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學生服片商這次很鏘！監禁異世界魔法使玩弄調教！
提到片商「無垢」不知道您的第一印象是？應該是他們都要女優穿上學生服吧？不過這片商偶爾也會不知道嗑到什麼做出很有意思的企劃，像「異世界少女 監禁研究記録」就帶我們重回中古時代，玩爆魔法使！
#柊ゆうき# #柊優希#
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天下布魔普通的一日！三大角色穿越大變身！
這是台灣團隊打造的紳士手遊「天下布魔」，之所以說普通的一日，就是因為有三個角色從異世界穿越回到了現實世界，在那兒，沒有想要征服世界的魔王，沒有劍法魔法加護盾，大家都恢復成一般平常人…
#天下布魔#
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重回中古世紀！「龍少女」讓紳士的你用胯下的巨龍拯救世界！
感謝乾爹，又有新遊戲可以玩，這次要介紹給大家的是龍少女，你是掉入異世界的救世主，面對危機的時候耳邊總會響起陣陣催促的聲音，要你做色色的事提升力量，然後你就可以幹大事了！
#龍少女#
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密！那位被死靈術師復師、又被胡蘿蔔插入又被肛肛好的超大奶殭屍是？
大家注意到了這支漫改片嗎？這是很常見的異世界轉生片，但到了異世界的男優不是救世主而是人見人厭的死靈術師，把當初蔑視自己的巨乳女騎士變成可以插入異物還可以肛交的殭屍，那，她是誰呢？
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別把我當成你們懲罰遊戲的素材！ （快點！）EX 存在著一個天堂般的世界，在那裡，我那平胸傲嬌的妹妹和她的朋友們——一個戴眼鏡的大屁股女孩和一個胸部異常豐滿的溫柔女孩——把我的身體當作她們色情懲罰遊戲的素材。上村五月、木崎奈奈、福原美奈
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博士班將畢業要上就業市場的時候，我聽從了當時正因為Freakonomics火紅，芝加哥大學教授Steven Levitt公開的建議，取了個美國化的名字。他說他都這樣建議他為數眾多的國際學生這麼做，因為他的研究證實，「名字」充滿了許多訊息，會給僱主認識到你是不是非常願意融入環境、擁抱當地的文化，你是不是想和其它人一樣，而決定要不要給你加分。講到這裡，就很多人想要舉反例，但是愛舉反例的人，常常不了解這種實證研究的意義，就業結果的差異，當然是有很多因素造成，但這種設計良好的實驗，真正的解讀方法是，「如果兩個各方面都一模一樣的人，取了一個美國化的名字那個，會有比較好的就業結果」。我那一年的就業市場正在金融風暴的谷底，任何一點加分的機會，我當然不能錯過。
Levitt的意見，放在今時今日，那是非常政治不正確的。我都可以想見各式各樣的批評，「死白男，你憑什麼要人家放棄自己的身份認同」「為什麼不擁抱自己的文化」「你很好，沒有需要改變」「是別人該來學你的名字怎麼唸，而不是你要配合他們」「世界本應該如此多元」諸如此類的看法。如果是個人的價值觀，自我的選擇，我都沒有意見，但在現實上，這些批評並沒有辦法改變這個世界上，人生下來就存在的偏見，也許社會比較文明了，社會比較多cancel文化了，這些偏見不敢顯露出來，但一直都在而去除不了，只是變成隱性的偏見而已，這也是Levitt和Ronald Fryer等人研究的價值，人是會說一套，做一套的，所以有人選擇保留自己驕傲的一切，有人極力融入新社會，那都沒有關係，「名字」的訊號傳遞機制，不會因為你做了什麼，或是不做什麼，而失去作用。所以，你看為什麼這麼多東亞移民，給小孩取名字，都是非常美國化的名字，那是一個想要融入的心情，那是一個務實的心態。反觀印度人......
但這些強調要政治正確的左派意識型態，其實還是有害的。首先，這些高大上的多元價值讓新世代對社會的運行有誤解，造成他們的認知和現實有落差。但更大的問題是，這種多元價值幾乎都不可避免地變成紅衛兵的鬥爭手法，為什麼Levitt現在不太敢再講這些實證上反多元的研究？因為那是會被人cancel的大逆不道言論。現在美國的教育界，不管是中小學，還是高等教育，通通是這種多元的氛圍，所以多數的老師，自己言論審查的厲害，而一旦開始懼怕被告發，那就當不了老師了，因為老師很多時候，是要「教育」學生，是帶有價值判斷的傳道責任。而一旦老師不敢要求，那學生其實就失去了學習做人做事道理的機會。一如我之前所說，大學的價值一在credentials，二在無憂無慮的四年探索，而如果老師都是畏首畏尾，那這個探索的過程，這個讓青少年成熟的獨特經歷，就少了一些能導正行為和看法的力量。
所以，我的課，不准用手機和電腦。學生可以遲到，可以中途離席上廁所，但我都很明白告知，你有你的來去自由，但你要知道，每個人心中都有一本帳，記載了和所有人的往來好壞，你每次上課都要晚來，或者是都要用上課時間上廁所，你雖然不會在這堂課被扣分，但你在我的私人帳裡，會一直都是負值，你的印象分數就是負的。當你身邊的人，對你的帳上，記的都是這些負值，你就把自己在社會成功、人生幸福的機會一降再降，如果不自己想辦法改變，那也不要日後悔恨。是的，我就是那個沒有政治正確危機感的說教老頭，但這不就是學校給我終身職的立意初衷？
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今天是 AI 界非常重要的一天……
Elon 對 Sam Altman / OpenAI 的官司在奧克蘭聯邦法院正式開庭！
目前美國加州北區聯邦地方法院正在進行陪審團選拔，開庭陳詞預計明天（星期二）開始。這場民事陪審團審判預計會持續 2～4 週，由法官 Yvonne Gonzalez Rogers 做出最終裁決。
官司起源如下：
1️⃣ 2015 年，Elon 與 Sam Altman 等人共同創辦 OpenAI，當初定位為非營利組織，使命是「安全、開放地開發人工通用智能（AGI），造福全人類」。這家公司本不該追求利潤或被封閉式企業控制。Elon 是早期最大金主，捐款約 3800～4400 萬美元（占早期種子資金約 60%），並提供運算資源與招募人才。
2️⃣ 2018 年，Elon 因對公司方向及微軟日益增加的影響力有異議，離開董事會。
3️⃣ 之後 OpenAI 從微軟拿下數十億美元投資，改組為帶有「營利部門」的結構（從「利潤上限」逐步走向完全商業化），走向封閉源碼。ChatGPT 爆紅後，公司估值暴增至目前約 8520 億美元，最近剛完成重組——營利實體仍向非營利基金會負責。
Elon 指控 Altman、Brockman 與 OpenAI 違反創立時的慈善信託與協議，將公司變成「致富機器」，優先讓內部人士與利潤獲利，而非原本的使命。這是欺騙行為。
這場官司最早於 2024 年 11 月提告，後撤回，2026 年初重新提起。上週五（4 月 24 日），Elon 主動撤銷「詐欺」指控，讓案子聚焦在「使命違反」與「不當得利」。
Elon 希望從 Sam 和 OpenAI 拿回的包括：
•巨額賠償：金額高達 1000 億美元以上（報導指出約 1340 億美元），全部捐給非營利/慈善部門，Elon 自己一分錢都不拿。
•可能解散或重組公司，恢復原本的非營利使命。
•領導層更換（例如將 Altman、Brockman 踢出關鍵職位）。
OpenAI 反擊稱：Elon 當年其實知道並支持商業化，甚至曾考慮與 Tesla 合併或自己掌控公司。這場官司根本是 Elon 的 xAI 為了競爭而發動的「破壞行動」，出於對 OpenAI 成功的嫉妒。
這場審判對整個 AI 世界至關重要。
Elon 一直警告：以利潤為導向、封閉源碼的 AGI 非常危險。這是他親手創辦、2018 年離開後，現在要強制執行「造福人類」原始使命的最後機會。
如果 Elon 大勝，OpenAI 的估值、即將到來的 IPO、與微軟的合作、市場主導地位都將重挫，也會迫使全球最領先的 AI 實驗室改變經營方式，影響整個 AI 競賽與未來法規。
Sam Altman 根本不值得信任來掌握 AGI 的未來，這場審判正好證明 Elon 當初為什麼要跟他鬥。
這就是那個 2023 年被自己董事會以「不夠坦誠」為由開除，後來又爬回去，把「開放給全人類」的非營利承諾，變成微軟金援、封閉源碼、價值數千億美元獲利機器的人。
當初出錢、出願景的是 Elon，他想讓 AI 安全、造福所有人，而不是變成億萬富翁的內部俱樂部。
如果 Altman 能事後改寫規則，就等於告訴全世界：「使命導向的科技只是行銷口號」。
Elon 不是為了自尊或競爭，他是真的想在「利潤凌駕人類」的 AGI 變得無法阻擋之前，守住最後一道防線。
這對那個「真正想了解宇宙」而不是只想賺錢的人來說，是非常個人的戰鬥。
人類需要 Elon 贏。
站在 Elon 這一邊！🚀
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Today is the start of a very important day in the AI world... the trial between Elon and Sam/OpenAI begins today in Oakland Federal Court. The jury selection is happening right now in the U.S. District Court for the Northern District of California and opening arguments are expected Tuesday. The civil jury trial is projected to last 2-4 weeks, with Judge Yvonne Gonzalez Rogers making the final call.
So let me tell you why this fight all came about.
1/ In 2015 Elon co-founded OpenAI with Sam Altman and others as a nonprofit to develop artificial general intelligence safely and openly for the benefit of all humanity... this was supposed to NOT be for profit or for closed corporate control. Elon was a major early funder, contributing around $38-44 million (~60% of early seed funding) plus resources like compute and recruiting.
2/ Then, Elon left the board in 2018 over disagreements for the direction of the company and Microsoft’s growing role of the company.
3/ Later, OpenAI took billions from Microsoft, restructured with a for-profit arm, initially “capped profit,” now more commercial... went closed-source in practice, and exploded in value with ChatGPT. FYI, the current valuation of OpenAI now sits at ~$852 billion and the company recently completed restructuring with a for-profit entity reporting into a nonprofit foundation.
Now, with the trial, Elon is saying Altman, Brockman, and OpenAI breached the founding charitable trust and agreement by turning it into a “wealth machine” that prioritizes profits and insiders over the original mission. He claims they deceived him about their plans...
This lawsuit was originally filed in November 2024, was withdrawn, and then revived in early 2026. And just this Friday, April 24, Elon voluntarily dropped the fraud claims to “streamline” the case and keep the jury focused on the mission issue... proceeding on breach of charitable trust and unjust enrichment.
This is what Elon is looking to get back from Sam and OpenAI:
a/ substantial damages, with stakes in the $100B+ range, with many reports saying it's in the range of ~$134B and the winnings will be given to the nonprofit/charity arm and will NOT benefit Elon personally
b/ possible unwinding/restructuring to restore the original nonprofit mission
c/ leadership changes (e.g., getting rid of Altman/Brockman from key roles).
On the other side, OpenAI is claiming:
a/ Elon knew about and once supported commercialization steps, saying he even explored merging with Tesla or gaining control himself
b/ OpenAI calls the suit competitive sabotage from rival Elon's company xAI and says this is driven by jealousy over OpenAI’s success
This is SUCH an important trial in the world of AI... people may not fully understand.
The reason is bc Elon has repeatedly warned that profit-driven, closed-source AGI is very dangerous. This is his chance to enforce the original “benefit humanity” mission he helped create and walked away from in 2018. A big win will hurt OpenAI’s valuation, upcoming IPO plans, Microsoft partnership, and market dominance/customer perspective of the company... and this will also force real changes in how the world’s leading AI lab operates, influencing the entire AI race and future regulations.
For me, Sam Altman straight up CANNOT be trusted with the future of AGI, and this trial proves why Elon was right to fight it. This is the same guy who got fired by his own board in 2023 for not being “consistently candid,” then crawled back in and turned the nonprofit “open for humanity” promise into a closed-source, Microsoft-bankrolled profit machine worth hundreds of billions. Elon was the one who put up the early cash and vision to keep AI safe and beneficial for all of us... not to create a trillion-dollar insider club. If Altman gets away with rewriting the rules after the fact, it sets a dangerous precedent that mission-driven tech is just marketing fluff. I believe Elon isn’t doing this for ego or rivalry... he’s really doing it bc someone has to hold the line before profit-over-people AGI becomes unstoppable. This one’s personal for the man who actually wants to understand the universe instead of just cashing in on it. Humanity needs Elon to win.
And that's who I'm rooting for!
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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。
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三十年來，每年都聽說：大環境不好。
或者：大環境越來越糟！
其實，自從文字發明以來，窮人就天天抱怨大環境不好。
只要你和窮人共鳴，你就永遠感覺大環境不好。
“心淨則國土淨”，這話是《維摩詰經》說的。同樣，也可以說：“心窮則國土窮。”
心窮的人，看什麼都窮，看哪都沒機會，看什麼都在下行。
就像蒸汽機剛出現時，雖然一個機會爆炸的時代即將來臨，但心窮的人，一定是哭喪著臉的。
一個四十歲身無分文的人，你回溯去看他的二十歲，他一定是抱怨大環境的多數人之一。
一個四十歲的億萬富翁，你回溯去看他二十歲寫的東西，一定是充滿不切實際的盲目樂觀的少數派。
世界崩潰了嗎？機會全沒了嗎？一切都晚了嗎？到硅谷看看，到上海看看，到迪拜看看，到摩洛哥看看，看看日新月異，看看紫醉金迷。
離開你那窮人扎堆的互聯網小繭房，睜眼看看真實的富麗堂皇、高聳入雲、流光溢彩，看頂層豪宅的party，看海灣停的遊艇，看每三分鐘起飛一架的私人飛機……滿天都是鈔票。
但窮人，就是沒辦法，哭喪著臉，最愛找其他窮人尋找共鳴。
“你說的太精闢了！真是一針見血！大環境真是不好！我們普通人真是越來越難啊……”
窮人見窮人，兩眼淚汪汪。不僅被人賺了流量，還絲毫不介意認知又被拉得更低了。
除此之外，他們還對一切看好他、相信他、鼓勵他的人說：“你站著說話不腰疼！這大環境，我確實沒辦法！”
是啊，是啊，神仙也拿你沒辦法。
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