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宮島桜-催眠性指導 pixiv委托本來是要求的是宮島樁的，看錯了。但又畫完了。只能先發出來，然後準備重新畫了😩，這個月太忙了呀。 原作作者：@aiue_etizenn

墙内外的赚钱信息差！！！！！ 第七期： 1、我舍友大一就翻墙出去搞钱，他在Fiverr、Freelancer上接项目，客户给他发需求，他再去小红书、抖音找专业的人接单，直接当劳务中介，赚美刀付人民币！一毕业就提了宝马3系！！羡慕坏了！！ 2、抖音有个10万粉的旅行大V，前期就是每天刷 Pack Hacker 、Gear Patrol⁠ 不同场景的行李清单。然后把里面的内容做成国内版本，比如「出差三天只背一个包」。每件东西为什么带、能用什么替代，自己实测，最后接旅行用品带货、橱窗带货！！！三个月卖了2万单！！！ 3、我大嫂失业了，想省钱，听别人说Damn Delicious、Budget Bytes有省钱食谱，就去学习，然后给她发现了商机！！她用国内的食材重新搞一遍、重新算账，拍成「打工人一周带饭」。开通橱窗挂调料、配料、厨具，视频放钩子引流。第一条视频爆单了，现在全职做做菜博主！！！！ 4、动手能力强的，可以去 Etsy、Bonanza看数字手工的细分方向。根据上面的案例稍微做点修改，材料成本20元，小红书一份能卖399，定制化产品，需求大、竞争不大、利润高，而且不是同质化产品，对运营技术要求低，很多工作室都是这样做的！！！！ 5、国内很多几十万粉的“运营大神”，都是在抄国外GrowthHackers、Marketing Examples的案例，选些热门案例进行翻译和AI拆解，分析其策略、创意和数据，再引流到私域售卖完整的月度/季度案例库，一份能卖300多块！！！赚麻了！！！ 6、想做无本生意的可以去 Gumroad、Lemon Squeezy⁠看别人怎么卖模板、教程。把上面的教程翻译一下、改一下搬到国内，然后发一份展示案例，把预览和使用示例一起放出来。直接卖，赚差价，无本生意。 7、有人专门在Spotify、Pocket Casts找国外热门的长篇播客（如科技、健康、商业类），提炼核心观点和金句，制作成图文摘要或思维导图，在抖音、小红书发布部分内容，吸引没时间听原作的用户，引流至私域卖完整版，这种上班族受众很多，而且还有延伸业务，卖ppt模板、ai教程什么的！！！！ 墙内外的信息差真的太多了！！！ 你只需要做个中介，把某个平台的内容，包装一下，发到其他平台，就能赚盆满钵满！！！！

卧槽，取下墨镜那儿就绷不住了。 世界首富马斯克都转发了的视频，原作者是B站博主“王与也行”。 这下火了，太有创意了。😂😂

哈哈哈哈，太有才啦！ 原作者是B站博主“王与也行”。我去评论区看了，大家都在通知UP主，他的视频已被世界首富马斯克转发了（虽然是搬运）。 这下他要火了，确实也值得火，这视频太好笑了。😂😂

一块 2 美元的开发板，刷成了 DNS 广告拦截器，并且开源了。 ESP32-C3 Super Mini，400KB 内存、4MB 闪存、自带 WiFi，加一个 USB 转接头和一个 3D 打印外壳。 不要订阅。 不要浏览器扩展。 不要独立电源。 插在路由器的 USB 口取电，WiFi 连上，设成你家的 DNS 服务器。列表里的广告和追踪域名，在这一层全部拦掉。 为了压住内存，域名用 40 位哈希存。带一个网页面板，能看到拦了什么，也能自己加域名。 作者 ZedAxis，东西叫 ESP32-C3 AdBlock。 补一个原作者没展开说的点： 这种 DNS 拦截，和你手机上装拦截 App，不是一回事。 手机端只对那一台设备生效，换个 App 或者走 DoH 就漏了。 DNS 层是全家一起生效——手机、平板、电视、孩子的设备，还有那些根本装不了东西的智能家电。 代价是它拦不了加密流量里的广告。比如 YouTube 的贴片广告，那是同一个域名下混在正文流里的，DNS 层看不见。 但网站上的横幅、跳转、追踪脚本，基本都挡得住。 2 美元，插上就不管了。

マルフォイを女にするのは、まあいい。 そんなものは好きにすればいい。 巨乳にしてる奴は何なんだ。あいつは絶対貧乳だろ。 原作も映画も未履修だろ。なあ。 スリザリンにマイナス1000点。

如何解决 AI 写文章的 AI 味儿？ 现在的 AI 写数学题或写代码很厉害，但在写学术论文、小说或百科文章时，经常产出空话连篇、表面流畅但缺乏真正深度的文字，这种低质文本常被称为“AI 废话”（AI slop）。 出现这个问题的原因在于，常用的 AI 评分系统很难辨别真正优秀的文字。研究人员发现，如果让目前的先进模型给文章打分，或者让它们自由制定打分标准，模型给出的分数往往偏向 AI 生成的内容，甚至给 AI 文本的分数远高于人类专家的原著。打分裁判本身偏好废话，训练出来的写作模型自然就会写出更多废话。 为了解决这个弊端，META 提出了一套名为 RL-XAR 的新训练方案，核心思路分为三步： 1）准备参照标杆：收集高水平的人类写作范例，比如真实的科研论文、名家小说和维基百科精选词条，截取前半部分作为上下文，分别让人类专家和 AI 模型顺着往下写。 2）训练评分规则：让 AI 裁判反复调整打分标准，直到这些标准能准确把人类高手的文本评为高分，把 AI 生成的文本评为低分，真正拉开两者的差距。 3）针对性强化训练：用这套校准后的高难度评分规则去重新训练写作模型，不断循环这个过程，逼迫模型改掉毛病。 META 在三个领域测试了这种方法： · 学术论文写作：模型需要补写论文中被拿掉的摘要、引言或结论。经过新方法训练的模型，不再像以前那样把整篇论文翻来覆去复述一遍，而是学会了精简和突出重点。原作者进行盲测评估时，新模型的胜率达到了 89%。 · 文学小说续写：续写普利策奖和诺贝尔奖得主的作品。模型改掉了乱用陈词滥调的比喻这一常见毛病，盲测胜率达到了 95%。 · 维基百科编写：根据标题直接写出正文内容。这项任务难度最高，模型虽然也有进步，但因为现有的 AI 裁判能力有限，提升幅度不如前两项明显。 所以，想让 AI 写出更像人类高手的深刻文字，关键在于先训练出眼光挑剔的评分标准，避免让模型用平庸的标准自我满足。 原文：

看完了《生化危机：爆发夜》，感觉还行，影片故事背景设定在《生化危机2》游戏开篇时间段，一名快递员接到任务，要将神秘包裹送往浣熊市医院，他在送货的途中，亲历了浣熊市T病毒爆发的那个夜晚，在丧尸、变异犬与各类怪物的持续追杀之下，他历尽千辛万苦，最终将包裹送至医院顶层的安布雷拉秘密实验室。可他自己却因为感染而变异成为怪物，在实验室大开杀戒。这部影片属于原创独立故事，原作游戏中的经典角色均未登场。