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先客觀來說 該會員健身的時候做大重量沒有做好保護 是他的失誤沒錯 (看起來他並不是非常專業的健身者或是初學者 但是 營業場所到底有沒有責任呢? 我付錢去健身房 除了設備之外 難道旁邊的教練是空氣嗎? 我以前去健身房 就算沒有買教練課 巡場教練都會注意會員的狀況 積極一點的也都會去旁邊幫忙帶練 不會有這種完全空窗期最後還是靠旁邊會員來救的狀況… 以我自己是健身者 如果我不需要教練 我在家練就好 如果我去專業的健身房 健身房有收費 需要巡場教練在旁 一分多鐘會員差點往生 完全沒有責任是說不過去的 以我自己是老闆的立場 只要在我的營業空間 出了意外 業主通常都有連帶責任 就算完全不是我的失誤 舉例來說 我聽過有病人陪病家屬小孩在診所奔跑撞到跌倒受傷 跟診所求償的 今天就算不是我的醫療失誤 我們也會同理病人跟家屬 儘量關心他們狀況 有陪病小朋友在我在手術的時候 我會安排助理陪伴 或是拿些零食跟玩具給他們 遇過小朋友在診間跌倒 第一時間是伸出援手跟關心 而不是一嘲諷二退休三干我屁事? — 老實說啦 那位受難的會員看到這傢伙的嘲諷影片不知道會有啥感受。 沒錯,使用者沒有確實做好防護措施,但是身為健身房負責人拍出這種影片 而且自己是公眾人物這樣嘲諷自己差點喪命的會員… 嗯..很棒喔! 難怪生意這麼好😌

盾牌牙醫史書華

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這是我第一次聽到 Jim Fan 的演講,非常幽默有趣,然後我覺得有生之年大概買一台人形機器在家處理家事、幫你洗頭髮大概穩了,好好活著,各位。 在 AI 領域,我們常聽說圖靈測試(Turing Test)是衡量機器能否展現與人類無異對話能力的里程碑。如今,大型語言模型(LLM)似乎已悄悄地通過了這個測試,但大家對其突破已習以為常,甚至會因為語音助理慢了幾秒或程式碼沒被完全除錯而抱怨連連。 NVIDIA AI 研究總監、身為廣受矚目人形機器人專家 Jim Fan 指出,當前業界對 LLM 的驚人進步視為「只是又一個平常的星期二」(just yet another Tuesday),這反映了我們對文字世界 AI 的標準已大幅提高。 然而,當我們將目光轉向現實世界,讓機器人進行物理操作時,會發現挑戰巨大得多。 Jim Fan 在演講中提出了一個引人深思的概念:「物理圖靈測試 (Physical Turing Test)」。這個測試的想像情境是:如果你回家後,看到雜亂的房間被整理得乾淨俐落,甚至還準備了一頓浪漫的燭光晚餐,而你無法分辨這是由真人還是機器人完成的,那代表這個機器人通過了物理圖靈測試。 但現實呢?看看那些連站起來都困難的人形機器人,或是嘗試為主人做早餐卻搞得一團亂的機器手臂(雖然辨識出牛奶值得給 A-,但湯匙餵食的確是 VIP 等級的體驗),我們離「物理圖靈測試」還差得很遠。 實體 AI 的最大瓶頸:資料飢渴症 為什麼物理圖靈測試如此困難? Jim Fan 點出了核心問題:資料。LLM 研究人員抱怨網際網路資料快被用完,稱其為 AI 的「化石燃料」。但對機器人學家來說,我們甚至連這種「化石燃料」都沒有。真實世界的機器人資料——例如關節的精確控制訊號、連續的運動軌跡——是無法從網路上抓取的。這些資料必須透過昂貴且耗時的「遙控操作」(teleoperation)方式收集,也就是由真人穿戴感應裝置來遠端控制機器人,手把手地教它完成任務(例如從烤麵包機拿出麵包再淋上蜂蜜)。 這種方式極度沒效率,Jim Fan 將其比喻為燃燒「人類燃料」(human fuel),比化石燃料還稀缺,每天每個機器人頂多運作 24 小時,而且真人會累,機器人更容易壞。這嚴重限制了機器人學習的多樣性和規模,形成了一個巨大的資料瓶頸。 模擬世界的核能:突破資料荒的救星 要突破這個瓶頸,唯一的出路是「模擬 (Simulation)」,找到機器人學的「核能」。Jim Fan 介紹了NVIDIA為此推進的三階段模擬策略: 模擬 1.0:數位分身 (Digital Twin) 概念:在虛擬世界中建立機器人和環境的一對一精確拷貝。 方法:利用高效能的向量化物理引擎,可以在單一 GPU 上模擬上萬個環境,速度比現實世界快上萬倍。結合「領域隨機化 (Domain Randomization)」技術,在模擬時隨機改變重力、摩擦力、物體重量等參數,迫使 AI 在各種條件下都能執行任務。 優勢:極快的訓練速度。訓練出的模型可以直接零次轉移 (zero-shot) 到真實世界機器人上,無需微調。例如,訓練機械手在模擬中轉筆,訓練機器狗在球上平衡,訓練人形機器人行走(10 年訓練量在 2 小時模擬完成)。一個僅有 150 萬參數的神經網路就足以捕捉人形機器人全身平衡和敏捷動作的複雜控制。 限制:數位分身需要人工精確建模,建立複雜環境耗時費力,模擬的多樣性仍然受限於人工設定的範圍。 模擬 2.0:數位表親 (Digital Cousin) 概念:開始在模擬中引入生成式 AI。雖然不像數位分身那樣是精確拷貝,但能產生足夠多樣的環境和場景,「像數位分身的表親」。 方法:利用 3D 生成模型生成場景中的各種物品(如家具),使用擴散模型(Diffusion Model)生成紋理貼圖,利用 LLM 根據文字提示生成場景佈局的 XML 檔案。 NVIDIA 的 Robocasa 框架就是例子,可以生成大規模、包含日常任務的模擬場景,除了機器人本身,其他幾乎都是生成的。 優勢:顯著增加了環境和任務的多樣性。可以在模擬中進行遙控操作,然後將軌跡變異、擴展到更多生成的環境中,實現 N (環境數) * N (動作變異數) 的資料乘法爆炸。雖然畫面真實度可能不及真實世界,但「足夠接近」。 限制:相較於 1.0,運行速度可能較慢,仍部分依賴傳統渲染管線。 模擬 3.0 (世界模型 / 擴散模型):數位遊牧者 (Digital Nomad) 概念:直接利用生成式模型(特別是影片擴散模型)來模擬物理世界的互動,擺脫對傳統物理引擎的依賴。 方法:以大量真實世界影片(數百萬段網路影片)訓練影片擴散模型,使其學會模擬各種複雜的物理現象(如流體、軟體變形)。 NVIDIA 的研究表明,只需用真實機器人實驗室收集的少量領域特定資料微調通用的影片生成模型,就能讓模型學會模擬機器人的精確互動。 優勢:極致的多樣性。影片擴散模型能模擬任何它在訓練資料中「看過」或「想像」的互動,不受傳統物理引擎的限制(例如模擬機器人彈烏克麗麗,即便硬體不支援,模型也能「畫」出來)。 這就像讓機器人漫遊在影片模型的「夢境空間」(dream space)——一個壓縮了海量網路影片的多元宇宙,實現「萬物、處處、一時」(Everything Everywhere All at Once) 的互動學習。僅僅一年時間,影片生成模型在物理真實度上(例如變形麵條)的進步,就超越了傳統圖學 30 年的發展。 速度:目前運行可能較慢,但具備隨算力呈指數級成長的巨大潛力。 具身縮放定律與 GR00T N1 Jim Fan 總結,傳統模擬(1.0)的速度快但受限於多樣性,而生成式模擬(2.0/3.0)雖可能起步慢但能隨算力呈指數級擴展其多樣性。這兩種模擬方式的結合,將是為下一代機器人系統提供龐大訓練資料的「核能」。這也意味著,對 AI 算力的需求只會越來越大,那些認為算力問題會迎刃而解的人需要再三思考。 藉由這些模擬技術產生的海量資料,NVIDIA 開發了「視覺語言行動模型 (Vision Language Action Model, VLA)」,能接收圖像和語言指令,並直接輸出機器人的運動控制訊號。今年 GTC 大會上黃仁勳發表的 GR00T N1 模型就是一個實例,它能在真實世界執行抓取香檳、工廠零件甚至多機器人協調等任務。 GR00T N1 已開源,NVIDIA 也計劃將未來的模型開源,以普及「實體 AI」。 物理 API:通往新世界的入口 實體 AI 的最終目標,是實現「物理 API (Physical API)」。想像一下,就像 LLM API 讓軟體能夠操作數位世界的位元 (bits) 一樣,物理 API 將賦予軟體操作現實世界的原子 (atoms) 的能力。透過這個 API,你可以讓軟體直接控制物理致動器,改變物理世界的狀態。 這將催生全新的經濟模式和應用場景: 物理提示 (Physical Prompting):不再只用文字,而是結合視覺和語言等方式更直觀地教導和指示機器人。 物理應用商店和技能經濟 (Physical App Store & Skill Economy):米其林大廚不必親自下廚,他可以「教導」機器人他的獨家烹飪技巧,並將這個技能作為服務販售,讓任何擁有機器人的家庭都能享受到米其林級的晚餐。 Jim Fan 引用黃仁勳的話再次強調,未來「每一個會移動的東西都將是自主的」。總有一天,你回家會看到乾淨的沙發和燭光晚餐,伴侶對你微笑而不是責備你沒做家事——而那一天,我們通過物理圖靈測試的時刻,很可能就像 LLM 通過圖靈測試一樣,在世人眼中「只是又一個星期二」。這正是驅動 Jim Fan 和團隊每天努力的動力。

fox hsiao

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【合作新作預告-感謝轉發分享】 午安,大家都吃完午飯了吧? 現在是時候來跟大家分享本網黃以台本師及製作人身分發表的第一部成人女性向作品——《與年下男同事加班卻不小心搞得一團糟》 描寫身為普通OL的妳因故必須與一位有點在意相處起來又有點壓力的男同事一起加班發生的有ㄘˋ趣ㄐㄧ故ㄙㄜˋ事ㄙㄜˋ。 請到了一位我一直非常欣賞的男性聲演,可以很色很溫柔卻也可以非常野性又飽含張力 一介🎤 EJ 來演出這位與聽眾對手的年下小狼狗,聲線夠辣、喘息夠色、又嫌棄又寵溺令人欲罷不能。 為了給聽眾更細緻又沈浸的體驗,我們請到了薛南宇宙旗下人氣網黃東日本約砲王 M 來為這部作品拍攝一系列有襯衫有腹肌有手的養眼電子寫真,由於考慮到平台尺度和觀眾接受度,是沒有露第三點的,並且也參與錄製宣傳用的日文語音。 非常感謝能與兩位優秀的女性向創作者合作,以及愉樂廠所優秀的音效製作和 所有聲音製作 All Sound Production 的錄音,希望能帶給台灣女性觀眾更細緻精彩的體驗。 作品會於9/14日在在漫讀bookwalker發售,採用音聲與電子寫真同捆發售形式。 除了宣傳發售,本網黃也在此徵求感興趣合作開箱代言的女性創作者,不管是實況主或Vtuber都非常歡迎,希望能以女性視角來分享妳的閱聽體驗。 歡迎自薦也歡迎大家在本文下面@出你心目中適合的人選。 謝謝大家💕💋 #女性向 #音聲 #ASMR #男喘
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晚晚配音中💕聲音導演配音委託歡迎

88,169 Aufrufe • vor 3 Jahren

《教育鐵拳》目前看到第三集結束,真的只有一個感覺:熱血到不行。 一開始以為這部只是單純用暴力制暴、看壞人被教訓的爽劇,但看到第三集後,會發現它真正想講的其實不是「打人很爽」,而是當大人失職、制度失靈、加害者比受害者還囂張的時候,到底還能靠什麼保護那些被欺負的人。 裡面有一句話我很有感:「如果大人害怕小孩,這個國家就完了。」 因為很多時候,不是孩子真的無法管教,而是大人先選擇退縮、推責任、怕麻煩,最後讓錯的人越來越囂張,讓真正受傷的人只能忍耐。 還有那句:「不想上課就別上,不想念書就別念,別妨礙別人的人生。」 其實很現實。同樣的一分鐘,有人拿來努力,有人拿來破壞別人,時間久了,就會變成完全不同的人生。 我喜歡這部劇的地方不是單純把主角塑造成正義英雄,反而是讓人看到一種…很極端、很壓抑的現實:當法律和教育都來不及保護人的時候,總有人必須站出來。也難怪劇中會說:「我不是在教育,我是在保護!」且還有種「終於有人替受害者出聲」的感覺。 這部劇很熱血,也很痛快,但痛快背後其實有點沉重。因為現實裡不是每個受害者,都等得到那一記教育鐵拳。 #第二集讓我淪陷 #男主角好帥 #慢慢追 #要接受查某的鐵拳嗎

查某

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OpenAI的鬧劇讓我對其中的主要人物升起了好感。我的一大感想是:只有在美國才會發生這樣的事情。在中國絕無可能。而這正是中國的悲哀。 OpenAI在4天之內換了4個CEO。最後的結果是起初被突然解僱的CEO Sam Altman又被請回來復職。這場鬧劇的核心是為什麼Sam Altman會被解僱,他又為什麼被復職? 這裡面有一個重要人物是Ilya Sutskever。 他是OpenAI的首席科學家,公司的聯合創始人之一,以及董事會成員。他是參與解僱Sam Altman的重要人物之一。因為就是他通知Altman參加公司會議的人,會上就宣布解僱了Altman。 有報導說,他之所以要把Altman搞掉,是因為他和Altman在AI發展理念上出現了巨大分歧。Sutskever非常強調AI的安全性。OpenAI的員工對他的描述是,Sutskever聚焦在兩個問題上。首先,如何讓人工智能可以实现人类水平的思维,也被称为人工通用智能(AGI)。其次,如果AGI和人类价值观 發生衝突,那么它们将是危险的。 大家覺得他的這兩個聚焦矛盾,是吧?其實一點不矛盾。因為研究AGI是科技的潮流。他不做也會有別人做。與其別人先發展出來,不如他們自己先發展出來。這樣他們還有控制它和塑造它的餘地。《華爾街日報》的一篇報導說,他底下的一位科學家在向Sutskever匯報自己工作進展的時候,Sutskever說,很好,繼續。但是你應該花更多時間來研究如何把人工智能愛人類這件事用程序固定下來。 有媒體報導說,他在人工智能的安全性方面和CEO Sam Altman發生了矛盾。他想讓AI變得更安全,而Altman在努力推進AI快速發展,以此為公司帶來更大利益。因為這個矛盾,Sutskever就發起了這次公司“政變”。 但事實很可能並非如此。因為在這幾天中,其中一位被短暫任命為CEO的人發推說,她發現董事會解僱Altman的理由根本不是因為AI的安全性問題。因此,她對擔任新CEO這件事沒有興趣。也就是說,她也是在意AI安全性的。她以為Altman被解僱是因為他不顧安全性。但後來她發現不是。所以,她並不想參與這件事。 那麼,Altman到底為什麼被解僱呢?有媒體透露,是因為Altman最近非常積極的接觸中東的投資人,要發展一些新的業務。例如,他想讓openAI自己做芯片,這樣就不依賴於NVIDIA。現在高級AI的芯片基本上都是NVIDIA造的。這樣就使openAI的發展受制於NVIDIA。 而Altman想讓發展AI和AGI的核心掌握在自己公司手中。但是,他的這些新的做法可能引起了董事會的不滿。他們說他行為不透明。也許是他沒有和董事會溝通好這些事。這是他被解僱的真正原因。 那麼,Sutskever為什麼在3天以後突然反悔,又支持Altman重返CEO的職位呢?我猜想是因為他也發現Altman在AI安全上和他並無什麼分歧。事實上openAI最初的創始人就是Altman和Elon Musk。而這間非營利組織的目的就是研究如何讓AI的發展不威脅人類的安全。所以Altman和他是一條心的。大家在下面這個視頻裡面就能看到Altman自己親口說出來的證據。 下面我說點感想。這件事總體上讓我感覺不壞。因為如果鬧劇的起因是這些跑在AI發展最前面的科學家,CEO因為擔心AI的安全而做出的有點歇斯底里的舉動的話,我覺得這不是壞事。它讓我對人性更有信心。搞出這種鬧劇,起碼比不問AI對人類的危害,眾志成城的悶聲發大財強。而這種事情,只有在像美國這樣有思想自由的國家才能發生。在中國絕無可能。 有人說,如果美國科學家對AI發展限制,而中共不限制,那不是更糟糕嗎?其實不然。中國因為政治體制的原因,對AI發展的限制更多。在發展人工通用智能方面,中共沒有可能超越西方。因為他們從根本上不允許AI自由思考。他們也不允許科學家自由思考。所以他們造不出來。在一些特殊領域,比如圖像識別等方面,中共有一些可能超越其他國家,因為他們收集的數據多。但是,因為AI現在算法的改變,數據量已經不起決定作用了。 最後,我想用底下這個片子說明一下我對人工智能是否真能取代人腦,是否會產生真正的創造力的看法。這是我非營利組織西湖製作公司製作的節目:

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休息了一天,今天的深夜時段,跳脫上次說的早晨壞壞,全面性的來談談。 《你以為只是慾望,其實是身體機制》 很多人一提到性,第一反應是慾望、衝動、刺激。但只要把情緒濾鏡拿掉就會發現,其實就單純是身體調節系統在運作。人並不是因為想爽才有性衝動,是身體在暗示著 “我需要平衡一下了” 那麼我們說的親密行為-做愛,有哪些全面性的益處? 1)首先是大腦,親密行為時,大腦會大量釋放: 🔹 多巴胺 → 愉悅、動力來源 🔹 催產素 → 放鬆、安全感、連結感 🔹 內啡肽 → 天然止痛、情緒穩定 👉 這就像是天然的抗焦慮+抗憂鬱配方 ——————————❤️❤️ 2)其次是壓力靠的是釋放,現代人普遍處於高壓狀態,體內皮質醇基本都是偏高的。而規律的性釋放會幫助: 🔸 降低壓力荷爾蒙 🔸 放鬆肌肉緊繃 🔸 讓自律神經休息 很多人睡不好、情緒悶、煩躁易怒,其實是身體一直處於緊繃狀態,而親密與高潮就是來強制系統降頻 ——————————❤️❤️ 3)最後是愛愛之後,為什麼特別想睡?因為當下身體會進入: 🔹 心跳下降 🔹 血壓降低 🔹 神經興奮度下降 而愛愛時還會促進: 🔸 血液循環 🔸 荷爾蒙平衡 🔸 免疫系統活性 對男性來說還有前列腺代謝幫助,對女性來說則有骨盆腔血流促進。 ——————————❤️❤️ 以上的行為是建立在男女之間有著愛情與感情羈絆在,身心都是健康的,並不是說非得要你做愛才會整個人舒服。 做愛的前提是你想,對方也想,兩個人都想才做,可別為了得到上面提到的好處才做。 #許藍方 #性愛知識分享 #身心健康
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