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被家犬Juno 要求穿高弹上班一天就能远程解🔒奖励一次✈️。结果下班路上小蓝弹出有主动来求爸爸任意使用的杯子怎能错过呢。明明在被✌️🤪✌️超级卖力的伺候，却始终叫的比🐶还骚，伪s属性暴露的一览无余

Huanghan

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Anya Rossi• Live Now

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近日，一博主用他爸的经历警示大家，人生不只有工作。他爸从19岁开始，12小时两班倒的干了35年活，现在却查出了癌症。他爸做手术的时候还在问医生，做完手术能不能回去上班。

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这件上衣还蛮好看的，缺点就是超级容易勾丝，穿一天被裙子下面的蝴蝶结扣勾到了好几次。方领真的不显肩宽哦，拉下来做一字肩穿也不错，小小的性感。长度也刚刚好漏腰，但是再过几天降温就穿不住啦。这个冬天也要把短裙焊在身上，不然万一你不喜欢我了怎么办

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mihu

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胡鑫宇的案子，还有更多的未能有结果的失踪孩子的案子，只能说明一条，中国的警察群落已经完全丧失了维系社会公正、追求社会公义的职能，他们只在乎一种秩序，那就是让自己的上级舒服的秩序。河南孩子扇老毛耳光的事件，视频一出来，就已经知道当事人是一个孩子，既然已经知道他根本无法承担刑事责任，竟然还要动用警力抓捕并宣扬，抓放间，无非就是告诉自己的主子，自己是一条好狗。

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江峰

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白宫刚刚公布了“史诗狂怒行动”的战报。仅用十天。战果是什么？超过5000个敌方目标被打击。伊朗的弹道导弹攻击，骤降90%。无人机攻击，减少了85%。伊朗海军呢？超过50艘舰艇被摧毁。包括一艘主要的无人机航母。现在，伊朗海军已经被评估为“丧失战斗力”。整个波斯湾主要航道，再也看不到一艘伊朗军舰。这怎么做到的？ B-2轰炸机出动了。用2000磅的钻地弹，直接打击深埋地下的导弹生产设施。从源头上拆除威胁。这就是川普政府的打法。没有无休止的谈判，没有暗地里的资金输送。只有压倒性的力量展示。还记得上届政府怎么做的吗？用一托盘一托盘的现金，换来一个脆弱的核协议。结果呢？伊朗拿了钱，转身就去资助恐怖主义。这次行动，谁会睡不着觉？

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给大家带来 MiniMax-M3 实测! 本次测试包含了复杂前端, 后端 Agentic Coding, Agent 能力测试, 以及我的使用经验总结. 来看结论: 前端能力上, 可以完全适配 KCORES2026p2 的前端测试题目, 无论是空间理解, 建模精确度, 场景美学都十分在线, 其中我最满意的是美学部分, 它的颜色运用非常好. 不足的地方主要体现在复杂需求不能一次性写对(比如光追引擎), 需要迭代一下就可以了. 后端能力测试这次也是突飞猛进, 得分超过了 deepseek-v4-pro 和其他一众国产大模型, 略逊于 GPT-5.4-Pro(xhigh). Agent 能力上表现同样亮眼, 达成了榜单第二的接单量, 证明它的规划能力特别强。下面是我在测试和实际使用中, 总结出来的 M3 使用经验, 供大家参考: 我的体感是 M3 特别喜欢推理, 它可以单次执行超长的推理. 在咱们的这些前端测试中, 它最长的输出甚至达到了我规定的 64k token上限, 所以, 不要上来就写一个超级复杂的 prompt 让它执行, 而是需要先把需求形成 plan, 然后让 agent 蜂群去执行, 这样才能得到理想的效果, 所以 M3 先天适合放在带 plan 模式的 Coding Agent 中使用. 如果把它嵌入到 Agent 框架中使用, 那么 prompt 编排就一定要做好, 不要一股脑把大量的 tool call 或者超大的 system prompt 丢给它. 还是需要下功夫好好编排一下的. 本次 M3 相比之前的 2.7 版本有了大幅度的提升, 模型偏好上来看, M3 是一个规划能力极强的模型, 所以特别适合用在一些规划性质的 Agent 框架中, 比如任务拆分, 日程管理, 流程设计等. 而本次暴露出来的不足则是执行过程中约束不够强, 比如 prompt 中设置的复杂规则, 一定要增加代码级别的 harness 闭环流程来进行约束, 而不能只靠模型本身来管理自己的行为. #minimaxm3 #minimax #agenticcoding #aiagent #harness

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karminski-牙医

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谁要求的虐脚啊，打脚心真的超级痛！被绑的结结实实的完全动弹不了，板子一下下打上去通的想哭，躲又躲不掉，只能搓搓脚缓解一下痛感，呜呜呜结束以后浑身哪都不舒服，整个人都不好了！打脚心是真的受不了，太敏感了 #主人的任务

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呜呜，解不开……全身的胶带都很黏没有一丝一毫松动的迹象，手指也全被封死了，剪刀近在眼前也是无济于事，而且也打不了求救电话。该死的强盗，抢人家丝袜不说，还把人家就这样捆在这。该怎么办呢？如果就这样一蹦一跳地跑出去求救的话，明天一定会上新闻头条吧……

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金鱼天天在禁欲

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伊朗的导弹正在哑火。周六，90枚弹道导弹射向以色列。今天，只有20枚。发生了什么？美军和以色列正在精准猎杀导弹发射车。不管是固定的，还是移动的。有一个算一个。美军中央司令部CENTCOM的官员证实。每一波导弹攻击的数量都在减少。这说明什么？说明没有空中优势，再多的导弹也就是一次性买卖。打一发少一发。但这事还没完。导弹打不动了，伊朗还有无人机。这些“小摩托”才是大麻烦。迪拜和巴林的酒店，就是被它们炸的。导弹是正面战场。无人机是背后捅刀子。这种低成本，高骚扰的打法，恐怕还要持续很久。下一个目标会是哪里？

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墓碑科技

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今天好郁闷，发生了一点不愉快的事情！人生第一次为了自己的愚蠢进了叔所！期待明天的好结果！！！ ⸻ AI 的下一关，不在能力，而在可被证明在模型规模不断被刷新纪录的阶段，有一个问题始终被刻意回避： AI 的结论，是否真的来自它声称的计算过程？ Inference Labs 选择从这个问题切入。他们关注的不是模型性能，而是推理行为本身是否可信、是否可复现、是否可审计。 Proof of Inference 的意义，在于把“我相信模型没问题”变成“模型必须给出证明”。通过零知识证明，系统可以在不暴露模型结构和参数的前提下，确认一次推理： •确实由指定模型完成 •计算过程未被替换或篡改 •输出结果与真实推理一致这不是提高透明度，而是引入约束。在工程层面，DSperse 做的事情同样关键。它把原本高度定制化、专家依赖的 zkML 开发流程，拆解为可复用组件，使“可验证 AI”从研究范畴，进入实际应用范畴。否则，再正确的理念也只能停留在白皮书。目前，可验证推理在性能上的代价仍然明显，但这更像早期加密系统的计算成本问题，而不是路线错误。融资的用途，也正是针对这一层进行系统级优化。如果说过去的 AI 竞争是“谁能算得更快”，接下来的竞争，很可能是：谁的推理能被证明、被追溯、被承担责任。 Inference Labs 所搭建的，不是价值观，而是一层让 AI 输出进入现实系统所必需的验证基础设施。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

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100块磁铁能挡住一颗子弹吗？直觉告诉你，当然能。子弹会被磁铁减速，然后吸附在其中一块上。但现实是，根本挡不住。一颗9毫米子弹，出膛速度大约每秒365米。而且，绝大多数子弹的弹头，根本不是磁性材料，通常是铜包裹着铅。所以结果就是，子弹会直接穿过所有100块磁铁。速度和方向几乎没有任何变化。这背后其实有个很有意思的逻辑。很多人想当然地用自己认定的“规则”去解决问题，就像用磁铁去挡子弹。他们以为这股力量会被他们设置的障碍所吸引、减速、最终被控制。但他们从一开始就搞错了这股力量的本质。这股力量，它根本“不导磁”。它有自己的目标和轨迹，无视那些看似强大却完全无效的阻碍。用错误的工具去应对一个你不理解的现象，结果只能是徒劳无功。就像试图用全球主义的经济规则去束缚一个以国家利益为核心的运动。或者用精英阶层的媒体叙事，去改变平民百姓的真实生活感受。看似层层设防，实则一触即溃，因为彼此根本不在一个物理规则里运作。

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