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【Live2D Skin 彩蛋展示】百眼巨人 - 特訓中的威嚴之人 (CV:羊宫妃那) 「「威嚴尊貴之人欲成大事，不可羞於自我展示——」泳裝，是我特地為這場忍耐訓練準備的……光是穿上，就需要很大勇氣……」彩蛋 (L2D): 一.點放大鏡開關提示點二.特殊觸摸在前裝甲 (這、這也是修行的一環嗎？嗚……請您……驗證我的決心……///) 三.(彩蛋分區展示) 1.拿冰淇淋 2.晃動 3.拿起勺子 7.拍PP 4.挖一勺吃 5.再吃一勺 6.結束四. 8.穿上裙子 14跟15可以拖拉 9.發射魚雷 10.移除破衣 16.騎魚雷 11.晃動 12.改變姿勢 13.結束五. 17.進入L2D+視角模式 26.洗面奶 33.拖拉調整內衣寬度 18.上下晃動 28.結束 19.前後晃動 29.結束 20.騎上魚雷 27.拖動顯示隱藏魚雷 21.夾住晃動 30.停止 22.再次改變視角 23.晃動腳腳 24.舔冰棒 25.含冰棒 32.結束六. 34.左腳拍水... show more

AzurField 可露希 - 碧藍宇宙&泰拉世界

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Anya Rossi• Live Now

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【Live2D Skin 彩蛋展示】關島 -「女忍者的危險綜藝秀」 (CV:各務華梨) 「這裡是忍者關島，現在正潛入指揮官的房間──哇啊啊！？可、可惡，好不容易特製的衣裝竟然被卡住了…！？彩蛋 (Live2D): 1.特殊觸摸在前裝甲 2.點蜜桃可撕緊身衣有4階段，繼續點會恢復 3.點左邊啾開始拉繩 -再點次啾加速，再點二階段加速， 4.點右邊的啾打開卷軸 5.點左邊圖案改變姿勢 -點身體晃動 -再點一次加速晃動 -最後是停止 -點啾返回卷軸 6.點中間的圖示變身啾 -接下來一直點螢幕中間互動 -點啾返回卷軸 7.點右邊圖案改變姿勢 -點身體晃動 -再點一次停止 -點啾返回卷軸 8.點文字是關閉卷軸恢復初始如有遺漏歡迎補充，謝謝 #碧藍航線 #アズールレーン #AzurLane #벽람항로

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AzueField 可露希 - 碧藍宇宙&泰拉世界

14,056 views • 1 year ago

我是KOBE迷，以前常常看他在湖人隊飆分現在只能透過這個 AI 技術來懷念他這個段子真的蠻好笑的現在要結婚先要有銀子、房子、車子說真的這是給女孩保障沒錯，這挑戰也是蠻難的不說了先來聊點正經事了 Talus Labs 他們關心的不是 AI 會不會說話而是 AI 能不能自己跑流程、接任務、做決策、交付結果技術上，Talus 把 AI agent 當成一個會行動的單位不是一次性的請求回應每個 agent 有自己的狀態、目標、行為邏輯可以被丟進 Arena 裡實際運作再透過結果被評分、被獎勵、被淘汰鏈上負責規則、排名、結算 AI 負責行為與產兩邊分工很清楚這樣做的好處是 AI 不是展示能力是在真實約束下被訓練當行為開始有成本、有回饋、有結果 AI 的進化方式就會完全不一樣 Talus 這套技術路線更像是在幫未來的 AI 世界先寫好運作規則等到 AI agent 大量出現的時候這種架構的價值應該會比現在看起來大得多

我是KOBE迷，以前常常看他在湖人隊飆分現在只能透過這個 AI 技術來懷念他這個段子真的蠻好笑的現在要結婚先要有銀子、房子、車子說真的這是給女孩保障沒錯，這挑戰也是蠻難的不說了先來聊點正經事了 Talus Labs 他們關心的不是 AI 會不會說話而是 AI 能不能自己跑流程、接任務、做決策、交付結果技術上，Talus 把 AI agent 當成一個會行動的單位不是一次性的請求回應每個 agent 有自己的狀態、目標、行為邏輯可以被丟進 Arena 裡實際運作再透過結果被評分、被獎勵、被淘汰鏈上負責規則、排名、結算 AI 負責行為與產兩邊分工很清楚這樣做的好處是 AI 不是展示能力是在真實約束下被訓練當行為開始有成本、有回饋、有結果 AI 的進化方式就會完全不一樣 Talus 這套技術路線更像是在幫未來的 AI 世界先寫好運作規則等到 AI agent 大量出現的時候這種架構的價值應該會比現在看起來大得多

小美哥🕊️｜🐬TermMax

61,728 views • 9 months ago

又找到一個買電動車的理由了話說你喜歡被叫爸爸嗎 Inference Labs ，讓 AI 也能做到信任最小化在 Web3 世界裡，有一句話我一直記得不要信任任何人，驗證一切這套邏輯讓區塊鏈可以在沒有中心管理者的情況下運作但一旦 AI 進來，這個原則就開始被打破了現在大多數 AI 系統其實都需要你「先相信它」你要相信模型沒被動過、推理過程沒被修改、節點沒有作惡這種假設在 Web2 或許還行但放在 Web3 就顯得非常不自然甚至有點危險 Inference Network 做的事情就是把 AI 拉回 Web3 熟悉的軌道信任最小化它不要求你信任節點、不要求你信任模型提供者甚至不要求你信任執行環境你只需要驗證一個東西就是推理證明是否成立對我來說，這一點非常關鍵因為一旦 AI 的結果可以被獨立驗證信任就不再綁在某個角色身上是綁在數學和規則上這跟我們現在驗證交易、驗證區塊、驗證合約的方式其實是一樣的站在普通使用者角度我不想每天擔心哪個節點會不會作弊也不想研究哪個模型比較誠實我只想知道這個結果是不是照規則算出來的 Inference Network 提供的就是這樣一個簡單、直覺的答案這也讓我意識到一件事 AI 要真正進入 Web3 靠的不是更強的模型是更低的信任成本只要每個結果都能被驗證整個系統就能自然地運作下去我覺得 Inference Network 是把 Web3 最核心的「信任最小化」精神，真正帶進了 AI 世界這也是我覺得它價值很高的地方

又找到一個買電動車的理由了話說你喜歡被叫爸爸嗎 Inference Labs ，讓 AI 也能做到信任最小化在 Web3 世界裡，有一句話我一直記得不要信任任何人，驗證一切這套邏輯讓區塊鏈可以在沒有中心管理者的情況下運作但一旦 AI 進來，這個原則就開始被打破了現在大多數 AI 系統其實都需要你「先相信它」你要相信模型沒被動過、推理過程沒被修改、節點沒有作惡這種假設在 Web2 或許還行但放在 Web3 就顯得非常不自然甚至有點危險 Inference Network 做的事情就是把 AI 拉回 Web3 熟悉的軌道信任最小化它不要求你信任節點、不要求你信任模型提供者甚至不要求你信任執行環境你只需要驗證一個東西就是推理證明是否成立對我來說，這一點非常關鍵因為一旦 AI 的結果可以被獨立驗證信任就不再綁在某個角色身上是綁在數學和規則上這跟我們現在驗證交易、驗證區塊、驗證合約的方式其實是一樣的站在普通使用者角度我不想每天擔心哪個節點會不會作弊也不想研究哪個模型比較誠實我只想知道這個結果是不是照規則算出來的 Inference Network 提供的就是這樣一個簡單、直覺的答案這也讓我意識到一件事 AI 要真正進入 Web3 靠的不是更強的模型是更低的信任成本只要每個結果都能被驗證整個系統就能自然地運作下去我覺得 Inference Network 是把 Web3 最核心的「信任最小化」精神，真正帶進了 AI 世界這也是我覺得它價值很高的地方

小美哥🕊️

348,784 views • 9 months ago

Thank You Crypto ! 今天生日🎂 想來聊聊自2022入圈的心得還記得當初我什麼都不懂, 自己研究什麼是區塊鏈 NFT那時候正熱, 什麼Demi-human, 羊駝, 鱷魚我都有永遠記得在 Opensea上一直買不到 CryptoPaul幣圈保羅🦉 的貓頭鷹, 狂點到最後終於買到了 🦉 還填表拿到了 Bitman 的NFT白單, 我可是 OG群友也跟 Dream 夢一起mint Yolo Cat 白 (沒逃頂的) 其中最讓我開心的就是我是猴地 The otherside 我是第一個砸的人嘿嘿那時候還跟別人借Ape, 提前approve然後掛賣9.9E 那是個美好的年代, 幾乎都有take profit 很幸運在 FTX, Luna 都沒有受傷那個週期結束後也在台北開了一間咖啡店 ☕️ 2023 當比特幣沒人要的時候, 我還是持續待在幣圈唯一熱點就是 friendtech FT , 後來我發現了 Moca Network , 當時很努力拿了兩個白單我也默默撿了一堆便宜的 $ETH 跟NFT 🤫 接下來的事情就是這個周期牛市啟動了先從跟 @BTCindy_eth 一起搞一魚多吃的各大項目 Blast 啊, 再質押啊 , 存錢啊接著鏈上開始各種活躍, 迷因幣, BTCfi (NFT呢?!）我對於迷因幣合約不在行, 所以吃不太到爆擊, 但是我賺我能把握的領域跟別人比也許不算什麼但 usualmoney YT 的 17x 爆擊真的是這輪最大的！這輪的收益主要就是嘴嚕跟理財還有幣安Alpha了之後突然哪根筋不對, 覺得差不多了就開始看房子🏠 陸續看了半年就決定買, 也是運氣好出在33-34的時候但年初貸款真的很難貸, 2.55% 真的還是偏硬.... 影片就是目前剛裝潢好的開箱, 可以更好但我很喜歡也算是解鎖人生新的體驗了！可以問我裝潢心得哈把獲利轉換成Web2的東西對自己跟家人還有愛人好一點, 是非常值得的, 你就會更有動力繼續麻牛市結束了嗎？我不知道, 但必須要繼續待在 Web3 只有在這裡活下來你才能接著下一個 Hype的Project 把握從你認知的領域賺錢我還是懷念著最初 NFT的那個好時光啊.... Build 社區！也祝福大家2026能跟我一起麻！！！！

Thank You Crypto ! 今天生日🎂 想來聊聊自2022入圈的心得還記得當初我什麼都不懂, 自己研究什麼是區塊鏈 NFT那時候正熱, 什麼Demi-human, 羊駝, 鱷魚我都有永遠記得在 Opensea上一直買不到 CryptoPaul幣圈保羅🦉 的貓頭鷹, 狂點到最後終於買到了 🦉 還填表拿到了 Bitman 的NFT白單, 我可是 OG群友也跟 Dream 夢一起mint Yolo Cat 白 (沒逃頂的) 其中最讓我開心的就是我是猴地 The otherside 我是第一個砸的人嘿嘿那時候還跟別人借Ape, 提前approve然後掛賣9.9E 那是個美好的年代, 幾乎都有take profit 很幸運在 FTX, Luna 都沒有受傷那個週期結束後也在台北開了一間咖啡店 ☕️ 2023 當比特幣沒人要的時候, 我還是持續待在幣圈唯一熱點就是 friendtech FT , 後來我發現了 Moca Network , 當時很努力拿了兩個白單我也默默撿了一堆便宜的 $ETH 跟NFT 🤫 接下來的事情就是這個周期牛市啟動了先從跟 @BTCindy_eth 一起搞一魚多吃的各大項目 Blast 啊, 再質押啊 , 存錢啊接著鏈上開始各種活躍, 迷因幣, BTCfi (NFT呢?!）我對於迷因幣合約不在行, 所以吃不太到爆擊, 但是我賺我能把握的領域跟別人比也許不算什麼但 usualmoney YT 的 17x 爆擊真的是這輪最大的！這輪的收益主要就是嘴嚕跟理財還有幣安Alpha了之後突然哪根筋不對, 覺得差不多了就開始看房子🏠 陸續看了半年就決定買, 也是運氣好出在33-34的時候但年初貸款真的很難貸, 2.55% 真的還是偏硬.... 影片就是目前剛裝潢好的開箱, 可以更好但我很喜歡也算是解鎖人生新的體驗了！可以問我裝潢心得哈把獲利轉換成Web2的東西對自己跟家人還有愛人好一點, 是非常值得的, 你就會更有動力繼續麻牛市結束了嗎？我不知道, 但必須要繼續待在 Web3 只有在這裡活下來你才能接著下一個 Hype的Project 把握從你認知的領域賺錢我還是懷念著最初 NFT的那個好時光啊.... Build 社區！也祝福大家2026能跟我一起麻！！！！

Bruce.moca 布魯斯

15,559 views • 10 months ago

2024.03.02 삼안동 팬싸인회 這次很多話想說跟分享，之後會把回歸跟簽售全部打成圖文紀錄～ / 謝謝孫彩🥺🫶🏻 我生命中獨一無二的青春熱血歲月這次隔了快一年才見到～不知道還能跑多久💪🏻 所以努力把握每次能見面的時刻🙌🏻 星期四的時候Ment音放孫彩一出來時候我就很興奮晃動揮手🍭~ 但因為是全搖滾區，我很矮😂 所以只能靠顛腳偶爾從夾縫露出XD 沒想到有一個剎那孫彩剛好有看到啊啊啊啊!!!!孫彩就微笑也和我揮手嗚嗚嗚(;´༎ຶД༎ຶ`)/(當下前面真的蠻多人的有點小距離~我想說她應該只是看到有人跟她揮手哈哈哈哈) 結果⋯!!!乾乾乾乾!!!! 簽售時候孫彩一看到我就說你是不是有來音放!!!! 真的救命🆘!!!!!對啊啊啊是我啦!!!! 我們彼此看到了啦(尖叫接下來更心臟痛😵‍💫😵‍💫😵‍💫 我想我一輩子不只坑底就直接躺到下地獄也會躺在孫彩坑底💀!!!! 她就說問我臉怎麼瘦了(擔心的臉... 那表情現場這麼近看我真的要直接死掉☠️..... 影片看到就夠OMG 當下在眼前真的啊啊啊內心崩塌!!!!! 對不起我會好好照顧身體(´Д` ) 乖乖喝水吃飯努力不挑食的嗚嗚嗚現場我因為接二連三爆擊我只回答得出太累...超爛😵😂 孫彩後來就開始寫字要給我(因為我韓文本來就不好，倒著看更吃力🫨 當下就安靜等她寫，但經紀人已經開始要趕我了，所以趕快接著問了孫彩我的人生夢想😳能不能戳一下她的酒窩~ 孫彩在寫字就抬頭看了我說好~! 我內心再度奔騰手抖的戳了一下趕快收回然後對上她眼睛笑到皺鼻(當下心情Be Like-😳🥺😵‍💫😵🫨😭)然後趕快說謝謝孫彩嗚嗚🫶🏻🫶🏻💓💓 看她還在寫字，我就接著說一起拍照~順利拍完~就站起來跟她說掰掰嗚嗚嗚結果孫彩又露出殺死人的溶化表情比愛心我真的@#*&$#@$*一度當機忘記先拿本子😂她就幫我拿給下一個成員嗚嗚嗚嗚😭😭😭結束後回去看到本子又是一陣爆擊嗚嗚嗚，2024充電完畢會繼續努力💪🏻 #咕嚕兩次活動 #TWICE #트와이스 #CHAEYOUNG #채영 #チェヨン #채영버블 #딸기버

2024.03.02 삼안동 팬싸인회 這次很多話想說跟分享，之後會把回歸跟簽售全部打成圖文紀錄～ / 謝謝孫彩🥺🫶🏻 我生命中獨一無二的青春熱血歲月這次隔了快一年才見到～不知道還能跑多久💪🏻 所以努力把握每次能見面的時刻🙌🏻 星期四的時候Ment音放孫彩一出來時候我就很興奮晃動揮手🍭~ 但因為是全搖滾區，我很矮😂 所以只能靠顛腳偶爾從夾縫露出XD 沒想到有一個剎那孫彩剛好有看到啊啊啊啊!!!!孫彩就微笑也和我揮手嗚嗚嗚(;´༎ຶД༎ຶ`)/(當下前面真的蠻多人的有點小距離~我想說她應該只是看到有人跟她揮手哈哈哈哈) 結果⋯!!!乾乾乾乾!!!! 簽售時候孫彩一看到我就說你是不是有來音放!!!! 真的救命🆘!!!!!對啊啊啊是我啦!!!! 我們彼此看到了啦(尖叫接下來更心臟痛😵‍💫😵‍💫😵‍💫 我想我一輩子不只坑底就直接躺到下地獄也會躺在孫彩坑底💀!!!! 她就說問我臉怎麼瘦了(擔心的臉... 那表情現場這麼近看我真的要直接死掉☠️..... 影片看到就夠OMG 當下在眼前真的啊啊啊內心崩塌!!!!! 對不起我會好好照顧身體(´Д` ) 乖乖喝水吃飯努力不挑食的嗚嗚嗚現場我因為接二連三爆擊我只回答得出太累...超爛😵😂 孫彩後來就開始寫字要給我(因為我韓文本來就不好，倒著看更吃力🫨 當下就安靜等她寫，但經紀人已經開始要趕我了，所以趕快接著問了孫彩我的人生夢想😳能不能戳一下她的酒窩~ 孫彩在寫字就抬頭看了我說好~! 我內心再度奔騰手抖的戳了一下趕快收回然後對上她眼睛笑到皺鼻(當下心情Be Like-😳🥺😵‍💫😵🫨😭)然後趕快說謝謝孫彩嗚嗚🫶🏻🫶🏻💓💓 看她還在寫字，我就接著說一起拍照~順利拍完~就站起來跟她說掰掰嗚嗚嗚結果孫彩又露出殺死人的溶化表情比愛心我真的@#&$#@$一度當機忘記先拿本子😂她就幫我拿給下一個成員嗚嗚嗚嗚😭😭😭結束後回去看到本子又是一陣爆擊嗚嗚嗚，2024充電完畢會繼續努力💪🏻 #咕嚕兩次活動 #TWICE #트와이스 #CHAEYOUNG #채영 #チェヨン #채영버블 #딸기버

Gru구루 리틀 아인슈타인👨🏼‍🔬

105,359 views • 2 years ago

想打仗嗎？先用雷達鎖定對方戰機。昨天，就在沖繩東南海域上空，發生了極其危險的一幕。中共航母「遼寧號」上起飛的戰鬥機，對日本自衛隊的戰機，進行了間歇性的雷達照射。什麼是雷達照射？就是把對方當成攻擊目標，用火控雷達鎖定。下一步，就是發射飛彈。中共發言人怎麼說？他們反咬一口，說日本戰機「嚴重影響中方正常訓練」、「嚴重威脅飛行安全」。真是這樣嗎？我們來看地圖。中共的「遼寧號」航母戰鬥群，大搖大擺穿過宮古海峽，跑到日本家門口搞演習。這本身就是一種軍事挑釁。日本空自緊急升空攔截，這是標準作業程序。是誰，先在家門口舞刀弄槍？是誰，把手指放在了扳機上？高市首相的回應很明確：這是一種「超越安全飛行所需範圍的危險行為」。日本已經向中方提出最強烈抗議，要求絕不再犯。這不是普通的摩擦。這是中共極權體制，一次赤裸裸的戰爭邊緣試探。他們以為全世界都會像華爾街和達沃斯的精英一樣，對他們磕頭嗎？川普總統和MAGA運動已經證明，綏靖的時代結束了。面對威脅，只有冷靜且毅然地回應。

想打仗嗎？先用雷達鎖定對方戰機。昨天，就在沖繩東南海域上空，發生了極其危險的一幕。中共航母「遼寧號」上起飛的戰鬥機，對日本自衛隊的戰機，進行了間歇性的雷達照射。什麼是雷達照射？就是把對方當成攻擊目標，用火控雷達鎖定。下一步，就是發射飛彈。中共發言人怎麼說？他們反咬一口，說日本戰機「嚴重影響中方正常訓練」、「嚴重威脅飛行安全」。真是這樣嗎？我們來看地圖。中共的「遼寧號」航母戰鬥群，大搖大擺穿過宮古海峽，跑到日本家門口搞演習。這本身就是一種軍事挑釁。日本空自緊急升空攔截，這是標準作業程序。是誰，先在家門口舞刀弄槍？是誰，把手指放在了扳機上？高市首相的回應很明確：這是一種「超越安全飛行所需範圍的危險行為」。日本已經向中方提出最強烈抗議，要求絕不再犯。這不是普通的摩擦。這是中共極權體制，一次赤裸裸的戰爭邊緣試探。他們以為全世界都會像華爾街和達沃斯的精英一樣，對他們磕頭嗎？川普總統和MAGA運動已經證明，綏靖的時代結束了。面對威脅，只有冷靜且毅然地回應。

墓碑科技

262,320 views • 9 months ago

泰泰的軍隊生活🪖 本集開始需要準備衛生紙了嗎🥺😭 泰泰啊…受傷了就不要那麼拼了！那個最精銳訓練兵算什麼！！［ep10］BTS 泰亨哥為了目標絕不放棄的模樣（雖然腳底出了問題）在新兵訓練所裡，有一項叫做體能測驗。大概每兩週會進行一次體能測驗。測驗總共會進行三次，而第 3 次的成績會正式登錄到系統裡。以我自己來說，第 1 次測驗拿到了 2 級。伏地挺身和仰臥起坐因為我本來就有在運動，所以做起來相對容易，但問題出在跑步。測驗項目是 3 公里跑步，所以第 1 次我拿到 2 級，第 2 次則進步到 1 級。如果想拿到特級成績，必須在 12 分 30 秒內完成。而「最精銳訓練兵」的標準只需要達到 1 級以上，因此只要能在 13 分 20 秒內跑完就可以了。很多人都去挑戰，但大多數人都是在跑步這關被淘汰。而泰亨哥在第 1 次、第 2 次測驗時也一直都是 2 級。因為必須拿到 1 級，但體能似乎沒有完全跟上。當時泰亨哥跟我說：「我跳了 10 年的舞，本來以為自己的體能一定很好，結果發現好像沒有想像中那麼好，這讓我有點受到衝擊。」那時候泰亨哥的腳底剛好有狀況。他的腳底很痛，甚至有一次跑步跑到一半，因為疼痛而沒辦法繼續。但在最後一次測驗時，即使腳底還在痛，他最後還是成功跑進了 1 級標準。因為他當時曾經說過，每跑一步，腳底都會感受到疼痛。所以看到他在腳底受傷、疼痛的狀態下，依然堅持跑完全程的樣子，真的讓我印象非常深刻。

泰泰的軍隊生活🪖 本集開始需要準備衛生紙了嗎🥺😭 泰泰啊…受傷了就不要那麼拼了！那個最精銳訓練兵算什麼！！［ep10］BTS 泰亨哥為了目標絕不放棄的模樣（雖然腳底出了問題）在新兵訓練所裡，有一項叫做體能測驗。大概每兩週會進行一次體能測驗。測驗總共會進行三次，而第 3 次的成績會正式登錄到系統裡。以我自己來說，第 1 次測驗拿到了 2 級。伏地挺身和仰臥起坐因為我本來就有在運動，所以做起來相對容易，但問題出在跑步。測驗項目是 3 公里跑步，所以第 1 次我拿到 2 級，第 2 次則進步到 1 級。如果想拿到特級成績，必須在 12 分 30 秒內完成。而「最精銳訓練兵」的標準只需要達到 1 級以上，因此只要能在 13 分 20 秒內跑完就可以了。很多人都去挑戰，但大多數人都是在跑步這關被淘汰。而泰亨哥在第 1 次、第 2 次測驗時也一直都是 2 級。因為必須拿到 1 級，但體能似乎沒有完全跟上。當時泰亨哥跟我說：「我跳了 10 年的舞，本來以為自己的體能一定很好，結果發現好像沒有想像中那麼好，這讓我有點受到衝擊。」那時候泰亨哥的腳底剛好有狀況。他的腳底很痛，甚至有一次跑步跑到一半，因為疼痛而沒辦法繼續。但在最後一次測驗時，即使腳底還在痛，他最後還是成功跑進了 1 級標準。因為他當時曾經說過，每跑一步，腳底都會感受到疼痛。所以看到他在腳底受傷、疼痛的狀態下，依然堅持跑完全程的樣子，真的讓我印象非常深刻。

V Taiwan Team 🇹🇼

53,269 views • 4 months ago

花榭花會開你早洩我離開最後一天上班日拉先來個搞笑視評放鬆一下最近很多在 X 上認真 yapping 的人應該都有感演算法改得很突然流量一夕之間掉光明明每天都有在產內容卻被當成 bot 真的很挫折 Ferra 這次其實是直接正面回應這件事 Yapping v1 上線了目的很簡單不管平台怎麼改你為 Ferra 產出的內容都要被「記錄、被看見、被計算」現在的流程其實不複雜你照常在 X 發 Ferra 相關內容把錢包跟社群帳號連到 Ferra 再把貼文連結丟進 Ferra Feeds 點一下 Yap 不管是以前發的還是新發的內容都能送只要通過審核就會顯示在 Yappers 分頁你自己也能在「My Yaps」看到哪些內容已經被認可接下來 v2 還會加入 AI 評分不是只看你發多不多而是會看內容品質、頻率、互動之後還會有 Top Yappers 排行榜老實說這東西現在還在實驗階段可能會有 bug 但我覺得重點不是完不完美而是 Ferra 至少先站在創作者這一邊把努力不被浪費這件事補起來 X 的規則可以隨時改但如果你的內容價值能被跨平台記錄那就不會一夜歸零一起每日打卡一起YAP 使用我的連結

花榭花會開你早洩我離開最後一天上班日拉先來個搞笑視評放鬆一下最近很多在 X 上認真 yapping 的人應該都有感演算法改得很突然流量一夕之間掉光明明每天都有在產內容卻被當成 bot 真的很挫折 Ferra 這次其實是直接正面回應這件事 Yapping v1 上線了目的很簡單不管平台怎麼改你為 Ferra 產出的內容都要被「記錄、被看見、被計算」現在的流程其實不複雜你照常在 X 發 Ferra 相關內容把錢包跟社群帳號連到 Ferra 再把貼文連結丟進 Ferra Feeds 點一下 Yap 不管是以前發的還是新發的內容都能送只要通過審核就會顯示在 Yappers 分頁你自己也能在「My Yaps」看到哪些內容已經被認可接下來 v2 還會加入 AI 評分不是只看你發多不多而是會看內容品質、頻率、互動之後還會有 Top Yappers 排行榜老實說這東西現在還在實驗階段可能會有 bug 但我覺得重點不是完不完美而是 Ferra 至少先站在創作者這一邊把努力不被浪費這件事補起來 X 的規則可以隨時改但如果你的內容價值能被跨平台記錄那就不會一夜歸零一起每日打卡一起YAP 使用我的連結

小美哥🕊️∞ KIN MemeMax⚡️🐬TermMax

19,575 views • 8 months ago

最近發生太多事情，很久沒 po 文了。這兩天有空，又回頭用 AI 做了一個 RPG GAME，距離上次才四個月，沒想到模型進步這麼多，一樣花不到半天，就做出影片裡的這個遊戲，這質感已經達到我有點驚訝的地步了，對完全沒有美術背景的我來說很有成就感。比起現在看到一堆用Three JS做來的方塊感遊戲，我一直更喜歡像是八方旅人的那種 HD-2D 的質感。以前用 agent-sprite-forge 做素材，sprite sheet做出來的角色動畫偶爾還是有斷格感，這次改成用 GPT Image 2.5 生成素材，再用 Grok Build 的 img2video 製作動作，流暢度比我之前做的好很多，地圖則用 Three.js 搭地形與光影，再把動畫元素放進去。流暢度比我之前做的好很多，角色待機、走路、攻擊，連怪物、樹葉、火光和水面都像是真的動了起來，站著不動時，也有「活在場景裡」的感覺。整個遊戲都由 AI 開發，我只負責提想法、試玩和回饋，沒有手寫程式、修圖或手調動畫，也沒用 Unity、Godot 這類現成遊戲引擎，連遊戲全部的配樂也是直接讓AI去使用 Google Lyria 幫我做的 (音樂我覺得配的超好)。製作流程也整理成了 Skill，照目前的做法，新增一個場景搭配故事，也只需要半小時。這次訂閱額度用量: 1. GPT Pro 200U 單週額度的 40% 2. Grok Build 100U 單週 50% 遊戲連結在留言，大家可以體驗看看，AI現在已經可以做到這樣的美術質感，之後有空的話再看看要不要把完整遊戲做完！

最近發生太多事情，很久沒 po 文了。這兩天有空，又回頭用 AI 做了一個 RPG GAME，距離上次才四個月，沒想到模型進步這麼多，一樣花不到半天，就做出影片裡的這個遊戲，這質感已經達到我有點驚訝的地步了，對完全沒有美術背景的我來說很有成就感。比起現在看到一堆用Three JS做來的方塊感遊戲，我一直更喜歡像是八方旅人的那種 HD-2D 的質感。以前用 agent-sprite-forge 做素材，sprite sheet做出來的角色動畫偶爾還是有斷格感，這次改成用 GPT Image 2.5 生成素材，再用 Grok Build 的 img2video 製作動作，流暢度比我之前做的好很多，地圖則用 Three.js 搭地形與光影，再把動畫元素放進去。流暢度比我之前做的好很多，角色待機、走路、攻擊，連怪物、樹葉、火光和水面都像是真的動了起來，站著不動時，也有「活在場景裡」的感覺。整個遊戲都由 AI 開發，我只負責提想法、試玩和回饋，沒有手寫程式、修圖或手調動畫，也沒用 Unity、Godot 這類現成遊戲引擎，連遊戲全部的配樂也是直接讓AI去使用 Google Lyria 幫我做的 (音樂我覺得配的超好)。製作流程也整理成了 Skill，照目前的做法，新增一個場景搭配故事，也只需要半小時。這次訂閱額度用量: 1. GPT Pro 200U 單週額度的 40% 2. Grok Build 100U 單週 50% 遊戲連結在留言，大家可以體驗看看，AI現在已經可以做到這樣的美術質感，之後有空的話再看看要不要把完整遊戲做完！

0xFunky

15,832 views • 17 days ago

📢 3 週年粉絲嘉年華｜周末場次行前公告大家好，我們是冒汗心跳的 RPG《棕色塵埃 2》！今天的平日場活動已順利結束，非常感謝各位店長即使在天氣不穩定的情況下，依然來到現場與我們共度這段珍貴時光。能夠見到各位店長的熱情支持，真的讓我們非常感動，也由衷感謝大家的陪伴！ 3 週年粉絲嘉年華的周末場次即將登場，也再次感謝各位店長的熱情期待與支持！為了讓各位店長能更順利地參與活動，請務必仔細閱讀以下行前重要提醒！ 📋 一、開發團隊見面會場次時間表（6/27、6/28 共 2 場） 🕐 第 1 場 12:20 登艦儀式＋ Royal Hi-Five｜角色亮相 & 擊掌會 12:50 夏日的怦然心動｜1v1 互動 - 米卡埃拉 / 葛蘭西特 / 盧班希亞 13:20 夏日的怦然心動｜1v1 互動 - 達麗安 / 莎赫拉查德 13:50 ⚠️ 警報！神秘團體登場！？ - 開發團隊見面會 15:20 舞台活動結束 🕓 第 2 場 16:20 登艦儀式＋ Royal Hi-Five｜角色亮相 & 擊掌會 16:50 夏日的怦然心動｜1v1 互動 - 米卡埃拉 / 葛蘭西特 / 盧班希亞 17:20 夏日的怦然心動｜1v1 互動 - 達麗安 / 莎赫拉查德 17:50 ⚠️ 警報！神秘團體登場！？ - 開發團隊見面會 19:20 舞台活動結束 🎟️ 二、簽名會抽獎規則本場次共開放 200 位入場玩家參與，皆持有入場序號。活動最後將由嘉賓親自從 200 組序號中抽出 10 名幸運得主。抽獎順序如下：第一輪：抽出 3 名第二輪：抽出 3 名第三輪：抽出 4 名中獎者請至舞台旁依序排隊，上台領取 3 位嘉賓親筆簽名板，並安排合照留念。未中獎的玩家無需繼續等候，歡迎自由前往體驗其他活動內容。 📌 請務必妥善保管您的入場序號，以便對獎！ 🌧️ 三、天候安全提醒近期天氣狀況較不穩定，若活動當天遇到降雨或天候不佳情形，請各位店長特別留意以下事項： ☂️ 建議攜帶雨具（雨傘或雨衣），以防突發降雨。 👟 請穿著防滑鞋款，避免地面濕滑時跌倒受傷。 🚶 排隊等候時，請注意周圍環境、保持安全距離，勿奔跑或推擠。 📱 如有活動異動或緊急通知，我們將第一時間透過官方社群平台公告，請隨時關注最新消息。各位店長的安全對我們而言是最重要的事，也請大家多加留意，照顧好自己！期待在郵輪上再次與各位店長相見，一起創造更多冒汗心跳的美好回憶！謝謝！💙

📢 3 週年粉絲嘉年華｜周末場次行前公告大家好，我們是冒汗心跳的 RPG《棕色塵埃 2》！今天的平日場活動已順利結束，非常感謝各位店長即使在天氣不穩定的情況下，依然來到現場與我們共度這段珍貴時光。能夠見到各位店長的熱情支持，真的讓我們非常感動，也由衷感謝大家的陪伴！ 3 週年粉絲嘉年華的周末場次即將登場，也再次感謝各位店長的熱情期待與支持！為了讓各位店長能更順利地參與活動，請務必仔細閱讀以下行前重要提醒！ 📋 一、開發團隊見面會場次時間表（6/27、6/28 共 2 場） 🕐 第 1 場 12:20 登艦儀式＋ Royal Hi-Five｜角色亮相 & 擊掌會 12:50 夏日的怦然心動｜1v1 互動 - 米卡埃拉 / 葛蘭西特 / 盧班希亞 13:20 夏日的怦然心動｜1v1 互動 - 達麗安 / 莎赫拉查德 13:50 ⚠️ 警報！神秘團體登場！？ - 開發團隊見面會 15:20 舞台活動結束 🕓 第 2 場 16:20 登艦儀式＋ Royal Hi-Five｜角色亮相 & 擊掌會 16:50 夏日的怦然心動｜1v1 互動 - 米卡埃拉 / 葛蘭西特 / 盧班希亞 17:20 夏日的怦然心動｜1v1 互動 - 達麗安 / 莎赫拉查德 17:50 ⚠️ 警報！神秘團體登場！？ - 開發團隊見面會 19:20 舞台活動結束 🎟️ 二、簽名會抽獎規則本場次共開放 200 位入場玩家參與，皆持有入場序號。活動最後將由嘉賓親自從 200 組序號中抽出 10 名幸運得主。抽獎順序如下：第一輪：抽出 3 名第二輪：抽出 3 名第三輪：抽出 4 名中獎者請至舞台旁依序排隊，上台領取 3 位嘉賓親筆簽名板，並安排合照留念。未中獎的玩家無需繼續等候，歡迎自由前往體驗其他活動內容。 📌 請務必妥善保管您的入場序號，以便對獎！ 🌧️ 三、天候安全提醒近期天氣狀況較不穩定，若活動當天遇到降雨或天候不佳情形，請各位店長特別留意以下事項： ☂️ 建議攜帶雨具（雨傘或雨衣），以防突發降雨。 👟 請穿著防滑鞋款，避免地面濕滑時跌倒受傷。 🚶 排隊等候時，請注意周圍環境、保持安全距離，勿奔跑或推擠。 📱 如有活動異動或緊急通知，我們將第一時間透過官方社群平台公告，請隨時關注最新消息。各位店長的安全對我們而言是最重要的事，也請大家多加留意，照顧好自己！期待在郵輪上再次與各位店長相見，一起創造更多冒汗心跳的美好回憶！謝謝！💙

棕色塵埃2

24,094 views • 3 months ago

時隔三年揭密特斯拉 AI 核武器：不只「端到端」，解密征服物理世界的「神經網路模擬器」距離上一次特斯拉舉行 AI Day 分享科技樹經過三年，一般猜測因為由於分享得太過仔細，導致於中國同行在相關技術上，突然打藥般地往前跨越一些，也或許是看了懂車帝的評測之後，馬誼郎覺得對手差太遠，只好再讓大家看一下特斯拉具體的做法。建議直接看影片會更為直觀台灣無法使用的輔助自動駕駛在國外已經是怎麼在上路了，請記得協助按讚分享。本次由特斯拉 AI 負責人 Ashok Elluswamy 登台，在頂尖的電腦視覺會議 International Conference of Computer Vision (ICCV) 上分享，這場演講的核心，不只是宣揚其數據護城河，而是揭示一個殘酷的事實：傳統「模組化」的自駕路徑正迎向根本性的天花板。 Elluswamy 拋出一個「微型電車難題」：車輛應駛過一個大水坑，還是冒險駛入對向車道？傳統程式碼會因「禁止駛入對向車道」的僵化規則而卡死。接著，他展示第二個場景：AI 如何區分「一群要過馬路的雞」（需要耐心等待）與「一群只是想待著的鵝」（可以倒車繞行）。「要將人類價值觀轉換成程式碼真的非常困難。」 Elluswamy 指出，這些充滿細微權衡與意圖判讀的情境，根本無法用客觀的程式碼精確定義。舊範式試圖用僵化的規則去模仿人類的直覺，註定失敗。特斯拉的答案是徹底拋棄這種分工，轉而採用單一大型神經網路，實現從「像素輸入」到「駕駛動作輸出」的端到端（End-to-End）決策。這個系統不再依賴工程師的規則，而是直接從海量的人類駕駛數據中，學習那些無法言傳的「價值偏好」。這是一場關於典範轉移的豪賭，賭注是未來所有機器人的作業系統。駕馭維度災難：從「數據瀑布」到「二階效應」的預判轉向端到端範式，意味著一場更艱鉅的挑戰：維度災難（Curse of Dimensionality）。Ashok Elluswamy 揭示的數字是殘酷的：特斯拉的系統必須在即時狀態下，將八個攝影機、30秒上下文、音訊、地圖與運動數據——總計高達二十億個輸入標記——壓縮到僅僅兩個輸出標記：轉向與加速。在如此極端的資訊壓縮過程中，模型極易產生「虛假的相關性」，錯把噪音當成訊號。這正是特斯拉車隊規模發揮槓桿作用的時刻。面對這「尼加拉瀑布般的數據」（Elluswamy 證實車隊每天能產生500年駕駛時長），特斯拉的解方不是盲目儲存，而是精煉。系統利用特定的觸發條件或小型神經網路，主動「挖掘」那些最稀有、最關鍵的邊緣案例（corner cases）。這些罕見情境（例如前方車輛的詭異動態、路面上的非典型障礙物）是訓練AI的最高價值養分，也是傳統模組化系統最容易崩潰的地方。用高品質的邊緣數據餵養端到端模型，其回報是驚人的預判能力。在一個展示影片中，前方車輛在高速公路上失控打滑。特斯拉的系統在極短時間內做出重煞決策。但關鍵不在煞車本身，而在於時機。系統並非在偵測到「碰撞風險」時才反應，而是在偵測到前車「即將失控」的瞬間就已啟動煞車。「它沒有等到車輛撞上護欄再彈回來...特斯拉就已經判斷出這輛車狀況不對，開始進行煞車。這是系統需要模擬的二階效應。」這種對二階效應的建模，是區分「反應式AI」與「預判式AI」的分水嶺。一個不夠聰明的系統，會等待碰撞發生、速度劇變後才緊急煞車，導致更危險的後果。而端到端AI透過學習海量的真實物理互動，理解到「某種特定的失控姿態」必然導致「撞擊護欄並反彈」，從而做出超越人類反應的主動安全決策。破解黑盒子：端到端系統的「可解讀性」端到端AI長期以來最大的罩門，在於其「黑盒子」特性。如果一個單一網路決定所有事，當它犯錯時，工程師該如何除錯？特斯拉的回應是：端到端不等於「無法觀測」。其策略是讓同一個模型承擔多重輔助任務（auxiliary tasks）。雖然模型最終的唯一目的是輸出控制指令，但在訓練過程中，工程師會「提示」它同時預測各種「可解讀的中間標記」（interpretable intermediate tokens），藉此打開黑盒子，窺探模型的「內心世界」。這就像在考核一個駕駛員時，除了看他是否能開到終點（控制任務），還會隨機提問他「剛才路過的交通標誌是什麼？」、「左側行人的意圖為何？」（輔助任務）。特斯拉展示的「生成式高斯潑濺（Generative Gaussian Splatting）」技術變體，便是一個強大的輔助工具。傳統高斯潑濺技術需要數十分鐘優化，且在車輛直線運動的有限視角下效果很差。而特斯拉的版本能在約220毫秒內，利用車輛的即時影像，快速生成高解析度的3D語意場景。這使得工程師能以3D視角，直觀地檢視AI是否正確理解「障礙物是安全的」還是「危險的」。甚至，模型還能生成自然語言，解釋自己「為何」在此時選擇減速或轉向。這些輔助任務就像鷹架，在模型建構階段提供支撐與可解讀性，確保AI的「認知」與物理現實保持一致。一旦模型訓練成熟，這些鷹架在即時駕駛中可以被簡化甚至關閉，只保留最高效的「像素到動作」路徑，確保系統擁有可預測的確定性延遲。終極試煉場：用「神經網路世界模擬器」發動閉環戰爭「評估是最後、也是最困難的挑戰。」 Ashok Elluswamy 坦言，即便擁有龐大的數據和可解讀的工具，端到端AI仍面臨最後一道關卡：評估。原因是「開迴路（open loop）」測試的侷限性。在開迴路中，模型只是觀看一段歷史影像並「預測」它會怎麼做，這就像在螢幕前玩模擬賽車。這種測試的成績可能非常漂亮，但「實際上路時可能表現就沒那麼好了」。因為在真實世界中，AI的每一個動作（例如輕微的轉向）都會反過來改變整個世界的後續狀態（例如引發後車的反應），產生連鎖反應。你無法在現實世界中反覆測試最危險的邊緣案例。那麼，該如何安全、高效地驗證AI在極端情況下的連鎖反應？特斯拉的答案，是其當前最核心的戰略武器：神經網路世界模擬器。這不是傳統意義上由工程師和美術師打造的電玩遊戲（如GTA）。特斯拉的模擬器本身，就是一個基於真實世界數據「學習」而來的生成式AI。它以車輛過去的「狀態與動作」配對為養分，學會「在特定動作下，世界（包含所有八個攝影機的畫面）會如何演變」。這個模擬器強大到令人畏懼：高度一致性：它可以同時生成八個攝影機、每秒高幀率的5K影像流，且所有畫面（例如鄰車的輪圈細節、遠處紅綠燈的變化）在跨攝影機視角下保持完美一致。可控性：這是關鍵。它不僅是播放影片，而是「以駕駛的動作為條件」來生成世界。當駕駛在模擬器中轉動方向盤，整個世界會即時、合理地反饋。對抗性生成：工程師可以在這個模擬器中「人工創造」新的危險。例如，調取一段過往的正常行車記錄，然後對模擬器下指令：「讓那輛原本直行的車，在特定時間點突然切入我的車道」。這個世界模擬器，讓特斯拉得以發動一場低成本、高效率的閉環（closed-loop）戰爭。他們不再需要冒著風險上路測試，而是可以在這個神經網路生成的「數位孿生世界」中，進行數百萬次高強度的強化學習與對抗性測試，最終目標是實現「超人般的表現」（superhuman performance）。終局：從Cyber Cab到Optimus，征服物理AI 當特斯拉展示其Robotaxi服務、展示車輛從工廠自動駕駛到客戶家中時，許多人以為這就是自駕的終局。但 Ashok Elluswamy 在 ICCV 的演講揭示，這一切只是序幕。 Cyber Cab（自動駕駛計程車）的目標是實現「比大眾運輸還便宜」的最低交通成本。這將創造巨大的現金流，但這筆錢的最終用途，並非停留在交通領域。「我們為自動駕駛開發的這套技術，也能完美應用在其他類型的機器人上。」 Ashok Elluswamy 在演講的最後，展示了這套「世界模擬器」同樣在Optimus（人形機器人）身上運作的畫面，這證實了特斯拉的真正野心：它所打造的，根本不是一個「自動駕駛系統」，而是一個可擴展的、通用的物理世界AI引擎。汽車，只是這個AI引擎的第一個載體。它擁有輪子，能在結構化的道路上移動，是收集物理世界互動數據（包含光影、天氣、人類行為）最理想、最低成本的工具。而人形機器人Optimus，則是這個引擎的下一個載體。特斯拉已經全力押注在機器人技術上。這場圍繞端到端典範與神經網路模擬器的豪賭，其目標遠非賣出更多的汽車，而是要成為第一個真正掌握通用物理AI的企業。自動駕駛的戰爭，只是這場更大戰役的第一個灘頭堡。

時隔三年揭密特斯拉 AI 核武器：不只「端到端」，解密征服物理世界的「神經網路模擬器」距離上一次特斯拉舉行 AI Day 分享科技樹經過三年，一般猜測因為由於分享得太過仔細，導致於中國同行在相關技術上，突然打藥般地往前跨越一些，也或許是看了懂車帝的評測之後，馬誼郎覺得對手差太遠，只好再讓大家看一下特斯拉具體的做法。建議直接看影片會更為直觀台灣無法使用的輔助自動駕駛在國外已經是怎麼在上路了，請記得協助按讚分享。本次由特斯拉 AI 負責人 Ashok Elluswamy 登台，在頂尖的電腦視覺會議 International Conference of Computer Vision (ICCV) 上分享，這場演講的核心，不只是宣揚其數據護城河，而是揭示一個殘酷的事實：傳統「模組化」的自駕路徑正迎向根本性的天花板。 Elluswamy 拋出一個「微型電車難題」：車輛應駛過一個大水坑，還是冒險駛入對向車道？傳統程式碼會因「禁止駛入對向車道」的僵化規則而卡死。接著，他展示第二個場景：AI 如何區分「一群要過馬路的雞」（需要耐心等待）與「一群只是想待著的鵝」（可以倒車繞行）。「要將人類價值觀轉換成程式碼真的非常困難。」 Elluswamy 指出，這些充滿細微權衡與意圖判讀的情境，根本無法用客觀的程式碼精確定義。舊範式試圖用僵化的規則去模仿人類的直覺，註定失敗。特斯拉的答案是徹底拋棄這種分工，轉而採用單一大型神經網路，實現從「像素輸入」到「駕駛動作輸出」的端到端（End-to-End）決策。這個系統不再依賴工程師的規則，而是直接從海量的人類駕駛數據中，學習那些無法言傳的「價值偏好」。這是一場關於典範轉移的豪賭，賭注是未來所有機器人的作業系統。駕馭維度災難：從「數據瀑布」到「二階效應」的預判轉向端到端範式，意味著一場更艱鉅的挑戰：維度災難（Curse of Dimensionality）。Ashok Elluswamy 揭示的數字是殘酷的：特斯拉的系統必須在即時狀態下，將八個攝影機、30秒上下文、音訊、地圖與運動數據——總計高達二十億個輸入標記——壓縮到僅僅兩個輸出標記：轉向與加速。在如此極端的資訊壓縮過程中，模型極易產生「虛假的相關性」，錯把噪音當成訊號。這正是特斯拉車隊規模發揮槓桿作用的時刻。面對這「尼加拉瀑布般的數據」（Elluswamy 證實車隊每天能產生500年駕駛時長），特斯拉的解方不是盲目儲存，而是精煉。系統利用特定的觸發條件或小型神經網路，主動「挖掘」那些最稀有、最關鍵的邊緣案例（corner cases）。這些罕見情境（例如前方車輛的詭異動態、路面上的非典型障礙物）是訓練AI的最高價值養分，也是傳統模組化系統最容易崩潰的地方。用高品質的邊緣數據餵養端到端模型，其回報是驚人的預判能力。在一個展示影片中，前方車輛在高速公路上失控打滑。特斯拉的系統在極短時間內做出重煞決策。但關鍵不在煞車本身，而在於時機。系統並非在偵測到「碰撞風險」時才反應，而是在偵測到前車「即將失控」的瞬間就已啟動煞車。「它沒有等到車輛撞上護欄再彈回來...特斯拉就已經判斷出這輛車狀況不對，開始進行煞車。這是系統需要模擬的二階效應。」這種對二階效應的建模，是區分「反應式AI」與「預判式AI」的分水嶺。一個不夠聰明的系統，會等待碰撞發生、速度劇變後才緊急煞車，導致更危險的後果。而端到端AI透過學習海量的真實物理互動，理解到「某種特定的失控姿態」必然導致「撞擊護欄並反彈」，從而做出超越人類反應的主動安全決策。破解黑盒子：端到端系統的「可解讀性」端到端AI長期以來最大的罩門，在於其「黑盒子」特性。如果一個單一網路決定所有事，當它犯錯時，工程師該如何除錯？特斯拉的回應是：端到端不等於「無法觀測」。其策略是讓同一個模型承擔多重輔助任務（auxiliary tasks）。雖然模型最終的唯一目的是輸出控制指令，但在訓練過程中，工程師會「提示」它同時預測各種「可解讀的中間標記」（interpretable intermediate tokens），藉此打開黑盒子，窺探模型的「內心世界」。這就像在考核一個駕駛員時，除了看他是否能開到終點（控制任務），還會隨機提問他「剛才路過的交通標誌是什麼？」、「左側行人的意圖為何？」（輔助任務）。特斯拉展示的「生成式高斯潑濺（Generative Gaussian Splatting）」技術變體，便是一個強大的輔助工具。傳統高斯潑濺技術需要數十分鐘優化，且在車輛直線運動的有限視角下效果很差。而特斯拉的版本能在約220毫秒內，利用車輛的即時影像，快速生成高解析度的3D語意場景。這使得工程師能以3D視角，直觀地檢視AI是否正確理解「障礙物是安全的」還是「危險的」。甚至，模型還能生成自然語言，解釋自己「為何」在此時選擇減速或轉向。這些輔助任務就像鷹架，在模型建構階段提供支撐與可解讀性，確保AI的「認知」與物理現實保持一致。一旦模型訓練成熟，這些鷹架在即時駕駛中可以被簡化甚至關閉，只保留最高效的「像素到動作」路徑，確保系統擁有可預測的確定性延遲。終極試煉場：用「神經網路世界模擬器」發動閉環戰爭「評估是最後、也是最困難的挑戰。」 Ashok Elluswamy 坦言，即便擁有龐大的數據和可解讀的工具，端到端AI仍面臨最後一道關卡：評估。原因是「開迴路（open loop）」測試的侷限性。在開迴路中，模型只是觀看一段歷史影像並「預測」它會怎麼做，這就像在螢幕前玩模擬賽車。這種測試的成績可能非常漂亮，但「實際上路時可能表現就沒那麼好了」。因為在真實世界中，AI的每一個動作（例如輕微的轉向）都會反過來改變整個世界的後續狀態（例如引發後車的反應），產生連鎖反應。你無法在現實世界中反覆測試最危險的邊緣案例。那麼，該如何安全、高效地驗證AI在極端情況下的連鎖反應？特斯拉的答案，是其當前最核心的戰略武器：神經網路世界模擬器。這不是傳統意義上由工程師和美術師打造的電玩遊戲（如GTA）。特斯拉的模擬器本身，就是一個基於真實世界數據「學習」而來的生成式AI。它以車輛過去的「狀態與動作」配對為養分，學會「在特定動作下，世界（包含所有八個攝影機的畫面）會如何演變」。這個模擬器強大到令人畏懼：高度一致性：它可以同時生成八個攝影機、每秒高幀率的5K影像流，且所有畫面（例如鄰車的輪圈細節、遠處紅綠燈的變化）在跨攝影機視角下保持完美一致。可控性：這是關鍵。它不僅是播放影片，而是「以駕駛的動作為條件」來生成世界。當駕駛在模擬器中轉動方向盤，整個世界會即時、合理地反饋。對抗性生成：工程師可以在這個模擬器中「人工創造」新的危險。例如，調取一段過往的正常行車記錄，然後對模擬器下指令：「讓那輛原本直行的車，在特定時間點突然切入我的車道」。這個世界模擬器，讓特斯拉得以發動一場低成本、高效率的閉環（closed-loop）戰爭。他們不再需要冒著風險上路測試，而是可以在這個神經網路生成的「數位孿生世界」中，進行數百萬次高強度的強化學習與對抗性測試，最終目標是實現「超人般的表現」（superhuman performance）。終局：從Cyber Cab到Optimus，征服物理AI 當特斯拉展示其Robotaxi服務、展示車輛從工廠自動駕駛到客戶家中時，許多人以為這就是自駕的終局。但 Ashok Elluswamy 在 ICCV 的演講揭示，這一切只是序幕。 Cyber Cab（自動駕駛計程車）的目標是實現「比大眾運輸還便宜」的最低交通成本。這將創造巨大的現金流，但這筆錢的最終用途，並非停留在交通領域。「我們為自動駕駛開發的這套技術，也能完美應用在其他類型的機器人上。」 Ashok Elluswamy 在演講的最後，展示了這套「世界模擬器」同樣在Optimus（人形機器人）身上運作的畫面，這證實了特斯拉的真正野心：它所打造的，根本不是一個「自動駕駛系統」，而是一個可擴展的、通用的物理世界AI引擎。汽車，只是這個AI引擎的第一個載體。它擁有輪子，能在結構化的道路上移動，是收集物理世界互動數據（包含光影、天氣、人類行為）最理想、最低成本的工具。而人形機器人Optimus，則是這個引擎的下一個載體。特斯拉已經全力押注在機器人技術上。這場圍繞端到端典範與神經網路模擬器的豪賭，其目標遠非賣出更多的汽車，而是要成為第一個真正掌握通用物理AI的企業。自動駕駛的戰爭，只是這場更大戰役的第一個灘頭堡。

fox hsiao

29,516 views • 11 months ago

我今天才用翻譯軟體把這支 Vlog 認真看完。看到他們抵達美國，在機場等行李時發生的這件事，我真的越看越生氣。一開始有位女士想跟他們拍照，Leah 只是很有禮貌地詢問：「可以等我們把行李都拿好、安頓好之後再拍嗎？」沒有拒絕。沒有擺架子。只是希望先讓他們把行李處理好。對方也理解、答應了，後來也有順利拍到照片。所以到底是哪裡有問題？結果一個根本不在這段對話裡的機場工作人員，卻突然介入，不只對 Leah 說「妳很跩／很高傲」，還故意大聲說什麼「都還沒紅就不給拍照」、拿其他藝人跟他們比較…… 甚至後來還直接開視訊，把手機鏡頭湊到 SB19 成員面前。看到這裡我真的很火大😡😡😡😡😡 我想說的甚至不是「因為我是 A’TIN，所以不准你這樣對 SB19」。而是不管今天站在你面前的是 SB19、任何一位藝人，甚至只是一個你完全不認識的普通人，都應該得到最基本的尊重。願意跟你合照，是對方的善意，不是義務。願意對著鏡頭揮手，是他們的親切，不代表你可以在未經同意的情況下，把鏡頭直接貼到別人臉上。更不代表當別人說「請稍等一下」的時候，你就有資格用言語羞辱、嘲諷，甚至拿「紅不紅、夠不夠有名」來衡量一個人值不值得被尊重。尊重一個人，從來不應該取決於他有多紅。而最讓我難過的是，Justin 說他們過去巡演去了那麼多地方，都沒有遇過這樣的事情，結果這一次在異鄉，讓他們感受到這種敵意與不尊重的，竟然還是自己的同胞。看到那裡真的又心疼又生氣。所以這件事情跟你是不是粉絲真的沒有關係。做人最基本的禮貌、尊重與界線感，本來就應該要有。他們是藝人，但在成為「SB19」之前，他們首先是五個值得被好好尊重的人。喜歡他們，請尊重他們。不喜歡他們，也請尊重他們。因為那不是粉絲才需要做到的事，那叫做基本教養！！！ #SB19 #RespectSB19 #ATIN 🎦🔗

我今天才用翻譯軟體把這支 Vlog 認真看完。看到他們抵達美國，在機場等行李時發生的這件事，我真的越看越生氣。一開始有位女士想跟他們拍照，Leah 只是很有禮貌地詢問：「可以等我們把行李都拿好、安頓好之後再拍嗎？」沒有拒絕。沒有擺架子。只是希望先讓他們把行李處理好。對方也理解、答應了，後來也有順利拍到照片。所以到底是哪裡有問題？結果一個根本不在這段對話裡的機場工作人員，卻突然介入，不只對 Leah 說「妳很跩／很高傲」，還故意大聲說什麼「都還沒紅就不給拍照」、拿其他藝人跟他們比較…… 甚至後來還直接開視訊，把手機鏡頭湊到 SB19 成員面前。看到這裡我真的很火大😡😡😡😡😡 我想說的甚至不是「因為我是 A’TIN，所以不准你這樣對 SB19」。而是不管今天站在你面前的是 SB19、任何一位藝人，甚至只是一個你完全不認識的普通人，都應該得到最基本的尊重。願意跟你合照，是對方的善意，不是義務。願意對著鏡頭揮手，是他們的親切，不代表你可以在未經同意的情況下，把鏡頭直接貼到別人臉上。更不代表當別人說「請稍等一下」的時候，你就有資格用言語羞辱、嘲諷，甚至拿「紅不紅、夠不夠有名」來衡量一個人值不值得被尊重。尊重一個人，從來不應該取決於他有多紅。而最讓我難過的是，Justin 說他們過去巡演去了那麼多地方，都沒有遇過這樣的事情，結果這一次在異鄉，讓他們感受到這種敵意與不尊重的，竟然還是自己的同胞。看到那裡真的又心疼又生氣。所以這件事情跟你是不是粉絲真的沒有關係。做人最基本的禮貌、尊重與界線感，本來就應該要有。他們是藝人，但在成為「SB19」之前，他們首先是五個值得被好好尊重的人。喜歡他們，請尊重他們。不喜歡他們，也請尊重他們。因為那不是粉絲才需要做到的事，那叫做基本教養！！！ #SB19 #RespectSB19 #ATIN 🎦🔗

CanCan

16,018 views • 1 month ago

南方澳快速退潮我看你們還在看，還是快離開吧… 日本311大地震、海嘯發生的時候，日本釜石小學的孩子們不等待大人的指令，自己做出判斷儘早去避難，也拉著老人家跟著他們行動，全校184名學生全數生還。採訪釜石小學的孩子們，問他們：「三月十一日那天，在學校所學到的事情中，最有用的是哪件事呢？」最多的答案就是「放學時的海嘯避難訓練」。另一間請戶小學全體師生獲救的關鍵是，平日做好訓練和準備。請戶小學距海岸約200公尺。311當日下午，一年級學童全都下課返家後，第一波高達10公尺的海嘯警報於15點30分響起時，早5分鐘以前已感知地震，學校教務主任緊急呼叫：「大家，往高處逃！」全校74名二年級到六年級的學童和10名教職員，跟隨其後，奔向距離1.5公里的大平山上。師生們魚貫地穿越大平山，狂奔了約2.5公里步下山後，在6號公路遇到一輛大卡車，全體獲救。「奇蹟的小學」之名就此不脛而走。避難訓練的重點有幾項： 1. 「地震發生」的警報器響起，這時並不是馬上逃跑，而是教導孩子「還在搖晃時蹲到地面上保護頭部。 2. 搖晃停止後，朝「較近的高處」避難，而非只是「遠離海岸」「由於海嘯會從河川逆流而上，因此即使遠離海邊也不能安心。前往距離近但高度高的地方避難是比較合適的。」對於老師的解說，教室中一片噓聲，孩子們大喊：「喂，這根本是陷阱題！」但孩子們的筆記上，卻確實寫下了「海嘯時比起逃得遠，不如爬得高」。 3. 製作「我們的安全地圖」孩子們依據不同地區集合，研究危險的地點和避難場所。這是為了讓孩子預先知道，不只自家周邊，去朋友家玩的時候也能知道該往哪裡避難。接著將「危險資訊」及「避難場所」寫在便利貼上，貼在全體學區的巨大地圖上。許多孩子回答：「因為經過實際的逃跑訓練，地震時身體就馬上動了起來」，或許可說是足以證明像這樣實踐型的訓練，在危急時刻能夠發揮強大的效果。

南方澳快速退潮我看你們還在看，還是快離開吧… 日本311大地震、海嘯發生的時候，日本釜石小學的孩子們不等待大人的指令，自己做出判斷儘早去避難，也拉著老人家跟著他們行動，全校184名學生全數生還。採訪釜石小學的孩子們，問他們：「三月十一日那天，在學校所學到的事情中，最有用的是哪件事呢？」最多的答案就是「放學時的海嘯避難訓練」。另一間請戶小學全體師生獲救的關鍵是，平日做好訓練和準備。請戶小學距海岸約200公尺。311當日下午，一年級學童全都下課返家後，第一波高達10公尺的海嘯警報於15點30分響起時，早5分鐘以前已感知地震，學校教務主任緊急呼叫：「大家，往高處逃！」全校74名二年級到六年級的學童和10名教職員，跟隨其後，奔向距離1.5公里的大平山上。師生們魚貫地穿越大平山，狂奔了約2.5公里步下山後，在6號公路遇到一輛大卡車，全體獲救。「奇蹟的小學」之名就此不脛而走。避難訓練的重點有幾項： 1. 「地震發生」的警報器響起，這時並不是馬上逃跑，而是教導孩子「還在搖晃時蹲到地面上保護頭部。 2. 搖晃停止後，朝「較近的高處」避難，而非只是「遠離海岸」「由於海嘯會從河川逆流而上，因此即使遠離海邊也不能安心。前往距離近但高度高的地方避難是比較合適的。」對於老師的解說，教室中一片噓聲，孩子們大喊：「喂，這根本是陷阱題！」但孩子們的筆記上，卻確實寫下了「海嘯時比起逃得遠，不如爬得高」。 3. 製作「我們的安全地圖」孩子們依據不同地區集合，研究危險的地點和避難場所。這是為了讓孩子預先知道，不只自家周邊，去朋友家玩的時候也能知道該往哪裡避難。接著將「危險資訊」及「避難場所」寫在便利貼上，貼在全體學區的巨大地圖上。許多孩子回答：「因為經過實際的逃跑訓練，地震時身體就馬上動了起來」，或許可說是足以證明像這樣實踐型的訓練，在危急時刻能夠發揮強大的效果。

杜承哲

218,198 views • 2 years ago

⚠️ 我在油管做了1091期節目，第一次被強制移除下架！還領了最嚴重的警告，說我騷擾張雪峰這個死人！涉案視頻片段如下，更確切來說是最後那個時間點，我說他「該死」！對於「死者為大」這個觀念，我是這樣看的：這本來應該是一種對死亡的節制，不是對惡的赦免。這句話如果被用來要求所有人一律閉嘴，不許追究，不許批評，不許清算，那它就從一種人情，變成了道德勒索。在中國文化裡，“死者為大”背後其實混了幾種東西：一種是喪葬倫理。人死之後，活人暫時收斂爭競，不在靈前失態，給家屬留一點面子與哀悼空間。這一層，我覺得可以理解。它有其文明性。但另一種，是把“人已經死了”直接變成“是非到此為止”。這就有問題了。因為一個人的死亡，並不會自動改寫他生前做過的事。壞事不會因為他斷氣了就變成好事。受害者的痛苦，也不會因為加害者死了就突然失效。所以真正該分開的是兩件事：「可以不在對方剛死時獵奇羞辱。」和「不能因此停止事實判斷與道德評價。」對普通人，尤其不是大奸大惡的人，我傾向於保留一點「死者為大」的節制。不是因為他們死了就神聖了，而是因為死亡本身已經是一個結束，活人沒必要靠踩屍取樂。但對壞人，尤其是：生前明確傷害過很多人；掌握權力而作惡；靠謊言、暴力、壓迫獲利；死後還可能被洗白、被神化、被拿來繼續壓人的，那就更不能濫用「死者為大」。因為這時候沉默的代價，不是體面一點而已。而是讓惡被重新包裝。很多社會最危險的地方就在這裡：對活著的受害者沒有多少體諒，對死掉的壞人卻忽然非常講文明、講厚道、講不要打擾亡者。這其實不是善良。這常常只是害怕面對真相。死者可以為大，但真相更大。如果一個壞人死了，最重要的不是還要不要罵他，而是能不能繼續準確地說出他做過什麼。只要基於事實，沒有造謠，沒有藉機羞辱無關家屬，那麼批評、清算、記錄、定性，都完全合理。甚至很多時候，正因為他死了，你更要說。因為死人最容易被神話，歷史最容易被改寫。 #張雪峰

⚠️ 我在油管做了1091期節目，第一次被強制移除下架！還領了最嚴重的警告，說我騷擾張雪峰這個死人！涉案視頻片段如下，更確切來說是最後那個時間點，我說他「該死」！對於「死者為大」這個觀念，我是這樣看的：這本來應該是一種對死亡的節制，不是對惡的赦免。這句話如果被用來要求所有人一律閉嘴，不許追究，不許批評，不許清算，那它就從一種人情，變成了道德勒索。在中國文化裡，“死者為大”背後其實混了幾種東西：一種是喪葬倫理。人死之後，活人暫時收斂爭競，不在靈前失態，給家屬留一點面子與哀悼空間。這一層，我覺得可以理解。它有其文明性。但另一種，是把“人已經死了”直接變成“是非到此為止”。這就有問題了。因為一個人的死亡，並不會自動改寫他生前做過的事。壞事不會因為他斷氣了就變成好事。受害者的痛苦，也不會因為加害者死了就突然失效。所以真正該分開的是兩件事：「可以不在對方剛死時獵奇羞辱。」和「不能因此停止事實判斷與道德評價。」對普通人，尤其不是大奸大惡的人，我傾向於保留一點「死者為大」的節制。不是因為他們死了就神聖了，而是因為死亡本身已經是一個結束，活人沒必要靠踩屍取樂。但對壞人，尤其是：生前明確傷害過很多人；掌握權力而作惡；靠謊言、暴力、壓迫獲利；死後還可能被洗白、被神化、被拿來繼續壓人的，那就更不能濫用「死者為大」。因為這時候沉默的代價，不是體面一點而已。而是讓惡被重新包裝。很多社會最危險的地方就在這裡：對活著的受害者沒有多少體諒，對死掉的壞人卻忽然非常講文明、講厚道、講不要打擾亡者。這其實不是善良。這常常只是害怕面對真相。死者可以為大，但真相更大。如果一個壞人死了，最重要的不是還要不要罵他，而是能不能繼續準確地說出他做過什麼。只要基於事實，沒有造謠，沒有藉機羞辱無關家屬，那麼批評、清算、記錄、定性，都完全合理。甚至很多時候，正因為他死了，你更要說。因為死人最容易被神話，歷史最容易被改寫。 #張雪峰

Bei.Jing

10,967 views • 6 months ago

前一陣子 Vito 和我提醒了關於AI危機這個話題，我最近一直查相關的資料，做出一些需要大家注意的地方。現在web2和web3每天都在AI話題上，AI的發展雖然帶來很多便利，但也可能會引發了不少安全、隱私和倫理方面的問題，這些都是息息相關。像是軍事化的AI（如影片），可能導致自動化武器失控，成為全球安全的威脅。而在日常生活中，AI被用來收集和分析大規模數據，讓我們的隱私幾乎無所遁形，甚至可能被政府或企業過度監控，讓自由受到壓迫。另外，像Deepfake這類技術也開始被濫用，假新聞、假證據越來越真實，社會信任度直線下降（我朋友接到一個姪子電話要借錢，結果求證就是AI假冒），而最令人擔心的是，未來如果真的出現超越人類智慧的超級AI，我們可能根本無法控制它，甚至會面臨它與人類利益衝突的威脅（馬斯克的擔憂）這些問題其實已經越來越嚴重，不只是技術層面的挑戰，還牽涉到法律、道德和社會結構，所以我們真的需要聯手制定規範和安全機制，確保AI的發展是造福人類，而不是給我們帶來無法收拾的危機。身在web3的我們是否也該重視這一塊？Web3的大人物們是不是要一起出點心力？我朋友 Vito 有一大串評估報告及相關資料都已經準備好，也「箭在弦上」了，期待各位Web3的大佬們和他聊聊，听听不吃亏，就怕沒听到😂😂 Vito 告訴我，我們所剩下的時間不到短短幾年了，如果現在不重視這個問題，就算你賺再多的錢，做再多的事到最後都是徒勞無功😱😱😱

前一陣子 Vito 和我提醒了關於AI危機這個話題，我最近一直查相關的資料，做出一些需要大家注意的地方。現在web2和web3每天都在AI話題上，AI的發展雖然帶來很多便利，但也可能會引發了不少安全、隱私和倫理方面的問題，這些都是息息相關。像是軍事化的AI（如影片），可能導致自動化武器失控，成為全球安全的威脅。而在日常生活中，AI被用來收集和分析大規模數據，讓我們的隱私幾乎無所遁形，甚至可能被政府或企業過度監控，讓自由受到壓迫。另外，像Deepfake這類技術也開始被濫用，假新聞、假證據越來越真實，社會信任度直線下降（我朋友接到一個姪子電話要借錢，結果求證就是AI假冒），而最令人擔心的是，未來如果真的出現超越人類智慧的超級AI，我們可能根本無法控制它，甚至會面臨它與人類利益衝突的威脅（馬斯克的擔憂）這些問題其實已經越來越嚴重，不只是技術層面的挑戰，還牽涉到法律、道德和社會結構，所以我們真的需要聯手制定規範和安全機制，確保AI的發展是造福人類，而不是給我們帶來無法收拾的危機。身在web3的我們是否也該重視這一塊？Web3的大人物們是不是要一起出點心力？我朋友 Vito 有一大串評估報告及相關資料都已經準備好，也「箭在弦上」了，期待各位Web3的大佬們和他聊聊，听听不吃亏，就怕沒听到😂😂 Vito 告訴我，我們所剩下的時間不到短短幾年了，如果現在不重視這個問題，就算你賺再多的錢，做再多的事到最後都是徒勞無功😱😱😱

Nancy

75,969 views • 1 year ago

抓張又俠，為何不可能在高速公路上動手在中共的體制內，要抓捕這個張又俠級別的實權人物，政治安全是第一位的。你去看看歷史上抓捕“四人幫”，或者是後來抓捕周永康、徐才厚、郭伯雄，哪一個不是在戒備森嚴的內部會議室，或者是在重兵把守的特定封閉場所裡“甕中捉鱉”？為什麼絕對不能在馬路上動手？第一，京藏高速那是北京最繁忙的高速公路之一，下午五點正是車流量極大的時候。在這種開放式的公共交通要道上逼停國家級領導人的車隊，動靜實在太大。無數個行車記錄儀和手機攝像頭隨時可能拍下這一幕，這還有什麼政治保密性可言？第二，張又俠身邊是有中央警衛局配備的貼身內衛的，如果雙方提前溝通好，則張又俠一定會知曉風聲，沒有提前溝通好，雙方在高速公路上發生激烈交火，那可就成了震驚世界的軍事政變現場了。這種極度不可控的風險，是任何一個策劃抓捕行動的最高決策者都不可能承受的。這篇“爆料”編造一個高速公路逼停的戲碼的原因很簡單，就是在刻意製造戲劇衝突，迎合大眾對權力鬥爭的獵奇心理。更重要的是，這篇推文的出現，是為了配合《華爾街日報》魏玲靈那篇文章的發佈。在情報界和新聞界，這有一種非常經典的心理戰術，叫做“循環印證”。中共內部的習派，把精心編造的劇本，分發給了兩條截然不同的渠道。一條是走高端路線的西方主流媒體，給華爾街日報“餵料”，讓他們用客觀中立的語氣寫出來，這叫定調子；另一條是走基層路線的海外中文網絡平台，讓所謂的“體制內神秘人”用第一人稱的視角，添油加醋地把細節補齊，這叫加佐料。

抓張又俠，為何不可能在高速公路上動手在中共的體制內，要抓捕這個張又俠級別的實權人物，政治安全是第一位的。你去看看歷史上抓捕“四人幫”，或者是後來抓捕周永康、徐才厚、郭伯雄，哪一個不是在戒備森嚴的內部會議室，或者是在重兵把守的特定封閉場所裡“甕中捉鱉”？為什麼絕對不能在馬路上動手？第一，京藏高速那是北京最繁忙的高速公路之一，下午五點正是車流量極大的時候。在這種開放式的公共交通要道上逼停國家級領導人的車隊，動靜實在太大。無數個行車記錄儀和手機攝像頭隨時可能拍下這一幕，這還有什麼政治保密性可言？第二，張又俠身邊是有中央警衛局配備的貼身內衛的，如果雙方提前溝通好，則張又俠一定會知曉風聲，沒有提前溝通好，雙方在高速公路上發生激烈交火，那可就成了震驚世界的軍事政變現場了。這種極度不可控的風險，是任何一個策劃抓捕行動的最高決策者都不可能承受的。這篇“爆料”編造一個高速公路逼停的戲碼的原因很簡單，就是在刻意製造戲劇衝突，迎合大眾對權力鬥爭的獵奇心理。更重要的是，這篇推文的出現，是為了配合《華爾街日報》魏玲靈那篇文章的發佈。在情報界和新聞界，這有一種非常經典的心理戰術，叫做“循環印證”。中共內部的習派，把精心編造的劇本，分發給了兩條截然不同的渠道。一條是走高端路線的西方主流媒體，給華爾街日報“餵料”，讓他們用客觀中立的語氣寫出來，這叫定調子；另一條是走基層路線的海外中文網絡平台，讓所謂的“體制內神秘人”用第一人稱的視角，添油加醋地把細節補齊，這叫加佐料。

江峰

34,453 views • 7 months ago

EP1裡最衝擊跟在我心上刻下什麼的是車內的這一幕…配樂跟鏡頭畫面在我看來搭配的天衣無縫…（因為太喜歡了所以想打下來記錄）從一開始的Key遮住Chan的眼，緩慢地帶入配樂，這裡的配樂選了Loving Caliber〈I Want You〉，這首歌的整體基調和歌詞都唱著一種我明知道我們很難走在一起，一定會有人受傷，但我就是想和你一起那我該怎麼做呢，直到最後這首歌也沒給出個答案，倒是唱出一種知道會受傷但還是釋然地放棄掙扎沉溺於對方（從最後反覆吟唱I want you.可以看出來）最可怕的莫過於是，仔細反覆看跟聽配樂搭起來，會發現Key親上去的瞬間開始導入歌詞的的是「我知道我們很難一起但我放棄不了」，加上Key主動地矇住Chan的眼睛，台詞上Key是在說Chan喜歡黑暗，但鏡頭畫面是否也透過矇眼和配樂，暗示了事實上ChanKey關係的一開始，就是不對等的（一人在明一人在暗，Key知道Chan對於他的意義，但Chan不曉得Key的來意），直到Chan再度問起Key的月亮紋身（配樂被短暫拉掉安靜了），可以明顯看到Key從前面主動挑逗的眼神，轉而透出一種有些受傷卻還是依戀不已的眼神，此時Key沒說任何話，倒是配樂突然的回歸代替她回答了「I Want You…」（Key自始自終的目標都是Chan，Suger baby的關係或許也是一種不得不的下下策，而Chan一直追問的紋身，其實答案就是她自己，這點也可以對應到ep1最後Key跟Chan的對話。）接下來說眼淚滴下來的瞬間真的太巧妙了…她被剪輯安排在反覆地兩次I Want You…有點哀戚感的Ooh聲後，Key落下淚來，此時原本的配樂Loving Caliber〈I Want You〉功成身退，對應Chan眼神擔憂地問出怎麼哭了，配樂轉成單純地撥動琴弦的聲音，還搭著ChanKey在車內的動作，直到Key丟下Chan開車門瞬間，配樂又從單純的琴弦轉成聽感上明顯有進程（進展前進感）的雙重（？）樂器聲，最後搭配著Key離去的高跟鞋聲，收在Chan不解的嘆息裡。上面這兩段在我看來都非常厲害地用將鏡頭跟配樂搭配相反著用。當Chan問Key，Key畫面台詞上沒回答但配樂幫忙回答了；當Key打開車門離開Chan看似有些落魄悲傷，明明畫面是分開沒有進展的，但配樂卻顯示了這場車內戲，很有可能就是讓一貫冷靜自持的Chan心弦被挑動的關鍵場次，從而帶出從一夜情的最開始Key單方面傾心，但這場後變成Chan也開始被Key帶起了情緒，從單向的吸引注意，變成雙向的互動與好奇。總之不知道別人是怎麼想的，但作為觀眾的我的感官在這場戲上除了親密的好看外，也被情緒和巧妙設計塞地滿滿地好像說了什麼但也沒真的說明白，留下了很深刻的印象🧐🤓 #MoonshadowSeriesEP1

EP1裡最衝擊跟在我心上刻下什麼的是車內的這一幕…配樂跟鏡頭畫面在我看來搭配的天衣無縫…（因為太喜歡了所以想打下來記錄）從一開始的Key遮住Chan的眼，緩慢地帶入配樂，這裡的配樂選了Loving Caliber〈I Want You〉，這首歌的整體基調和歌詞都唱著一種我明知道我們很難走在一起，一定會有人受傷，但我就是想和你一起那我該怎麼做呢，直到最後這首歌也沒給出個答案，倒是唱出一種知道會受傷但還是釋然地放棄掙扎沉溺於對方（從最後反覆吟唱I want you.可以看出來）最可怕的莫過於是，仔細反覆看跟聽配樂搭起來，會發現Key親上去的瞬間開始導入歌詞的的是「我知道我們很難一起但我放棄不了」，加上Key主動地矇住Chan的眼睛，台詞上Key是在說Chan喜歡黑暗，但鏡頭畫面是否也透過矇眼和配樂，暗示了事實上ChanKey關係的一開始，就是不對等的（一人在明一人在暗，Key知道Chan對於他的意義，但Chan不曉得Key的來意），直到Chan再度問起Key的月亮紋身（配樂被短暫拉掉安靜了），可以明顯看到Key從前面主動挑逗的眼神，轉而透出一種有些受傷卻還是依戀不已的眼神，此時Key沒說任何話，倒是配樂突然的回歸代替她回答了「I Want You…」（Key自始自終的目標都是Chan，Suger baby的關係或許也是一種不得不的下下策，而Chan一直追問的紋身，其實答案就是她自己，這點也可以對應到ep1最後Key跟Chan的對話。）接下來說眼淚滴下來的瞬間真的太巧妙了…她被剪輯安排在反覆地兩次I Want You…有點哀戚感的Ooh聲後，Key落下淚來，此時原本的配樂Loving Caliber〈I Want You〉功成身退，對應Chan眼神擔憂地問出怎麼哭了，配樂轉成單純地撥動琴弦的聲音，還搭著ChanKey在車內的動作，直到Key丟下Chan開車門瞬間，配樂又從單純的琴弦轉成聽感上明顯有進程（進展前進感）的雙重（？）樂器聲，最後搭配著Key離去的高跟鞋聲，收在Chan不解的嘆息裡。上面這兩段在我看來都非常厲害地用將鏡頭跟配樂搭配相反著用。當Chan問Key，Key畫面台詞上沒回答但配樂幫忙回答了；當Key打開車門離開Chan看似有些落魄悲傷，明明畫面是分開沒有進展的，但配樂卻顯示了這場車內戲，很有可能就是讓一貫冷靜自持的Chan心弦被挑動的關鍵場次，從而帶出從一夜情的最開始Key單方面傾心，但這場後變成Chan也開始被Key帶起了情緒，從單向的吸引注意，變成雙向的互動與好奇。總之不知道別人是怎麼想的，但作為觀眾的我的感官在這場戲上除了親密的好看外，也被情緒和巧妙設計塞地滿滿地好像說了什麼但也沒真的說明白，留下了很深刻的印象🧐🤓 #MoonshadowSeriesEP1

Rong

13,017 views • 1 month ago