：姊姊.我處男26年了 到現在小頭都還沒有出來呼吸過 「你能不能幫幫我這一次啊….」 聽到的當下沒有任何情緒 只有一個一定要幫忙的心浮現出來 那現在時間2026/6/2 pm 19:45 我宣佈手術成功（≧∇≦） #男主角報名處# #如果這樣能拯救一個老男孩# #那我願意用我嘴巴來交換#

我真的非常享受在吃吃的過程中 男方不斷呻吟..嘴巴說著“好爽好敏感” 你越呻吟我越起勁 渴望的是你能粗暴的輸出在我嘴裡 把你對我的慾望幻想全部射給我讓我接收 有種想被吸乾你需要我的𝐟𝐮 就像我對你說'快幹死我‘𝐭𝐨;一樣的道理～ #如果這樣能讓情趣達到平衡# #那我願意用我嘴巴來交換#

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

我批評了許多大學教育的問題，但如果我可以做得到，我想要給學生一個什麼樣的教育？在我自己能掌握的財務學課堂裡，如果沒有任何的限制，來上我的課的學生，怎麼樣可以滿載而歸，不虛此行？ 如果可以的話，最好的財務學教育，是讓學生戴上一副VR頭框，進入一個虛擬世界，在那個世界，可以有一個在華爾街從事金融分析師，讓我的學生看著他的日常工作，如何分析一個未上市股票，如何寫一個投資分析報告，從找資料開始，到運用公司提供的工具，像學徒一樣，親身經歷從零到一的完整分析過程。也不一定是分析師，也可以是面向投資人的業務經理，或是投資組合管理經理，或是一個小投資顧問公司的投顧，或是大公司負責投資管理的經理、分析投資計劃的課長，諸如此類。只要可以讓學生實作上一次，那就遠超過任何課堂授課、教科書章節可以帶給學生的學習經驗。而大學最重要的任務就是讓學生摸索出生涯方向，在安全的環境裡成熟變大人，那如果有這樣的一堂虛擬課，學生很快可以知道自己是不是適合吃財務這行飯，這不就是未來高等教育的完美模樣？ 當我天馬行空的想了這樣的未來，我不禁地想，如果AI的工具，已經如此出神入化，我為什麼不能真的建構這樣的一個課程？

昨天收到一些社群的詢問，問我為什麼去年 10 月到 12 月罵幣安罵得那麼兇，現在反而替他們說話？ 我的核心觀點一直沒有改變。 1011 這件事，幣安始終欠行業一個交代，我認為幣安要負大部分的責任。 現在風向如此，我當然可以站在道德制高點繼續批判幣安，政治正確又能博眼球，何樂而不為？ 但我覺得過去三個月，我該表達的立場已經表達完了。站在從業人員的角度，一直停留在批評而不往前走，是不成熟的，也沒有任何意義。 幣安從成立到現在，早期確實受到很多同業的攻擊。 但現在幣安早就是世界第一了。任何一個正常有腦的同行都知道，商戰不可能贏得市佔，真正贏的方式是流動性，是產品，是品牌，而不是攻擊對手。 有些事情是行業結構性問題，不該把所有責任都扣在幣安身上。但有些事情確實是幣安的責任，該接受檢討就接受檢討。 從何一的回應可以感覺出來，幣安在面對 FUD 的時候，第一時間不是反省自己，而是去思考「這個攻擊從何而來」。 這是一種從古早交易所商戰時期就延續至今的應激反應。何一作為幣安當時風口浪尖的第一道防線，會有這種應激反應，我覺得很正常。 但現在已經是 2026 年了，想法不應該還這麼 defensive。 這幾天幣安從西方圈這幾天燒起來的這些炎上事件，都是過去的因所種下的果。 我並不確定這到底是不是有組織、有預謀的行為。 但就算真的是有組織、有預謀，也得要有前因後果，這把火才燒得起來。 如果你們不反省，這種火以後只會越燒越大。 幣安的核心思維永遠都是防禦性的，永遠在想如何維持自己的賺錢能力跟行業地位，看誰都是潛在競爭對手，看誰做大了就要用自己的資源去碾壓。 你們有一個根深蒂固的想法：在上幣這件事上，絕對不能讓別人來「白嫖」用戶的流動性。 但有沒有想過，靠著這種偏頗的上幣邏輯來維持地位，讓你們錯失了多少用戶真正想買、想交易的幣？ 我就舉平台幣 HYPE 為例，市場上有多少交易所同行已經上架現貨了？ 但你們就是硬不上，原因很簡單，因為 Hyperliquid 是競爭對手，威脅到你們了。 按這樣的邏輯，我相信即便 HYPE 衝到市值 Top 10，你們也不會上。 White Whale 也是一樣的概念，from bottom up 的社區幣，有熱度有交易量有故事，但 SOL = BSC 的敵人，所以不上。 反過來看，DOYR、我踏馬來了，這種扣完字眼就火速退潮的幣，大家都以為死了，結果轉頭 Alpha 就給上了。 如果說這兩個幣在你們喊完之後自己活下來了，幣價健康、社群活躍、討論有熱度，那也就算了。 但它們都死了啊？死了的幣你們到底在上啥？唯一能找的角度就只有何一提過、CZ回應過而已，這種上幣邏輯怎麼可能服眾？ 美股還有七巨頭互相制衡競爭、彼此砥礪進步。 但在幣圈，幣安是絕對龍頭，當這個量體的企業的把追求利潤放在第一，把扶持自家生態鏈放在第一，對整個行業都不是好事。 我可以理解CZ想要為 BSC 創造動能，但直接或間接喊單 TST、Mubarak、Broccoli、Giggle、Aster ，真的是好事嗎？ 你的個人行為跟平台影響力高度耦合，喊單是讓散戶自己去遐想、自己去下注。 這件事如果是其他 KOL 做，頂多被罵一波就過去了。但你是 CZ，你做這件事就是球員兼裁判。 今天有人因為你的話衝進去，明天套牢了，這個帳一定會算在你頭上。每一次都在消耗信任。 你以為你在幫 BSC 造勢，但這種靠喊單撐起來的繁榮是假的。真正的結果是什麼？是讓所有人開始質疑幣安的中立性。 你覺得各國監管單位看到你這些行為，會有什麼想法？ 打開幣安APP，一整排的幣安人生、我踏馬來了、老子幣、DOYR，他們會怎麼想？ 這就是為什麼行業很多人賺到錢了，但始終賺不到外界的尊重。 你是行業龍頭，你的 APP 首頁就是這個行業的門面。當門面長這樣，你要怎麼說服傳統金融、說服監管、說服主流社會，我們是一個值得被認真對待的產業？ 我不是要幣安當聖人。 商業公司追求利潤天經地義，我自己也是開公司的，我懂。 但當你是行業龍頭的時候，你的每一個決策都在定義這個行業的遊戲規則。 你選擇上什麼幣，不上什麼幣，市場就會往那個方向長。 你選擇喊單什麼幣，散戶就會追什麼幣。 你們給誰頒「行業貢獻獎」，大家就會覺得這個人是行業認可的領軍人物。 你們的審美，會影響這個行業的審美，也會影響外界對行業的觀感。 這是權力，也是責任。 我對幣安沒有私人恩怨，我也不覺得幣安是壞人。 我只是覺得，一個世界第一的交易所，應該有世界第一的格局。 不要再用 2017 年商戰時期的思維來應對 2026 年的市場了。 你們已經贏了，現在該想的是怎麼讓整個行業一起變好。 這樣你們才能贏更久。

連續兩天被系統無預警下架帳號 沒想到昨天又來…(╥﹏╥) 不知道有沒有人能懂 我此時此刻的心情 雖然一度浮現不要再經營的想法 但想了想如果我就這樣消失了 你們一定會很難過 所以我還是決定重新來過 讓自己不會消失在你們的世界裡❤️ #你們應該不會忘了我吧# #快來追蹤認識我#

前天才被系統無預警下架帳號 沒想到今天又來…(╥﹏╥) 不知道有沒有人能懂 我此時此刻的心情 雖然一度浮現不要再經營的想法 但想了想如果我就這樣消失了 你們一定會很難過 所以我還是決定重新來過 讓自己不會消失在你們的世界裡❤️ #EMO人的小天地# #你們應該不會忘了我吧#

確定這樣不會被聽到嗎 我已經把嘴巴嗚住了…卻還是沒辦法忍… 你也累積了好久好久終於能發洩 但..這個房間的隔音這的很不好 如果吵到你女友怎麼辦🥵 #偏偏要約在你家# #之後要約的可以去旅館嗎罷拖#

這一波股票狂飆，如果有跟上MU、AMD這些妖股，現在最大的問題就是，什麼時候下車。叫你長期抱著狂飆股的人，是壞蛋。沒有一個正常人認為泡沫會天長地久，但什麼時候賣？每次漲個10%，內心就天人交戰一下，漲得越高，就越心驚肉跳，這時候就會有人告訴你，獲利了結落袋為安，「沒有人因為提前獲利了結而賠錢」，但也沒人因為提前獲利了結而發大財，更可怕的是，通常在獲利了結出清後，狂飆股又再漲得更多，投資人一邊猛槌心肝，一邊思考要不要再吃回頭草。股市投機就是這麼難，賠錢的時候很痛，賺錢的時候也不開心。 狂飆股的下車時點，不在於上升的階段，而在於走下坡的時候。股市裡最厲害的作手，不會期望賣在最高點，但也不會冒然在上升階段獲利了結，因為永遠不會有人猜得到，到底高點在哪裡。既然不知道，就等高點過後再賣，犧牲一點獲利，但把握住大部份的主升段。這個操作的道理，一百多年前的Jesse Livermore，就已經教過所有的股市作手，描述他股海浮沉的「作手回憶錄Reminiscences of a Stock Operator」，是股票投資的經典，人人必讀。但道理容易懂，實際操作起來，還有許多的障礙。首先，我們怎麼知道狂飆股開始走下坡？從高點跌10%？20%？不一定，跌了20%，還是有可能反手再繼續上漲。Livermore教人要看大勢，大勢還沒停的時候，狂飆股不算走下坡，現在的AI大勢還沒停，所以狂飆股不可能走起下坡。另外的一個招數來判斷氣數是否已盡，是看消息面。如果有絕佳的好消息，但股票應聲下跌，那可能就是氣勢反轉，主力在走人了。 「作手回憶錄」的這些實務操作，練得爐火純青的時候，錢雖然賺到了，但心理層面就開始受影響。我還沒看過一個像Livermore一樣的作手，他們的人生是快樂的。因為他們的內心一天到晚在和心魔交戰，「到頂了？」「下坡了？」「加碼？」「獲利了結？」「落袋賺一百萬，還是忍住等到兩百萬再出？如果不賣，後來跌光光呢？」自己內心已經混亂不已，如果再加上市場各式各樣的小道消息，很難內心不起漣漪，弄到最後，連賺錢都不開心。Livermore賺了大錢，但最後自殺離世，也許這是讀「作手回憶錄」所最需要學得的教訓。黎智英年輕的時候，因為熟讀了「作手回憶錄」，放空恆生指數，賺得了他創業需要的資金。但他很懂這種賺錢方式的問題，所以他創業後，去關公面前發誓，如果再炒股，他就要來關公廟斷手指。也許是要有這樣的決心，才能守住靠著「作手回憶錄」賺來的財富。但人世間，有幾個黎智英呢？ 年輕的時候，覺得「作手回憶錄」是聖經，為自己在市場的走跳，感到充滿智慧。但要到一定的年紀，才知道巴菲特式的投資，才是在能賺大錢的同時，又能人生美滿的股市正道。所以不要問我什麼時候從MU、AMD下車？那不是我的車，我既然不會上，就不用擔心下車的問題。

新加坡的國防部長最近演講說，他從無到有，自己蓋了個AI助理，很得意地表示，「如果你對科技的了解，只有被簡報過的程度，那你無法管理這樣的科技。」網上一片稱讚，新加坡給官員的高薪，就是能請到這麼棒的人材，放眼望去，全世界有多少部長級的官員，能夠有這樣的科技能力？但我看了只能搖搖頭，「開始了」，李光耀的不肖子孫，路子開始走偏了。 法國總理克萊蒙梭說過，「正因為戰爭太重要了，所以不能交給將軍來決定。」身為國家內閣級的領袖，負有政治責任的領導人，最重要的工作，是在政策的制定上，作出最有利國家、社會的政策，並且在政治程序裡推動這些政策，領導屬下，完成福國利民的工作。誰說最重要的工作是懂政策裡的技術性細節？能夠在不影響政策品質的前提下，了解技術性細節，那可以加分，無妨。但多數的時候，技術的專家，會見樹不見林，反而影響大局觀。政府官員最需要的特質，在於面向民眾的政策，而不是所謂專業的枝枝節節。 但這個部長更大的問題，不在於他會因為太過投入科技細節而影響政策品質，而在於他在「表演」，一如美國左派政客的performative行為。當政治意識型態變成一個政治人物最重要的考核標準時，能不能幹，已經不重要，如何在舞台上表演出符合政治想像的身份，才是取得權力的關鍵。因此，這些performative的政客，像是接受左派媒體的指揮一樣，講一樣的話，穿著打扮一模一樣，譴責政敵的話語也一模一樣，對著自己的群眾跳忠字舞，只求群眾的認同，進而取得權位，有沒有能力，那是其次，久而久之，在逆淘汰的情況下，左派政治人物的品質，就越來越差。新加坡當然沒到這個地步，能力還是很重要，但當李家父子離開政壇後，新加坡沒有了國王，沒有定於一尊的拍板者。總理只是一班同僚裡的頭銜最大的那個，並不是共主。於是，就會開始有些官，想要用「表演能幹」來取代「真的能幹」，慢慢地取得群眾裡的政治資本，進而轉成實質的政治權力。也就是說，當群眾的掌聲，給的不是事情辦得最好的那一個，而是話講得最漂亮的那一個，那李光耀辛苦打造「選賢與能」的基礎，就會開始衰敗。