今日福利來咯🤪 人人都有慾望 都需要有解放😈 #我不是比較不一樣# 只是我更盼望每次結束時 那種獲得重生的嚮往 話說到這😋 #約嗎# #健身女孩# #性感# #約會# #要不要試試看我的彈性#

一個人的原生家庭，撇除教育資源跟物質之外，差異最大的就是眼界。 眼界這個詞聽起來很抽象，但其實可以量化。你從小到大看過多少種「人生決策的樣本」，這些樣本的分布長什麼樣子，基本上就決定了你的眼界。 在好的環境裡長大，你看到的決策分布是有層次的。身邊有人做過非常漂亮的決定，大部分人做的是合理的決定，也有人踩過大雷。因為 variation 夠大，你能分辨什麼是頂尖、什麼是及格、什麼是災難。 你不一定每次都選對，但你知道好的選擇長什麼樣子。 像在矽谷，有人放棄高薪去創業，三年後公司被收購；有人穩穩待在大廠靠股票累積財富；也有人燒光積蓄失敗回去上班。大贏、穩贏、大輸的樣本你都見過了。光是見過這些，你對人生可能性的想像就比大多數人寬。 這跟品酒是同一件事。喝過頂級的酒，你回去喝普通的，舌頭會告訴你差在哪。但如果你從來沒喝過好的，你不會覺得少了什麼，因為你的味覺沒有那個錨點。 眼界就是你腦子裡的錨點。 反過來，在資訊比較閉塞的環境裡，你看到的選擇基本上長得都差不多。大量平庸的決策，混著一些爛的，偶爾一個還行的。當你的樣本裡缺少那種非常漂亮的 outlier，你就不知道天花板在哪。 眼界真正帶來的差距不是選對選錯，選錯至少代表你知道有那個選項，那只是判斷失誤。真正的差距是，你根本不知道有那個選項存在。 我自己的體會是，很多時候限制一個人的不是能力，是想像力。你能想像的上限，就是你努力的天花板。而想像力這種東西，不是靠聰明就能補的，是靠你見過什麼。 所以如果有能力，盡量把自己丟到樣本分布更寬的環境裡。去認識跟你不一樣的人，去看別人怎麼做選擇，去見識那些你原本不知道存在的可能性。 你不需要複製別人的路徑，但你需要知道路不只一條。

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。

雖然有些朋友覺得女優留在攤位比較好，不過在TRE擺攤的我們，一直都是以女優能去大會當來賓為榮： . 一來，她們喜歡，今年的TRE我們很早就在幫AVway物色人才，不過對方的回答都是「大會來賓優先」，結果我們看上的女優也真的收到大會的offer，當然就婉拒了邀約；二來從第一次參與AVway的運作到現在，這位攤位從來沒有連續兩年邀請同樣的來賓，這是因為日本合夥人覺得來賓要有新鮮感比較好，並不是這些合作過的女優表現不佳，如果她們能成為大會邀請的來賓那就說明了這些女優已經優秀到足以在大會讓大家看見，這樣我們也是「扶龍王」，與有榮焉～ . 所以看到三田真鈴換上大會的紅色洋裝，真的，很為她高興，之前從一番賞到AVway，然後再合作攝影會，她一直很幫忙我們ForAVer，接下來，祝福她能和好姊妹七ツ森りり(七森莉莉)一樣愈來愈好，在TRE用她可愛的外表和極度撒嬌的互動多圈一些粉絲⋯ . 1＋2 = 三田真鈴，敬請支持！ . #三田真鈴# #MitaMarin# #TRE2026# #Foraver女優商演經紀# . Model @mitamarin0628

率先先拿到了母豬的實體 第一次跟新的廠合作出的模型感覺還是挺不錯的 實際拿到手上也能明顯感受到母豬肉體的震撼 比較明顯的眉毛不是太明顯的問題要怪在我這畫水貼的身上，我不該學手邊的金毛PVC的眉毛一樣不勾邊線的😭 總體而言，跟新的廠也從這第一支合作的模型上學到了許多未來模做出的模型應該注意與改進的方向，未來期待能越做越好 這邊我也非常感謝各位買家的支持，感恩🙏🙏

最近跟一位在圈內闖蕩多年、已經財富自由的朋友交流。 她提出一個非常有意思的洞察： 「現在的錢，已經沒有以前那麼好用了。」 為什麼？ 因為在高度工業化的現代，過去王公貴族才能享受的生活品質，現在平民老百姓都觸手可及。 這位朋友提出了一個經典例子：Jeff Bezos 拿的 iPhone，跟普通人拿的 iPhone 沒有任何差別。即便你再有錢，你也買不到一台比 iPhone 領先 50 年的通訊設備，因為技術邊界就在那裡。 我仔細想想，好像真的是這樣。 在清末，慈禧太后用的馬桶是檀香木刻、鋪著綢緞與香料的「官盆」，而平民用的是簡陋的茅坑，兩者有著天壤之別。但在今天，你家裡的馬桶跟首富家裡的，本質上已無代差。即便多花了幾十倍的錢，頂多也就是多了免治功能或自動掀蓋——在最基本的生理尊嚴上，現代工業已經抹平了階級的鴻溝。 這代表財富在「物質功能」上的邊際效應遞減得極快： 食： 財富自由的人吃一頓米其林三星，跟你吃一頓精緻料理的飽足感與美味落差，已不再是天壤之別。 衣： 頂級訂製西裝與優質成衣的差距，比起百年前的絲綢與粗麻，視覺上的階級感大幅縮小。 行： 頭等艙與經濟艙雖然舒適度有差，但抵達目的地的時間是一樣的。 如果第一個 100 萬美金帶給你的邊際效用是 10（它解決了安全感與基本自由）； 那麼第二個 100 萬美金，效用可能就遞減到 5； 到了第三個，效用可能只剩下 1。 這個效用遞減函數不是線性的，而是斷崖式的（Cliff）。 這位朋友說，她見過不少人白手起家，資產從 A6 翻到 A9，又從 A9 跌回 A6（單位是美元）。 很多人財富增加了，心態卻仍停留在 Degen 慣性。簡單來說，就是賭上癮了。 他們成了數字的囚徒，為了追逐帳面上更高的收益，在錯誤的時間點重倉豪賭，冒著 100% 返貧的風險，去換取那早已遞減到幾乎為零的邊際效用。 我跟她也有類似的觀察。或許是華人基因裡帶有上一代的苦難記憶，我們普遍對金錢有一種深層的恐懼感，喜歡囤積數字、喜歡攀比。這種「匱乏感」就像是一種基因病毒，代代相傳。 即便我們已經生活在物質過剩的時代，腦袋裡的作業系統卻還停留在「飢荒模式」。我們習慣用資產的數字來填補內心的不安全感，卻忘了問自己：當邊際效應已經進入斷崖區，繼續透支生命去交換那些多出的數字，代價究竟是什麼？ 如果你觀察那些在幣圈起伏、最終卻無法守住財富的人，你會發現，他們追求的往往不是「更好的生活」，而是「贏過別人的感覺」。 他們買超跑、買名牌，本質上不是為了自己爽，而是買給別人看的。 試想一下，如果你住在一個無人島上，你會想開一輛藍寶堅尼嗎？上下車得彎腰、椅子難坐得要死，進出車庫還怕刮到底盤。在沒有觀眾的地方，這些財富象徵反而是一種累贅。 有趣的是，這種「優越感」完全是比較出來的結果。再做另一個思想實驗：如果你住的不是無人島，而是所有人都開藍寶堅尼的小島，你還會想開它嗎？應該也不會，因為當超跑變成標配，它就失去了炫耀的價值。 這種對「優越感」的追逐，本質上是一場永無止盡的西西弗斯推石遊戲。 優越感不是來自於你「擁有的多」，而是來自於你「比別人多」。這意味著你的幸福感並非建立在自己的基座上，而是漂浮在別人的目光裡。一旦進入更高階層的圈子，原有的優越感會瞬間崩塌，迫使你投入更多的人生預算去換取下一個階梯的虛榮。 這正是為什麼有些資產 A9 的人依然活得像個飢餓的囚徒。因為在優越感的金字塔中，永遠有比你位居更高處的人。 真正通透的人生，是把自主權從別人的眼光奪回到自己手裡。 這意味著你清楚知道自己需要多少物質就能抵達「舒適」的邊界，而邊界之外的每一分精力，你都選擇用來餵養自己的靈魂，而不是用來滿足無止盡的攀比。 真正的自由，並非擁有買下一切的權力，而是擁有一種「即便不參與這場遊戲，也不覺得自己輸給任何人」的底氣。 當你不再是數字的囚徒，也不再是別人的對照組，你終於能在這擁擠的世界裡，找到一個最讓自己舒服的坐姿。 就像風清揚傳授獨孤九劍時，對令狐沖說的那句：「根本無招，如何可破？」 如果說人生也有獨孤九劍，那麼破除一切煩惱的招式，就是放下心中的比較心——「根本無人，何必去贏？」

我感覺男生都很在意尺寸 其實我們女生對大小要求不是很高欸 喜歡硬一點，這樣才比較有感覺😳 還有，我本人喜歡被後入 不知道X是不是有真人呀？ 很多男生跟隨我又不講話 如果不主動是不是就沒有故事啦 #約會請轉推評論# #合適我會密你#