#补全《海错图》由清代画家聂璜绘制。全套共四册（前三册藏于北京故宫、第四册藏于台北故宫）共描述了三百多种生物，还记载了不少海滨植物，算是一本古代的海洋生物图鉴。所绘每一种物种的空隙处，辅以文字说明介绍所绘物象的名称由来，以及产地、物性特征等。介绍下载：#

【NSFW原创】【阳具调教】【性沦陷】【滥用】 【@XPeach_Lord教学】【桃门】 本次性爱的最后一章节给大家补全了。 和大家说一下观看顺序吧，首先是《肉棒调教（上篇）》其次是《肉棒调教（下篇）》（这篇帖子）， 随后是 《17次/8min上下篇》 。 可以连在一起看，总时长近30min。是本🍑头一次发长篇的真实性爱，希望大家喜欢。 无任何剧情，纯天时、地利、人和、 厨具、厨技、体质都在线的一次好🍚，希望大家在性爱里也能到达相同体验。 最后！！请三连评论！桃门永存！！！！！！！！

对 bun 从 zig 换 rust 的推测 1. A 厂发现 rust 更容易吃到 ai 补全代码的能力，zig 由于训练数据不足肯定更依赖工程师的发挥。 2. 自己维护 zig 并不是个高明的选择。🤨

2/🚀 隐身一年，砍一半功能 12 个月手动拉到 150 个用户，中途砍掉自己的核心功能（实时自动补全，把人从会议里拽出来）。 公开发布会把你锁死。隐身才能在用户养成习惯前推倒重来。

最近大模型更新的隐式缓存为什么可以把缓存价格降低，命中率大大提高。 传统推理里，你每调一次API，GPU都得把整个输入prompt重新算一遍。固定System Prompt、历史对话、RAG知识库，这些重复内容每次都重新预填充，按全价收费。 隐式缓存做了什么？ 它自动检测本次输入和之前请求的公共前缀。命中了，就把之前算好的KV Cache从SSD硬盘直接加载出来，只对新增部分重新计算。重复劳动，直接砍掉。 效果立竿见影。多轮对话、Agent、代码补全这类场景，重复前缀往往占输入Token的70%-90%。命中后，input价格直接打到一折。对长文本多次对话的推理的成本和内存的压力都大大降低。 但这里有个关键问题：之前为什么不行？ KV Cache太大了。传统Multi-Head Attention架构下，百万Token的KV可能要上百GB显存。存盘？I/O延迟完全没法接受。GPU必须全程Hold住所有KV，成本根本降不下来。 DeepSeek的MLA架构把KV Cache压缩了10-28倍。百万Token从80-200GB变成4-10GB。这才让硬盘级缓存成为可能，压缩后的KV可以经济地落盘到分布式SSD，需要时再快速加载。 本质上，是把最贵的GPU显存从按最大上下文全量占用变成了按实际新增Token动态使用，类似动态更新的模式。 这里有个反直觉的点：虽然对高速内存需求大幅下降，但并不是完全转向硬盘。更像是分层存储，GPU只保留热数据，冷前缀卸载到SSD。类似CPU的分页机制，只是这次发生在大模型推理层。 DeepSeek率先把这套机制默认开启，给出极致低价。其他厂商不得不跟进，竞争驱动技术扩散，技术扩散又进一步压低价格。 要想最大化缓存命中需要做什么？ 想最大化省钱，把重复内容尽量放在prompt开头，保持前缀一致性，命中率会更高。API响应里有prompt_cache_hit_tokens字段，直接看命中率。 这轮降价潮是真实的架构创新，算法效率优化带来的成本下降。MLA压缩KV、分布式SSD存储、Radix-Tree前缀索引，这些工程突破把原来需要重复劳动浪费的算力，优化到极致 尤其是 DeepSeek，降价这么多还能赚钱，还是永久降价，这是真本事，那之前的原价是耍我们玩得吗，第一天用原价 API 的人是有点冤大头了。

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「Conso 猜罗老师 @luoyonghao 喜欢的频道」 罗老师最近重新开始活跃 X，涨粉速度有点离谱。 但有意思的是，他目前只关注了 53 个账号。 这些账号大致有以下几个方向：AI、产品、独立开发、研究员、科技评论。 所以我们做了一版基于他目前关注的个账号，猜猜他可能还会喜欢哪些中文创作者： 1） @dotey AI 工程、Prompt、Agent、工具实战。中文 AI 圈高质量信息源，是补全 AI 商业化和工程化视角的一块绝佳拼图。 2） @op7418 视觉与创意生产力的前沿哨所。 对设计和视觉有极高强迫症的产品经理，关注他能快速捕捉到 AIGC 和视听工具是如何在重塑内容与创意工作流的。 3） @ai_9684xtpa 老罗不喜欢被过度包装的虚假叙事，而 Ai 姨的巨鲸追踪和链上数据拆解，刚好能提供一个真实数据的冷酷观测视角，是中文区很强的链上信息源。 4） @tmel0211 极少数能把 AI 和 Crypto 的交叉基础设施（Infra）讲出逻辑的人。在他的推文里，更多是技术拆解和行业结构的探讨，值得喜欢从底层逻辑出发的产品经理关注。 5） @yetone 手头有活的硬核 Builder。作为 avante.nvim 等开源工具的作者，他代表了极客群体最真实的状态。想知道 AI 究竟是怎么长进程序员的日常工作流里，看他的动态就够了。 6） @turingou 松弛但刀刀见血的科技与产品观察。经历过完整的创业周期，所以判断总是带着一种见过风浪的实感。对于同样在创业泥潭和产品细节里滚过多年的老罗来说，这种懂行的同行视角，值得关注。 7） @_FORAB 中文 X 圈的注意力温度计。每天都在捕捉最新热点，老罗刚回来需要快速接轨信息流，关注他就等于装了一个全天候的热点嗅探器和“防断网”雷达。 8） @Showy005 千万级海外增长的实战操盘手。在 X 里，写代码的极客很多，但懂怎么把产品真金白银地推给几百万海外用户的人很少。他操盘过多个千万用户级的出海项目，在Conso 更是三个月就硬啃下了百万下载。老罗作为连续创业者，太懂从“造出好产品”到“获取用户”中间的血泪了。想看百万级裂变打法，这是一个分享海外用户增长的专家。 9） @0xcryptowizard Meme 巫师，AI Meme / Web3 叙事观察者。 如果想理解 AI 不只是工具，也可能变成社区、资产和注意力叙事，他是中文区绕不开的一个观察样本。 10） @evilcos 新东西落地，往往伴随着黑暗森林里的危机。余弦不炒作，只盯着 Web3 和 AI 领域最底层的安全问题。这种稳健的极客底色，和老罗骨子里的某些坚持是契合的。 11） @Saccc_c AI 落地工作流的实干派。不聊宏大的大模型革命，只聊怎么把现有的 AI 工具（比如 Claude Code、3D 生成、视频剪辑）串联起来，变成真正能拿去接单的商业交付物。这种不搞虚幻叙事、只看真实产出的实操路子，符合老罗看产品的务实口味。 这不是排名，更不是标准答案。 罗老师重新进入 X，需要重建信息流，我们其实也一样。 这份「猜你喜欢」不只是给罗老师的，也是给每一个产品人、Builder 和 AI 用户。 你觉得罗老师的「猜你喜欢」里还应该出现谁？ 欢迎评论区留言，一起扩充这个推荐列表！

Claude Code 创作者 Boris Cherny 对未来编程范式的激进预测。 他认为传统编程时代已经终结，目前他已实现全自动办公，仅通过手机操控数百个 AI Agent 即可完成每日上百次代码提交。 他重点讨论了 “循环（loop）”模式，即让模型自主调度任务并协作，而非仅依赖简单的代码补全。 他预言随着模型能力增强，复杂的软件外壳将逐渐消失，最终 Claude Code 可能仅需百行代码即可运行。 此外，他将 AI 编程的普及类比为印刷术革命，认为编程将成为像发短信一样简单的全民基础技能。 这种变革正推动各行各业的专业人士转变为跨学科通才，利用 AI 释放巨大的生产力。