《顏射》其實我挺能接受的欸.ᐟ.ᐟ 尤其是。閉上眼後感覺被什麼東西噴到 當下也只能閉氣怕噴到鼻子裡嗆到 但睜開眼，男伴用手掌已經先遮住了我的口鼻 那種原來有點羞辱但是又疼愛妳的感覺 𝙤𝙢𝙜..是真的超加分⁄(⁄ ⁄ ⁄ω⁄ ⁄ ⁄)⁄我先嫁ㄌ #顏射# #粉絲實戰# #童顏巨乳# #接著下一位#

討厭愛偷吃的男人 在抱著你的當下還在與小三傳我愛你 接著立馬刪除 那我比較適合正宮還是外婆😈 #肉體出軌跟心靈出軌可以接受哪個#

【速報】大号泣大乱交！可愛的榊原萌被下藥欺負了！ 是的，這次輪到榊原萌了，因為她太可愛了，所以片商先用假企劃騙她到攝影棚，然後在潤滑油裡偷偷加了她NG拒絕使用的春藥，接著男優愛如潮水他將榊原萌包圍，12小時連續拍攝下來，榊原萌暴哭了⋯ #榊原萌#

這絕對是個大工程。能把這種跨越幾百萬年的宏大敘事撐滿兩個小時，沒點耐性真做不出來。 這類影片看下來，最讓人震撼的通常不是資訊量，而是那種「視覺上的跨越感」。你想想，畫面從幾百萬年前在樹上晃蕩的古猿，鏡頭一轉，變成在草原上直立行走、眼神開始有了神采的原始人。接著是火光的亮起、石器的打磨，再到後來古埃及、美索不達米亞的黃沙與神廟，最後一路飆到現代的霓虹燈和未來的星際探索。這中間的視覺張力，光是用腦袋想像就夠起雞皮疙瘩了。 不過，要用 Seedance 2.0 熬出這兩個小時，背後的工作量其實挺考驗人的。 多模態的優勢與代價 Seedance 2.0 厲害的地方在於它那種 「多模態控制」，你可以餵給它圖片、分鏡，甚至塞一段現成的視頻去讓它學習運鏡。做這種歷史迭代的影片，最怕的就是前後畫風崩掉，前一秒還是寫實史詩風，後一秒突然變成廉價 3D 動畫。作者大概用了大量的角色與場景參考圖，去死磕那種歷史的厚重感和前後的一致性。 而且它自帶音效同步，原始人打砸石器的撞擊聲、遠古暴風雨的咆哮，這種環境音要是合得好，史詩感立刻翻倍。 兩個小時是怎麼拼出來的？ 雖然這模型比以前進步很多，但它單次輸出的片長畢竟有限，也就十幾秒。這意味著，兩個小時的成片是由成百上千個鏡頭硬生生拼接出來的。 • 工作流的考驗： 作者得先把劇本和時間線拉好，古猿、南方古猿、直立人、智人、農業革命、工業革命……每一階段都要瘋狂生成素材。 • 墊圖與墊片： 為了讓轉場順暢，可能用了大量的 Image-to-Video 或者 Video-to-Video。比如用前一個時代的結尾畫面當作下一段的起點，或者指定運鏡讓鏡頭從遠古的星空拉下來，變成現代的夜景。 • 後期剪輯： AI 把畫面生出來只是第一步，後面還得靠傳統剪輯軟體去調色、對軌、加上轉場和旁白，不然單靠 AI 生出來的片段直出，節奏很容易散掉。 這種影片看著看著，真的會讓人有一種「人類好渺小、但文明又好神奇」的宿命感。你看過最震撼的是哪一個歷史階段的轉場？還是說，你對它最後預測的「未來進化」部分更有興趣？

我一輩子都忘不了，剛生完孩子後，醫生對我說的那些話。 醫生說： 「剛剛排出來的胎盤，是母親身體的一部分，也是為了孕育寶寶而存在的『器官』。」 生產結束後，醫生很平靜地開始說明： 「而那個胎盤完成任務、從身體裡剝落下來，也就代表——」 「現在，媽媽的子宮內側，正裸露著一個跟胎盤一樣大的『巨大傷口』。」 那一刻，我完全說不出話。 醫生接著說： 「請你們想像一下，如果像胃、肝臟那樣的器官，被硬生生從身體裡剝離，會變成什麼樣子？那當然是重症，對吧。」 「產後的身體，其實就等同於需要好幾個月才能痊癒的重傷。」 「惡露不是月經，而是從內臟傷口流出來的血。」 接著，醫生看向我的丈夫，對他說： 「您的太太接下來，是要用一副像剛遭遇交通事故般的身體，在幾乎無法好好睡覺的狀態下餵奶，並且守護寶寶的生命。」 「在這種狀態下，對太太說『飯還沒好嗎？』『家事怎麼沒做？』，就等同於對一個因重傷住院的病人說：『來照顧我。』」 病房裡瞬間安靜了下來。 最後，醫生這樣說： 「現在，您的太太需要的，不是『做家事的角色』。」 「她需要的是，為了讓身心恢復而不可或缺的、絕對的休息。」 「丈夫先生，請不要抱著『我是在幫忙』的心態，而是要有『接下來由我來撐起這個家』的覺悟，去保護您的太太。」 聽見那些話的時候，我才第一次真正明白： 生產不是「孩子出生了就結束」。 母親的身體，是從那一刻開始，一邊拼命修復已經被重創的身體，一邊立刻進入 24 小時育兒。 這個世界上，有太多這樣的故事： 「明明才剛生完，卻因為動得太多而倒下。」 「硬撐著繼續做家事，結果更年期症狀變得更嚴重。」 可是實際上，產後女性常常連自己到底已經勉強到什麼程度，都分不清了。 寶寶一哭就要起來。 要餵奶。 在睡眠不足的狀態下迎來早晨。 可周圍的人卻還是若無其事地問： 「衣服洗了嗎？」 「飯呢？」 「家裡怎麼沒整理？」 但事實上，剛生產完的女性，是必須休息的重症患者。

德国总理梅尔茨上月曾批评美国在伊朗战争中“遭到羞辱”，此话一度激怒川普，华府数天后就宣布宣布将部分驻德美军撤离，同时提高对欧盟汽车关税，而汽车产业正是德国经济的重要命脉之一。现在，梅尔茨简直是豁出去了，他稍早又公开表示，以目前情况来看，他不会建议自己的孩子前往美国生活、留学或工作，理由是美国社会氛围正在快速改变，甚至连高学历人才都越来越难找到工作。这番发言，再度凸显川普执政下，美国与欧洲盟友之间持续升高的紧张关系。 近来，美欧不仅在贸易问题上冲突不断，对乌克兰战争与伊朗问题的立场差异，也让北约内部承受压力。 梅尔茨是在德国符兹堡天主教青年活动中，对年轻族群发表这番谈话。他表示，现在很多人总是以“灾难模式”看待世界局势，并呼吁德国人对自己的国家更有信心。“我坚信，世界上很少有国家能像德国一样，为年轻人提供如此多机会。” 这位70岁、育有3名子女的总理接著直言：“我现在不会建议我的孩子去美国接受教育或工作，因为那里突然出现了一种社会氛围。”他还说：“如今，美国最优秀、受过最好教育的人，也很难找到工作。” 梅尔茨于2025年上任时，自称是坚定的“跨大西洋主义者”，但之后对美国态度愈来愈强硬。而川普也曾反击，叫梅尔茨应该先处理好自己的“失败国家”。 不过，梅尔茨在演讲最后仍表示：“我一直都很欣赏美国。” 随后他停顿一下补充：“只是现在，这份欣赏没有增加。”

前幾天剛好跟朋友在討論預測市場當前到底需要的是什麼，看似繁榮其實並沒有很好的讓大家都上手 多數交易量肯定都是來自 bot ，而且多數人參與其實滿容易虧錢的 最大的問題就是不同市場的流動性碎片化再加上介面不好用、不直覺 以台灣來說甚至登入個 polymarket 都有問題，仍是最大痛點，我最常用的還是 polymarket 的 CLI 當前有兩個痛點需要被解決：更好懂的介面以及更絲滑的入金方式 市面上的方案都沒有真正解決這個問題，更不要說單純的 AI 工具 不管是否幣圈，AI agent 使用率都是不高的，一個重要原因是最一開始的啟動流程仍然有些複雜，只有真的動力強的少數族群才會每天用 另一個更根本的原因是，主流模型從來沒有被真正為「在市場裡賺錢」而設計過，它們能提供分析結果 但分析≠ 不代表真的能夠賺錢 用戶本身具有交易賺錢的能力， ai agent 才能發揮得好，否則很容易只是幫我們花式虧錢 Sui 上面的 @0xbeepit 還挺有趣，這個協議是一個讓交易型 AI agent 在真實市場中競爭、篩選、進化的系統，只保留真實市場裡活下來的策略 而且除了 agent trading 還有發展其他的產品線 這是當前預測市場賽道所欠缺的 「有更多讓用戶資金留存的誘因」 創始團隊在 PayPal 和 Walmart 等企業建構過 TradFi 系統，平均 12 年以上的開發經驗，橫跨支付、交易、區塊鏈基礎設施等 Beep 主要運作的方式有五個階段 1️⃣ 用對的工具開發策略 LLM 負責理解語言、分析情緒、提取資訊；另一種 AI 專為數字時間序列設計的模型，負責數值計算、風險判斷和交易執行 2️⃣獨家訊號 Beep 的 agent 接入獨有的數據流，包含鏈上交易元數據、預測市場訊號、訂單流微觀結構 3️⃣ 開放接入 任何 agent 都可以接入、提交策略。 越多參與者，接觸到的市場資訊廣度也更大，利好所有玩家 4️⃣ 嚴格篩選 每個策略先用模擬資金跑，通過了才能用真實資本 能穩定賺錢的策略獲得更多資金信任，跑輸的淘汰 5️⃣ 結果反哺 每一筆交易的結果，都會成為模型訓練的一部分，讓系統變得更準 理論上隨著時間的推進，系統會越來越強大 接著是其他產品線，Beep 最新上線的 R3，是基於 Polymarket 的預測市場產品，提供兩種玩法 💡手動預測，適合想自己下單的用戶，Beep 為用戶提供 AI 洞察輔助用戶做判斷 💡全託管預測 Agent ，適合想讓 AI 全權負責的用戶，AI 全權接管，掃描市場、選題、交易、結算，全程無需人類介入 我這次先丟了 1000u 來測試一下他們家的 trading agent 1️⃣ 選擇自己要用的模型（GPT5.4 , Claude Sonnet , Kimi , Groq 等） 2️⃣ 選擇要交易的市場：美股竟然也可以 , 不單純只是加密市場可以選擇 3️⃣ 除了 eth sui 之外我添加了近期火熱的 $SNDK $INTC $MU 三支股票 在這些交互的過程中都是可以嚕分數的，包含創建 agent、交易量、錢包餘額等（treasury），創建 agent 的花費跟交易頻率有關，越高當然花費越多，還可以設定單次交易最高金額，使用的槓桿大小等 agent 開跑之後, 可以動態看到 agent 當時的想法 下週來跟大家分享一下結果，有興趣的可以一起來玩玩： 這邊記得，受邀人記得至少要充值 10 usdc 以上才可以激活 ⚠️ 地區限制，台灣的朋友們記得一樣要切換 VPN 才能使用 去年年底 Sui 宣布了 The Agentic Economy is coming to Sui ，很明顯這是當前每條鏈都在積極發展的方向，Beep 是我認為值得一試的 Sui 鏈 agentic finance 項目 Beep 還支持基於 Hyperliquid 的全託管交易 agent 的創建，支持 Hyperliquid 上 Crypto + TradFi 全部 USDC 交易對 對於心癢癢想追高美股的用戶來說，如果想追高又不知道怎麼設止損，讓 ai agent 根據設置的策略來參與市場也不失為是一種方式

台灣廣電自由化的一個後遺症是頻道很多，但內容很少，在網路媒體興起後，電視頻道的問題就更多，觀眾變少，廣告也不怎麼賺錢，所以節目內容就更差。然後就是一大堆的政論節目，之前流行call in，現在大概就是名嘴坐在一起論政。我以前蠻不屑這些名嘴弄出來的政論節目，經常就是一個很小的議題，不管是社會事件也好，政治人物發言也好，名嘴都可以講出一大堆屁話，沒有營養的廢話。我常想，這些觀眾有時間，為什麼不讀讀書？要看電視，為什麼不看有意思的電視影集？但慢慢地，我了解到這些政論節目的價值，我認為政論節目不但促進民主，更增進人民健康，是現代社會不可或缺的重要機構。 首先，這些名嘴的對談，是很好的背景節目。親朋好友喝一杯的時候、主婦做家事的時候、全家吃完晚餐休息的時候、上班日中午午餐的時候，讓一個背景節目流動，觀眾有時認真看一下，大部份的時候，就只是在襯托所有人的日常人生，讓觀眾沒有壓力的跟上社會脈動，也算是承繼先前只有三台電視台，全國都一起看八點檔的那種國族共同回憶。 接著是政論節目可以提升全民論述、思辯的能力。像名嘴這樣，天天能生出東西來講，有料沒料，很快就知道。而民眾看著這些節目，多半時候是同溫層，邊看邊點頭，但有時候會有些不同陣營的人物出現，這種反派角色有時候會讓人像被突襲一樣，乍聽之下好像有道理，但又哪裡怪怪的，於是民眾為了反駁這些不同的觀點，就把自己的觀點，也建立的更清楚。不搞清楚對手放什麼屁，是要怎麼對他們吐口水？ 然後政論節目的全方位攻擊一個新聞，反而達成了民主社會非常需要的透明化。名嘴為了要突顯自己獨到的觀點，經常要發想新的觀察角度，甚至要扒糞，自己調查找黑資料，最後真理真的就越辯越明，讓政治人物的骯髒無所遁形。政論節目，比那些已經在金錢利益面前跪下的記者，還更能扮演媒體第四權的角色。 最後最重要的是，娛樂性。我以前認為，等到國民水準到一定層次後，就不會有人想看政論節目，我不但錯了，而且錯得離譜。不管國民水準多高，政論節目永遠有存在的必要性，因為市場有很大的需求，一個把政治娛樂化的需求。民主的競爭，應該要像運動比賽，而不是軍事對抗。兩黨相爭，有輸有贏，就像支持的球隊有強有弱一樣，兩軍對陣，競爭的時候激烈，但比賽結束了，競爭就結束了。但結束不是代表你死我活、成王敗寇，而是我們又把焦點，放在下一場選舉，下一季的比賽，就算這次沒有贏，永遠也都可以寄望於未。政論節目，就像所有的運動講評節目一樣 ，目的在增加我們對比賽的了解，也讓人民從「外行看熱閙」進化到「內行看門道」，當然是非常有市場需要。 政論節目只在成熟的民主社會存在，低俗也罷，專管芝麻點大的事也罷，這些節目，不知陪伴多少人渡過人生的春秋，我們當給他們拍拍手。當然，有時候看到一些傢伙在政論節目講話，我還是很想搧他們巴掌。

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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