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New work preview 人間足の便器足欲ツール foot desire tool This work uses encryption tools 请大家准备好加密播放器 #绳艺 #bondage #緊縛 #調教

Mr Better

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NSFW #绳艺 #bondage #緊縛 #調教

Anya Rossi• Live Now

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无意间打开了一个讲 90 年代前后老歌的视频，发现其中每一首都是从小学就开始出入“三室一厅”的我在卡拉 OK 里点唱过的 Beyond、周董是我一直循环播放的，如果算上非国语的话，也许可以加上 Eminem、MJ 和平成三大歌姬什么的我的音乐启蒙是小学时一个准备全家润的同学邀请去他家听理查·克莱德曼、Michael Jackson 和 Beyond，从此打开了新世界的大门庆幸自己在那个时代长大：听吴大维介绍华语音乐排行、黄金时段看日本动漫和 Cartoon Network、电视里播着 Discovery 和正大综艺、电影院里一刀没剪的铁达尼号、从凤凰卫视看新闻、综艺也有吴宗宪和蔡康永…… 那个时候虽然物质没有现在丰富、信息传播也没那么便利，可是精神生活确实是相对饱满的也许这就是我们这几代人总是在怀旧的原因吧 B 站原帖：

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これを売りたいらしいのです山木の愛器＆エンドースはソナーですがこちらは人から依頼を受け譲り受け、当初かなり痛んでいたものを山木が天塩にかけて？部品を変え、メンテンナンス、チューニングに時間をかけ復活させました山木的には楽器のことを考えこれを使わないとまた痛んでいってしまう、、、是非使って欲しいという気持ちから（もう我が家の倉庫は満タンで入らねーわ！by櫻子）大切に使ってくれる人に売りたいそうですスリンガーランド、相当昔のモノ＝ビンテージで多少壊れてた部品を山木が部品をあれこれ買って手間ひまかけていい音になるように調整してますタムホルダだけないって言ってたかな・・これあとで追記します欲しい方いらしたら是非どうぞ！写真撮って準備整ったらヤフオクのアカウントがあるからこれには出そうと思っていますがまずは・・・Xに載せちゃえ！でした。お値段的にはちょっと高いけど、、、気になった方、リプください。とはいえ、普通に楽器屋さんに並んでるより安いと思うよ！あ・・・楽器屋さんごめん😭 あ、でも楽器屋さんもさこれ仕入れ程度の値段なんだからマージン足して店頭出してもいいんじゃない？または、スタジオとかもねちな、あたし、古物商の免許あるからちゃんと売れる人よ）て、ことで是非！

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【“ケアマネ不足”背景に3つの要因】｜ ▼ケアマネジャーの主な仕事内容は？自宅で介護を受ける人の場合・ケアプラン作成 →介護が必要になった人が、具体的にどのような支援を利用するかという計画を作成・プランの実行 →デイサービスや訪問介護の事業者に連絡を取り、プランを実行に移してもらう・プランの経過確認 →自宅で介護を受けている場合、月に最低1回自宅を訪問。プラン通りに生活できているか、サービスに不満はないかなどを確認厚労省によると、要支援者・要介護者は年々増加傾向で約736万人(3月時点) →対してケアマネジャーは約18.3万人(2022年度) →ケアマネ不足でケアプランが作れず、介護サービスを受けられない人も ▼“ケアマネ不足”の理由は？国際医療福祉大学大学院石山麗子教授「人材の高齢化、精神的・物理的負担、“見合わない”報酬などがあげられる」「ケアマネジャーの主力の年齢層は50～60代。定年退職者に対し、新たにケアマネジャーになる人材が足りていない」 ①受験資格の難しさ受験資格の条件・介護福祉士や看護師など保健・医療・福祉に関する国家資格が必要・在籍期間が通算で5年以上(かつ実務900日以上)必要 →試験に合格してもケアマネとしての研修が必要 ②精神的・物理的負担原則、1人で利用者の自宅を訪問 →“見えない空間”に臨む認知症や精神疾患の人が増加傾向 →問題を抱える人や家族への対応に強い緊張感やストレスが伴う “シャドウワーク”と呼ばれる業務を越えた要望への対応も →部屋の片づけ・ゴミ出し・買い物・郵便や宅配の発送・受け取りなど「ケアマネには何を頼んでもいい」というような感じで言われると、それも物理的負担や精神的負担に ③“見合わない”報酬事業所によっては、給与体系が明確になっていない所も担当件数が増えても、シャドウワークをやっても給料が変わらず、やりがいを感じにくい ▼人材不足に必要な対策は… 国際医療福祉大学大学院石山麗子教授「ケアマネ不足にはたくさんの背景があり、どこかのボタンを押せば解消できるという状況ではない」「受験資格の間口を広げる、資格の5年更新をなくすなど、国も改善に動いているが、抜本的な不足解消は難しい」「利用者だけでなく、行政や医療関係の中にも“ケアマネは何でもしてくれる人”と思っている人もいる」「ケアマネは専門職であり、“何でもしてくれる人”ではないと意識を変えてほしい」

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鱼鱼小店上新啦！这次给大家带了关于“放置”和“自T”的专用道具——附着形足底挠痒道具！相较于开头常见的电动按摩器，咱家的新道具解决和完善了常见问题，也是专门用于tk的自动化道具。痛点1：有效固定。常见按摩器需要自己配胶带固定，这玩意粘起来麻烦且容易脱落。我们的新道具自带加密织坑纹绑带，使用简单方便，即插即用，快速释放调节松紧。痛点2：挠痒脱敏。放置挠痒道具最常见的问题就是极易脱敏，长时间放置效果不佳甚至会疼。本品的防脱敏模式可以让您或者ee的脚底长时间处于敏感状态，长久痒责，快乐持久不脱敏！痛点3：缺少er！一个好的er可不是这么容易找的。能做到随时在身边，深切了解你脚底的痒点，不嫌辛劳24小时骚痒你的脚底，那就是我们勤劳高效的附着形挠痒道具！随时随地，想被t就被t，绑带一扣，被子一盖，解放双手，轻松挠痒，自由放置。不用约现，不用找人，自己在家就可以狠t自己！空出来的双手可以自由的干自己想干的事情！更多玩法和场景，交给玩家们在游玩中慢慢“解锁”。同时感谢ahysl的素材！！ #TK #足控 #挠脚心 #tickling #tickle #tickled #くすぐる #搔癢 #搔癢實踐 #足裏 #足の裏

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一只鱼

79,937 Aufrufe • vor 9 Monaten

🌐🤖 🔥川普的判断，指向的是一个被市场低估的国家级变量：人形机器人最新表态中，Donald Trump 把话说得非常直白：人工智能与机器人，尤其是人形机器人，将决定下一个工业时代的主导权。而在这条路径上，美国之所以能占据领先位置，核心变量只有一个人—— Elon Musk，以及他背后的 Tesla。这不是情绪判断，而是对生产函数即将发生变化的直觉反应。 1️⃣ 川普在说什么？不是“机器人抢工作”，而是“生产结构升级” 很多人只看到“机器人”和“AI”，下意识联想到失业。但川普的逻辑恰恰相反。他的原话里有几个被忽略的关键词： •持续改进 •机器人工厂 + 人类协作 •资源充足 •创造的就业多于历史任何时期这不是反科技，而是典型的美式资本主义叙事：通过技术放大生产效率，再由市场扩散到就业与收入端。 2️⃣ 为什么“人形机器人”是关键，而不是一般自动化？原因很简单：工业世界不是为机器人重新设计的，而是为人类设计的。真正能规模化落地的机器人，必须满足三点： •能在现有环境中工作 •能快速复制到不同场景 •能与人类协作而非替代全部流程这正是人形机器人的优势。而 Tesla Optimus 的定位，从一开始就不是“玩具”或“展示品”，而是通用劳动力载体。 3️⃣ 这不是企业竞争，而是国家级产业锚点川普强调“美国人的就业”，并不是偶然。如果未来的生产体系由： •AI 负责决策 •机器人负责执行那么谁掌握这两者的系统整合能力，谁就掌握了产业链的定价权。这也是为什么他会把焦点，直接放在 Musk + Tesla 上，而不是泛泛而谈“科技公司”。 4️⃣ 就业、消费、AI、机器人，为什么是正循环？逻辑链条其实非常清晰： •机器人提升生产效率 → 成本下降 •成本下降 → 产品与服务更便宜 •更低价格 → 消费扩张 •消费扩张 → 新岗位出现（设计、维护、运营、服务）这正是川普所说的： “我们创造的就业岗位，将比历史上任何时期都多。” 这套逻辑，和经济学家杨小凯所描述的“好的资本主义”高度一致：技术进步不是压缩社会，而是扩展分工边界。 5️⃣ 市场真正该思考的问题如果人形机器人真的是下一代工业基础设施： •它会先在哪些行业落地？ •谁具备“软硬一体 + 规模制造”的能力？ •谁能把技术优势转化为国家级产业优势？川普已经给出了他的判断方向。而市场，显然还没完全消化这一层含义。你认为，人形机器人会先在哪个行业真正引爆规模化需求？ 📬我会持续跟踪 $TSLA 在人形机器人、AI 与自动化体系上的关键进展，拆解哪些技术正在从“概念”走向“国家级生产力”。如果你关注科技如何重塑就业、产业与资本结构，欢迎订阅，一起提前看懂趋势的落点。 #Tesla #TSLA #HumanoidRobots #ArtificialIntelligence #AI #Robotics #Manufacturing #FutureOfWork

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Wealth Code

18,194 Aufrufe • vor 9 Monaten

🤣目前鸡国大鸡鸡领袖习近平为了应对战争开始所谓的西部转移计划（参考三线建设），但是目前鸡国的总动员还没有发布，看得出来大鸡鸡领袖习近平能力有限，控制不了鸡国的国家层面的动员，再加上它自以为是的清除了中央政治局，导致它身边留下的鸡才都是些阿谀奉承的拍马屁的鸡精们，我看它一门心思打台湾国的计划很悬！失败的结局是100%！我称之为这场快要开始的战争为——大鸡国对台求死战，估计大鸡鸡领袖习近平只有强迫那些野鸡军使用那些在高仿的垃圾俄系武器强行横渡台湾海峡，造成的最大的后果就是野鸡军的尸体飘满了整个台湾海峡！同样大家可以看过2年内米帝大统领连续派出七批外交人员来规劝大鸡鸡领袖习近平不要作死打台湾！结果却都无功而返，看来大鸡鸡领袖习近平下定决定一定要赌上14亿只鸡鸡们的性命来一场招核大战！战争时间也就到2025年6月份为止了！请台湾国的民众做好应对野鸡军的火箭袭击，避免不必要的伤亡！同样鸡国的二个繁华的工业三角洲地区的民众们请做好喜迎盟军登陆的准备，江浙沪和珠江三角区有望可以独立建立一个个像台湾国一样的自由与民主的国家！在上海有条件的朋友可以提前准备美国国旗和象征上海独立的蓝太阳旗（圣安得烈十字）！当然你们也可以准备盟军各国的旗帜也行，到时候挨家挨户把旗帜挂在家门口就行！盟军是文明之师，是来解放你们的！请不要害怕！上海独立旗帜我放在最后一个视频里，请上海的朋友保存好样式！做好解放的心理准备！ #上海独立唯一出路 #中国分裂唯一出路 #肢解中国 #时代革命上海独立

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YinSun孙寅

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【アニメにミリタリーが多い理由とは？】 ☝️日本のアニメにミリタリー（軍事・兵器）要素が多い理由は、メカニックの造形的な魅力、ロボットやSFアニメとの高い親和性、そしてキャラクターと組み合わせやすい「萌え」や部活・日常系へのアレンジ（例: ガールズ＆パンツァー）がウケているためです。 📌メカ・兵器としての魅力・造形の格好よさ: 戦車や戦闘機、銃器などは人間の知恵と技術がつまった造形美を持ち、画面映えしやすい。・ロボットアニメの系譜: 1970〜80年代の巨大ロボットブーム以降、兵器のリアルな運用や設定を取り入れる文化が根付いた。 📌ドラマや設定への組み込みやすさ・極限状態の演出: 戦争や軍事組織という背景は、キャラクターの成長や緊迫した人間関係を描くのに最適である。・非日常の舞台設定: 少年少女が戦う理由や、特殊な使命を背負うシチュエーションを作りやすい。 📌アレンジと受容の広がり・マイルド化と擬人化: 戦車や軍艦（艦これ、アズールレーンなど）を美少女や部活の競技に落とし込み、親しみやすくした。・オタク文化との融合: ミリタリーマニアの知識欲を刺激するリアリティと、アニメ的なキャラクター魅力が両立できる。日本のアニメで「大戦モノ（第一次・第二次世界大戦やそれを模した架空の戦争）」が多く描かれる理由は、実際に起きた歴史の重みやリアルな兵器デザインが、アニメのドラマ性やビジュアルを圧倒的に引き立てるからです。実在の戦闘機や戦艦は、架空の兵器にはない独特のリアリティと説得力を作品に与えます。・説明不要の緊張感: 「世界を巻き込む大戦」という状況だけで、視聴者に一瞬で危機の大きさを伝えることができる。・運命に翻弄される人間ドラマ: 国のために戦う若者や、技術者（例: 風立ちぬの堀越二郎）の葛藤など、濃密な悲劇や感動を描きやすい。『終末のイゼッタ』『ガールズ＆パンツァー』『ハイスクール・フリート』）は、いずれも「大戦期のミリタリー要素」と「少女たちの瑞々しいドラマ」を絶妙に融合させた2010年代を代表する名作です。 📌終末のイゼッタ（2016年）・テーマ: 魔女×第二次世界大戦（架空）・大戦要素: 1939年のヨーロッパを模した世界が舞台。ゲルマニア帝国（ナチス・ドイツがモデル）の侵略に対し、小さな公国が立ち向かう。・見どころ: 主人公の魔女イゼッタが、魔法で「対戦車ライフル」や「古き良き時代の魚雷」に跨って空を飛ぶという、ミリタリーとファンタジーの融合。泥臭い大戦期の近代兵器と、幻想的な魔法の対比が鮮烈です。 📌ガールズ＆パンツァー（2012年〜）・テーマ: 女子高生×戦車道・大戦要素: 第二次世界大戦時（一部戦後）の、IV号戦車、ティーガー、T-34、M4シャーマンなど、各国の有名戦車が総出演。・見どころ: 戦争ではなく「華道や茶道と同列の武道（スポーツ）」として戦車を扱う大ヒット作。生々しい死傷者を排除しつつも、履帯の動き、主砲の駆動音、装甲の厚みによる跳弾などのミリタリー考証は超リアルというギャップが熱狂的なファンを生みました。 📌ハイスクール・フリート（はいふり / 2016年）・テーマ: 女子高生×海洋安全整備（国家防衛）・大戦要素: 陽炎型駆逐艦「晴風（はれかぜ）」や、超大型直接教育艦「武蔵」「大和」など、旧日本海軍の艦艇がベース。・見どころ: 国土の多くが水没したパラレルワールドの日本が舞台。海の安全を守る「ブルーマーメイド」を目指す少女たちが、艦艇を実際に運用します。魚雷戦、主砲の照準合わせ、艦内各部署のチームワークなど、リアルな艦隊勤務と操艦の緊迫感が味わえます。 🔍なぜこの3作が面白いのか？（共通する魅力） 1)「重厚な兵器」と「軽やかな少女」のギャップ鉄の塊である戦車や戦闘艦という「無骨で暴力的な存在」を、少女たちが命がけ、あるいはひたむきに動かす姿が、ビジュアル的にもストーリー的にも強いコントラスト（映え）を生み出しています。 2)大戦期だからこその「不自由さ」と「泥臭さ」現代のミサイル戦（ボタン一つで決まる戦い）とは違い、大戦期の兵器は「目視で狙う」「装填に時間がかかる」「故障する」といったアナログな要素が多く、それがアニメにおける「手に汗握る戦術戦」を作り出す最高のギミックになっています。日本のポップカルチャーと侮るなかれ。見ればわかるさ。 #アニメ #ミリタリー

【アニメにミリタリーが多い理由とは？】 ☝️日本のアニメにミリタリー（軍事・兵器）要素が多い理由は、メカニックの造形的な魅力、ロボットやSFアニメとの高い親和性、そしてキャラクターと組み合わせやすい「萌え」や部活・日常系へのアレンジ（例: ガールズ＆パンツァー）がウケているためです。 📌メカ・兵器としての魅力・造形の格好よさ: 戦車や戦闘機、銃器などは人間の知恵と技術がつまった造形美を持ち、画面映えしやすい。・ロボットアニメの系譜: 1970〜80年代の巨大ロボットブーム以降、兵器のリアルな運用や設定を取り入れる文化が根付いた。 📌ドラマや設定への組み込みやすさ・極限状態の演出: 戦争や軍事組織という背景は、キャラクターの成長や緊迫した人間関係を描くのに最適である。・非日常の舞台設定: 少年少女が戦う理由や、特殊な使命を背負うシチュエーションを作りやすい。 📌アレンジと受容の広がり・マイルド化と擬人化: 戦車や軍艦（艦これ、アズールレーンなど）を美少女や部活の競技に落とし込み、親しみやすくした。・オタク文化との融合: ミリタリーマニアの知識欲を刺激するリアリティと、アニメ的なキャラクター魅力が両立できる。日本のアニメで「大戦モノ（第一次・第二次世界大戦やそれを模した架空の戦争）」が多く描かれる理由は、実際に起きた歴史の重みやリアルな兵器デザインが、アニメのドラマ性やビジュアルを圧倒的に引き立てるからです。実在の戦闘機や戦艦は、架空の兵器にはない独特のリアリティと説得力を作品に与えます。・説明不要の緊張感: 「世界を巻き込む大戦」という状況だけで、視聴者に一瞬で危機の大きさを伝えることができる。・運命に翻弄される人間ドラマ: 国のために戦う若者や、技術者（例: 風立ちぬの堀越二郎）の葛藤など、濃密な悲劇や感動を描きやすい。『終末のイゼッタ』『ガールズ＆パンツァー』『ハイスクール・フリート』）は、いずれも「大戦期のミリタリー要素」と「少女たちの瑞々しいドラマ」を絶妙に融合させた2010年代を代表する名作です。 📌終末のイゼッタ（2016年）・テーマ: 魔女×第二次世界大戦（架空）・大戦要素: 1939年のヨーロッパを模した世界が舞台。ゲルマニア帝国（ナチス・ドイツがモデル）の侵略に対し、小さな公国が立ち向かう。・見どころ: 主人公の魔女イゼッタが、魔法で「対戦車ライフル」や「古き良き時代の魚雷」に跨って空を飛ぶという、ミリタリーとファンタジーの融合。泥臭い大戦期の近代兵器と、幻想的な魔法の対比が鮮烈です。 📌ガールズ＆パンツァー（2012年〜）・テーマ: 女子高生×戦車道・大戦要素: 第二次世界大戦時（一部戦後）の、IV号戦車、ティーガー、T-34、M4シャーマンなど、各国の有名戦車が総出演。・見どころ: 戦争ではなく「華道や茶道と同列の武道（スポーツ）」として戦車を扱う大ヒット作。生々しい死傷者を排除しつつも、履帯の動き、主砲の駆動音、装甲の厚みによる跳弾などのミリタリー考証は超リアルというギャップが熱狂的なファンを生みました。 📌ハイスクール・フリート（はいふり / 2016年）・テーマ: 女子高生×海洋安全整備（国家防衛）・大戦要素: 陽炎型駆逐艦「晴風（はれかぜ）」や、超大型直接教育艦「武蔵」「大和」など、旧日本海軍の艦艇がベース。・見どころ: 国土の多くが水没したパラレルワールドの日本が舞台。海の安全を守る「ブルーマーメイド」を目指す少女たちが、艦艇を実際に運用します。魚雷戦、主砲の照準合わせ、艦内各部署のチームワークなど、リアルな艦隊勤務と操艦の緊迫感が味わえます。 🔍なぜこの3作が面白いのか？（共通する魅力） 1)「重厚な兵器」と「軽やかな少女」のギャップ鉄の塊である戦車や戦闘艦という「無骨で暴力的な存在」を、少女たちが命がけ、あるいはひたむきに動かす姿が、ビジュアル的にもストーリー的にも強いコントラスト（映え）を生み出しています。 2)大戦期だからこその「不自由さ」と「泥臭さ」現代のミサイル戦（ボタン一つで決まる戦い）とは違い、大戦期の兵器は「目視で狙う」「装填に時間がかかる」「故障する」といったアナログな要素が多く、それがアニメにおける「手に汗握る戦術戦」を作り出す最高のギミックになっています。日本のポップカルチャーと侮るなかれ。見ればわかるさ。 #アニメ #ミリタリー

マキシマムザおでん

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#たまごの日レンチン卵第二弾！前回のレンチンだし巻き卵に続いて、今回はあんかけにチャレンジ！！ 🥚レンチンぷるぷるかに玉作ってみました♪ 【材料 1人分】 ⚪︎絹豆腐 150g ⚪︎卵１個 ⚪︎ほぐしたカニカマ3本〈あん〉 ⚫︎水大さじ4 ⚫︎麺つゆ大さじ1 （好みの味付けでOK） ⚫︎片栗粉小さじ1 【使用アイテム】 ◇アイラップ ◇300mlの耐熱スープマグ(茶碗などでもOK) ◇300mlの耐熱カップ(素早く混ぜるとこぼれやすいので少し深めのカップがオススメ) ◇計量スプーン 🔖作り方のコツ・豆腐と卵はしっかり混ぜると滑らかに（先に豆腐を潰しておくと混ぜやすい）・アイラップは結ばず軽く折るだけでOK（破裂防止）・加熱は余熱でも火が入るので少しゆるめでも大丈夫ですが、足りなければ10秒ずつ追加を👍 ・あんの加熱は、半分くらいの時間で一度取り出して混ぜてから再加熱すると失敗しにくい ⚠️加熱後は容器も食材も熱いので要注意です今回あんは麺つゆで簡単に作ってみましたが、甘酢や塩だれなどお好みでどうぞ♪ カニ玉のあんって甘酢派？塩だれ派？地域やおうちによっても違いそう😆 みんなのお気に入りも教えてね♪ #おうちごはん

#たまごの日レンチン卵第二弾！前回のレンチンだし巻き卵に続いて、今回はあんかけにチャレンジ！！ 🥚レンチンぷるぷるかに玉作ってみました♪ 【材料 1人分】 ⚪︎絹豆腐 150g ⚪︎卵１個 ⚪︎ほぐしたカニカマ3本〈あん〉 ⚫︎水大さじ4 ⚫︎麺つゆ大さじ1 （好みの味付けでOK） ⚫︎片栗粉小さじ1 【使用アイテム】 ◇アイラップ ◇300mlの耐熱スープマグ(茶碗などでもOK) ◇300mlの耐熱カップ(素早く混ぜるとこぼれやすいので少し深めのカップがオススメ) ◇計量スプーン 🔖作り方のコツ・豆腐と卵はしっかり混ぜると滑らかに（先に豆腐を潰しておくと混ぜやすい）・アイラップは結ばず軽く折るだけでOK（破裂防止）・加熱は余熱でも火が入るので少しゆるめでも大丈夫ですが、足りなければ10秒ずつ追加を👍 ・あんの加熱は、半分くらいの時間で一度取り出して混ぜてから再加熱すると失敗しにくい ⚠️加熱後は容器も食材も熱いので要注意です今回あんは麺つゆで簡単に作ってみましたが、甘酢や塩だれなどお好みでどうぞ♪ カニ玉のあんって甘酢派？塩だれ派？地域やおうちによっても違いそう😆 みんなのお気に入りも教えてね♪ #おうちごはん

はるまき🌸

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【王宇杰被活摘：视频仍在悄悄流传】【首次公布姓氏：武汉被活摘博士生】这个王宇杰被活摘事件在中国墙内又被私下大量传播。本人在2023年12月是最早发起这件新闻追踪的，我的一位线人当时直接联系到了王宇杰家人，和他们家人提到了我的身份和之前对活摘器官的关注，所以给了我特别多王宇杰的传播信息。现在这位线人和王宇杰家人都联系不上了，也不知道这件事情后续结果。我关注王宇杰比关注武汉28岁被活摘的博士生（杜^）这个姓氏是第一公布，中国墙内外都没有公布过。她的妈妈还没准备好什么时间公布孩子全名。这位受害者的爸爸也是双博士。他爸爸放弃了认为“斗不过他们”，只有受害者母亲一直在无力呼吁。孩子被活摘得家庭，真惨。再看一次王宇杰亲人的现场无力感。悲痛欲绝、生不如死。

【王宇杰被活摘：视频仍在悄悄流传】【首次公布姓氏：武汉被活摘博士生】这个王宇杰被活摘事件在中国墙内又被私下大量传播。本人在2023年12月是最早发起这件新闻追踪的，我的一位线人当时直接联系到了王宇杰家人，和他们家人提到了我的身份和之前对活摘器官的关注，所以给了我特别多王宇杰的传播信息。现在这位线人和王宇杰家人都联系不上了，也不知道这件事情后续结果。我关注王宇杰比关注武汉28岁被活摘的博士生（杜^）这个姓氏是第一公布，中国墙内外都没有公布过。她的妈妈还没准备好什么时间公布孩子全名。这位受害者的爸爸也是双博士。他爸爸放弃了认为“斗不过他们”，只有受害者母亲一直在无力呼吁。孩子被活摘得家庭，真惨。再看一次王宇杰亲人的现场无力感。悲痛欲绝、生不如死。

赵兰健 Lanjian Zhao

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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。

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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当机器人甩掉了沉重的「物理手臂」，它的加速度上限就被彻底锁死了。这段演示展示了布尔诺理工大学与 B&R 工业自动化合作开发的 **CableEndy**：一个极高性能的「绳索驱动并联机器人」（CDPR）。它不仅能精准接住并耍弄剑球（Kendama），其爆发力更是足以让职业人类玩家感到焦虑。这里的工程数据极具压迫感： 1/ **10G 的极限加速度**。由于不再需要驱动沉重的刚性连杆，电机所有的功率都直接作用于负载，实现了 100 m/s² 的恐怖爆发力。 2/ **毫秒级实时博弈**。并联运动学计算的循环周期被压缩到了 1.2 毫秒。这意味着在每一毫秒内，系统都在重新解算 8 根绳索的张力与位置，以维持 6 自由度的绝对稳定。 3/ **大尺度空间的灵活性**。绳索驱动的本质是「工作空间随卷扬机而定」，这赋予了它从微观精密操作到体育场级巨型吊装的跨尺度适应性。当搬运和操控不再受限于机械臂的自重，「敏捷」二字将被重新定义。我是「谁是藏镜人」，专注于挖掘 AI 与前沿自动化硬件的底层逻辑。关注谁是藏镜人，带你看清硬核工程的每一次极限突破。

当机器人甩掉了沉重的「物理手臂」，它的加速度上限就被彻底锁死了。这段演示展示了布尔诺理工大学与 B&R 工业自动化合作开发的 CableEndy：一个极高性能的「绳索驱动并联机器人」（CDPR）。它不仅能精准接住并耍弄剑球（Kendama），其爆发力更是足以让职业人类玩家感到焦虑。这里的工程数据极具压迫感： 1/ 10G 的极限加速度。由于不再需要驱动沉重的刚性连杆，电机所有的功率都直接作用于负载，实现了 100 m/s² 的恐怖爆发力。 2/ 毫秒级实时博弈。并联运动学计算的循环周期被压缩到了 1.2 毫秒。这意味着在每一毫秒内，系统都在重新解算 8 根绳索的张力与位置，以维持 6 自由度的绝对稳定。 3/ 大尺度空间的灵活性。绳索驱动的本质是「工作空间随卷扬机而定」，这赋予了它从微观精密操作到体育场级巨型吊装的跨尺度适应性。当搬运和操控不再受限于机械臂的自重，「敏捷」二字将被重新定义。我是「谁是藏镜人」，专注于挖掘 AI 与前沿自动化硬件的底层逻辑。关注谁是藏镜人，带你看清硬核工程的每一次极限突破。

谁是藏镜人

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「なぜ君がこれを作るのか？」 Founder UniversityのDemo Dayで、 2回目のピッチをしたとき、審査員のThomasにそう聞かれた。僕は答えた。「大阪で7年間、自分の家に 100人以上の他人を泊めてきた。そこで気づいた。大事なのは場所じゃない。人だ。」 Thomasは一言。「完璧だ。それをピッチの最初に言え。」ステージにはJason Calacanis。登録者数30万人超の This Week in Startupsでも放送された。デザインをまた褒めてもらえたのは正直めちゃくちゃ嬉しかった。でも本番はそこから。 Jasonからは「炭の理論」を教わった。炭は1つだけ置いても熱を感じない。でも密集させると、強烈な熱を発する。ユーザーも同じだ、と。広く浅く集めるな。東京のExpat（外国人居住者）コミュニティに「密集」させろ、と。他にも刺さった言葉をメモしておく👇 ・あれもこれもやるな。人が熱狂する「1つの行動ループ」を見つけろ。・ユーザーを集めるだけじゃ足りない。「人を繋げるのが嬉しいコネクター」を見つけろ。AirbnbのホストやeBayのセラーみたいな存在だ。・信頼がSecret Sauceだ。「この人は安全だ」と思える仕組みがあれば、友達が友達を連れてくる。前回Jasonにピッチしたときは、アイデアしかなかった。今回は、プロダクトがあって、ユーザーがいて、リアルで会って本当に友達になった人達がいる。 JasonとThomas、 Founder Universityのチームに感謝。このアドバイスを全部プロダクトに落とし込んで、スタートアップを成功させる🔥 動画はリプ欄に貼っておきます👇

「なぜ君がこれを作るのか？」 Founder UniversityのDemo Dayで、 2回目のピッチをしたとき、審査員のThomasにそう聞かれた。僕は答えた。「大阪で7年間、自分の家に 100人以上の他人を泊めてきた。そこで気づいた。大事なのは場所じゃない。人だ。」 Thomasは一言。「完璧だ。それをピッチの最初に言え。」ステージにはJason Calacanis。登録者数30万人超の This Week in Startupsでも放送された。デザインをまた褒めてもらえたのは正直めちゃくちゃ嬉しかった。でも本番はそこから。 Jasonからは「炭の理論」を教わった。炭は1つだけ置いても熱を感じない。でも密集させると、強烈な熱を発する。ユーザーも同じだ、と。広く浅く集めるな。東京のExpat（外国人居住者）コミュニティに「密集」させろ、と。他にも刺さった言葉をメモしておく👇 ・あれもこれもやるな。人が熱狂する「1つの行動ループ」を見つけろ。・ユーザーを集めるだけじゃ足りない。「人を繋げるのが嬉しいコネクター」を見つけろ。AirbnbのホストやeBayのセラーみたいな存在だ。・信頼がSecret Sauceだ。「この人は安全だ」と思える仕組みがあれば、友達が友達を連れてくる。前回Jasonにピッチしたときは、アイデアしかなかった。今回は、プロダクトがあって、ユーザーがいて、リアルで会って本当に友達になった人達がいる。 JasonとThomas、 Founder Universityのチームに感謝。このアドバイスを全部プロダクトに落とし込んで、スタートアップを成功させる🔥 動画はリプ欄に貼っておきます👇

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