SSIS-757 夢乃愛佳 (#夢乃あいか#) 即使你因住院而心煩意亂，當你害怕打針，當你手術前緊張焦慮，甚至是絕症患者，美女護士的 Hcup神乳便是靈丹妙藥！她將施展母乳喂養、打手槍、乳交，令你不安的情緒得到緩解！最後熱情地邀請你中出，難怪不願意出院的患者開始陸續出現‼️

前陣子身體不舒服，讓大家久等了~ 今天解放一下穿了整天的小褲褲，有股騷騷的味道呢 ~ // ———— 其實，諾很羨慕那些能夠噴水的女生，可以遇到技術好的男人 + 自己體質給力，真的好幸福好幸福嗷♥ 諾就完完全全沒辦法呀 😂

川習會前北京鼓吹太平洋劃地分管？ 專家：中共喊「太平洋夠大」藏野心 美中元首「川習會」預計於5月13日至15日在北京登場，這是川普時隔九年再度訪華。 中共詭詐：舊調重彈欲劃地分管 中共外交部日前發布「太平洋足夠寬廣」短視頻試圖吹「暖風」。專家分析，此舉意在推動「蠕蟲戰術」，企圖將東亞納入勢力範圍，與美「劃海而治」。北京更拋出禁毒合作等戰略宣傳，試圖粉飾其擴張野心，樹立穩定形象以分化美盟體系。 美方強硬：結構衝突難有突破 川普行前放話將討論台灣議題，並要求釋放黎智英。美方近期同步制裁協助伊朗輸油的港企，並起訴中共非法代理人，展現圍堵態勢。專家指出，川普扮演「白臉」背後，是美國國家安全戰略對中共全面威脅的精準打擊。 台灣變局：強化自主方為上策 面對北京企圖以伊朗議題交換對台軍售，專家提醒，美方對台「六項保證」並無法律效力。在中共持續滲透與美中海權競爭的核心衝突下，台灣應警惕北京的戰術欺騙，唯有強化國防自主、實踐自身茁壯，方能應對威權擴張。

MoonCakeChu，一位平日做事積極認真、專業又自信嘅女生，今次勇敢突破自我，第一次嘗試拍攝露出同BDSM題材。 從平時嘅謹慎跳到今次嘅大膽，佢用行動嚟證明，真正嘅自信，就係願意挑戰自己嘅舒適圈。 踏入呢度門嘅一刻，佢就開始認識到另一面嘅自己，亦好想將呢一面展示人前😈 大家一齊嚟見證佢更多嘅突破啦😌 #港女# #專業女性# #OL# #藝術人體# #勇敢突破# #全裸# #露出# #BDSM#

來到可俯瞰台北市的旅遊景點「貓空」的台灣料理用餐🍽️ 2004年6月，因參與六四事件而被中共判處「顛覆國家政權罪」的山東青島市民燕鵬先生（左一）勇敢地從金門游泳到岸，成功逃離中國。目前他已是中華民國公民，並成為一名牧師。 2024年6月9日上午，為了「投奔自由」駕船到台灣的中共海軍艦艇的前艇長的阮芳勇先生（左三）。 2025年10月10日，中共國家安全部正式將臺灣統派自媒體網紅及王氏研創藝術有限公司的負責人王苡儒（右三）先生列入「臺獨水軍」名單，並對其懸賞50萬元人民幣，發布了“終身追責”的通緝令。 台灣獨家傳媒智庫執行長 ，國立臺灣大學國家發展研究所法學博士曾建元教授（右二）。 台灣著名的政治學學者，現任國立政治大學國家發展研究所的李酉潭教授（右一）

當路上殭屍橫行、你和美谷朱里受困在紙箱裡要怎麼辦？ 如果AV界真如昨天所說要設下標題和作品製作的限制該怎麼辦？我覺得特殊化妝術腦洞大開的劇情片很不錯，像這支作品美谷朱里(還沒改名前拍的)就是為了閃避路上的喪屍跑到你藏身的紙箱中，然後⋯ #美谷朱音# #元美谷朱里#

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。

很多 Crypto 布道者覺得這個行業「賭場化」讓人失望。 我反而覺得這是好事。 人類最底層的需求就是「黃、賭、毒」，幾千年來從未改變。Pornhub 每個月超過 40 億次訪問，穩居全球前 15 大網站。這不是墮落，這是人性。 年輕人為什麼越來越愛賭？因為傳統的路走不通了。 嬰兒潮那代人，努力工作就能買車買房。現在呢？存錢二十年可能還買不起一間破公寓。ETF 年化 7-8%，對有錢人是複利，對普通人是笑話。 所以 GameStop、狗狗幣、迷因幣，本質上都是同一件事：被傳統路徑拋棄的人，在尋找不對稱的翻身機會。 Crypto 恰好提供了這個機會。 越合規的市場，越難暴富。因為合規的本質是保護投資人，而保護投資人的代價，就是讓聰明人更難賺錢。 Crypto 弱監管的環境裡，技術強、運氣好的人，可以贏走技術差、運氣差的人的錢。這是風險，也是機會。 有人說這很墮落。 那我問你：抖音讓你刷兩小時沒營養短影音，手遊讓你課金課到傾家蕩產，知識付費讓你買一堆課從來沒看完，這些產業就很高尚嗎？ 說到底都是把人性弱點變現。Crypto 只是更誠實，直接跟錢掛鉤。 與其抱怨，不如擁抱變化。接受 Crypto 是個大賭場的這個事實，然後去找到你的 edge。 重塑生產力曲線、改變世界，這個任務交給 AI。 Crypto 就用來承接人類幾千年來最底層的原始需求：賭。 賭場化不是終點，是起點。 後面可以玩的東西，還多得很。

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？」

【技術成疑】Anthropic算力吃緊，OpenAI迎來可乘之機 Anthropic PBC早前宣布因安全風險須限量推出新型號Mythos，但有人質疑此舉是否出於產能不足。外部分析則認為Mythos 的能力未乎宣傳預期，情況受業界關注。Anthropic產能不足，正透過合作與擴充算力以追趕OpenAI 等對手。