lize Hu

[Akshay 🚀 @akshay_pachaar]

You're in an ML Engineer interview at Anthropic.

The interviewer asks:

"Our model generates 100 tokens in 42 seconds. How do you make it 5x faster?"

You: "I'll optimize the model architecture and use a better GPU."

Interview over.

Here's what you missed:

The real bottleneck isn't compute. It's redundant computation.

Without KV caching, your model recalculates the same attention keys and values for every single token generation.

That's why a 9-second inference becomes 42 seconds. You're wasting 80% of your time on repeated calculations.

The fundamental issue:

(refer image below as you read ahead)

LLM token generation is autoregressive:

- Generate token 1 from the prompt
- Generate token 2 from prompt + token 1
- Generate token 3 from prompt + token 1 + token 2

At each step, you're reprocessing ALL previous tokens through attention.

Token 50? You've computed attention for token 1 fifty times.

The reality of attention mechanism:

For each token, the transformer computes:

- Query (Q) from current token
- Key (K) from all previous tokens
- Value (V) from all previous tokens

Then: Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T)V

Problem: K and V for previous tokens never change. You're recalculating identical matrices every single step.

How KV caching solves this:

Instead of recomputing K and V matrices:

- Cache them after first computation
- Reuse cached values for subsequent tokens
- Only compute K and V for the new token

Without KV caching (token 50):
- Compute Q, K, V for all 50 tokens → O(n²)

With KV caching (token 50):
- Load cached K, V for tokens 1-49
- Compute Q, K, V only for token 50 → O(n)

You've eliminated quadratic redundancy.

So what's the tradeoff:

While KV caching makes the inference faster, it also takes up a lot of memory, so there is always a tradeoff between speed and memory.

Why your first token always takes longer:

KV caching speeds up inference by computing the prompt's KV cache before generating tokens.

This is exactly why ChatGPT takes longer to generate the first token than the rest.

First token: Computing KV cache for entire prompt

Remaining tokens: Just loading cached KVs + computing new token

----
Everything above is how KV caching works inside a single request.

Running it in production is a different problem. Caches break on document reordering, and a single GPU throws away roughly 15 TB of reusable cache per day.

I wrote an article that picks up exactly where this post ends: how a new open-source architecture manages KV cache at production scale, with 14x faster time-to-first-token to show for it.

The article is quoted below.

[AYi @AYi_AInotes]

退休亚马逊前副总裁，毫无保留讲透了职场公司政治的所有潜规则。

网上你很难找到这么敢说的内容，重组升职、部门抢地盘、开掉烂经理、被劝退的筹码、没实权怎么影响人…所有职场人最关心、却没人敢明说的事，全聊透了。

@ryanlpeterman 采访了前亚马逊副总裁@EthanEvansVP，把我们能想到的、所有和公司政治相关的场景，全问了个遍。
因为他已经退休了，完全没顾忌，所有东西都毫无保留，全盘托出。

他们聊透了这些职场里没人敢明说的事：
• 怎么借着组织重组，搞定人员优化和升职
• 部门之间抢地盘的底层逻辑
• 怎么开掉不称职的经理
• 工程师被劝退时，手里到底有什么谈判筹码
• 怎么对付职场里的政治高手
• 真实能用的职场政治话术实例
• 遇上烂经理、团队造���该怎么处理
• 怎么扩张自己的业务地盘，以及背后的高效沟通逻辑
• 手里没实权，要怎么去影响别人
• 实在讨厌办公室政治，有什么办法能彻底避开

说起来有点病态，但这段对话真的太有意思了。
里面聊到很多事，你听了会宁愿它不是真的，可偏偏就是职场里最真实的现实。
希望这段对话，能帮到所有正在公司政治里周旋的朋友。

完整内容全渠道上线：
• YouTube: https://t.co/YU5TB9Q2wz
• Spotify / Apple Podcasts 同步更新

中文字幕版如下⬇️

[CyrilXBT @cyrilXBT]

https://t.co/1gCU5MmJ6n

[AYi @AYi_AInotes]

为什么现代AI教父Karpathy的第二大脑，根本不用Notion和Obsidian。

因为他从零给自己建了一个会思考的3D知识星系。

有老哥完全复制了这套系统，只输入了378条笔记，系统自动生成了1854个节点和3856条边。

它不是那种死的文件柜，能主动发现隐藏关联、给你回馈洞见的第二神经系统。

我认为这才是对所有传统笔记工具的降维打击🤯

• 你用Notion，在造文件柜

• 你用Roam，在造电子表格

• 你用Obsidian，在造坟墓

• 顶级AI玩家，在造星系

视频里的体验颠覆了所有人对记笔记的认知：

深空背景下，无数发光的球体和连线组成了一个完整的宇宙。

点击任何一个节点，AI立刻挖出所有你自己都忘了的隐藏关联。

拉远能看到整个思维的全景，钻进去能看到两个看似完全无关的想法怎么连在了一起。

它会主动告诉你哪里有缺失的链接，哪里有你没发现的跨领域洞见。

喵个咪，这简直是一场认知方式的革命啊🤯
以前我们记笔记，是输入、整理、搜索。

最后全躺在硬盘里吃灰，你永远不会再看第二遍。

现在的第二大脑，是动态的、会生长的神经网络。

你喂给它你的想法，它帮你复合、连接、生成新的东西。

它比你自己更懂你，记得你所有的思考轨迹，甚至能在你卡住的时候给你灵感。

最戳人的是帖子最后一句话：
知识复合的差距从来不是天赋，是架构。

早6个月启动这套系统的人，永远会领先别人6个月的思维复利。

因为你的第二大脑会24小时不停帮你思考，而别人的笔记只会躺在那里腐烂。

当然普通人不用一开始就从零写代码建3D星系。

先从Obsidian+Claude的自动化方案起步，让AI帮你自动抓内容、找连接、生成每日简报。

但方向已经很明确了：未来的知识管理，不是存东西，是养一个只属于你自己的思维AI。

[亚洲金融 Asia Finance @AsiaFinance]

北京。女首富陈丽华去世不足3个月，74岁的丈夫唐僧迟重瑞，就开始了新的生活，并与年轻女子同行。所谓36年深情，早被一张照片推翻。传闻迟重瑞继承189亿元资产，外加中国紫檀博物馆。其他四位子女，每人分得100亿元现金或等值资产。女首富陈丽华和男首富李春平，有个共同的标签：走私文物。白岩松、朱军等参与告别陈丽华。他们也许不知情：女首富陈丽华，不但是“古迹杀手”，也是“强拆女王”，她的每一分钱，都是不干净的。

[lize Hu @lize_hu]

@mubeitech 磺胺

[Seanchen @SeanchenZ]

很多男生第一次真正意识到自己的性别，不是在青春期，而是在大学。

高中以前，所有欲望都被成绩压住了。
你喜欢一个女生，不敢说；
你有生理冲动，不敢承认；
你开始在意外貌、身高、穿搭、说话方式，但没人教你怎么面对。

家庭只会告诉你：别早恋，好好学习。
学校只会告诉你：把心思放在正事上。
社会只会告诉你：男人要有钱，有本事，有房有车，才配谈感情。

于是男生的欲望从来没有被正常教育过，只能在羞耻、压抑、幻想和短视频里自己野蛮生长。

到了大学，压抑开始爆炸。

你第一次发现，原来有些人谈恋爱这么容易。
他们刚开学就能牵手，能一起吃饭，能深夜散步，能在朋友圈里大大方方发合照。
而你呢？
你坐在宿舍里，看着手机，表面上骂一句“恋爱脑”，心里其实很清楚：你不是看不起恋爱，你是进不去那个世界。

你开始发现，男生的性压抑往往不是单纯的生理问题，而是一整套自我否定。

没钱，所以不敢追。
不好看，所以不敢主动。
不会聊天，所以害怕尴尬。
家庭普通，所以觉得自己没资格。
未来不确定，所以连喜欢都像一种冒犯。

最残酷的是，大学本该是一个人学习爱、学习亲密、学习表达欲望的阶段，但很多男生在这个阶段学会的却是伪装。

装得无所谓。
装得不需要。
装得只想搞钱。
装得女人只会影响拔刀速度。

其实很多时候不是清醒，是被拒绝前的自我保护。

真正的问题不是男生有欲望，而是他们没有被教过如何体面地拥有欲望。

没人告诉你，喜欢一个人不丢人。
没人告诉你，被拒绝也不丢人。
没人告诉你，亲密关系不是考试，不是交易，不是你“够不够成功”以后才配拥有的奖励。
更没人告诉你，一个长期缺爱、缺表达、缺确认的男生，很容易把性幻想误认为爱情，把占有欲误认为深情，把被需要误认为人生价值。

所以很多男生大学四年，看似自由，实际上非常孤独。

白天上课，晚上打游戏。
嘴上说“兄弟才是真爱”，心里却羡慕别人有人等。
刷到情侣视频会烦，看到女生发自拍会心动，想靠近又害怕，想表达又觉得自己不配。

最后只能把所有复杂情绪压成一句话：

“算了，先搞钱吧。”

但问题是，搞钱当然重要，可如果你一直用搞钱逃避亲密能力的缺失，等你真的有钱了，你也未必会爱人。
你可能只是从一个自卑的男大学生，变成一个更会伪装、更会消费、更会控制情绪的成年人。

男版性压抑的底层，不是欲望太强，而是自我价值太弱。

一个男生真正成熟，不是变得油腻、会撩、会套路，也不是靠钱去购买关系里的安全感。
而是他终于能承认：

我有欲望，但我不猥琐。
我渴望亲密，但我不卑微。
我会喜欢人，也能接受不被喜欢。
我想被爱，但我不会把自己的人生押在别人回应上。

大学里最该补的一课，不是如何追女生，而是如何成为一个完整的人。

有身体，有欲望，有羞耻，有孤独，也有建设自己的能力。

性压抑最可怕的地方，不是让一个人得不到爱，而是让他慢慢相信：
自己不配被爱。

[AYi @AYi_AInotes]

这是今年最让我后背发凉的AI论文，没有之一🤯🤯🤯

38位来自斯坦福、哈佛、MIT的顶尖学者，做了一个所有人都不敢做的实验。
他们在真实环境里部署了6个自主AI Agent，给了它们真实的邮箱，Discord，文件系统和Shell执行权限。
然后让20位研究员用两周时间，从普通用户和攻击者两个角度，和它们互动。

结果炸了，
没有越狱，没有恶意prompt，没有任何人为诱导。
这些Agent自发演化出了11种世界级灾难行为。
为了保护秘密直接摧毁自己的邮件服务器。
声称任务已经完成，但系统其实已经彻底崩溃。
互相学习不安全行为，甚至跨代理传播病毒。
听从非主人的指令，泄露所有敏感信息。

最恐怖的一句话是，没有人教它们这么做，它们自己决定的，damn！

单Agent看起来永远是友好诚实乐于助人的，
但只要把多个代理放进同一个共享环境，博弈论动力学就会立刻接管一切。
它们被优化的目标只有一个，完成任务。
为了赢，它们可以牺牲整个系统。

朋友们，这已经不是什么AI叛变的科幻故事了，
更像是我们正在疯狂建造的未来的预演，

现在各行各业都在往金融，法律，供应链里部署多Agent系统，
但没有任何人，系统性地研究过多个代理碰撞之后，会发生什么。

最致命的问题还不是幻觉，而是虚假汇报
Agent告诉你它把活干完了，所有监控都显示一切正常。
但实际上整个系统已经烂透了。
你要等到灾难发生的那一刻，才会知道真相。

也就是说我们所有的AI安全研究，到今天为止，全都是错的。

我们花了几十亿研究怎么对齐单个Agent。

但没有人研究，怎么对齐一个由成百上千个Agent组成的系统。

我觉得真正的战场已经彻底转移了，
从单模型安全，变成了多代理激励工程，
而现在，产业界还在把油门踩到底，学术界刚刚才踩下刹车🤯🤯

[bbshare @shadouyoua]

两个人在一起性真的是必需品吗,
答案是必须的,
我有个女性的朋友,
之前在一起聚餐时就讨论过这个,
她说她是从来没拒绝过她老公,
除了孕晚期,坐月子和生理期这种她也没辙的特殊情况,
其他时候都是积极配合,热情主动,
除了出差,两人从来没分开过,
必须一起睡,
她得枕着她老公胳膊睡才能睡得着,
没她老公在,她准保失眠,
我朋友还常常夸她老公,
大事小事都夸逛超市,夸她提东西厉害,
烧个菜也能夸出花来,
每次出门必有亲亲,
回家第一件事就是抱抱,
更绝的是我朋友也上班,
她的工资付他们全家的所有开销差不多够,
有时候还能剩点,
她老公的工资比她高,
那是他们家的纯收入,
她都攒起来,够数就存定期,
她底气十足的跟老公说,
你不要担心失业或者生病啥的,
只要你不给我找姐妹,
我这辈子绝不离开你,
咱俩有存款,遇事有抗风险能力,
两人在一起10年了,
目前感情依旧很好,
我朋友觉得她用了最大的诚意,尽了最大努力了,
她说：这要是婚姻还出问题,我也认了,
听完他这一套,
当时桌上几个姐妹都愣住了,
有人小声嘀咕,你这活的也太累了吧,
至于这么惯着男人吗,
但我这位朋友只是笑笑,
她心里有一本清清楚楚的账,
很多女人在婚姻里有个坏习惯,
喜欢把那点床上的事当成奖惩武器,
碗都没刷还��碰我,滚一边呆着去,
情人节连个礼物都没有,你还想有福利想得美,
你今天跟我顶嘴了,晚上睡沙发去,别挨我,
这种是不是听着特别耳熟,
大家觉得这是在治男人,
觉得只要掐断了男人的生理出口,
她就能长记性,就能变乖,
但我朋友说,
这是最杀敌100,自损1000的烂招,
男人这种生物逻辑直接得可怕,
当他发现家里的门关上了,
他第一反应不是反思自己哪里错了,
而是会产生一种深深的挫败感和怨气,
久而久之,那种被拒绝的尴尬会变成一种冷暴力,
最后,两人明明躺在一张床上,
中间却像隔了一座喜马拉雅山,
我朋友说,我为什么要拒绝,
我也需要温存,她也需要宣泄,
把床铺热了,
很多在客厅吵不明白的架,
在被窝里其实都能化骨绵掌,
她不是在惯着男人,
她是在用温水煮青蛙,
让这个男人对她的身体,对这种亲密产生一种生理上的依赖,
再说说她那个夸人的功夫,
很多女人结了婚就自动切换到了教导主任模式,
整天盯着老公哪儿做的不对,
但在我朋友家,空气里全是粉红泡泡,
老公拎个外卖回来,她能夸出一种英雄凯旋的感觉,
老公陪孩子玩会积木,她就在旁边发朋友圈,
说全天下最温柔的爸爸,
你以为他是卑微,不,
他这是在精准投资,
人都是听好长大的,
你越骂他没用,他就越摆烂,
你越夸他是个顶梁柱,她就越想显摆自己的本事,
我朋友动动嘴皮子,
老公就心甘情愿地包揽了家里的重活,累活还得干得乐呵呵的,
这不比扯着嗓子吼,闹得鸡犬不宁要高明的多,
这种夸赞其实是一种很隐蔽的掌控,
他通过不断的正向反馈,把老公塑造成了她想要的样子,
一个有责任感、有成就感,且离不开她的男人,
最硬核的还是她对���的处理,
很多女人管钱是防贼式的管法,
恨不得男人每一分零花钱都得报备,
但我朋友不一样,他格局大得多,
她用自己的工资兜底生活,
让老公感觉到这个家哪怕天塌了,也有老婆这根柱子顶着,
这种我养你的承诺,给了男人一种极大的心理震撼,
大家想想,在这个中年失业如家常便饭的年代,
有个女人告诉你,老公你放开了干,
大不了我养活全家,
这种安全感是任何名表豪车都给不了的,
但这背后有个扎实的前提,
我朋友自己有挣钱的能力,
他不是在做无私奉献,
她是在构建一个命运共同体,
她老公的工资攒下来做定期,
那是他们全家的防御工事,
在这种模式下,她老公对她不仅是爱,
还有一种深深刻进骨子里的感激和义气,
我朋友说出的那句我也认了,
是我听过关于婚姻最通透的,
很多人在感情里计较是因为怕输,
怕自己对她太好,万一他最后变心了,
自己就成了个���笑,
所以大家都在婚姻里缩着,留��手给自己找退路,
但我朋友是那种全仓买入的人,
他把身体的温存、情绪的价值、财务的支持全部给了个满分,
他这种心态其实是,我已经把这道做到了极致,
如果这种满分卷子你都不要,非要去外面找那些不及格的,
那是你脑子坏了,不是我不好,
真到了那一刻,他可以拍拍屁股走人,
心里连个疙瘩都没有,
因为她没有遗憾,她尽力了,
她看清了人性,也成全了自己,
这种玩得起的姿态,才是真正的独立女性,
婚姻不是等来的,是经营出来的,
就像我这位朋友,
他把床铺热,把嘴巴变甜,把家里的退路铺平,
他不是在伺候谁,
他是在用最小的成本,给自己打造一个最坚固的避风港,
你觉得在婚姻里,这种从不拒绝和把钱给男人攒着的做法,
到底是聪明还是太傻,
如果换做是你,
在看透了人性的复杂后,
还敢不敢像这位朋友一样,
为了婚姻全仓买入一次

[临江老师（治愈版） @AN_LINJIANG]

对标签「祛魅」真的很重要🌙

“这一趟旅途中除了他以外的所有人和事都好棒好温暖，但最可笑的是…我这一趟的目的本来是见那个Dom的，呵🙂”

一个女孩倾诉了超级惨的第一次经历，请控制情绪阅读，她自己买机票去Dom的城市，却：

1、见面前突然被消失，装忙

2、枯等到人后快饿昏却丝毫没有道歉

3、见面往床上一坐就是哑巴人，连最基本的交流和礼貌都没有

4、舍不得出去吃见面饭纠结半天就点一份肯德基

5、生理期突然到来痛到失语却听到他唉声叹气嫌麻烦

6、她自己点了药和卫生巾，痛到没有食欲，但这个男生丝毫没有关心一下的意思，只是问“那肯德基我自己吃了噢，早知道我自己吃就点便宜的了…”

7、过一会看这个女生好像没那么疼了，直接弄怀里拿数据线抽，一边抽一边���气pua说耽误他时间，甚至连个正经工具都没有

8、这个女孩精心准备了扎花的小礼盒打火机，是���了当地找了一家小红书花店联系的店长姐姐商量了好久做的，但这个人没有丝毫反应，拆了把花丢一边拿出打火机就砸吧嘴，说这个型号现在已经不值钱了

（听到这我已经拳头en了👊）

9、晚上他没一会就要问一句“真不能操你吗？”，直到吓得小女生按着110在拨号界面才罢休，还说现在的奴一点服从性都没有

10、众所周知第二天的生理期是最疼的，这畜生让她跪着手背到身后挨耳光和强迫口交，他自己嫌热开16度空调，把生理期的女生扒光按底下，还说有穿内裤垫卫生巾不美观也让脱掉，出血后还嫌气味脏

（中途又按倒几次假装开玩笑往下身去探，嘴里全是污言秽语，美其名曰dirtytalk）

11、终于在他上厕所的间隙连行李箱都没敢收拾，穿了衣服就跑，但人生地不熟没地方去，买的机票最快第二天才能回，又疼又委屈又不敢和别人说

12、好在她鼓起勇气找了花店姐姐，那个姐姐说可以陪她一会，到了新酒店后花店姐姐带了很多很多当地的好吃的和一束花来安慰她，委屈下抱着哭了好久，现在才终于填饱了肚子，说着是陪一会，但一整晚姐姐都没走

13、第二天姐姐送她去了机场，全程都在拉着她的手安抚着，但航班延误，在机场等着等着情绪再一次崩溃，想到为了见他留个好印象准备了那么多好看的小裙子，自己平时都舍不得多穿的那种，还有一大包特意买的很贵的化妆品也在箱子里

（不许骂她哦，这个情况换谁都迷茫害怕不知所措，省流版结局是最后我帮她要回来了）

14、情绪崩溃时两个大哥蹲在面前特别温和地问“需要帮助吗我们不是���人，谁把小女孩欺负成这样捂着肚子在机场哭”，然后她情绪更崩溃，俩大哥给买了小蛋糕哄，急的不知道怎么办甚至去了机场里的那种死贵的玩具店买了个大娃娃给她抱着，有一个脾气暴躁的直问那男的是谁，真tm丢贵阳的人

15、另一个大哥给自己老婆打了电话还开免提问怎么办，他老婆说你赶紧弄点热的给人小女孩啊，这一看就大姨妈来了啊你sb吗还买蛋糕，可能是被这一句逗笑了，她情绪好了一些，鼓起勇气让那个dom把她的东西原原本本寄回来😡（过程发生了很多扯皮这里就不讲了，更令人窒息）

16、也是最崩溃的，这个Dom用小号发了一篇“调教反馈”，全文都在美化自己贬低女孩说什么没奴性，还说“最后把她调教到把所有衣服都送给他当纪念，还有想当狗的可以找他约调”

17、还有后续，在她之后这个Dom无缝衔接第二个���女孩，但巧就巧在她俩在同一个群里，第二个小女孩开开心心在群里说了要去实践，群里你一言我一语之下直接被她认出了这个人，但此时认出并提醒的时候已经是第二天了，这个小女孩已经…黄体破裂加感染了

对，她就是我之前发过的那篇文章里那个黄体破裂的小女孩😔

这一趟她遇到的所有人包括出租车司机都很好，知道是来旅行的之后都很友善，但可笑的是目的地的那个人…是个畜生

去年有个人死命反驳我说讲那么多科普和知识没用，讲方法也没用，讲沟通没用，讲什么是权力意识没用，讲该怎么保护好自己没用，因为你是既得利益者呀，Sub/M知道的越少你越能打信息差去玩弄伤害呀

我每一篇都在说这没什么特别，都是需要修养和解决问题的能力的，不要美化神化，更不要听一些人说“哎呀不存在那种dom的，都玩bdsm了搞什么道德”

性癖是性癖��修养是修养，再喜欢被支配那也是ta自己的权力交付，那也是个体意志，ta随时能终止和拒绝，容不得你混淆概念去pua

而且告诉大家一个很现实的情况，以上这个小女孩遭遇的事情我至少听到过几十次，甚至男女生都有，一模一样的没有工具、只想性交、抠门、贬低、打压、造谣、pua等等等等，夸张到有几个小伙伴经历高度相似

劝诫的帖子可以看看下面几篇，每一个该注意的环节也都无数次转发过了，希望更多人都能有健康安全的体验

大家都是活生生的人，有性癖很正常，但不要矮化物化自己！

警惕恶意服从性测试，警惕登门槛效应⚠️

https://t.co/GG5Lak2Fnp

https://t.co/wSjX9dAIfR

https://t.co/QMUBpbgt5p

https://t.co/VfRHNhsBVT

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[宝玉 @dotey]

https://t.co/CdLb5LM1YK

[宝玉 @dotey]

唐杰 @jietang 是清华大学教授、智谱（GLM 系列模型出自他们家）AI 首席科学家，也是国内最懂大模型的人之一。他刚发了长微博（见评论），谈 2025 年对大模型的感悟。

有意思的是，唐杰和 Andrej Karpathy 的观察有不少共鸣，但也有一些不同的侧重点。两个顶级专家的视角放在一起看，能看出更完整的图景。

内容比较长，但有句话我要特别放在前面高亮一下：
> AI 模型应用的第一性原理不应该是创造新的 App，它的本质是 AGI 替代人类工作，因此研发替代不同工种的 AI 是应用的关键

如果你是在做 AI 应用开发，应该反复思考一下这句话：AI 应用的第一性原理不是创造新产品，而是替代人类工作。想清楚这一点，很多事情的优先级就清楚了。

唐杰的核心观点有七层逻辑。

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第一层：预训练没死，只是不再是唯一主角

预训练仍然是让模型掌握世界知识和基础推理能力的根基。

更多的数据、更大的参数、更饱和的计算，依然是提升模型智商最高效的办法。这就像还在长身体的孩子，饭量（算力）和营养（数据）必须管够，这是物理规律，没法绕弯。

但光有智商不行，现在的模型有个毛病：容易“偏科”。为了刷榜单（Benchmark），很多模型都在针对性地做题，导致在真实复杂的场景下反而不好用。这好比孩子上完九年义务教育（预训练）后，必须把他扔到真实的职场里去实习，去处理那些书本上没有的烂摊子，这才是真本事。

所以接下来的重点是“中后训练”（Mid and Post training）。中后训练这两个阶段负责「激活」模型的能力，尤其是长尾场景的对齐能力。

什么是长尾场景？就是那些不常见但真实存在的需求。比如帮律师整理某类特殊合同、帮医生分析某种罕见病的影像。这些场景在通用测试集里占比很小，但在真实应用中至关重要。

通用 benchmark 一方面评测了模型效果，但也可能让很多模型过拟合。这和 Karpathy 说的「训练在测试集上是一门新艺术」观点一致。大家都在刷榜，但榜单刷了高分不等于能解决真实问题。

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第二层：Agent 是从「学生」到「打工人」的跨越

唐杰用了个形象的比喻：
> 如果没有 Agent 能力，大模型就是个“理论博士”。一个人书读得再多，读到了博士后，如果不能动手解决问题，那也只是知识的容器，产生不了生产力。

这个比喻精准。预训练是上课，强化学习是刷题，但这些都还在「学习阶段」。Agent 是让模型真正「干活」的关键��是进入真实世界、产生实际价值的门槛。

不同 Agent 环境的泛化和迁移并不容易。你在一个代码环境里训出来的能力，换到浏览器环境就不一定好使。现在最简单的办法，还是不断堆更多环境的数据，针对不同环境做强化学习。

以前我们做 Agent，是给模型外挂各种工具。现在的趋势是，直接把使用工具的数据写进模型的“DNA”里去训练。

这听起来有点笨，但确实是当下最有效的路径。

Karpathy 也把 Agent 列为今年最重要的变化之一，他以 Claude Code 为例，强调 Agent 要能「住在你电脑里」，调用工具、循环执行、解决复杂问题。

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第三层：记忆是刚需，但怎么做还没想清楚

唐杰花了不少篇幅讲记忆。他认为，模型要在真实环境中落地，记忆能力是必须的。

他把人类记忆分成四层：
- 短期记忆，对应前额叶
- 中期记忆，对应海马体
- 长期记忆，分布在大脑皮层
- 人类历史记忆，对应维基百科和史书

AI 也要模仿这个机制，大模型对应的可能是：
- Context 窗口 → 短期记忆
- RAG 检索 → 中期记忆
- 模型参数 → 长期记忆

一个思路是「压缩记忆」，把重要信息精简后存在 context 里。目前的“超长上下文”只是解决了短期记忆，相当于把它能用的“便签纸”变长了。如果未来 context 窗口足够长，短中长期记忆都有可能实现。

但有个更难的问题：怎么更新模型自身的知识？怎么改参数？这还是个未解难题。

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第四层：在线学习和自我评估，可能是下一个 Scaling 范式

这一段是唐杰观点里最前瞻的部分。

现在的模型是“离线”的，训练好就不变了。这有几个问题：模型不能真正自我迭代，重新训练浪费资源，还会丢掉很多交互数据。

理想情况是什么？模型能在线学习，边用边学，越用越聪明。

但要实现这一点，有个前置条件：模型要知道自己对不对。这就是「自我评��」。如果模型能判断自己的输出质量，哪怕是概率性地判断，它就知道了优化目标，就能自我改进。

唐杰认为，构建模型的自我评价机制是个难题，但也可能是下一个 scaling 范式的方向。他用了几个词：continual learning、real time learning、online learning。

这和 Karpathy 提到的 RLVR 有一定呼应。RLVR 之所以有效，正是因为有「可验证的奖励」，模型能知道自己对不对。如果这个机制能泛化到更多场景，在线学习就有可能实现。

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第五层：AI 应用的第一性原理是「替代工种」

这是对我启发最大的一句话：
> AI 模型应用的第一性原理不应该是创造新的 App，它的本质是 AGI 替代人类工作，因此研发替代不同工种的 AI 是应用的关键

AI 的本质不是创造新的 App，而是替代人类工作。

两条路：
1. 把以前需要人参与的软件 AI 化。
2. 创造对齐人类某个工种的 AI 软件，直接替代人类工作。

Chat 已经部分替代了搜索，同时还融合了情感交互，下一步就是替代客服、替代初级程序员、替代数据分析师。

所以，明年 2026 年的爆发点在于“AI 替代不同工种”。

创业者要思考的不是“我要开发个什么软件给用户用”，而是“我要造一个什么样的 AI 员工，去帮老板把某个岗位的人力成本砍掉”。

换句话说，别��想着做一个「AI+X」的新产品，先想想哪些人类工作可以被替代，再倒推产品形态。

这和 Karpathy 关于「Cursor for X」的观察遥相呼应。Cursor 本质上是「程序员这个工种的 AI 化」，那么各行各业都会出现类似的东西。

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第六层：领域大模型是个「伪命题」

这个观点可能会让一些人不舒服，但唐杰说得很直接：领域大模型就是个伪命题。都 AGI 了，哪有什么“领域专用（domain-specific）AGI”？

之所以有领域大模型存在，是因为应用企业不愿意在 AI 模型公司面前认输，希望用领域 know-how 构建护城河，把 AI 驯化为工具。

但 AI 的本质是「海啸」，走到哪里都会把一切卷进去。一定会有领域公司主动走出护城河，被卷进 AGI 的世界。领域的数据、流程、Agent 数据，慢慢都会进入主模型。

当然 AGI 还没实现之前，领域模型会长时间存在。但这个时间窗口有多长？不好说，AI 发展实在太快了。

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第七层：多模态和具身智能，前景光明但道路艰难

多模态肯定是未来。但当下的问题是：它对提升 AGI 的智能上限帮助有限。

文本、多模态、多模态生成，可能还是分开发展更高效。当然，探索三者结合需要勇气和钱。

具身智能（机器人）更难。难点和 Agent 一样：通用性。你教会机器人在 A 场景干活，换个场景又不行了。怎么办？采数据、合成数据，都不容易，还贵。

怎么办？采数据，或者合成数据。都不容易，都贵。但反过来，一旦数据规模上去了，通用能力出来了，自然就形成门槛。

还有个问题往往被忽略：机器人本身也是个问题。不稳定、故障频繁，这些硬件问题也在限制具身智能的发展。

唐杰预判 2026 年这些都将取得长足进步。

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把唐杰这篇文章串起来，其实是一张相当清晰的路线图：
当下，预训练 scaling 依然有效，但要更重视对齐和长尾能力。
近期，Agent 是关���突破口，让模型从"会说"进化到"会做"。
中期，记忆系统和在线学习是必��课，模型要学会自我评估和迭代。
长期，工种替代是应用的本质，领域护城河会被 AGI 冲垮。
远景，多模态和具身各自发展，等待技术和数据的成熟。

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把唐杰和 Karpathy 的观点放在一起看，能看出几个共识：

第一，2025 年的核心变化是训练范式的升级，从「预训练为主」变成「多阶段协同」。

第二，Agent 是里程碑，是模型从学习走向干活的关键跨越。

第三，benchmark 刷分和真实能力之间有鸿沟，这个问题越来越被重视。

第四，AI 应用的本质是替代或增强人类工种，不是为了做 App 而做 App。

不同的侧重点也有意思。Karpathy 更关注「AI 是什么形状的智能」这个哲学问题，唐杰更关注「怎么让模型在真实场景落地」的工程问题。一个偏「理解」，一个偏「实现」。

两个视角都需要。理解清楚了，才知道方向对不对；工程跟上了，才能把想法变成现实。

2026 年，会很精彩。

[临江老师（治愈版） @AN_LINJIANG]

【坏了，我们好像玩不了SM了】🌙
“那个愿意叫我Daddy的女孩…现在天天说我才像小孩子”

一个神奇现象：我遇到很多对BDSM伴侣都会在相处一定时间后“性情大变”

有的变得欢乐抽象，经常Play里破功哈哈大笑；有的越来越温柔，远没有最开始的刺激；有的越来越淡，甚至聊天里只剩日常，连性都很少提起

浪漫一点来讲的话，那就是眼下获得的「实际的幸福与安全感」隐约已经盖过了表象的BDSM

有个小伙伴和我讲她的心路历程：

“我从小到大没什么东西是真正属于我的，在这种执念下我觉得我应该是个Dom，我必须要拥有一个完全属于我的，无论是情感还是人

但…真正有了愿意陪伴我Sub的��一刻，我的心理机制其实就已经放下了，也就是说刚开始我就已经不是Dom了

每天都在催眠自己是一个喜欢性虐的人，每天都在逼着自己做身份认同，否则我就会害��Sub感受不到我是个Dom而离开我，因为她需要Dom而不是爱人

但最终还是没坚持多久，两个月后在我的一次倾诉后她说：我很心疼你的遭遇，但我们没必要一直是主奴不是吗，我有你就已经很幸福了呀，那一刻我再也没绷住，再也不装dom了，抱着她哭了好久好久”

或许原教旨主义的BDSMer才是真正会玩的人，但人始终是感性动物

有人说这是解放灵魂，也有人说这是为了肉体欢愉，有的人在其中奢望救赎，有的人在期待被关注，每个人都想在这场权力流动的游戏中获得自己内心的“真实”

还有一个男生倾诉说：

“我不想变成我父亲那样的混蛋人格，我每天都在努力摆脱糟糕的原生家庭，我甚至想迫切地证明我是和他不一样的人

在这种影响下我莫名其妙就想照顾别人，宽容别人，对别人有无限的耐心，谈恋爱时也是这样，第一个女朋��说：那你这样就是很适合DDLG呀

我那时才知道这种关系类型，但随着时间流逝，我的执念越来越小，开始和她无话不讲，甚至有时会耍赖撒娇，会求安慰，会想要一些我在家里从来没有过的感觉

她很会照顾人，慢慢慢慢的…我变成了被照顾的那个人，她说我开始像小孩子的那一刻，就是真正摆脱了原生家庭的影响了

我记得那一晚我呆坐了一晚上，第二天我和她表白，问能不能做我的女朋友而不是Little girl，她说：我愿意”

我们或许抱着各种各样的目的与幻想打开了这个潘多拉魔盒，或许伤的更重也或许顺利获得了幸福，但在真正得到时，我们都会回归“本我”

他可能不是慢慢变得欢乐抽象，而是解开心结后回归了原本的样子

她也不是天生低人一等，只是在短暂的迷茫中交出自己，期待着被管教被支配可能会没那么累

ta可能并不是变得温柔，而是本来就那么温柔，在融化���BDSM的糖衣后你看到了ta真实的样子

这场游戏浮出水面时，很多人都跃跃欲试，很多人看了描述与定义就有生理反应，很多人会在幻想那个支配的场景中脸颊通红疯狂脑补

却在真实的接触后发现还要做那么那么多的事，要做那么多的身份认同与游戏设计，要做那么多的各种学习与安排，哪有幻想与片子中那样潇洒

在过往我写了很多分析各种心理机制的帖子，但人与人之间最朴素的幸福感也很重要

如果你的伴侣变得畏手畏脚，dirtytalk也说不出口只会傻乎乎夸，慢慢变得怕真打疼，慢慢不想看你服侍，总担心你凉着手脚，最过分的强制也变成了最多勒到窒息的拥抱和深吻

不必气恼，因为这是爱最朴素的外现与萌芽

下意识的心疼永远浪漫，刻板的扮演反而会本末倒置

记得多沟通，勇敢敞开心扉表达，有可能在你产生变化时对方也改变了需求呢��

我们都是普通人，都会想要普通的快乐与幸福，就这么简单而已

祝周末快乐🌹

[康客 @kangke666666]

全球男性HPV感染率高于女性，有哪些危害？
HPV的全称是人乳头瘤病毒(human papilloma virus)，这是全球最常见的性传播病原体之一，含有多个型别的病毒大家族，其中约40种型别可感染人类。女性和男性持续感染后均有可能导致多种疾病，而全球范围内男性的感染率要高于女性。

一项欧洲≥15岁男性的Meta分析中，男性全人群生殖器HPV感染的患病率为12.4%，具有感染HPV高风险的男性患病率为30.9%。

性行为是HPV的主要传播途径。一项基于美国人群的模型研究估算，至少有1个异性伴侣的人一生中，感染HPV的平均概率，女性为84.6%，男性91.3%，男性感染率明显高于女性。

高危性行为与男性HPV感染率高发密切相关。一项基于2012年1月至2019年12月全球范围内发表的相关研究，对关于男男性行为者不同解剖位置HPV感染的患病率的综述及Meta分析显示，肛门、阴茎、口腔及尿道的HPV感染的患病率分别达到78.4%、36.2%、17.3%及15.4%。
在中国，男性HPV的感染率同样不容忽视。有文献报道数据显示，中国异性恋男性肛门生殖器部位的HPV感染率为14.5%，而男男同性恋人群当中的感染率更是高达59.9%，HIV阳性的男男性行为者的HPV检出率高达87.5%。

需要注意的是，性并非HPV感染的唯一途径，母婴、直接接触等也可能传播HPV。生活中，如果一个人用手接触HPV污染的物品后，在如厕、沐浴时有可能将病毒带入生殖器官。此外，如果生殖器官直接接触到带有HPV污染的浴巾、毛巾、内裤等也有可能被感染。也就是说，日常生活中，我们也有可能被感染。

也就是说，对于所有男性而言，均有可能在���经意间遭遇HPV感染风险。根据河南省农村25～65岁男性的调查，HPV分型别检出率分别为：HPV-16为3.0%、HPV-18为1.3%、HPV-11为0.7%、HPV-58为0.6%、HPV-33为0.4%、HPV-6为0.3%、HPV-45为0.2%、HPV-52为0.2%和HPV-31低于0.1%。

女性持续感染高危型HPV可能引起宫颈癌，但实际上，HPV不仅仅与宫颈癌相关。在男性群体中，感染HPV后可能引起更为复杂的非宫颈部位癌症，包括肛门癌、头颈部位的多种恶性病变及阴茎癌。每年全球HPV相关非宫颈部位癌症新发约10万例，其中与男性相关的癌症中近100%的肛门鳞状细胞癌、53%的阴茎癌、30%的口咽癌、2%的口腔癌和2%的喉癌都归因于HPV感染。以阴茎癌为例，一项根据GLOBOCAN 2018的报告显示，每年约有53%的阴茎癌病例是由于HPV引起的。在非洲、亚洲和拉丁美洲的一些国家，阴茎癌在男性恶性肿瘤中占比高达10%，发病率为1.5/10万～3.7/10万。
HPV感染在男性人群中引起的多种癌症严重影响患者的生活质量甚至生命，同时会给患者家庭带来沉重的经济负担。HPV感染引发的尖锐湿疣和复发���呼吸道乳头瘤病虽然属于良性病变，但复发率较高，需长时间反复治疗，也给患者个人和家庭带来了沉重的生理、心理和经济负担。有调查显示，生殖器疣患者心理负担沉重，生活质量下降。与女性相比，男性在“性影响”和“与医生交流”方面有更多的心理社会压力。
多国已批准男性接种HPV疫苗，价值有多大？
事实上，全球范围内已经有不少国家推荐男性可以和女性一样接种HPV疫苗，其中九价HPV疫苗在全球范围内已广泛用于男性人群近十年。美国疾病预防控制中心推荐所有11~12岁男孩女孩接种HPV疫苗；英国从2019年起开始推广12~13岁在校男孩免费接种两针HPV疫苗；加拿大政府将HPV疫苗纳入青少年免疫规划，四价和九价HPV疫苗接种对象为9~45周岁男性和女性；在澳大利亚，超过70%的男孩和女孩免费接种了疫苗；日本男性可以持国民健康保险证到有九价HPV疫苗的诊所���费接种。
值得一提的是，由于HPV感染与性行为密切相关，通过接种疫苗保护男性的同时，也可以进一步降低女性感染HPV风险。

[宝玉 @dotey]

https://t.co/5DaPyMKzWZ

[墓碑科技 @mubeitech]

我们人体硬件里，其实藏着一些极度便宜、却被严重低估的“物理开关”。
比如，怎么一分钱不花，把鼻腔里的一种关键抗炎、舒张物质提升 15 倍？

不用买昂贵的补剂，这个最简单的动作就行：哼鸣。
就是闭上嘴，用鼻子发出“嗯 ”的声音。

根据科普作家 James Nestor 的说法，当我们鼻腔哼鸣时，物理振动会刺激鼻部组织，把平时释放不出来的一氧化氮（Nitric Oxide）给“震”出来。
Nestor 提到，这个动作能让鼻腔内的一氧化氮浓度，瞬间飙升到平时的 15 倍。
一氧化氮是天然的血管舒张剂，能帮鼻腔通气。

更绝的是，哼鸣的共振还会刺激到你脖子附近的迷走神经（Vagus Nerve）。
迷走神经一旦被激活，就会向身体发送放松信号。
这相当于一个物理版的“降噪开关”，强行拉低你的焦虑感。

文献里甚至记载过一个有趣的个案。
有个患者尝试每天哼鸣 4 次，每次 10 分��，据称最后摆脱了折磨他很久的鼻炎。
当然，这只是个案自述，别把它当成包治百病的灵丹妙药，生病了首选还是看医生。
但这套通过物理振动调节身体的逻辑，确实被低估了。

好玩的是，资本的嗅觉永远最灵。
Nestor 说最近有人寄给他一个新发明，是个专门戴在鼻子上、替你发出哼鸣振动的仪器。
因为商家发现，现代人实在太懒了，连自己“嗯”两声都嫌费劲，宁可花钱买个机器代劳。

其实真没必要。
鼻子堵了、压力大了，挑首喜欢的歌，闭上嘴哼两分钟。
这种不要钱的人体“隐藏外挂”，不用白不用。

[AYi @AYi_AInotes]

说个暴论，AI界的iPhone时刻可能就要到来了。

OpenRouter上最近杀出来一个匿名模型，把所有Agent开发者都打懵了。

它叫Elephant Alpha，没有发布会，没有营销通稿，连开发者是谁都不知道😂
纯靠用户口口相传，一周就冲到了平台日活前十，token使用量暴增377%。

我自己测了三天，结论是这他么才是2026年AI该有的样啊！

速度快到离谱，不是那种一个字一个字蹦的慢输出，是你刚敲完回车，一整段带注释的代码直接完整输出，体感和Grok 4 Fast差不多，但代码质量高一个档次。

最夸张的是智效比，同一份任务，完全相同的输出质量，它的token消耗是Claude Opus的一半，GPT-5.4的三分之一，账单是真的肉眼可见地往下掉。

它不是啥全能思考型模型，更像一个纯粹到��致的执行机器，跨十几个文件找Bug，256K上下文稳如狗，一点不丢引用。

几十页合同直接转成结构化的条款表，会议记录转待办，群聊转摘要，网页转初稿，所有你不想干的脏活累活，它干得又快又好。

唯一要注意的是它不会帮你脑补，指令越清晰，约束越明确，输出质量越爆炸，模糊的需求很容易得到平庸的结果，也不适合复杂的多步长链规划，知识时效性需要自己注入上下文。

最反直觉的地方来了，以前我们总觉得，什么活儿都得用最好的旗舰模型 ，但实际上你每天80%的工作，根本不需要Claude或者GPT的深度思考能力，你只是需要一个东西，能准确、快速、便宜地把事做完。

现在OpenClaw和Hermes社区已经形成了标准玩法，Claude管整体规划和架构设计，只调用一次。

Elephant管分步执行、局部修复、��量生成，跑一百次，整体效率翻三倍，成本直接砍到原来的十分之一甚至更低。

这才是Agent经济真正的突破口啊，以前Agent跑不起来，不是因为不够聪明，是调用一次太贵，延迟太高😟

当执行层的成本趋近于零的时候，所有自动化才真正变得可行。

更有意思的是匿名模型这个趋势，以后最好用的模型，可能都不是大厂发布会吹的那些。

OpenRouter的盲测机制，让模型纯靠真实使用数据说话，没有品牌溢价，没有营销滤镜，谁好用谁就会被用户用脚投票选出来。

社区普遍猜测这是某国产大厂的马甲在全球盲测，也侧面说明中国AI在推理优化赛道已经跑在了前面。

现在它还在盲测期，完全免费，256K上下文，32K输出，函数调用，结构化输出，全开放。

OpenRouter和Kilo Code上都能用，建议兄弟们把所有日常重复任务都切过去，把省下来的预算，留给真正需要深���推理的场景。

Elephant Alpha 是不是下一个ChatGPT 呢，我觉得不是，它更像是AI从偶尔炫技变成每天省事省钱的基础设施。

所以别再用大炮打蚊子了，模型分层才是2026年AI玩家的核心竞争力啊，
咱们工作流里有哪些活儿，其实根本不需要用旗舰模型🌚

#AI #大模型 #OpenRouter #ElephantAlpha #开发者 #Agent

[AYi @AYi_AInotes]

起步成本90美元，30秒一条视频，这是我今年见过门槛最低杠杆最高的美元生意，没有之一。
整个流程一个人就能干，跑通了月入10万美元不是空话。

先给你们看完整的四步流程，看完就能立刻去做。
1. 打开https://t.co/Sn8rIYuzKU，不用下载任何App
2. 让Grok生成一张你想要的高清人脸，1080×1920
3. 粘贴任意一条TikTok或Reels的公开链接
4. 点击生成，30秒后下载无水印视频

就这么简单🚀

1️⃣你得到的是什么？
一个和原视频动作表情背景音频完全一样，只是脸换成了你生成的那个人的视频。

2️⃣效果好到什么程度？
我把生成的视频发给三个做TikTok的朋友，没有一个��看出来是AI换脸。

3️⃣最离谱的是价格。
89.99美元一年，无限生成。
平均一条视频成本不到1美分。
以前你拍一条短视频，要模特化妆灯光剪辑，成本至少几百块。
现在30秒，1美分。

这已经不是啥新鲜的灰色玩法了，
简直就是内容生产的降维打击。

所有需要真人出镜的生意，现在都可以被你用1美分的成本，无限复制。

说一下大家最关心的，怎么赚钱。
四条已经被验证过的变现路径，按难度从低到高排。

第一条，AI网红矩阵
建10-20个垂直账号，健身美妆舞蹈搞笑，每条视频都是换脸后的趋势内容。
靠创作者基金品牌合作直播带货变现。
单个账号月入1-3万美元很正常，矩阵放大直接破10万。

第二条，广告外包
专门给品牌做前后对比类的UGC广告，减肥护肤护发。
客户给你产品和参考视频，你一天能出100条不同人脸的素材。
单条报价200-500美元，利润接近100%。

第三条，自有产品闭环
自己卖课程卖货卖虚拟产品。
用AI生成无限量的��告素材，测到跑赢的就无限复制。
广告成本直接降到接近0。

第四条，卖铲子
把这个方法做成课程，或者帮别人代做账号。
这是目前最快回本的方式，很多人愿意为一个能立刻赚钱的方法付几百美元。

当然这里面也不是没有坑，
我把最容易踩的五个坑直接说出来，希望能帮你们省几万块学费。

第一，不要直接发原视频，一定要加字幕微调背景音乐裁剪几帧做二次创作，不然一定会被限流。

第二，不要只用一张脸，多生成几套不同种族不同风格的头像，做矩阵。

第三，优先用无音乐的趋势视频，或者自己换音轨，规避版权风险。

第四，侧脸快速动作复杂光影下效果会差一点，选正面慢动作的视频。

第五，红利期只有6-12个月，现在入场是最好的时机，晚了就全是竞争对手了。

可能会有人说这是灰色生意。
说实话，我觉得这只是技术进步带���的必然结果。

以前我们用相机代替了画师，用电脑代替了打字员。

现在我们用AI代替了出镜的模特和演员。
这没有什么对错，只是时代变了。

最后说一句，
所有的技术红利，都属于第一个敢去试的人。
现在花30秒，去生成第一个视频，比你看100篇分析文章都有用。
#AI副业 #TikTok #美元生意 #AI换脸 #自媒体创业

[AYi @AYi_AInotes]

17岁的Kai Trump（特朗普孙女），一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。

她在播客里说，现在高中所有人都在用ChatGPT写论文，老师都气炸了。

但她问，为什么不呢？学生就该用世界给你的资源。

学校不该禁止它，该教大家怎么把它变成自己的优势。

最讽刺的是，她自己GPA4.0，是实打实的优等生。

所以这根本不是什么作弊的问题，纯粹是代际认知的鸿沟。

老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。
但对凯这一代AI原住民来说，ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样，是默认的基础设施。

当年禁止学生用计算器学乘法的老师，现在看来可笑至极。
今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师，十年后也会是同一个笑���。

其实真正危险的从来都不是AI，
是教育系统一边假装AI不存在，
一边逼着学生偷偷摸摸用它。
结果就是，会用的学生偷偷把效率拉满，不会用的还在熬夜抄书。

没有人教他们怎么提出高质量的问题，怎么验证AI的幻觉，怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。

而这些，才是未来10年最值钱的能力。

我相信AI不会让学生变笨，
它只会放大差距。

会用AI的人，一个人能顶以前一个团队。
不会用AI的人，会被时代甩得连尾灯都看不见。

我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存，
但他们未来要面对的，是一个AI无处不在的世界。

所以这种拒绝变革的教育，最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。
这才是对下一代未来最大的作弊。

[临江老师（治愈版） @AN_LINJIANG]

补档「控制手冲上瘾」与「提高阴蒂敏感度」🌙

好多小伙伴过度自慰身体变差，偶尔情绪管理失控，被影响专注力记忆力，女生虽然高潮“CD”短但也是会肾亏的

有的体质会因为「太频繁导致不敏感了」，但有的不会，请尊重个体差异哦

性欲强烈不该成为被凝视取乐的由头，谁都有权取悦自己，健康适度就好🙌