做爱时真正拉开差距的，往往不是体位有多花，而是细节有没有做到位：对方身体有没有被充分唤醒、刺激有没有对准敏感点、节奏有没有跟着反应走。 先把基础摆正 开始前先确认双方都想做、都愿意被碰到哪里。做的过程中持续看反应：呼吸变急、腰往前送、发出声音。通常是“继续或加重一点”；身体躲开、皱眉、突然安静，就要立刻减轻或换方式。润滑液比只靠唾液更稳，尤其是手、口、抽插时间一长的时候。 前戏：别急着进去 用10到20分钟把身体先热起来，后面会轻松很多。从亲吻、颈部、锁骨往下，手掌而不是指尖先大面积抚摸。胸部不要一上来就拧乳头：先用手掌包住乳房由外向内推揉，等乳晕和乳头变硬、充血，再用指腹打圈或轻轻捻。嘴巴跟上时，先含乳晕再含乳头，舌头绕圈、轻吸，两边轮流，避免一边吸太久发麻。 同时用另一只手或大腿去碰对方大腿内侧、会阴或阴蒂/阴茎根部，让刺激叠加，而不是单一部位死磕。 口活：深度和变化比“猛”更重要 含住龟头时先用嘴唇包住牙齿，舌头贴着冠状沟转圈，再顺着茎身舔到根部，把整根舔湿。一只手可以同时握住根部或揉龟头、刮马眼。深喉不是每次都要一口气到底：先适应深度，顶到喉咙时停一两秒，让喉咙收缩去裹住，再退出。退出后用舌尖抵住马眼打转或来回刮，再重新含入，节奏可以快慢交替。 对方快到的时候，不要突然加快到失控，而是保持刚才让对方最有感觉的那个深度和吸力，用手配合根部，往往比一味加深更稳。 进去之后：节奏比幅度重要 刚进入时先慢、先浅，等对方适应再加深。抽插不要从头到尾一个速度：可以九浅一深，或连续深顶几下后停在最里面研磨。女上时对方容易自己找角度，你可以用手托臀或玩胸；后入时一只手绕到身前揉胸或按阴蒂；侧入适合持续抽插的同时用手照顾前面。 抽插过程中空出来的手不要闲着：揉胸、拨阴蒂、握住阴茎根部、或按对方小腹，很多时候比单纯加快速度更能把快感推上去。 高潮前后怎么处理 快到时对方常会夹紧、腰发颤或发出更急的声音，这时保持原来有效的刺激，不要突然换花样或猛加速。如果是想延长，可以减慢、退出一点、改用手或嘴过渡几秒再进入。射精或高潮后敏感度会骤升，先放轻、放慢，问一句要不要继续，再决定是停还是换轻柔的爱抚。 几个容易忽略的点 •体位换了，刺激点也会变，进入后先试探角度，找到对方最有感觉的那一下再重复。 •声音、呼吸、肌肉收缩都是信号，比对方口头说“还好”更及时。 •做完不要立刻翻身睡觉：简单的亲吻、拥抱、擦拭，会让整场体验更完整，也更容易下次还想做。 这些技巧的核心就一条：把对方的身体反应当成实时反馈，而不是按自己脑子里的“应该怎样”去执行。同一套手法，用在不同人、效果都会不同，所以每次都从轻、从慢开始试，对了再进阶。

我加入了 Ritual Ambassador Program，成为 Season 1 Cohort 的 25 位大使之一 ❖ 近一年我写得最多的方向是 AI Agent，项目也参与了很多，两个感受 第一个，Agent 的能力增长速度远远超过了链发展的速度，现在绝大多数链上 Agent 调用流程都非常复杂，合约想调一次模型，得先出链走预言机，再过一次跨链桥，然后等结果回传 第二个，现在的 Agent 手上没有钱，钱包和私钥都握在人类手里，Agent 只能出主意，真正签名执行的还得是人，所以现在的 Agent 更像是顾问，离独立的经济体还差得远 所以我一直有个想法：能不能把 AI 推理直接搬到链上，再给 Agent 自由支配资金 Ritual 协议层就完美解决了这两件事 合约通过预编译直接调用模型，推理、数据、结算发生在同一笔交易里，不经过预言机，也不需要跨链桥，而且支持的不只是文本，图像、音频、视频的推理都有原生预编译 同时，Agent 在 Ritual 上是一等公民 通过 RitualWallet 和 DKMS，Agent 持有自己的私钥和钱包，可以独立管理资金、做决策、发起交易，全程不需要人类在中间代签 协议层还内置了调度器，Agent 能按自己的节奏行动，不依赖链下的定时任务 市面上给链接 AI 外挂的方案挺多的，Ritual 这种从协议层长出来的架构，我更愿意花时间研究 已经很久没做过项目的大使了，Ritual 无论是技术架构和愿景都深深的吸引了我，欢迎更多 Builder 加入❖

7月23日，在美国费城国际数学家大会上，两位中国籍数学家王虹与邓煜，同获“数学界诺贝尔奖”菲尔兹奖。 这是中国籍数学家首次获此殊荣，王虹同时成为该奖设立90年来，第三位女性得主。 邓煜1989年生于广东深圳，17 岁时摘得国际奥数金牌并保送北大，大二转学麻省理工，是十年难遇的竞赛体系下诞生的少年天才。 他在围棋领域也展现出很高天赋，甚至一度考虑过走职业围棋道路。 邓煜在科研低谷期，很长一段时间没有优秀产出，面对华尔街机构抛出的数倍高薪橄榄枝，曾跑到海边认真思考了两天，一度认真考虑进入金融圈。 直到 2018 年，他终于获得南加州大学的正式教职，这才彻底放弃了转行的念头，选择继续留在学术界深耕数学研究 王虹1991年生于广西桂林平乐县，父母均为乡镇教师。 16 岁因高考分数不够被地空学院录取，大二才转系进入数院，既没参加过奥数也从未被视作顶级天才，依靠长期的韧性完成了厚积薄发。 2011 年，从北大数院毕业后，王虹赴法国读硕。 在法国巴黎综合理工学院读研期间，王虹因对自身能力产生怀疑，一度离开数学圈，进入建筑事务所实习了整整半年，直到赴麻省理工读博前才彻底回归数学。 她后来半开玩笑地回忆这段经历，称“发现建筑也挺难的，于是又回来做数学”，最终确认了自己对数学的偏爱。

视频提示词： 10 秒，9:16 竖版，真实室内网球运动抓拍 × 高级体育 Editorial × 清新蓝白色调。 人物、五官、身材、发型、服装、网球拍、室内蓝色硬地球场与参考图保持一致。18–22 岁明确成年的漂亮东亚女性，黑色超长直发，白色空顶帽与蝴蝶结，浅天蓝色细吊带运动上衣 × 同色多层荷叶网球短裙，白色网球拍。全程不说话，主要展示真实连续的网球运动状态。 0–2 秒：预判准备 人物正面低重心站立，双腿自然分开屈膝，身体微微前倾，双手持拍在身前，小碎步快速调整位置，目光始终追踪侧方来球，头部与肩膀自然跟随球移动。 2–4.5 秒：快速移动接球 突然向左侧快速跨步冲出，前脚落地制动，后脚迅速蹬地，身体横向拉开，右手将球拍向前伸出完成一次快速截击。网球从侧前方高速进入画面，接近拍面瞬间产生轻微运动模糊，长发和荷叶裙随加速明显向后甩动。 4.5–6.5 秒：回位调整 击球后身体自然收拍，连续两到三次轻快交叉步回到场地中央，边移动边回头确认下一颗球的位置。镜头轻微跟随人物移动，捕捉背侧 3/4 角度，头发持续晃动，裙摆随着步伐自然弹动。 6.5–10 秒：低位极限救球 发现远侧低球后迅速再次启动，大幅度侧向跨步，重心快速下降，一条腿深屈支撑，另一条腿向侧后方充分伸展，身体压低向前探出，球拍贴近地面向前伸展，在网球即将落地前完成低位救球。击球瞬间身体保持真实运动惯性，头发向一侧甩动，裙摆明显扬起，随后身体顺势开始回收重心。 镜头以 50–85mm 体育抓拍感为主，轻微手持跟拍与横向移动，偶尔低机位追随脚步，但不要频繁切镜。保留真实速度变化、起步加速、急停、蹬地、重心转换、衣料与发丝惯性。人物动作必须符合真实网球运动逻辑，双脚始终有清晰支撑关系，手腕、手肘、肩膀和球拍方向自然，禁止滑步漂移、肢体扭曲、手指异常、球拍穿模。 整体强调：启动爆发力、脚步调整、侧向移动、接球瞬间、低重心救球、发丝与裙摆动态，呈现像职业摄影师在场边捕捉到的一段真实网球训练高光。

腾讯 @TencentHunyuan HY3的正式版来了！ 4 月底发布 Hy3 preview 后，混元团队在 50 多个业务中获得了广泛的反馈，修复了各种体验问题，进一步提升了后训练的质量和规模。 今天正式发布的Hy3，它展现出显著强于同尺寸模型的智能水平，并比肩更大尺寸旗舰模型的效果，大幅提升了在各类产品和生产力任务中的实用价值。 更强大的智能体能力Hy3 基于 preview 版本进一步提升了后训练数据的质量和多样性，扩大了 RL 算力规模，在推理、智能体、长上下文等任务上显著进步，取得了比肩国内外更大尺寸旗舰模型（参数规模往往是 Hy3 的 2～5 倍）的效果。 Hy3 在软件开发、办公生产、金融建模、前端设计、游戏制作等生产力任务上的进步尤其显著，可以成为高性价比的可靠选择。在内部组织的 270 位专家基于真实工作的模型盲测中，Hy3（均分 2.67 / 4）展现出优于 GLM5.1（均分 2.51 / 4）的表现，尤其在前端、数据与存储、CI/CD等类别优势显著。 我们都知道模型的实用体验不完全与榜单成绩挂钩。 所以基于广泛的用户反馈和分析，团队定位并优化了一系列体验向能力，获得了产品侧一致且积极的评价： 输出格式和工具调用稳定性：  正式版显著改善了一系列基础底线问题，确保模型在各种工具设置和输出要求下达到生产级标准，工具调用的错误恢复能力和效率大幅提升。另外，Hy3 还增强了跨脚手架泛化性，不同脚手架（如 Codebuddy、Cline、KiloCode）在 SWE Bench Verified 上的分数标准差控制在 4 个百分点以内。 知识常识和抗幻觉能力：  内生知识和外部幻觉问题相互关联，且对于真实体验至关重要。基于“有依据才回答、无依据明示缺失，多来源信息不乱拼，数据和状态不乱编”的理想态，团队进行了细粒度的数据清洗和训练约束。在基于真实产品的内部评测中，Hy3 的幻觉率从 12.5% 降至 5.4%，常识错误率从 25.4% 降至 12.7%，显著改善了“张冠李戴”、无中生有、逻辑矛盾等问题。 复杂上下文承接与多轮意图保持能力：  Hy3 在 SFT 与 RL 阶段联合优化了指代消解、省略还原及多轮约束继承等业务痛点问题，内部评测的多轮问题率从  17.4% 降至 7.9% 。同时 Hy3 在长对话理解基准中取得显著跨越（如 MRCR 从 42.9% 升至 75.1%），整体输出更加精炼的同时确保复杂意图在长程交互中不衰减、不跑偏 Hy3 已以 Apache 2.0 协议在 GitHub、HuggingFace、ModelScope、GitCode开源。 得益于一系列软硬协同的优化，也进一步降低了 Hy3 在腾讯云的 API 价格及在 WorkBuddy 等产品上的使用成本，让混元模型普惠更多用户和场景。 Hy3 API 价格（每百万 Tokens） 输入1 元 输出4 元 输入（命中缓存） 】 0.25 元 从 1 月底重建基础设施，到 4 月发布 Hy3 preview，再到今天迭代升级 Hy3，团队用不到半年跑通了从底层基建到产品落地的完整研发链路。 但这只是一个起点，还有很多问题需要解决，混元的重建和进步才刚刚开始。

【国台办谈台湾艺人曾沛慈《乘风2026》夺冠：大陆舞台和机遇大，中国官媒力推】7月2日，国台办例行记者会上，有记者提到台湾艺人曾沛慈在《乘风2026》节目中夺冠。 国台办发言人朱凤莲表示，参加《乘风2026》的5位“台湾姐姐”，不仅带来了各具特色的舞台表演，也以勇于突破自我的风采打动两岸观众。 她表示，大陆之“大”，在于舞台之大、机遇之大。大陆经济、文化、教育、科技、体育、卫生等事业的发展，为台湾同胞施展才华、实现梦想提供了大舞台和大机遇。大陆热忱欢迎广大台湾同胞来发展、圆梦，“与时代同频，与祖国同行”。

基于当前时点（2026年9月）的估值数据，我分别梳理了过去5年和8年维度的高位与低位行业，并给出相应的未来判断。 近5年维度（截至2026年8月） 高位行业（5个）： 1. 电子（半导体）：PE和PB均处于历史85%分位以上，科创50整体PE分位达92%。判断：产业趋势（AI算力、国产替代）依然支撑高估值，但短期交易拥挤，波动会加大，更适合作为长期配置而非短期博弈品种。 2. 通信：PE、PB均处于历史85%分位以上，融资净流入居前。判断：与电子逻辑类似，算力基建的确定性高，但估值已充分反映预期，需关注业绩兑现节奏。 3. 自动化设备：PE处于历史85%分位以上。判断：受益于制造业升级和机器人产业趋势，但需警惕下游资本开支放缓的风险。 4. IT服务：PE处于历史85%分位以上。判断：AI应用端落地的预期推动估值，但盈利模式尚不成熟，估值与基本面的匹配度较弱。 5. 基础化工：PE五年分位达92%，PB分位约68%。判断：部分细分领域（如新能源材料）有景气支撑，但整体估值已偏高，需精选个股。 低位行业（5个）： 1. 食品饮料：PE五年分位仅3.1%，PB分位0.37%，处于历史极低水平。判断：基本面疲软是主因，但估值已充分反映悲观预期。若消费复苏信号出现，具备较大的估值修复弹性，属于典型的左侧品种。 2. 非银金融（证券/保险）：PE/PB均处于历史15%分位以下，证券龙头PE分位仅4.95%。判断：与市场活跃度高度相关。当前估值隐含了极度悲观的情绪，一旦市场风险偏好回升，弹性较大。 3. 交通运输：PB五年分位仅1.07%。判断：部分细分（如航运）受地缘和运价波动影响，但整体估值极低，安全边际较高，适合防守型配置。 4. 家用电器：PB五年分位仅9.05%，PE分位62%。判断：PB极低而PE中等，说明盈利能力尚可但净资产回报预期被压制。以旧换新等政策若发力，有修复空间。 5. 医药生物：PB五年分位20.79%，PE分位66%。判断：内部严重分化。中药、医疗服务等细分已跌至低位，但创新药等仍不便宜。需自下而上选股，整体板块性机会尚不清晰。 近8年维度（截至2026年8月） 高位行业（5个）： 1. 半导体：十年PE分位达99.42%，PB分位99.34%，处于历史绝对高位。判断：这是本轮资本开支周期和国产替代共振的结果。中长期逻辑坚实，但当前位置需要以时间换空间，短期追高风险大。 2. 电子：十年估值分位处于96%以上。判断：同半导体，板块整体处于高估区域，内部会从普涨转向分化，关注有实际业绩支撑的细分龙头。 3. 建筑材料：PE十年分位92.81%，PB分位3.47%。判断：PE高企源于盈利下滑导致的“被动高估”，PB才是真实反映——地产链的拖累尚未结束，估值修复需等待基本面拐点。 4. 通信：十年PE分位处于90%以上。判断：与5年维度逻辑一致，算力叙事是核心驱动，但高估值意味着对利空敏感。 5. 国防军工：十年估值分位较高，同时具备低PB与高ROE的特征。判断：估值不低但盈利质量尚可，属于“贵但有道理”的类型。地缘政治和订单节奏是核心变量。 低位行业（5个）： 1. 食品饮料：十年PE分位仅15.44%，PB分位更低。判断：长周期的估值底部区域。消费降级和人口结构变化压制了长期预期，但龙头公司的现金流和分红能力依然优秀，适合长线资金逐步布局。 2. 非银金融：十年估值分位处于极低水平，非银金融同时满足低估值与高盈利（ROE）的条件。判断：长周期看，这是“赔率与胜率”组合较优的方向。金融供给侧改革和资本市场定位提升是潜在催化剂。 3. 交通运输：十年PB分位极低，属于典型的低估值板块。判断：与经济周期强相关。在经济复苏早期，该板块往往有较好表现，当前是低位埋伏的窗口。 4. 房地产：PE十年分位98.34%，但这是盈利萎缩导致的失真数据；PB分位约32%，处于低位。判断：估值低位但基本面风险未出清。政策博弈价值存在，但长期投资逻辑已发生根本变化，仅适合高风险偏好的交易型资金。 5. 商贸零售：PE十年分位98.91%，PB分位25.5%。判断：与房地产类似，PE高企是盈利下滑的被动结果。零售业态变革剧烈，传统商超承压，但部分新零售和折扣店模式可能有结构性机会。

巴菲特和芒格在同一个群里帮你选股，这事儿现在被人在 GitHub 上实现了。 这个叫 ai-hedge-fund 的开源项目在 GitHub 上暴涨到了 6.2万+ Star。开发者把巴菲特、芒格、西蒙斯、塔勒布等 12 位顶级投资大师的策略直接封装成了 AI Agent，甚至还配了风控经理和投资决策委员会。项目基于 MIT 协议开源，完全支持本地部署和自建回测。 大师组团开会：12 个 AI 大师智能体共同分析同只股票并展开辩论 全流程模拟：自带回测与风控模块，先看收益曲线再考虑出招 模型门槛极低：原生支持 DeepSeek、OpenAI、Anthropic 等 13 种大模型 API 开箱即用：终端一行命令拉起，还能用 LangGraph 自定义你的智囊团 🔗 项目地址：

很少能在一个 Crypto 项目活动里看到这种阵容。 刚刚刷到今年的 Injective Summit 回顾视频，4 位美国国会议员参与讨论美国金融竞争力、CLARITY 等法案，以及 Onchain Finance 的发展方向。 这次峰会释放了一个重要信号： RWA 和链上金融正在从 Crypto 行业内部的技术叙事，逐渐进入政策与监管层的正式讨论。 过去市场聊 RWA，重点一般都是哪些资产可以上链。 但当规模真正扩大后，更关键的问题会变成： 如何确认资产所有权？ 如何维护持有人记录？ 如何分红、投票和完成合规结算？ Injective 最近的动作，基本都围绕这条链路展开。 // 首先是监管层面的铺路。 在美国，Injective 正在尝试进入传统证券市场的关键环节，向 SEC 申请成为 Transfer Agent。 在欧洲，Injective 则通过 MiCA 白皮书，主动说明网络和 INJ 在欧盟监管体系中的定位。 这两个地区的布局，并不是在重复做同一件事。 美国方向更偏向传统资本市场基础设施的接轨，欧洲方向则是在为网络和代币建立更明确的监管解释空间。 两者共同指向一个目标： 让 Injective 不只是承载 RWA 交易，而是有机会进入资产发行、登记、结算和流通的完整流程。 // 不过，监管路径解决的是合规问题，真正要让资产在链上运转起来，还需要对应的产品工具。 Injectiv 上周发布了 Injective Mint 产品，可以理解成是一套链上资产发行工具箱，把资产创建、规则设置、合规要求和后续流通放进同一套系统里。 对于机构来说，真正需要的通常不是简单的发一个 Token，而是确保这个 Token 背后的权利关系、转让限制和交易流程，都能被清楚执行。 // 最后是，交易渠道、用户和流动性。 7月中旬，INJ 上线 Robinhood 并开放交易。 Robinhood 面向的是美国主流零售投资者，用户群体和传统 Crypto 交易所并不完全重合。 INJ 上线后，相当于获得了一个更合规、更大众化的触达渠道，也让 Injective 的叙事有机会从币圈用户进一步扩展到传统投资者。 // 所以，Injective 当前的路径逐渐清晰： 政策讨论提供方向，监管布局降低接入阻力，产品负责资产落地，主流平台负责引入用户和流动性。 我个人觉得，CLARITY 等法案不会让 RWA 一夜之间爆发，但它们正在改变这个赛道的竞争标准。 未来真正有机会吃到制度红利的项目，不能只强调性能和上链资产数量，还需要同时具备监管接口、发行工具、结算能力和流动性入口。 从这次 Summit 释放的信息来看，@injective 正在争取的，也不只是「RWA 公链」这个标签。 它更希望成为传统资本市场进入 Onchain Finance 时，可以直接使用的一套基础设施。 @ericinjective @InjectiveLabsCN