要不是性器合不然早淘汰你… 好不容易約到結果從頭到尾都是我在動 好在他尺寸是真的跟我很合⁄(⁄ ⁄ ⁄ω⁄ ⁄ ⁄)⁄ 自己動很輕易就可以弄到我那個點 我眼神確認過 應該12cm左右 我一直弄到我的點下面一直收縮 不知道是不是因為這樣他很快就出來了 要是可以多撐一下下就好了 #這影片出去會不會一堆死魚找我約# #全程都自己動的女生應該可以娶回家了吧#

比我脑袋都要大的胸！脱下胸罩真的震惊到了主动女上两个大奶子被操一直摇晃不停，后入时候没想到居然全程还是自己动屁股，不仅奶子大屁股还很会妞，真是神仙身材啊！ #巨乳# #女上位# #蜜桃臀#

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今天的所有視頻和花絮都很穿越。 馬斯克坐在人民大會堂宴會廳回覆李老師的推特說自己兒子在學中文。他估計就找了自己的X上最大的中文用戶回覆了一下。X公司的人給他背景知識李老師是誰了嗎？李老師是中國政府做了專案要抓和針對的海外最有影響力意見領袖和反賊啊。真的是破次元了。 然後是習近平帶著川普看中國小孩兒跟北朝鮮人一樣歡蹦亂跳地歡迎他。畫面和北朝鮮民眾一見到金正恩就激動一模一樣。圍觀的所有人包括很多工作人員和記者全程都拿手機拍。也是讓人很穿越。 然後就是雷軍一臉諂媚地去和馬斯克合影自拍。好奇接下來小米公司如何用這張照片。中國技術圈媒體和自媒體的看點絕對是雷總與馬斯克同桌參加人民大會堂國宴。其他的不重要。自high最重要。 然後就是天壇習近平川普二人參觀完了中國安保的人把外媒記者關在天壇一小黑屋一個多小時，理由是總書記還沒走。中國的總書記安保是天字一號人物，中國鐵桶式安保像平時欺負中國記者一樣，欺負美國記者和其他外媒記者。美國記者硬了一下，反覆說他們屬於川普隨團車隊，美國車隊車要開了。然後集體突圍了。這個段落對所有在中國做過記者的人都很PTSD吧。 還有 馬斯克兒子穿個中國馬甲進人民大會堂。川普兒子媳婦在大會堂樓梯上合影。 都是很穿越次元的畫面。 Everything is so surreal. Crazy world.

昨天去酒吧喝多迷迷糊糊带回来的 超级敏感体质 摸一下奶头就竖起来了 说自己好久没做爱了 好家伙开操的时候 全程女上位自己动 潮喷把床单都打湿了 完整内容点击: TG福利频道: #吃瓜# #黑料# #约会# #白虎# #女大# #情趣# #骑乘# #巨乳# #御姐#

Bitget，我的悟道“龙场”！ 我是2024年那波BGB拉盘来的Bitget，那时候我跟大多数人一样玩合约，冲土狗，追热点，钱没赚到，还一天担惊受怕的不行，生怕自己跑慢站岗，生怕合约插针暴仓。 从2020年进圈就差不多过的是这种日子，长期神经紧绷，经常黑白巅倒，熬夜盯盘，整个人都不好了，因为厌倦了土狗跑得快，合约要人命的快节奏游戏，直白说就是亏怕了，后面我的投资策略开始慢慢转变。 第一个转折点发生在BGB 首先被BGB那波10倍拉盘涨服了，每天一睁眼就盈利几十个点，其次也是感受到家印哥的人格魅力，他本身的经历也非常励志，相信华语区冲家印来BG的不光我一个吧？(当然他后面也被很多人骂），另外我觉得一个交易所的平台币，本质上是这个平台的发展红利体现。 Bitget用户在增长，交易量在增长，BGB数量在销毁，它的底层逻辑就在走强，它的价值增长就是必然结果，我觉得价值投资拿拿现货也不错，然后我一番深入了解综合考虑后，做了五年定投规划开始定投，并在推特记录分享，这件事进行了371天并正在进行。 第二个转折点是 AI Agent 比赛 上个月参加了Bitget首届AI Agent 实盘交易大赛。我按最低门槛儿拿了100U进场，全程用GetClaw配置的交易策略，7天后账户变成了 134.16 USDT，以33.66%的收益率拿下最高收益率奖第6名，奖金600u。 而且不用我盯盘，全程都是GetClaw在帮我执行，我只动动嘴调整下止盈啥的。这件事让我第一次感受到：交易原来还可以靠系统，还可以这么简单，原来靠AI Agent也能拿奖。 第三个转折点是开始 build 在此期间，我在了解Gensyn的去中心化 AI 算力，在写KAIO把BlackRock基金搬到链上的逻辑，在计算BGB的挖矿收益，在分享我的创作者收益情况。这些内容都发在我的推特上，哪来这么多时间？拜托，定投玩家最不缺的就是时间！ 做这些不仅仅是为了X涨粉做号，也是因为Bitget给了我一个观察市场的支点，我想把这些思考分享出去，在做X帐户的过程中也享受着定投这种慢节奏投资带给我的学习和成长。 阶段性成果 如今，我坚持执行了371天BGB定投，坚持执行了79天日均198.7条的推特发帖互动，实现了年初决定拿到老马工资的目标，X帐号粉丝即将破万，结识了更多圈内朋友，各项收益也在稳步增长，我能感觉到日子在一天比一天更好，我能感觉到每一天都在肉眼可见的进步，我的人生正在欣欣向荣。 我在Bitget的旅程，不是一个"炒币挣钱"的故事，是一个普通人学着用工具、建立系统、开始 build 的过程；是一个普通人思维由乱到治的转变；也是我确立人生方向的“悟道”历程，而Bitget，就是我的悟道“龙场”。 但这不是结束，这才刚开始，同BitgetUEX一样，明天一定会更美好🔆 写在最后，我最感谢的人是家印哥 @xiejiayinBitget ，我有如今的成绩，我个人可能只占五分功劳，更多的是家印哥一路以来亦师亦友的指教和鼓励，他发现了我，他鼓励着我，让我从一个默默无闻的普通holder，一个蓝v都舍不得开的人，成长为了一个在BGB上具有“相当”知名度的人，成长为了一个有“一定影响力”的KOL，不敢自比千里马，但他对我有“伯乐”之功，也让我明白，你的努力都会被看见，你的付出终将有收获。 #BitgetFanStory# #UEX# @moon_bgb

《行情越差，越要把日子过好》 昨晚带娃回乡下茂名过暑假了，全程约 4 个小时的车程，大家有说有笑，简直像是一个家庭会议。 这 4 个小时里，有一个主题让我非常深刻：每三个人都要找出其中一个人的 10 个优点，在寻找优点的过程中必须举出具体的例子。这个事情做起来非常有意义，不仅让孩子懂得感恩、懂得看到别人的优点，也让孩子懂得了父母的不容易。 第一天回茂名打匹克球，肯定少不了的，晚上 3 个小时连轴转，衣服都湿透了好几件，基本上全程都跟老婆打混双，很多技术今天竟然都用出来了，之前流过的汗水是值得的，很有成就感的那种。 说到匹克球，今天在社群里面有个群友说，每天看我的日记，不是打匹克球，就是在学中医，感觉在享受，这刚好让我回想起来，之前我送女儿去一个培训班，在和老板聊天的时候，老板跟我聊过一个案例。 平时假期老板会带着全家出去旅游，发了图片在朋友圈，结果那个培训机构里有个宝妈，看到老板朋友圈发的照片，就在群里面说，老板是收了他们的培训费去享受了，这事当时在群里闹得挺尴尬的，想想培训机构收了你的培训费，每场培训都有老师负责任地在上课，那人家老板外出旅游，也不耽误你小孩学习，那也是很正常吧，有时候再想想，这宝妈心里面是不是有点扭曲了。 再回想今天群里那个群友说，我现在打匹克球、学中医都在享受，其实我反思了一下，当下这个行情，抽时间锻炼身体、学技能才是对的，而不是去猛冲，因为行情不好，冲得越多，亏得越多，想想六七月份的 AI 标的，比如美光、闪迪这些，都跌了 50% 左右，还有现在玩那些新链的 Meme，哪一个有好结果的，大部分都是亏损离场。 特别在投资领域，不是动得多就赚得多，也不是天天都要去冲各种各样的项目，有时候就是让自己静下来，行情不好就过好自己的生活，锻炼好身体，学学其他的技能，等行情来了，或者某条赛道的趋势来了，我们再转回头来，干进去也是不晚的，只要我们不离开这个赛道，总是会有机会，何必纠结。

身材真的绝。 奶子又圆又挺，皮肤白得发光，腰细到能一把掐住，腿又长又直，站着脱衣服的时候整个上半身一览无余，视觉冲击直接拉满。 约现过程很顺。 提前聊好时间地点，到了直接进状态，没有多余客套。她主动把衣服一件件脱掉，先让你摸、让你看，再自己上手帮你弄硬，全程配合度很高，完全不扭捏。 做爱姿势也很会。 先跪着给你口，舌头又软又会吸；再换她跨上来自己动，奶子随着节奏晃，视觉和触感同时在线；后面又换成后入，腰塌得漂亮，屁股又翘又软，每一下都能顶到最里面。做到高潮的时候身体会抖，叫声又软又骚，结束后还主动帮你清理。

Vizuara AI Labs 联合创始人、MIT 博士 Raj Dandekar 花 252 美元租一张 H200，从零预训练了一个迷你版 Kimi，把官方代码训不动的坑也一条条写进日志。 《预训练一个迷你 Kimi K3》 《Pretraining a Mini Kimi K3》是一本免费电子书，作者 Dr. Raj Dandekar 是 Vizuara AI Labs 的联合创始人，专门教人从第一性原理构建 LLM。全书是一份完整的预训练工作日志：单张 H200 上花 252.35 美元、喂 50 亿 token，从零预训练出一个 10.2 亿参数的 Kimi K3 复刻版（激活参数 1.45 亿）。 全书 30 个章节、179 张图，约 5 小时读完。开篇把 Moonshot 官方 K3 的配置逐行拆解，再讲缩小的算术：怎么把一个 2.8 万亿参数的模型缩到一张卡能训，而不缩成另一个模型。注意力堆栈（9 层 KDA + 3 层 MLA）、top-6 路由的 MoE、参数计数都单独成章。 数据部分也不省：1048 亿 token、六个来源的语料，训练前用 13-gram 匹配对 8 个 benchmark 做去污染，shard 格式支持中断后从断点续训。 最值钱的是它记录失败。Moonshot 发布的代码有 4 个未文档化的问题，直接跑不起来，作者写了一个绕开它们的训练循环；MoE 的 router 到第 20 步已经杀掉了 94.5% 的专家；跨卡训练还有 3 个不崩溃但悄悄出错的分布式 bug。 提速部分像一份实验笔记：16 次提高 MFU 的尝试只有 3 次成功，失败的那 13 次也原样写下，包括两个反直觉的结果——FP8 和换更大的 GPU 得分反而更差（0.19x）。 全程有数字：loss 从 12.10 降到 2.62，24 次跨训练过程的 benchmark 评测，最后一章直接回答"252 美元到底买到什么"。 适合想自己预训练 MoE 模型、或想弄懂 K3 / DeepSeek 这类架构的人。免费在线阅读，无需付费： 原文： #KimiK3# #MoE# #Pretraining#