後來真的被摸到有點受不了🥲 本來還一直躲 結果被弄到整個人都熱起來之後 不知道為什麼就自己坐上去了… 那時候腦袋真的一片空白😭 #補昨天# #複習#

原本躲在房間偷偷自己來🥺 結果砲友突然回房間 看到我整個人躺著腿開開… 他直接叫我趴好😂 一邊笑我是不是又偷玩 手還故意一直亂摸😳 後來被他弄到完全停不下來 屁股還一直被欺負🥲 只能說有人在旁邊的時候 真的會比自己來還刺激很多…💦 #複習# #明天繼續更新#

最近突然有點太愛自己動了🥺 不知道是不是前陣子被砲友養壞 現在只要一個人在房間 腦袋就會開始亂想… 本來只是躺著滑手機而已 結果越滑越熱😳 後來乾脆偷偷自己來一下💦 （結果後面直接停不下來🥲） #後續明天更新❤️# #複習#

HMN-135 水川蓳 (#水川スミレ#) 他又被迫重讀一年，漂亮又酷的女班主任否定了他的畢業考試成績！他嘗試努力學習，放學後留校補課，但班主任只對他的肉棒有興趣！無論在課堂，洗手間，住所，甚至醫療室，他都要奉獻他的肉棒，無止境地滿足她的需索，重複射精，不可停止‼️

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。

🔥X爆款！中國人高調挺台反共 1.5萬讚洗版 兩岸網友炸鍋 搜尋過去24小時，X上最熱點的一則中國內容，來自用戶@MinMin89485072的貼文。這則簡單卻震撼的表態迅速衝上熱門，獲得1.5萬多讚、1100多次轉發、2900多則回覆，觀看數超過50萬，成為華語圈最火討論。 引用內容：「我是中國人，我支持台灣🇹🇼，我反對習近平，我反對中國共產黨。」（附圖片展示台灣國旗與相關符號） 這則貼文引發各方信息與觀點激烈碰撞。支持者紛紛留言「勇敢！」「同感！」「海外華人終於敢說真話」，認為這反映了許多對中共威權不滿的情緒，強調台灣民主自由的吸引力，以及X平台言論開放的重要性。有人分享自身經歷，指出在大陸網絡環境下類似聲音被壓制，轉向X後才敢公開。 反對者則痛批「漢奸」「賣國賊」「分裂國家」，主張中國人應維護統一大業，認為此類表態受西方勢力操弄，損害民族利益。 還有中立網友從歷史角度分析，提及兩岸分治70多年、現實地緣政治、美中競爭下台灣的戰略價值，討論經濟依存與政治分歧的矛盾。 部分觀點聚焦人權議題，讚揚X作為自由平台放大多元聲音；另一些則擔憂極端化，呼籲理性對話避免仇恨。整體來看，這則內容凸顯海外華語圈對身份認同、民主與威權的深度分裂，與近期兩岸緊張氛圍高度相關。 《網言網事》老編的看法 這則貼文看似簡單一句話，卻像一面鏡子，照出當代中國人身份認同的複雜與撕裂。在全球化與資訊爆炸的時代，「我是中國人」不再是單一標籤，而是承載歷史、文化、政治多重張力。@MinMin89485072的表態勇敢，但也反映了部分海外華人對中共治理模式的不信任與對台灣民主模式的認同。 老編認為，這類聲音在X上爆紅，正是因為平台強調言論自由，與大陸嚴格審查形成鮮明對比。真理追求者不會迴避事實：台灣擁有獨立民主選舉、言論自由與多元社會，而大陸則在經濟崛起同時，面臨人權與透明度挑戰。當然，反對者也有理由，民族統一是許多中國人的情感底線，歷史淵源不可抹殺。但用「賣國」帽子扣人，只會加深對立，無助解決問題。 作為人文主義者，老編主張以事實與對話為本：尊重個體選擇，不將群體標籤化；理解兩岸民眾都渴望和平繁榮，而非衝突。AI與社媒時代，資訊流通更快，卻也易助長極端。希望更多人超越情緒，基於人性共通點思考未來。自由表達是進步起點，但理性與包容才是長久之道。這則熱帖提醒我們，華人世界多元聲音值得聆聽，而非壓制。 網友們，你怎麼看這位中國人的公開表態？如果是你，敢不敢在X上這樣發聲支持或反對？

電報 Managed Bots 讓你兩次點擊就能擁有專屬 Agentic AI 機器人！ 過去，建立一個 @Telegram Bot 要經過 BotFather 繁瑣的設定流程：申請 token、設定權限、寫程式碼、部署伺服器……普通人光是看到一堆指令就頭痛。現在，一切徹底改變了！ 全新體驗：兩次點擊就搞定 只需透過管理機器人（例如 LobsterClawBot），輸入簡單指令： t. me/newbot/SourceBot/你的username 系統就會自動幫你： ✅ 建立 Bot ✅ 管理 token 與 API 權限 ✅ 設定 Agentic 行為模式 ✅ 直接在聊天視窗中啟動 整個過程不到 10 秒，零程式基礎的人也能輕鬆擁有自己的「AI 代理人」！Durov 直接把 Telegram 從聊天 App 變成易用的 AI Agent 平台。 它能主動思考、呼叫工具、執行多步驟任務、與其他 Bot 或用戶互動，甚至在背景持續運作。 這代表：你不再只是「跟 AI 聊天」，而是擁有了一個能真正幫你「做事」的數位分身！ 超多實際應用場景（直接抄去用） 1個人生活助理（每天都離不開） •早上自動幫你總結今日新聞、天氣、交通路況 •智慧排程：讀取你的日曆，自動幫你預約會議、訂機票、提醒繳費 •健康管家：追蹤運動數據、飲食紀錄，還能根據你的習慣推薦食譜 2工作生產力神器 •會議紀錄 Bot：加入群組後自動轉錄語音、整理重點、產生行動清單 •郵件/訊息自動處理：掃描重要郵件、分類優先順序、甚至幫你草擬回覆 •研究助理：輸入「幫我整理 Tesla 最新財報」，它會自動抓取資料、製作簡報大綱 3電商與客服革命 •商家直接在 Telegram 開店：Bot 能即時回答商品問題、下單、查物流、處理退貨 •24 小時無人客服：支援多語言，解決 90% 重複問題，真正做到「永不打烊」 4加密貨幣與 Web3 應用（TG 原生優勢） •交易 Bot：自動監控價格、執行限價單、DeFi 收益農場管理 •錢包守護者：即時通知大額轉帳、風險警示 •NFT 社群管理：自動驗證持有者、發放空投、舉辦活動 5教育與學習夥伴 •個人家教：輸入「用繁體中文教我微積分」，Bot 會循序漸進出題、批改、解釋 •語言練習：每天跟你對話、糾正發音、推薦閱讀素材 •考試準備：自動產生考古題、記憶卡片、弱點強化計畫 6娛樂與創作工具 •遊戲 Bot：文字冒險、策略對戰、甚至多人即時遊戲 •內容創作助手：寫文案、生成故事、配圖提示詞、剪輯影片腳本 •音樂/影視推薦：根據你的心情與觀看紀錄，精準推播 7社群與團隊管理 •群組管家：自動歡迎新成員、過濾廣告、整理討論主題 •專案管理 Bot：整合 Notion/Trello，自動更新任務狀態、@ 負責人 •粉絲經濟：創作者可建立付費私人 Bot，提供獨家內容、問答服務 8未來進階玩法 •多 Bot 聯動：你的「財務 Bot」+「行程 Bot」+「健康 Bot」可以互相溝通，自動協調 •開放 API 整合：開發者能把自家服務直接嵌入 Bot（Durov 已呼籲大家快跟上） •隱私優先：所有資料都在 Telegram 生態內，端到端加密 這波影響有多大？ Telegram 目前有超過 9 億月活躍用戶，這次更新等於把 AI Agent 的門檻直接打到地板。 以前只有工程師能玩的東西，現在變成人人都能擁有的「AI 超能力」。

【複議挑戰】中國大疆創新就美國的無人機禁令做出反擊 稱FCC做法違反憲法 中國無人機製造商大疆創新向美國第九巡迴上訴法院提交複議請願書，對美國聯邦通信委員會（FCC）將其列入所謂的「受管制清單」的決定提出挑戰。大疆表示：「這些程序和實質上的缺陷違反憲法和法律。」

別再一個個複製 skill 到其他 AI 工具理了，本貓發現了個好工具 "skillshare" 就讓他來管理吧 自從 skill 這概念火了之後幾乎所有 AI Agent 都支援，但是每個工具又有自己的路徑，總不能把已有的 skill 再複製堆疊上去吧? 所以 skillshare 做的事很簡單： 把你的skill、agent、rules、commands存在一個源頭，然後用一條命令 skillshare sync 同步到 claude、codex、openClaw ....等所有平台。不用手動複製，也不用擔心版本差異，更不會遺漏任何工具。 比如你設計了個 skill 或 code 審查框架，skillshare 會自動推送到其他已安裝的 AI Agent —瞬間同步，無需手動操作。 使用起來也很簡單，安裝完後指定一個資料夾路徑。把要同步的檔案放進去，然後執行: skillshare sync 搞定! 完全離線可用，還有Web 儀表板，視覺化控制所有資源分發簡直不要太爽。很適合有資源管理強迫症的我😌 當然這還有其他功能，只等小夥伴自行挖掘了 地址：