日本盗搬大量中国视频经营人设 日本批量盗搬中国原创视频，篡改信息冒充日本风貌，打造高素质虚假人设，连洪崖洞、望仙谷、苏博都被偷，吃相难看。 盗中国美景，装日本繁华，掩饰自己的自卑。

《掩耳盗铃解决 AI 说脏话》 最近看到一个论文。 它研究大模型的敏感词问题。 方案很直接： 把敏感词从词表里删除，让模型自动寻找替代词。 看到这里，我想到的不是技术创新，而是一个成语： 掩耳盗铃。 如果一个人说： “你是个废物。” 系统输出： “你的能力暂时未达到环境要求。” 那么发生了什么？ 骂人消失了吗？ 没有。 只是换了一套编码。 甚至很多时候，后者比前者更有攻击性。 因为真正产生作用的，从来不是那几个字。 而是背后的语义。 ⸻ 很多人天然会把符号当成事物本身。 认为： 脏字等于侮辱。 敏感词等于敏感内容。 删除敏感词等于解决问题。 但现实并不是这样。 禁止一个词，人们会发明新的词。 禁止新的词，人们会创造新的表达。 互联网发展至今，几乎所有社区都经历过这个过程。 因为人们真正想传递的是信息。 词语只是载体。 载体可以替换。 信息不会消失。 ⸻ 这也是很多 AI 治理方案的问题。 模型说错话。 删词。 模型绕过限制。 加规则。 模型继续绕过。 继续删词。 最后得到一份漂亮的报告： 违规词下降99%。 敏感词下降99%。 风险输出下降99%。 看起来问题解决了。 实际上只是统计指标变好了。 语义还在那里。 意图还在那里。 问题还在那里。 ⸻ 更有意思的是，这种现象远不只存在于 AI。 很多组织都在做同样的事情。 业绩不好。 修改考核指标。 质量不好。 修改统计口径。 事故太多。 降低上报标准。 投诉太多。 关闭投诉入口。 于是报表越来越漂亮。 现实越来越糟糕。 ⸻ 控制论里有一个非常重要的原则： 不要隐藏误差，要消除误差。 温度过高，应该降温。 系统故障，应该维修。 AI输出有问题，应该研究问题产生的原因。 砸掉温度计、关闭报警器、删除几个关键词，都不会让问题消失。 它们只会让人看不见问题。 ⸻ 所以这篇论文真正让我感兴趣的，不是它解决了什么。 而是它暴露了一种普遍存在的认知惯性： 当我们无力解决问题时，最容易做的事情，就是解决问题的可见性。 看不见脏话，不等于没有攻击。 看不见风险，不等于没有风险。 看不见矛盾，不等于没有矛盾。 删除一个词很容易。 理解一个问题很难。 而文明真正的进步，永远来自后者。 因为现实世界有一个残酷的特点： 你可以欺骗报表。 可以欺骗指标。 甚至可以欺骗自己。 唯独无法长期欺骗反馈。 问题从未离开。 它只是绕了一圈，又回来敲门了。

我现在很困惑，这种托管化DMCA在针对盗图诈骗和假账号确实非常好用，但是难免会误伤一些之前授权过的内容，或者向别人安利我的站内外帖文。有几百条侵权链接实在没有办法逐一点开检查，今天看了一百多条已经力竭了，但还是有二创老师被误伤了，我对此感到很抱歉并且正在寻找方法去平衡🙇

国产乐橙直播监控上帝视角盗摄泄密出品，年轻情侣晚上开房干炮过程录摄，两人都饥渴难耐上床就拥抱调情，衣服脱光男抠逼女口交，轮流上位互相猛肏，一套行云流水的干炮过程，双方都直达高潮

Web3新人求职入行最大的难点在哪里？ 一个是投递方式分散，纯新人没有求职社区或者从业者人脉都不知道要往哪投简历； 另一个就是工作门槛基本都要求币圈从业经验... 新人小白没有经验的也很容易在各种地方中招被骗...比如我很久以前做客服的时候就有骗子盗了我同事的号让我给ta打u说是用来测试产品😭

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