FOCS 101 就在婚礼前夕，她受到了她憎恨的前男友的威胁……尽管她很不情愿，但新娘还是选择了被灌精，而不是她的未婚夫_末广纯 @jmlt8com 假面论坛

《focs-261》一位美丽的护士被要求在医院协助她讨厌的前男友。尽管她已经订婚，但她还是无法抗拒男人鸡巴的污秽，最终与他发生了长达三个月的性关系。静香

Does this outfit really look "professional" enough for the class? Stop staring at me and stay focus to the lesson you naughty! 😳💢 Privaty Sharp Lesson is on Pa./tinyasa 
这身衣服在课堂上真的够“专业”吗？别再盯着我看了，快给我专心听课，你这个调皮鬼！😳💢 この格好、本当に授業用として「プロフェッショナル」に見えてるかしら？…ちょっと、こっちをジロジロ見ないで授業に集中しなさい、このお仕置きが必要な分からず屋！😳💢 #nikke# #NikkeGoddessofVictory#

马斯克今天宣布收购cursor，openai发布codex新版向开发者倾斜，加上之前的anthropic focus企业用户大科技，GLM变相涨价限制普通用户倾向开发者。。。 这些种种行为说明通过代码生成能力不断提升而实现模型领先甚至agi已经成为了更广泛的市场玩家的共识 这是目前最优训练路径的选择。 相比自然语言，代码具备三个关键优势： 一是强可验证性，能否运行、是否通过测试，都提供了极高质量的反馈信号； 二是天然结构化，语法、逻辑、模块化组合，本质上是对人类思维过程的压缩表达； 三是任务复杂度高，天然包含多步推理、状态管理和调试迭代。这使得模型可以在“写代码—运行—报错—修复”的闭环中持续自我强化，这一点极其接近真正的智能系统。 因此，行业并不是在押注“写代码”这个应用本身，而是在利用代码这个环境，训练模型的推理能力、问题分解能力以及迭代能力。代码只是载体，目标是让模型具备工程师级别的解决问题能力。这也是为什么在传统 scaling law 边际递减的背景下，代码成为新的增长引擎：它提供了更密集、更可靠、更可自动化的训练信号，同时也具备清晰的商业化路径。 但代码并不是终点。它的局限同样明显：完全规则化、缺乏物理约束、偏符号系统。这意味着，仅靠代码路径，很难解决现实世界中的不确定性、噪声和复杂环境问题。 于是杨立坤的第二条路径也收获了不少市场关注：把模型放入“有反馈的现实系统”中。核心不是机器人本身，而是构建一个类似代码环境的闭环——决策、执行、反馈、修正。 这条路径同样具备闭环能力，但在可规模化上受限于物理世界，无法像代码那样高速扩张。但它的价值在于，它更接近真实世界，也更接近AGI所需要的“行动能力”。如果说代码路径训练的是“如何思考”，那么现实闭环路径训练的是“如何行动”。 最终的形态，很可能是两条路径的融合：代码能力提供“思考”，现实闭环提供“行动”，共同构成真正的 agent 系统。这也是当前从“模型”向“系统”的转变核心。AGI的路径很可能会是：先在代码中学会思考，再在现实中学会行动。

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和Quant Alex @StochAlex07 讨论： SABR Theta与Spot Theta+Vol Theta+Cross Theta的异同与应用，以及SABR模型自洽性分析。 **English Summary of the Chat** **SABR Theta vs Spot Theta + Vol Theta + Cross Theta** The conversation between **Alex Wu** (white bubbles) and **Jeff Liang** (green bubbles) is a technical discussion focused on **SABR Theta versus Total Theta** (i.e., Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta), model self-consistency, PDE residual, and the correct definition of SABR Greeks. ### Key Points Discussed: 1. **SABR Gamma = Spot Gamma** (first major question, raised by Jeff) Jeff asked whether SABR Gamma (\(\partial^2 P / \partial F^2\)) is identical to Spot Gamma and whether it includes the dependence of \(\sigma_B\) on \(F\). He also provided the full chain-rule expansion of SABR Gamma in terms of Black-76 Greeks. Alex confirmed the understanding and **later affirmed in code** that this is exactly how SABR Gamma is implemented in their system. 2. **SABR Theta vs Total Theta and Model Self-Consistency** (main topic, led by Jeff) Jeff shared a clear 3-point understanding: - SABR Theta is computed directly via the SABR approximation formula to obtain \(\sigma_B\), then applying the Black-76 chain rule: \(\partial P/\partial t =\) BS_Theta(\(\sigma_B\)) + BS_Vega \(\cdot \partial\sigma_B/\partial t\). - Total Theta is the exact decomposition from the SABR PDE (Spot Theta + Cross Theta + Vol Theta). - When the model is **fully self-consistent** (Residual = \(\partial P/\partial t + \mathcal{L}P = 0\)), SABR Theta = Total Theta; otherwise the difference is the unexplained PnL caused by the approximation error in the Hagan formula (especially pronounced in long-dated, high vol-of-vol, or high-skew options). 3. **Practical Implication – Theta Decomposition Decision** (comment by Alex) Alex noted that whether to perform Theta decomposition depends on the risk-management approach: - Without decomposition → use SABR Gamma vs. dP/dt. - With decomposition → SABR Gamma maps to Spot Theta, Vanna to Cross Theta, and Volga to Vol Theta. **Overall Tone**: The discussion is highly technical and collaborative. Jeff drives the conversation by asking clarifying questions and presenting a well-structured 3-point summary of his recent study. Alex provides confirmations, practical insights, and code-level validation. Both participants demonstrate a strong command of SABR model nuances, particularly the relationship between approximation error, PDE residual, and real-world risk management.