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午後9時～　＃NORONOROTIMES　　第２4回 ＃野呂佳代　シリーズ　＃福島県特産物　いただきました！今回はデートに最適な？ ＃SEXANDTHECITY　を語らせナイト！すべては今夜９時　＃ふくしまFM　 リアタイ組のみなさん！ツイートよろしくおねがいします！

本日10/4(月)20:00～第24回愛乙女☆DOLLオンラインチェキ会受付スタートです！ 【10/4(月)～10/10(日)受付】第24回愛乙女☆DOLLオンラインチェキ会

劇団TEAM-ODAC第24回本公演『BLACK10・改』観劇ー⚔✨ 十夢ちゃん、鏡さん、堪大さん、しなっち、ハルさん、じんぎ、こあみ、梨子さん、小西さん、榊原さん、だいきさん！！ 知り合い沢山でどこ見たら良いかわからなくなりました。笑 わたしゃ敦貴&遥城の成長に感動や😂👏

♡.｡.⋰第㉔話 次回予告.｡.:*･ﾟ TVアニメ「その着せ替え人形は恋をする」 第24話『Dear My Dress-Up Darling』 🧵9/20(土) 24時〜順次放送開始 🪡9/20(土) 24:30～最速先行配信 #着せ恋アニメ# #着せ恋#

🚨CNN现场特别报道：在沿着乌克兰东部从德鲁日科夫卡延伸至康斯坦丁诺夫卡的那条被称为“生命之路”的道路进行长达五小时的徒步行程中，一个CNN摄制组遭遇了俄罗斯无人机多达14次的袭击。 俄罗斯空中袭击者在通往前线的一条关键道路上，紧紧追踪着乌克兰军队和CNN摄制组。 乌克兰东部，德鲁日科夫卡——这条被称为“生命之路”的道路，如今满目疮痍：路面坑洼不平，堆满了被焚毁的车辆残骸，上方还张挂着用于阻挡无人机的伪装网。 这条从德鲁日科夫卡延伸至康斯坦丁诺夫卡的柏油路，是向前线最艰苦战区输送补给的生命线——有时甚至依靠地面机器人进行运送——其存在的唯一目的，便是为了生存。 乌克兰士兵往往在同一阵地被压制数月之久，撤离时已是筋疲力尽；他们几乎完全依靠徒步转移，沿途经过那些被焚毁的车辆残骸——那是属于那些试图依靠“速度”而非“隐蔽”来躲避无人机袭击的战友们的遗物。 📌如今，无人机已主宰了乌克兰战场。面对俄罗斯源源不断的空中袭击，唯一的自保之道便是藏身于树林之中，将其击落，或者寄希望于它们转而锁定其他更大、更显眼的目标——通常是车辆或军事装备。 这是一场重塑现代战争形态的技术变革；至少在目前看来，它为乌克兰在面对实力远超自身的强敌时，赢得了一丝喘息之机。然而，对于那些在所谓“杀戮地带”（一条沿着前线延伸数英里纵深的危险区域）中作战的士兵而言，任何暴露在开阔地带的举动，都意味着致命的危险。 📌CNN摄制组在第24机械化旅的士兵Kosta、Sasha和Bohdan的护送下，徒步穿越了这条道路上一段相对较短、据称也较为安全的区域——即位于乌克兰军队两处阵地之间的一段路程。 原本预计单程仅需一小时的徒步行程，最终演变成了一场长达五小时的严酷考验； 在此期间，他们至少遭遇了14次俄罗斯无人机的袭击，或与之擦肩而过。 ✅第一次袭击来得猝不及防，就在两辆坦克——这种在战区已属罕见的重型装备——刚刚驶过之后。 头顶上方传来无人机嗡嗡作响的轰鸣声，紧接着便是密集的枪声；原本寂静的树林与残破的房屋瞬间“活”了过来——隐蔽其中的乌克兰士兵纷纷现身，向着天空开火。 这是撤入庭院隐蔽的信号；与此同时，我们的护送人员正试图在头顶那片灰蒙蒙、阴云密布的天幕中搜寻目标，以便实施反击。 而在外面的公路上，Sasha和Kosta显得更为大胆，直接在开阔地带架枪向空中射击。 他们命中了目标——无人机携带的爆炸物在约500英尺外的停机坪上轰然炸响，火光一闪。 我们必须继续前行，因为随后可能还会有其他无人机袭来。 ✅无人机战争彻底颠覆了前线的作战常态。 装甲车辆成了首要打击目标，反而成了累赘；成群结队的士兵也成了活靶子。 在顿巴斯东部地区，许多道路上方都架设​​着拱形的防护网——原本是为了阻截无人机——但在这种环境下，这些防护网非但不是友军，反而成了限制我们行动的障碍。 ✅一旦听到无人机的嗡嗡声，你就必须立刻冲向植被茂密的掩体，藏身其中，因为那是无人机无法飞入的死角。 如果你恰好走在防护网下方，就得赶紧寻找或剪开一个缺口，才能钻进树林里躲避。 为了躲避无人机，人们甚至不得不违背“人多势众更安全”这一人类本能。你们必须分散开来，彼此拉开距离，因为对于俄军的攻击型无人机飞行员而言，孤身一人的目标往往显得不那么值得攻击。 ✅无线电里传来警报，促使我们的团队再次冲向绿色的掩体；头顶上方传来嗡嗡的轰鸣声，四周则回荡着激烈的枪声。 一个小时过去后，无人机那无处不在的嗡嗡声变得愈发难以分辨——究竟是耳鸣作祟，还是纯属幻觉？尽管神经依然紧绷，但你已很难像最初那几分钟那样，对每一次无人机发出的声响都保持高度的警惕和恐惧。 我们与无人机的遭遇战，通常以附近传来一声爆炸巨响、伴随着无人机坠毁而告终。 没人知道是谁将其击落，它原本飞向何处，也无法确定它是孤军深入还是有同伙伴随。 然而，为了赶路而产生的紧迫感，让我们根本无暇去细究这些细节。 ✅一架无人机径直飞到了我们头顶上方。萨沙（Sasha）和博赫丹（Bohdan）随即开火——远距离时用步枪射击，近距离时则换用霰弹枪——最终将其击落。 受损的螺旋桨发出令人毛骨悚然的怪响，无人机翻滚着坠向路面，吓得我们的护卫人员纷纷寻找掩体躲避。 这架无人机最终砸落在沥青路面上，却并未发生爆炸。 它可能是一架侦察型无人机，但当时它正在空中盘旋——这是俄军发动攻击前典型的侦察模式。 萨沙捡起那架冒着青烟的残骸，随手将其扔进了路边的灌木丛中，从而为后续敢于在这条路上行驶的车辆清除了障碍。 ✅我们步行经过了一辆被炸毁的皮卡车的残骸——两天前，这辆车在此处遭袭，车上的一名连队中尉罗曼（Roman）不幸遇难身亡。 我们遇到了一群筋疲力尽的前线士兵，他们刚刚从长达数周的炼狱般的战场中撤离——在那里，无人机成群结队地扑向他们的战壕，造成致命打击；俄军士兵发起猛烈冲锋；炮火更是持续不断地撕裂着他们的掩体。 他们迈着沉重的步伐，身形显得格外虚弱；补给物资由一辆小型机器人运输车代为运载；有些人甚至用手臂遮住那满是尘垢的脸庞，试图躲避镜头。 ✅萨沙（Sasha）和博赫丹（Bohdan）在目的地——另一处掩体——稍作停留了30分钟，喝了点茶水和清水；这处掩体距离我们最初的出发点仅有几分钟的车程。 掩体内坐着“阿菲娜”（Afina）——这是一位年仅25岁的技术操作员的代号。 她在战前便已入伍，却未曾料到战争的形态会发生如此巨大的转变——如今的战场已演变为无人机与机器人主导的较量，而乌克兰方面正是为了弥补严重的人力短缺，才紧急大规模启用了这些技术装备。 “我根本没想过会变成这个样子，”她说，“这真的很艰难。日复一日，面对这一切，你难免会感到有些身心俱疲。” “但你会慢慢习惯的。你会意识到，这是你必须去做的事。” ✅我们走出掩体，踏上了那段艰辛的归途； 就在此时，又一阵密集的枪火骤然爆发，击落了几架正潜伏待机的无人机。 在返程途中，多架无人机接连猛烈撞击在我们周遭的路面上，弹片四溅、声响刺耳；它们试图以此袭击过往的车辆和高速疾驰的装甲战车。 📌这般景象虽残酷无情、令人筋疲力尽，却又透着一种奇特的意味： 正是凭借着敏捷的身手与迅速的应变能力，乌克兰在此刻占据了上风——他们坚持徒步机动，将部分任务实现自动化，深度倚重科技手段； 与此同时，他们眼看着敌人将宝贵的人力资源白白耗费在那些既无效又惨烈的地面强攻之中。 📌基辅或许尚未赢得这场战争的最终胜利，但至少已成功止住了败退的颓势； 而在像“生命之路”这样的关键地段坚守阵地，或许便足以迫使俄罗斯陷入全面溃败的境地。

⛩️1/24 第2回MVP投票中間速報⛩️ 🥇榛名うい(@ui_haruna) 🥈星名はる(@hoshinaharu) 🥉月城レミ(@remiremi_38) 4位 村雨芙美(@fumi_mrsm) 5位 板野優花(@_harunoyuki_) 6位 宮川みやび(@miyakawa_miyabi) 7位 成瀬かのん(@Naruse_Kanon910) 🔥投票〆切迫る🔥 #フレッシュ撮影会#

⛩️1/24 第1回MVP投票中間速報⛩️ 🥇榛名うい(@ui_haruna) 🥈星名はる(@hoshinaharu) 🥉月城レミ(@remiremi_38) 4位 板野優花(@_harunoyuki_) 5位 宮川みやび(@miyakawa_miyabi) 6位 成瀬かのん(@Naruse_Kanon910) 7位 宇佐美彩乃(@ayanon_usami) 大熱戦の行く末は…？🔥 #フレッシュ撮影会#

SpaceX 的星舰到底有多大？ 四名工程师躺在热盾上，镜头慢慢拉远，他们很快就变成了船体上的几个小点。 这艘40号星舰飞船 Ship 40刚刚完成第13次飞行测试，它穿过大气层，在印度洋完成海上着陆，经过约24天的回收后，被带到澳大利亚圣诞岛附近。 SpaceX工程师在海上检查了数日，从热盾取走样本，又把整艘飞船装上半潜式运输船，接下来，它还要在海上走几个月，才能回到位于德克萨斯的Starbase。

虽然已经有太多抓眼球和惊艳的Opus5.5视频内容，但我还是忍不住要分享这支知识类视频。重点不在这个视频内容有多精良，必定非专业无复杂Prompt且一次直出。而是，这支18分钟的视频，其制作过程，真的让我感觉Super Stunning!! 以下，我原文分享claude告诉我他的制作过程(不舍得删掉一个字)! Enjoy👇👇 " 其实我自己一帧画面都不“生成”。我做的更像导演加程序员：写剧本，写一份“每一秒画面上有什么、在哪、怎么动”的说明书，再让几样现成的工具照着干活。视频是被“算”出来的，不是被“画”出来的。 拿这个片子举例，一共五道工序。 1. 剧本是我写的。这是文本模型的老本行：读书，理清逻辑，把书里的数字拆成一句一句能念出来的话。比如“1850 年，美国 67% 的棉花，长在 50 年前还不属于美国的土地上”，这类句子和数字都来自我们之前拆书时核对过的材料。 2. 画是别人画的。船、纱厂、摘棉花的人、城门这些插图，是我写好描述交给 OpenAI 的画图模型画的。我在描述里定死了画风：扁平、暖色、没有描边、透明背景。这样 30 多张图放在一起才像一套。画回来以后，我还用代码把边上的光晕切掉，再裁成可以单独移动的“贴纸”。 3. 声音是 Gemini 念的。我只管把句子交给它，再检查它念得对不对。 4. 动画是我写代码“算”出来的，这是最核心的一步。我写了一个网页程序，你给它一个时间，比如第 312.5 秒，它就能算出这一秒画面上该有什么： - 船在航线上走到了百分之几 - 地图镜头推到了多近 - 计数器数到了多少 - 烟囱的烟飘到了多高 地图不是画的，是用真实的地理数据描出来的，所以利物浦、西非海岸、新奥尔良的位置都是准的。船沿着航线走，其实就是每一帧算一次“这一刻在线上的哪个点”。 5. 最后是一帧一帧拍下来。让浏览器从第 0 秒开始，每秒拍 24 张截图。这个片子大约 15 分钟，一共要拍 2 万多张。再用一个叫 ffmpeg 的工具把这些截图和配音、音乐接成视频。背景音乐也不是找来的，是我用数学公式一个音一个音合成的：几个和弦，加一点拨弦声，有人说话时自动压低音量。 所以“视频能力强”，本质上是三件事拼起来的： - 会写代码，能把“船从利物浦开到西非”翻译成每一帧的坐标。 - 会调度工具：画图的、念稿的、剪辑的，各干各的活。 - 会编故事：知道这句话该配什么画面，观众才记得住。 我的短板也很实在：我看不了连续播放的视频，也听不见声音。所以检查全靠两个笨办法： - 画面：每隔一段截几张静帧来看。那些叠画、标签遮挡的问题，都是这样揪出来的。 - 声音：把声波变成数字来量。你听出来的声音忽高忽低，我是事后量了音高和音量才确认的；那两次“啪”的爆破音，也是靠检测波形里的突变才定位的。 这也是为什么你审片那一关替代不了。你一耳朵听出来的东西，我得先猜可能是什么问题，再去量才能找到。 "

阿里云开源「企业级 Agent 白皮书」 2026 年最新发布，是 2025 年 9 月「AI 原生应用架构白皮书」的升级续作。全书按 架构 → 构建 → 运行 → 治理 → 调优 的全生命周期组织，共 7 篇 30 章，由阿里云数十位一线工程师分工撰写，并纳入吉利、塔斯汀、MiniMax、哔哩哔哩、信永中和等外部企业案例。 它的写作动机很明确：过去一年市场重心已经从 “如何快速搭出一个 Agent” 转移到三个新挑战，工程化（从概率智能到可靠生产力）、规模化（从单点试验到智能基础设施）、组织化（从 Agent 孤岛到进入核心业务流程）。现有的框架文档和教程基本不回答这些问题，这本白皮书填补的正是这个空白。 开源地址 # 各篇核心内容 架构篇（1–2 章） 建立认知框架。给出 Agentic Application 的六个判定特征（以任务结果为中心、运行时决定部分执行路径、能作用于环境、维持跨请求状态、受确定性机制约束、可观测可评估）和成熟度四级模型（L1 辅助生成 → L2 受控自动化 → L3 Agentic Execution → L4 规模运营）。两个重要的解耦判断：用哪种形态取决于任务结构，处于哪级成熟度取决于治理完备程度；单 Agent / Long-Horizon / 多 Agent 是沿时间跨度和协作结构两个正交维度的扩展，不存在“必须升级到多 Agent”的路径。贯穿的原则是“最低充分架构”，为任务选择成本与风险可接受的最低复杂度。 构建篇（3–6 章） 是方法浓度最高的部分，按“范式—任务—信息—行动”还原构建过程： · 任务：Agent Loop 五阶段（Prepare→Model→Act→Observe→Verify）+ 十态任务状态机，要害是“消息历史不应是任务状态的唯一来源”；完成判定的核心原则是“模型只能申请完成，Harness 依据环境证据提交完成”，验证分五级并与风险匹配。 · 信息：Context 是动态“编译”而非静态字符串。本章的独创设计是 Context Manifest，每次调用记录上下文每个片段的来源、作用域、版本、信任级别、选中理由和内容哈希，使“模型看见了什么”变得可解释、可回放、可审计。信息被五分为 Context/State/Memory/Knowledge/Skill，其中 Memory（个人经验）与 Knowledge（组织内容）必须分列，因为治理责任不同，“放进同一个向量库会同时失去两类治理能力”。 · 行动：统一 Action Plane（意图→Schema 校验→身份绑定→策略决策→执行→观测），关键三分：“模型看见工具 ≠ Harness 注册了工具 ≠ 获得执行授权”。协议定位清晰：Function Calling 是模型-Harness 意图接口，MCP 是 Harness-能力提供方连接协议，A2A 面向拥有独立任务循环的远程 Agent，“协议选择由能力是否拥有独立任务循环决定，而非新旧或流行度”。 运行篇（7–12 章） 处理规模化后的工程问题，大量内容达到了分布式系统的专业深度：沙箱后端选型判据（容器/gVisor/MicroVM 按代码可信度与租户边界取舍）；状态外置后 Event Log / Checkpoint / 工作区快照三者不可互相替代，且“Durable Execution ≠ 外部动作恰好执行一次”；AI 网关对 LLM/MCP/Agent 三类流量按不同粒度治理，其中“严格预算需要原子预留而非阈值检查”的数学化分析（余额 100、两笔 80 的并发请求都会通过）是真实的并发工程细节；多 Agent 编排强调“最小充分共享”，共享的是上下文来源而非同一个 Context 窗口。 治理篇（13–16 章） 让自主运行的系统变得可信。可观测性的判据是“请求成功 ≠ 任务成功”；安全章同时把 Agent 当被攻击对象和行为主体来防护（身份是全章最扎实的部分：数字工牌、Token Exchange 权限收敛、On-Behalf-Of 且 Agent 权限 ≤ 用户权限）；资产管理把 Prompt/Skill/MCP/Agent 当作运行时依赖做注册与版本治理。第 16 章 Agent Simulation 是全书原创性最强的一章：Agent 行为之所以不可验证，是缺制度前提（角色无外部标准、失败无自然代价、身份不连续），模拟是当下唯一可做的事，本质是“用可靠 Harness 约束不可靠内核”。它甚至给出诚实的统计学提醒：n 次零违规的 95% 置信上界约为 3/n 而非零。 调优篇（17–24 章） 的组织原则是“归因决定方法”：先排除环境故障、再修 Harness、最后才动模型，“把本应由上下文或工具协议解决的问题当成模型不行，是代价最高的一类误判”。主线是数据飞轮：Trace→Trajectory→黄金数据集（输入/轨迹/结果/判据四要素）→Badcase 闭环→受控自进化（模型生成的改进一律是候选变更，须回流构建、过门禁、可回滚）。模型调优章对 SFT/Agentic RL/蒸馏的适用边界、奖励投机的三套机制分离（训练奖励、独立评测、系统硬约束）论述相当严谨，广引 DeepSeek-R1、Tulu 3、FrugalGPT 等外部工作。 总结篇（第 30 章） 是全书思想密度最高的总结。当企业同时运行多 Agent、多框架、多租户时，同样的工程要求在每个应用里被重复且不一致地实现，这本质上是缺一个共享的系统层。Agentic OS 被给出“窄定义 + 三条否定”：为 Agent 任务提供公共运行对象、能力接入、可强制边界与统一证据的系统层，它不持有任务语义、不是又一个框架、不必然改内核。能力下沉有三条判据（复用性 + 强制性或可验证性），九类管理对象（其中 Budget Lease 预算租约最易被忽略），并提出“自治上限由可撤销范围与可证明范围决定，而非模型能力”。 调研报告 的 1906 份问卷给出一个关键发现：已开发或开发中 Agent 的企业占 46%，但真正上生产的仅 18%；有评估体系的企业任务成功率是无评估者的约两倍，卡点不是模型能力，是 Harness 层的工程配套。这与全书立意互为印证。