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玉皇操仙女💦
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玉皇操仙女💦
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AV界最脏老湿
@sarahauliaardhi
2026.07.08 17:04
【无解说版】天蓬元帅本想看仙女洗澡,结果撞见玉皇大帝狂干仙女! 高潮后玉皇大帝怒喝:“大胆天蓬!”一脚踹下凡间! 这神话级绿帽NTR,谁看谁硬!😈 #
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AV界最脏老湿
@sarahauliaardhi
2026.07.08 17:03
【完整版】天蓬元帅躲在云边偷看仙女洗澡,结果看见玉皇大帝把仙女按在瑶池边猛操!老猪看硬了,当场撸起来! #
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天蓬元帅
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玉皇大帝
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嫦娥
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咖啡机
@nimblepasty
2026.01.07 06:15
辽宁省葫芦岛市龙港区玉皇街道的美女妹子(资源大小679M) 更多精彩原档无损4K视图稀有资源尽在主页资料的原图原档精品群,看看有没有在你附近的偶遇一下吧。
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CHUIP LEUNG
@WayWLeung
2026.08.19 09:07
今天是中国传统节日七夕,我觉得牛郎是现在普通中国男人的典型了,婚姻名存实亡,夫妻一年只能见一次,比探监还不如,陌生得可能说句话都觉得尴尬。 一个人996带着两个孩子,学费,房贷,医疗,养老,好几座大山压得喘不过气来,七夕那天难得放假,比起去和陌生妻子见面,牛郎心里可能更想好好睡一觉。 夜深人静时,牛郎心底也想过再娶一个,起码可以带带孩子也好。但作为模范人物,抱有这种想法牛郎会网爆,呃,你想背弃织女再娶,你对织女不忠,你个臭男人! 就这样,年复一年,牛郎累得头发花白,织女依然是那个小仙女,只需要在玉皇大帝面前跳蹦迪 婚姻不要超越阶级太多,小仙女动一下凡心,牛郎这辈子就被报废了
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Dawn 🇭🇰 |黄金汇指尽在Gate CFD
@CryptoGaode
2026.07.23 08:23
消失了几天 下定决心去爬了泰山 然后就毅然决然说走就走 到了之后 最大的感受 人真的超级多 七千多个台阶一步一个脚印真心累 平均十个台阶衣服湿透一次 然后趁休息的几分钟和着凉风又透骨的寒冷毕竟高处不胜寒,就这样循环交替 没想过放弃那是假的,可是为了心中所求 看到小到几个月大到78岁的可敬可爱的人还在笑着坚持,自己有什么理由放弃 从晚上十点到凌晨四点爬到了玉皇顶 冷是真的刺骨,每一缕缕青烟都刺骨寒冷 美也是真的美,无与伦比美的此生难忘 唯一的遗憾就是没有看到日出 可是不遗憾怎么叫人生呢! 换种想法,或许这是给自己留够足够的理由让自己再次爬泰山呢!
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書格
@shugeorg
2024.04.12 07:20
此《蟠桃仙会图》卷题作明代仇英绘。画卷首段描绘群仙自山径逶迤而出,各显神通,渡海赴蟠桃盛会。次段描绘仙童天女于瑶圃采摘成熟蟠桃,成筐成盒送进王母娘娘的华丽殿宇。末段描绘群仙于高台上觐见玉皇大帝。此卷现藏于台北故宫博物院。介绍下载:
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yanguoliusheng
@szygls
2026.09.06 13:45
1946年,3000名日军战俘在通化暴乱,杀死上百伤员,朝鲜名将方虎山平定后做了一个决定:把他们全部踹下冰河,所有骂名我一人背。 1945年日本无条件投降后,东北各地滞留了大量关东军残部与日侨,八路军秉持人道主义原则,对放下武器的日军人员一律宽大处理,没有搞报复清算,反而集中收容、保障基本生活,就连有医护、技术能力的日籍人员,都被留用安置,给了安稳的生路。 通化红十字医院就是典型:四百多名原关东军医护被完整留用,八路军不仅足额发放供给,还对她们信任有加,把一百多名在战斗中负伤的东北民主联军重伤员,全权交给她们照料,没人能想到,这份掏心掏肺的善意,最后换来的是背后捅来的屠刀。 当时暗地里国民党通化县党部书记孙耕尧,早早就和原关东军125师团参谋长藤田实彦勾结到了一起,他们摸清了春节期间八路军主力外出剿匪、通化城内仅余五百多守军的空当,把暴乱时间定在了1946年2月3日,也就是农历正月初二,打算趁全城过年防备松懈时夺权。 凌晨时分全城电灯骤然闪灭,玉皇山上三堆大火冲天而起,暴乱正式爆发,数千名日军残余、国民党特务、土匪武装兵分多路,扑向行政公署、公安局、电台等要害地点。 最令人发指的暴行,发生在红十字医院,参与暴乱的日籍医护撕下了医者的伪装,把本该救命的手术刀、手术剪当成了凶器,甚至提前备好砒霜毒杀伤员。 病床上的重伤员有的刚做完手术,有的还在昏迷,连下床挣扎的力气都没有,短短几十分钟里,一百五十三名伤员全部遇害,病房里的鲜血在零下三十度的寒夜里,很快冻成了暗红色的冰壳。 危急关头,在外剿匪的方虎山接到急报,率领朝鲜义勇军火速回援,这支队伍的战士大多亲历过日军的侵略暴行,打起硬仗毫不含糊,他们和城内留守部队形成夹击,只用两个多小时就彻底击溃暴乱武装,当场击毙上千名暴徒,三千多名直接参与行凶的日军人员全部被俘。 暴乱平息了,可更棘手的难题才刚刚摆上台面,按常规流程,战俘需要甄别、关押,等候上级批复处置,可当时的通化根本不具备这个条件:城内本就兵力单薄,分出人手看守三千名暴徒,城防会直接出现巨大缺口;当地粮草本就紧张,长期供养这批人是沉重负担。 更致命的是,这批人不是普通的投降战俘,是刚刚亲手屠杀手无寸铁伤员的暴徒,是主动背弃人道的刽子手,一旦看管松懈再生变故,死的只会是更多无辜的百姓和战士。 身边的部下轮番劝说,说按条例办事,别落个嗜杀的骂名,引来舆论非议,可方虎山看着医院里尚未清理的血迹,态度没有半分退让,他说得很明白:优待俘虏的政策,是给真心放下武器、愿意守规矩的人的,不是给这群恩将仇报的恶魔的,今天对他们讲人道,等他们下次拿起刀杀百姓的时候,可不会讲半分人道。 最终方虎山一力承担下所有后果:所有参与暴乱的战俘全部处决,尸体沉入浑江冰窟,所有骂名,所有责任,他方虎山一个人扛。 零下三十多度的江面上,工兵凿开了连片的冰洞,三千多名暴乱分子被依次处置,尸体沉入冰下江水,第二天江面重新封冻,表面看不出任何痕迹,可通化城悬着的隐患,就这么被彻底掐灭了。 这场铁血处置之后,东北各地残留的日伪势力被彻底震慑,再没人敢轻易挑起动乱,通化的新生政权稳稳扎下了根。 后世总有人拿“优待俘虏”“日内瓦公约”说事,指责方虎山手段过激,可他们故意忽略了一个最基本的道理:人道从来都是双向的,公约保护的是遵守规则、放下武器的战俘,不是一边接受善待、一边转头屠杀手无寸铁伤员的暴徒。 真正的仁慈,并不是对施暴者无底线的宽容,而是拼尽全力护好无辜的人,方虎山不是嗜杀,他只是比谁都清楚:对豺狼讲仁慈,就是对同胞的残忍,他宁愿自己背负一世骂名,也要给死去的同胞讨回公道,也要让更多老百姓能安安稳稳活下去。
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lidang 立党 (劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人)
@lidangzzz
2026.07.29 03:09
我来告诉你们,数学界接下来一个最大的问题。 我去年就说过,UC Berkeley数学系助理教授Tony Feng在Google Gemini做visiting professor的时候,拿到了当时最好模型Google Gemini的超长极长无敌长的reasoning版本。 这直接导致Tony Feng解决了7道Erdos问题,三道FirstProof问题,开创性地用半监督方式 ,以及无监督方式,指导AI Agent解决数学问题。 我去年就说过,下一步要解决的问题是,尝试把一个数学命题以lean4的形式拆分成多个lemma,多个lemma以DAG的数学结构组合成一个数学命题,每个数学证明可以拆分成几十个到几千个lemma DAG,每个lemma作为节点又可以让多个agent来证明,这样可以用成千上万个agent来碰撞证明每个lemma,尝试组合成一个完整数学证明的DAG。 所有人都忽视了一个最重要的问题,就是一个LLM的reasoning是不可能无限长的,哪怕是Claude和GPT模型,reasoning是有限的,这是LLM结构和目前inference infra决定的。 但是数学家们早就给出了解决方案:在3000多年前,古希腊的数学家们就知道,完备的数学体系需要写书、写笔记、收学生,以学术社区和讨论组的形式,一条条验证,把自己思考的过程记录下来,给同行完成peer review,这样把自己在数学的工作一条条记录、验证、审议、写书、组织起来,一起构建完整的数学大厦。 过去10年来,人类一直在mathlib中实现这一个愿景,全世界所有数学家都在用lean4构建数学大厦,但是还远远不够。 你党哥提出lemma DAG概念后,能大概预测到一个方向,这个方向就是,驱动AI Agent用lean4把所有它能构建数学体系的领域: 1. 用lean4审核目前人类已有的、能用lean4实现和验证的数学论文,全部用lean4实现并验证一遍; 2. 用lean4尝试构建新的问题,实现一个AI native版本的mathlib证明大全——mathlib2——比现有人类数学家构建的mathlib要大一两个数量级; 3. 当人类尝试定义新的问题的时候,先从mathlib和mathlib2中搜索已有近似证明,尝试拆分成DAG的lemma形式,用mathlib2更加快速便捷地实现部分证明; 4. 最后用大量、超大量的AI Agent尝试大量、巨大量、无限提出新的问题,并且并行in parallel用已有mathlib2去验证或者证伪这些新问题,最后由人类数学大师cherry pick出其中有价值的问题和完整证明方案出来。 回到开头,首尾呼应一下: 人类在单一LLM本体进行超长reasoning已经接近inference复杂度极限,这是人类任何人都无法改变的,OpenAI和Anthropic改变不了,玉皇大帝都改变不了, 能提到LLM超长reasoning的唯一办法,就是让LLM Agent不断总结、不断记录、不断验证出过去产出的结构化、逻辑化、有组织的知识库,作为long term memory,这些知识库就是一个LLM Agent过去的所有reasoning中的有效记忆,并且能用于今后未来的所有构建中。 这和朴素古典的memory机制完全不同,无论构建一套lean4还是构建matlab simulink的有效仿真验证后的设计,还是构建HDL各种硬件描述语言在仿真后验证的电路设计,都更有效、更精准、更专业、更小领域, 而且最重要的是,构建这些结构化的专业学术知识库,恰恰是AI Agent加上一个本地仿真、编译、运行环境的最擅长的事情。 说人话说就是,脑子到极限的前提下,好脑子不如烂笔头。
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