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三分钟带你了解我的绿帽老公是如何侍奉我和绿主做爱的…
剪辑花了我四个小时，通过旁白把过程和我作为红杏老婆的内心展现出来，这也是我们第一次这么大尺度的玩绿帽游戏，全程兴奋…
评论区抽粉丝发福利～
@ToBulaer
@ToBuerma
@KawasawaSen
@BulmaList
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趁着年轻记录自己曼妙的身体，不过第一次约啪这种大尺度的照片，全程好羞涩…
今天拍了好多私密照片，想看的帮我点赞评论，随机抽粉丝送～
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朋友介绍零零后健身教练，不愧是健身教练，身材哇塞！特么的要有肉有肉，没肉绝对没有，第一次见面聊的时候，穿瑜伽服，我操一看，特么的立马让我硬了，跟她聊一会，我说我是拍私房的，不过你放心没有那么大尺度，她说那多少钱呀，我说根据尺度定，尺度高价格高，但是隐私“性”你放心，她直接跟我说就大尺度，我想赚钱，我一听，不错，今天约拍摄，拍了几张，不愧是健身教练，什么姿势，男生想要看什么，都知道，这女生真懂啊！当全裸的时候，我就直勾勾的看，特么的，逼好粉嫩，吗的现场就不想拍了，受不了，但是职业操守要有，哈哈哈哈，不过特么的今天这么骚，我是不会放过的，一会带她吃夜宵，逼给拿下，太特么的粉嫩了
#私房# #开发# #私房摄影# #摄影# #素人# #开发# #利群先生#
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今天在纽约见了做神经医学的朋友，目前正在做脑机接口。她竟然说，在学术界看来，马斯克的 Neuralink 是落后的技术。
生物看不上他用新闻稿做科学的姿态，Neuralink 属于“工程领先、科学取巧”。
从 DC 开了三个小时车过来，我原以为是叙旧，没想到聊了一下午的脑机接口、AI和存储焦虑。
她们拿融资之后能够自己设计芯片，去欧洲代工厂订做 22 纳米的版本。22 纳米是低功耗模拟芯片的黄金节点，能在 0.5V 下工作，特别适合做植入式神经记录。
目前在研究减肥针是怎么作用于大脑的。现在没人知道不同的减肥针药物，如何影响大脑抑制食欲，下丘脑和大脑的奖赏回路(多巴胺通路)具体是怎样的。于是她们在老鼠脑袋上开洞、接入芯片，需要实时测量神经信号的变化。
因为数据量大到离谱，频率非常高，所以她们需要 10000 个 TB，也就是 10 个 PB 的存储。
我第一次听到存储用PB这个单位！
神经信号要以 3 万赫兹的频率采样(每个电极每秒测 3 万次)，才能捕捉到只持续 1 毫秒的神经脉冲。每个数据点才 2 字节,但你乘上几百个电极、再乘上 24 小时不停，一个探针一小时就是 80GB。
她说一块 1PB 的企业级磁盘比她一个月工资还贵，长期维护的 PB 级存储，五年下来要百万美金。研究室没那么多经费，只能每次买 1 个 PB，精打细算地用。
给个尺度感，哈佛和 Google 把1 立方毫米的人脑做到全分辨率，就是 1.4 个 PB。一整个老鼠脑，估计要一个 EB(1000 个 PB)。倒不是因为单次数据大，是频率太高。
而且，存储焦虑也不是生物医学独有的。
天文学界，SKA 射电望远镜一年要存 700 个 PB。CERN 的对撞机已经在用 EB 级别处理数据。存储，决定着前沿科学的天花板。
数据一大，通信传输会影响效率。所以我们聊到了光通信。
芯片连接材料最早用铝，1997 年 IBM 把它换成铜(电阻低 40%)，现在又在从铜换成光。这正好和黄仁勋在 GTC 上讲的呼应，2025 年 3 月,英伟达发布了硅光子 + 共封装光学(CPO)的交换机,为了把 AI 数据中心扩展到百万卡级别。
为什么铜必须让位给光呢？
因为速度越快,铜能传的距离就越短(高频下铜的趋肤效应和损耗急剧上升)。到了 1.6Tb/s,一根铜线连一个机柜的高度都跨不过去。所以信号只能变成激光。
除了存储，实验室动物成本也是很高的。
一只实验室猴子,买进来要 3.5 万到 5 万美金，算上多年的特殊饲养、手术、兽医和机构管理费,一只猴子全周期下来轻松超过 10 万美金。一只老鼠 80 美金，买的是它基因纯度。
我问：为什么用老鼠和猴子,不用兔子？她说，老鼠有一整套基因工具箱(2.4 万种现成品系、基因敲除、光遗传学)，猴子是因为大脑结构最接近人类。兔子智商中等两头都不沾,所以不用。
现在很多 AI 公司在挖她们这种做脑医学研究的人，原因有两个。
第一层是效率。人脑是地球上最省电的计算机。大脑做着视觉、语言、运动、推理,全部并行,只耗 20 瓦，大概一个暗灯泡。而一块高端 AI 芯片就要 300–700 瓦,训练大模型动辄几兆瓦、几吉瓦。
差别在于，计算机底层是二进制(0/1),晶体管在 GHz 频率上疯狂开关。而大脑是模拟的、稀疏放电的,神经元只在需要时才点亮、才耗能。AI 公司想偷师这种效率。所以，现在AI 公司最抢手的岗位是神经科学家。
第二层更微妙：我们其实根本看不懂大脑是怎么运作的，而 AI 现在面临一模一样的处境。
Anthropic 发现，AI 在回答你的时候,其实在内部想了一套自己的东西,而它说出来的理由，未必诚实。
举个例子：研究员偷偷给 Claude 塞一个错误答案当「提示」,它会顺着这个答案编出一套像模像样的推导, 只有 25% 到 39% 的概率承认自己用了提示。
Anthropic CEO 说，当 AI 总结一份文件时,“我们并不知道,在具体而精确的层面上,它为什么做出这些选择。”AI 的思想是个黑盒子。他们的目标是给 AI 做一台”核磁共振”,到 2027 年，希望能看懂里面在发生什么。
最后又聊到做手术。
由于大脑本身是没有痛觉的，所以人可以清醒着被开颅。老鼠被开颅、植入芯片、再缝合,可以继续正常活几个月。她笑着说可以帮我开脑，但希望我永远用不上。
聊完一整个下午，我最大的感受是：
目前我们对人脑、对 AI,其实都了解得太少了。
但也正因为如此，我越来越觉得，我们活在最好的时代。
真正的无人驾驶已经在路上跑、量子计算在飞速进步、人类在认真筹备第一次登上火星、脑机接口真的开始读懂大脑……
我今天在纽约街头连着撞见好几块 AI 和加密行业的广告：出租车顶上写着「It’s happening with Ripple」，公交广告是贝莱德的比特币 ETF，站台是OpenAI 的 Codex。
以前根本无法想象的事，都在同时发生在美国。而我们，刚好生在这个最好的时代。
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《AI 真正文明级的应用是什么？》
很多人都在寻找 AI 的杀手级应用。
有人说是 AI 编程，有人说是 AI 搜索，有人说是 AI 助手，还有人期待出现下一个短视频、下一个微信。
这些都可能成为成功的产品，却很难称得上文明级应用。
因为它们优化的是一个人的效率。
真正能够改变文明的技术，从来都不是把某一项工作做得更快，而是让人与人之间产生一种新的协作方式。
工业革命增强了人的体力。
互联网增强了信息传播。
AI 则正在增强人类的认知协作能力。
过去，一个组织最大的成本，不是执行，而是认知。
一个需求为什么提出？
一个方案为什么放弃？
一次决策基于什么背景？
一个 Bug 曾经如何解决？
一个项目有哪些隐含约束？
这些知识散落在会议、聊天记录、邮件、文档，以及每个人的大脑里。随着时间推移，它们不断遗失、扭曲、重复发现。
组织越大，协作成本越高。
原因并不复杂。
人的工作记忆有限，长期记忆会遗忘，人与人之间传递信息还会不断损耗。
于是，大量时间花在重复理解、重复沟通、重复踩坑，而不是创造价值。
AI 的真正价值，不是替人回答问题，而是持续维护整个协作系统的上下文。
它知道一个决策为什么产生。
它知道哪些约束仍然成立，哪些已经失效。
它知道团队过去踩过哪些坑。
它知道不同成员分别掌握着哪些知识。
它能够在任何一个人加入讨论时，让整个系统立即恢复到完整的认知状态。
这时，人机关系发生了根本变化。
过去是：
人与人沟通。
未来更可能是：
人与 AI 共同维护一个持续演化的认知空间，再通过这个认知空间彼此协作。
AI 不再只是回答问题。
它负责维护上下文。
人负责判断、创造和承担责任。
这种分工，看似简单，却意味着协作复杂度将发生数量级提升。
今天，一个人能够稳定管理几十个变量，就已经十分优秀。
未来，在 AI 持续维护上下文的情况下，一个人可能参与几千、几万个变量构成的复杂系统，而不会因为信息过载迅速失控。
这才是真正的能力放大。
因此，未来 AI 的竞争重点，很可能不是谁写代码最快，谁生成图片最快。
而是谁能够维护更完整、更稳定、更可信的共享认知空间。
谁能够让团队始终站在同一个上下文里思考。
谁能够降低认知摩擦，而不是仅仅降低操作摩擦。
文明的发展，本质上就是协作规模不断扩大的历史。
家庭、部落、城市、国家、互联网，每一次跃迁，都意味着人类能够在更大的尺度上完成协作。
AI 很可能正在开启下一次跃迁。
它连接的不只是信息，而是认知。
它管理的不只是数据，而是上下文。
它扩展的不只是计算能力，而是整个人类文明的协作带宽。
当未来回望这个时代，人们或许会发现：
AI 真正改变世界的，不是替人完成了一百万件工作。
而是让一百万人第一次能够以前所未有的复杂度，共同完成同一件事情。
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我好不容易剪的迷因片，居然被ig封了！迴響很好的說🥹，看來尺度還是太大，
雖然你們已經看過了尺度更大的片段，
但我還是決定再放一次！
還是各位其實比較喜歡迷因版？（誤
你各位第一次施展水遁是什麼時後呢？
真好奇🥵💦💦
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