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Ana Sayfaya Dön

【Bitch Minute·一分钟高潮挑战】 ⚠️仅限女性⚠️ 参与方式:自行观看视频进行自慰 要求: ❶全程佩戴耳机音量放大,建议处于暴露、发情、排卵期等特殊时间内进行 ❷建议养成条件反射重复训练 ❸高潮后留言【打卡】并转发 ❹可私信大叔分享感受 ❺未成年🔞禁止参加此挑战

824,415 görüntüleme • 2 yıl önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

#刘先生催眠 #潜意识探索 #催眠实验 #催眠训练 #催眠音频 #催眠视频 #感受性训练 #自我探索 #Sub 📌置顶|🧪实验👥群🎧体验💿音频购买 改变, 并非失去自己。 而是你愿意停下来, 把注意力放回自我, 聆听那些长期逃避,忽视的部分。 🧪 1️⃣ 催眠实验招募 目前长期开放三个方向: 01:3日「寄生兽」实验训练 训练专注、想象、状态切换与潜意识感受。 02:3日「肌肉雄兽」实验训练 探索身体力量、训练驱动力与自我认同。 03:7日「催眠私教·感受性」实验训练 围绕催眠认知、放松能力、意象体验、进入状态及个体议题进行训练。 🧠参与实验前,请先做好心理准备。 确认自己参与的实验编号再私信。 你可能会触碰到自己长期回避的欲望、依附、羞耻、恐惧、关系模式与自我认同。 它们并非被催眠制造。 只是那些一直被你藏在身体与潜意识里的部分, 终于有机会被你看见。 所有项目均为非医疗行为。 仅限成年人,全程自愿参与,可随时暂停或退出。 实验循环开放,并持续筛选。 👥 2️⃣ 非公开排队群 01🔔实验排队群 面向所有通过初步筛选、确认适合参与实验的人, 均可进入非公开排队群。 群内用于: • 等待实验排期 • 接收训练通知 • 确认参与时间 • 获取实验前准备事项 进入排队群不代表立即开始, 需根据项目、状态与时间依次安排。 02 🔔音频测试群 面向愿意认真提交反馈者 并配合后续调整的测试者 测试群有独立筛选要求 具体要求与群内规则 私信沟通确认 🎧 3️⃣ 公共体验音频 当前开放体验: 🧠视频催眠|《这不是禁欲》 体验后: • 在本帖评论区留下真实反馈 • 转发本帖 • 完成后私信发送截图 即可获取源声音频。 提交详细体验反馈者, 将优先进入后续测试音频的选择名单, 无需参加抽奖。 💿 4️⃣ 音频购买 催眠音频开放购买。 包含潜意识探索、放松引导、欲望觉察、感受性训练及不同主题的实验音频。 ============================ 📩私信关键词+目的说明: 【实验】获取报名条件与筛选流程 【入群】获取入群不同条件 【音频】获取可购买音频与具体说明 你来到这里, 可以只是好奇。 但真正进入实验以后, 你需要准备好看见—— 那个一直被你藏起来的自己。 🔔

刘先生的犬窝

14,172 görüntüleme • 26 gün önce

【伦敦警方禁基督教游行 双标争议升级】 ⚠️ 事件核心:伦敦警方禁止英国独立党组织的“与耶稣同行”游行,称恐引发当地穆斯林社区敌对反应,导致严重骚乱。 🚨 双标质疑:穆斯林类似街头活动获准进行,此举引发社会公平性质疑,或加剧宗教间紧张。 💥 潜在后果:禁令可能削弱言论自由,引发更大规模抗议,影响社区和谐与公共秩序。 🔍 详细分析 事件背景:英国独立党长期推动反移民议题,此次游行原计划在东伦敦塔村区举行,该区穆斯林人口占比高。警方此前已禁该党另一“大规模遣返之旅”活动,理由相同。禁令并非完全禁止游行,而是限制在特定区域进行,以防反示威引发冲突。 决策依据:警方评估显示,游行可能招致激烈反对,基于维护公共安全而下禁令。类似穆斯林活动通常为宗教仪式或和平集会,未被视为高风险,故获批准。此差异源于风险评估,而非偏袒。 社会影响:此案凸显英国多元文化管理挑战。禁令虽旨在避免暴力,但被批评为对某些群体让步,可能助长不满情绪。历史上,塔村区曾发生多起涉及极右团体与当地社区的摩擦事件,此次事件或进一步暴露言论边界与安全平衡难题。 未来展望:事件可能推动议会辩论警察权力界限,或促使社区对话以缓解分歧。若类似禁令增多,可能影响宗教表达自由,考验英国包容政策可持续性。

环球焦点 • 24小时

12,862 görüntüleme • 6 ay önce

Ling-3.0-flash :一个更适合实际工作的 AI 执行助手 过去一段时间,大模型的发展重点一直集中在能力提升上。模型能回答什么问题、能处理多复杂的任务,成为行业关注的焦点。但随着 AI 开始进入真实工作流程,用户对于模型的期待也在发生变化:除了能够提供高质量答案,更希望它能够稳定、高效地完成具体任务。 在日常工作中,真正消耗时间的往往不是复杂问题,而是大量重复性的处理工作。例如整理资料、分析数据、生成文档、处理代码、执行流程任务。这些事情需要投入大量精力,但其中有很多环节都可以通过 AI 进行优化。 Ling-3.0-flash 的定位正是在这一方向展开。它并不是单纯追求更大的模型规模,而是聚焦 Agent 工作流中的执行效率,帮助用户将明确的任务快速推进完成。官方介绍,该模型面向长程 Agent 工作流设计,重点提升响应速度、工具调用能力以及任务执行稳定性。 从实际体验来看,它最大的特点是能够很好地融入已有工作流程,让 AI 从一个问答工具变成一个真正参与任务执行的助手。 实测一:资料整理效率明显提升 第一个测试场景是长文档处理。 在实际工作中,经常会遇到需要快速阅读大量资料的情况,例如行业报告、会议记录、产品文档等。如果完全依靠人工整理,需要花费大量时间筛选重点、提取信息,再重新组织内容。 测试过程中,我将一批较长的资料交给 Ling-3.0-flash 处理,让它完成信息提取、重点归纳和结构化整理。 整个过程比较符合实际工作习惯。它能够快速抓取文档中的核心内容,并按照任务要求整理成更加清晰的结构。尤其是在面对大量相似信息时,它可以帮助用户减少重复阅读和手动整理的时间。 这类能力对于内容运营、产品分析、市场研究等岗位非常实用。很多时候,用户并不是需要 AI 替自己完成最终判断,而是希望它先完成信息整理,把大量基础工作处理好,让人可以把精力放在更重要的分析和决策上。 实测二:代码协作更加高效 第二个体验场景是代码辅助。 AI 编程已经成为大模型应用的重要方向,但真正影响开发效率的,不只是生成代码的速度,更重要的是能否持续参与开发过程。 在测试中,我让 Ling-3.0-flash 协助完成一个简单工具开发任务,包括生成基础代码、调整功能逻辑以及根据反馈进行优化。 我需要做一个AI 会议纪要整理助手,请帮我生成代码,把会议录音转文字或会议记录,自动生成:会议摘要、决策事项、待办任务、负责人、截止时间 首字耗时:337ms·完成耗时:68984ms·每秒 token 数:371 ,Ling-3.0-flash生成的会议纪要整理助手功能完整、专业美观,支持录音转文字、AI自动生成摘要/决策/待办任务,并支持导出和多种交互功能。 实际体验下来,它更适合成为开发过程中的协作助手。开发者可以先确定整体需求和功能方向,再让 AI 快速完成代码生成、修改和补充。这样一来,开发者不需要把大量时间花在重复编码和基础调整上,而可以更多关注产品逻辑和技术方案。 这种协作方式更接近真实开发场景。人负责判断方向,AI 负责提高执行效率。 实测三:批量任务处理展现执行优势 除了开发场景,批量信息处理也是 Ling-3.0-flash 比较适合的方向。 例如整理用户反馈、分析业务数据、处理文本分类等任务,通常具有数据量大、格式相对固定的特点。 在测试中,我模拟了用户反馈整理场景,让模型对大量文本进行分类,并提炼其中的主要问题。 从结果来看,它能够快速完成信息归类,并输出较为清晰的结构化结果。 这类任务的价值在于帮助用户减少大量机械操作。以前需要人工逐条查看和整理的信息,现在可以先由 AI 完成初步处理,再由人工进行确认和优化。 对于企业团队来说,这种能力可以应用在客服分析、市场调研、内部知识整理等多个环节。 速度和效率,是 Flash 模型的重要优势 随着 AI 应用逐渐深入业务流程,模型的效率同样成为重要指标。 很多实际任务并不需要每一次都进行复杂推理,而更需要快速响应和稳定执行。例如信息分类、内容整理、数据转换等工作,如果能够以更高效率完成,就能明显提升整体生产力。 Ling-3.0-flash 支持混合思考模式,可以根据任务复杂程度调整处理方式,在响应速度和任务能力之间进行平衡。 这种设计让它更适合高频使用场景。用户可以将更多日常任务交给 AI 处理,而不必担心流程效率受到影响。 从使用体验来看,它更像一个高效执行伙伴 经过几个场景测试后,Ling-3.0-flash 给我的整体感受是,它并不是单纯提升聊天体验,而是在帮助用户重新分配工作时间。 它可以处理大量信息整理工作,可以辅助开发过程,也可以参与自动化任务执行。 对于普通用户来说,它能够减少重复操作,提高工作效率。 对于开发者来说,它能够加快开发流程,降低基础工作的时间成本。 对于企业来说,它能够帮助更多业务流程实现自动化。 未来 AI 的价值,不只是回答问题,而是逐渐参与到真实工作流程中,帮助人完成更多具体任务。 Ling-3.0-flash 所体现的方向,就是让 AI 从一个提供答案的工具,进一步成为一个能够执行任务、提升效率的工作伙伴。 官推: 感兴趣可以自己试试 👉

冰糖雪梨

15,661 görüntüleme • 16 gün önce