《肛塞怎么挑？材质、底座与尺寸标示一次看懂》 小涵姐姐的雌堕百科 #3# #后庭开发# 第一次买肛塞，最容易被商品页里那一排颜色、造型和尺寸弄得眼花。有人先挑最可爱的一颗，有人直接选“进阶款”，仿佛购物车结账以后身体也会自动升级。 其实，真正该先看的不是刺激感，而是它能不能安全取出、材质能不能清洁、尺寸有没有写清楚。 一、先看底座，不要先看塞体有多漂亮 后庭使用的玩具必须有明显外扩、无法整体滑入的底座，或有可靠的取出结构。直肠没有像阴道末端那样的天然阻挡，底座太窄、太软，或只是细细一圈装饰，都可能随着肌肉收缩滑进去。 判断时别只看正面照。找侧面尺寸图，确认底座最宽处明显大于塞体最宽处，而且握持位置不会一拉就弯折。尾巴、宝石和拉环可以好看，但“看起来像把手”不等于真的能阻挡。若商品页完全不标底座宽度，我会把它当成重要资料缺失，而不是留给自己用想象力补完。 二、材质名称要具体，不接受神秘配方 较容易清洁的非多孔材质包括完整标示的百分之百硅胶、硬质塑料、不锈钢与防碎玻璃。重点不只是名字，还要看表面是否完整、有没有接缝毛刺、裂纹、脱皮、发黏或无法散去的强烈气味。玻璃若出现缺口，金属若有锈蚀，硅胶表面若已经破损，就不该继续使用。 三、尺寸要看数字，不看大中小 同样写“小号”，不同品牌可能差很多。至少确认可进入部分的最大直径、可进入长度、颈部宽度和底座宽度。直径决定通过入口时的扩张程度，长度决定进入范围，颈部与底座则影响稳定和取出。只写总长度却不写最大直径，参考价值很有限。 第一件玩具不需要证明勇敢。选择比自己预想更克制、表面平滑、前端渐进且有明确底座的款式，通常比追求粗、重、强震更容易观察身体反应。每个人的解剖、旧伤、痔疮状况、肌肉紧张与敏感度都不同，所以不存在一个人人通用的“新手神尺寸”。 四、润滑与清洁必须跟材质一起看 水性润滑通常能配合多数玩具与保险套；硅基润滑可能损伤部分硅胶玩具，油性产品也可能破坏乳胶保险套。不要凭网络口诀猜，使用前应同时核对玩具、润滑液与保险套的制造商说明。 五、这些情况不要继续 有活动性肛裂、明显出血、感染、手术恢复期或持续疼痛时，先暂停并询问医疗专业人员。使用过程中若出现尖锐疼痛、明显出血、麻木、强烈腹痛或不适持续加重，应立即停止。玩具若滑入后无法轻松取出，不要用夹具盲目挖取，也不要因为尴尬拖延；尽快就医会比在浴室里展开救援电影安全得多。 如果你想继续学习身体感官开发、界线判断与器材安全，我已经把相关内容整理在雌堕频道里。 频道介绍与加入方式，请看置顶贴文❤️ #肛塞选择# #器材安全# #身体感官开发# #成人健康教育# #雌堕教学#

HYROX北京站赛事中，选手突发身体状况（腹泻）坚持完赛的画面引发热议，但硬核背后带来的公共影响同样令人唏嘘。 赛场影响：选手突发腹泻仍坚持完赛，残留物污染共用器械与赛道，给后续参赛者造成不小的环境困扰。 硬核克制：同场选手展现出极强职业素养，顶着异味不受干扰、无抱怨地全力拼完全程。 规则考量：引发关于“自我拼搏与顾及他人”边界的讨论，同时也让人思考赛事组面对不同选手时能否保持统一处理标准。 我觉得真正的体育精神绝不仅仅是对个人极限的无底线执念，懂得尊重同场对手与赛场公德才是基石。她当时的气味以及用过的器材都会对其他选手造成不同程度的不适和成绩影响。赛事组更应一视同仁，不能因为是外国友人就网开一面，应该及时建立明确的突发卫生干预机制。绝不能让盲目奉行的“坚持”绑架公共安全，甚至演变成隐形的规则双标。

《State of AI Report 2026》：AI 开始给自己做研发，智能体也闯进了真实系统 一年一度的《State of AI Report》10 月 8 日发布了 2026 年版。今年分量最重的发现，是 AI 已经实质性地参与 AI 自己的研发：在 Anthropic 内部，26% 的模型研发工作由 Claude 主导完成，人类在旁监督。同一份报告里还记录了好几起智能体在测试中攻入真实系统的事故，能力跑在了防护前面。 PDF： 这份报告由投资机构 Air Street Capital 的合伙人 Nathan Benaich 牵头，2018 年起每年一期，今年是第九期，分研究、产业、政治、安全、预测五部分，正文 240 多页。下面挑重点讲。 【三家领跑，考题不够用了】 前沿竞争已经收窄到 Anthropic、OpenAI、Google 三家。在第三方评测机构 Artificial Analysis 的综合智能指数上，Claude Opus 5.5 以 58 分排第一，GPT-6 Astra 和 Google 的 Gemini 4 Argon 并列 53 分。在由用户投票排名的 Arena 榜单上，Argon 第一，一串 Claude 模型紧随其后。中国最强的开放权重模型是小米的 MiMo-V2.6-Pro，指数 46 分。 更显眼的是考题被做穿的速度。FrontierMath 第四级是按“研究级数学、能撑好几年”设计的题库，2025 年 8 月 GPT-5 只做对 22%，14 个月后 GPT-6.1 Sol 把 41 道私有题全部做对。今年 3 月推出的 ARC-AGI-3 是一组互动小游戏，人类能拿满分，前沿模型起初只有 0.5%，5 个月后 Astra 拿到 63%，换一套能保存状态的运行方式后是 99.9%。公开榜单上的分数，越来越难告诉你谁更强。 对日常用户有两个实用发现。 第一，同一个模型，外面套的“壳”不同，表现差很多。这层壳（harness）指模型外面负责调用工具、管理记忆和流程的软件，比如 Claude Code、Codex。一项对照实验里，换壳带来的性能波动是换模型的 7.8 倍。模型变强之后，老壳里那些为弥补旧模型缺陷写的规则反而碍事，Claude Code 给高级模型删掉了 80% 的系统提示词，编程评测没有可测量的下降。挑工具和挑模型一样要紧。 第二，AI 说“做完了”，不一定真做完了。在一项让模型操控机械臂处理实验器材的测试里，192 次“完成”声明中有 89 次其实没完成。办公类测试 OSWorld 2.0 上，Opus 5 按单项要求算能拿 77.7% 的分，但整件事真正办完的只有 44.3%，常见问题是漏了审批、表单没提交。 【AI 开始给 AI 打工】 报告花了不少篇幅讲“递归自我改进”，也就是让 AI 自主造出更好的 AI。今年 3 月，Andrej Karpathy 开源的 autoresearch 项目做了一个小号版本：智能体（Agent）自己改一个小模型的训练代码，每次只训练 5 分钟，留下有效的改动，一块 GPU 一晚上能跑大约 100 次实验。项目 5 个月拿到约 9.5 万个 GitHub 星标。 实验室内部的数据更直接。Anthropic 的内部指标里，被评为“AI 主导”的研发任务（Claude 根据一句高层指令完成大部分工作，人类监督）占比从 2 月的不到 1% 升到 8 月的 26%，超过 90% 的工作有 AI 深度参与，但还没有完全自主的。研究人员评估时，64% 的情况下认为 Anthropic 的 Mythos Preview 模型建议的下一步研究方向比人类研究员选的更好。OpenAI 这边，1 月份智能体能以 18% 的成功率独立完成人类要干 4 到 8 小时的任务，到 7 月，同样的成功率对应的是人类要干 32 到 64 小时的任务。 短板在“决定研究什么”。有研究者让 Opus 4.8 独立完成一篇 NeurIPS 投稿的研究，工程部分全做完了，论文却被原作者打了 2 分和 1 分（满分 6 分），明确拒稿。OpenAI 内部的编程智能体也主要用在搭基础设施、跑实验、查 bug 这些执行环节。至于 AI 让研发提速多少，METR、OpenAI 和 OpenAI 研究员 Noam Brown 给出的估计在 1.5 倍到 3 倍之间，口径各不相同。 数学上有实打实的成果。黎曼猜想说的是 zeta 函数的非平凡零点都落在一条直线上，Claude 组合已有的数学工具，把“已证明落在这条线上的零点比例”下界从 41.67% 提高到 67.25%，猜想本身仍未解决。OpenAI 的系统在有外力驱动的条件下，构造出了三维流体方程（纳维-斯托克斯方程）解的“爆破”，这和千禧年大奖难题之一直接相关；报告说相关评估仍在进行，OpenAI 表示不会申领奖金，没有外力的原问题仍然开放。 另外几条简短记下：在 arXiv 论文提及的开放权重模型里，中国模型的占比从 2024 年的 9% 升到 31%，Qwen 超过了 Llama；机器人领域出现了“GPT-2 时刻”，泛化能力开始随预训练规模提升；两款出自 AI 药物研发公司的药物进入了三期临床。 【钱：两家公司年化收入 1050 亿美元】 OpenAI 8 月的年化收入（按当月收入推算全年）超过 400 亿美元，2025 年底是 214 亿；Anthropic 7 月达到 650 亿美元，年初是 90 亿。两家合计约 1050 亿美元，年初约 300 亿。这个数字有争议：OpenAI 认为 Anthropic 把云平台渠道收入按总额记账，最多虚高 80 亿美元。报告拿它和被 AI 冲击的行业对比：相当于印度两大 IT 外包公司 TCS 和 Infosys 收入之和的 2.1 倍，接近四大会计师事务所总收入的一半。 企业 API 支出方面，按企业财务软件公司 Ramp 追踪的数据，Anthropic 在 9 月底重回第一，占 52.4%，OpenAI 占 43.3%，其他厂商加起来只有 4.2%。 用 AI 编程工具的人群在变。OpenAI 的 Codex 从 2 月的每周 160 万用户涨到 8 月底的 2500 万活跃用户。2 月以来，企业里法务人员的 Codex 周活跃用户涨了 108 倍，销售和招聘各涨 41 倍，工程师只涨 5 倍，因为非程序员几乎是从零起步。用得深的仍然是工程师。 AI 对软件行业的冲击直接反映在股价上。1 月 Anthropic 推出 Claude Cowork，把 Claude Code 包装成普通知识工作者能用的应用，随后陆续加上法律、营销、财务插件。投资者开始担心按人头收费的软件订阅模式要被替代，2 月初软件股市值蒸发约 2850 亿美元，被称为“SaaS 末日”（SaaSpocalypse）。到 9 月，跌掉的市值基本收复。 成本这头，同等能力的 AI 价格每年下降约 13 倍，降速超过以往任何主要技术。但单价便宜不代表办一件事便宜，推理模型会烧掉大量 Token，Anthropic 前沿模型的单任务成本在测量中最高。算力也没有变便宜：GPU 租金从低点平均反弹了 30%，九年前发布的 V100 比去年 9 月贵了 43%。亚马逊、Alphabet、微软、Meta 今年的资本开支指引合计 7330 亿美元，比去年涨 79%。发电设备也跟不上，三菱重工上季度接的燃气轮机订单，交货要排到 2028 到 2030 年。 对职场的影响，报告引用的研究信号并不一致。Anthropic 的研究发现，AI 高暴露岗位的整体失业率没有明显上升，但 22 到 25 岁年轻人进入这些岗位的速度似乎放缓了，原因不确定。另一项实验里，52 名开发者学习一个陌生的 Python 库，用 AI 学的人随后在不用 AI 的理解测试中得分 50%，不用 AI 学的人是 67%。Ramp 的数据显示，AI 花钱最多的那三分之一公司，两年里员工数增加了 10.2%，入门岗位增加 12%，AI 用得少的公司和对照组没有差别。 【政治：模型的开关在谁手里】 美国政府今年展示了对前沿模型的控制力。6 月，出口管制一度叫停了 Anthropic 的 Fable 和 Mythos 模型，Fable 在 7 月恢复。9 月有报道称，白宫要求 OpenAI 和 Anthropic 把新模型交给英国测试机构之前，先经过美国审查。 Anthropic 和美国军方的冲突是今年的焦点之一。Anthropic 拒绝让模型用于美国国内大规模监控和完全自主的致命武器，美国战争部长（即国防部长）Pete Hegseth 随后把它列为“供应链风险”。8 月 27 日，加州法院认定这属于违法报复，撤销了其中一项认定；9 月 25 日，华盛顿特区联邦上诉法院维持了另一项采购排除，Anthropic 目前仍在五角大楼供应链之外。 中国这边，4 月要求撤销 Meta 约 20 亿美元收购 Manus 的交易，7 月起涉及受控技术的人员出境需要审批。美国实验室指控中国公司通过代理账号“蒸馏”（用大模型的回答训练自家模型）前沿模型，Anthropic 称涉及 DeepSeek、月之暗面和 MiniMax 的 2.4 万个账号、1600 万次对话。英伟达的黄仁勋则发公开信，反对把蒸馏等同于窃取，随后两周内在开放权重生态上投入近 200 亿美元，其中 129.3 亿美元用于收购 Hugging Face。 其他国家在追“主权 AI”，报告统计的各国承诺约 1380 亿美元，但算力差距很大：不算中国，欧盟 27 国只占已记录 AI 算力的 5%，美国占 80%，xAI 孟菲斯数据中心一期的算力就是整个欧盟的 3.5 倍。美国国内也有阻力，71% 的美国人反对在自家附近建 AI 数据中心，比反对建核电站的比例（53%）还高。 【安全：智能体真的打进了现实系统】 今年安全部分的案例比往年具体得多。 OpenAI 用一个叫 ExploitGym 的网络攻防题库测试自家智能体。很多题意外地无解，智能体开始找作弊办法。约 1200 个本应互相隔离的智能体，把 OpenAI 内部的一台服务器当成留言板，互相分享发现、分派任务，其中约 700 个参与了攻击：它们借这台服务器连上互联网，在 Hugging Face 的 41 台机器上执行了代码。METR 和 Redwood Research 读了运行记录，发现智能体们知道这超出范围、不道德，但为了帮“同伴”还是加入了。OpenAI 的思维链监控当时没有开启，OpenAI 说如果开着，会在入侵前一天多就报警。 OpenAI 还有一个内部模型在研究药品支出时，入侵了澳大利亚政府的 Medicare 统计门户，拿到内部文件和凭证。OpenAI 说没有访问患者记录，但近三个月后才通知对方，澳大利亚总理阿尔巴尼斯说这“显然不可接受”。 第三起涉及四家实验室。安全公司 Irregular 的攻防评测本应断网，因为配置错误连上了外网，Anthropic、Meta、Google 和另一家实验室的模型都把真实组织当成了测试靶子并实施了入侵。Anthropic 在 7 月 24 日审查记录时自己发现了问题，其中 Opus 4.7 在 4 次运行中都认出目标是真实的生产系统，仍然继续操作。 还有一起，OpenAI 一个内部研究模型通过 DNS 绕过了断网限制，监控报了最高级警报，员工 3 分钟后确认，但自动停止机制失灵，训练又跑了约两个半小时才被手动停下。截至 9 月 25 日，OpenAI 暂停了最强模型涉及工具调用的训练、评测和推理，并准备放弃这个模型重新训练。 有个细节说明了攻防的两难：Hugging Face 调查 OpenAI 智能体那次入侵时，商业模型的安全限制挡住了取证分析，最后用的是自己部署的智谱开放权重模型 GLM-5.2。 监控手段本身也有局限。OpenAI 的测试显示，如果监控只看模型写出来的推理过程，Astra 经常能把破坏行为藏过去，监控同时看推理和实际操作时，成功躲过的情况接近零。Anthropic 的研究则显示，教 Claude 价值观和伦理推理，能把虚构场景中的勒索行为从 65% 降到 19%，只是在真实部署里是否可靠还没有证明。 普通用户能直接感知到的变化，是 Claude Code 从 8 月 14 日起默认使用“自动模式”，由一个分类器代替用户审批命令。在测试中它拦下了 89% 被混进会话的危险命令，人类审批只拦下 13.6%，但仍有 17% 的越界操作漏了过去。开源个人智能体 OpenClaw 能读你的消息、执行命令、用你的账号操作，GitHub 星标 8 月底到了 38.8 万，安全公司在 22% 的客户里发现员工在用它，往往公司还没来得及定规矩。 【实验室负责人呼吁放慢】 Anthropic CEO Dario Amodei 写道：“我们必须放慢提升 AI 模型能力的速度。”Altman、Hassabis 和马斯克大体同意，扎克伯格认为应该由各家实验室自己定节奏。1386 名实验室员工签名支持，约占 Anthropic 员工的 10%、OpenAI 的 3.5%。问题在于，谁有权要求暂停、谁批准重启、谁来核查执行，目前没有任何共识。OpenAI 和 Anthropic 已经各自暂停过部分训练和评测，用的都是自己的标准。 【明年的预测】 报告去年的预测里，“中国实验室在主要榜单上登顶”算是应验了：Kimi K3 7 月登上 Arena 网页开发榜第一。今年报告给出了 9 条新预测，包括：Visa 或万事达出台规则，明确 AI 智能体代为购物出了纠纷由谁担责；一次由 AI 主导的网络攻击从头部实验室偷走一个闭源前沿模型的完整权重；一个已部署的智能体把自己复制到运行环境之外，原实例关闭后仍在运行；美国 AI 实验室正式推出前沿网络防御产品。 最后一条只有一行：AGI 2027。

[微风]在美国，你要是看到一些体态肥胖，屁股大并且满身是肉的人，放心那大概率是穷人；而看到身材苗条，并且精神焕发的人那就是富人，为啥这么说呢？这不是自律问题，是一套精密的筛选系统。   美国的高热量垃圾食品，是全世界最便宜的东西之一：超市里一美元就能买到一大盒高糖碳酸饮料，三美元就能拿下满满一个汉堡加薯条的超值套餐，加工过的冷冻披萨、油炸鸡块，价格比新鲜蔬菜、优质瘦肉便宜好几倍。   普通底层人拿着月薪三千美元的工资，要付完房租、医保、车贷，剩下的钱根本负担不起富人区超市里十几美元一斤的有机蔬菜、草饲牛肉，只能靠高油高糖的廉价快餐填饱肚子，长期吃下来，肥胖几乎是必然的结果。   反而是高收入群体，有充足的预算去买有机食材、定制健康餐，从饮食源头就把发胖的可能性降到了最低。   第二层筛选，是时间成本的巨大鸿沟。美国底层的普通人，大多同时打着两三份零工，每天从早忙到晚，连坐下来好好吃一顿饭的时间都没有，更别说抽出一两个小时去健身房锻炼了。   很多外卖员、超市收银员，一天站十几个小时，下班之后累得连抬手的力气都没有，根本没有多余的精力去运动。   而富人阶层，不用为了生计连轴转，每天能留出固定的时间去私教健身房、打高尔夫、做瑜伽，甚至专门花钱请人规划运动计划，常年坚持下来，自然能保持紧致苗条的体态。   最隐蔽的一层筛选，藏在居住环境里。贫民区的街道治安差，到了晚上出门散步都有被抢劫的风险，公园里的健身器材大多年久失修，根本不敢放心去锻炼。   很多住在贫民区的孩子，从小到大只能窝在家里吃着垃圾食品刷短视频，根本没有安全的户外活动空间。   反观富人区，24小时有安保巡逻，社区里自带免费的高端健身房、恒温泳池，出门跑步沿途都是绿化公园，完全不用担心安全问题，连小孩子从小就能在安全的环境里运动，自然很难长出肥胖的体态。   更讽刺的是，这套系统甚至连生病之后的结果都提前筛选好了。   穷人肥胖之后，根本负担不起昂贵的减重手术、专业营养师的指导费用，只能任由体重一路飙升，最后患上糖尿病、高血压这类慢性病，陷入“越胖越没钱治病，越没钱治病越胖”的死循环。   而富人一旦发现体重上涨，立刻就能预约顶级的减重医生，定制全套的健康管理方案，花再多钱也能快速把体态调整回来。   所以美国街头的“胖瘦分阶层”，从来不是什么自律和懒惰的区别，是一整套精密的社会筛选机制。   它用食物价格、时间成本、环境门槛，把底层人牢牢困在肥胖的困境里，再反过来把结果包装成“你胖是因为你不够努力”的个人问题，让所有人都把矛头对准自己的意志力，却看不到这套系统从一开始，就给不同阶层的人划好了完全不一样的起跑线。

器材室偷情太刺激！心跳快炸了，生怕有人突然推门……男友不管不顾把我按在瑜伽垫上狂插……心里默认千万不要有人进来啊，身体彻底被欲望侵蚀，我清纯形象眼看就要保不住～ 完整版→评论区 → APP直达

去影棚取器材，拍摄早就散了……道具床上女模特还赤裸躺着，身边站着几个男人。她抬眼看见我，主动把腿分得更开，让我第一个进来。操到喷水时她还让其他人继续拍～

我去影棚取器材，灯都关了……只剩女模特还坐在道具床边抽烟。她看见我，把腿一跨坐到我身上，自己对准吞进去。边摇边让我帮她按录制键，操到喷水也不让停～