮点，而且91Porn之类的平台天天都有类似的视频上架，没见哪个女主火成这样啊。 但就跟很多莫名流行得到处都是的meme/梗图一样，互联网的潮水充满了偶然性，泼天流量就是会随机敲门，硬要归因的话，那个小视频戳中了美国当代青少年的Porn审美，蜘蛛侠Cos之于Comic Nerds，连体衣之于Fetish群体，卡戴珊式的身材之于名媛时尚，混血外观之于移民上升趋势，等等。 最关键的是，这个视频很快就被删了，然后引发了一片难求的社交风波，到处都在灵魂发问，你看过Sophie Rain的蜘蛛侠视频吗？在哪里还能看到？求个资源好人一生平安。。。 不信你们可以现在去Google或者Reddit搜索Sophie Rain + Spiderman，出来的地址全是引流的，没一个真正靠谱的能让你找到原始视频的结果，你就知道这个关键词是怎么因为海量的需求而被有利可图的SEO给污染成这个样子的了。 然后评论区被各种刷屏的Sophie Rain很快出来开了直播，表示那个视频里的女主，不是她。。。只是一个和她长得很像的人，希望大家不要再拿这个事情骚扰自己了。。。 怎么说呢，我开不了上帝视角，没办法判断她说的是真是假，如果她说的是实话，那么显然，她就是一个被意外卷进来的受害者，但这和她接下来的行为，又充满了矛盾性。 因为虽然她嘴上说着那个视频跟自己无关，却开始蹭那个视频的热度了，比如她真的买了一身同款蜘蛛侠连体衣，和自己的妹妹、闺蜜一起穿上，开始拍短视频跳擦边舞。。。（图3） 太绝了咱就是说，流量都不是起飞了，直接爆炸，炸到六亲不认的那种。 最后，她用了一个无可辩驳的理由，让粉丝去OnlyFans关注她：餐厅的老板相信她在拍色情视频，把她开除了，而她在和朋友们商量了之后，决定接受这个丑闻，并正大光明的用它来改善生活。 真诚到无以复加的程度，有没有？没有受害者身份的哀怨，而是坦白承认，我要用它来赚钱，是铁粉的就来开个订阅，5美元一个月，买不了吃亏买不了上当。。。 然后就有超过1000万人去付款了。。。 😅 就像我前面提到的，Sophie Rain不光是一个网红，她本身还是一个搜索热词，每天都有无数人去搜她的那段视频，这样的主动需求，构成了另一个庞大的转化来源，OnlyFans相当于一个落地页，那些半天都没找到视频的用户，突然发现付5美元就能在OnlyFans上看到Sophie Rain本尊亲自发布的「隐秘」视频，这种消费动力是很自然和强劲的。 而且她的策略也非常清晰，那就是在TikTok和Instagram这些公共社交媒体，更新正常的OOTD内容，然后把暴露挑逗的图片和视频都留给OnlyFans上的自家兄弟们享用，持续的用公域影响力去给私域变现池输液。 在晒了收入之后，Sophie Rain难免引起巨大的舆论争议，但从她经营流量的能力来看，是真的玩懂了互联网，甚至连那些「笑贫不笑娼」的讨论都预料到了，也很轻易的化解掉了： 「我帮家里还清了所有欠款，他们再也不用过着担惊受怕的生活了，当爸爸知道我做了这些之后，感动得哭了起来，并给我了有生以来最大的一次拥抱。」 而且Sophie Rain还在有意识的往名流圈子里挤，比如跟知名的说唱歌手谈恋爱，和有钱人家的千金小姐们合影之类，就很清楚的知道自己该怎么利用来之不易的镁光灯，不愿意像很多同类网红那样火一把就过气，媒体在报道她的时候，甚至用了「Y世代有Megan Fox，Z世代有Sophie Rain」这样的表达。 除了厉害，说不出第二个词。

华为τ scaling定律营销策略，无非是more than moore的广义摩尔定律的另一种说法而已 作为芯片架构师，我更感兴趣的，还是芯片密度提升，ppt上41%能耗提升和12.7%性能提升，到底是怎么实现的 看完了论文，感觉华为这次创新，本质上是用设计复杂度高 + 高制造成本 + 超前散热，一定程度弥补了工艺差距 ----------------- 1. 华为芯片堆叠带来的等效密度提升，是虚假宣传还是真的，是不是工艺突破？有没有实打实的好处？ 等效密度提升的来源，是两片芯片用hybrid bonding技术绑在一起，投影面积理论上能减小一半，但第一代不是全芯片双层折叠，而是选择性折叠关键logic，所以只有大概53%的芯片面积实现了折叠(密度155->238)，等到后面几代折叠面积会逐渐增大，到2030年接近全折叠（密度155->292） 这2026第一代等效密度从 2025 年 155 MTr/mm² 跳到 2026 年 238 MTr/mm²，时钟频率也提升了12.7%，功耗比提升41%，表面上看似乎和工艺突破没有什么区别，但有一点重要区别就是leakage power华为从头到尾没有提，只要工艺节点不变，gate leakage、junction leakage 不会因为 3D stacking 自动改善 2030年到2031年的等效密度突变，大概率是来自于2层堆叠到3层堆叠，正如2025到2026年的等效密度突变，时钟频率突变，来自单层到2层折叠 所以从leakage没提这个事来看，这个2031年等效1.4nm，和工艺节点上的突破没有联系。 本质上是用设计复杂度高 + 高成本 + 超前散热 + 超前部署advanced packaging，一定程度弥补了工艺差距 ----------- 那么这样看起来虚假的等效密度提升，有用处吗？好处在哪里？ 有的，设计上topology折叠，原来要跑几毫米的水平走线，折叠后变成了几十微米。降低了super buffer/bus的长度，降低了clock tree的深度（clock depth -42%、clock wire -28%），clock skew也带来了改良(-25%)，这对动态功耗的改善是实实在在的。部分critical path的缩短，也让时钟频率的上升更容易 所以ppt roadmap上performance的提升，从2025年到2026年上升了12.7%，大部分都是来自于时钟频率的上升（12.7%） 所以好处基本上是topology拆分电路逻辑设计上带来的提升 既然没有实质上的工艺提升，华为芯片堆叠带来等效密度提升的trade off代价在哪里？ 三个代价：散热超前发展，设计复杂度高，制造成本变高 最大的代价就是热密度的同步上升，理论上logic on logic都是CPU execution发热最严重的区域，这部分折叠起来相当于功耗密度直接翻倍，但算上41% power efficiency改善，功耗密度仍只比非堆叠方案高40%左右。所以第一代只能对最关键的部分做折叠，大概只占全芯片面积的53%。 所以散热技术也被逼的超前发展，直接上毫米级的MEMS风扇，做micro-cooling fan。 另外的代价就是设计复杂度的变高，critical path的折叠，哪个部分的logic能折叠，折叠之后又会带来从前端到后端的巨大变化要推翻重来 现有的所有EDA工具也不可能支持3D topology，论文自己也承认，full-scale LogicFolding需要全新的3D-native EDA toolchain，把多层stacked dies当作单一连续设计实体处理。哪些logic能折叠、折叠后的inter-die timing closure怎么做，Physical Design（PD）也是难点 制造成本也会更高，被迫超前部署advanced packaging封装，1.5~2um的hybrid bonding + logic on logic都是很有挑战需要显著更高的成本 以前一层wafer做一次光刻；现在两层wafer分别做光刻再bonding，加上hybrid bonding的overlay控制（论文要求<0.5μm）、TSV、KOZ keep-out zone、冗余修复、良率乘法损失，每颗芯片的制造成本和测试成本都要显著上升 -------------------------- 2. Tau scaling这个说法，scaling的到底是什么，这个scaling技术路线是不是一次性的design topology红利？潜力如何？持续进步的空间在哪里？ τ Scaling的核心主张是：用时间常数τ替代几何线宽作为全栈优化目标，在器件、电路、芯片、系统四个层级分别压缩特征延迟 公式本身没有任何新物理。"关注瓶颈延迟"是所有架构师都在做的事情。整个行业都知道互联RC是延迟瓶颈，TSMC每一代工艺都在用low-k dielectrics/semi-damascene等手段降RC。把一个众所周知的优化方向包装成"定律"是显然的营销宣传手段，本质是More than Moore的广义摩尔定律的另一种说法 抛开marketing，华为目前所谓RC delay的改善，本质上是芯片堆叠之后，topology距离缩短，让匹配的effective RC都变小，不是RC工艺常数 至于scaling的意思，是能持续发展的一条roadmap。这里的持续改善路径指的是，全芯片堆叠的层数越来越多，从25~30年的2层堆叠，到31年开始的3层堆叠，以后甚至会考虑4层堆叠 第一代折叠技术甚至不是全芯片双层折叠，而是选择性折叠关键logic，所以只有大概53%的芯片面积实现了折叠(密度155->238)，等到后面几代折叠面积会逐渐增大，到2030年接近全折叠（密度155->292）。2031年的roadmap之所以会出现一个阶跃，就是因为那是从2层折叠到3层折叠的时间点。 但需要注意的是，这个scaling方法的边际效应是逐渐缩小的，折叠成双层的收益是100%，2->3层的收益就只有50%，如果2035年再从3->4层堆叠，收益就只有33%了 另外随着堆叠层数变高，上面说到的三个挑战，散热，设计复杂度，成本，都是越来越大 --------------------- 3. 华为的芯片堆叠，是不是TSMC/AMD已经有的hybrid bonding技术？华为做到的是cache on logic，cache on cache，还是logic on logic，logic on logic最大的散热问题是怎么解决的？ 是已经有的技术没错，但同时也是把现有技术指标做到了领先也是真的，3D堆叠本身不是新技术，TSMC的hybrid bonding量产还是6um，华为论文给出Kirin 2026的hybrid bonding pitch是1.5μm 我在刚刚看到华为的堆叠消息之后，第一反应也是怀疑和AMD的3D V cache类似，它主要把 SRAM cache 叠在 已经有的L3 cache 区域上，通常会避免直接堆在最热的 CPU execution logic 上，就是避免散热问题，毕竟SRAM 的功耗密度和热点特性与high-activity logic 不一样，如果最热的logic on logic堆叠，散热恐怕会碰到困难 但看了更多数据之后，clock buffer -56%、clock depth -42%、clock wire -28%，这些只有在core内部的clock distribution被重构时才可能发生。纯SRAM stacking不会碰core内部的clock tree。另外如果只是cache on cache，大概率是不需要单独MEMS微型风扇额外散热的，证据普遍都指向logic on logic方式 华为这个技术的精妙之处在于，logic on logic 折叠之后热密度并没有翻倍，而是因为topology的好处，能耗下降了30%，这样热密度只上升了40~50% 而第一代没有完全把整个最热的execution logic 100%堆叠起来，论文也明确说selectively applied along key critical paths，只是大概53%有选择性关键路径会堆叠起来，可能颗粒度都没有那么好，只是IP堆叠在IP上，那么热密度上升也许能维持在20%以内 但这条道路继续前行，超前发展的散热就成了必然，现在是MEMS微型毫米级的主动散热风扇，紧贴处理器传导效率高，和华为手机一样，散热堆料特别足，而且技术领先同行。 以后怕是要把HBM7/8的微流道散热技术提前用起来了，毕竟HBM7/8要上24+层堆叠，华为很可能要在提前用上下个世代的散热技术了 ------------------------- 4. 从架构角度来说，最重要的问题，华为41%的power efficiency（能耗比）提升，到底是怎么实现的？为什么AMD的3D V cache没有这么大的提升？ 首先确定41%的定义。论文只说"SoC performance-core power efficiency improved by 41%"，没有给出benchmark名称、Voltage/Freq点、温度条件、功耗边界。但PPT roadmap上有一个关键线索：ISO-Power Performance的数字，2025年是2.75，2026年是3.1，提升12.7% 这个时钟频率提升12.7%完全一致，可以理解为，同功耗的性能提升是12.7%，绝大部分是时钟频率提升带来的 至于能耗比上优化的猜测是，LogicFolding缩短critical path → 在固定Vdd下Fmax从2.75GHz提升到3.1GHz → 这意味着在原来的2.75GHz频率下，有了约12.7%的timing headroom → 这个空间在iso-performance模式下可以换成更低的Vdd 另外的能耗比的提升，可能也来自于电路折叠之后，cache hit latency的下降。从业界经验来看，一般L2/L3 cache hit latency下降10%，CPU整体性能会有至少5%的提升 ppt里显示SRAM latency下降30%，估计会有一部分转化为cache hit latency的下降 AMD的3D V cache没有这么大的提升，主要是因为AMD的底层logic die并没有重新设计，3D cache的延迟latency不仅没有减小反而加大，只是增加了cache大小，收益不如latency下降那么明显。 另一方面，clock skew的下降,critical路径变短，造成电路timing变好，意味着华为可以使用更低的vdd（猜测甚至能低7~8%），以及路径缩短所带来的RC的下降(考虑到clock buffer -56%、wire -28%、SRAM pJ/bit -24%这些数字，比如C_eff下降10~15%合理)，再加上clock tree的整体缩短和下降，确实是有可能在部分Voltage/Freq点做到同性能下，做到30%的功耗下降的，而30%的功耗下降换算过来就是41%的power efficiency 对比苹果和高通，每一代手机芯片在iso-power下单核性能一般提升10-20%，iso-performance下功耗一般降30-40%，这是V/F曲线的特性决定的，所以从经验上来说，数字是对的上的。 所以这个power efficiency（能耗比）的提升，从现有的数字上来说可以从topology推导出来是合理的，可能真的和工艺节点没有太大关系 ---------------------------- 5. 这个技术路线有没有可复制性，其他家会不会效仿？ 短期内不会大规模效仿，因为性价比和风险收益比来说不好。长期来看，这个方向所有人都在走，只是名字不一样 华为做LogicFolding的根本驱动力是制裁，工艺节点被卡在7nm，只能在封装，散热，和设计层面想办法弥补。华为也为此付出了不小的代价：散热成本，设计复杂度，以及制造成本更高（包括良率）。这是一个被逼出来的路线，不是一个自然选择 其他玩家在用TSMC就能做到正常的经济迭代，是没有必要冒着这个风险，去超前迭代散热技术和设计复杂度的 长期来看，Intel的Foveros、TSMC的SoIC、AMD的MI300的3D stacking都在朝同一个方向走。如果继续追最先进节点的经济性持续恶化，那么"固定一个成熟节点+3D topology optimization"的路线会越来越有吸引力 散热方面，MEMS微型风扇和微流道也会成为未来HBM散热的主流 ------------------- 总结一下，华为这次的创新，绝对是值得尊重的，在制裁环境下，用极高的设计复杂度和成本，在一个被锁定的工艺节点上大胆重新设计，榨出了一次大的topology红利，虽然它有天花板。每多加一层的边际收益递减（堆叠1->2层, 2->3层, 3->4层，提升百分比变小），leakage无法解决，散热越来越难，3D EDA工具链更是全新的挑战。 但这个Tau scaling不是一条可以走十年的指数增长路径，每次爬完一个台阶，下一个台阶更难爬，而且台阶更矮收益更小，华为以后想缩小差距，还得再想想靠什么其他的路线