她平时那副清冷/乖巧/高冷/文静的样子，真的骗到太多人了。 结果一到床上/一被按住手腕，整个人就像突然坏掉的瓷娃娃—— - 腰细得一只手就能圈住，偏偏臀又翘又肉，往后一顶就是满手炸裂的软弹 - 腿明明那么长那么直，一掰开却抖得不成样子，脚趾都绷得发白 - 最要命的是那张脸：越是想忍、越是咬着唇不叫出声，眼尾就越红，泪痣像被水泡过一样发亮 - 声音也反差到犯规，平时说话轻得像羽毛，失控的时候却又细又哑，带着点哭腔的“不行了…真的不行了…”听得人头皮发麻 紧是真紧，裹得人想骂脏话的那种紧。 但她越紧越往里吸，像要把人整个吞进去还不肯松口，里面又热又软又湿，抽一下都能听见黏腻的水声。

投机解码的 drafter 从来都是一个 token 一个 token 地猜。做出 DFlash 的推理公司 Inco AI 说这没必要：正确的 token 本来就在候选列表里，整块并行预测之后挑出一条连贯路径，输出不变，每次验证多赚一个完整的 token。 《DFlash 2：保持并行起草》 推理是 agent 时代的瓶颈。agent 会读、会规划、会调用工具，常常一跑就是几小时甚至几天。它们消耗 token 的速度，是聊天场景从未达到过的。而每一个 token 都要在模型上跑一次完整的前向传播。在 Inco AI，我们在构建一套面向未来 token 经济学的推理栈。这篇文章是一次预览。 我们的团队 1 月发布了 DFlash（论文： SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 和 llama.cpp 里。NVIDIA 在 Blackwell GPU 上用它测到了最高 15 倍的吞吐；Google 报告在 TPU 上每秒 token 数提升 3 倍；CoreWeave 生产环境的 Kimi K2.7 Code 端点（Artificial Analysis 上该模型最快的端点）默认就跑 DFlash。生态已经在它之上构建：NVIDIA、Red Hat、Modal 都发布了 DFlash drafter；Meta（Muse Glimmer）、Poolside（Laguna）、小米（MiMo-V2.5-Pro）、NVIDIA（Nemotron 3.5 Lightning）随自家模型发布官方 drafter。在 Hugging Face 上，DFlash 模型被下载了超过 350 万次（截至 2026 年 8 月）。 投机解码是现代推理栈的核心组件之一。一个小 drafter 模型猜出一整块 token，目标模型在一次前向传播里验证整块。猜得好，一次前向变成多个 token；猜得差，丢掉重来。但多年来，起草本身一直是自回归的：一次一个 token。DFlash 让它也变成了一次通过：整块、每个位置，并行预测。 （演示视频：DFlash 2 在 Apple M5 Max 上用 oMLX 为 Qwen3.8-27B 起草，与自回归解码并排对比。 DFlash 2 把并行起草又往前推了一步：每次验证通过多产出 20% 以上的输出，增加的周期延迟只有约 1%，而输出可证明不变。跨基准测试的增益在 16–25%。配合今天发布的 Qwen3.8-27B drafter，SGLang 在 batch size 1 下达到自回归解码 2.7–3.4 倍的吞吐。每个位置独立预测，留下两处空间：选对 token，以及在块的末尾守住准确率。DFlash 2 把这两处都拿了回来，同时没有放弃一次性通过的设计。 现在就能跑 DFlash 2 已经跑在主流推理引擎里。 SGLang： pip install -U "sglang[all] @ git+" python -m sglang.launch_server \ --model-path Qwen/Qwen3.8-27B \ --speculative-algorithm DFLASH \ --speculative-draft-model-path incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 \ --speculative-num-draft-tokens 8 vLLM： pip install -U "vllm @ git+" vllm serve Qwen/Qwen3.8-27B \ --speculative-config '{ "method": "dflash", "model": "incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2", "num_speculative_tokens": 7 }' llama.cpp： git clone cd llama.cpp git fetch origin pull/27342/head:pr-27342 git switch pr-27342 NVIDIA CUDA cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_CUDA=ON cmake --build build -j Apple Silicon cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_METAL=ON cmake --build build -j ./build/bin/llama-server \ -hf ggml-org/Qwen3.8-27B-GGUF:Q4_K_M \ -hfd incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF:Q4_K_M \ --spec-type draft-dflash \ --spec-draft-n-max 7 oMLX：下载安装支持 DFlash 2 的预构建版（ 在 oMLX 里跑 Qwen3.8-27B 加 DFlash 2： 1. 打开 oMLX 的 Model Downloader，下载 mlx-community/Qwen3.8-27B-4bit 和 incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2。 2. 打开 Model Manager，编辑 mlx-community/Qwen3.8-27B-4bit，配置 DFlash： • DFlash：enabled • Draft model：incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 • Draft quantization：enabled • Runtime block size：5 • Verify mode：dflash 3. 保存设置，加载目标模型。 对的 token 早就在候选里 DFlash 每个位置独立、并行地预测。每个选择单独看都合理，但没有什么让它们彼此咬合，一个不连贯的块会在验证时被截断。近期的方法如 Domino 和 DSpark，用顺序的 Markov head 重写每个位置的完整词表分布来买连贯性。但真的需要这种昂贵的自回归纠错吗？ 不需要。证据就在 DFlash 自己的候选列表里。拿第一个位置来说：DFlash 的第一选择 85.4% 的情况下是对的，但正确的 token 99.5% 的情况下都在前 16 个候选里。即使第一选择错了，对的 token 通常也在列表上。 表 1：Recall@1（第一选择正确的概率）与 Recall@16（正确 token 出现在前 16 候选里的概率），按起草位置统计，条件是前面每个位置都正确。GSM8K 上的五层 Qwen3-4B DFlash。接受长度包含验证器产出的下一个 token。 • 位置 0：Recall@1 85.4%，Recall@16 99.5% • 位置 1：80.3%，97.3% • 位置 2：79.4%，94.8% • 位置 3：78.3%，92.6% • 位置 4：77.5%，90.8% • 位置 5：75.9%，89.4% • 位置 6：72.9%，87.8% • 接受长度：4.27（只看第一选择）；6.79（从前 16 里选） 一个总能从前 16 个候选里挑对的那个 oracle，会把接受长度从 4.27 抬到 6.79。这个差距是纯粹的选择空间。我们只需要在候选里选出一条正确的路径。 图 1：一个周期里的选择器。只用 DFlash，每个位置保留自己的第一选择；这里两个相邻位置选了同一个词，结巴在验证时死掉。DFlash 2 保留每个位置的 top 候选，选择器在候选之间走出一条连贯路径；这里整块都活了下来。 一个轻量的路径选择器 连贯性大体是局部的：一个候选合不合适，主要取决于它前面的那个 token，所以给相邻对打分应该就够了。DFlash 2 保留每个位置前 16 个候选，给每一对相邻候选打分。对前一个 token a 和当前候选 b： S_t(a,b) = U_t(b) + ⟨A(a)⊙H(h_t), B(b)⟩ 分数分两部分。第一部分 U_t(b) 是 DFlash 自己的 logit：drafter 本身有多喜欢 b。第二部分问 b 接在 a 后面有多顺：A 和 B 给每个 token 一个紧凑的 256 维嵌入，两个嵌入在一个上下文门控 H(h_t) 下匹配，门控决定匹配的哪些部分算数。本质上，这是对相邻候选做的低秩双线性注意力。 打分全程并行。每个位置的每一对相邻候选一次性全部算完，不需要额外的 backbone 或 LM head 前向。唯一串行的部分，是最后在预计算好的分数上走一遍：从最后一个已验证 token 出发，贪心地跟着每一步最好的后继走，采样从同样的分数里抽取，拒绝采样恢复出精确的目标分布。 表 2：只加路径选择（不加卷积）的接受长度，GSM8K 上的五层 Qwen3-4B。开销相对纯 DFlash：drafter 增加的参数、起草-验证周期增加的延迟。 • DFlash：T=0 下 4.27，T=1 下 3.78 • + DSpark 纠错：+77.8M 参数，+9.6% 延迟；4.49，4.08 • + 路径选择（我们的）：+2.0M 参数，+0.6% 延迟；4.61，4.25 选择器在 T=0 下给 DFlash 加 0.34 个 token，T=1 下加 0.47。两个设置下都超过 DSpark 的纠错，参数少约 40 倍，延迟开销低 16 倍。选择比预测便宜。而且还有空间：oracle 能到 6.79。成对打分是我们能想到的最简单的选择器，我们相信这里还有很多可探索的。 后缀衰减是个局部问题 我们还注意到上面两行 recall 都在块尾下滑。连 oracle 都在衰减：即使选择完美，准确率仍然从第一个位置的 99.5% 掉到最后一个位置的 87.8%。没有选择器能修这个，因为候选自己就不够了。我们把这个叫后缀衰减，它是 backbone 的问题。 一个嫌疑是容量：五层 backbone 可能太小，撑不住横跨整块的依赖。如果真是这样，深度应该在靠后的位置帮上最多的忙。事实也如此：3 层、5 层、15 层的 DFlash 模型在第一个位置上几乎一样，越往块尾分得越开。但深度不加区分：多十层 attention block 到处加容量，连那些没什么可赚的靠前位置也加，把 DFlash 吸引人的那部分效率磨掉了。 图 2：GSM8K 上 Qwen3-4B 的 Recall@1（T=0），条件是前面每个位置都正确。所有 drafter 在相同设置下训练；卷积模型评估时不带选择器。它的卷积增加 3% 参数和 0.7% 周期延迟；15 层模型多出的十层增加 15.2%。 我们要一个有针对性的修法，而 DFlash 的 attention 指出了修哪里。它有两份工作：读块之前的上下文，以及建模块内部的依赖。但它在第二份上花的越来越少：块内注意力占比从第 1 层的 30% 掉到第 5 层的 8%，剩下的还集中在越来越少的一小撮 head 里。所以我们把两份工作拆开：一个专用模块承担块内工作，attention 继续读上下文。 图 3：五层 Qwen3-4B DFlash 的块内注意力按 head 分布。越亮的格子代表在起草块上花注意力越多的 head；靠后的层里，块内质量收缩、集中到少数几个 head。 一个轻量的局部卷积 块内工作本来就是短程的：一个块只有 4 到 16 个 token，最紧的依赖坐在相邻位置之间。自然的算子是短卷积：两个抽头，一个在当前位置，一个够到前一个位置，权重随内容自适应。跟随 Canon Layers、Dynamic Short Convolutions 和 Convolution for Large Language Models 的做法，我们在每个 attention 和 feed-forward 子层前后插入这个双抽头动态深度卷积： Conv_k(x)_t = k_{t,0}⊙x_t + k_{t,1}⊙x_{t-1} 每个系数由一个可学习的基核加上从当前隐藏状态算出的一个小修正组成；每 16 个通道共享一个修正。第一个位置读最后一个已验证 token 的表示，之后的每个位置读它前一个的。信息穿过整块，同时所有位置仍然并行计算。 图 4：双抽头动态卷积。每个 drafter 层的每个 attention 和 MLP 子层前后各有一个。内部：每个位置把自己的表示和前一个的混合；第一个位置读最后一个已验证 token。 卷积是块局部的、无状态的，所以能无缝插进 DFlash，不用动 attention、LM head 或验证。 只加 16.5M 参数（3%），带卷积的五层 DFlash 就逼近了 15 层 DFlash，大幅减轻后缀衰减。卷积给起草-验证周期延迟加 0.7%；多十层 Transformer 层加 15.2%。第 4、5 层的平均块内注意力从 9.4% 降到 0.5%，与卷积吸收局部工作、attention 回到读上下文一致。一个只够到前一个位置的核，买回了十层额外层的大部分收益：后缀衰减大体是个局部问题。 合在一起 到目前为止，选择器和卷积是分开测的；下面的完整对比把它们放在一起。DFlash 和 DSpark drafter 是我们在对齐的设置下自己训练的，MTP 随模型发布。 表 3：Qwen3.5-4B 每请求平均接受长度。采样：thinking 开启，温度 1.0，top-p 0.95，top-k 20，presence penalty 1.5，无损拒绝采样。 • GSM8K：MTP 4.78，DFlash 4.99，DSpark 5.69，DFlash 2 6.20 • MATH-500：5.04，5.42，6.20，6.76 • HumanEval：4.84，5.43，5.80，6.28 • MBPP：4.16，4.49，4.96，5.41 • MT-Bench：3.90，4.26，4.77，5.20 • 平均：4.54，4.92，5.49，5.97 DFlash 2 在每项基准上都领先。平均下来，它比 DFlash 多 1.05 个 token（21%），比 DSpark 多 0.48。升级仍然便宜：选择器和卷积加起来，只给五层 DFlash 的起草-验证周期延迟加了 1.3%。 在 MATH-500 上，增益逐位置可见：DFlash 2 到最后一个位置都稳在 86% 附近，而每个基线在块尾都比它低 6 到 9 个点。 图 5：MATH-500 上 Qwen3.5-4B 的条件接受率，采样同上。 两个 drafter，今天发布 我们今天发布两个 DFlash 2 drafter：一个给 Qwen3.8-27B（ Meta 的 Muse Glimmer（ Qwen3.8-27B，我们对比模型原生的 MTP 路径和一个社区 DSpark drafter。 表 4：Qwen3.8-27B 每请求平均接受长度，模型默认采样、块大小 8，对比原生 MTP 路径和社区 DSpark drafter。 • GSM8K：MTP 5.02，DSpark 4.36，DFlash 2 5.46 • MATH-500：4.72，3.92，5.28 • HumanEval：3.91，3.30，4.39 • MBPP：3.99，3.51，4.79 • MT-Bench：3.74，3.01，4.10 • 平均：4.28，3.62，4.80 对 Meta 的 Muse Glimmer，我们对比随模型发布的官方 DFlash drafter 和一个社区 DSpark drafter。 表 5：Muse Glimmer 每请求平均接受长度，模型默认采样、块大小 16。DFlash 是 Meta 随模型发布的官方 drafter；DSpark 是社区 drafter。 • GSM8K：DFlash 5.43，DSpark 5.45，DFlash 2 6.57 • MATH-500：5.39，5.01，6.56 • HumanEval：4.11，4.33，5.66 • MBPP：3.74，4.02，5.30 • MT-Bench：3.52，3.59，4.42 • 平均：4.44，4.48，5.70 差距很大：在两个模型上，DFlash 2 平均比 DSpark 多出超过一个完整的 token。它也超过每个模型的官方 drafter：Qwen3.8-27B 的 MTP、Muse Glimmer 的 DFlash。换算成吞吐，Qwen3.8-27B 上达到自回归解码的 2.7–3.4 倍，Muse Glimmer 上 3.1–4.6 倍。模型卡（ 底线 agent 一个下午写出来的东西，聊天机器人要写一个月，而每一个 token 底下都坐着解码。DFlash 2 以接近自回归解码 3 倍的速度解码，每个 token 约三分之一的算力，输出相同。 七个月里，DFlash 从我们的论文变成了行业标准，超过 350 万次下载。在同一个设计内部，DFlash 2 每次通过多解码一个完整的 token，免费。那还只是服务栈的一个组件。推理离它的地板还很远。 在 Inco AI，我们在构建一套端到端的服务栈，把这个地板继续往下压。DFlash 2 是第一块。两个 drafter 今天发布在 Hugging Face。 如果你在规模化地服务 agent，想在你的栈里评估 DFlash 2，或者想为你跑的模型（包括你自己的微调）要一个 drafter，写信给我们：contact@inco.ai。 我们也在招人。如果你想一起构建这套栈，联系我们。 把候选连起来。起草，继续并行。 脚注：Modal 的 Speculation Is All You Need 指出，投机解码是对低延迟服务最重要的优化。我们是他们工作的超级粉丝，感谢他们自 DFlash 发布以来的支持和讨论。 本文引用格式：@misc{inco2026dflash2, title={DFlash 2: Keep Drafting Parallel}, year={2026}, month={August}, url={ 原文： #DFlash# #投机解码# #LLM推理#

很多人聊天聊到最后 对方越来越冷淡 根本不是因为你不有趣 而是你从头到尾 都只想着自己要回什么 对方在分享人生 你却只忙着回覆讯息 这种聊天方式 再聊100天都不会有感觉 真正有吸引力的聊天 从来不是你多会讲话 而是 你有没有让对方觉得 「你懂我」 你知道什么叫互惠式的自我揭露吗 简单讲就是 对方愿意分享一点自己 你也愿意交换一点人生 而不是像面试一样 一直丢问题 也不是像推销员一样 拼命展示自己 比方说女生跟你讲 她最近在重听周杰伦 很多男生只会回 喔我也很喜欢啊 然后直接把话聊死 但真正会聊天的人 会去接住对方的情绪跟回忆 你第一次听周杰伦是哪一首 以前会不会用MP3偷听歌 学生时期有没有哪首歌陪你很久 因为聊天真正厉害的地方 从来不是话题本身 而是你能不能透过话题 走进对方的人生 像我自己以前国小的时候 朋友借我一张周杰伦的CD 那时候回家还偷偷锁房门听 觉得自己超帅 现在回头看 根本中二到不行 但你会发现 当你开始分享自己的故事 对方也会慢慢开始卸下防备 因为人跟人之间的亲密感 不是靠查户口建立的 是靠 「我愿意让你认识真正的我」 很多人聊天会句点 不是因为嘴笨 而是他只想把话讲完 没有想让对方参与进来 真正会让人上瘾的聊天 不是幽默 不是套路 也不是秒回 而是你们聊着聊着 突然发现 原来彼此的人生里 有那么多相似的情绪跟回忆 聊天的底层逻辑只有一句话 不要急着让对方喜欢你 先让对方 愿意走进你的世界

女权博主“来杯姬尾酒”被曝光已经不是第一次，带头冲锋体制内的警察队伍了，早在上个月就写过一篇小作文曝光海底捞事件，被跨省约谈冲上了热搜。 因为有媒体在背后推波助澜，这件事没有个最终结果，没想到仅仅时隔一个月，又又又发生了这件“禁烟事件”。 篇篇小作文， 月月登热搜， 拳拳冲警方， 事事怼体制。 多名男博主认为，早就该给予严惩，否则类似的事情只会越来越多。 陈哥认为还是在等子弹飞一会，事情越闹越大，官方肯定会出后续回应的，

今天每个群都在聊了，故事越听是越牛逼，大家可以去看一下他的故事。 非常纯粹的热爱，我真的很喜欢这种从头到尾不谈钱的故事。人们在传播这个故事的时候，没有一个人说他赚了多少钱，只是热爱，从零到一，赢得胜利。

中國的洪澇看起來越來越嚴重，有時候我都懷疑，是因為我們這些反共的人，內心巴不得看到天災人禍不斷，希望中國人終於受不了起義革命，所以把這些洪水的新聞，不斷地放大，自己在內心想像共產中國的天災頻率加大，但事實並不是如此？也許中國這麼大，中國本來就是到處可能有洪澇，我不知道，因為所有中國的數據都不可靠，也許連共產黨高層自己都不知道，到底天災有沒有變多。 但我們知道的是最近幾年的夏天溫度不斷地升高(誰可以去把輪船用油的硫加回去嗎？)，溫度高，下雨多，那也是一個科學上可以支持的事實，所以我們先把人禍放一旁，也許中國的洪澇問題，是天氣的責任。但這個雨下大的問題，全世界都在發生，連紐約地鐵這幾年也都一直淹，中國的鄰居，也有這個下雨的問題，但怎麼對付這個頻率變多的天災，就變成了人禍的問題。治水是一個問題，救災是另一個問題，災後重建則又是另一個問題，在完全不透明的共產黨黨國體制下，三個問題有解嗎？誰在負責？進度如何？不知道，通通不知道。中國人，你們為什麼不生氣？ 也許救災考驗的是領導的能力，領導的能力在僵化的中央集權下，變得極為關鍵，但習近平碰什麼，什麼就失敗，足球？雄安？經濟？股市？房市？現在他又去碰AI，看起來又要完蛋了。所以水患的問題，中國人要自求多福，但我不解的是，如果共產黨可以在2008年，把錢灑出去，搞鐵路基建，搞房地產投資，硬是把景氣拉了起來，為什麼現在景氣困難，同時治水基建如此缺乏，共產黨怎麼不灑錢搞城市治水工程？蓋新水庫、疏通河道、廣建下水道、開闢蓄水池，不都是像蓋鐵路基建一樣，既可以提高就業，又可以解決水患問題，為什麼不大搞特搞一下？ 無能可能是一個原因，但很可能共產黨真沒錢了。 在習近平打房前，房地產的投資是一個老鼠會騙局，我一直很不可思議中國人買預售屋是要先供房貸的。產權都沒拿到，房子都還沒開始蓋，中國人就在繳錢，這是什麼瘋狂的制度？最後開發商倒了，房子爛尾了，買家還要繼續付錢給銀行，全世界沒有一個國家是這樣坑買家的。然後成千上萬的爛尾樓，政府也沒有出來解決，難以計數的房奴，沒拿到房，還欠銀行錢，公道討都討不回來，真是豈有此理。但這也表示了，當初房市旺的時候，出錢的是銀行，不是開發商，甚至也不是地方政府，地方政府賣地拿一次錢，就沒了，錢到哪裡去了，不知道，但不是進了房市。中央政府管利率，但不管貸款實質，現在四大銀行的呆帳率只有1.2%，我信都不敢信，爛尾樓跳樓的那些屋主，銀行都不敢打成呆帳，大概還繼續掛在帳上。 中央沒有出錢刺激房市，只是靠銀行借貸的管道，把中國人的儲蓄轉成房地產放貸，恆大和一大堆的地產商倒了，爛尾樓的屋主停供了，銀行的爛帳，公開看到的就已經是2012年的4~5倍，更何況還有藏起來了，銀行嚇都嚇死，本都快保不住了，怎麼敢投資治水基建？ 但共產黨當初不是花大錢蓋高鐵？不是有錢嗎？為什麼現在不花了？一樣，共產黨靠的是銀行和地方政府，不是用借的，就是用股權投資在高鐵的建設，這些和爛尾樓的房子也差不多，投資都像打水漂，因為高鐵入不敷出。銀行現在沒錢，地方政府沒地可賣，找誰來投資比高鐵更沒有收益的治水建設？ 共產黨只剩一條路可以搞治水基建，那就是中央政府編列預算。但中國政府稅收就這麼多，你是要花在軍隊，還是要花在醫保，花在幹部退休金，還是要花在習近平的好大喜功？不知道，但治水基建，既看不到，又吃不到，別浪費了。不是可以印鈔票嗎？這一點共產黨倒是挺機靈，搞通膨來害自己嗎？不如好好地管好輿論、刪除貼文、封鎖消息，歲月靜好，速度比較快，效果比較好。

你有没有发现一个特别讽刺的真相？ 越焦虑的中年人，越爱干两件事：学英语、泡健身房。 可笑吗？ 其实他们心里比谁都清楚。 这两件事，零风险、不出错、门槛极低。 最适合用来自我感动，最适合用来骗自己。 流一身汗、背几个单词， 瞬间就产生一种巨大的幻觉： 我没有废掉，我还在努力，我还有救。 可我今天要撕开所有中年人的遮羞布： 这不是自律，这是逃避。彻头彻尾的懦弱逃避。 你根本不敢直面真正的问题。 你只是找了一件看起来很积极、很正能量的事， 麻痹自己的大脑，糊弄自己的人生。 用廉价的忙碌， 掩盖自己原地踏步、一事无成的狼狈。 人间很残酷。 能真正让人脱胎换骨、阶层跃迁的，从来不是健身，不是读书，不是学英语。 只有一件事，能救成年人的命：研究搞钱。 搞钱，是这个世界最真实、最残忍的修行。 它会逼着你撕下善良的滤镜，看清社会的底层规则： 谁掌握话语权？ 财富往哪里流动？ 人性到底有多现实？ 机会藏在谁的手里？ 越早看透人性和利益， 你越能活得体面，越不被生活肆意拿捏、反复摩擦。 真的，别再装清高了。 谈钱一点都不俗。 最俗的是那群满嘴理想情怀， 银行卡余额却只有三位数的窝囊人。 送你一句戳骨的真话： 钱，是成年人认知唯一的成绩单。 你赚不到钱， 根本不是你不够勤快、不够吃苦。 是你看不懂这个世界的游戏规则。是你认知太低。 你赚到的每一分钱， 都是你看透规则、读懂人性的奖赏。 你亏掉的每一分钱， 都是你认知浅薄、盲目天真交的学费。 绝大多数人活得累，不是输在懒惰。 是输在盲目努力，自我感动。 健身可以练出肌肉线条， 学英语可以背下零散单词， 这些都能装点你的朋友圈。 但唯独搞钱， 能撕碎你的幼稚、治愈你的自卑、逼着你快速成长。 能让你真正脱胎换骨，重新活一次。

看到 Nature 说中国论文共同通讯作者越来越多，我第一反应其实很熟悉。 现在很多大团队、交叉方向论文，作者列表越来越长，通讯作者后面的小信封也越来越多。文章顺利发表时，这看起来像合作、资源整合和共同贡献。 可一旦数据被质疑，问题马上被分化： 这张图谁做的？ 原始数据谁看过？ 统计方法谁确认过？ 最后结论谁能从头讲清楚？ 共同通讯本身没有问题。科研越来越复杂，材料、医学、算法、临床、统计，本来就需要多人协作。 真正让人担心的是，作者越多，责任越容易分散。 每个人都觉得自己只负责一块，文章整体由别人把关；每个人都挂了通讯，却没人真正把关键数据从头到尾核过一遍。 最后最清楚数据的，往往是学生和年轻科研人员。 所以作者贡献表不该只是投稿系统里的模板文字。它是在论文出问题时，别人判断责任从哪里开始的线索。 共同通讯可以共同分享成果，但责任最好别一起分享。

恋爱篇： 大学时候我谈恋爱，女朋友的老妈是警察，把我从头到尾查了一遍，然后甚至给我朋友打电话，意思就是我和她女儿不合适，因为这事后面我提出分手。 那会我女朋友是在一场朋友生日上认识，可能我比较爱吹牛，然后生日结束后主动找我朋友要我的联系方式，我那个朋友的室友正好追她，所以朋友没给，她又找到我们班班长，当时我是学委。然后每天约我图书馆，跑步。女追男隔层纱，大家都懂的。 我记得谈恋爱期间她惹我生气我就拉黑她，然后电话不接，然后她找我室友给我送吃的哄我，她和我的每个好朋友都处成了朋友，就是怕有一天我不理他，联系不上我。因为她妈妈那件事，然后分手后，差不多3个多月，知道她找了新对象，我记得那会自己emo好久，才知道自己彻底陷进去了。那会我也是青志协负责人，然后有个学妹知道我分手后，天天找我聊天，约我跑步。我那会每天特别自律，天天跑最低6圈，晚上。我因为分手后emo很久和学妹说大学坚决不想再谈恋爱。后面最有意思的是后面快毕业有一次她和我说她找对象事为了忘记失恋痛苦。 😂毕业最后一次了我记得过生日，请客吃饭，她那会早就分手了，结果她那个男朋友和她分开没多久又找新对象，她也比较郁闷，毕业前最后一个生日，主动约我给我送礼物，谈她的心里状态。 我那会已经放下了，说很正常，总会遇到更好的，也许不是最好的缘分，希望她幸福。 后来工作后，我找对象相亲也好，就一个原则，我找我喜欢多一点，哪怕受虐，而不是被追求😂，我记得刚和我现在老婆谈恋爱时候，她也莫名其妙生气拉黑我，回旋镖呀！ 缘分这东西，不是你的下一个更好，不要活在过去。 现在想想那会大学恋爱真纯情，谈恋爱就是奔着结婚去的，海誓山盟等。真的越穷谈的恋爱越真诚，你再有钱，过了那个阶段，那种纯粹的爱情很难找到了。 最后祝大家都找到自己的幸福，被偏爱的有恃无恐！遇到好的缘分要珍惜呀！朋友

编号：098-预览 玩法：早泄王八连射挑战 体验建议：全黑环境/大屏幕 标签：#早泄# #榨精# #指令# #倒计时# #男M任务# 游戏体验：从头到尾嘲笑你秒射废物体质，逼你反复边缘、连射、记次数…“反正你也不配操逼，只能操自己的手”！越被骂越硬？越被嘲笑越想射？那就来完成学姐的连射任务吧！