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“已经下班了，来找我有什么事？ 嗯？这样啊~ 那就乖乖趴在地上吧。 听话的狗狗，才能得到主人的奖励哦~” 是s系女上司-w-

Muse，我已经不知道用什么词夸你了。 40s 的治愈系动画也能信手拈来，氛围、镜头、质感都很在线，已经完全有专业动画短片那味了。 感觉我的治愈系动画 IP 可以正式开更了～

律师用八块 2018 年的 V100 跑出接近 NVFP4 质量的 DeepSeek-V4.1-Flash。 一位在 r/LocalLLaMA 发帖的律师（“GPU 太多”系列第五篇）公开了名为 Volta-Max-uPLIft 的仓库，能在八块 2018 年的 V100 SXM2 显卡上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，支持 524K 上下文，单路解码超过 100 tok/s，同时开两个对话时约 160 tok/s。其实际法律工作流如今完全跑在这套本地栈上，不再依赖前沿模型的 API。 这说明近十年前的数据中心显卡，配合选择性的专家升精度量化和手工调优的 Volta 内核，也能以可用速度和长上下文服务 552B 参数的专家混合模型；对于已经拥有 V100 集群的团队来说，这是购买 Blackwell 硬件之外的一条现实路径。而使用者是一位并非机器学习专家的法律从业者、却把它当作日常生产工具，更说明完全本地化、保护隐私的大模型部署在律师等受监管行业已经具备可行性。 核心技巧是“升精度”（uplift）：所有被路由到的专家先以 2-bit 记录常驻显存，然后按在四类文本上统计出的激活频率，把最常被调用的专家逐个替换为 NVIDIA 的 NVFP4 权重，直到显存装满，从而在不需要整模型 4-bit 的情况下达到接近 NVFP4 的质量。该方案在一台双路 Rome 服务器（512 GB 3200 MHz ECC 内存）上采用 PP2xTP4 并行，作者也说明基准数据由 Claude Code 生成，属于自测数据而非第三方独立验证。

楼下有位义正词严表演主流卫道士的。 我本来想让大家去看梁一梦@dream1984tube的推特，但鉴于很多人忽略了，我把他的帖子整理放这里: 梁一梦:摧毁黄仁勋的幕后黑手 2026年11月12日 11:35 我一直觉得是对华鹰派联合媒体在中期选举合谋猎杀英伟达和黄仁勋，但是媒体发表的标题文章味道越来越奇怪，充满了赤裸裸的种族歧视，现在发现他们都只是台前的打手而已，不得不让我重新审视最早纽约时报发表间谍新闻的记者 @AnaSwanson ，为什么对那么显而易见荒谬的线索高举高打，直到我检索了她过去里面，所有关于 ai 关于芯片科技关键新闻稿件以及深度报告中的重复核心信源，了解媒体工作的一定熟悉不是非常紧密和信任的关系不会信这么长期高频次的联络采纳其观点，你们猜我发现了谁—Jack Clark。 Anthropic 联合创始人、政策主管 / Anthropic Institute 负责人. Jack Clark @jackclarkSF 自己就是彭博社记者出身， OpenAI 政策总监（Policy Director） 在今年五月在阿斯彭研究所（Aspen Institute）举办的“AI and America's Place in the World”安全峰会及政策工作晚餐中，Jack Clark 与多位深入报道芯片供应链审查与地缘科技竞争的资深媒体人同场出席，其中也报过最先报道女间谍纽约时报记者，@paulmozur孟建国，他们一起进行了“AI 武器化与国家安全供应链防御”闭门讨论。 在纽约时报捕风捉梦的报道出来之后，第一个跳出来支持的国会议员 @ChrisCoons 在今年 7 月接受了 @jackclarkSF 的政治捐款，注意@jackclarkSF 生活在加州工作在旧金山Anthropic，特意专门跑去给一个Delaware州的参议院捐款，不要用那是他howntown解释， 2019 年在众议院情报委员会作证时提交的履历：众议院文件，原文他老家是"Varndean College, Brighton" 另外一个重要信息，他曾是乔治城大学 CSET 的非常驻研究员. 这次围绕猎巫黄仁勋的 @Georgetown 大学的人非常多， @MarkZJia 最高大法官的书记员 法学教授 @RyanFedasiuk 最早高呼黄仁勋辞职的上遍各种媒体的情报学讲师@dennisw5 前cia高级主管 CSET 全称是"安全与新兴技术中心"2 019 年设在乔治城大学的外交学院，专门研究 AI、半导体这类技术跟国家安全的关系。创办资金主要来自 Open Philanthropy，第一笔就是 5500 万美元。Anthropic 的 Holden Karnofsky 是它的联合创始人之一。它是"有效利他主义"（Effective Altruism）圈子最大的金主。 如果再有人我说冤枉了 @MarkZJia ，2026 年初五角大楼依据《联邦采购供应链安全法》（FASCSA）对 AI 模型供应商展开合规调查的风波中，Mark Jia 曾在华盛顿邮报及 Lawfare 连续撰文，就“国家安全行政权力界限与供应链风险认定标准”发表深度法理分析。法律论战中，其学术观点被 Anthropic 的法律抗辩团队广泛引用，用以界定“何种商业联系构成法理上的供应链国家安全穿透风险”。 全世界最早报道黄仁勋和黄乐的有浪漫关系直接抹黑黄仁勋金融时报的 @AsiaLens ，后来却说自己没有看过美国情报界的情报，他长期正面宣传报道Anthropic 的主动（划重点主动）合规政策（例如 2025 年 9 月独家报道 Anthropic 率先切断所有多数股权由中国资本持有的机构的 API 访问权，注意是独家从拿到信息来源的，为什么他独家？ 还记得针对黄仁勋的国会质询闭门会议，在媒体报道发出之前，国会议员@RepBrianMast 与@RepMoolenaar ，两人均签署 11 月 4 日对黄仁勋质询函,然后纽约时报女间谍新闻爆发，舆论做出黄仁勋是因为女间谍被国会审查一样，因为今年七月$1,500 万通过“保守派 AI 共识项目”直接捐给了他们两个，这笔资金背后金主是Anthropic PBC，通过Public First Action 渠道，Dario Amodei亲自拿了一百万美金。 在 2026 年选举周期中，Anthropic 构建了“双轨资金池”（企业 PAC AnthroPAC + 战略超级 PAC Public First Action），向此次负责向黄仁勋施压的核心国会立法者定向提供了关键支持，Anthropic 长期利益信托（LTBT）受托人 Richard Fontaine 担任 CEO 的智库 CNAS，系国会对华出口管制方案的直接设计者。在此次针对 Megaspeed 走私调查的内部听证会准备材料中，大量采纳了 CNAS 发布的《Defending the Compute Advantage》（保护算力优势）中的穿透式审查标准。 Richard Fontaine（Anthropic 长期利益信托 LTBT 受托人，2025 年 4 月/6 月加入，掌握董事会多数席位选举权）： 华盛顿核心国家安全智库新美国安全中心（CNAS）首席执行官（CEO），曾任美国参议院外交关系委员会幕僚及白宫国安会官员。 CNAS 长期向众议院外交委员会（主席 Brian Mast）和众议院中国委员会（主席 John Moolenaar）提供针对中国半导体与 AI 算力封锁的政策简报；Fontaine 直接坐镇 Anthropic 最高治理监督机构（LTBT），使 Anthropic 的对华芯片出口管制立场与国会国安鹰派高度一致。 民主党核心筹款人 Helen Milby 搭建的“Hakeem Jeffries 阵营—Anthropic 闭门通道”： 调查媒体 Sludge 于 2026 年 10 月 21 日披露， 长期为民主党“新民主党人联盟（New Democrat Coalition）”及众议院少数党领袖 Hakeem Jeffries 阵营筹款的资深筹款人 Helen Milby，同时运营着一家由企业资助的非营利组织，专门安排 Anthropic 等科技企业高管与国会民主党进行闭门对接。 Dario Amodei 在 2026 年内多次前往参议院银行委员会展开闭门政策沟通，提交关于“大算力外流对国家安全冲击”的机密级技术评估备忘录。该委员会资深共和党成员 Kevin Cramer 正是在今天成为全美首位公开要求黄仁勋辞去英伟达 CEO 职务的参议员。 一个巧合是巧合，一系列的巧合还是巧合吗？ Christopher LiddellAnthropic 董事会成员，2026 年 2 月 13 日加入，占据指定 Class T 董事席位， 特朗普第一任期白宫副幕僚长（White House Deputy Chief of Staff，深耕共和党高层与国会资金网络（2026 年 6 月曾向众议院拨款委员会小组主席 Chuck Fleischmann 捐款 $3,500），为 Anthropic 搭建起直通共和党主导的众议院各委员会的沟通桥梁。 引爆推特的，外交关系委员会的 Chris McGuire（@ChrisRMcGuire ），把金融时报报告的浪漫关系直接写成黄仁勋 "sleeping with Alice Huang, a Chinese spy" 他的推特只有 1.2 万粉丝，他以前在拜登的国安会当过 Chhabra 的下属。Chhabra 现在是 Anthropic 的国家安全负责人。今年 6 月台北 DSET 论坛他还和 Chhabra 同台，这个帖子发出之后，很短之内，众议员 Seth Magaziner 。前国家安全顾问 Susan Rice前议员 Adam Kinzinger ，纷纷立刻转载评论，达到1000万流量。 这是一次跨党派的种族主义的最高级别的清洗，意图驱逐世界殿堂级企业的华裔创始人。

切记！！切记！！切记！！！ 翻墙后有条红线绝不能碰！！ 昨天跟一发小喝酒，他是公安系统的，酒过三巡，我顺嘴问了句： 你知道我现在失业了在做X，虽然小心翼翼，但还是有点担心，到底安不安全？ 发小说，兄弟别担心了，上头其实都知道，基本睁只眼闭只眼，真要弄你，分分钟的事！ 大数据时代，X推文能转发微信朋友圈，支付宝能订蓝 V，态度已经够明显了。 但有条红线千万别碰，谁碰谁S！ 我说：知道知道，别键政，对吧，放心，我绝不碰！ 发小摇了摇头：是TikTok

决定开始更新新节目 物种多样性系列，发个破防嘉豪 先是嘉豪的介绍，文字版，出于对大长文的礼貌回复了嘉豪，聊天记录如图 以下是嘉豪的资料，很长，不可否认嘉豪很真诚 身材 身高178，02年生，体重150斤，爱好健身。属于容易长肌肉、也容易长肥肉的体质。有朝一日，一定能练出腹肌。 长相 五官端正，自认为还算秀气。也许暂时不方便给照片，但有小时候的照片为证，至少能证明我曾经很有潜力。 父母 当年都是帅哥美女。 我爸虽然已经五十多岁，但属于斜杠中老年，在健身房兼职当健美操教练。每次跳操都有大量中老年妇女跟随，还经常被认为是三十多岁的小鲜肉。 我妈大眼睛、瓜子脸，据她自称，也经常被别人认为只有三十多岁。 由此可见，我对自己的基因还是很有信心的。如果继续减肥成功，必成帅哥一枚。 籍贯 家乡河南北部，一座三线古都兼老工业城市。 家境 原生家庭良好。外公出身贫下中农，文革时期当过红卫兵，后来下海创业。父母都在本地不错的体制内单位。 独生子，A8，不算大富大贵，但衣食无忧。不图钱，只好色。 外婆是老北京旗人，表姐、表弟、表妹是加拿大人，堂哥是澳大利亚人。 学历 浙江某中外合作大学本科，电子电气工程专业，目前本校硕士在读。 爱好 毫无游戏天赋。 高中时喜欢玩王者荣耀，但高中毕业那个暑假，突然就不想玩了。几乎没玩过任何射击游戏。 曾经玩过原神和崩坏：星穹铁道，星铁开服两年几乎全收集，现在基本退游。 不过，我愿意尝试新的游戏类型。如果游戏有助于增进我们之间的关系，我很乐意陪你一起玩，只要你不嫌弃我是个菜逼。 喜欢心理学、政治、股市、科技，对经济金融也有一定了解，同时还是 Codex 重度用户。 曾经早上想当巴菲特，晚上想当索罗斯。 GPT 刚兴起时就进入了股市，曾高度看好拼多多、英伟达、小米，自认为有不错的投资分析能力，甚至一度觉得，结合 Codex，自己有机会超过大部分基金经理。 可惜家里人过于传统，资产主要集中在房产上，不愿意给我资金和账户支持。最终竹篮打水一场空，空有屠龙之术。 因此决定好好读书，先靠自己实现原始积累。 曾经还 Vibe Code 过量化交易程序，研究后发现市面上的骗局实在太多，因子投资想找到真正的 Alpha 收益非常困难，所谓的高收益往往只是过拟合，于是放弃了这条路。 平时喜欢关注硅谷，经常逛 GitHub，看见有意思的项目就借鉴（偷）一点思路，融入自己的项目。 在我看来，AI 是打开数字世界的钥匙。 未来结合区块链、VR、AR 等技术，赛博朋克式的虚拟世界或许真的能够实现。因为 AI 可以不断生成代码，成为永不停息的虚拟世界自动建造者。 只是数字世界与物理世界之间的那堵次元壁，目前依然没有真正打通。 性格 ENTP。 内心大概有两个模块：一个是相信技术改变世界的理工男；另一个正在养成，目标是成为更懂女性、更有吸引力的人。 从小被妈妈狠狠地关爱着，表面大大咧咧、随和，内心却很有同情心。 如果你向我讲述自己悲惨的原生家庭，或者那些让你难受的经历，我大概率会狠狠地共情，忍不住想关心你、照顾你。 但这并不意味着我没有脑子。 我的关心和爱是认真的，但像经典小故事里那种——欠债的弟弟、好赌的爸、打牌的妈、破碎的她——我还是很能识破的。 性癖 S，或者 Dom，两者都有一些倾向。 在我的理解里，S 更偏向肉体层面的刺激，Dom 则更强调精神和心理上的主导。 不过，在调教这件事上，我能想出无数好玩的花样。为了辅助思考，写过构思调教玩法的程序。 整体哲学是因势利导，有些类似巴甫洛夫的条件反射。 例如，把特定的羞辱性语言、动作与强烈的性愉悦联系起来，使两者逐渐建立心理上的关联。 调教的目的是满足一个骚货， 或者把你变成一个骚货， 体会性的快乐、释放彼此隐藏的欲望，体会性的快乐。 严厉是我的外衣，温柔与体贴才是我的血肉和骨骼 相互尊重，吸引不是强求， 给予情感安全感，心理上相互支持，随时出现 心理问题的本质是现实欲望 一个Dom的言行举止、人品和素质，决定了关系的健康 安全是凌驾于一切之上的绝对红线 做好满足下位者的心理需求和释放上位者需求的平衡 作为一个上位者，应该把保护sub的安全视为天职，要护着她，更要宠爱她，亦可在自己能力范围能帮助她成长进步。 感情 可悲的母单，还是处男。 这显然没什么值得骄傲的。目前正在尽可能突破，所以才有了这份帖子。 其实，我觉得自己的整体条件还可以。大学以前一直是班里的活宝，因为比较幽默，也得到过不少女生的喜欢。 更多还是因为心理过于晚熟，不解风情，不懂女孩的暗送秋波，就这样错过了一次又一次桃花。 桃花仙人种桃树，又卖桃花换酒钱。 种一棵桃树，最好的时间是十年前，其次就是现在。 大学期间，我过于沉溺于炒股和科技，逐渐变成了铁血理工男。性格不知变通，不懂哄女孩开心，也对认识女生毫无兴趣，最终成为了一个整天捧着电脑的独狼。 如今正在改变。

一块榴莲千层蛋糕，保质期居然长达 9 个月？？ 这两天董宇辉新品牌“禾与春时”首发的猫山王金枕榴莲千层（16 分钟卖光 15 万单）因为“9 个月保质期”吵上热搜（#董宇辉蛋糕检测报告多达60多页## 阅读破 1490 万）。有人拿它跟山姆的冷藏千层拉了张实拍配料表对比图，还用大红圈把底下一串化学名圈了出来，质疑是不是“科技与狠活”；品牌方则直接甩出了 62 页的 SGS 检测报告。 普通吃瓜群众谁有耐心去逐字核对糊图的配料表和 62 页报告？ 正好蚂蚁百灵刚发了原生多模态模型 Ling-3.2-flash（官方称已落地灵光 2.0，总参数 560B、单步激活 25B，支持 1M 原生长上下文，主打复杂图文理解与视觉反馈自检），我直接打开 Ling Studio 网页端，把这张打满红圈的网传配料表对比图和 SGS 核心指标丢给它，让它生成一张「深色系单文件 HTML 一图流鉴定卡」，顺便看看它会不会掉进红圈的节奏里。 【测试环境与配置】 • 测试入口：Ling Studio 在线网页端（左上角确认模型为 Ling-3.2-flash）。 • 工具配置：关闭联网搜索/时间/天气插件（纯靠模型原生多模态读图与推理），开启思考模式，最大推理生成长度 262144。 【实测第一轮：它从糊图里看出了什么？】 原本我以为第一版生成的 HTML 样式多少会有点错位，结果它第一把直出的深色系鉴定卡（直接内置在 Preview 预览窗里，自动分了 01~06 六个模块，右上角甚至自己写了个“🖨️ 打印/存为 PDF”按钮）排版居然一次成型，完全没崩。更让我意外的是这两点： 1️⃣ 一眼戳破“红圈添加剂”的伪命题：网友红圈重点圈出来的那个名字吓人的「羟丙基二淀粉磷酸酯」，它直接对比左右两栏配料表指出：“两边（禾与春时与山姆）都有『羟丙基二淀粉磷酸酯』→ 不是决策差异点！红圈成分是口感稳定剂（防冷冻解冻出水），不是防腐剂。” 所以这波还真不能算翻车，它本质上是用 -18℃ 冷冻链 + 杀菌工艺 + 隔氧包装做出来的速冻甜品（果肉 ≥50%，适合冷冻囤货），而山姆是 0~4℃ 冷藏即食（果肉 33%，适合大分量尽快吃完）。 2️⃣ 极强的“反幻觉”克制：原图右边山姆那一栏被网友画的大红圈挡住了净含量和保质期，而且最底下有几行压糊的重影错字。很多模型遇到这种图会自己脑补瞎编，但 Ling-3.2-flash 直接在表格里诚实标了「图中未显示」，并在表底主动写了一行小字：“右栏底部小字分辨率不足，未采信”，同时声明无联网条件下未核验 62 页报告原文，仅按摘要呈现。 【初版版面有什么不足 → 第二轮反馈怎么改？】 虽然第一版逻辑和样式都很稳，但从直接截图分享的角度看，初版 Preview 渲染画面还有两个可以打磨的细节： • 初版版面不足：一是初版把 01~06 六个模块做成了纵向长页面布局，高度超出一屏，手机端一屏截不完（见图3）；二是焦点成分的定性结论融在文字段落里，缺少一眼就能看懂的视觉标签。 • 反馈与微调：第二轮我直接针对渲染结果让它收紧版面，它用时 63 秒把原本 6 个纵向长模块重构成了三栏紧凑布局（控制在 100vh 一屏内看完），还主动把「羟丙基二淀粉磷酸酯」的国标分类（GB 2760 / INS E1442 变性淀粉）做成了显眼的红绿胶囊标签——「质构·口感稳定剂 ✓」「防腐剂 ✗」，并加上了一句金句总结：“名字长 ≠ 防腐剂，与保质期无因果关系”（见图4）。 【真实体验判断：值不值得用？边界在哪？】 • 能打的地方：据官方介绍，Ling-3.2-flash 采用 7∶1 混合注意力架构，在 DesignArena 的 Image-to-Frontend 前端生成评测拿了 1238 分（注：官方披露在 Hopper GPU、约 30K 上下文及 DSpark 投机推理加速特定条件下解码均值达 280 tokens/s）。实测下来，这个 1238 分确实没水分——直出单页 HTML 的审美和结构完成度很高，尤其是「看不清的糊字宁可标『未采信』也不瞎编」这点非常讨喜。 • 客观边界：一方面，无联网条件下模型仅对用户提供的图文与报告摘要做结构化呈现，不能替代专业检测机构或人工对 62 页原始报告的最终复核；另一方面，官方也坦诚指出，目前模型在长程跨应用任务状态维持、复杂三维空间推理及 3D 细节保真度上仍有客观差距，在线网页端也不直接内置官方演示里的 Blender 等外部软件环境。 搞了半天，所谓“9个月保质期千层蛋糕”根本不是加了防腐剂，而是把千层做成了「-18℃ 冷冻速食」。如果是你，你会买这种能冻大半年、果肉 ≥50% 的冷冻千层，还是买冷藏 3 天内必须吃完的现做千层？👇

DeepSeek 训练慢了 1.5 到 2 个月，国产推理卡只有英伟达的七成。 这是一篇关于 DeepSeek 的最新访谈里透露的几个关键信息： 1）B 系列芯片比对手少，训练 600B 参数的模型要慢 1.5 到 2 个月。拿 H200 集群来补，性能也只有 GB300 集群的 45% 到 50%。 2）国产卡有钱也买不够。寒武纪和昇腾产能有限，每多接一家芯片就要多做一套适配，最省力的配法是一家供 80%、另一家补 20%。 3）推理已经国产化了。国内推理几乎全用国产卡，昇腾占约 65% 到 70%。以 H200 为基准，思元 690 约 70% 到 75%，昇腾 950PR 约 70%，Token/s 仍落后 30% 到 40%。 4）二线芯片还上不了训练。摩尔线程过了 3 万个 step，稳定性就大幅下降；壁仞的实际超节点能力只有昇腾 950PR 的三到四成。 5）下一版 Harness 会和 V4.2 一起发布，同时推出企业版。商业化押注 B 端，重点是金融和医疗。 个人角度，后面盯两个对表点：一是 950DT 能不能在 2026 年底量产，并进入预训练生产环境；二是 Harness 能不能按计划和 V4.2 同发。两个都兑现，慢的这 1.5 到 2 个月就能追回来。 以上仅为行业访谈观点整理，不构成投资建议。