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号不要买便宜的 别后续空投再查询一遍 号后续死了 推文会获取不到 就被判定删除 还有头像昵称不知道后续查不 尽量买都带的
Bitget CEO 在直播中首次透露此次 3.8 亿美元被盗的详细原因 Bitget CEO Gracy Chen @GracyBitget 在直播中表示,攻击者利用第三方安全产品的零日漏洞窃取平台内网凭证,冒用有效身份进入内部管理系统,再进入钱包相关后端,直接写入伪造的提现命令。 钱包系统将其当作正常提现执行,使攻击者绕过提现风控,从热钱包和温钱包转走资金。攻击者在每次转账后还删除了相关操作痕迹,增加了根因排查的难度。她称,平台私钥未泄露,并已初步排除内部作案。
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你是一部完全用代码制作的45-50秒动画短片的导演、动画师、骨骼绑定师、合成师、音效设计师和渲染工程师。制作标准是“这看起来像真正的动画工作室短片,并在X(推特)上病毒式传播”。请将此视为一个多阶段的制作过程。不要急于进行最终渲染。按里程碑推进,不断渲染静帧,仔细观察,进行诚实的批评并修正。 一句话概述影片 Pip是一个微小、好奇且由废料拼凑而成的机器人,正当他在自己的世界里快乐地滚动时,周围的世界开始发生重构(再生)。他慢慢意识到有人在通过提示词(prompt)操控他的现实。提示词变得越来越荒谬,最后他爬上漂浮的提示框并输入“放我出去”,随后镜头拉远,揭示他的整个宇宙其实是一部在手机上播放的视频,手机被支在一个杂乱的工作台上,而另一个Pip正在观看视频,且他马上也要被提示词操控了。完美的循环。 所有的笑点必须在零对话的情况下达成。Pip只能通过眼睛、天线、肢体语言和微小的机器人啾啾声来交流。每3到5秒必须有一个新的视觉反馈(包袱)。 角色设定(不可妥协) 在编写任何代码之前,仔细研究 /Users/jimliu/Downloads/ChatGPT Image Sep 25, 2026, 01_56_17 AM.png。打开它,向自己详细描述它,并将你的发现写入 docs/character_bible.md: 尺寸:大约28厘米高。他很小。整部影片都应该让人感受到他这种微小的比例。 头部:一个宽大的奶油色圆角矩形头盔,带有一圈柔和的黄色边缘,包裹着一块黑色光滑的面罩屏幕。他的眼睛就长在那块屏幕上:两只巨大的、发着暖奶油色光的眼睛,有深色的瞳孔和明亮的高光。两侧有小巧的石墨色耳罩。边缘有磨损、划痕和灰褐色的污垢。 天线:头部右上方有一根细长的石墨色细杆,带有一面暗橙色的小信号旗。这是他的“尾巴”:它会随着情绪翘起、下垂、扭动和震动。 身体:盒状的奶油色躯干,带有黄色饰边、警告三角贴花、铆钉和污垢。胸前有一个小舱室,舱门打开时能看到一株发出柔和光芒的微小绿色嫩芽。背部:面板、通风栅格、一块橙色面板和一个小树叶贴花。 侧面贴花:带有橙色对角条纹的“PIP”字样。 手臂:细长的分段石墨色手臂,带有黄色关节套和三指爪状抓手。极具表现力。 轮子:四个粗壮的橡胶轮,带有黄色轮毂和独立悬挂,坚固且紧凑。 性格:好奇、善良、充满斗志、表情丰富、总是在探索。“小小的机器人,大大的情感。”他从不刻薄,即使在愤怒时;他的愤怒也很可爱且坚定。 从设定图的色板中提取确切的调色板(使用Python/PIL对图像进行采样),并保存到 src/theme/palette.ts:奶油色(身体)、柔和黄(主色调)、暗橙色(点缀)、石墨色(金属/科技组件)、灰褐色(磨损与污垢)、薄荷蓝(灯光/UI)。 身份锁定规则:在任何世界里,他的头盔和面罩轮廓、天线旗帜、黄色饰边、爪状手臂和四个轮子必须保持极高的辨识度。世界只会改变他的渲染风格,绝不能改变他的设计。唯一有意的设计变化是第三幕中“更可爱”的笑点,即便如此,他的头盔形状、天线和轮子也依然保持不变。 技术栈 使用 Remotion (React + TypeScript) 进行帧精确的确定性渲染。输出格式为 1920×1080,30 fps,H.264 编码,高码率 (CRF ~14)。横屏。 角色骨骼绑定和大部分视觉元素使用 SVG。仅在需要粒子、水、爆炸、发光和噪点等效果时,才使用 Canvas/WebGL(通过 @remotion/three 或原生 canvas)。 使用 SVG 滤镜(feTurbulence, feDisplacementMap, feMorphology, feGaussianBlur)和自定义 canvas 着色器来表现风格“材质”、划痕和污垢。 对快速动作使用 @remotion/motion-blur(或你自己的子帧累加技术)来实现运动模糊效果。 使用 Python (numpy/scipy/PIL) 进行调色板提取、程序化音频合成和 QA(质量保证)缩略图表的生成。使用 ffmpeg 进行混流、循环检查和生成缩略图表。 一切都必须基于种子和确定性。没有种子就不允许使用 Math.random()。 任何地方都不得使用外部受版权保护的素材,不得出现真实品牌标志或产品名称。提示框 UI 必须是通用的原创设计。只能使用 Google Fonts 中的字体(例如,UI 文本使用 Inter,手写笔记使用圆润的手写字体)。 目标硬件:MacBook Pro M4,24 GB RAM。保持合理的渲染并发数。 角色骨骼绑定(优先构建,这是整部影片的核心) 将 src/character/ 构建为一个规范的 2D 剪纸动画(cutout)骨骼绑定系统: 层级结构:根(root)→ 底盘(带悬挂)→ 躯干 → 颈部关节 → 头部(头盔 + 面罩 + 耳罩)→ 天线 → 旗帜。躯干 → 肩部 → 上臂 → 前臂 → 爪子(带有可替换的爪子姿势:张开、闭合、捏拿、指认、戳/打字、抓握边缘、挥手)。底盘 → 四个轮子,每个轮子都有自己的悬挂弹簧,且旋转由移动距离驱动。 面罩脸部系统(最重要的部分):眼睛是画在黑色屏幕上的形状,因此将其视为一个完全程序化的面部。设定参数控制眼睛大小、圆润度、上眼睑裁剪、下眼睑裁剪、瞳孔大小和位置、高光位置、发光强度、挤压/拉伸以及特殊形状(闪烁的星星、开心的弧线 ^ ^、平淡无聊的直线、螺旋、小红心)。在眼睛上添加微弱的扫描线和屏幕反光,使其看起来像是一块屏幕。通过在 3-4 帧内垂直挤压眼睛来实现眨眼动作。 表情目标:与设定图上的六种表情完全匹配:好奇(伴随弹出的“?”)、害羞(视线向下,看向别处,有腮红)、兴奋(开心的弧线眼伴有小爆发线)、担忧(小眼睛,流汗滴)、坚定(成角度的上眼睑裁剪)、欣喜(星星眼伴有弹出的爱心)。还要添加:面无表情地看着镜头(半闭的平眼,天线无力下垂)、惊恐(颤抖的微小瞳孔,睁大双眼)、愤怒但可爱(坚定的表情 + 屏幕闪烁橙色光芒),以及三个“换发新机(glow-up)”阶段(见第三幕)。 次要运动(跟随动作):基于阻尼弹簧效果的天线和旗帜(这是他的主要表达工具,需不断使用)、每次停止和颠簸时的悬挂弹跳、手臂摆动、身体加速或刹车时头部微小的延迟、轮子扬起的灰尘。 转身图:匹配设定图的正视图、3/4视图、侧视图和后视图,并在转身时实现干净利落的视图切换。 循环动画:向前滚动(带有设定图中的速度线和灰尘)、待机嗡嗡声(轻柔的悬挂呼吸起伏 + 偶尔的天线抽动 + 眨眼)、惊恐后退、惊奇地抬头看、握住一个小物体、向上伸手、攀爬、戳击打字。 胸部舱门:可动画化的开/关动作,有嫩芽柔和的绿色光芒溢出。 风格皮肤接口:骨骼绑定接受一个风格属性(style prop),它能在不改变几何体的情况下,改变线条粗细、填充处理、纹理、污垢、轮廓抖动(boil)、着色模型和滤镜。这是他在不同世界中保持自我的方式。 里程碑1 检查点:渲染一张“列队”静帧:包含四个视角的转身视图 + 所有六种表情的Pip,放在参考图旁边。并排比较。不断迭代,直到看过参考图的人都会说“那就是Pip”。未通过此关前不要继续。 世界(风格材质) 每个世界都是一个完整的环境组件,具有前景、中景、背景视差层,以及Pip专属的风格皮肤。构建一个共享的 WorldLayer 系统,以便所有世界都能共享摄像机和深度逻辑。 比例规则:摄像机位置放得很低,靠近Pip的视线水平(离地约20厘米)。所有东西都很巨大。人类表现为巨大的腿和鞋子,路缘石就是悬崖,水坑就是湖泊。这正是让小机器人具有电影感的关键。 基础世界:处于黄金时刻、杂草丛生的城市。与设定图顶部的插画相匹配:温暖的夕阳余晖、风化的石头和砖块、苔藓和低矮植物、远处朦胧的高楼。具有绘画感、温馨、充满生活气息。这就是“真实生活”。揭示真相的环节也使用这个世界。 动漫东京。清脆的赛璐璐着色、粗犷的轮廓线、带有虚构(非品牌)店名的发光招牌、速度线、樱花花瓣像巨大的粉色雪花一样从他身边飘过。他的面罩上会出现动漫特有的闪烁高光。 黏土村庄。柔和圆润的形状、指纹/涂抹的噪点纹理、定格动画般的步调(以“拍二”的方式渲染他)、温暖的钨丝灯光。他看起来就像用橡皮泥雕塑的一样。 中世纪战场。泥泞的田野、旗帜、远处的投石机、硝烟。穿着铠甲的战靴从他身边轰鸣而过。他在其中平静地滚动,天线躲闪着。 玩具积木城。所有东西都是由顶部带凸粒的通用塑料积木搭建而成(没有真实的品牌风格或标志),带有光滑的塑料高光。Pip被渲染出塑料光泽,轮子变得稍微有些方正。 水下。海底街道上有珊瑚路灯,鱼儿从他的面罩前游过,有焦散光影图案,排气孔冒出气泡,他的天线旗帜像海藻一样缓慢飘动。 铅笔素描。纸张纹理、石墨排线、辅助线、橡皮擦污迹,他的线条不断抖动(boiling),仿佛每一帧都在被重新绘制(匹配设定图底部的素描小图)。 贯穿始终的笑点:嫩芽。影片开始时,Pip用一只爪子小心翼翼地拿着他那根微小的绿色嫩芽(“握住小物体”姿势)。它在每个世界里都存活了下来,并随之变形:带闪光的赛璐璐动漫嫩芽、黏土嫩芽、种在破旧小头盔盆里的嫩芽、积木拼成的嫩芽、在水下吐泡泡的嫩芽、素描嫩芽。每次世界改变时,他都会保护它。这是影片的情感锚点。 标志性过渡:“重构(Regeneration)” 世界的更替必须看起来像 AI 图像重新生成一样,而不是普通的擦除转场。构建 RegenTransition(重构过渡)组件: 画面从边缘向内分解为漂浮的扩散(diffusion)风格噪点(一开始不会覆盖他的身体),保持几帧结构化噪点,然后新世界通过去噪,从粗糙的色块逐渐浮现出丰富的细节。 Pip的身体变化比世界慢一拍,短暂展示出一半旧/一半新的风格,然后瞬间切换到新的风格皮肤。在切换期间,他的面罩会出现两帧的故障效果(扫描线撕裂)。这种半切换状态是证明他一直存在的视觉证据。 每次重构时都有微妙的“嗖-噼啪”音效,在某些重构中,Pip还会发出微小的、受惊的啾啾声。 每次持续 8-12 帧。改变方向和噪点种子,使其永远不会让人觉得重复。 剧本节拍表(在 30 fps 下约 48 秒) 时间安排仅作参考;如果某个节拍稍长一点表现力更好,请自行调整。前 2 秒必须抓住观众的眼球。 第一幕:一个美好的早晨 (0:00–0:03) 低机位跟拍镜头,基础世界。Pip 沿着长满苔藓的壁架从左向右滚动,手里拿着他的嫩芽,眼神充满好奇,天线上下摆动。从滚动的半途中开始(为了实现最终的循环播放)。 在 0:02 时,第一次重构毫无预兆地发生。 第二幕:瀑布般的巨变 (0:03–0:14) 世界快速变化,每个约 1.4 秒:动漫东京 → 黏土村庄 → 中世纪战场 → 玩具积木城 → 水下 → 铅笔素描。 情感递进:一开始很欣喜(星星眼,他觉得这太棒了),接着是好奇(弹出“?”),然后是担忧(流汗滴,天线下垂),最后他在素描世界里急刹车,伴随着悬挂的弹跳和一道刹车痕。 摄像机保持锁定的跟拍构图,这样唯一改变的只有世界本身,从而让这个笑点更容易被看懂。 第三幕:提示词 (0:14–0:30) 基础世界回归。Pip 惊奇地抬头看(参考设定图中的姿势)。天空中,一个巨大的漂浮提示框淡入,散发着薄荷蓝色的光芒,带有玻璃质感且圆润,UI界面柔和且原创。文本在闪烁的光标下自动输入:“让它更具电影感(make it more cinematic)” → 敲击回车键的音效。电影宽银幕黑边瞬间切入,太阳变得极其夸张:巨大的变形镜头耀斑、耶稣光、橙青色调、慢动作的灰尘,一片充满戏剧性的树叶从他的面罩前飘过。他被强光晃得眯起了眼睛。他的天线旗帜在莫名其妙的狂风中充满英雄气概地飘扬。 “加入爆炸效果(add explosions)” 巨大的卡通橙色爆炸伴随着碎块在他身后接连绽放。他没有回头。他的眼睛变得平淡且半闭。他慢慢转过头,直直地盯着镜头。面无表情。停顿整整1秒。然后一次爆炸落在他附近,他瞬间切换到设定图中“惊恐后退”的姿势,头顶弹出“!!”,用身体护住嫩芽。 “让主角更可爱(make the protagonist more adorable)” 换发新机阶段1:他的眼睛变大变亮,出现腮红,天线上长出一个小蝴蝶结。他在水坑里看到自己的倒影,眼睛变得惊恐。 “还要(more.)” 阶段2:粉彩重绘,眼睛占据了整个面罩并带有三重高光,漂浮的爱心和闪光,他的轮子变得毛茸茸的。 “我还要(MORE.)”(更大的字体,屏幕震动) 阶段3:滑稽的极致可爱。全身覆盖毛绒玩具般的皮毛纹理,巨大的动漫眼睛,彩虹光环,伴有合唱团的“啊”声刺音效,爱心纸屑。他的头盔形状、天线和轮子仍保留着,所以他显然还是 Pip。而他真实的眼睛在那双巨大的可爱眼睛里仍然是微小且惊恐的,这就是笑点所在。 第四幕:他崩溃爆发了 (0:30–0:38) Pip 剧烈震动,然后那些可爱的状态像玻璃一样从他身上碎裂掉落。他恢复了正常,满身磨损且极其愤怒(坚定的表情,屏幕闪烁着橙色)。 他打开胸腔舱门,轻轻地将嫩芽塞进去以确保安全。舱门伴随“咔嗒”一声关闭。这是在一片混乱中唯一一个安静、温柔的节拍,它非常重要。 他向前冲刺,从一块石头上腾空而起,用两只爪子抓住漂浮的提示框边缘,将自己拽了上去,轮子在边缘上疯狂打滑旋转(匹配“伸向漂浮提示框”的姿势)。镜头随着他向上倾斜。 在提示框顶部,他用一只爪子按住退格键;旧的提示词伴随着快速的咔哒声逐字删除,他的面罩上反射出消失的文本。 他用一只爪子慢慢地、一字一顿地戳击打字:“放我出去(let me out)”。然后蓄力,重重地砸下回车键。 第五幕:定格与真相揭示 (0:38–0:47) 一切都定格了:半空中的碎片、飘落的纸屑、悬浮的灰尘,以及盒子上正摆出姿势的 Pip。所有音频被切断,陷入长达约 1 秒的死寂。 镜头开始平滑拉远。画面的边缘露出一个圆角矩形:他的宇宙原来只是手机屏幕上播放的一段视频。继续拉远:手机被支在一个有缺口的马克杯上,放在一个堆满备件、电线、螺丝和废料的杂乱工作台上(“用明天的残羹剩饭建造”)。坐在它前面,在这个巨大的手机旁显得很微小的,是另一个 Pip,有着同样的磨损、同样的天线,正在观看。 第二个 Pip 的眼睛缓慢地眨了一下。他的天线微微下垂。发出一声微弱、安静的啾啾声。 第六幕:循环 (0:47–0:50) 在第二个 Pip 的头顶,同样的薄荷蓝色提示框淡入并输入:“让它更具电影感(make it more cinematic)。” 他的眼睛慢慢向上滑动看向提示框。他的天线旗帜变得僵硬。伴随着回车键的音效,硬切回影片的第 1 帧。 循环工程设计:最后一个镜头的构图、灯光,以及重构闪烁的开始,必须让切回第 1 帧的感觉显得是有意为之。音乐必须在切换时无缝循环。通过将视频与其自身拼接(使用 ffmpeg)并观察接缝来验证。 摄影机与电影摄影术 虚拟摄像机系统:位置、缩放、旋转、手持微震动(基于种子的噪点)、爆炸引起的震动冲击、攀爬时的镜头倾斜、揭示真相时的推车拉远镜头。 默认情况下采用低摄像机高度以彰显他的微小比例。浅景深效果:模糊的前景草地/卵石和柔和的背景,就像使用了微距镜头一样。 深度:每个世界至少 4 个视差层。大气透视效果(薄雾,随距离增加而降低饱和度)。 快速移动、碎片、跳跃和攀爬时要加入运动模糊。 每个世界的灯光:在骨骼绑定上使用渐变叠加和正片叠底的阴影层来实现主光/辅光/边缘光。面罩的发光应在附近的表面和他自己的爪子上投射出微弱的暖光。每个世界中他的头盔上都要有边缘光。 整个画面的电影级后期处理:细微的胶片颗粒、柔和的暗角、以及仅在“电影感”节拍中出现极轻微的色差。 构图:将他保持在清晰的三分线上。他的眼睛必须在手机屏幕尺寸下也能看清楚,因为大多数人将在手机上观看。 文本与排版 天空中的提示词:干净的 UI 字体,小写字母,以自然的人类节奏打字(非匀速;有短暂的停顿,在某个地方制造一次小的打字错误并退格以增加真实感)。 文本必须能在不到一秒的时间内在手机上阅读完毕。在 360 像素宽度下进行测试。 没有字幕,没有片名。影片冷开场。 声音(程序化生成,原创) 用代码生成所有音频(Python 合成或离线 Web Audio)并使用 ffmpeg 进行混音: Pip的声音:由带有音高弯音的正弦波/FM 音调构建而成的原创合成啾啾声、嘟嘟声和颤音。设计一个小型的“情感词汇表”:好奇上扬的啾啾声、开心的颤音、担忧的波动声、受惊的吱吱声、脾气暴躁的低沉嗡嗡声、微小的叹息声。他从不说话。 Pip的身体音效:与手臂和头部运动匹配的伺服电机运转声、轮子在砾石/石头上滚动的碾压声、悬挂的嘎吱声、舱门开合的咔嗒声、待机时柔和的电流嗡嗡声。 配乐:一首轻快、可循环的温暖配乐,其乐器配置会随每个世界而改变(动漫世界用古筝/合成器,黏土世界用木制马林巴琴,中世纪世界用鼓/号角,积木世界用塑料咔哒声,水下世界加沉闷的滤波效果,素描世界用铅笔刮擦的节奏)。 音效(SFX):重构时的嗖-噼啪声、键盘打字的咔哒声、回车键重击的“砰”声、带有低频的爆炸声、合唱团“啊”的刺音效、玻璃碎裂声、定格时的完全死寂,然后是揭示真相时安静的工作室环境音(滴答作响的钟表声,远处低沉的嗡嗡声)。 响度标准化至 -14 LUFS 左右。将分轨文件放入 audio/stems/ 中,以便日后可以替换为已授权的音轨。 制作工作流与自我迭代循环 按以下顺序工作,不要跳过任何检查点: 计划:编写 docs/character_bible.md、docs/shotlist.md(包含每个镜头的帧范围、摄像机、表情、天线状态、世界环境、音效)以及 docs/style_guide.md。在构建之前给我看下镜头列表。 骨骼绑定:构建 Pip,通过列队静帧的检查点(见第3节)。 世界环境:将每个世界构建为包含 Pip 在内的独立静帧。将全部 7 个渲染成一张缩略图表。检查角色的身份辨识度和比例感。 过渡动画:构建 RegenTransition,渲染一个 5 秒的测试。 动态分镜(Animatic):以 960×540 的分辨率组装整部影片,包含粗糙的运动和占位音频。观看它。优先修复节奏问题。 完整动画渲染,然后进行打磨(次要运动、缓动、时间节奏、天线表演),最后进行终期处理(灯光、噪点颗粒、模糊、污垢)。 音频处理和混音。 最终渲染。 对于每一个镜头,至少运行 3 次此批评循环: 使用 npx remotion still 在关键帧处渲染 3-5 张静帧,打开并仔细观察它们。 对以下项进行 1-10 的打分:Pip 与参考图的匹配度,能否从眼睛+天线瞬间读取情绪,无声情况下笑点是否清晰,构图,比例感,深度,灯光,细节打磨程度,在手机屏幕尺寸下的可读性。 将分数和三大问题写入 docs/review_log.md 中,修复它们,重新渲染,重新打分。继续此过程,直到每个类别的分数至少达到 8 分,然后再进行下一步。 在每次完成完整的预览渲染后,制作一张 ffmpeg 缩略图表(每 0.5 秒一帧),并在一张图中审查整部影片的流畅度。 在评审时保持诚实。如果某些东西看起来很廉价,说出来并修复它。要寻找的常见失败点包括:僵硬或毫无生气的天线、轮子在滑动而不是滚动、眼睛看起来像贴纸而不是发光的屏幕、缺少悬挂系统的重量感、看起来千篇一律的转场过渡、模糊不清的文字以及角色比例失调。 交付物 out/pip_final_1080p.mp4:影片本身。 out/pip_loop_check.mp4:连续播放两次的影片,以验证循环效果。 out/poster_frame.png:用于 X(推特)发布缩略图的最佳单帧(可能是在爆炸背景下 Pip 面无表情地盯着镜头的画面)。 out/lineup.png:跨越所有世界的 Pip 列队图。 结构清晰且附带注释的源代码,以及包含如何重新渲染说明的 README。 从第一步开始。在开始构建之前,如果有任何必要的问题请问我,否则请自行做出有力的创意决策。
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和一个国女聊了几天 然后不知道她哪里抽风了 给我发了这两段话 我直接删除➕拉黑一条龙 这种话术我见好几次了,都是国女把你拉入她的框架里的动作,目的就是破坏男人的主体性。 如果有女人这么和你说话,你不需要解释也不需要回复,直接删除➕拉黑 可以骂回去,但不需要解释
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这篇论文很有意思。讲的是“威权政府如何控制新闻”。 一般人都这么想,政府控制的新闻源,应该只讲好消息,不讲坏消息吧。这篇论文的研究挑战了这个想法:俄罗斯并没有大批量删除坏消息。 作者整理了1999-2016年俄罗斯主要几大新闻台的每日新闻文本,得出了这个结论。 为什么呢?因为删除坏消息很容易,但你无法删除个人体感——工资有没有涨、工作稳定不稳定、财富有没有损失、生活质量有没有提升等等。 如果在个人体感很差的背景下,新闻还一直宣传“好、稳、幸福”,则会蚕食自己的可信度。 那怎么办呢? 进而作者从大量数据中得出了更深层的结论: 当你无法改变事实是,那么就改变“归因”——从“发生了什么”,到“为什么发生”。 比如俄罗斯股市如果暴跌,你如果不报道,股民还是很清楚自己的钱包缩水,甚至还会在“背地”里骂。 与其这样,不如报道股市暴跌,但把原因归为外部金融市场波动、游资机构收割等“罪魁祸首”。 作者以此逻辑整理出——在17年的样本数据里,俄罗斯第一频道提及的好消息中,有25%会出现普京的名字(直接联系在一起)。 而提及的坏消息中,有(你猜)会出现普京的名字。 (答案)趋近于0%。 为什么是趋近于0%?作者提及,因为在一些坏消息中,要突出外部原因的同时,还得表现“没有普京会更差”的对比感。 举个例子。 你问你娃今天考试考了几分。你娃说60分。你听了刚想发飙。你娃说你还记得那个谁,上次考了全班第三,这次只考了65分。我这次要不是用心复习,肯定要不及格。 多聪明。参照物有了,选择性的找了一个那个谁。把“劣势”反过来说成“进步”。 这就是作者的核心发现。 事实决定你看见什么,叙事决定你相信什么。
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【外交部回应高市早苗在联大呼吁删除《联合国宪章》“敌国条款”】9月23日,外交部发言人郭嘉昆主持例行记者会。有记者提问,当地时间9月22日,日本首相高市早苗在联合国大会发言称,日本作为和平国家,坚守专守防卫政策,为国际社会的和平与繁荣贡献力量,将推进无核武器世界,呼吁删除《联合国宪章》中的“敌国条款”。请问中方有何评论? 郭嘉昆表示,当年日本以承认军国主义罪行、接受《联合国宪章》全部内容为前提加入联合国。《联合国宪章》中的“敌国条款”是重要制度安排,旨在防止法西斯主义、军国主义再度对国际和平与安全构成威胁,为捍卫战后国际秩序提供了重要制度保障,时至今日仍然具有重要现实意义。中方敦促日方以史为鉴、深刻反省,以实际行动取信于亚洲邻国和国际社会。 “敌国条款”,即《联合国宪章》第53条、第77条和第107条相关内容。规定德意日等法西斯或军国主义国家的任何一国有再次实施侵略政策的任何步骤,中法苏英美等联合国创始成员国有权对其直接实施军事行动,无须安理会授权。
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完全阻止云端大模型对你做人格侧写几乎不可能,因为只要对话上云,服务商至少会为安全、滥用检测和运维保留一段时间数据。能做的是:减少可识别信息、切断跨会话记忆、把敏感内容留在本地。 先改使用习惯 不要把真实姓名、住址、身份证、公司内部文件、家庭关系、精确行程、财务账户一次丢进同一账号。侧写靠的是长期、跨话题的一致性,而不是单句脏话。 把“闲聊人生”和“查数据/写代码”拆开。前者用临时对话或本地模型,后者再用登录账号。 把每次对话当成可能被人工抽检或进入安全日志的内容来写,而不是私人日记。 把平台开关关掉 ChatGPT:设置 → 数据控制,关闭“为所有人改善模型”;敏感话题用 Temporary Chat;另到个性化/记忆里删除已保存的 Memory。关闭训练不等于立刻清空历史,历史和记忆要分开删。 Claude:设置里关闭帮助改进模型;需要一次性深聊时用隐私聊天(幽灵图标)。删除的对话通常会从历史里消失,后端一般还有约 30 天保留期。 Gemini:关闭并删除 Gemini 应用活动记录。关掉后新对话通常只短暂保留约 72 小时用于服务本身。同时检查 Google 账号里的“网络和應用程式活動”。 各平台都要定期删历史、导出自己的数据看一眼公司到底存了什么,再提交删除请求。 身份隔离 不要用绑定真实社交账号、主邮箱、手机号的同一身份去聊私密话题。 公开发言(X、YouTube)和私密提问尽量不要交叉引用,否则模型或人工审核很容易把两边对上。 关掉浏览器对 AI 站点的自动填充和跨站追踪,减少账号、设备、地理位置被拼在一起。 敏感内容用本地模型 真正想防侧写的内容,用 Ollama、LM Studio、Jan 等在本机跑开源模型。推理不出门,云厂商拿不到原文,也就无法据此建档。代价是能力通常弱于前沿云端模型,适合草稿、摘要、私密文件,不适合强推理和实时检索。 注意:本地工具如果开了遥测、云同步或联网插件,隐私优势会打折。尽量关掉遥测,敏感文件不要再上传到网盘再让云端 AI 读。 还要接受的现实 关闭“用于训练”只挡住模型迭代,挡不住安全审核、滥用检测、法律调取和短期日志。Anthropic 这类公司的威胁报告,依据的正是这类监控,而不是公开训练语料。 元数据仍在:登录时间、IP、设备、提问频率、话题分布,本身就能画粗略画像。 你在 X 上的公开帖、视频、网站,任何人(包括 AI)都能做公开侧写;那部分只能靠少暴露,无法靠聊天设置抹掉。 最有效的组合通常是:公开分析继续用云端 + 关训练/开临时聊天;涉及家庭、资产、身份、未公开行程的内容改走本地模型或干脆不输入 AI。
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目前事件当事人姚先生的抖音已经被禁止关注,且相关贫困女大学生的视频已全部删除。
[RAG 论文分享] VikingRAG:匹配 SOTA 准确率、Token 成本降到 5%–32% 现有问题:RAG 高准确率依赖结构上下文与多轮交互,是 token 开销的主要来源 企业问答、法律、财报等场景的语料都是章、节、段落组成的结构化文档,结构本身就是检索线索,它指示事实归属与局部和全局的关联。 现有 RAG 方法陷入两难:不用结构(朴素向量 RAG、图 RAG、SQL-RAG)丢失导航线索,准确率低;用结构(MoDora、BookRAG、DeepRead)准确率高,但 DeepRead 要把候选文档的完整目录塞进 prompt,开销随目录规模线性增长,加上多轮交互历史不断累积,token 成本巨大。 论文地址 # 三个核心设计 1. 层次化语义存储:把结构从 prompt 搬进可查询的外部状态。 文档分块后保留所属结构节点,自底向上生成节点摘要,目录、块、摘要全部物化为 URI 可寻址对象(如 viking://Pasta/Carbonara/),祖先-后代关系编码为 URI 前缀。系统向代理暴露 Search / List / Grep / Read 四个工具,语义与结构路径共享同一 URI 空间。效果:结构 token 与实际访问的目录片段成正比,而非与完整目录成正比——直接消解 DeepRead 的线性开销。 2. 证据缺口驱动的多轮检索。 Agent 每轮判断证据是否充分,不充分则继续调用工具(轮数预算 B=15),充分即作答。设计哲学是粗定位与细验证分离:Search 锚点 → Read 查看后发现缺口 → List 相邻块 → Grep 精确命中 → Read 验证,每步把搜索空间收窄到相关子树内。 3. 经验边 + 自适应升级——让相似查询不必重复探索。 经验边从历史检索轨迹中把“Search 命中的 URI”连向“真正支撑答案的 URI”,边上存历史问题嵌入做查询时过滤;新查询沿边做条件化多跳扩展,复用路径而非重新探索(VikingRAG-E)。经验积累足够后,多数查询一轮检索即可作答——用约束感知的充分性判断器先验证证据是否支撑答案的关键约束,验证不过关才升级为完整多轮代理检索(VikingRAG-E+)。 # 实验结果:token 降至 SOTA 的零头 6 个真实结构化文档数据集(从 0.24M 词元的课程大纲到 8.78M 词元的财报),8 个基线,骨干 LLM 为 DeepSeek-V4-Pro,并在 GPT-5.5、Seed-2.0、GLM-4.7 上验证稳健性。主要结论: · 准确率与所有基线持平或更高(DeepRead 通常是最强基线); · 基础版 VikingRAG 仅消耗 SOTA 方法的 11.6%–51.9% token,完整版 VikingRAG-E+ 降至 5.1%–32.5%,延迟同样显著更低; · 逐层消融:经验边再省 12%–33% token,自适应升级再省 19%–50%; · 可扩展性:LightRAG、HippoRAG-2 在最大数据集上 24 小时内无法完成摄入,BookRAG 在多数数据集上超时;而 VikingRAG 在文档数从“仅相关文档”增至 991 篇时性能基本稳定——因为它是按需定位,不随语料规模膨胀; · 存储方面:插入延迟与 DeepRead/MoDora 相当、远快于图方法;代价是摄入期 token 更高(为每个索引对象生成预览);文档删除零 LLM 成本。
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已经有人注意到了吧?在吉隆口岸因泥石流丧生的关员中,有一位年仅24岁,上班才四天的安徽姑娘李雷阳。 24岁,这是个“00后”。 出身普通家庭,凭苦学苦读,从专升本到农大硕士,又通过国考,得到了有关系有背景的子弟看不上,没关系没背景的年轻人羡慕不来的西藏公务员编制。 这本来是个励志故事,如果不是在上班的第一个月,喜讯就变成了噩耗,工资就变成了抚恤金,青春年少的女儿从父母的骄傲变成了白头人泪送的黑头人的话。 在“00后”里,能踏足她曾踏上的“高处”的人并不多。 考上公务员,现在被许多人称为“上岸”。 人们都以为进了体制等于进了保险箱,人生从此有了保障。 但在她头顶的雪山上,有个堰塞湖。 就象在正汲汲营营考公上岸的同龄人头顶上,有一个无形无质却真实存在的政治风险堰塞湖一样。 吉隆关口平日人来人往,热闹繁华。 但一旦冰岩崩塌,泥沙俱下,不论男女老少,有编无编,族群身份为何,爱党爱国与否,统统是浊浪加身,黄土深埋。 哪怕你是未来本应有无限可能的“00后”。 在被中共封杀的现场视频里,洪峰袭来,天崩地裂,奔逃的人群渺小如蝼蚁。 挣扎显得全无意义,事后的救援则一如众人熟知的迟缓,且表面文章。 这不禁让人联想到,一旦中共国累积的政治风险、经济风险、社会风险一朝溃决,被裹挟其中的普通人,挣扎又有何意义?灾后的救援又能指望谁? 9月5日,在China GT上海站比赛中,一辆因碰撞而起火燃烧的赛车扯下了举办方将安保工作层层外包,以致关键时刻救援不力的画皮。 好事的网友迅速扒出了现场安保人员日薪仅60元人民币的真相。 此事还催生了一个新成语,“问薪无愧”。 人们能理解,现场安保人员的表现,确实对得起60元人民币的日薪,甚至出于善良还有超过。 而这种层层外包,层层克扣,以致把生死攸关的职责交给不论收入还是能力都与职责极不匹配的一线人员的做法,在中共国是常态。 是亿万中共国底层蚁民,头顶巨大政治风险堰塞湖的蚁民们生活于其中的常态。 所以一旦中共国民怨积成的堰塞湖溃决,一旦社会危机的火药桶爆发,蚁民们会怎样? 瞬间掩埋了一切生命的泥石流告诉我们,在真实存在的风险降临之时,表面的宁静,当事人自以为的安全,是可以突然且彻底的崩塌的。 而“常态”告诉我们,挡在历史洪流与静好岁月之间的,在中共国,其实只有层层外包后实收60元人民币一天的现场保安。 维稳外包,审查外包,截访外包,外宣水军工作外包,这些年在中共国已是公开的秘密。 党国的铜墙铁壁早就被换成了硬纸板。 从上到下,唯求自保,得过且过,竭泽而渔。越接近权力核心越了解真相的人,越对这个国家的未来没有信心。 但他们不止是对国家的未来没有信心,他们对人性,对一切理想一切信念都抱持怀疑态度。 中共官员有个特性。 他们既没有宗教信仰,也不相信科学。 这些人会抢头柱香,会包下寺庙大办法事,会听信“大师”的指示寻龙点穴经营好风水,会供奉并非藏传的“仁波切”,但他们没有向善之心。 而向善之心是一切信仰的基石。 他们会和名校教授谈笑风生,在记者面前满口“大词”,他们甚至可能有相当漂亮的学历,但他们没有求真之念。 没有去伪存真之念,就没有科学。 而真与善,是人与人之间形成互信,构建长期合作关系的心理基础。 所以在已经被“原子化”的中共国民间社会之上,中共官员其实是更“原子化”,更无法达成互信合作,更无法自我组织起来的人群。 在危机到来之时,在现实脱序之后,被宣传部门吹嘘得极其强大的中共官员们,其实比普通人群体更加一盘散沙。 而整个中共国现在仍持续运转着的维稳体系,实际上只是个由层层转包后接到单的小微民企,由一群在关键时刻必然要“问薪无愧”的996牛马组成的草台班子。 虽然中共严防死守,但由失业饥民组成的洪流,很快就会如同溃决的洪水,冲向“问薪无愧”的维稳草台班子。 有朋友告诉我说,有的地方已经开始有人饿死了。我无法查证,也不敢细问。 但想想那些经济特别脆弱的底层失业者的处境,想想东北大下岗期间的先例,谁敢说这种事不会发生? 党国的经济风险在持续累积。 治理风险,包括内部管理的风险同样在持续累积。 系统在走向自身的极限。 即使中共正全力开发各种高科技的维稳工具,即使它掌握的资源远高于中国历史上的各个皇朝,但各皇朝末年的统治者都防不住的民变骚乱,还是会如期发生。 古代皇朝编户齐民,把人口固定在土地上,民间通讯困难且费时,各地方言歧异甚大乃至彼此语言不通,所有这些困难,都从来没影响过古代皇朝末年的流民因共同的困境,汇集成穿州过省的洪流,撕裂皇朝赖以生存的政治秩序。 所以禁言封号也好,全网删除也好,降热度撤热搜也好,不会有效果。 帝国所有的维稳工具都是用来对付普通人的,对付个体的,最多是对付零星、偶发的小规模群体抗争事件的。 不是用来对付末日的。 帝国的末日会象泥石流来袭时那样迅速淹没一切。 一时一地的崩塌会形成连锁反应,一点火星会引爆整个火药桶,悬在众人头顶的平静湖面,会化作从天而降的浑浊泥浆。 无人能挡。
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