普京在訪問北京之前向中國人民發表講話 普京說，俄中關係已經達到了前所未有的水準——基於相互信任、合作共贏以及尊重主權和領土完整。 截至2026年的主要成就： 🔸雙邊貿易早已超過2000億美元 🔸相互結算現在幾乎完全以盧布和人民幣進行 🔸引入相互免簽證制度 🔸透過金磚國家和上海合作組織的合作有助於應對全球和區域挑戰 💬普京強調，「俄羅斯和中國之間的密切戰略關係在世界上發揮著重要的穩定作用。」他補充說，兩國在不與任何人結盟的情況下尋求和平與普遍繁榮。

有時候，我們常常自認為很懂一個人，但事實上，我們只能看懂這個人極少的一部分。 剩下的，多半是自己腦補。 每天汲汲營營於柴米油鹽、諸般雜事，沒時間做思想實驗。 看到的東西越多，腦補的範圍越大。 細思極恐。 感情好時你儂我儂、分道揚鑣時互相撕逼。 愛有多深、恨就會有多深。 不用去別的平台看，推特每天都在上演。 所謂「真相」，哪怕窮盡世界上所有AI模型算力，也許仍然算不清人心。 =========================== 很早之前，有個女孩子在我群公開版面，被公審放鴿子。 群組草創時期，成員在短短數週之內超過3000人，是真正意義上的「千夫所指」。 她將所有對話截圖給我看，最後一張停留在「已讀未回」，因為她還有正職，得等她下班。 認知上的誤解，導致男生以為女生同意該時段赴約，誰曾想郎君已到、嬌客未至。 雙方都鬱悶，男生也有時間成本。 帶著誠心赴約，卻苦等不到人。 女生說著說著，突然哽咽了起來。 「別哭了，我去跟他說說吧。」 .................... ........... 誰都不想被截圖公審。 哪怕是車禍，也有責任佔比。 私底下反應，講開了，也就沒事了。 若能藉由這件事，彼此成為無話不談的好朋友，這更是好事一樁。 =========================== 茶魚飯後沒那麼大官威，我很清楚知道，我的一切是大家給我的。 是大家不嫌棄，而我知道什麼是淫水思源。 居中調和鼎鼐，雙方的為難之處都要考慮，而不是抓範例出來批鬥。 何苦呢？ . 寫著寫著心情變差的時候，白天就找正能量滿滿的台北海洋聊天；晚上就找台南月亮秉燭夜談。 都在青春頻道裡面，剛好一南一北。 她們很喜歡看我徬徨無助的樣子，她們更喜歡勸慰我。 很糟糕的惡趣味。🤣🤣 老腰酸痛的時候去楠梓找莉莉，這次沒讓她淋濕蛋蛋，但老腰確實舒緩了許多。 她不懂啥叫做經絡穴道，大部分男生也只認得蜜穴，總之我的舒緩是真的，這樣就夠了。 舒服、愉快就夠了，不是嗎？ . 回到家，視訊又來，新竹LuLu變得好漂亮、活力十足，差點沒閃瞎我眼。 還記得初次視訊，她扭扭捏捏，連拖鞋都找不到，一隻史迪奇、另一隻庫洛米。 我只認識我女鵝庫洛米。😌😌 「哥....我還沒穿好....這樣可以嗎？」🥹🥹 我知道她在講拖鞋。 而我想告訴大家，很多事真的要妥協。

ADN-711 武藤彩香 (#武藤あやか#) 人妻在購物回家的路上，包包被搶了。幾天後，一個自稱撿到包包的年輕人來歸還。夫婦想感謝這個年輕人，但他拒絕了。第二天他又來拜訪人妻，她邀請這位年輕人到她家，聽他講述自己的遭遇。這個年輕人卻說他想道歉，最終更以肉棒補償‼️

販毒的黑道常會告誡手下，「不要用自己賣的東西」，我最近找到一個新的例子，芝加哥教師工會的會長，把自己的小孩，送去唸私立學校，拒絕用自己賣的產品。這是很不可思議的虛偽，更暴露出教師工會現在把美國的公立學校弄成什麼樣子。芝加哥的公立學校，是美國數一數二大的學區，但二十年來，學生人數少了近八萬人，教職員卻多了三千人，整體學區預算幾乎加倍，師生比拉這這麼高，資源這麼豐富，教育品質一定好了？沒有，芝加哥公立高中學生達到伊利諾規定的學業水準，只有兩成！州定的標準，已經相當低，還有近八成的芝加哥學生達不到。我有很多芝加哥高中畢業的學生，所以我深受其害，面對這麼多基本算數、識字寫作都有問題的學生，我只能一直放鬆教學內容，連帶影響其它程度好的學生。 公立學校資源一點都不是問題，但工會教師就一直用錢不夠的理由，找到機會就罷工抗議。如果不是家長太過憤怒，讓政治人物害怕，工會原本還要在五一國際勞動節停課，讓學生上街抗議。抗議什麼？名義上是為教師勞動權益，但很多是想拿反川的標語上街。他們要抗議川普是有道理的，芝加哥學區這幾年本地學生巨幅外流，如果不是非法的拉丁裔移民填補了空缺，芝加哥還要少更多的學生，預算還會有更大的問題，所以他們當然要抗議川普抓非法移民。有一個學生告訴我，他的朋友最近經濟發生困難，因為他原本的工作是安置芝加哥的非法移民，拿的是政府經費，結果被川普政府搞到沒有收入。我忍不住問他，你沒有覺得奇怪嗎？我沒沒有說出來的是，幹得好。稅金，就給這些米蟲拿去了。 很多移民來到美國，小孩上學了，就會發現，這國家錢真多。公立學校教室設備一流，公發的電子產品人手一台，學生自由，活潑開放。但時間一長，就發現這是個糞坑，這是個教師工會的社會福利機構。老師經常請假，代課老師只會點名，上課時間很少，管秩序時間很多，老師的精力，都花在處理少數具有破壞性的學生，好的老師不敢管教學生，壞的老師不懂教學，浪費學生時間，再不然就整天講黑命貴、川普種族主義、LGBTQ權益，每日上課時數極短，每年上課天數極少。然後一天到晚道德綁架家長，只有他們懂教育，只有他們最辛苦，只有他們收入最少。但讓我講一個很多人不知道的事，大部份的美國公立學校教師，不用繳Social Security，這個僱主和員工合繳12.4%的稅，老師是不繳的。 工會殘害美國至巨，但要怎麼改革這個問題呢？目前有一個聲音是要在最高法院打官司，禁止教師成立工會。這有法律上的道理，因為如果反拖拉斯的目的是反對商業市場壟斷，那教師工會在實質上也是在就業市場壟斷，同樣是傷害消費者行為。進行這個訟訴也有政治上的道理，因為民主黨和教師工會交相苟且，一個把會費金錢輸送給政黨，一個用政黨控制政府的能力，保證工會的利益。這就是芝加哥教師工會這麼囂張的原因，如果把教師工會判為違法，那是一石二鳥。但也因為這個關係到民主黨的權力掌控能力，所以民主黨一定會誓死而反對。 但更重要的是，我認為把工會廢了，公立學校也救不回來。美國沒有什麼師範學校，普通大學畢業，上個教育學程，滿足州的教師規定，就可以當老師。此前，女性受到歧視，工作機會不多的時候，很多優秀的女性，想要展長才的女生，很多都當了老師，因為那是少數女生能在職場發揮的地方，而因此，美國以前公立學校的品質非常高。但這個壓抑女性的社會問題大致解決了，公立學校的老師也失去了優秀人材的管道。現在在大學唸教育的，通常是其它學門唸不來的學生的最後選擇，有統計說，美國大學的專業裡面，平均智商最低的就是教育系。當然少部份學生是為了理念去唸教育，也很有能力，我常在鄉下來的高中畢業生裡看到這種學生，但他們很快就被丟進一個不需要太認真就可以畢業的環境，很快就向下平均去了。在逆向淘汰的情況下，造成公立學校教師資質越來越差。這一點，就連廢掉教師工會也救不回來。 所以，最好的解決方法，是讓工會徹底把公立教學搞砸，那就會有更多納稅人要求開放教育券的發放，鼓勵私立和特許學校的成立。我們愛荷華州這幾年在共和黨的全面執政下，教育券得到充份實施，私立學校像雨後春筍一樣，紛紛冒出頭，也順帶推倒許多品質江河日下的公立學校。私立學校並不一定好，但有競爭才會有進步，才會想要嚐試教學的新作法，在這個AI改變人類生活的時代，我們更需要這種民間的競爭，來導入AI教學，提高教學品質。因此，我非常支持這些混蛋教師工會的惡搞，越惡搞，越加速公立學校的死亡。

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。

【補貼公用】日本財務大臣片山皋月：將動用儲備資金用於部分補充預算 日本財務大臣片山皋月（圖）表示，政府將從今年的年度預算儲備資金中動用約32億美元，作為補貼公用事業的部分補充預算資金。她表示，關於7月至9月的電力和燃氣價格，政府決定撥出5135億日圓作為資金來源。

【補充準備金】聯儲局再次大幅削減國庫券購買規模 聯儲局週三表示，本期將購買約100億美元的國庫券。根據紐約聯儲的消息，其公開市場操作檯計劃在截至6月11日的月度期間進行上述儲備管理購買操作（RMP），並在同一時期進行約163億美元的再投資購買操作。

【補充機制】美國試圖淡化外界對特朗普和平委員會的擔憂 美國國務院已指示外交官對外傳遞總統特朗普提議設立的和平委員會並非旨在取代聯合國，而是作為其補充機制的信息。和平委員會的最初設想是一個由全球知名領導人組成的機構，負責監督飽受戰爭蹂躪的加沙地帶的過渡進程。

補償你們，好久沒發推特了，一條推特看不夠的話，我再多發一條吧！為了拍這個視頻，手機差一點砸到臉上了，喜歡一定不要忘了給我點❤❤