Daily training—teaching my dog to be submissive and well-behaved. You also want to get trained? 日常奴隶训练，最终调教成绝对服从的好狗。你也想被主人洗脑调教么？ 完整版主页简介链接电报群观看

Daily training: teaching my sub perfect service. A little pain, a lot of gain 😈 Full 8-min video in my VIP channel & Fansly 日常奴隶训练—做狗是没有形态的，主人的喜好就是你该有的形态，惩罚是做好的老师，你也想被完美塑造吗？ 完整视频18分钟调教已上传电报群

这次我想把Post Training里那几秒人工接管再往下拆一层。 @axisrobotics 公开的实验任务，是让机械臂把一块豆腐放到盘子里，Policy先自己执行，出现失败趋势时由人短暂接手，修正后再把控制权交还给Policy。 这里的Correction不是完整示范，而是截取Policy出错位置附近的恢复动作。 ▣ 实验最初收集了660条Correction，第一关是Replay Check，整段操作需要在模拟环境里重新执行并完成任务，660条里有496条通过。 后面还要确认人工接管并非多余，经过Redundancy Filter后剩下416条，其中414条满足短片段测试条件。 到了Recovery Test，人工只修那一小段，控制权重新交回Policy，机器人还要能继续把任务做完。 真正留下的只有161条，平均每段约0.8秒。 ◇ 这套筛选也改变了我的操作习惯。 有一次夹爪已经蹭到物体边缘，我接手后只往侧面调整了一点，把夹爪重新对准目标，确认位置没问题后就点Return to Policy，让机器人自己完成后面的抓取和移动。 ▹ 161条Correction进入训练后，Axis用同一批160个起始状态测试新旧Policy，原Policy完成66次，三次训练分别完成78次，80次和84次。 官方结果能确认完成次数增加，但没有单独拆出具体减少了哪一类失败，我更愿意把它看成Policy整体任务成功表现得到改善。 另一组480个新起始状态里，原Policy完成192次，直接学习完整人类轨迹后降到176次。 换成经过验证的短Correction，Axis还比较了40条，80条和161条三个规模，随着有效修正增加，整体表现继续改善，161条版本三次分别完成236次，235次和225次。 ◈ 现在再看这套机制，我发现Axis筛选Correction时，看的是这段修正到底解决了什么问题，而不是单纯看它持续了多久。 先Replay确认任务能够完成，再判断接管是否发生在Policy确实无法处理的位置，还要经过Recovery Test，验证修正后机器人能否自己继续完成任务。三层筛选都通过，这段Correction才会被留下。 模拟环境里的效果已经有数据支撑，下一篇我想把视线转到真实机械臂上，看看这些经过筛选的修正离开浏览器以后还能不能继续发挥作用。 实验数据来源

最近如果想系统补一下强化学习，尤其是 LLM post-training，这套 Berkeley CS 185/285 很值得收藏。 Sergey Levine 的 Deep Reinforcement Learning 2026 春季版课程资料已经完整放出来了，昨天课程录像也开始上传到 YouTube。 课程从 imitation learning、Policy Gradient、Actor-Critic、Q-Learning，一直讲到 Model-Based RL、Offline RL 和 Exploration。 我比较感兴趣的是今年还专门加入了「RL with Sequences & LLMs」。 里面会从 RL 的视角重新讲 RLHF、Verifier Reward、GRPO、KL Regularization 这些现在做 LLM post-training 经常看到的东西。 而且不只是听课，Homework 4 直接要求自己实现 GR-REINFORCE 和 GRPO，再真正跑训练实验做对比。 最近 RL、Agent 和 LLM post-training 连得很紧，这套课正好可以把很多零散的概念重新串起来。 课程： YouTube 上搜索 RAIL 的「CS 185/285 (Spring 2026)」播放列表就能看到最新课程录像。

A random passerby joined us in the most unexpected way while I was training my little… Now she finally gets to show off everything she’s learned 我正在训练我的小狗时，一位路人以最意想不到的方式加入了我们……现在她终于可以展示她学到的所有技能了。 订阅vip观看完整视频。

新晋纳指100个股介绍之一： $CRWV --- $CRWV 在 MLPerf Training v6.0——AI 硬件基准测试的金标准权威基准——中为云基础设施设定了新的行业标杆。其计算集群仅用 2.02 分钟就完成了对大规模 DeepSeek-V3 模型的训练，这突显了其在顶级 NVIDIA 硅芯片的大规模云编排和性能调优方面的不可逾越的技术优势。 在第一季度，$CRWV 在关键 AI 客户合作伙伴关系方面发布了备受瞩目的公告：它与 Meta 签署了一项价值 210 亿美元的计算能力承诺，与 Claude 模型的开发者 Anthropic 敲定了一项多年基础设施支持协议，并扩展了与 Cohere、Mistral AI 和 Perplexity AI 现有的合作关系。 1.1. 其 AI 原生云的主导效率 三大传统超大规模云提供商——AWS、Azure 和 GCP——最初是为网络工作负载、通用应用程序和 CPU 时代计算而构建的。它们的 GPU 建设相当于对过时传统基础设施的改装。相比之下，CoreWeave 从第一天起就专为大规模 GPU 计算、基础模型训练和生成式 AI 推理而设计。其底层软件栈和高速 InfiniBand 网络架构在数万 NVIDIA GPU 上实现了近乎零性能衰减。对于大型 AI 实验室来说，这意味着更快的模型训练周期和更低的总拥有成本 (TCO)。 2.2. 与 NVIDIA 的特权内部地位 在全球 GPU 供应短缺之际，获得前沿硅芯片的可靠访问权构成了无可匹敌的竞争护城河。NVIDIA 将 CoreWeave 视为主要股权利益相关者，并利用这家云公司作为针对超大规模云提供商内部定制芯片计划（Google TPU、Amazon Trainium）的战略平衡力量。因此，NVIDIA 优先向 CoreWeave 批量分配其最新旗舰硬件——包括 H200、Blackwell 和 Rubin 产品线——从而赋予其比传统云竞争对手多出数月的市场首发领先优势。 3.3. 资产轻型 AI 策略捕捉海量生成式 AI 需求 像 Meta 和 Anthropic 这样的主要参与者，以及无数 AI 独角兽企业，不再希望投入资本和时间从零开始建设数据中心；它们需要即时访问多万 GPU 计算集群。作为 AI 计算房东，CoreWeave 通过长期合同将其硬件容量租赁给计算能力饥渴的 AI 企业，将前期资本支出转化为高度可预测的多年经常性现金流。

绝对服从1：少妇的彻底调教 小预告📍Absolute Obedience 1- Total MILF Training 没有拒绝，没有底线。 从灵魂到肉体，绝对的占有与征服。大家可以期待完整版👏💕 #情侣# #bdsmِ# 💕