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˗ˋˏ 😘💋 ˎˊ˗ #新妻不倫# 劇中ではなんとも複雑な関係の 明花（#矢吹奈子）と真弓（##小林涼子）ですが、# オフの時間はとってもラブラブ… 🫣💖 カメラへのラブラブアピールを いただきました 😆❤️‍🔥 第5話 #ABCテレビ# 11月12日(日)よる11:55~ #テレビ朝日# 11月11日(土)深夜3:00~ #18歳新妻不倫します#

江苏省常州市的天宁区，有一个叫吾悦国际的商场 在该商场的地下B1层，有一家星巴克 2026年7月底到8月初，由于常州出现连续的高温天气，该星巴克开始出现附近老人占座蹭空调的情况。 这些人普遍在60岁以上，自带蒲扇、枕头、水杯、零食、扑克牌，进入星巴克门店以后，一吴就是一整天，一分钱也不消费，有些躺在长椅上睡觉，有的开免提打视频电话聊天，有的三五人打扑克斗地主，更常见的是开着免提用很高的音量刷短视频。 刚开始两天，星巴克的经营方，本着理解和关爱老人的想法，没有驱赶，也没有干预。 但是一周后，8月7日，这些老人看到星巴克不驱赶他们，开始变本加厉，竟然招朋引伴，把一些被其他商家驱赶的老人叫到星巴克，并称“这里什么都不管的，随便坐，不用花钱。”。少数几个老人觉得有点不好意思，打算买一杯最便宜的柠檬水之类的，竟然被其他老人拉住，说“这个店东西这么贵，不要花冤枉钱，吹免费空调就行了。” 还有部分老人开始带着放暑假的孩子一起来，孩子在店内奔跑打闹，严重影响了店内的经营。当天星巴克的座位几乎都被这些老人坐满。 这导致当天该门店的营业额寥寥无几，少数来买咖啡的客人，也被店内混乱的情况弄得无法忍受，只能拿着咖啡离开。 这种情况下，忍无可忍的店员开始上前劝说老人 适当让出位置，保持安静，不要打扰他人，不要阻碍门店的正常经营，并留出了一个区域表示可以给老人免费使用。 没有想到门店的好意不仅没有受到这些老人的感谢，反而这些占座的老人开始纷纷指责门店 “这座位空着也是空着为啥我不能坐？”（要不是他们这些人座位会空着吗？） “这两天我天天来都没事，凭啥今天不能坐了？”（他天天来占便宜还觉得有理了） “我坐在这里又没有妨碍你们做生意，关你什么事？”（他们坐在人家店里觉得不关店员的事） 老人们各种蛮横的强词夺理简直千奇百怪，让人大开眼界。 门店也尝试向商场和警方反映该问题，但是碰到这种老人，商场和警方也是头疼不已，纷纷表示我们管不了。 如果星巴克还是外资直营，说不定还真只能忍气吞声，等高温过去。 但是星巴克早在2025年11月把中国地区60%的股权卖给了博裕资本，这是一家背靠平安、联想和高盛的大型私募基金。 这种国内资本可不会惯着这些老人。 随着店员的报告，经营方一声令下，既然办不了那就别办了。 想蹭免费空调是吧？ 把空调给我关了。 这点钱老子亏得起。 在这种情况下，这些占座的老人才开始逐渐悻悻离去。门店也暂时恢复了清静。 更让人难以置信的是，这件事并不是星巴克门店反映给各个新闻平台的，而是这些蛮横占座的老人，打电话投诉或者发视频到网络上，声称“星巴克门店欺负老人，驱赶老人”，才引起了网络上各个媒体普遍的报道。

Fable5.2手搓的《王者荣耀》出锅了，大家快来体验： 我知道肯定会有人来喷，先回应两个问题： 第一，为什么不能联网？这次设定的就是一个人类玩家加NPC，先把核心玩法跑通。联网不是这次要解决的问题。 第二，画面和细节能比得上真正的《王者荣耀》吗？肯定还有差距。但非要拿一个晚上做出来的Demo，跟一家中国大型上市公司花几年时间、几千人团队打磨出来的台柱子比细节，这不是吹毛求疵，故意为了证明AI不行吗？ 我觉得，AI已经很行了。这还要啥自行车？

晚上把书房那台闲置的 RTX 4090 主机拉了出来，试着跑刚开源的本地端侧多模态模型 + 实时画面识别，本想让它盯着我桌面的咖啡杯，水温凉了就在 Telegram 上叫我一声。 好家伙，随便丢给它一个常驻后台的提示词，结果它把桌面上喝空的半罐乌龙茶识别成了“未知危险液体”，直接通过 HomeKit 把书房的换气扇开到最大，风扇呼呼吹了半小时…… 人一旦太无聊，真的会花一万块钱的硬件干一些智力堪忧的事情。

Codex是真的傻逼啊。。。。可以给你们看看用Codex都做出了些什么玩意，但最近就深度使用DSH，说实话有点惊艳了！！！而且又打折，又便宜效果又牛逼！！内容吊打Codex，做事情效率也比Codex高，我都不知道订阅Codex的20x的意义还在哪？ 更何况还有能打2.4折的DeepSeek干嘛不用啊。。。。 GPT-6 Astra 开到 Ultra，让它画个鹈鹕骑自行车，腿都够不着脚踏，这不是傻逼是什么啊？？？我最近做了一个B-roll素材库才花了3美元整理了几百种b-roll，就是用@HiLinkup_AI他们家的低价DeepSeek 效率也不是我瞎说，有人在同一台电脑上掐了表，Codex 每秒吐 52 个 token，Claude Opus 5.5 是 86 个，DSH 跑 deepseek-flash 是 161 个，整整快了三倍，额度就更别提了。。。。。 用DSH的Deepseek真的是在某些层面可以和Opus5.5掰掰手腕的，我绝的大多数人没有用DSH，光听Claude被吹的天花乱坠，但选Harness其实也是在选账单 同样的任务，Codex、DSH、Claude Code 通过率都在六成多，Claude Code 一单 18 美元，DSH 3 美元出头 DSH 也有槽点，子 Agent 多、输出多，同一个模型装进去，花费比 Claude Code 外壳多 80%。所以 DSH 越好用，越得配便宜的 DeepSeek 我现在最常丢给 DeepSeek 的是这几类： 1/ Claude Code 里写代码、跑命令、改 bug 这种体力活，Claude 只负责开头拆需求和最后验收，把对应的plan和开发文档写好之后，交给Deepseek执行就OK 2/ 给自己搓的小工具、小脚本，批量改文件、抓个数据、做个小页面，用DSH 3/ 跑一整晚的 Agent 长任务，都是DeepSeek 4/ 杂七杂八的翻译、格式整理、表格清洗 可是官网的Deepseek Flash V4.1，其实还是有点贵的。然后我在许多个比较网站上找了半天，才找一个靠谱的中转站，分享给大家，地址放评论区了，而且官方在搞活动也可以关注一下 为啥找了半天，懂得都懂。拿检测工具测了一个 1.5 倍率的中转站分组，综合分只有 34%，身份一致性、模型签名全挂，基本就是掺水，是的DeepSeek都掺水···· 原因就三个： 1/ 模型从哪来写在明面上。同一个 DeepSeek V4.1 Flash，百度千帆、火山、DeepSeek 官方几个来源摆在一起，各标各的价，你选哪个就是哪个，不存在偷偷给你换 2/ 供货走的是百度、阿里、腾讯、火山这些国内云厂商，不是散户号池，这样是有官方背书的，也不用担心合规问题 3/ 一个 Key 接 Claude Code、Codex、Cursor、Dify 而且！！！价格是真的香 DeepSeek V4.1 Flash 1017 走百度千帆这条线，是官方高峰价的 4.8 折，它响应速率应该就比官key慢5% 现在新用户首充还翻倍，充 10 美元到账 20 美元，入口我放评论区了，自己去看看～

这两天 $BP的价格从高点有所回落，市场FUD的声音又开始了，不禁让我想起去年开启的交易积分赛，当时我对backpack的TGE的期待值是比较高的。 后来TGE，说实话，当Backpack 空投开出来的时候，我也觉得自己被“反撸”了。 花了很多时间、做了交互、攒了积分，最后结果却没有达到预期。要说一点不失落，那肯定是假话。 那段时间全网都在骂，很多人也因此对 Backpack 失去了耐心。 但这段时间对项目的深入了解，看着 $BP 一路上涨，我突然想明白一个问题： 一个真正想长期做事的项目，真的应该在开盘第一天，就把所有红利一次性分完吗？ 币圈太多项目都是虎头蛇尾。 TGE就是最高光，开盘把情绪拉满，团队、机构和羊毛党一起兑现，后面只剩下一地鸡毛。看起来人人都拿到了“原始筹码”，最后接盘的往往还是普通散户。 #Backpack# 走的路好像不太一样。 它没有把TGE当成大结局，而是当成项目真正开始的那一天。后面的红利，也不是只留给开局拿到空投的人，而是留给继续持有、质押、使用产品，愿意陪着平台一起往前走的人。 我不是在给项目方洗地，我自己也参加过空投，也失落过，后来也真金白银买了1万个 $BP 去质押。 所以该吐槽的当然可以吐槽。但如果只因为当初没有拿到大结果，就在上涨以后反过来FUD，我觉得多少还是把短期得失看得太重了。 投资到最后，还是投人。 我不敢说 Armani 吹的牛都能实现，但从 $BP 的分配方式、团队与投资人的退出约束，以及他一直强调长期建设这件事来看，这个人至少不是只想着TGE之后套现跑路。 真正好的项目，不应该让少数人在开局暴富，然后让所有人陪跑。 它应该细水长流，把未来的利益留给真正相信它、使用它、陪它建设的同路人。 当初的空投没有让我一夜暴富，但今天的坚持，一定能让我成为未来真正吃到红利的人—— #Backpack# #BP#

兄弟们，天天看群里有人吹什么信息差，其实说难听点全靠手脚勤快。 只要你梯子不断，脑子里知道怎么让Claude和GPT干活，国内大把人的钱包就是给你敞开的。 我自己花10亿Token让Codex测试下来可以跑通的几个路子,免领👇： 1. 去Hugging Face和Discord各大AI频道扒最新的工作流和Prompt合集，转手丢给DeepSeek洗成保姆级中文教程，挂闲鱼和微信小店，上个月我朋友单靠卖这个睡后收入五位数。 2. 盯紧Product Hunt和X上的独立开发圈子，把海外刚冒头、还没被搬烂的微创新产品，挑有痛点的用可灵做成解说视频，发微信视频号和知乎，哪怕挂个私域咨询都能直接收割一波。 3. 爬海外顶级Newsletter和Substack上的干货，用NotebookLM做成针对垂直行业的落地问答库，打着“行业专家私教”的名头往私域引流，一套打包卖199，买的人根本不管成本是零。 4. 把国内B站和快手上那些解压、木工、非遗手艺视频，稍微掐头去尾换上无版权BGM，直接往Instagram Reels和YouTube发，海外老外就吃这套，赚美金播放分成真的省心。 5. 收集GitHub上开源的各种自动化脚本，自己花两小时测试跑通，做成小白专属配置包，去专门的技术社群当定制服务卖，单子多到你根本接不过来。 全特么是公开的东西，但凡你肯动手倒腾两下，真轮不到你在这天天焦虑。

刚看完中关村学院的何纪言老师带领 7 位博士生，用 3 个月时间从头训练出了 7B 模型，从预训练到中训练、后训练完全都是自己搞的，在 7B 尺寸模型中达到 SOTA 水平。 首先，虽然很多人在吹 RSI，但技术报告指出，现在模型的能力远未到全自主的程度，在模型架构设计、学习算法设计、数据清洗等方面仍然只能达到 L2 的辅助水平。我自己也有一样的感觉，不管 Astra 还是 Fable，都不能替代我的架构设计，我也得不断提醒自己不要外包思考。 其次，模型训练就是个会者不难、难者不会的问题，对会的人来说，用不了多少算力资源，但对不会的人来说，用再多的算力资源、堆再多的人，都是做不出来的。比如 MiMo V2.6 RL 只花了 300 多万美金，对基模公司来说很便宜了，整个 MiMo core team 只有几十位正式员工，更没有走蒸馏之类捷径。但烧了上亿美金、投入上千人的模型未必就能搞好。中关村学院一个老师加上 7 个学生只用 3 个月就完成造数据、预训练、中训练、后训练，是非常 impressive 的。 最后，数据是新的代码，数据质量就像代码质量一样非常重要。过去几年，我总是想用代码的方式实现 Agent 的自我进化，但很快就达到上限了。最近一年我才发现，这些我用代码方式做的东西更应该用训练数据的方式表达，训到模型里面。我们都知道脏代码的危害，脏数据其实也是一样的。中关村学院这个 7B 模型做了非常深入的数据工作，预训练数据清洗和课程学习，中训练按照上下文长度扩增，后训练利用开源和蒸馏来的 trace 建立指令遵循、长上下文等基础能力，进而构建长思维链推理、工具调用等高阶能力；在 RL 中不断移除已经高概率解决的问题，保持 GRPO学习效率。 技术报告：