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めっちゃなつぅぅぅう🌻🍉🍧 来週は本部のひまわり畑でアイス食べる予定なんだけどお天気大丈夫かな…台風心配🥲 さて今日のサラドレ甲子園私のロボットっぷり聞いてくれましたか🤖⚾️個人的にはコアラくんの遠吠えが震え声でめちゃめちゃ笑いましたwタイムフリー推奨🤣 #ひまわりさらだ　##本日立秋#

《黄巢世家》 黄巢者，曹州冤句人也。世鬻盐，积赀钜万。巢幼颖异，五岁侍翁父赏菊，应声咏曰：“他年我若为青帝，报与桃花一处开！”时人异其志。及长，善击剑骑射，通书传，然屡试进士不第。尝见长安菊花满城，掷笔叹曰：“待到秋来九月八，我花开后百花杀。冲天香阵透长安，满城尽带黄金甲！” 乾符二年，关东大旱，官吏征急。王仙芝起于长垣，传檄州县言吏贪赋重。巢阴聚少年八人，酹酒为誓。会仙芝攻曹州，巢仗剑应之，顷刻得众五千。民争持耰锄往从，遮道不绝。巢令曰：“吾辈皆王民，岂愿为盗？然今世路尽荆棘，天子深居丹霄，何由得闻民间膏血？当为诸君洗天池、整坤轴！”遂裂黄旗为帜，号“冲天大将军”。 是时天下饥馑，节度各怀异心。巢引军南下，开仓赈廪，沿途饥民投者如归市。至岭南，疫作，士亡过半。或劝还乡，巢按剑曰：“诸君不见泰山乎？虽遭风雨，其基不移。今唐室如朽索驭马，岂可中道輟足？”遂北渡江淮，众复振。广明元年，破东都，令军中曰：“禁伤百姓，犯者磔于市。”都民争以壶浆迎师。 冬月，潼关雪深三尺，守军冻馁不能持戟。巢将尚让以毡裹马蹄，夜袭蓝田关。僖宗仓皇走蜀，巢乘金装肩舆入长安。是日，京师父老聚观，尚让宣谕曰：“黄王起兵，本为百姓，非如李氏不爱汝曹。”乃发掖庭钱帛，童子皆得赐饴糖。 然朱温叛于同州，李克用引沙陀叩关。中和三年，巢败走泰山。六月丙午，至狼虎谷，从者仅甥林言等数骑。巢见追兵漫山，仰天笑曰：“满城黄金甲，竟输三寸毫！”遂自刎。言等皆泣拜，积薪焚其尸。 太史公曰：巢以盐贾之富，何患不终老？然见饿殍盈野，遂挺剑问九鼎之轻重。其初入长安，市不易肆，颇有拯溺之意。及困守孤城，粮尽而食人，乃堕暴虐。昔陈涉首难而车骑尽靡，黄巢冲天而四海沸羹，岂非时势激之使然乎？然焚宫阙、隳宗庙，终使五代裂土之祸萌焉。冲天香阵透长安，满城尽带黄金甲，其言壮哉！其败忽哉！

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前阵子听一个中戏的老师讲，当年张艺谋去他们学校挑演员，原本看中了一个女生。 结果那女生说不行，马上期末考了，好几门不及格就退学了，顾不上。 机会就这么给了她同班同学章子怡。 后来章子怡凭那部电影成了国际影星，那个女生呢，按部就班毕业，后来也演过戏，但始终不温不火。 有人问她后不后悔。 她说那是别人的缘分。 就这句话让我停了一下。 没说什么错过，没说如果，就是很干脆的一句，那是别人的缘分。 我不觉得她是在嘴硬。 有时候人就是算得清自己那本账。 考试不及格会退学，退学回家没法交代，这些事在她那里的重量可能比一个角色大得多。 不是她不知道机会多难得，是那一年的期末考试，就真的是她唯一能抓住的东西。 人能在那种诱惑面前不晃，挺难的。 后来我想，换我可能也不去。 大一那会儿我连辅导员请假都紧张，别说跟张艺谋试戏。 她们班后来红了的不止章子怡一个，还有刘烨、秦海璐、袁泉、梅婷。 她跟他们同班四年，不知道心里有没有过比较。 但她那句话里没有比较。 她是她，我是我。 就这个。 能说出来，可能比红不红重要。 想想那天下午，她去考场的样子。

MiniMax H3 开源了，普通人能不能用？ 能，但要分两种情况。 想直接生成视频： 不用安装模型，也不用买显卡，直接用 MiniMax 官方网页或 API，按使用量付费。最省事，但具体价格要看官方平台当前显示。 想免费本地运行： 先从 GitHub 下载 H3，再安装运行工具，比如 ComfyUI 或 SGLang。 需要你的电脑有高性能显卡。官方示例是 4 张 GPU，普通电脑和游戏本基本跑不动。模型文件免费，不代表使用免费，显卡、电费、云服务器都要自己承担 H3 有两个版本： FL2VA：输入文字、首尾画面来生成视频 Ref2VA：输入图片、视频、音频作为参考来生成视频 它能生成 4～15 秒视频，并同步生成声音。 注意： 现在开源的主要是基础模型，本地通常生成 768p 视频。复杂提示词处理和 2K 高清输出，还要调用官方 API。 一句话： 没显卡，直接用网页或 API 有高端显卡，才适合本地部署 想研究模型，下载开源权重 想马上出片，别折腾安装。 下面是MiniMax H3 跟Seedonce 2.0 同样的提示词生成 GitHub：

服从的代价 日本也是洗脑严重的国家之一，某种程度上讲，从小到大，日本的普通国民也一直在接受洗脑教育，日本的阶层固化比中国还要严重，大多数国民都潜移默化、不知不觉的被服从性教育洗脑。 我举个简单的例子。 一位老奶奶摔倒在地，需要人去扶。 在中国，一般人都不敢上前去扶，因为担心遭遇讹诈，社会溃败可见一斑； 在日本，大家都抢着去扶，因为从小到大的教育让日本人都认为应该去扶，应该去做这件事； 在美国，大家也会抢着去扶，是因为信仰，上帝教育我们要爱别人，所以爱驱使我去做这件事。 所以同样是做一件事，不同的国度，大家动因可能是不同的。 日本的很多潜规则，也就是所谓的路路，大多也是从小到大服从性教育的一部分。 比如，这次熊本地震本不应该死去的22岁和25岁年轻女员工。 截止到8月5日，2026年熊本地震已经造成38人死亡，数百人受伤，仍有8200人处于避难生活中。 死亡人口中，AEON Mall熊本爆炸事故导致了7人死亡，受伤26人。 我们来聊聊22岁的大竹玖瑠美和她25岁的同事是怎么死的？ 地震发生之后，她们本来已经安全撤离了，公司一个电话，又把她们叫回了随时会塌的商场，领导让她们去把当天的销售款放进保险柜。他们返回店里，五分钟后，爆炸发生，两条命，说没就没了。 后来，在她们家属的一再追问下，这件事才得以曝光。 AEON的营业部长汤濑刚二顶不住压力，自己承认了，是他下的指示。 地震发生后，他担心商场要停业，就让店长转达两位员工：如果能回去的话，把销售款放进保险柜。 这句话听着客气，这是日式委婉，本质上等于是命令。 日本企业最擅长的一件事，就是用最礼貌的话，说最不能拒绝的命令。 两个小姑娘能不去吗？ 更为讽刺的是，永旺自己有防灾手册，上面写得清清楚楚、明明白白：避难之后原则上不能再进馆。 汤濑说自己知道这条规定，但还是这么做了，“不知道自己怎么会犯这种错误”。 事情曝光后，永旺社长吉田昭夫第一时间开发布会，强调：避难后不得入馆是既有规定。 言下之意是锅不在我们头上，是店铺ハビタ自己乱来。 可后来又查出来，熊本县内还有三家ハビタ的门店，当天都接到了同样的收钱指示，只是那三家运气好，拿到了商场许可，没有发生爆炸，人没事。 也就是说，这不是一个部长一时糊涂，而是这家公司当天统一的操作逻辑：让员工先收钱。 事发之后，ハビタ的官网悄悄删掉了道歉声明，被网友截图曝光，直接又是一轮舆论反噬。 更有意思的是，这家公司的社长，履历写着哈佛MBA，却是这样的危机管理能力。 终身雇佣制在日本早就名存实亡，但是公司是共同体这套叙事，在大多数日本人脑子里根深蒂固，这跟从小到大的服从性洗脑教育不无关系。 日本的防灾教育从幼儿园就开始灌输，“地震了不要回去拿东西”，这条几乎是常识。 同时，日本社会又从小到大训练一种更强的本能：不能给别人添麻烦，不能违抗上级，被开除等于社会性死亡。 对于被训练了二十多年服从性的日本年轻人来说，拒绝领导这件事，恐怕比走进危楼还难。 所以，日本也是一个长期给国民洗脑的国家，大多数日本人被洗的规规矩矩、方方正正、呆若木鸡。 日本培养的不是独立判断的人，而是绝对服从的人。 而且这不是第一次。 2011年东日本大地震，不少企业员工为了等待上级指示，没有立即逃生。 2016年熊本地震。也出现过员工坚持营业、坚持值守的案例。 日本最大的“洗脑”，不是鞠躬，而是服从。 死去姑娘长得对好看呀，多美好的青春年华呀，表面上看是被这帮蠢货给害死了，实际上，背后的凶手，是日本从小到大到不间断的洗脑教育。

Codex、WorkBuddy 等 Agent 已经能读取 PDF。面对扫描件、多栏排版、跨页表格和公式时，解析质量仍会直接影响后续的检索、问答和数据提取。 Mac 上可以本地运行的 PDF parser 很多，PaddleOCR、GLM-OCR、MinerU 等工具的安装方式和运行环境各不相同。文档类型变化后，想换一个 parser 重新处理，通常还要重新配置。 DocDot @docdotai 把多个本地 parser 集中到了同一个 CLI 中管理。 官方安装命令： curl -fsSL | bash 安装 DocDot 后，可以在 NanoDoc、PaddleOCR、GLM-OCR、MinerU、LiteParse 之间安装和切换，并将 PDF 解析为 Markdown 或 JSON。后续还会继续增加新的 parser。 DocDot 也提供了 Web Mode。运行 `docdot web` 后，可以在浏览器中并排比较 3 个 parser 的结果。遇到复杂表格、公式或特殊排版时，可以根据实际输出选择更合适的解析器。 根据官方说明，安装程序还能扫描本机的 Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes 等 Agent，并配置相应的 Skill；需要接入其他应用时，也可以通过 MCP 调用。解析在本机运行，PDF 无需上传，目前主要面向 Apple Silicon Mac。 我在 Mac 上安装了 DocDot 和 NanoDoc，并准备了一页包含中英文、表格和公式的 PDF。 首次启动完成模型编译后，再次解析同一份 PDF 用时约 2.3 秒。正文和公式基本准确，表格结构得到保留，小字号表头仍有少量误识别。 这只是一份单页样本，不能替代完整的性能测试。官方技术报告使用了 4,231 页、64 类文档进行比较，NanoDoc 的综合质量和 Table TEDS 在参测解析器中均排名第一。 DocDot 今天在 Product Hunt 上线：

本机装了 ChatGPT、Claude、GLM、Kimi 等多个 AI 编程 Agent，各自的官方配额余量与 Token 消耗要分开去各 Agent 界面翻，Metrik 把这些集中到一个桌面常驻工具里统一查看。

堂下何人状告本官？ 两位参议员直接把 $TRUMP 告到 SEC 门口了。 信里的说这玩意儿跟 rug pull 没区别，内部人赚麻了，散户合计亏了 38 亿。 高点下跌 98%，一百万个钱包，平均每个亏 3,800 刀。 至于散户那 38 亿，说实话，冲这种币的时候大家心里都清楚在赌什么，还好拉黑的早。