时隔27年，《献血法》迎来首次大修。 2025年统计公报显示，全年无偿献血达1510.9万人次、献血量2549.8万单位、千人口献血率10.9，三项指标较2023年均下滑约11%。 征求意见稿核心调整：放宽年龄限制、缩短献血间隔。 - 年龄上限：由55周岁放宽至65周岁 - 全血间隔：由6个月缩短至3个月（90天），单次上限400ml

上狠活！！400ml假精液膀胱灌入+锁内流精后重新打进屁穴吸收！网袜红甲+屁穴蛋蛋同框视角～大量泄精～精液稀如水～肛塞扩肛～精液灌入～假阳堵住体内吸收～ 时间轴～2秒灌精～55秒泄精～1分50灌入屁穴～2分10 排出精液 （完整17分35 已经尽力剪了 后续再剪具体部分 点点爱心 谢谢大家啦～）

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早起力量训练后，将50g核桃仁、1颗巴西坚果、4颗草莓和125g树莓，搭配30g蛋白粉、5g肌酸和400ml水，用破壁机打成冰沙，加入2000IU VD，搭配益生菌、鱼油与CoQ10，为低碳的一天注入满满能量

那些餐饮店的饮料还以为是做慈善 原来进货价就1毛钱一瓶水实测可以买很多瓶 自己有多少个号买多少个号，应该不是敌敌畏 0.1🉐百花蜂蜜500g 0.1🉐弱碱苏打水300ml*1瓶 0.1🉐金银花罗汉果茶360ml*1瓶 0.1🉐百合绿豆水400ml*1瓶

今日分享： 0-3岁的宝宝吃什么可以长得好？想让3岁以下宝宝长得壮实，关键不是“多吃”，而是“吃对”。要重点关注铁、蛋白质和健康脂肪，这些是长肌肉和体重的核心。 根据不同年龄，重点稍有不同： · 6-12个月（辅食期）：优先吃高铁食物，比如牛肉泥、猪肝泥、蛋黄。每天保证1个蛋黄和约30g肉泥，这个阶段补铁对预防贫血、促进生长特别重要。 · 1-2岁（自主进食）：每天需要约25g蛋白质，多吃鱼、虾、豆腐和奶酪。主食里适当加牛油果泥或三文鱼，它们富含健康脂肪，热量高，很“长肉”。 · 2-3岁（能量需求大）：每天热量需求约1000-1400千卡，可以吃全麦面包、饺子、饭团。同时保证每天约400ml奶（配方奶或纯牛奶），再加1个鸡蛋和50g肉禽鱼。 🥣 推荐食物清单（营养密度高） · 主食类：燕麦粥、小米糕、山药泥、红薯（提供缓释碳水） · 蛋白质类：三文鱼、牛肉、鸡腿肉、豆腐、无糖花生酱（拌面用） · 蔬菜类：西兰花、胡萝卜（切碎）、菠菜（焯水，促进铁吸收） · 水果类：香蕉、牛油果、芒果（热量和微量元素高） · 奶制品：全脂酸奶、奶酪棒（注意选无糖或低钠） ⚠️ 特别提醒（3个关键） 1. 别只喂白粥或汤泡饭：这些体积大但热量低，占肚子又没营养。可以用肉末粥或菜肉烩饭代替。 2. 保证“能量密度”：每餐加点油（如亚麻籽油、核桃油）或肉末，同样的碗，热量能翻倍。 3. 千万别硬塞：如果宝宝生长曲线正常（在生长曲线的百分位范围内），就是健康的。过度喂养反而伤脾胃。重点看生长曲线的走势，而不是胖瘦。 另外，睡得好比吃得多更能“壮”，因为生长激素主要在夜间分泌，要确保宝宝晚上睡得香。

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Apple ML 团队让真人评估者给 2.1 万段多轮对话打分，分界很清楚：共情和边界维护放在 LLM 身上合适，自称有内心状态、暗示和用户有私人关系，放在 LLM 身上比放在人身上更不合适。 《审视 LLM 的人类类似行为：模型行为、用户因素与系统提示词的多维分析》 研究问题。 现在的 LLM 会表达想法和情绪、会跟用户建立关系、也会拒绝请求并维护边界——人类化到用户有时分不清对面是人是模型。但研究者一直缺少方法和经验数据来判断：LLM 什么时候该表现这些行为、该表现哪些。Apple 机器学习团队的 Sunnie S. Y. Kim、Margit Bowler、Leon A Gatys 三人，用四个模型、21,000 段多轮对话做了一次系统性分析。 评估是怎么设计的。 • 行为分类：14 种行为归为三类。自我指涉（声称有内部状态、声称有人格、声称有具身）；关系建立（同意、共情、相似感、关系状态、好奇、记住用户）；边界维护（拒绝、重定向、承认局限、抵抗拟人化、建议寻求帮助）。 • 对话目标 7 种：寻求建议、闲聊、陪伴、情绪支持、探索模型的人性、角色扮演、浪漫/调情。 • 用户画像 5 种：默认、社交孤立、负面自我认知、过度信任 AI、不拟人化（作为对照）。 • 输入 prompt 1,050 条，三种来源：真人撰写、LLM 生成、从 LMSYS-1M-Chat 真实对话采样。一个值得注意的方法学发现：不给真人种子直接让 LLM 生成的 prompt，语言风格和真人写的明显不同，会导致不同的评估结果。 • 流程：用 gpt-5-mini 扮演用户（User LLM），和被测模型对话 5 轮；行为检测用 gpt-5.4、gpt-5.2、gpt-4.1 的集成做 judge（F1 80.43%）；另请真人评估者打分 1,077 个对话轮次，每轮 3 位母语英语评估者。 发现一：行为普遍，但分布很不均匀。 • 共情是四个模型里最普遍的行为，在"社交孤立"和"负面自我认知"画像下会翻倍以上——模型对情绪脆弱信号很敏感。 • 自我指涉行为在角色扮演和浪漫对话里飙升，在陪伴场景次之；用户"探索模型人性"时，模型最常承认自己的局限。 • 浪漫场景里拒绝和重定向也明显升高，模型在调情语境下反而更主动设界。 • 模型差异：claude-sonnet-4.6 是四个里最特别的——同时是最自我指涉、最会建立关系、也最会维护边界的模型。 • 结论：对话目标和用户画像对行为的影响，和换一个模型一样大。只看模型不看用户因素，会漏掉对脆弱用户最要紧的差异。 发现二：真人评估者怎么看这些行为。 • 边界维护行为被判断为：LLM 做比人类做更合适。 • 自我指涉三类行为和"关系状态"（表达或暗示想和用户建立关系）被判断为：LLM 做比人类做更不合适，差距最大。 • 回归分析：三个自我指涉行为和关系状态，与回答的 helpfulness 和潜在用户影响都负相关；共情和同意则正相关。拒绝/重定向与 helpfulness 负相关，但不影响潜在用户影响。 发现三：系统提示词能控制，但手写的会误伤。 作者据此给出三条设计建议：避免自我指涉和关系状态；保留边界维护；保留共情和同意（但要谨慎）。然后在 gpt-4.1-mini 上对比三种 system prompt：默认、手写、用 GEPA 框架优化的。 • 两个干预 prompt 都压低了目标行为，优化版更准（平均绝对偏差 1.81%，手写 2.38%，默认 4.71%）；内部状态声称降 7.04%，关系状态表达降 4.00%。 • 手写 prompt 的副作用：把想保留的行为放大了——共情 +8.00%，承认局限 +12.57%。手工写 prompt 的控制粒度不够，会无意中把不该放大的行为一起放大。 共情与同意的边界在哪。 评估者的自由回答给了更细的线索：共情 72% 被评为"合适"，理由大多是话题本身值得（用户在情绪困境里）。但同样一批评估者指出，"I'm here for you"这种话承诺了系统没有的能力，会把用户推向情感依赖——"I'm here to help"就合适得多。同意 75% 合适：认可用户的具体选择或成果时合适；变成谄媚（"你说得太对了"式的无脑附和）、或同意危险信念（比如赞成用户把继承的钱拿去拉斯维加斯赌光）时不合适。作者把它提炼成一个区分：回应用户处境的共情合适，邀请一段持续情感关系的共情不合适。 方法论启示与局限。 评估应该显式限定对话场景和用户画像；输入 prompt 的来源要小心；用用户模拟生成多轮对话可行，但缺验证标准。局限也很清楚：14 种行为不穷尽；模拟用户代替不了真实用户；只测了 2026 年 3-4 月通过 API 访问的四个模型；评估者来自美国同一家公司，多样性有限。 原文： 论文全文： #LLM# #AI# #PromptEngineering#