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明日からの #セッション# 出演モデル紹介💛 5/30(土)｢あの子とピクニックデート｣ 七海まり(@mari_nanami7) 秋田そな(@akita_sona) おいしー(@akita_sona) 白川珠里(@cadis_juri) 良実まゆか(@cadis_juri) 小松夢(@cadis_juri) 飯泉湖白(@_aqua_mari_ne_) 白石リア(@shiraishi_ria) 神田舞華(@pon7_star) 亜莉奈(@arina910_) 日波ゆめ(@Hinami_yume_) ふぉるて(forte)(@syurabazyouren) ひかり(@Hikariyuxinen) ⇢ 5/31(日)｢かわいいTシャツ女子｣ 森川ももか(@Hikariyuxinen) 河野亜季子(@Hikariyuxinen) 琴里ここ(@Hikariyuxinen) なっちゃんです。(@Hikariyuxinen) 涼野柚陽(@Hikariyuxinen) みきちゃん(@Hikariyuxinen) 来光美リアラ(@Hikariyuxinen) 花咲音羽(@Hikariyuxinen) 愛乃ひめか(@Hikariyuxinen) 渡邉みみか(@Hikariyuxinen) 天音千秋(@Hikariyuxinen) 泡沫こはね(@Hikariyuxinen) 汐瀬はなび(@Hikariyuxinen) 仲村まひろ(@Hikariyuxinen) ⇢ 6/1(月)｢animal｣ 水世桃愛(@Hikariyuxinen) 丸凜凪(@Hikariyuxinen) おいしー(@Hikariyuxinen) 矢沢めい(@Hikariyuxinen) 来光美リアラ(@Hikariyuxinen) 一乃千夏 桜花舞衣(@SFS_mai) 遊佐ゆらの(@SFS_mai) 羽染昴(@sbr_chan0609) ひな(@Hinachannel_17) 至月みな(@Hinachannel_17) ⇢ #フレッシュ撮影会#

体检查出幽门螺杆菌阳性，到底要不要治？🏥 体检报告上看到“幽门螺杆菌阳性”是不是瞬间慌了？😨 别怕！幽门螺杆菌阳性 ≠ 胃癌，但也不能完全不管。 到底治不治，一次性帮你理清楚！👇 先说大原则🔥 目前国内权威共识：只要成人查出阳性，身体允许，一律建议根除！ 因为中国胃癌高发，杀掉这个菌能狠狠降低胃癌风险，还能防止传给家人～ 📛 这几种情况，别犹豫，马上治！ ❌️经常胃胀、反酸、口臭、上腹隐痛 ❌️有慢性胃炎、胃溃疡、萎缩性胃炎 ❌️有家族史，家里有长辈得过胃癌 ❌️长期吃阿司匹林、布洛芬之类伤胃的药 ❌️一家老小都查出阳性，防交叉感染 ❌️心里膈应，想到胃里有菌就睡不着觉 😣以上，直接挂消化内科，听医生的，积极杀菌。 ⚠️ 这几类特殊人群，能暂时缓缓，但必须医生评估！ 只有同时满足所有条件，才能考虑不治： ✅️完全没有任何不舒服 ✅️胃镜查过，肉眼和病理都干干净净 ✅️年纪很大（比如70岁以上），身体经不起折腾 ✅️本人实在不想吃药 👉 自己判断不算数！一定要让消化科医生帮你把关。 千万别觉得“没症状”就没事，很多无症状的人胃里已经默默在发炎了。 💡 治疗三大纪律，记牢了！ 1️⃣ 绝对别自己买药吃！ 杀菌是四联疗法（两种抗生素+抑酸药+铋剂），抗生素搭配超有讲究，乱吃容易耐药，以后再杀就难了！ 2️⃣ 吃够14天，一天都别漏！ 不然细菌杀不干净，白白受罪。 3️⃣ 吃完药忍一个月再复查吹气。 不要一停就跑医院，会出假阴性，等于白查。 你有过杀菌经历吗？或者还在纠结治不治？评论区聊聊

兄弟们，醒醒！ 别再干那傻事了——谷歌两秒就能搜到的问题，跑去问ChatGPT干嘛？ 卧槽，这不是在浪费 token 吗？ 白嫖党福音来了：3遍 能 Google 的，永远别问 AI！ 能 Google 的，永远别问 AI！ 能 Google 的，永远别问 AI！ 你手动复制粘贴问 GPT，它给你绕半天圈子； 你直接谷歌，答案啪一下全出来了，还带来源、带讨论、带最新更新。 省时、省电、省大脑！ 以后记住这条铁律：事实、数据、教程、新闻 → 谷歌 创意、脑暴、深度分析 → 再找 GPT 别手动了，兄弟们！ 把这习惯改了，你每天能多白嫖 1 小时生产力！你怎么看呢？

发现一个宝藏应用，@dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 记着明天得前几天晚上，为了制作一份详细的新项目投研简报，我全神贯注地在屏幕前与 AI 工具深度互动到了凌晨。 我尝试了多个不同的大模型，不断精进和打磨提示词，希望得到最完美的输出。 这个过程让我深刻意识到，熟练驾驭 AI 需要极高的耐心与时间投入。 我们都满怀期待地想让 AI 成为得力助手，但在实际操作中，为了让结果更精准，我们往往要投入大量精力去引导。 这让我开始思考：一定存在一种更流畅、更懂人心意的方式，让工具真正服务于我们的直觉。 于是，我发现了xBubble，它更加高效几乎能够一键解决我的烦恼，一图看清！ 2.如今大模型的迭代日新月异，获取强大现在各大平台的新模型层出不穷，算力早已不是瓶颈， 但真正拉开体验差距的是什么？是“会写神级提示词”与“不会写”的差距，是“懂代码和编写技能（Skill）”与“完全不懂”的差距。 为了让大家直观感受到这种体验上的天壤之别，我们可以从几个真实的投研和工作场景，来看看传统 AI 工具和采用“低提示词”理念的 xBubble 到底有何不同：  3.对于很多追求高效的专业人士和中小团队来说，这背后隐藏着巨大的隐性时间投入。 为了让 AI 的输出稳定可靠，我们需要持续评估不同模型在各类任务中的表现，精心挑选适配的工具组合。 很多创业团队也面临着权衡：增设专职岗位预算较高，而让现有团队从头学习 AI 调优，沟通和学习成本同样可观。 更重要的是，每当大模型迎来更新，我们积累的经验往往需要重新建立。 我们真正渴望的，是一个能精准理解模糊指令、即开即用的智能系统，让大家把宝贵的时间集中在核心业务上。 4.好消息是，技术创新的脚步总能为我们带来极佳的解决方案。 近期 dappOS 推出的 xBubble 就是那个让人充满期待的行业破局者！它创新性地提出了 Low-prompt AI0理念，简单来说，就是“AI 替用户使用 AI”。 其核心枢纽 Bubble Pilot 就像一位超级懂你的智能管家，你只需要像和朋友聊天一样输入一句简短的需求，Pilot 就会自动接管后续的所有统筹工作。 它能迅速识别任务类型，自动匹配最优的处理路径，将繁杂的模型挑选、提示词构建、工具调用全部包揽，让你轻松畅享一键直达结果的愉悦体验。 你可能会好奇，Pilot 为什么能如此精准地理解我们的意图？ 这要归功于其背后时刻都在成长进化的强大引擎——Bubble Engine。这是真正的“AI 学习 AI”。 当你提出一个新颖的需求时，Engine 会在后台自动生成海量的解决方案组合，  通过严格的测试框架与质量标准进行比对，最终将最高效、最完美的路径固化为通用的 SOP。 这意味着，在 xBubble 的生态里，随着大家的使用，高难度的技能会被自动沉淀，哪怕是零基础的小白 也能毫不费力地直接调用这些千锤百炼的最优解，获得大师级的交付品质。 为了满足极其多元的使用场景，xBubble 精心打造了两种极具安全感与实用性的运行环境。  第一种是云端的“Bubble Computer”，这是一个端到端的专属工作区。 面对需要搜集资料、撰写、排版等多步协同的复杂项目，它会自动开启安全的沙盒环境，按需加载所有技能，一气呵成地完成并交付最终成果。 第二种是主打本地陪伴的“Bubble Personal”模式，它能在你的设备上安全运行，协助管理本地文件与日程， 回想当初那个专注打磨提示词的夜晚，如果当时有 xBubble 的协助，我只需轻松输入一句“请帮我汇总今日链上热点并生成一份深度简报”， 便可去享受一杯香醇的咖啡，回来就能收获排版精美的专业成果。 科技演进的终极方向，永远是让人的创造力得到最大程度的释放。 正如 xBubble 所倡导的核心愿景：AI 应该学习 AI，AI 应该使用 AI，而用户，只需陈述目标。 兄弟们冲一波官网： dappOS 官网（

AI时代，真的「只要你学得够慢，你就不用学了」吗？ 最近网络上有个说法还挺火的 「AI时代，只要你学得够慢，你就不用学了。」 我第一反应是，这话听起来很有道理。 我想起自己两年前熬夜学LoRA微调，想着可以用来模仿我的写作风格，然而skills出来了，发现效果可能还比我训的LoRA更好。 所以「等」赢了？「学得慢」赢了？ 如果你只是一个普通的AI用户，那这句话可能没错。但如果你不甘于只当个「时代喂你啥你就吃啥」的被动者，你想主动把握AI行业发展的脉络，你就不能等。 我仔细想了想，我感觉不是这样的，我想分享下自己的看法。 「等」赢了，但不是因为等 LoRA的故事是真的，类似的情况我遇到过不止一次。两年追热点下来，确实有不少「当年要做没做，后来发现不用做了」的案例。 但有个问题值得反问自己：你知道LoRA是什么、你知道skills出现了、你知道两者可以做横向对比，这个判断力是哪来的？ 不是从「等」里来的。 是从两年每天追热点的积累里来的。 因为很多人把「某件具体的事没做」等同于「不用学习」，这两件事完全不在同一个维度上。你「等」到了更好的方案，是因为你有足够的背景知识认出了它。一个完全不了解这个领域的人，他的「没做」只是「不知道」，不是「有判断力的等待」。 工具层可以等，认知层不能等 我2016年开始做机器学习和深度学习，做了好几年数据科学家。到了大模型时代，周围的人都在聊LLM，我一度觉得当年学的那套东西废了。 sklearn怎么调、XGBoost怎么训，这部分确实边缘化了，我不否认。 但我后来发现，真正值钱的东西没废：怎么设计评估体系、怎么防止数据泄露、怎么把一个业务问题转化成模型问题。这些判断力，大模型时代反而更稀缺（因为99%的「AI应用开发者」根本没有这个训练，看到模型输出「看起来对」就交付了）。 工具层的东西，半衰期确实很短，可能18个月就轮换一批。这部分确实可以「等等看」，等生态稳定了再下场，往往比头一批踩坑的人省力。 认知层的东西，没有捷径，也没有办法「等别人替你建立」。你在等的时候，别人在建立判断力的坐标系，你进来以后只能接受别人嚼过的知识，创造空间已经被占了。 比AI工具本身更有价值的 追了两年热点，我发现有一件事比「学到了什么具体技能」更值钱，那就是，我比周围大多数人更能「春江水暖鸭先知」。 某个技术出来，我大概知道它处在哪个演化节点，是真风口还是炒作，值得深入还是等等就过了。 但我一度很困惑，这种「看清楚行业方向」的能力，对我一个打工人有啥用？又不是创业者也不是投资人，判断对了趋势，我也只是回去开早会。 这个落差是真实存在的，不想粉饰。 但仔细想，这个能力其实在影响三件事： 第一，在组织里的位置。大多数团队里，「知道该做什么」比「把事做完」稀缺得多。能帮团队过滤噪音、判断方向的人，话语权不一样。 第二，选雇主的质量。能判断一家公司的技术方向是不是真的对，让你在上升期公司和下沉期公司之间选对的概率高很多。这个差距，可能比一次跳槽涨薪重要得多。 第三，这个认知要是有地方输出，是可以变现的。其实就是把「春江水暖」的判断力转成内容，内容建立影响力，影响力长期会带来预料不到的机会。 所以「只要你学得够慢，你就不用学了」，这话对不对？ 我的观点是：对了一半，但被大多数人用来当借口的那一半，恰好是错的那半。 工具层，确实可以等，工具肯定越来越先进，越来越好用，「等等党」在执行层有合理性。 而且在AI时代，这句话本意其实是在说，不要因为错过一个热点而着急，不用FOMO，在AI时代，应该少点焦虑。 但是认知层面，并不会因为你用过的某个AI工具过期了而没学到东西。你追热点的过程看起来很多东西「白学了」，但那个过程本身在建立一张地图，这张地图才是真正的资产。 把「某些工具不用学」误读成「可以少学、慢学、躺着等」，两年后你会发现，你确实等到了更好的工具，但差距在于，人家积极学习的，拿到新工具是真的能做出新东西，等等党拿到新工具，也就是跑个demo自嗨一下，感觉自己站在了时代前沿，实际上还在原地。 而且还有一个时间差的问题值得说。 新工具出来之前，积极的人早就在用当时条件下能用的东西硬拼出来了。RAG还很粗糙的时候，他们已经在生产环境里跑起来了，踩完了坑，知道哪里会出问题。Agent框架还不稳定的时候，他们已经用LangChain拼出了第一版，虽然屎山，但用户在用、反馈在收、迭代在跑。 等等党在等什么？等一个「更成熟的方案」。方案成熟了，他们入场，发现已经是红海。不是因为他们来晚了几个月，是因为那几个月里，积极的人已经建立了用户认知、跑通了商业模式、或者单纯地把某个领域的坑全踩完了，护城河就这么起来的。 更关键的是，这种「拥抱新技术」的习惯本身会复利。积极的人用惯了在局限条件下想办法，新工具一出来，他们比任何人都先知道怎么用好它。等等党等到了新工具，还是原来那个姿势，demo跑一跑，然后继续等下一个。 #AI# #AIAgent# @grok @xai