有些人喜歡性感又騷的我🤤 也有些人喜歡可愛風格的我♥️ 又有些人喜歡大剌剌真實的我🖤 #你喜歡哪個我☺️# #猜猜我喜歡哪個自己😉# 🔗🔗🔗⬇️🖤🖤♥️ #疫情關係大家共體時艱# #重點一人購入一本幫幫孟若羽吧🙏🥺#

1,000+ 美港股 & ETF 已上線 StableStock，持續增加中⋯⋯ 本期新標的已全數上線，以下是這批名單中的 6 個重點 - 2X Long GEV Daily ETF（ $GEVG ） GE Vernova 的 2 倍日內槓桿 ETF —— AI 電力基礎設施主題的進攻型工具。 - Vanguard Total Stock Market ETF（ $VTI ） 一籃子持有 3,500+ 檔美股，最簡單的「買下整個美國」之選。 - eBay（ $EBAY ） 輕資產電商巨頭，近期因 GameStop 提出 560 億美元收購案重回市場焦點。 - 新華人壽保險（$01336） 中國頭部壽險公司，內含價值對利率週期與 A 股表現高度敏感 —— 做多中國復甦的高彈性標的。 - 中信銀行（$00998） 國資背景大行，高派息比率 + 穩定股息率 —— 典型的防禦型收息配置。 - 南方東英富時香港股票 ETF（$03443） 一張 ETF 一次涵蓋港股藍籌與互聯網龍頭（騰訊、匯豐、美團等）。 從 AI 電力槓桿到美股大盤，從中資金融到港股藍籌 —— App 內還有更多新上線標的 一鍵以穩定幣交易，盡在 StableStock

台灣第一季經濟成長率超過13%，是1980年代以來的最高紀錄，我們這種經歷過經濟起飛大家樂年代的人，都以為不會再看到這個榮景，所以看到這個結果，感到非常不可思議。在世界的歷史裡也少有進入已開發經濟的國家，還可以有這樣的成長率。我有幾個觀察重點。 第一，很多人都說台灣運氣好，搭上這波AI的順風車，我說不是運氣好，而是台灣一直都選對陣營壓寶。從國民黨來台之後，台灣因為全球戰略的關係，一直採取「親美」的國策，蔣介石靠美國保護而得以偏安，蔣經國搭上出口美國的大潮，創造了台灣第一次的經濟奇蹟。民進黨因為反共而親美，自然不用說，但除了馬英九要把台灣綁進中國的那幾年外，其它的國民黨政策也都是親美的。1989年天安門事件後的二十年，台商瘋狂投資中國，那也是親美的政策造成，台商去中國蓋工廠，因為要賣產品到美國，因為要幫美國公司生產，所有的終極目標都是對著美國，連台積電都是美國人張忠謀成立的。美國巨大的商業市場，自由的經濟，加上法治的人權保護和發達的金融市場，得以一再地創造新科技，一再地把生產力提升帶來的繁榮富庶，帶給美國及親美陣營。親美的國策，給了勤奮、聰明的台灣人一個發達的機會，那不是是運氣。光憑這點，台灣花再多錢買美國武器都值得。 第二，一如1980年代的大家樂瘋狂，一旦台灣人發財了，各式各樣的泡沫，就會出現。但這一次不一樣的是，台積電帶來的「雨露均霑」溢流效應，還連帶地促進了股票市場的發達，這是一個很重要的不同於1980年代之處。當台灣人在1980年代發財了，台灣人的理財方式相當受侷限，因此有些熱錢跑去炒消費品，跑去玩大家樂、六合彩，但更多的錢是進了銀行或是買了房產。銀行和房地產市場，對國家來說，都是比較差的儲蓄資源分配方式，因為相信「有土斯有財」，所以台灣人不但有超高的房屋自有率，還把房價炒到年輕人買不起房子。而銀行的保守放貸方式，也限制了資金流向新興科技業。因此，當台積電的高股價、高市值、高全球知名度，把一般不買股票的台灣人也吸進台股後，台灣的股票市場，變成一個更好的儲蓄及資源分配管道。當然，股市相對變得重要，也代表股市的榮枯，會是民心及政府執政的重要經濟指標，如何處理熊市時的低盪，也會是執政者未來的考驗。但總的來說，讓自由的股市來運用台灣人的儲蓄，是比讓銀行或是房市來吸納，更有效率。 第三，經濟成長帶來的財富及稅收，可以解決很多的政治問題，但執政者能不能抵抗亂花錢買票的民主壞習慣，變得相當重要。因為有高經濟成長的政府，很容易像中了彩券的個人一樣，把錢隨便就花掉，甚至花在需要長期供養的習慣上，那就會造成長期的問題。台灣因為一直有中國威脅及外交孤立的問題，在財政上比一般國家來得小心，但是還是得防範左派的正義魔人試圖綁架政策，「錢那麼多，福利多一點有什麼關係？」。大體來說，如果要花錢，要花在投資，而不是是消費。所以如果要在「加發失業救濟」和「提高基本工資」之間選一個，要選提高基本工資；如果要在「住房補助、社會住宅」和「捷運基建」之間選一個，要選「捷運基建」；如果要在「育兒補助」和「老人健保免費」，要選「育兒補助」。選未來，而不是買選票，保留經濟彈性，而不是綁住僵化的福利制度，就是一個比較理性的選擇。 台灣的問題很多，極待處理，但我想世界上很多國家，都會想要有台灣的這些問題。

（未滿十八歲請勿點擊觀看，8964我再找時間收人🙏🏼🙏🏼） 雞湯 不知不覺間，暖春將至。稀稀落落的春雨綿綿，襯托著陽光，折射出天邊絢爛的霓彩。 枝上發嫩芽，地上的落葉明顯變少，幾隻不知道是什麼品種的鳥兒來回歡跳。 凜冬過後，也許是發情，還是別的啥。 總之嬉鬧結束後各自單飛，只剩下俺的車頂，被鳥糞糊成處處斑白。 歐系摸哩都擦不掉，洗車場看來得走一趟。 . 輕輕打了個哈欠，昨晚貌似也沒有比較好。 儘管第二發在Microsoft狀態下，太敏感，被她輕鬆口了出來。 回想當時她的嘴角，貌似也是點點斑白。 「很補捏，幹嘛吐掉？還刷牙？😑😑」 「滾！」💢💢 精華液是高蛋白，鳥屎據說能入藥，明明都是好東西，但大家好像都很嫌棄。 ======================= 鮮少人知道，一個能在燈光全開之下，站在你面前，大方卸下連身裙的東方女性，會有多麼吸引人。 奈子不用很大、身材不用很好。 挑釁眼神，狂妄上下掃視，臉上充滿不屑。 冷漠雙眸，漸漸燃起慾火，重點是她現在已經敢跟你對視。 . 太多太多人希望一次到位，拎上褲頭甩一甩皮包皮，不帶走一片雲彩。 完全忘記彼此關係，都需要少許經營。 台女個性溫婉，推特上好多圖影把女人調教成爬行動物，看起來很會玩，事實上在彌補心理上的某種不足。 她配合你的喜好，但多半心裡在暗笑，只能用這種方式取得滿足。 真心想體驗，何不妨讓女人展現出光芒，多點鼓勵、多點欣賞，讓她來挑戰你。 讓她展現出，對「性事」這方面的真性情。 暫時忘記付了錢這回事，讓她主動找你玩。 . 曾有一個女孩子，私聊時跟我說過： 「不知道茶魚飯後的魚槍，放進自己身體裡，會是什麼樣的感覺。」 ‼️‼️‼️‼️ 俺被PUA了，真是好膽。 俺排除一切萬難也要跟她打這一炮。 死了都要（做）愛。 雙方的讚許眼神、溫柔態度+渴求，永遠是最好的催情劑。 給足她信心，點燃她的氣場。 然後在她最自信的當下，正面將她擊敗。 背面也行啦....只要你撐得住....咳咳。😅😅 . 解除抵抗，死魚般任由你施為，是下策。 激起她不服輸的心態，戰起來才有意思。 真正的強者，永遠不會懼怕挑戰。 這不是灌大家雞湯，而是提出一點心得，男人展現出態度，讓女體自行製作雞湯。 茶魚老腰不行，痛起來直接軟竿，持續時間極短，所以選擇了磨練按摩技巧。 女體往往未戰先輸、失去理智。 閃過她的膝撞，雙目赤紅，這種惡狠狠的眼神，俺看了不知凡幾。 最近課程開了不少，手感正好。😌😌 月底「咩」應邀在高雄苓雅。 （照片是某女、高雄妖妖、巧妮姊妹，北社）

為什麼回板橋總是會有一個人狂密我⋯ 到底是多想幹炮 ? 重點是他刺青太多怕被認出來 所以那個鏡頭總是掌控不好(｡ ˇ‸ˇ ｡) 不就還好我沒有鏡頭恐懼症 所以任何角度我都可以擺出一副淫蕩表情… 你們自己看影片～我臉應該真的蠻淫蕩的吧ㄏㄏ #下次再拍不好直接把他淘汰吧# #但至少還是可以看我G奶乳交の超色畫面#

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。

入口不只一個 重點是你敢不敢試 最近在‘’推特‘’以外的交友圈認識ㄉ 不是粗又長就是上翹 真的有點讓人離不開 其實我覺得13公分兩指寬就足夠讓我噴💦 其餘不足的我們前戲補足 話已至此 想約就直接往右邊走 જ⁀➴ 還在觀望的 別想那麼多ㄌ 很多時候差的真的只是你敢不敢而已

美國這次選區重劃的大混戰，有一個法律的重點是1965年通過的投票權利法第二章(VRA Section 2)，在大法官的判決裡，作出了一個重大的改變，一如在大學入學的種族配額(affirmative action)被判違憲一樣，大法官規定選區的劃定，不得把種族作為考量，一舉把VRA Section 2的使用限縮到幾乎沒有。許多的左派，哭天搶地，一如之前的哭訴「那以後黑人怎麼進哈佛」一樣，這一次也是，「那以後黑人怎麼選得上眾議員」？神經病，別人怎麼選上，你就怎麼選上。美國現在這麼多的黑人國會議員，比如說像南卡的參議員Tim Scott，憑著真本事，在白人居多數的選區，先選上眾議員，現在又代表南卡作為聯邦參議員。誰說黑人一定要靠保障名額才能選上國會議員？哦，民主黨當然一如往常，把所有加入共和黨的黑人，視而不見，直接不當黑人了。 Affirmative action也好，先前的VRA允許的黑人多數選區劃分也好，都是立意良善，但會把黑人的未來摧毀的惡法。幾十年下來的入學保障名額，造成現在上醫院，只要看到黑人醫生，大部份的人就怕怕的。如果我可以選，我一定只選亞裔和白人醫生，你要說我種族主義也沒關係，我不拿我的身體健康開玩笑。為什麼？因為所有的證據顯示，黑人入學的時候，採用了較低的學術標準，在學訓練，也受到刻意優待。凡是有affirmative action的地方，我一律不相信黑人的水準。如果今天NBA開始有亞裔保障名額，我馬上拒看NBA，這是一樣的道理。到頭來，真正可以靠實力當上醫生的黑人，反而碰到他們不應該有的歧視，多可惜。但是誰害他們的呢？這些自以為高貴的死左派，老是把弱勢族群當作他們可以保護的吉祥物，而完全不相信他們的能力，這些傢伙，才是真正的種族主義者。 1965的投票權利法，有其時代背景。林肯在南北戰爭的末期被刺殺死亡，而讓南方來的Andrew Johnson副總統扶正，這個Johnson把南方的「重建」完全拐了個彎。原本趁著戰爭勝利，北方要把南方的種族主義政策徹底消滅，要軍事佔領南方一陣子，要確保黑人在南方的權利得到保障，但Johnson的提早結束重建，一下讓南方的白人又拿回了政治掌控權，原本南方各州紛紛出現黑人的共和黨州長、國會議員，一下子就被逆轉翻盤，南方自此變為Jim Crow的世界，一個白人用暴力和法律刁難黑人，造成實質種族隔離的反動時代。一直要到下一個Johnson總統，繼位被刺甘迺迪的詹森，將近一個世紀之後，這個Jim Crow的時代，才告一個終結。這個1965年的VRA，也許就是詹森一輩子最大的貢獻。 VRA非常清楚地規定南方各州不得用法律刁難任何人的投票權利，也不可以用選區劃分的方式，「稀釋票源」，這個禁止稀釋票源的規定，就是先前最高法院准許，而南方各州都遵守的方式，在每一州，硬是劃出黑人為多數的眾議員選區，也可以說是深紅南方的民主黨保障名額區。但大法官終於把先前的解釋推翻掉，一如affirmative action一樣，憲法說的人人平等，真的就該不分種族人人平等，沒有人得因為種族膚色受到歧視、不公平對待，也代表沒有人可以因為種族膚色而得到優惠。什麼叫「稀釋票源」呢？誰說黑人都一起投票，都有一樣的政治認知，都會選一樣的政黨？大法官把VRA放回憲法的框架，是美國法律之前人人平等的正確走向。 民主黨深深相信大法官都是有政治意圖，所以他們准許了德州的選區重劃，限縮了VRA，讓更多的南方紅州可以全面翻紅，但我相信能當到美國最高法院的大法官，一輩子都不用再找工作，在這個人世最重要的就是歷史留名，許多我們凡人的考量，一己之私的計算，並不是所有大法官在這世界的做人處事準則。他們也批准了加州的選區重劃，給了民主黨佔便宜的機會，怎麼不說大法官是有政治考量呢？只要不違反憲法，州的主權確定了各州自行劃分選區的權力，這就是大法官的判決原則。不要急著否定最高法院的原則性，你等著看他們怎麼判川普否定「出生即公民」的憲法權利，再來看共和黨怎麼罵最高法院，你就知道這些政治攻防，不過是一場戲，美國憲法還是剛健如山的保護著美國人民。

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」。

現在 AI 做 Vibe Coding 其實很容易，所以很多人會用 PineScript 或者是 MultiCharts 之類的工具去做策略回測。新手做回測時，都會遇到一個核心難題，就是如何避免 over-fitting 。 說實在，不管你選用蒙地卡羅還是 Bootstrap ，核心重點都是 OOS 樣本外測試，差別只在抽樣的方式不一樣。所謂的蒙地卡羅 CV，本質上只是在資料樣本切片時，重複進行多次隨機切片而已。 我認為最重要的是，策略開發出來後，一定要上 Live Trading。 上實盤一個月，比對回測數據。如果你的回測說這個月應該賺 5%，實盤也差不多 5%，那你的策略大概沒問題。如果差距很大，那就是回測有問題。 很多人回測曲線超漂亮，可能原因不是 over-fitting，而是 look-ahead bias ，用了未來的資訊做決策。譬如在還沒收盤的時候，就用了收盤才會知道的技術指標。 這種 bug 比 over-fitting 更難抓，因為回測報告上完全看不出來，只有上了實盤，績效才會現形。 很多在網路上寫量化交易的人，沒有說過自己實盤跑了多久、管多少錢、做什麼市場。曲線貼出來都很漂亮，但全部都是回測。 我們公司的策略已經跑了兩年實盤，只做 BTC ，OKX+Hyperliquid 的 AUM加起來 2000 多萬美金，每小時公布淨值曲線跟倉位紀錄，早期玩量化踩的坑我都踩過了。 如果你剛開始做量化，不小心做出了一個回測可以買地球的策略，先不要太興奮。先上小倉位的實盤，跑一個月，把實盤績效跟回測數據放在一起看。 那個差距會告訴你所有你需要知道的事。