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23.2 独眼魔人店长爆炒幼态巨乳少女.4 这一节更多是为了拍出，塞得满满的画面只可惜了，原本哦，想用点乳白润滑液模拟那种，被狠狠的强O注入大量哥布林精液要坏掉了的画面但，拍的不是很像精液全打成泡沫挂牛子上了......好一个奶盖打发倒模商家指路↓ XISE幸色 #倒模 #阴臀倒模 #男搞定的礼物

还没开店的风俗店店长

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NSFW #倒模 #阴臀倒模 #男搞定的礼物

Anya Rossi• Live Now

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Qwen3-Coder 实测来啦! 挑战 Gemini-2.5-Pro! 这次为大家带来我4月就准备好的难度更高的测试——大象牙膏模拟! 这个测试要求大模型绘制一个内部有粉色溶液的三角烧瓶，然后开始化学反应，溶液变成泡沫从瓶口喷发而出最后落下来。这道题的相当难，基础的 three.js 使用就不说了, 首先如何建模一个好看的三角烧瓶就能难倒一大堆大模型, 以至于这道题的 prompt 写出来后, 当时只有 gemini-2.5-pro 可以完成. 这道题的难点如下: 三角烧瓶的绘制三角烧瓶内粉色溶液随着化学反应溶液液面逐渐减少如何模拟泡沫从瓶口喷出泡沫受重力影响掉落在桌面上泡沫逐渐变扁并消失泡沫破的光照与阴影直接看 Qwen3-Coder 的测试结果, 这次我们先用几天前刚发布的 Qwen3-235B-A22B-2507 更新版作为对比. 可以看到 Qwen3-Coder 几乎是摧枯拉朽般的能力提升, 大家都会问画面左边的是什么东西, 实际上这个还是修了一遍bug的结果, 模型默认引用 three.js 库有问题, 连运行都没办法运行, 所以大家看到的是我修了引用bug后的结果. 而右侧的 Qwen3-Coder 不但三角烧瓶绘制得很不错, 并且泡沫喷出, 逐渐变扁并消失做得也非常好, 美中不足是烧瓶中的液面模拟不对, 还是个锥台, 其实应该模拟液面逐渐下降的效果. 另外泡沫喷发也没有模拟在瓶内的运动, 包括收到瓶内壁挤压的拉瓦尔喷管效果. 对比 Gemini-2.5-Pro, 做的比较好的点是三角烧瓶建模精美, 以及泡沫在瓶壁上的效果很棒, 但液面下降也没有模拟好. 另外这次我还放出了其它几次 Qwen3-Coder 生成的效果. 可以看到三角烧瓶的建模都说得过去. 问题均出现在液面的模拟上. 当然也有生成得差的 case, 这三个的效果大概是抽卡15次左右的结果. 总结时间, 我的评价是: Qwen3-Coder 这次更新彻底让开源MoE大模型进入了三国时代. 目前 Qwen3-Coder 足以在一些场景挑战头部的闭源大模型. 我之前的拆烟囱测试发布后受到了大家的欢迎, 这次收藏了3个月的压箱底 prompt 大家感兴趣也可以试试与其他模型对比一下看看效果. 一定可以对大模型能力有一个特别直观的体验. #qwen3 #qwen3coder #大象牙膏测试

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karminski-牙医

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哇袄！好久没更新了，今天发点大家想看的东西，营养这一块得给补上。顺带一提我不是不穿黑的，只是很少拍，因为白色的猫毛粘上去太明显了，拍这个要打扫卫生！

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鏡

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还好只是个模拟器，但也是很可怕了，因模拟器给出的测量车速真是…………这女的连正常驾驶常识和交规都无视，就主打一个只要我爽其他就是空气不存在的。所以这货没有真上路，真的是好事。

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颜克权

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这个太牛X了！！天天人工智能，大模型，Transformer挂在嘴边，但是大模型到底是怎么运行的在我们的认知里就是一个黑盒。这个太牛X了！ The LLM Visualization 将大语言模型的内部运作，变成了一个你可以亲手“玩”的交互式可视化界面。清晰地看到每一个词的“注意力”是如何分配给其他词的，直观地理解模型是如何“思考”和“关联”上下文的。非常详细，不是大概模拟，是精确模拟，细节拉满，可自由放大缩小，360度变换视角，每一步都有解释，复杂步数还有运行步骤。 AI爱好者一定要亲自体验一下，太震撼了！！

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沉浸式翻译

209,757 views • 9 months ago

卧槽，这个模型真的有点东西啊! 看完后就想问什么时候可以上手啊！ Odyssey AI实验室刚刚扔出一个真正让人眼前一亮的家伙：Starchild-1。这是全球第一个实时多模态世界模型。它不只是生成画面，还能同时生成真实世界的声音。视频里你能看到一个完整的场景：画面在动，声音同步响起，视觉和听觉完全融为一体，像真正活过来的世界模拟。以前的世界模型大多只能“看”世界，现在Starchild-1直接学会了“听”。这不仅仅是又一个视频生成工具，更大的意义是朝着通用世界模型又迈出的关键一步，真正理解并模拟物理世界的下一步。 Odyssey团队说，他们正在用这种新形式的多模态智能，重新定义AI对现实的认知。

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图书馆这种构造，想拍真的是只能靠胆量了，不过为了那么粉嫩的裸足拼了拍了一个6分钟的裸足，尽力了，最后拍的那个一分钟好像还被发现了

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jiojio资深爱好者

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幸亏七哥没出来，不然应该还是这个套路干倒叛徒、骗子、反革命。赚钱是伟大的，但是赚了钱不给七哥用，是可耻的，是必须要打倒的。

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CBL

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好像热度不是很高的样子哎，发个视频看看能不能涨一涨热度吧。之前拍这个片段拍了4次，前三次多少有点小错误或者失误。虽然这些试拍的片段没有加入到正片里面，但是单独看的话其实我觉得还是蛮色的，模特的脚的表现力不错，眼神也像是看垃圾一样的眼神，完全受不了！ #白袜 #女大学生 #脚底 #足控 #女S

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Pixverse V3.5 模型发布真的起飞了玩了好几天看一下测试结果现在 Pixverse V3.5 应该是第一档模型中速度最快的，Runway 唯一的优势也没了 V3.5 的 Turbo 模型一条视频只需要 10 秒以内，快的话 5、6 秒就可以生成！重要的是这个快速模型生成质量除了分辨率之外吊打 Runway 下面有详细的介绍：

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中国人做生意就是这样，先开的店铺生意好了，后面来的直接在隔壁开一家一模一样的，然后就是隔壁好几家店铺全是卖这个的……最后一起倒闭。😓😓

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myh

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Paul Graham 观察了创业者 20 年，得出一个反常识的结论。大众推崇的“远见者”模型完全是反的。起步阶段怀揣宏大的野心，往往是个糟糕的主意。比尔·盖茨起初想过主导软件市场几十年吗？他只是给一台只有几千个用户的机器写了 BASIC 解释器。马克·扎克伯格想过打造一个吸干全球网民时间的巨无霸吗？他一开始只是建了个网页，让哈佛本科生互相“窥探”。这两个人在起步时，压根不知道公司最终能发展到多大。他们唯一确定的是，眼下手里的东西有点意思。并且能跑通。野心越大，兑现需要的时间就越长。对未来的预判跨度越长，全盘出错的概率就越高。试图在未来锁定一个精确的点再倒推路径，最终大概率会走入死胡同。创业更好的模型是哥伦布。哥伦布没有精确的目的地坐标。他只有一个模糊的想法：“西方肯定有东西，我要往西航行。” 成就伟业的真实做法总是从小事动手。找一个切实有效、规模很小的切入点做起来。一旦机会出现，就果断向西进发。面对未知的未来，保持模糊的愿景比强求精确的规划更管用。

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墓碑科技

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【Manus季逸超：六个月后，基本每一家头部的应用公司都有做模型的能力】最近看了Manus联合创始人季逸超的访谈，很多人诟病 Manus 早期没有自己的模型、只是个套壳，但看完视频就会发现，Manus的逻辑是有道理的。一般的思维模式是先练模型（鸡），再顺便出个产品（蛋），这叫“沿途下蛋”。但这种方式是以模型为中心的，它的风险在于，蛋的形状取决于鸡能生出什么。模型能做到哪，产品才能做到哪，产品只能迁就技术。 Manus的路子是以产品为中心“借鸡生蛋”：早期直接用现成的模型。别管鸡是谁的，先让产品跑起来，看用户愿不愿意买单，找到PMF。等产品逻辑通了、用户量大了，发现现有的模型太贵、太慢、或者不够适配，再反过来去倒逼技术，优化出一种特定的模型。以Cursor为例，它一开始就是个代码编辑器，接入的是别人的接口。但等到它成为程序员的刚需后，为了追求极致的速度和更准的代码逻辑，它才跳出来做了自研模型。说到底是应用先于模型，需求定义底座。

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CAD大模型来啦！还记得 cursor 创业的时候说自己其实是搞 CAD 大模型的嘛？但是他们遇到的问题是全网 CAD 数据太少了，炼不出来好的模型。今天这个模型作者遇到了同样的问题，他使用了 OpenSCAD 数据集，但是质量太差，于是花了150刀使用AI辅助生成/修复数据，然后觉得太贵了，又用 Gemma3-12b 洗了2天，最后使用 Gemma3-1B 进行微调，得到了这个 CAD 大模型——k-1b 这个模型你只需输入想要什么，它就能生成 stl 格式的 3D模型，然后作者还写了个工具能转换为 OBJ 模型以及在 terminal 预览模型生成的怎么样模型地址：引擎地址：/github.com/ThomasVuNguyen/MakeMe

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karminski-牙医

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Qwen3-Next-80B-A3B 实测! 能跟头部模型对打吗? 直接说结论, 能完成我这个大象牙膏测试的一部分, 已经很厉害了, Python 杯子倒水那个测试表现也可圈可点. 来看测试中暴露出来的问题: 首先这个模型生成的样式特别多变, 可以看测试中生成的前端页面的样式和布局, 几乎每次都不一样. 所以实际使用中, 可能会存在稳定性的问题, 建议 prompt 中多做约束, 避免模型过度发挥. 不过这并不全是坏处, 如果拿这个大模型写文, 反而可能会超常发挥, 每次写出来的东西都不一样, 不会呆板. 另外目前发现最大的问题是, 给到模型一大堆数据, 让模型整理一个网页, 结果模型偷懒了, 直接把代码和数据省略掉了, 这个应该还是 GPT-4 时代的问题 (24年上半年) 出现了. 这里猜测可能是高稀疏性专家混合模型或者多词元预测造成的问题, 这两个都会在生成中选择最经济的生成模式, 因此可能会倾向于生成"此处代码省略"这样的代码来替代原本要生成一大堆代码的场景. 召回倒是没太大问题, 鞭炮连锁爆炸那个测试, 虽然模型没有成功写出来, 但是最长的一次还是生成了1100行代码, 我仔细看了下, 基本都考虑到了我 prompt 中要求的逻辑, 只不过实现的代码有 bug 跑不起来而已. 综合来讲, 我觉得这应该是 100B 以内的模型无敌手了, 考虑到定位可能是个新的技术试验模型, 所以期待千问推出更大规模 (例如400B-A15B) 的模型, 带来更好的性能. 测试 prompt: #Qwen3Next #大模型竞技场 #Qwen3

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karminski-牙医

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我们制作了一个大模型横评网站，基于真实用户反馈给大模型排名。大家可以在上面免费使用各种大模型，一起找出各个门类下的最强大模型！林哥的大模型野榜传送门：欢迎大家狠狠白嫖，咱们一起找出那个最强大模型！大家也可以进群交流！添加公众号【林亦LYi】，发送“入群”上车！ AI#DEA大赛传送门：大赛不追求参赛作品有啥用，主打一个乐！有任何好玩的项目，都欢迎来官网报名！后面我们会在深圳举办决赛，咱们一起选出最好玩的 AI 项目！线下见！

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林亦LYi

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单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

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尼玛，还有人说我拿别人图的，说我打模拟仓的我操，模拟仓进的了合约分析吗？劳资打飞机都不可能打模拟仓，擦... 要不是大饼上个月破位100700，劳资一天也不会输，操...

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Cursor 推出炼蛊模式！一口气能开8个代理！给大家带来 Cursor 2.0 更新内容！这个分量的确够得上一个大版本更新。首先，推出了炼蛊模式，你最多可以开8个 Agent 并行运行同一个任务，然后矬子里面拔大个，选你觉得AI生成的最好的结果。其次，cursor 早就传出内部在炼大模型，终于推出了！目前宣传点是生成速度，这个我一会儿会单独放出这个模型的评测视频！然后！可以在Cursor里面直接打开浏览器了！这叫一个真套娃了，本身就是 Electron，又套个 chromium。跑题了，这个最大的作用其实是为大模型进行视觉设计或debug铺平道路。是个非常不错的功能。就是不知道大家内存抗不扛得住。还有！现在支持语音输入了，终于可以真的当老板了用嘴命令它干活了。剩下就是一些小改进了，包括可以在一个chat里面看多个文件的修改啦，其实跟github的合并pr的模式差不多。命令可以运行在安全沙箱，再也不用担心输入了个波浪线，大模型灭门事件了。团队配置集中管理啦，可以在后代运行多个 plan mode，玩田忌赛马等等等等。总之，请确保你的订阅套餐够烧

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karminski-牙医

21,719 views • 8 months ago