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战场上,士兵能透视墙壁了? 这听起来像游戏。 但帕尔默·拉奇(Palmer Luckey)把这玩意儿造出来了。 他就是那个把Oculus卖给Facebook,赚了几十亿,然后被硅谷“取消”的家伙。 现在,他的新公司Anduril,正在重新定义战争。 他给特种部队搞了个叫“鹰眼”的AI头盔。 什么效果? 无人机锁定了躲在集装箱后面的敌人。 就算敌人走到了集装箱后面,你在头盔里,依然能看到他的轮廓和实时位置。 这不是X光透视。 这是AI通过战场上所有传感器,包括无人机,持续追踪、计算和预测,然后把敌人的位置实时投射到你的视野里。 友军是蓝色,敌人是红色。 战场对每个士兵来说,都成了单向透明的地图。 一个人看到,整个蜂群网络就都看到了。 士兵,无人机,机器人,信息完全同步。 这种“蜂巢心智”,就是把分散的士兵整合成一个高效的作战单元。 技术本身是中立的。 但谁来掌握它,用它来做什么,问题就来了。 过去几十年,五角大楼和硅谷的传统军工复合体,效率低下,官僚主义,浪费了无数纳税人的钱。 现在,像Anduril这样的公司,用商业模式和科技创新,正在颠覆这个旧体系。 这是好事。 MAGA不仅是让制造业回流,更是要用美国最顶尖的科技,最聪明的头脑,确保美国的军事优势。 这才是真正的“科技强军”。 问题是,这种压倒性的技术优势,会不会让战争决策变得更容易,甚至更草率? 当你看敌人就像看游戏里的红点时,战争的本质会不会被遗忘? 这需要思考。

墓碑科技

85,589 次观看 • 7 个月前

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

karminski-牙医

63,222 次观看 • 1 年前

最近当大家都在刷屏Fable 5和GPT-5.6 的时候, 殊不知腾讯已经悄无声息的把大模型能力给追上来了。 你们知道腾讯低调到什么程度吗? 前几天发布的Hy3 ,21B的激活参数已经可以打平旗舰水准,并且直接塞进微信10 亿+用户手里 , 这才是国产大模型真正的王炸啊兄弟们! 说实话周一刷到 Hy3 发布消息那会儿, 我第一反应跟很多人一样:又一个卷参数的国产模型? 趁着周末有空,我仔细翻了一圈资料, 发现完全不是这么回事。 原来Tencent Hy这个模型从一开始就不是朝着聊天模型去的,人家的定位就是奔着干活去的 Agent 向 LLM。 另外最反直觉的是它的推理效率,295B 总参数, 实际激活只有 21B 的 MoE 架构, 就能打平参数是它 2 到 5 倍的旗舰模型, 这事儿我琢磨了一下,其实有点像团队管理, 并不是说人越多产出越高, 关键得看真正干活的那几个人靠不靠谱。 为什么这个效率重要呢? 你想想微信每天服务 10 亿人, token 成本多一厘都是天文数字, 21B 激活还能打出旗舰水准, 我觉得这才是它能被规模化铺开的根本原因, 跟刷榜没半毛钱关系。 说到刷榜,我仔细研究之后这个版本还真不是, 从 preview 到正式版,Hy3 是Hunyuan团队拿了50 多个真实业务的反馈不断迭代出来的,内部 WorkBuddy 任务成功率从 72% 干到 90%,耗时降了 34%,幻觉和常识错误全往下掉。 我原来以为 Agent 的核心是想得多深, 后来发现真正决定能不能上生产的,是稳不稳, 比如工具编排会不会中途崩,出错了能不能自己爬回来,换个框架差不差太多等等, 就是这些不起眼的东西, 才是能跑完一整套 workflow 不掉链子的关键。 当然实际测试下来Hy3 也有短板, 比如纯视觉它还不够强,不过腾讯也有单独的多模态大模型线,它能打的主要还是 coding、办公、复杂任务规划这几块。 最后说个我的一个判断:就是接下来大模型拼的可能不是谁参数更大了,核心看谁能把干活的能力以最低摩擦送到更多人手里,比如Hy3 我理解它可能不是一个更会聊天的模型,更像是一个更会干活的 Agent 底座。 话说回来,腾讯这步棋确实走得挺狠, 我觉得国产大模型的拐点真的要到了, 下方视频是我用Hy3跑的几个测试案例, 分别让它做了一个介绍自己的HTML网页, 一个我的认知系统agent网页, 和做了一个10页的PPT,都很惊艳,大家可以感受下, 会干活、会自检、还会主动说自己哪没做到位, 我觉得这才是 Agent 时代,真正能用的模型该有的样子hh~ #Hy3 #Hunyuan #TencentAI

AYi

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