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小廚娘，上得了廳堂，燒得了廚房🍴 A little chef who can grace the hall and master the kitchen. 🍴 有人家裡的廚房缺一個人燒毀嗎？？？？🔥 今天更新圖包喔！！0F跟likely同步更新✨ #cooking# #photoshoot# #beauty# #廚娘# #廢物女友# #かわいい# #セクシー# #メイド# #クッキング# #おしゃれ女子น่ารัก# #สาวสวย# #อาหารอร่อย#

廢物家裏蹲居然跑去當偶像了 Σ(Ꙭ )! 雖然我覺得我第一次表現不太好💦 但我會努力加油的！努力運動出門 𐔌՞･·･՞𐦯💕 我們再下一次演出就是二月的漫博了～ 之前是以coser的身份參加！ 現在是以偶像的身份了～✨ 👉🏻請一直關注SSR研修生👈🏻 #地下偶像#

重要通知🌬 今天開始 將會有超強的冷空氣降臨 氣溫將會暴跌！ 女生們可以來私訊我（Line：@374stfei） 我抱著你們入睡♥ 其他人也可以私訊我 我他媽直接給你一拳 沒用的廢物

🎥 AKB48 Team TP｜Team TP 社團課 EP4.聖誕節特別企劃 🎥 影片這裡看🌐 一想到聖誕節就會聯想到交換禮物 但如果交換的是家裡用不到的東西 它究竟會是禮物？還是廢物呢？ 趕緊來瞧瞧成員準備的東西囉

飞机上的随想： 今天在飞机上没网，做了一些思考，然后记录了下来，衍生了一些内容：人与人的差距，很多时候不是某一个瞬间突然拉开的，而是迭代速度不同，长期复利后慢慢拉开的。 我之前在学校做过一次演讲，大概是23年还是24年。那时候我也说过，我上学时并不是班里最优秀的学生。现在也不是说我就是最好的，只是放在同龄同学里，可能还算做得不错。 但这并不意味着我会一直领先。 因为当下取得的成绩，本质上都只是历史结果。 名校学历、一次考试高分、一次创业成功、某一轮牛市赚到钱，都更像是对过去某个阶段的一次“数据标注”和 benchmark：它证明你当时跑出过不错的结果，所以当然值得被鼓励、赞扬，也值得获得阶段性的奖励。 但它不是永久权限。 过去的成绩可以形成信用，却不能替代未来的更新。 如果一个人最新的标签永远停留在很多年前，反而说明模型很久没有迭代了。 所以我更愿意把它理解成： 荣誉可以保留，能力要持续证明；历史可以被记住，奖励应该不断更新。 真正决定未来成绩的，不是你过去赢过多少次，而是接下来还能不能像龟兔赛跑一样持续迭代。 这件事放到现在的大模型上特别好理解。 今天排名第一，不代表明年还第一。模型一年里不停更新，能力不停重排。真正能留下来的，不是“曾经第一”，而是持续更新自己。 人也是一样。 为什么很多年轻人最后能超过一些曾经很强的人？ 不一定是因为年轻人初始天赋更高。很多时候只是一些“老登”参数固化了，旧经验权重太重，新的数据输不进去；再加上身体底层代码老化，精力、专注力、体力这些“硬件条件”开始下滑，最后学习速度和迭代速度一起变慢了。 所以年轻人才有机会青出于蓝。 因为知识和经验不是永久护城河，持续更新知识和经验的能力才是。 再往下想，同样智力水平的人，最后为什么会产生那么大的认知差距？ 很大一部分来自输入数据质量的差异。 不同城市、不同学校、不同班级、不同公司、不同圈子，甚至不同小区，本质上都在给你喂不同质量的数据。 为什么有学区房？ 为什么有名校分数线？ 为什么大厂难进？ 为什么顶级小区价格很高，而很多拆迁房、回迁房长期低于商品房？ 因为这些东西背后，不只是教育、品牌、地段和房子本身。 它们其实都在筛选一件事： 你长期会和谁高频交互。 学校是一层筛选。 公司是一层筛选。 城市是一层筛选。 小区其实也是一层筛选。 市场定价的，不只是砖头水泥，也是在给“高质量数据环境”和“高质量交互概率”定价。 当然，这不是说贵的地方就一定全是优秀的人，普通环境里就没有厉害的人。市场很多时候定价的是概率和密度，不是绝对值。 你付出更高的价格或门槛，很多时候买到的不是保证，而是更高概率进入一个更好的训练环境。 但模型光聪明还不够。 模型最后是要解决实际问题的。 高阶模型适合复杂任务，能力强，但通常更贵、更慢；低阶模型适合简单任务，便宜、高效，但错误可能更多。 人也是一样。 一个人如果只是“聪明”，却没有被放在合适的位置，没有解决真实问题，没有在实际使用里不断反馈、调整、优化，那就像开了一家装修得富丽堂皇的店，却不服务客人。 最后一样赚不到钱，也没人维护。 所以回到本质，还是： 物尽其用，用进废退。 整个大的系统——无论是人类社会、公司组织、市场机制，甚至游戏机制——其实都不允许一个人长期躺平还持续获得奖励。 可以休息，可以补充能量，这当然没问题。 但长期不更新，一定会被超越。 以前打 LOL，Rank 都还有休眠期。长期不打、不适应版本，分数都可能掉，何况现实世界。 版本不更新，就会被版本淘汰。 所以每一轮牛市都会有新的主线叙事，也会有新的牛散出现。 他们表面上赚的是行情的钱，本质上很多时候赚的是对版本更新理解更深的钱。 谁更早理解新的叙事， 谁更快适应新的规则， 谁更愿意修正自己过去的认知， 谁就更容易在新一轮里跑出来。 最后还是自我迭代能力。 所以我现在会提醒自己： 别因为某一点成绩就自傲。 今天的成绩，很多时候只是过去训练结果留下来的标签。 未来能不能继续往前，还是得看下一轮版本，你更新得够不够快。 同时，也没必要因为自己跑得快一点，就看不起别人。 每个人都有自己的适用场景，该谦卑还是要谦卑，该尊重还是要尊重。 但另一方面： 尊重所有人，不等于要和所有人高频交互。 因为人的精力，本质上就和 AI 的算力、Token 一样，是稀缺资源。 你把太多时间浪费在垃圾交互、低质量争论、无意义情绪消耗上，本质上就是在烧自己的 Token，浪费自己的算力，还往自己脑子里灌脏数据。 所以最后想下来，我对这件事的理解越来越简单： 人与人的差距，不只是天赋。 更重要的是输入质量、迭代速度，以及你是否持续为系统创造新的价值。 过去赢过，只能证明过去。 未来能不能继续赢， 看的还是下一轮版本，你还能不能继续更新。