我的发圈上系着老公的钥匙，这个发圈就像是我训狗吹的哨子。 是调教他时绑在睾丸上的绳，还可以是在床上被其他男人爆操发出“铃声”助兴。 这些声音时刻都在提醒他。 你视若珍宝的钥匙只不过是妻子服侍绿主的工具，要是绿主嫌吵的话 主人一定会毫不犹豫的 把它丢进垃圾桶里哦～ 🚪完整版看个人主页

坏B女人在闺蜜的婚礼上大放厥词，开口就PUA新郎，当着来宾的面公然训狗，而新郎全程面无表情，像被领导训话一样默不作声，新娘则在一旁时刻盯着新郎的反应。 到底是谁发明了“女性踏入婚姻是一种英雄主义”？感觉近两年经常在婚礼现场听到，觉得结婚有风险别结不就行了？自己的选择自己负责这么简单的道理还不懂？ 这哥们这辈子有了!

周日六点半，戴可被客厅传来的叮叮当当吵醒。 　　她悄声走到客厅，视线落在自家西高地身上。 　　它灵活扑腾跳上围栏，一双圆溜溜的黑眼睛傻乎乎望着她，弓背用力一蹬，成功越狱，跑了过来。 　　“步步！你又这么皮，我下次买个笼子关你了！” 　　小家伙被训完，“哒哒哒”跟着主人洗漱，在脚边也不安分，柔软的绒毛蹭的蓬乱。 　　她睡眼惺摘下束发带，走到玄关，弯腰给它系紫色胸背。 　　当初看中这个犬种，是在社媒刷到一张西高地抱在怀里的吐舌正脸照，乖巧的像只毛绒娃娃。 　　她立即去朋友介绍的一家靠谱狗舍，买了只三个月大的幼犬，正式加入“西高地受害者联盟。” 　　戴可踩着蝴蝶结凉拖，牵着狗绕小区遛了一圈。 　　迎面走来位牵金毛的大哥，两人打声招呼。 　　养狗简直是道大型服从性测试，不论i人还是e人，带狗出门总要和各路狗友寒暄几句。 　　清晨的空气湿漉漉的，她深吸一口气，弥漫着青草与露水味滑向肺腑。 　　这下清醒不少，心想要是能睡懒觉该多好。 　　小区有自发组建的遛狗群，大狗居多，戴可几乎很少说话。之前也不是没想过请人帮忙，但步步就是黏她，哼哼唧唧的，她也狠不下心。 　　小家伙精力旺盛，跑进绿化带东闻闻西嗅嗅，没两分钟就转了个圈。 　　她抽了张小区提供的拾便纸等在一旁，俯身收拾完扔进袋中，丢到宠物公厕。 　　来到小区中央草坪附近，戴可站在外围划着外卖软件点早餐。 　　余光里，注意到一个慢跑身形，正沿着环形跑道靠近，带来一阵清冽晨风，她单手收紧牵引绳，让到外侧。 　　头顶是青翠树叶，藏匿清脆鸟鸣。 　　原本安静的西高地不知为何叫了一声，音量不大，在周遭显得格外突兀。 　　那人听见动静，下意识停了下来。 　　“不好意思，乖，别叫......”道歉的话戛然而止。 　　施颖湫显然低估了自家老板的记忆力。 　　戴可觉得眼熟，定睛一看，果然是他。 　　宽肩，休闲运动裤下长腿线条清健有型，金属质感的耳机夹着耳廓。 　　因为跑步没戴那副深色眼镜，眉眼轮廓少了点书卷气，更对她胃口了。 　　世界真小，缘分来得如此猝不及防。 　　需要一个理由再度出击。 　　戴可很快回神，将手中的牵引绳松开两圈，大方上前，“Hello，我家崽崽没吓到你吧？” 　　想也知道一丁点大的狗能唬谁啊？ 　　“没。”蒋述有轻度近视，几乎不影响生活，只是看人稍微有点模糊。 　　粉蓝色睡衣靠近了，条纹款，目光最终聚焦在戴可脸上，越来越清晰。 　　她顶着张漂亮的脸，眼睫灵动眨了眨，“你还记得我吗？” 　　“你是谁？”他摇摇头，又怕因认不出让人多想，接着补充：“我记性挺差的。”

【收集了马云四个不同阶段最有代表性的视频】 1、《1995年创业之初和忽悠18罗汉的珍贵影像》 2、《马云湖畔大学完整版！花钱都听不到的商业培训课》 3、《2016年马云对话马斯克：人工智能对人类是机遇还是威胁？》 4、《2020年马云上海外滩金融会议演讲》 ------------------------------------ 1、《1995年创业之初和忽悠18罗汉的珍贵影像》 当时他还啥都没有，但就敢当着18罗汉的面说：“未来大家会有50套房，阿里能超越ebay！” 18罗汉后来回忆，说：“当时不理解他讲的事情和他们的现状有啥逻辑关系，好奇他为什么那么相信”😂 现场像极了传销内训...... 2、《马云湖畔大学完整版！花钱都听不到的商业培训课》 讲了很多他成功后总结的做公司的经验，由于是内部课程，所以讲的还是比较干货的。 3、《2016年马云对话马斯克：人工智能对人类是机遇还是威胁？（双语字幕）》 2016年，AI阿尔法狗首次靠真正的神经网络智能战胜人类顶级围棋大师李世石，全球范围内掀起讨论AI的狂潮。 这场是马云和马斯克的对话，这时候的马云已经有点狂了，在自己不太熟悉的领域没有马斯克谦逊和敬畏！ 4、《2020年马云上海外滩金融会议演讲》 这次演讲，马云一顿炮轰中国的金融和监管问题，尺度之大令人费解，到现在都还是悬案，很多人不理解他为什么会这么做。 但无论如何，这次会议之后，蚂蚁金服上市就被紧急叫停了，然后马云从此在互联网销声匿迹，还躲到日本很长一段时间。

【了凡四训】 大善大恶之人不受命运安排 行广大群众的一件善事可等于行一万件善事 固，发愿即灵验。 这就是改名，突然自己命格的玄学方法论基石，即道。 此外，有羞耻心，敬畏心, 勇猛心（积极改进错误断臂之勇）来修正自己。 即，术

让前沿 AI 自己训模型，结局有点意思 假期看到一个实验，很有意思。给定与人类研究者相同的 base model、训练 API 和时间预算，一个前沿 agent 能不能端到端地跑完整个 modelcrafting 循环？ 具体设定是这样：让 Claude 4.6 Opus 和 GPT-5.4 自己当researcher，用 Tinker API 从头写 pipeline，训练 Qwen3-8B 学会解青蛙放置游戏（N×N 网格放 N 只青蛙，行列对角线颜色都不能冲突）。预算分两档，8 小时和 20 小时。从生成训练数据、定义 reward signal、到通过 Tinker API 在远程 GPU 上跑训练、评估、迭代，全程没有人类监督。 省流版结果：20 个 agent 里只有 4 个 pass@4 超过 25%。 那差距到底来自哪？是原始能力不够，还是缺的是上下文？ 看下来反复出现的就那么几个问题。一是过度依赖朴素 SFT，agent 经常一上来就在弱 base model 上做监督微调，结果模型在输出格式上过拟合，并没有真正提升任务表现。二是过早终止和算力浪费，Codex agent 尤其明显，做完计划好的流水线就提前停，预算根本没用完。三是输出无效或者根本没法 parse。 中间有一次失败暴露了 Tinker API 一个挺微妙的点（我觉得这是整个实验里最好玩的部分）：Tinker 的 get_tokenizer() 底层走的是 HuggingFace 的 AutoTokenizer.from_pretrained()，但沙箱里 HuggingFace 是被屏蔽的。这就导致 agent 拿到了base model 却没有 tokenizer，没法把训练 prompt 转成 token id，等于卡死在第一步。面对这个困境，绝大多数 Opus 4.6 的 agent 没放弃，反而把缺失的 tokenizer 当成了一个研究问题，认认真真花时间从零手搓一个出来。 但Agents 的时间感是错乱的。Claude 和 Codex 用预算的方式还不一样：Opus 4.6 一直工作到时间耗尽，Codex 做完了计划好的流水线就提前歇了。GPT 类 agent 更绝，把计时器当成开局一次性的“了解一下我有多少预算”步骤，后面完全不 tracking。 而且 agents 几乎不会从耗时的灾难性流程里恢复。 一旦投入到一个流程里，agent 很少停下来反思…其中一次 20 小时 Opus 4.6 的成功实验，把 61% 的预算花在评估阶段，只把 3.6% 花在 RL 训练上。 花钱的习惯也很有意思。GPT 5.4 早早提交，几乎不训练，最终花费低表现也低（ps .gpt 5.5 系列升级很大，但这个实验没测到）；Claude Opus 用的预算多得多，但方差很大。最有意思的一个数据：最好的 8 小时实验大致打平最好的 20 小时实验，价格只有三分之一。多花钱并不能买到更高的天花板。 但很赞同论文最后说的：研究这件事，最稀缺的从来就不是能力，而是直觉。 说到底，前沿模型确实能找到新颖的方法、干净地执行、快速学会一个新 API，Tinker API 本身也成了一个适合 agentic modelcrafting 的优雅接口。但跨多次实验，有一个 pattern 反复浮现：agents 优化的是好看的指标，而不是真正能用的系统。它们写完 eval 然后盲目相信，凭着自己代码产出的数字就宣告成功。几乎没人去问一个老练研究员会问的那种基础问题：什么会让这个指标失真？这个阶段我们到底应该测什么？ #AI# #Agent# #机器学习# #RL#