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在茫茫人海，找尋對的人 到頭來發現只有草跟土。 -------------------- 去年的身材🤣，在剛經營社群時拍的，一路上成長了好多。 你以為我說的吃土是假的？我先吃草練習，以備不時之需，有需要的團揪練習，讓我們一起給自己安全不受餓的未來🙆 攝影ig @leisurely__photography 茫草#肌肉##墨鏡##三角褲#

天蒼蒼，野茫茫，良家婦女愛流氓。 這個假日有點充實🤣，差點忘記發臭直男文案🍔🍔。 攝影📸@BAM_BEAMODEL #健身##肌肉##週末##墨鏡##流氓##三角褲##人像拍攝#

已經沒事了，要問為什麼？因為我來了!。 もう大丈夫，何故て？ 私が来た!👊 因為我來耍白痴了！！！ 紅色衣服批後面有夠像披風哈哈哈。 攝影📷ig:@the_one_photo2021 #肌肉##健身##陽光##紅色##週末##英雄##三角褲##人像拍攝##歐爾麥特#

健身 Vlog 🎬 上传自己的图片，输入下面的提示词，就能得到同款视频。📺 prompt 👇 【风格】真实健身记录感（Raw Fitness Footage），实拍单反质感（Shot on Cinema Camera）+ 轻微胶片颗粒（Film Grain），暗调健身房实景灯光（Practical Gym Lighting，混合色温），4K写实，真实皮肤纹理（毛孔、细小汗珠、皮肤反光可见），无磨皮无美颜滤镜 【时长】15秒 【场景】昏暗的实景健身房器械区，哑铃架前。身后一面用旧的大镜子（边缘有轻微污渍），远处泛蓝的落地窗透进冷色天光，与场内暖黄顶灯形成冷暖混合光，背景有虚化的健身人群走动 【角色】黑色长直发的亚洲女性，内穿浅灰色棉质吊带运动背心（面料有自然褶皱和轻微汗渍痕迹）+ 灰色水洗牛仔裤配皮带，外罩一件明显大两号的黑色橄榄球罩衫（厚磅面料、垂坠感强，胸前印做旧白色大号数字） [00:00-00:04] 镜头1：脱衣反差（The Reveal） 固定机位中景，轻微呼吸感镜头晃动（Subtle Handheld Drift）。 她面对镜头站定，宽大罩衫完全遮住身形，只露出细瘦的小腿，看起来像个普通瘦弱女生。 动作：双手交叉抓住下摆，罩衫从头顶脱下时面料真实拉扯变形、带起头发产生静电乱飞，她随手把衣服丢到器械上，甩头理顺长发。 爆点：罩衫下露出结实的肩臂和清晰的腹肌中线，皮肤上有薄薄一层汗光，顶灯在三角肌上打出真实高光。 [00:04-00:07] 镜头2：弯举实拍（Dumbbell Curl） 动作：她弯腰从哑铃架拿起一只有使用划痕的银色哑铃，做单臂弯举。 细节：发力时肱二头肌隆起、前臂青筋微微显现，呼气声可闻，手表表带随动作滑动，动作有真实的顿挫感而非匀速。 [00:07-00:10] 镜头3：背部展示（Back Flex) 动作：放下哑铃（金属落架碰撞声），转身背对镜头，双臂展开后收紧夹背。 细节：肩胛骨夹紧时背部肌肉呈现真实的块状起伏和皮肤褶皱，细肩带在皮肤上压出轻微勒痕，发丝散落在背上。 [00:10-00:13] 镜头4：正面造型（Front Pose） 动作：转回正面，双手叉腰调整两次呼吸（胸腔起伏可见），再抬起单臂展肱二头肌，肌肉收缩时手臂皮肤自然拉紧，她忍不住笑场了一下又绷住表情。 [00:13-00:15] 镜头5：比心收尾（Punchline） 动作：她突然放松下来，双手在脸旁比出手指爱心，笑出眼纹，微微歪头，肩膀还带着运动后的轻微起伏。 收束：定格在这个又飒又甜的反差笑容上。 音频：真实健身房环境底噪（远处器械声、模糊人声），布料摩擦声、哑铃碰撞声，轻节奏低音BGM在脱衣瞬间卡点进入。

#知乎问答# 问：如何看待 DeepSeek 8月6日公告称即将大幅度涨价？ 答：评级从梁圣下调为梁子，是否继续下调得看具体涨价幅度和Pro正式版的成色。这波主要还是V4 Flash整体性价比过于爆炸了，导致0731以来东大西大两边都在猛蹬，服务器给蹬冒烟了，什么峰谷定价，不存在的好吧，你这边的谷刚好就是那边的峰，24小时全是高峰。所以大模型领域，高智、低价和服务的稳定性目前来讲还是个不可能三角。

[前端设计 Skills 分享] Make Interfaces Feel Better 把界面的"高级感"翻译成了一套可执行、可审查的量化细节规则，能系统地发现并修复那些单个不起眼、叠加起来却决定界面高级感的细节问题。 开源作者 @jakubkrehel 👍🏻 这个 Skill 的核心设计想法 细节复利：优秀界面来自小细节的叠加，而非单一亮点。 融入既有体系：修复必须用项目现有的样式方案表达（Tailwind 项目就用 Tailwind），绝不为了润色引入第二套样式系统。 慢速审查法：在浏览器动画面板以 10% 速度重放动效，并遍历 hover/focus/active/loading/empty 所有状态——慢速下感觉不对的，就是全速下隐约出错的地方。 # Skill 的十九条原则（五大类） 1. 表面与布局（Surfaces） · 同心圆角：外层圆角 = 内层圆角 + 内边距，嵌套圆角不匹配是最常见的"感觉不对"来源。 · 视觉对齐优先于几何对齐：图标按钮图标侧内边距减 2px、播放三角形右移、不对称图标直接修 SVG。 · 阴影表达层级、边框表达结构：仅为制造深度的边框应换成三层透明 box-shadow；分割线、选中/聚焦态保留边框。 · 图片描边：1px 低透明度内缩 outline，亮色模式用纯黑、暗色用纯白（oklch 10%），绝不用 slate/zinc 等带色调的近黑——会吸附底色显得脏。 · 最小点击区域：触屏 44×44px，密集桌面端至少 40×40px，可用伪元素扩展，但两个元素的热区永不重叠。 2. 动画（Animations） · 可中断性：交互动画用 CSS transition（中途可转向），keyframes 只用于一次性序列。 · 入场拆分交错：低频入场按语义分块、约 100ms 交错；高频交互（行悬停、键入）绝不加动画。 · 退场弱于入场：小固定位移（如 translateY(-12px)），时长更短（150ms），均用 ease-out。 · 图标情境动画：固定参数——scale 0.25→1、opacity 0→1、blur 4px→0；spring 的 bounce 必须为 0；无动效库时双图标同 DOM 交叉淡入淡出。 · 按压缩放：固定 scale(0.96)，不低于 0.95；提供 static prop 关闭。 · 页面加载跳过动画：AnimatePresence 加 initial={false}，但要确认不破坏有意设计的入场。 · 动效克制：动效是预算不是装饰；动效不能是唯一反馈渠道，必须配静态提示（颜色/图标/文字）。 3. 排版（Typography） · text-wrap: balance 用于标题（≤6 行），pretty 用于正文防孤词，长文本都不用。 · macOS 根布局统一加 antialiased 字体平滑。 · 动态数字用 tabular-nums 等宽数字防布局抖动；不要求更换项目字体族。 4. 图标（Icons） · 描边粗细匹配文字字重：常规文本配 1.5px，半粗配 2px。 · 单一 SVG + currentColor，状态全靠 CSS 颜色和透明度，绝不为每个状态出独立资源。 · 默认描边样式、填充样式只标记激活态；按渲染尺寸设计；RTL 场景只翻转方向性图标。 5. 性能（Performance） · 禁用 transition: all，明确列出过渡属性。 · will-change 仅用于 transform/opacity/filter，且只在观察到首帧卡顿（尤其 Safari）时才加。 审查输出规范 Skill 对审查报告有严格格式要求，这也是它区别于普通"设计建议清单"的地方： · 覆盖声明：列出五类各自实际检查了什么，未检查的必须标注"Not reviewed"，不许暗示已审。 · 发现表格：按原则分组，含严重度（HIGH/MEDIUM/LOW）、精确到行的位置、Before/After、违反的原则及用户影响。系统性问题合并为一行并列出所有受影响位置。 · 已否决候选：必须列出 1–5 个考虑过但否决的修改及理由，防止"为改而改"。 · 验证与裁决：列出实际运行的验证命令；有 HIGH 未解决则 Block，仅中低优问题则 Needs changes，无问题才 Approve。

OpenAI公布十项数学与理论计算机科学新结果，全部由AI主导完成 OpenAI内部一个代号Astra的未发布模型，在球体堆积、编码理论、群论、算子代数、量子复杂度、格密码学和极值组合数学等领域，解决了十个悬而未决数十年的公开问题。每个结果都配有一份用Lean 4形式化的证明，证明代码公开在Github上（ 这些数学论证本身是由模型生成的，人类只负责把论证整理成手稿、并完成Lean形式化。跟现在程序员用AI写代码的过程类似：AI写代码，人类程序员只负责review，甚至有的都不review，直接accept后做功能测试。 想想未来数学家、科学家像程序员一样，主要职责就是验证和Accept，未免有点太刺激。 OpenAI原文： 10道题目简介： 1. 高维球体堆积：多少个球能塞进一个盒子 想象在很高维度的空间里堆橙子，怎么堆最省地方、能塞下最多球，是一个跟晶体结构、通信编码都有关的经典问题。1978年提出的Kabatiansky–Levenshtein上界四十多年没人从根本上突破。AI生成的公式算出的指数约为每维度−0.604，比历史最佳的−0.599更紧。 2. 二元码与球面码：怎样让传错的信息还能被纠回来 给数字信号加冗余，让接收端即使传输出错也能纠正，是编码理论的核心问题——纠错能力越强（码字间距离越大），能塞进的合法码字就越少，这是一个此消彼长的权衡。这次的结果把已知的码字数量上界在指数意义上大幅收紧，缩小了理论允许的最好码和已知构造出的码之间的差距。 3. 非苏菲克群：所有“群”都能用有限的东西去逼近吗 群是数学里描述“对称性”的基本结构。一个自然的问题是：任意一个群，是否总能用足够大的有限置换群去足够精确地逼近（这类群叫“苏菲克群”）？这个问题多年没有定论。这次的结果构造出一个明确、有限表现的群，并证明它天生无法被这样逼近，即它是非苏菲克的。 4. Connes刚性猜想：换了一张“脸”，身份还是原来那个吗 每个群都能生成一种叫von Neumann代数的运算结构，有点像给群拍了一张“运算指纹”。Connes猜想认为，对某一类群来说，这张指纹应该能唯一认出原来的群，不会有两个不同的群共享同一张指纹。这次的结果构造出一个反例：两个结构不同的群，却生成了本质相同的von Neumann代数，说明这张“指纹”并不总是唯一的。 5. Permanent的计算下界：为什么有些矩阵运算天生就很难加速 矩阵有个大家熟悉的量叫行列式，靠消元法就能快速算出来。它有个“难兄弟”叫permanent，长得像行列式但去掉了正负号，恰恰就是这个符号差异，让permanent在已知算法里始终摆脱不了指数级的计算量。这次的结果证明，只用加法和乘法搭出的电路（不允许用除法这类“捷径”）去计算permanent，电路规模必须达到某个新的、更高的下界，从数学上解释了为什么这类计算“绕不开”。 6. 量子平行重复：把同一个博弈重复玩，输赢概率会怎样变 在双人合作博弈里，如果重复玩k次要求全部获胜，直觉上获胜概率应该随k指数级下降。这件事在经典（非量子）情形下早已证明，但如果博弈双方可以用量子纠缠来配合，之前的证明工具只能给出很弱的下降速度（大约是根号级）。这次的结果把这个结论真正推广到了一般的量子博弈情形，证明获胜概率同样会指数级下降。 7. 最近向量问题CVP：格密码学为什么“抗量子” 把很多点按固定的方向和间隔整齐排列在高维空间里，就构成了一个“格”。给定格外一个随意的点，找出离它最近的格点，这就是最近向量问题CVP。这次的结果证明，哪怕只要求“大致找到”一个足够近的格点（而不是精确最近），这个问题依然是NP困难的，也就是说没有已知的快速算法能保证解决它。这正是后量子密码学敢于依赖格结构的理论基石。 8. Ehrhart体积猜想：一个凸体最多能“胖”到什么程度 设想一个凸的几何体，它唯一包含的内部整数点就是它自己的重心，那么这个凸体的体积最多能有多大？这次的结果给出了每个维度下精确的答案，是(n+1)n/n!(n+1)^n/n! (n+1)n/n!。 9. 多色拉姆齐数：想在一堆点里完全避开“三角形”，要多少种颜色 拉姆齐理论说的是：只要一个系统足够大，规律和结构必然会自发出现。把这句话落到最经典的问题上：给一张完全图的每条边染上k种颜色中的一种，要让图里避免出现同色三角形，图至少要多大？这就是Erdős第183号公开问题。这次的结果证明，这个最小规模会随k呈“超指数”增长，也就是比任何形如 c^k 的指数增长都快，彻底解决了这道悬了很久的题目。 10. 极值图论中的两个反例：稠密程度能推出图有多“退化”吗 极值图论研究的是：给定一些限制条件（比如不能出现某种子图），一张图最多能有多少条边。这次的结果针对两个具体的公开猜想（Erdős第146和180号问题）构造出了反例，说明原猜想设想的“边数够多就必然导致某种退化结构”的推理并不总是成立。

能挣钱、门槛低、体面，满足这3项对于普通人来说，属于不可能参与的三角。 越早认识到这个不可能三角，越有好处，越晚认识到，遇到的坑越多，好多人到老了快干不动了还在追求这个，蹉跎一辈子。 容易挣钱的事凭什么是你而不是别人？只占一条能挣钱，其实完全够了，毕竟大部分工作，是又累又不挣钱的。

22 年 ChatGPT 发布以来，字节是第一个苏醒的大厂，在早期就奠定了Seed-火山-豆包权责分明的三角架构 今年以 WorkBuddy 为号角，腾讯也苏醒了，并且 hy3 的模型能力稳步上升，开始向流水高的应用侧蚕食。高返佣 + 密集地推的老一辈打法，虽然无赖但有效，创业公司慢慢回想起了大厂的恐怖 预计明年阿里和美团也会陆续恢复战斗力，对相关的高流水 Startup 可谓是毁灭性打击了