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【FANZA素人】本日配信開始！ 作品名 素人ホイホイZ 蓮華 hoi411 女優名 #響蓮#(@renren_hibiki)さんのそっくりさん!? FANZA素人 #PR#

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重點分析 Nvidia CEO 黃仁勳辭職： 1. 短期利空出盡： 對股市而言，短期內可能是一次性的利空出盡。黃仁勳目前已與 Nvidia 完全切割，接下來國會傳喚黃仁勳及後續調查，對 Nvidia 股價的影響應該會較小。至於黃仁勳離職後的動向對 Nvidia 的影響，在調查結果出爐前，現在就下判斷仍言之過早。 2. Google TPU 為直觀下的最大受益者： 在 Nvidia 面臨接班不確定性下，Google TPU 可能有機會進一步取得客戶與供應鏈信任，其核心合作廠商聯發科與 Broadcom 或為短期市場焦點。 3. 接班影響最快自 2028 年浮現： 目前 CFO Colette Kress 擔任代理執行長。後續正式 CEO 交接與相應的組織改革，對 Nvidia 產品開發與競爭力的影響，預期最快可能自 2028 年開始浮現。 4. 產能預訂與規格升級為供應鏈研究焦點： 黃仁勳的產品策略對供應鏈有兩大激進影響：「產能預訂」與「規格升級」。未來需密切關注供應鏈在擴產與新技術開發方面有無變化，這是支撐 Nvidia 供應鏈高本益比的核心因素之一。 5. 中國需求與出口管制： Nvidia 最終流向中國買家的 AI 晶片營收比重，可能高於過去對外的正式聲明。因此，有些投資人擔心，美國政府實施更嚴格的出口管制後，Nvidia 營收將顯著衰退。不過，中國終端需求並不會因出口管制而消失。即使出口管制加嚴，只要海外仍存在轉售管道，即使轉售價格高出數倍，中國買家仍有可能承擔溢價並輾轉取得 Nvidia 晶片／機櫃。

很多人都不知道 @ptsdshow NFT 的設計。 今天就來說說 3,333 張 NFT Tickets。 這些 Ticket 不只是拿來收藏，官方目前公布的機制裡，Ticket 的稀有度會影響未來 PTSD Token allocation multiplier。 也就是說，同一個 Ticket，因為 rarity 不同，對應的 allocation multiplier 也不同。 目前公布的倍率是 Common：1x Rare：2x Epic：3x Legendary：5x Golden：100x 這裡有一點要特別注意。 Multiplier 指的是 Token allocation 的分配倍率，不能直接理解成投資報酬率。 目 前官方也還沒有確認 Token launch date、base allocation、mint price 等細節，所以我覺得這部分還是要等後續正式資訊。 我自己看 NFT 的時候，會比較在意這種機制能不能跟整個內容 IP 連起來。 PTSD 的 Ticket 有自己的 rarity，同時又跟未來的內容權益和 allocation 機制產生關聯。 再加上官方提到未來可能有 drops 和 perks，這讓 Ticket 的定位不只停留在一張圖片。 當然，最後實際價值還是要看後續產品與內容怎麼發展。 目前階段，我會把它理解成一張連接 PTSD 世界觀與未來生態的 Ticket。 這個設計蠻值得繼續追。 #PTSD#

近期手臂的任務對我來說困難度大大提升阿 各位高級鉗工有沒有秘訣傳授一下 我最近看 @axisrobotics 的技術架構，有一個地方其實很值得注意 它沒有把整套 Robotics 工作流綁死在單一 Simulator 或單一電腦環境裡。 這件事乍看很工程師，但對 Physical AI 來說影響很大。 Axis 的做法是把不同環境負責的工作拆開。 前端可以直接在 Browser 裡用 MuJoCo WebAssembly 做 Teleoperation，Web、Mac、Windows 都能參與，不需要 GPU 或特殊軟體。 完成後，Trajectory 會用統一格式傳到後端，再交給 Linux GPU Server 執行更高負載的 Simulation。 這裡就可以接上 IsaacSim，進一步做更真實的場景、物理條件與 Domain Randomization，最後再進入 Data Refinement、Model Training 和 Sim-to-Real Evaluation。 簡單畫成一條線 Browser → MuJoCo → Unified Trajectory → GPU Server → IsaacSim → Training → Real Robot 我覺得這個架構真正有意思的地方，是把「資料怎麼收」和「資料怎麼變得更真實」分開處理。 收集資料需要的是低門檻與高擴展性。 Simulation Augmentation 則需要大量 GPU 運算與更複雜的環境。 兩者如果全部塞在同一套環境裡，Contributor、Simulator、硬體與運算資源很容易互相限制。 Axis 把這些環節拆開，再透過統一的 Trajectory 格式串起來，等於讓不同機器、不同 Simulator、不同運算環境之間可以開始協作。 這也是我覺得 Robotics Infrastructure 很重要的一點。 真正能長期擴張的 Data Engine，最後拼的可能不只是誰收集了多少資料，而是這些資料能不能跨環境流動，並且持續進入下一個階段。 Axis 目前的 Cross-Simulator / Cross-Machine 架構，就是在解這個問題。

我本人作為持牌水管工，給新入行的學徒們一些建議：在加拿大，不管是聯邦還是魁北克兩種模式的技工培養體系。我認為有幾個注意事項，包括水工、電工或者冷氣維修都適用，因為這三個工作是最受到學徒時間影響的，也是最容易「半途而廢」的職業。 1.建議直接加入從事建築行業的公司，直接下工地，最好是大工地。工地工作雖然辛苦，但是可以快速穩定地做夠學時，早日考牌照。 2.選擇做service，可以學到很多維修經驗。但是很多服務公司開工不足，很可能每個星期只有20甚至10小時，其餘時間回家等公司call。猴年馬月才做夠時間考試。 3.大公司你只是一個number，整個學徒期或許都只是做枯燥單一的事情，但更容易滿足學徒時間。中小型公司工作未必穩定，但有更多機會掌握豐富的經驗。看個人取捨。 4.以水管工、電工和空調專業，魁省8000小時學徒期為例子。公司很喜歡在大概5-6000小時這個階段把人炒掉再招新人。因為4000-6000小時是第三期學徒，時薪$40以上了，公司就會衡量這個人是否值得這個價錢。1/2期沒所謂，你只是高級一點的搬運工而已，公司不吃虧。一般公司把人留到6000小時以上，也就是第四期學徒，大概率會讓這個人做滿時間考牌照。 今天先分享這些，以後再補充。

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