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牛初的回调有多极端？ BTC 从 87,396 跌到 66,614，回调 23.8%。2023 年牛初那次，从 25,250 跌到 19,549，回调 22.6%。跌幅几乎一样，但这次难受得多。本次涨幅已经抹掉了 70%。跌了 54 天，还没结束。 把两段摆一起看。2023 年，15,476 起涨，涨 63% 到 25,250，再回调。这次，57,800 起涨，涨 51% 到 87,396，再回调。涨得更少，吐得更多，拖得更久。 为什么会这样，有什么不一样： 1. 均线位置不一样，2023 年没有跌破 120 日均线位置$19,632，这次价格回调直接下穿到120 日均线$75,561，这价格也是微策略持仓成本价 2. 背景不一样，这轮是从 126,200 一路跌到 57,800 之后的反弹，跌了 54%，上面套着的人太多，每涨一段都有人解套卖，这几天下跌加速 3. 杠杆还没洗干净，币安合约持仓 24 小时只降了 2.8%，散户账户多空比 3.24，资金费率几乎是零。 跌了这么多，散户还在抄底做多，这种盘面一般不会马上结束还有插针风险。 按 矿机关机价算，电费 0.06 美元一度，22 款主流矿机的关机价中位数是 62,699。这次 66,614 的低点，再往下是 T21 的 64,572。7 月的低点 57,800，落在 S21 的 59,474 和 S21 水冷版的 54,376 之间。 关机价只算电费是矿工的现金成本线。关机价会随算力规模调整 关键看 57,800。守住，这次就是一次偏深的二次探底，和 2023 年的节奏还能对上。跌破7 月那个低点57,800就不算这轮周期的底。

日本AV各大题材巅峰作品： - 年度最佳巨乳 （SONE-614） 奶子大到离谱，晃起来能直接砸人，手揉进去全陷没，乳沟深到能把鸡巴夹死，纯暴力美学。 - 年度最佳潮吹（SSIS-912） 被干到跟水龙头一样喷，水柱直接打在镜头上，床单湿透能拧出水，叫得撕心裂肺，潮吹次数夸张到离谱。 - 年度最佳口交（MIDV-267） 喉咙深到整根吞没，舌头缠着龟头转圈吸，口水拉丝拉到胸口，眼睛含泪还死盯着镜头，吞精时喉结一下一下地动。 - 年度最佳空姐（SSIS-798） 制服没脱完就被按在厕所隔间里操，丝袜撕开直接后入，高跟鞋还踩在地上，嘴里含着鸡巴还得装没事人。 - 年度最佳内射（PRED-701） 射完精液从穴口往外流，她自己把腿掰开给你看，精液混着淫水滴到地板，表情又满足又浪。 - 年度最佳深喉（IPX-1245） 整根没进喉咙，鼻子顶到耻骨，喉咙被撑开的声音清晰可闻，眼泪鼻涕全出来了还死活不松口，最后直接射在喉咙里。 - 年度最佳娇喘（MIDV-312） 叫声又细又浪，被顶一下就“啊……嗯……”地抖，声音黏到骨头都酥，喘得跟发情的母猫一样。 - 年度最佳后入（JUL-1356） 屁股被干得啪啪响，腰被按下去只剩屁股高高翘着，每一次撞击都把臀肉撞出波浪，穴口被撑得发白，精液都打成泡沫。 - 年度最佳护士（MIAA-914） 白大褂里面什么都没穿，护士帽还戴着就被按在病床上操，一边口交一边说“病人请忍耐”，最后被内射得满腿都是。 - 年度最佳NTR（SSIS-951） 当着老公面被操，老公被绑在旁边看着，她被干得神智不清还回头看老公一眼，表情既羞耻又爽到翻白眼。 - 年度最佳少妇（STARS-1021） 熟女身体被操得汁水横流，胸晃得最凶，后入时整个人软成一摊，叫得又骚又满足，精液射进去还自己夹着不让流出来。 - 年度最佳教师（IPX-1189） 眼镜没摘就被按在讲台上操，裙子撩到腰，一边被干一边还要假装教训学生，最后被操到眼镜都歪了，精液顺着大腿往下流。 - 年度最佳女友（FSDSS-734） 女友感极强，被操时还会小声说“轻一点……不行了……”，身体却完全诚实，腿软了还主动缠上来求更深。 - 年度最佳姐姐（TYSF-145） 温柔感被操没了，最后只剩求饶和娇喘，后入到哭，精液射进去后还自己把穴口掰开，说“姐姐里面都是你的”。

顶级女优的封神之作，只认这三部。 河北彩花：SSIS-531 神木丽：STARS-804 濑户环奈：SONE-614 不是剧情多神，是她们把最巅峰的状态，全焊死在了镜头里。 没看过这三部，别说你懂暗黑界。

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顶级女优的封神之作： JULIA：PPPD-526 安斋拉拉（RION）：SNIS-561 彩美旬果：SSNI-227 冲田杏梨：MIDE-233 葵司：SSNI-346 岬奈奈美：IPX-298 吉泽明步：SSNI-269 明日花绮罗：SNIS-338 山岸逢花：PRED-133 天使萌：SSNI-529 相泽南：IPX-557 伊藤舞雪：CAWD-243 三上悠亚： SSIS-241 波多野结衣：SKY-140 濑户环奈：SONE-614 樱空桃： IPZZ-046 神木丽： STARS-804 桃乃木香奈： IPX-934 河北彩花： SSIS-531 水卜樱： MIDV-533 明里紬： IPZZ-576 凉森玲梦： ABP-984 凪光：SONE-054 新有菜：MIDV-623

可能很多人对27B模型没什么概念。 27B听起来好像也没多大啊，现在普通玩家128G内存都开始普及了。 但我讲几个冷知识。 Google训练Gemma 3 27B的时候，预训练数据是14万亿Token。 不是140亿，也不是1400亿。 是14万亿。 训练它的集群用了6144颗TPU v5p。 而27B这个数字，只代表它有大约270亿个参数。 光把BF16原始权重放进内存，大概就是54GB。 32K上下文跑起来，加上KV Cache，大概72.7GB。 注意，这还只是推理。 真正训练的时候还要塞梯度，优化器状态，激活值，各种通信Buffer。 所以你看到一个27B模型只有几十GB，很容易产生一种错觉。 这玩意我电脑都装得下，我是不是也能训练。 完全是两回事。 还有一个更离谱的地方。 14万亿Token是什么概念。 假如一个人一天非常夸张地读10万个Token，而且一天不休息。 读完这些训练数据，大概需要38万年。 而机器要做的也不只是把这些字读一遍。 它要一层一层做矩阵运算，算损失，反向传播，再一点一点修改270亿个参数。 所以我现在越来越觉得，本地能跑27B，甚至70B，是一件非常牛逼的事情。 不是因为我们的电脑已经可以训练它们了。 而是因为人类把一个需要几千颗AI芯片训练出来的东西，压缩，量化，优化之后，居然可以塞进一台桌子下面的小电脑里。 这个过程本身就挺赛博朋克的。

Claude code始めて1ヶ月の人間がコードかかないで作ったもの 一眼をwebカメにしてて有料の美肌アプリ噛ませてたけど重くてFPS30固定になるので自作。ぼかしてシャープネスを少し。激軽くていい。超簡単にできた！