這不是身材的展示 而是一種找解脫的訴求 不知道是不是憋太久 我連自己一個在家…下面都會微濕 就知道我被你們冷漠了多久 螢幕前的你搞不好也對我有意思 不知道這一篇文會不會換來我們的一夜纏綿 #飢渴小喵咪# #想調教的來ㄙ# #色色在底下一樓#

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？

飲料泡麵送進來 過沒幾分鐘後 又送了薯條來，說是招待的 吃不夠還可以再續 櫃檯弟弟人也太好了吧 褲襠看起來腫腫、漲漲的 好想知道你的尺寸大不大 #露出# #母犬# #白虎# #調教# #原味商品# #套圖影片訂製#

散鞭由於其力量分散 視覺效果強的特性 常被用來做爲SP的入門道具使用 但要想真正用好 還是需要一些技巧的 擊打的部位是首先需要考慮的內容 其實次揮鞭的方式 如果能結合的較好 將會得到一次成功的sp調教體驗 想看完整視頻請去設置裏打開敏感內容哦 請大家點開視頻觀看 幫忙完成下完播率 BDSM交友社群 ➔ 請見首頁置頂文 主頁連結提供全平台VPN服務（每月9元） @Fulishequ @fuligc @youluo09

GitHub 上一个 7.4w star 的项目，最近刷屏了。 项目名字叫 generative-ai-for-beginners，是微软官方推出的生成式 AI 入门课程。 我本来以为又是那种“看起来很全、实际全是概念”的合集，结果点进去看了两节，直接被惊艳到。 这不是东拼西凑的博客整理，而是真正按照 「怎么一步步做出 AI 应用」 的逻辑来设计的课程体系。 它从 Prompt Engineering 开始教你怎么和模型高效对话、如何精准控制输出；然后自然过渡到 RAG、向量数据库、Fine-tuning、AI Agent、安全等内容。 顺序特别重要。 很多人学 AI 最大的痛苦不是学不会，而是一上来就被 RAG、MCP、Function Calling、Agent、LoRA 等一堆名词砸懵，完全不知道该先学什么、整个链路怎么串起来。 这个课程最牛的地方就在于，它把「为什么先学这个，后学那个」讲得特别清楚，每一节都有明确的 Learning Goals，不会让你学着学着就迷路。 更关键的是——它极度注重实操。 几乎每节都配了 Jupyter Notebook，打开就能跑。你改几个 Prompt，调一下 temperature、top_p，模型输出立刻变化；RAG 那部分更是手把手带你： • 如何切分本地文档 • 如何生成 Embedding • 如何存入向量数据库 • 如何检索 + 喂给模型生成答案 后面 Fine-tuning 讲 LoRA 轻量微调，Agent 部分演示模型如何调用工具完成多步任务。 刷到后面你会突然明白：现在市面上很多 AI 产品，本质上就是把这些模块聪明地拼在一起而已。 最离谱的是，这套课程完全免费，还有中文翻译。 现在很多人一想学 AI，第一反应就是去报各种付费课。但很多付费课其实也是把官方文档换个说法重新讲一遍。 而微软自己做的这套体系化内容，反而更适合想真正从零构建知识框架的人。 我的建议是： 如果你想系统地学生成式 AI，与其每天刷碎片信息、被各种新名词牵着鼻子走，不如直接把这个仓库从头过一遍。 至少你脑子里会先有一张清晰的地图。 仓库地址： 强烈推荐给正在学 AI 的朋友

涂涂姐教你约会系列第七期-网恋奔现如何推进得吃 老娘今天就把"网恋奔现"这个事儿给你扒到底。。。。。。这一期姐告诉你，是所有选题里信息差最大、技术含量最高的一期——因为奔现这个事儿，90%的男人栽在"线上聊得火热，线下见光死"，剩下10%的栽在"见到了但推不动"。 姐就一句话： 奔现的本质：把"她想象中的你"和"她见到的你"之间的差距，控制在她能接受的范围内。 为什么90%的奔现都失败 姐先抛个反常识结论： 奔现失败的根本原因，不是你不够好，是你"线上太用力"。 兄弟们听姐讲—— 线上聊天时，男人最爱犯的错就是疯狂展示自己：晒工作、晒收入、晒生活、把自己包装成完美男人。结果就是她在脑子里把你脑补成了刘德华，等真见到你那一刻—— 一个普通男人 vs 她想象中的完美男人 = 落差爆炸 = 见光死 姐告诉你正确的玩法：线上要"留白"，线下要"超预期"。 具体的姐下面慢慢拆。 📌 女生奔现的5个心理阶段 阶段 时间 她的心理状态 你的策略 第1阶段：好奇期 聊天1-7天 "这人挺有意思" 制造神秘感 第2阶段：试探期 聊天8-21天 "这人靠谱吗？" 通过试探 第3阶段：幻想期 聊天22-45天 她开始脑补你 关键窗口 第4阶段：冲动期 第30-50天 "想见见真人" 奔现黄金期 第5阶段：理性期 60天后 "算了不见了" 窗口关闭 铁律： ✅ 奔现的最佳时间是第30-45天——幻想最丰满+冲动还在 ❌ 聊太短（<2周）=她对你没期待，懒得见 ❌ 聊太久（>60天）=她进入"网友"舒适区，越来越不想见 —— 兄弟们记住，网友越聊越冷，奔现要趁热打铁。 📌 平台分类与奔现策略 姐给你扒清楚不同平台的女生奔现意愿+目标： 平台 用户特征 奔现意愿 目标 陌陌 高欲望，目的明确 ⭐⭐⭐⭐⭐ 当晚得吃 探探 颜值导向，年轻女生多 ⭐⭐⭐⭐ 短期约会 Soul 情感型，慢热 ⭐⭐ 深度关系 小红书私信 高消费，颜值党 ⭐⭐⭐ 看你能不能配 微博/豆瓣 文艺型，高警觉 ⭐ 极慢推进 微信附近的人 本地+刚需 ⭐⭐⭐⭐ 速食 小红书评论区认识 同好型 ⭐⭐⭐⭐ 兴趣链接 姐的建议： 新手：陌陌/探探，目标明确，难度低 中阶：小红书私信、微信附近的人 高阶：Soul（要有耐心） 📌 5个"奔现成功率高"的女生信号 兄弟们怎么判断她真的会赴约？姐给你5个铁证： 她主动问你具体地点/时间 = 80%会来 她聊到具体的"想去哪家店"/"想吃什么" = 90%会来 她发自拍频率明显增加 = 她在"准备见面" 她开始问你身高/职业的具体细节 = 在做"见面前最后核实" 她聊天时间从晚上转移到白天 = 关键信号——她想把你从"暧昧网友"升级成"真实存在" 反过来5个"必鸽"信号——出现就别约了： ❌ 她每次提到见面就转移话题 ❌ 她说"等我有空"超过2次 ❌ 她从来不发自拍 ❌ 她坚持只发文字不语音 ❌ 她回复速度突然变慢 奔现完整三个动作——线上铺垫+见面执行+得吃决胜 姐给你拆成 【线上3周铺垫】+【约见话术】+【见面当天执行】+【得吃决胜】 4个阶段。 🔧 第一阶段：线上3周铺垫（Day 1-21） Step 1：开局3天——建立"差异化人设" 90%的男人开局就死——上来就是"在干嘛""吃了吗""你好漂亮"。 正确开局： 她头像/动态有个细节，你精准吐槽一个点： "你那张照片背景里那个杯子是不是XX牌的？我之前被它的设计骗去买了，结果保温效果一坨💩。" 3个心机： 不夸她=不像舔狗 吐槽具体细节=展示观察力 轻松自嘲=降低距离感 她回复后，聊5-10句就主动结束： "行，你忙吧，下次再聊。" —— 你越早结束，她越好奇。 Step 2：第4-14天——制造"信息差"+留白 姐说过，奔现最大的禁忌是线上太满。这一阶段你要做的是让她"知道一些，但永远不知道全部"。 操作SOP： 🔑 操作1：聊天频率控制 ✅ 每天聊1-2次，每次15-30分钟 ❌ 绝对不要全天在线 ❌ 绝对不要"早安晚安" ✅ 她发消息后，故意延迟30分钟到2小时回复（让她感受到你在"忙别的"） 🔑 操作2：信息释放节奏 时段 释放什么 不释放什么 Day1-7 兴趣爱好 工作细节 Day8-14 模糊职业（"做互联网的""做品牌相关的"） 具体公司 Day15-21 偶尔提到旅行/朋友 收入/家庭 —— 永远让她有20%的"她不知道的你"。 🔑 操作3：朋友圈/动态打造 她加你后第一件事一定是翻朋友圈。所以提前布置： ✅ 3条最近的朋友圈：1条工作/1条生活/1条旅行 ❌ 删掉自拍（自拍=自恋=减分） ❌ 删掉政治/抱怨 ✅ 保留2-3条带"故事感"的内容（她会找你问=自然话题） Step 3：第15-21天——第一次"语音电话" 重点：奔现前必须有1-2次语音电话——如果你的声音让她"幻想破灭"，就别约见面浪费钱。 话术： "诶我现在开车呢/在散步，给你打个电话聊？文字打字太累了。" 关键： 必须是你主动打 第一次通话控制在20分钟内 背景音要"真实"（车声/风声/咖啡店白噪音）——不是在家窝着的废宅感 她接电话的反应： ✅ 声音明显欣喜+愿意聊 = 奔现90%稳 ⚠️ 声音平淡但聊得下去 = 还能救 ❌ 声音冷淡+找借口挂 = 放弃，换下一个 Step 4：第18-25天——"故意制造的"线下契机 绝对不要直接说"我们见面吧"——这是最低段位玩法。 正确做法：制造一个**"刚好"的契机**。 模板1（出差型）： "诶下周二我刚好要去你那边出差，你那边有啥好吃的推荐？" 模板2（朋友型）： "我朋友周六在你那边办个小活动，我可能要过去帮忙。要是你刚好周末没事，可以一起？" 模板3（爱好型）： "你之前不是说想看XX展吗？我下周末刚好要去你城市，要不要一起？" 3个心机： 你"刚好"过去=不是为了她=降低她压力 给她"拒绝的台阶"=反而让她更想答应 具体时间地点=显示你不是空口说说 成功率：70%以上。 🔧 第二阶段：约见话术与时间地点设计（Day 22-30） Step 1：黄金时间选择 时间 推荐度 原因 周六下午3点 ⭐⭐⭐⭐⭐ 不晚不早，顺势延续到晚饭 周五晚饭 ⭐⭐⭐⭐ 直接进入夜场氛围 工作日午饭 ❌ 时间紧，无法升级 周日晚上 ❌ 第二天上班，她有压力早走 周六晚上 ⭐⭐⭐ 跳过白天太突兀 姐的最优解：周六下午3点见面——这个时间点完美覆盖"咖啡→晚饭→清吧→得吃"完整链路。 Step 2：地点选择三段式（核心） 绝对不要约一个地方就拉倒。奔现的精髓是"场景递进"——每换一次场景，亲密度+1。 完美三段式： 段1：咖啡店（15:00-17:00） ↓ 段2：晚饭餐厅（17:30-19:30） ↓ 段3：清吧/livehouse（20:00-22:30） ↓ 段4：你家"喝杯酒"（23:00-） 3个递进逻辑： 咖啡店=白天+公开场所=低戒备初见 晚饭=有来有往的对话+酒精开胃=情感升温 清吧=音乐+酒精+暧昧氛围=肢体升级 你家=得吃决胜 关键话术（咖啡店见面30分钟后）： "你饿不饿？前面那家XX我朋友推荐过，不行咱们去那边一边吃一边聊？" 关键话术（晚饭后）： "时间还早，你要不要去坐坐？前面那家清吧氛围很好。" —— 每一段过渡，都要让她觉得是"自然延续"。 Step 3：见面前24小时的"预热" 奔现前一天（周五晚上）的微信节奏： 20:00 你："明天还是按计划哈，3点XX咖啡店见。" （确认时间地点+不显得期待过头） 20:30 她回："好的，你到了告诉我。" 22:00 你："对了，提醒下，咖啡店附近停车不太好停。 你要是开车过来，我帮你看着。" （体贴+暗示你会在） 22:30 她回："我打车来，没事。" 23:00 你："行，那我3点见。今晚早点睡 哈哈" （温柔结尾，不再发任何消息） —— 这一晚不要再发暧昧消息+不要发"期待明天"，保持冷静感=让她带着期待入睡。 🔧 第三阶段：见面当天执行（全文最关键的部分） 姐给你拆见面0-30分钟、30-120分钟、晚饭、清吧、得吃5个时段。 Step 1：到场前30分钟——形象+心态校准 形象铁律： 项目 要求 穿搭 优衣库U/COS素色T+干净牛仔+小白鞋（永远的安全牌） 头发 当天早上洗+轻微定型（不要昨晚洗的塌发） 香水 淡木质调（不要超过3喷） 配饰 一个低调的手表+朴素皮带 关键 检查：鼻毛、指甲、口气、肩膀皮屑 ❌ 必坑装备： 香奈儿蓝色男士香水（女人闻吐了） 锐步AJ等运动鞋（除非她是潮人） 大金链子+大Logo 戴墨镜进室内 心态校准（最重要）： 到场前花5分钟做这件事——告诉自己： "今天我是来'确认她值不值得'，不是'希望她喜欢我'。" —— 筛选感>追求感，永远是底层逻辑。 Step 2：见面0-5分钟——破冰决胜 第一面的0-5分钟，决定她当晚70%的态度。 正确动作流： 提前10-15分钟到——绝对不要让她等 她到时：你已经在咖啡店里坐好，手里拿着一本书或在看iPad（不是刷手机） 她进门时：你先不站起来招手，等她环顾找你时轻轻挥手+温和微笑 她走过来：这时候站起来，自然给一个"侧身轻拥抱"（1秒以内，朋友式） 第一句话：绝对不要说"你比照片好看"——这是廉价感爆表的话 正确开场： "你打车找过来还顺利吗？这家咖啡店有点藏。" —— 聊"过程"而不是"她本人"=降低她的"被审视感"。 Step 3：咖啡店30-120分钟——话题节奏与场域控制 对话比例： 70%她讲，30%你讲 80%生活话题，20%偶尔的轻吐槽 0%过去恋爱史（她主动提=你快速带过） 话题推进路径： 时段 话题 目标 0-30分钟 路上+城市+咖啡店 缓解尴尬 30-60分钟 工作日常+她的兴趣 进入熟悉感 60-90分钟 她的故事/小理想 情绪共鸣 90-120分钟 你的"高价值轶事" 吸引力建立 关键肢体动作： 时段 动作 0-30分钟 不接触身体，眼神专注 30-60分钟 她讲到激动时轻拍她手臂1次 60-90分钟 递东西时指尖轻碰 90-120分钟 她大笑时身体前倾10cm 绝杀话术（90分钟左右说）： 她讲完一个她的故事/经历后，你看着她： "其实你和你照片上有点不一样。。。" 她（必然紧张）："哪里不一样？" 你（笑）："照片上你是那种很'精致'的女生。但聊下来，你比想象中有趣得多。这是好事。" —— 这句话4个心机： 先制造紧张（"不一样"）=情绪起伏 赞美"有趣"而不是"漂亮"=精神层面认可 "比想象中"=暗示"我对你的期待已经不低了" "这是好事"=轻巧收尾，不显得用力 这一句话90%的女生当场被攻陷。 Step 4：晚饭过渡（17:30-19:30） 饭店选择： ✅ 品质感小馆子：人均150-250 ✅ 靠窗两人桌，灯光暖 ❌ 高档日料/西餐（压迫感） ❌ 火锅/烧烤（油烟+衣服味） 酒水： ✅ 共享一瓶清酒/梅子酒（不要红酒，红酒第一次见太刻意） ✅ 2杯左右，让她微醺不醉 对话升级： 这一阶段开始适度让她讲她的"情感观" ❌ 不问"你前任怎么样" ✅ 问"你觉得什么样的男生算成熟"——让她描述出"你的样子" 关键肢体： 服务员上菜时身体侧过去给她让位 给她倒酒时手指自然碰一下她的手背 她讲到难过的事眼神不躲，停顿2秒 Step 5：清吧推进（20:00-22:30） 话术过渡： "时间还早，前面那家清吧我之前去过几次，氛围特别舒服，有个驻唱挺会唱的。要不要去坐坐？" 到清吧后的肢体升级路径： 时段 动作 解读 20:00-20:30 并排沙发卡座，肩膀偶尔碰 测试边界 20:30-21:00 听歌时她笑你看着她 制造亲密 21:00-21:30 第一次牵手（递东西时握住不放） 关键节点 21:30-22:00 揽肩或揽腰 确认关系 22:00-22:30 耳鬓厮磨距离 进入决胜区 奔现专属绝杀话术（21:30左右说）： 她头靠近你时，你看着她： "聊了快一个月，我一直好奇真人是什么样。。。今天见到你，比我想象中真实多了。" 她："什么意思真实？" 你："网上的你像一个'设计好的人'。今天的你，是会笑、会害羞、还会跟我抢最后一颗花生的人。这种真实，比好看重要多了。" —— 奔现专属杀招。因为她在网上聊天时也在演自己=你看穿了=她瞬间放松=关系突破。 Step 6：得吃决胜（23:00-） 决胜话术： "今天聊得很开心，不想这么早结束。我家就在前面，有支酒一直没开，要不要去喝一杯？喝完我送你回酒店。" 奔现专属重点： 她大概率是外地来的=住酒店="送你回酒店"是无压力承诺 如果她是本地="送你回家" 到家执行： 真倒酒，灯光暖，音乐慢 聊5-10分钟轻松话题（缓冲） 眼神接触+拨头发+亲额头→亲嘴→进入正题 节奏比酒吧场景慢20%（奔现女生对"被预谋"敏感度高） 姐有个认识的网友，跟姐一样喜欢网恋 他的目标：南京某出版社编辑小N，27岁，陌陌认识。 他的操作： Day1 吐槽她头像背景的咖啡杯破冰 Day3-14 每天15-30分钟聊天，控制节奏 Day10 第一次语音通话，20分钟 Day18 阿C说"下周三去南京出差" Day23 周六下午3点见面（南京某独立咖啡店） Day23 17:30 转场晚饭（江浙菜小馆） Day23 20:00 转场清吧 Day23 21:30 阿C说了那句"你比网上真实多了"，小N当场红脸 Day23 23:00 回阿C订的酒店 Day23 23:30 得吃 总投入： 高铁+酒店：约1500 餐饮娱乐：约1800 时间：23天（线上）+1天（线下） 关键转折点： Day10的语音电话——确认了声音不违和 Day23 21:30的"真实感"话术——精准戳中网恋女生的核心焦虑 后续： 两人维持异地暧昧关系4个月 阿C每月去南京2次 后小N因工作变动到杭州，自然进入稳定关系 奔现是仙人跳+财色风险最高的场景之一。姐这一期的风控写得格外重。 🚨 一级红线（碰一个翻车） ❌ 1. 绝对不要给见面前的女生转账 "我打车没钱"=99%是骗子 "急用钱周转"=100%骗子 奔现前任何金钱往来=立刻拉黑 ❌ 2. 绝对不要"她指定地点" 她坚持去某个偏僻酒吧/KTV=仙人跳预警 她坚持去她"朋友开的店"=高危 见面地点必须你定，至少初次必须是公开商业场所 ❌ 3. 绝对不要"喝陌生人递的酒" 男人也会被下药 永远在她视线内点酒 不要喝杯口已开的瓶装酒 ❌ 4. 绝对不要"超出预期的颜值"轻信 朋友圈全是顶级美女照片+主动找你的=99%骗局 聊3天就主动求见面的=99%套路 真实女生反而内敛 ⚠️ 二级雷区 1. 见面前必做的5个核实 ✅ 至少1次语音电话（声音不能用图片伪造） ✅ 至少1次实时视频通话（哪怕30秒） ✅ 要求她发"今天的实时自拍"（比心+你指定的手势） ✅ 核实她的工作/生活细节（多问几次，看有没有矛盾） ✅ 百度+小红书反查她的照片（搜图引擎防盗图） —— 5个有1个不过关，立刻放弃。 2. 见面当天的安全protocol ✅ 告诉至少1个朋友你的行程（截图发给他） ✅ 手机定位常开 ✅ 现金分两处存放 ✅ 微信钱包临时设1000限额 ✅ 银行卡只带1张副卡 3. 酒店选择 ✅ 必须你提前订，不要她推荐 ✅ 连锁品牌（汉庭/亚朵/全季以上） ❌ 不要"她朋友开的"民宿 ❌ 不要她坚持要去的"特定酒店" 4. 录音留证 ✅ 关键时刻录音她的明确同意（接受邀请、自愿回酒店） ✅ 保存3-6个月 ❌ 不要录她的隐私画面 5. 已婚兄弟特别注意 双系统手机 朋友圈分组锁死 出差报备工作群截图 酒店开房不要用本人身份证（如果可以） 🛡️ 三级判断准则 出现以下任何一条，立刻撤退： ⚠️ 她带"姐妹"一起来 ⚠️ 她突然要去"她熟悉的地方" ⚠️ 她接电话神色异常 ⚠️ 她说要"先去拿东西"独自离开超过20分钟 ⚠️ 任何"小事故"（手机坏了/钱包丢了/家人生病） ⚠️ 你看到任何"陪同男性"在场

說到跟總機的交手，其實大家都有經驗。 在推特上set人設，各個都是精選圖庫大美女，都有劇情演繹。 2021那位，在推特把我坑慘了，版面上的圖影完全是我的菜，一眼暈。 好傢伙，TG群竟有9000多人，這下穩了。 於是試著私訊。 . 「幹馬？有事快說。」 「呃....是這樣的，剛才看妳Po文，妳說妳在高雄電腦街附近剛好有空檔。」 「我也在這附近，請問可以約妳嗎？」 ............................... ................. 早早就開好房間、給她房號，跟她說不要急、慢慢來，極盡溫柔之能事。 她說她還在打資料，加個班、馬上到。 灌注全副心神、字斟句酌，生怕唐突佳人。 我都不知道自己這麼貼心。😆😆 明明先前私聊時，她一直強調她是學生，平時要上課、只能偶約。 下面硬了腦部缺氧，選擇性忽略很多事，她說學生跟教授加班我也信。 現在回想起來，都在演啊幹。 . 終於聽到門鈴聲，抓緊最後幾秒噴一下香水、清了清喉嚨，臉上掛起最帥氣的微笑。 「嗯？我這間是703號房，請問妳要找誰？」 「我是小兔的姐姐，她還在忙，沒辦法來了，請我來代班。」 「如果不要，我可以離開~❤️」 ............................ ................ 我是要找小兔，不是她姐姐袋鼠。😑😑 袋鼠，你懂的。 看起來確實有點神似....好吧，我承認自我催眠，她倆應該連遠親都算不上。 最多只能算同為哺乳類。 . 默默地收起原本要送出去的小禮物，前後花了將近6小時，這個悶虧簡直了。 錢不錢的倒是還好，物價那麼高，出門本來就是傷錢包。 只是.....失落感很大很大。 沒有想像中的超展開劇情，硬生生被掐滅希望之火。 很久之後才知道，原來這就叫做茶莊魚，沒人教自己亂闖，撞牆也是應該的。 ========================== 有做啊，舌下片早就吃了，硬著等呢，來都來了。 就是射得不怎麼暢快。 雲雨過後，仍舊期待那位沒來的「小兔」，能另外找個時間讓我約，卑微且小心翼翼。 但理智告訴我，應該是不可能了。 明明身在局中，卻因為那該死的紳士風度，而始終無法跳出這個怪圈。 . 說起來算是冷飯熱炒，其實大家都有經驗。 絕大部份推特茶客都很單純，被暗中恥笑愚蠢，還得告訴自己，人家應該真的沒空，絕非故意不赴約。 身體不適？休紅？很忙？理解理解。 版面又晒美食？還宵夜？應該是病情好轉，有胃口了，這是好事，加油喔。🥲🥲 訂金....沒關係啦，民生社區早餐店都要580，500、1000小case 了。 都會體諒女生，連茶莊魚也不例外，但....誰來體諒我們？ 人改變環境、環境改變人，也不知道自己的「初心」，能保持多久。 派董、老吳都是後來才認識的，個性差了些、脾氣糟了點，但起碼他們正派。 點上一根菸，街燈拉出長長身影。 面對莫名的寂寥，其實自己什麼都知道，但最終只能自嘲一笑。 ======================== 每次看到大桃子的行程，我都很想笑。帶著兩顆小玉西瓜南來北往，想想都累。 小玉西瓜....這不是形容詞，下樓看看看街口那台三噸半，產季到了，老闆通常中午左右就會出來擺攤。 跟大桃子約了幾次，其實我每次都很慌亂，總有一種回歸母體、近鄉情怯的感覺。 但至少，人家是真的小玉西瓜，可以玩很久，不是什麼袋鼠假扮小兔。 對了，我最喜歡小奶，大奶其實是邪門歪道，望周知。😌😌

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。

羊毛别嫌小 昨天文章发出后，有一些读者留言问真有1000万怎么配置，这个我在播客节目里有具体聊过，这里也可以再讲一遍。 首先滚期指会是很核心的策略，它是目前a股性价比最高的品种之一，另外还有几个优点，场内标的，你不用担心出各种幺蛾子，操作简单，不费脑子不费精力。唯一顾虑的就是目前点位不低，所以最好留一点仓位等着后面熊市回来了加仓。20-30%。 其次是a股的红利策略，你买银行股吃股息可以，你买红利基金也可以，a股红利板块的长期回报率是ok的，唯一顾虑也是最近几年涨的有点多，因为人民币一直在降息周期。但我觉得人民币也不可能回到以前的高利率水平了。20-25%。 再者应该配置标普500，用什么渠道配置看你的本事，笨办法溢价买qd基金也不是不行。纳斯达克100随你高兴，弄一些也行。总体25-30%。 然后考虑买一份香港保险，收益率高于大陆，美元定价，相当于是独立在人民币之外的一处分矿。缺点就是不好买，并且锁的时间有点长。15-20%。 15-25%的资金活期理财，买买债基或者逆回购之类的，万一期指那边暴跌随时准备支援。 5%配置黄金。 大致就是这样，供参考。有人可能会问这比例加起来超过100%了，因为期指是按照全头寸算的，保证金只要放40%就够了。如果遇到熊市大幅回撤，可以考虑把红利和活期理财都加到期指上去。但是注意纪律，别上头别赌狗，不然一波行情送你回职场。 …… 今天小伙伴转发了一张图给我，是她在雪球活动现场拍的一个投票墙，有10个资产大类，从左至右分别是先进制造、ai、互联网、银行、医药、黄金、有色、大消费、地产、新能源。 长框里的蓝点是与会人员的投票，所以可以看作是现场民意调查。 ai民意夯爆，地产拉完了，让我有些意外的是过去两年表现强劲的银行板块民意倒数第二，很不受待见。黄金2026年看好的人也比较少，大家似乎更青睐大消费、互联网和医药。 民意高不一定来年就涨的好，民意热爆的板块也说明市场预期已经打满，美股的ai明星股最近就开始出现分歧，明年如何变数还是蛮大的。倒是对地产的看法，大家比较一致，这个节点上我没有看到任何一家机构预测拐点反转。 …… 捋一捋周末其它值得关注的信息。 1、白银lof调高了申购限额，从100加到500，这会让套利盘规模扩大5倍，但终究也只是mini散的游戏，真正的巨鲸依然无法套利，所以溢价可能适当缩小，但不会被抹平。媒体和大v的流量曝光会带来更多套利的羊毛党，但同时也会吸引一些新加入的赌狗去推高溢价，从lof的运营方立场，需要在薅羊毛和赌狗冲溢价之间寻找一个平衡。 2、高盛最新的报告预测黄金明年底目标价是4900美元，比目前的价格上涨12%左右。之前美银的目标价也在5000左右。高盛认为明年铜的目标价是11400美元，这比最新的铜价还要低一点，所以预判明年是震荡小幅回落。 3、日本央行周五确定加息0.25%，政策利率到了0.5-0.75%水平，这已经是日元近30年来的最高水平。目前日本国债的利率已经超过了中国国债，日本已经逐渐走出通缩。这次日元加息基本在资本市场预期之中，之前链上赌场一个月前赔率就在90%以上了。周五美股和周末的币圈都没啥波动，不必自己吓自己。 4、宁德时代宜春枧（jian3，同“剪”）下窝锂矿的环评在周五引起关注，这个矿年产能碳酸锂当量（LCE）约8万吨，占国内需求的1/10左右。该矿因采矿许可证到期及矿种变更问题于8月10日停产。这次环评信息公示被议论文，其实很多人心里暗戳戳的盼着它再出点啥问题停产了，锂板块直接起飞。但我看了信息没啥毛病，就是正常走流程，目前没有任何迹象表明该锂矿可能停产。 5、神华19日公布了1300多亿收购案的方案，收购的都是国资母公司的资产，7成用现金支付，3成用增发股票支付，增发价29.4元每股，比市场价折了28%。至于收购的资产是按照14倍pe，1.5倍pb来估的，还行，不算贵。但这个方案现有神华的股东还是吃了点小亏，首先被收购的资产整体质量不如上市公司资产质量，其次折价增发股票也在输送利益。但好歹是央企，这么多年也让股东们吃肉喝汤了，些微磨损不计较了。 6、字节跳动加大人才投入，2025年奖金投入提升35%。它们本来就是国内大厂一线薪资水平，还在再涨35%，能在字节打工的都是牛马里的贵族，真正的福报。 …… 就这些吧，最后插两个保险产品的广告，一个是利用规则薅几百块税率优惠的羊毛，另一个是每年1.2万养老金免税额度的产品说明，年收入在15万以上的建议看看，收入越高税惠越高。 2个可自主配置的抵税项目，税优健康险和个人养老金，叠加起来，每年最高能退税6千多，很香。 税优健康险，每年额度是2400元，我比较推荐岁岁享 3.0护理险这种产品，没生病也能拿回一笔钱，不会白花。 举个例子，30岁男性税率稳定20%，年交2400元，交10年，每年退税480元（有的地方按月退税），满10年退税4800元，保单还能拿回24540元，不需要补税，叠加起来复利4.4%。税点45%的话，退税1万多，利率能拉到11%，很夸张。 另一个是个人养老金，每年1.2万额度，取钱时需补3%个税，适合顺手存点养老钱。 钱放进去买基金、定存等都可以，看自己的情况。冲着节税去又想省心一些，也可以考虑养老保险，拿钱确定、安全性也有保障。 比如国民慧选 2号（节税版）A款，30岁女性，年交1.2万，交3年，税率20%每年退税2400块，55岁满期一次性给53731元。总共交3.6万，拿回来6万。 中途想换别的产品也没问题，它回血很快，第5年就超已交保费，含退税复利直接5.8%。 除了能退税、能给未来存钱，12月买这俩产品，满足条件各送一份价值400元的体检套餐，自用、给爱人和父母用也行，这个羊毛还是很爽的。 不过，有需要记得在12月31日前动手，这样明年3月才能办退税，不然要多等1年。点下面可以直接咨询，注意0755座机来电就行。 快速咨询抵税保险 文章一开始聊财自，文章最后教薅羊毛，能装也能接地气📷

这段时间我真的被 AI 折磨得有点麻。前几天想做一个“自动整理资料 + 自动生成内容”的 workflow。现在网上天天都在吹 AI Agent、自动化、低代码未来，我一开始还觉得，这玩意应该随便搭搭就能跑。 结果真正开始弄之后，我人直接进入无限调试模式。 这个 prompt 不对，换个写法。Claude 跑出来太泛，换 GPT。GPT 逻辑对了，格式又不行。然后继续换工具、补规则、改 workflow。有时候我已经分不清，自己到底是在“做内容”，还是在“训练 AI”。 而且这种东西特别搞心态。 同样一个工具，有人十几分钟搞定，我有时候能对着一个结果来回调两小时。网上那些高 star 的 Skill，看起来一个比一个猛，真正放进自己的场景，很多根本跑不顺。 你照着抄，最后还是得自己一点点改。 我后来甚至动过找人专门帮我搭 workflow 的念头。但仔细想想，小团队其实很尴尬。专门招个懂 AI 的人，成本不低；自己沟通需求、解释逻辑、来回返工，有时候甚至比自己折腾还累。 后来我慢慢发现，现在 AI 最大的问题，其实已经不是“不够聪明”。 而是普通人为了用好 AI，要额外学习太多东西。 你得研究 prompt、研究模型区别、研究 skill、研究 workflow、研究哪个工具适合哪个任务。真正工作只占一部分时间，剩下的大部分精力，全在“让 AI 正常工作”。 所以我最近体验@dappOS_com的 @xbubble_xyz  的时候，会觉得它思路还挺不一样。 很多 AI 产品现在都在教用户：怎么写 prompt、怎么搭 workflow、怎么调 Agent。 但 xBubble 更像是在做另一件事： “ai 学习 ai，ai 使用 ai” 我自己体验下来最大的感受就是，不用再一直纠结“这一步到底该用哪个模型”。 我只需要告诉它我要什么。 Bubble Pilot 会自己识别任务类型，然后自动分发到适合的 SOP 和执行路径。如果没有现成 SOP，它也会自动回退到通用 Agent。 重点是，它后台那个 Bubble Engine 还会持续学习。 哪些模型适合什么任务、哪些工具组合更稳定、哪些 workflow 成功率更高，这些以前特别费人的东西，现在开始交给 AI 自己处理。 这个体验其实挺爽的。 因为以前很多时候，不是 AI 不会干活，而是用户为了让 AI 干活，自己快先学成半个程序员了。 尤其是 Bubble Computer 这种模式我感触挺深。 以前做一个完整任务，我得自己切好几个窗口：查资料、整理、写内容、校对、再输出。 现在它会自己把整条链路跑完。 包括 Bubble Personal 这种本地模式也挺有意思，能直接操作本机文件、浏览器这些，但用户不用自己配环境。 我现在越来越觉得，未来真正好的 AI，不应该让普通人越来越累。 而是 AI 自己学会怎么使用 AI。 用户只需要告诉它目标，剩下的事情，交给系统。