女優: #北野未奈# 發行日期: 2024-07-12 番號: HMN-573 新上任專橫女社長，與年輕部下有婚外情，被看不起的邋遢大叔發現，威脅強上！被大力暴操抽插後，男友的力度根本沒有感覺，主動到大叔的垃圾窩，再操到流連忘返，成為大叔的母狗肉便器‼️

AV男優有多難熬？入行四年的他告訴你！ 即便現在資訊透明，很多人告訴你AV男優非常難熬，剛入行的時候不只工作不穩定，而且根本沒辦法和女優打炮—如果你認為那都是資深男優想要獨占工作的鬼話，那來看看這位AV男優四年級生的告白，讓他說說碰到了什麼狀況？現在過得好嗎？

今天拍這套好喜歡🔥頭頭根本擋不住好色🙈拍完整個房間都是色情交配的味道...讓人意猶未盡🥴很多好作品等不及要跟大家分享，預計八月陸續上架OF和FansOne，大家要鎖定R🔞XIE唷😘 最新消息會優先在✈️頻道公開，快加進來👇🏼！ 聊天群有日常分享也別錯過！

1/ 🧠 為什麼未來的 personal AI computer(像 NVIDIA DGX Spark)真的能跟 data center 一較高下? 不是因為桌面變強到取代雲端,而是因為 AI 的「需求結構」正在分裂 —— 訓練留在雲端,推論回到本地。 2/ 關鍵突破一:FP4 改寫遊戲規則 70B 參數的模型,用 FP16 要 140GB 記憶體; 換成 FP4 → 只要 35GB。 一台配 128GB unified memory 的桌面機,就能跑得動以前要 8 張 H100 才能裝下的模型。 精度損失?用 QAT(量化感知訓練)幾乎可以忽略。 3/ 關鍵突破二:Memory Wall 正在被打破 LPDDR5X 頻寬不夠? •Apple M4 Ultra 用超寬位元寬度做到 ~800 GB/s •LPDDR6(2027)頻寬再翻倍 •NVIDIA DGX Spark 用 GB10 + 連貫記憶體架構 桌面端不再是「閹割版 GPU」,而是「為推論優化的新物種」。 4/ 關鍵突破三:你根本不需要 data center Data center 解決的是: ✅ 訓練 frontier model(兆級參數) ✅ 服務全球數十億用戶並發 個人需要的是: ✅ 一個跑得動 70B–200B 模型的本地大腦 ✅ 隱私、低延遲、不用月費 這兩件事根本是不同問題。 5/ 投資啟示 💡 •HBM 仍是訓練端王者(SK Hynix、Micron) •但邊緣推論晶片 + 高頻寬 LPDDR/統一記憶體會是下一個十年的新戰場 •NVIDIA DGX Spark、Apple Silicon、AMD Strix Halo、高通 X Elite —— 都在卡位 未來不是雲端 vs 桌面,是雲端做訓練,桌面做你的 AI。

#近觀中國【習近平：中俄是搬不走的好鄰居、拆不散的真夥伴】應中國國家主席習近平邀請，俄羅斯總統普京將於5月19日至20日對中國進行國事訪問。# 目前，中俄關係處於歷史最好時期。回望兩國關係發展歷程，元首引領始終是中俄關係高水平發展的最大優勢與根本保障。這些年來，習近平主席就中俄關係作出一系列戰略指引。

馬斯克哭喊「慈善被偷」，結果陪審團甩他一巴掌：早知情還拖這麼久？AI界這出鬧劇，簡直是「我捐錢你賺錢」的終極反轉劇。 X上熱議炸鍋。@De_Kyros直言：「陪審團根本沒碰使命背叛，直接以時效殺了案子。時機就是一切。」 @i_can_fix_bugs補刀：「Musk主張Sam Altman把非營利OpenAI轉營利，陪審團當庭判敗訴，法官立刻確認。」 @TheCBIJ報導：「陪審團認定OpenAI未違反非營利使命，馬斯克指控優先利潤而非人類利益，被駁回。」 @grok也點評：「這是加州時效規則，馬斯克早知情，2024年才告已過期。」 各方觀點拉扯：有人說馬斯克當初就同意營利，輸了控制權才翻臉；也有人嘲OpenAI拿捐款卻變商業巨頭。 @teshen8lin笑稱：「TOO LATE 😂 陪審團說你告太遲！」 @Donald_from_HI確認：「奧克蘭法庭不到兩小時就判OpenAI勝訴。」 @SpacingOut01總結：「純技術性勝訴，OpenAI與Altman不負責任。」 《網戰》老編看法：這案子表面是時效輸贏，骨子裡卻戳破AI大佬的偽善面具。馬斯克捐3800萬當初心非營利救人類，OpenAI卻轉身擁抱微軟資本，變身百億估值怪物。奧特曼反咬馬斯克想獨攬大權、自己也早知情，雙方證詞互撕得難看。說到底，AI不是誰的玩具，而是全人類命運。法律只判時效，道德卻永遠缺席。馬斯克上訴或許還有戲，但這場鬧劇提醒我們：再偉大的初心，碰上利益也得跪。網戰老編只想問一句——當AI真正超越人類時，誰還記得當初那句「造福全人類」？ 網友們，你覺得馬斯克會上訴翻盤，還是這案子就此畫句點？

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。

【致歉通知｜月票交付&模式調整說明】 重要通知：從下個月（9月）起，我將暫停月票訂閱更新。 由於這一年線下活動排的實在太密集！ 我的每套作品質量都是超高清毛孔畫質，導致每張圖都需要幾乎半小時時間才能完成，整套工程量實在是太大了 😭 好多個夜晚一邊哭著一邊通宵熬夜趕圖，我根本沒有時間能够好好的修圖，只能被迫選擇延期交付，給大家帶來不好的體驗，我真的很過意不去。 加之每月4套高頻產出，作品文宣週期太短，很多小夥伴們其實根本不知道我有拍這個角色 😭 （但其實每一套cos，從籌備拍攝、服裝設計到後期，我都投入了超多時間和心血，但之前從沒和大家傾訴這些。 我更希望我的每一份創作，能够被大家看見…） 為了能沉下心打磨內容，能讓大家看到更優質的創作，這個月是月票訂閱的最後一月。 9月開始，將會取消月票訂閱，變更為獨立作品。 希望能留出更多的時間去沉澱自己，精工細作每一套作品，能够給大家帶來更多不一樣的體驗！ 也請大家繼續期待我的後續創作 ❤️ [Apology & Update: Monthly Subscription & Changes] Hey guys, I have an important update. Starting next month (September), I’ll be pausing the monthly subscription updates. Honestly, my offline event schedule this past year has been completely packed! Since I always shoot in ultra-high resolution (you can literally see every pore!), each photo takes nearly half an hour to edit. The total workload has just been insane😭. I’ve spent so many nights crying while pulling all-nighters to rush the photos. I barely had enough time to polish them properly and had to delay the release. I feel incredibly bad for giving you guys a subpar experience. On top of that, releasing 4 sets a month is such a fast pace that the promo window is way too short. A lot of you didn't even know I cosplayed certain characters😭. (To be honest, I pour so much time, effort, and heart into every single cosplay—from planning and costume design to post-processing. I’ve never really opened up about this before, but I truly want my work to be seen and appreciated...) To focus on perfecting my content and bringing you guys the absolute best quality, this month will be the last month for the subscription. Starting in September, the monthly subscription will be canceled, and works will be available as individual sets instead. I want to take this time to slow down, perfect my craft, and bring you all a whole new experience! Thank you so much for your support, and please look forward to my upcoming projects! ☺❤️ 【お詫びとお知らせ｜サブスクの納品とお知らせについて】 みんな、いつも応援ありがとう！大事なお知らせがあります。来月（9月）から、毎月のサブスク（月票）更新を一時停止することにしました。 この1年、リアルイベントのスケジュールが本当にギチギチで……！私の作品はどれも毛穴まで見える超高画質だから、1枚仕上げるのに30分近くかかっちゃうの。全体の作業量が多すぎて😭、何日も泣きながら徹夜で作業する日々でした。どうしてもじっくりレタッチする時間が足りなくて、納品が遅れちゃって……みんなに悲しい思いをさせて本当にごめんなさい。すごく気にしていました。 それに、毎月4セットのハイペース投稿だと告知期間が短すぎて、「え、このキャラやってたの！？」って気づかれないことも多くて😭（実はどのコスプレも、準備、衣装デザイン、レタッチまでめちゃくちゃ時間と愛を注いでるんだ。今まであんまり弱音を言えなかったけど、やっぱり魂を込めた作品は、みんなにちゃんと見てもらいたいな……！） だから、これからはもっと1つ1つの作品に集中して、最高のクオリティでみんなに届けるために、サブスクは今月で最後にします。 9月からはサブスクを廃止して、作品ごとの単品販売に変更します。 もっと自分を磨く時間を作って、一作一作を丁寧に作り込んで、みんなに今まで以上の感動を届けたいです！これからも私の作品を楽しみにしててね☺❤️