今日主题：制服诱惑☺️就问你这样踩着弟弟什么感觉🤔猜猜这丝袜是什么颜色，猜对有惊喜。奖品：选三名粉丝免费+纸✈️好友。丝袜也选一名送☺️☺️☺️

公布第5期的答案：舟（谐音：舟→粥），下图是8个汉堡报，因此两边一结合，两个谐音“粥+八个汉堡”，合起来“八宝粥”，你猜对了吗？😍 这次简单点 哈👏谐音梗看图猜一猜（6）快来挑战吧，快来评论区交答案🌺🌺🌺 #此图有梗# #谐音梗#

前几天陌陌上约我们母女大战的大叔又来了！他吃伟哥跟我打赌能连续操我们娘俩一个小时不射精，娘俩有本事在一个小时内给他榨出来的话就给我们每人买一条项链，进群看结果的宝宝们来点赞留言，顺便再给大家一次机会猜一下左右翘起来的骚屄哪个是我，上次评论区猜对的人都收到四十分钟完整视频啦🎬

世界杯来了，如何抓住预测这个风口？ Tina已经好久没写过连续性的文章了，世界杯快来，小白如何抓住这个风口，预测平台如何抓住更多流量？这是这段时间大家讨论最多的话题！ 如果你是一个小白，从各大赌球平台关了开始，我们最关心的就是世界杯我们又怎么娱乐呢？ 这不，各大预测平台不就来了，怎么样抓住这波流？如果你连“预测平台”是什么都不知道，那就跟着Tina一起，我们从这篇文章开始，一一去探索那个平台值得我们去“玩”，也欢迎各大预测平台留言，我们一起学习学习 一、先说清楚：预测市场到底是什么？ 用小白一点的解释，预测市场顾名思义就是预测，预测未来，我们用金白银去“猜未来”的地方。猜对了拿钱，猜错了当作“看球门票”。 二、具体怎么玩？ 举例： ●平台会出一个问题，比如“阿根廷能否小组第一出线？” ●你觉得“能”，就买“YES”；觉得“不能”，就买“NO” ●YES的价格在0-1美元之间波动 价格 = 市场认为这件事发生的概率 价格0.72 → 市场认为有72%概率发生 价格0.30 → 市场认为有30%概率发生 ●结果揭晓后，猜对的人获得1美元/份，猜错的人归零 三、和之前玩的赌球平台有什么不同？ ●赌球平台：平台当庄家，赔率平台定，你VS平台 ●预测市场：所有参与者相互交易，价格由买卖双方博弈形成，平台只收手续费 预测市场风口已来，让我们一起抓住这个风口，下一篇，我们具体来聊聊有哪些预测平台可以玩。

今天 21 点，@zkPass 将正式上线各大交易所，@krakenfx 也已经官宣上线。 其余上线的平台，之前关于 $ZKP 的帖子里基本都点过名了。 大家不妨猜一猜，今晚币安 Alpha 会多少分？ 如果再等来 @binance 现货，甚至 @upbitglobal 也官宣一下，那真的可以说是大满贯级别了。 顺带提醒一句： $ZKP Genesis 空投的预提交今天 UTC 6:00 截止。 在截止前提交地址的，预计 UTC 12:00 左右会在以太坊自动收到 $ZKP ，不需要手动领取，也不需要 gas。 12:00 之后空投查询会重新开放，但再提交就需要走链上手动领取并支付 gas。 如果对分配有异议，可以去官方 Discord 提工单，或者私信 @vezko_zkp，审核需要一定时间。 很多人第一次听到zkPass，都会一脸问号： 这东西到底在干嘛？ 一句人话版解释是—— 它让你证明你是真的，但又不用把隐私交出去。 现在的互联网其实很割裂。 你在 Web2 里有一堆真实数据：邮箱年限、交易记录、会员状态、学习记录、银行登录痕迹…… 但一到 Web3，这些几乎全部失效，只能重新从零开始装人、建身份。 zkPass 做的，就是把这道墙拆掉。 举几个非常直观的例子： 你可以证明自己真的用了 10 年的 Gmail，而不是刚注册的小号； 可以证明在 Binance 交易确实赚过钱，而不是口嗨； 可以证明 Spotify 是正式会员，不是拼车； 可以证明半夜三点没刷 YouTube Kids； Duolingo 真的学完了，而不是第二关就放弃； LinkedIn 上的工作是真实的，而不是 stealth founder； 甚至可以证明你登录过银行系统，但没人能看到你账户里有多少钱。 重点在于： 你只是在证明一个事实，而不是交出全部数据。 不需要截图，不需要账号密码，不需要浏览记录，平台也不用配合。 zkPass 用的是 zkTLS，在正常 HTTPS 数据的基础上加了一层零知识证明。 最终的结果是—— 别人只知道你满足条件，但永远看不到你背后的任何隐私。 从技术角度看，zkPass 是一个 oracle 协议； 从用户视角看，它更像一个隐私级的事实证明工具。 放到当下这个环境，其实特别关键。 市场已经不太为纯概念买单了， 不管是 DeFi、AI 还是各种新叙事，核心都在回到一个问题： 有没有真实数据，能不能被验证。 zkPass 的价值就在这里。 它让 Web2 的真实世界数据，第一次可以在不牺牲隐私的前提下，被链上系统使用。 不引入中介，不制造新的信任假设，也不需要改动原有网站。 你不是把数据交出去， 而是用密码学告诉世界一件事： 你是真的，而且这件事是可验证的。 这也是为什么越来越多应用开始接入 zkPass。 不是为了讲故事，而是为了解决一个非常现实的问题—— 如何在不出卖隐私的前提下，重新建立互联网的信任基础。 一句话收尾： zkPass 不是在做身份系统， 它在做的是一个可验证、但不暴露隐私的真实互联网。 #KaitoYap# #Yap# @KaitoAI

之前我年少懵懂也在KTV里喜欢过一个小女孩，170,48KG，皮肤白皙，当时我其实也懂不要和这些发生纠葛。 但是想着她是领班，应该和那些果盘不一样，加上确实是我喜欢的类型，就没有把控好关系。 说实话当时确实被她笑起来露出一点点虎牙吸引了，眼睛弯成月牙，像盛着星光。 第一次，我朋友还给我说 她是领班，不可能一直陪着我，我说没关系。 最后走的时候还是我主动要了微信，然后开始聊天，虽然每次回我消息都不是很及时，但是总是会回我。 那时候年轻加上那一年加密市场好，也不缺这点钱，就经常带朋友去照顾她业绩，然后，两个人慢慢熟络了，我就知道了她的故事。 她说她家境一般，梦想是去甘肃月牙湖+和三亚的海边看看天涯海角，但自己才毕业，没办法实现。 然后，我就提议说，要不，我们走私单吧，也就是私下里约她出来，然后钱按照店里的标准给，钱也不少给，但她少了店里的抽成，收入反而变多了。她轻声答应，好！ 然后，在外面的和朋友吃饭，需要应酬叫了她几次出来帮忙喝酒。 然后听她说起家里里的一些事情，感觉就是个才毕业的小女生，对生活有憧憬，但是也不那么元气满满。 她还说才毕业的时候还去跑过一段时间的兼职销售，大热的天，弄得一头汗，一天也赚不到150，就这样，梦想中的旅行好久才能实现呢？ 我安慰她说，你这不就在攒钱嘛？ 她嘿嘿一笑，掐了我一把，我也跟着一笑： 再然后，我们还会偶尔一起吃饭，还约定好等两个月，欢乐谷的万圣节，她陪我一起去逛逛，我感觉她看我和别的客人不一样，我也觉得她和别的果盘不一样。 果然，没过多久，我约她，她说她学校有事，要回去几天，然后约好，等她回来再约！ 我听到这个回答，心里咯噔一下，毕竟，谁曾经不是个大学生呢，暑假间，学校能找她有什么事。 再然后... 更尴尬的是，过了几天，她回来了，然后聊天的时候，原本在聊别的话题，然后，我突然发问: “三亚好玩吗？ 她顺口接了句，还行吧 然后才反应过来，说漏了嘴，然后我嘿嘿一笑，说，小样，你还能瞒得住我，这样，她也只能承认是去三亚了，能完成自己的小心愿还是挺高兴的。 我还在想，毕竟只是小女生，心思好猜。 再然后，我提出要看看她三亚旅游的照片，只是看了两张，我就发现了，因为明显有些照片是别人替她拍的，而且拍摄手法一看就是男人的手笔，虽然手机所有的照片都没有出现过任何一个男人。 第二天，我在附近看到她和一个男人在轧马路，而且手牵着手，她撒娇似地笑，对面那个男的对她已经很熟悉了，一边看着手机，一边拉住她的手往前走。 这一刻，我总算明白了，我还是把现在的女生想得太简单了，既然可以出来做这行业，又怎么能指望还在别的地方有所坚守呢？ 我轻轻笑着，装作么有看见，从她身边路过，也从她的全世界路过..

google今天这篇2025年4月的论文居然引发了存储的下跌，那我们就再重读一下： KV cache 一直是大模型推理里的最大内存消耗来源。论文的做法，本质是用信息论最优的方式去压缩这些数据。不是简单地降低精度，而是重新分配信息密度。普通部分用极低比特表示，异常值单独保留更高精度。同时不再逐元素处理，而是以向量为单位编码，因为 attention 本身就是内积结构。 关键的是，它的误差已经贴近信息论下界（香农极限），也就是说压缩效率已经非常接近理论极限。论文里给出的结果，大致是 4 到 4.5 倍的压缩，性能几乎没有明显损失。效果很明显，但后续再压缩而不损伤性能的可能性已经很小。 基于大科技的内部研发流程，论文的方法及可能对模型产生的优化效果很可能已经被工程分阶段吃掉了。 比方说，低比特量化早就被用起来了，从 int8 到 int4，再到更低精度，主流模型在推理侧基本都在用。异常值单独处理这件事也不是新东西，SmoothQuant、AWQ 这些方法本质上都在做类似的事情。KV cache 本身的压缩、滑窗、分层缓存，在大模型里也已经是常规配置。 真正还没完全落地的，是论文里更极致的那一部分，比如向量量化，以及更接近信息论极限的编码方式。这些方法的问题不是原理，而是工程实现，GPU 不友好，延迟控制难，稳定性和泛化也更复杂，所以可能需要更长时间实现。 如果一定要拍脑袋猜一下论文已经落地和还没落地的部分可能有多少的话，大致可能是这么个情况：最早的 KV cache 是 1 倍成本，简单量化之后可以做到 2 到 3 倍压缩，加上异常值处理可以到 3 到 4 倍，论文再往前推一点，大约到 4 到 4.5 倍。也就是说，大部分红利已经被拿走了，剩下的提升空间不大，而且代价越来越高。 这背后的原因也很清楚。前期压缩是在去掉冗余信息，后面面对的是有效信息，再压就会直接影响模型能力。误差不再是平滑变化，而是到某个点之后快速恶化。实现难度也不是线性增长，而是明显抬升。 从模型表现可以反推，现在的主流模型已经在用这些技术。长上下文能力、推理成本下降、性能稳定，这些现象本身就说明 KV cache 的效率已经被大幅优化。像 Google 这种级别的团队，大概率已经实现了低比特量化、异常值处理和一部分 KV 压缩。 也就是说，如果说google的这篇论文对存储可能有影响的话，其大部分的影响已经被体现了出来，还没体现出来的部分，其实施难度也会较之前更大。 更重要的是，这篇论文的意义不在于多省了多少内存，而在于给出了一个边界。KV cache 压缩这条路已经接近极限，剩下的提升空间很有限。接下来真正能带来变化的，不太可能再来自压缩本身，而是需要找到其他的路径。

写在国产 AI 中转站站长被抓后， 我给孙宇晨的 B. AI 想了一个他可能都没想到的功能。 上个月我写过一篇 B. AI 的实测，结论是“你想薅孙哥一把，连入场机会都没有”。50 万积分领不了，定价比官方还贵，评论区一片“果然是孙哥的产品”。 然后这两周，我发现身边好几个搞 AI 开发的朋友，居然真的在用 B. AI 。 我说你们不怕被割？ 他们说，充 1 送 1 算下来确实可以，而且模型全，DeepSeek V4 上线第一天直接拿了消耗量冠军，稳定性比之前那些小站强。 行吧，我重新登录看了一眼。 说实话变化挺大的，包括看到 DeepSeek V4 Flash 的全网消耗占比排第一，注册用户 170 万，孙哥把推特资料都改成 B. AI了，说明这事他是认真的。 但真正让我重新审视这个赛道的，是另一件事。 今天看到 X 上在传一个消息，上海一个 API 中转站的运营者被警方抓了，拘留 37 天，取保候审，大概率要判刑。理由是通过非法技术手段获取廉价模型 API 转售。 这事放在整个中转站行业的背景下看，其实不意外。 查了下中国日均 Token 调用量从 2024 年初的 1000 亿涨到 2026 年 3 月的 140 万亿，增长超过 1000 倍。 但 Claude、GPT 这些模型对国内用户有四道门槛：网络、支付、账号、协议。中转站就是在这四道门槛的缝隙里长出来的。 问题是，大部分中转站的上游来源是灰色的。批量注册薅免费额度、教育邮箱套折扣、信用卡盗刷、一个 Max 账号拆给 20 个人拼车。 印象里有人实测了 28 个中转站，45% 的端点跑的根本不是它宣称的模型。你花 Claude Opus 的钱，后台给你跑的可能是个小模型。 灰色站在被清理，但用户的需求不会消失。 这就是 B. AI 的机会窗口。 @sunyuchentron 做这件事有几个别人没有的条件：USDT 支付天然解决了跨境支付问题，波场链的基础设施解决了匿名登录和链上结算，HTX 作为自家交易所可以打通充值通道。 一边是 AI 的流量入口，一边是 Crypto 的支付基础设施，中间用 DeFi 的资金池做用户充值的理财收益，这条线如果跑通，逻辑是成立的。 定价方面，Plan Pro 200 美元 / 月，Plan Max 2000 美元 / 月。Max 档里有个功能叫“孙哥大脑”，是 BAIclaw 的精选技能包，包括 HTX、Binance、Web3 相关的 AI 技能。 说实话，“孙哥大脑”这四个字，营销天赋确实到位。 但我倒是觉得 B. AI 可以再往前走一步。现在 AI 应用最卷的不是模型本身，是 Skills，就是给 AI 装的技能包。 如果 B. AI 能做一个社区技能市场，让用户自己上传高质量的 Skill，用得多的人拿 Token 奖励，其他人付费购买，这就不只是一个中转站了，是一个 AI 技能的交易所。 中转站卖的是 Token，技能市场卖的是能力。前者拼价格，后者有壁垒。 孙宇晨、特朗普家族的 WorldClaw、傅盛的 EasyRouter，最会搞事的人同时下场做中转站。 这个赛道的需求是真实的，Token 消耗量每个月都在涨，谁能把上游做稳、把体验做好、把合规做对，谁就能吃到这波红利。 至于谁能跑出来，说实话我也不知道。但 170 万用户是真的，日均补贴 10 万人民币也是真的，“孙哥大脑”这种只有他能想出来的产品名也是真的。 这个行业最有意思的地方就是，你永远猜不到下一个认真做事的人是谁。