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pua搭讪迎面过来的美女学生，收号加微信，网聊，约会TD搞定，全流程实战案例分解…… 通过大量各种pua撩妹精品实战案例和解析，让你不知不觉间学到大量撩妹的最核心底层逻辑，让你快速提升处理两性关系的能力！

PUA课程和教学(恋爱脱单|速约约炮|相亲|挽回|实战社群)_pua教程pua教学

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Anya Rossi• Live Now

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pua课程_pua邪课_pua实战交流群_pua教程_pua教学的头像

pua课程_pua邪课_pua实战交流群_pua教程_pua教学1 年前

在搭讪女人中，给女人阿尔法的态度，形象和感觉，让你在吸引到对方的过程中事半功倍。

RedDeer.Games 的头像

RedDeer.Games2 年前

Get back to school combining learning with... Fun! 🎓 Cat's Cosmic Atlas takes part in #BackToSchool2024 #gamescelebration on #Steam! 😺 ✨ Check it out here! => ✨ #cats #SteamGames

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让女人为你疯狂的快速起效的套路和方法！加微信 "xajh616" 获取全网最新最全pua情感课程和实战交流群，让自己在面对女生的时候，也能牢牢掌控局势，侃侃而谈，从此撩妹泡妞/恋爱脱单不再尬聊！

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10,479 次观看 • 1 年前

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15,869 次观看 • 1 年前

这个是第一次约会即带走的一个案例。无论是pua把妹Game，还是正常恋爱情感中，约会都是一个重要环节，尤其是第一次约会的时候！在撩妹中，如果你不知道约会的框架流程，约会中的升温套路技巧，约会的转场，约会中怎么过渡到激情，怎么TD等等的，👉可以添加微·信:xajh616，获取全网最新最全pua情感课程和实战交流群

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12,986 次观看 • 1 年前

街搭美女要微信，有男朋可否？方法套路对了，不是问题，甚至效果奇佳… 【加微信“xajh616”获取全网最新最全pua情感课程和实战交流群】，让自己伺机而动，随时可以搭讪收到号，撩妹泡妞，首先要让自己不再缺美女资源可推进！夜夜笙歌的撩妹达人都是有自己的“美女鱼池”的…

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男人必看！泡妞秘籍！让女人抵抗不了的雄性魅力背后的心理机制和底层逻辑全剖析，让你最短时间重塑你的吸引力系统，获得任何关系的主导权。学完你不会泡妞才怪。

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0x鸣人

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自己修行的才谷

140,312 次观看 • 2 个月前

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自己修行的才谷

515,294 次观看 • 2 个月前

论展示面和实践的重要性当晚和女生去酒吧约会精力有限每天招募五名学徒 ➡️微信:CONGLINFAZHE #约会 #搭讪 #撩妹 #网聊 #把妹 #速约 #脱单投稿：有稿投😁 007𝕏🟡（转推版）『认真』淫妻社推波助臀（接投稿）【绿瘾社】张生

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探长搭讪

16,343 次观看 • 11 个月前

关于10倍的价值投资，很多人分析公司只看利润，却忽略了最能暴露真实情况的现金流量表，踩坑无数。为了让大家能零基础实操看懂现金流逻辑，特意找到小师妹的干货视频：手把手深度解读英伟达现金流量表，拆解经营、投资、筹资现金流核心逻辑。教你用现金流判断一家公司的真实质地与投资价值，学完就能直接套用分析任意企业！

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看不懂的SOL

49,827 次观看 • 4 个月前

马斯克说，大学基本上就是用来玩的，不是学习的地方。读个好大学也证明不了你有超凡的能力，只能证明你能完成一些分内的杂活儿。大学的真正价值有两个，一是熬过那些无聊作业的过程，能让你学会硬着头皮把事情做完，二是给你一段缓冲期，让你在被推进社会之前，先和同龄人一起混一段时间。至于学习知识，现在网上免费就能拿到，想学什么都有，用不着去大学。

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投机实验室

161,369 次观看 • 3 个月前

OpenAI 顶尖天才的“Top-down”学习法分享这位入职 OpenAI 的高中生分享了他的“Top-down 学习模型”。我将其拆解为 4 个可复制的步骤，帮你节省 80% 的无效学习时间。第一步：定义一个具体的“成品”。不要说“我要学 Python”，要说“我要写一个自动筛选简历的脚本”。目标越具体，你的学习路径就越清晰。第二步：利用 AI 进行“知识递归”。当你不知道某个模块怎么写时，问 AI。不仅要代码，更要问它： 1️⃣“这段代码背后的逻辑是什么？” 2️⃣“为什么这里要用这个数学公式？” AI 会通过具体的案例，把枯燥的理论“喂”给你。第三步：建立“直觉”而非死记硬背。视频中提到，大学不再垄断基础知识。你不需要背公式，你需要的是“直觉”。让 AI 帮你画图、打比方，直到你彻底理解那个概念在项目中是怎么起作用的。第四步：快速失败，快速迭代。 Top-down 的精髓在于“反馈回路”。通过不停地修 Bug，你被迫接触了最实用的底层知识。这种学习的深度，远超任何教科书。

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☕️Mr_董 | Storyteller

76,771 次观看 • 7 个月前

提高个人学习效率的策略和技巧优化学习前的准备：在开始深入学习之前，首先要对学习内容有一个大致的了解，包括通过阅读摘要、目录等方式获取关键词和主要概念。建立知识框架：使用关键词和概念创建一个初步的知识结构，这个结构不依赖于任何特定的学习材料的顺序，而是基于你的先验知识和理解。积极整合：在学习过程中，不断地将新信息整合到你的知识框架中，这包括对信息的重组和重新分类，以确保它与你已有的知识相连贯。避免线性学习：避免按照材料原有的顺序进行线性学习，而是基于个人的知识框架，有选择性地学习那些能最大化提高理解和记忆的部分。提高信息相关性：通过与已有知识的关联，增加新信息的相关性，这样可以更容易地记住并应用新学到的知识。实践和应用：通过实际应用学习到的知识来加深理解和记忆，即使是简单或看似无用的练习也能帮助巩固学习成果。个性化学习路径：虽然大脑的基本结构相似，但每个人的学习风格和偏好可能不同。寻找和优化最适合自己的学习方法是关键。

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Yangyi

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Google 的又一个实验性产品：Learn About 真的很好用感觉可以复制NotebookLM的成功和别的聊天机器人不一样，转为学习和了解知识所打造所以完全以保证信息真实为前提，你可以通过它来深入学习任何领域的知识内容。它会自动帮你获取知识并进行拓展，让你更全面的快速学习。展现形式也很直观，具体看测试视频！现在还是测试阶段，只能美国访问，要想尝试需要把VPN节点切换到美国，全局模式。访问链接：

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小互

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【Vibe Coding 实战心法】为什么你的 AI 搞不定 Polymarket 套利？揭秘跨模型“组合拳”开发流！告别死磕，掌握这套 AI 协作流，让 0 基础编程效率翻倍最近很多同学私信我，问得最多的一个问题就是：“我也想搞 Polymarket 的自动套利，思路都有了，但让 AI 写代码时总是报错，改来改去还是跑不通，是不是我不适合干这个？” 说实话，不是你不适合，而是你“打开方式”不对。今天我就把压箱底的经验拿出来，简单给大家避个坑。这不仅适用于 Polymarket，也适用于任何你觉得“AI 搞不定”的复杂项目。一、认清现实：AI 模型也是“偏科生” 首先，大家要有一个认知：目前的 AI 模型水平参差不齐，且各有所长。有的擅长逻辑推理（像数学教授）；有的擅长快速生成模板（像熟练工）；有的擅长创意交互（像设计师）。当你盯着一个 AI（比如只用 ChatGPT 或只用 Cursor 默认模型）死磕一个报错，就像是逼着体育老师教高数。如果一个问题你让 AI 尝试了 3 次以上还无法解决，立刻停手！不要死磕！解决方案是：换人（换模型），或者换脑子（找外援）。二、核心策略：跨平台“组合拳” (The Cross-Platform Flow) 既然单一模型搞不定，我们就要学会像“包工头”一样指挥不同的 AI 协同工作。我目前的Vibe Coding 黄金工作流是这样的，每一个环节都有明确的目的： 🟢 Google AI Studio 产品雏形 (Frontend/Visuals) 用法：我通常先用 AI Studio 来开发前端界面。它的上下文窗口大，且视觉理解能力强，能迅速把我要的 UI/UX 甚至简单的交互逻辑给“画”出来。 🔵 Cursor (Auto Mode) 基础逻辑 (Logic/Functionality) 用法：拿着前端的架子，转战 Cursor。利用 Cursor 的 Auto 模型开发后端的基本逻辑和功能模块。这是“盖楼”的阶段，让代码先跑起来。 🟣 Claude Code 深度优化 (Optimization/Fixing) 用法：遇到顽固 Bug 或者逻辑不够优雅时，我会把代码喂给 Claude Code。它的逻辑推理能力目前是顶尖的，非常适合做“外科手术”式的修复和性能优化。 🟠 OpenAI Codex 最终审核 (Auditing) 用法：最后，我会用 Codex 类的能力进行代码审查（Code Review），查漏补缺，确保安全性。总结： AI Studio 画皮，Cursor 铸骨，Claude 注入灵魂，Codex 最后的体检。一定要交叉使用，跨平台学习，这是解决复杂问题的关键。三、遇到死局怎么办？让 AI 去“抄作业” 在做 Polymarket 这种特定项目时，你经常会遇到像 redeem（赎回）或 clob（中央限价订单簿）对接这种深水区。很多时候 AI 搞不定，是因为它没见过最新的文档或特殊的 SDK 写法。这时候你哪怕把 Prompt 写出花来也没用。我的“必杀技”：如果 AI 持续报错，我给它的指令不再是“修复这个 Bug”，而是： “去 GitHub 上搜索关于 Polymarket redeem function 的最新 Python 实现方案，阅读并分析别人的代码，学习它是如何处理签名的，然后回来修改我的代码。” 让 AI 学会自我迭代： Search（搜索）：找现成的轮子。 Learn（学习）：理解别人的逻辑。 Iterate（迭代）：应用到你的项目中。你不让它学习，它就是迟迟搞不定；一旦它学会了参考，效率是指数级提升的。四、结语：Vibe Coding 的终局我看待 AI 编程的视角很简单：我不生产代码，我只是需求的搬运工。现在的困难只是暂时的。我相信在不久的将来，我们现在的这一套“组合拳”流程也会被自动化取代。未来的终局是：你只需要提出一个需求（“帮我盯着 Polymarket 上的美国大选赔率做套利”），AI 会自动去寻找文档、自动写代码、自动测试、自动部署。但在那一天到来之前，掌握这套“跨模型协作 + 引导式学习”的方法，就是你在 AI 时代最大的竞争壁垒。 PS ：还要学会PUA，不停的让AI换角色PUA，比如PM、CTO 、CEO 、顶级量化交易员等等。最后如果还不解决问题，告诉你一个终极大招，骂，使劲骂！

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比特币橙子Trader

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Anthropic 最近公开了一款内部员工高频使用的 Claude Code Skill——ELI5。安装这个 Skill 后，你只需要输入想了解的概念，它就会自动生成一个 HTML 页面，通过“大图 + 少文字”的方式，把复杂的技术原理可视化解释出来。视频中演示了使用 ELI5 解释 MCP 运行原理，以及 Harness 这一 AI Agent 概念的过程。相比传统文字解释，它能够通过结构图、类比和简单案例，让复杂知识更加容易理解。如果你经常学习 AI、编程、Agent、MCP 等新技术，这个 Skill 可以帮助你快速理解和分享复杂概念。 #MCP #Skill #Anthropic #claude

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歸藏(guizang.ai)

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熟悉Prompt的同学们应该都知道，通常在写Prompt的时候要先设定角色：“你是XX方面的专家”，这并非玄学，而是有科学根据的。 GPT在训练的时候，有各种训练数据，有的质量高有的质量低，而默认情况下，生成高质量数据和低质量数据的概率差不多，但是当你给它设定XX专家的角色时，它会尽可能把概率分布在高质量的解决方案上。详细内容建议看下面这段Andrej Karpathy在State of GPT中的一段演讲。以下是这段视频的文字文字内容： ---------- 下面我要讲的这点对LLM的理解非常有趣，我觉得这算是LLM的一种心理特性：LLM并不追求成功，而是追求模仿。你希望它成功，那就需要向它明确要求。这里的意思是，在训练Transformer的过程中，它们有各种训练集，而这些训练数据中可能涵盖了各种不同质量的表现。比如，可能有一个关于物理问题的提示，然后可能有学生的解答完全错误，但也可能有专家的答案完全正确。尽管Transformer可以识别出低质量的解决方案和高质量的解决方案，但默认情况下，它们只会模仿所有的数据，因为它们仅仅是基于语言模型进行训练的。在实际测试中，你其实需要明确要求它表现得好。在这篇论文的实验中，他们尝试了各种提示。例如，“让我们逐步思考”这种提示就很有效，因为它把推理过程分散到了许多记号上。但效果更好的是这样的提示：“让我们以一步一步的方式解决问题，以确保我们得到正确的答案。” 这就好像是在引导Transformer去得出正确的答案，这会使Transformer的表现更好，因为此时Transformer不再需要把它的概率质量分散到低质量的解决方案上，尽管这听起来很荒谬。基本上，你可以自由地要求一个高质量的解决方案。比如，你可以告诉它，“你是这个话题的领先专家。假装你的智商是120。” 但不要尝试要求太高的智商，因为如果你要求智商400，可能就超出了数据分布的范围，更糟糕的是，你可能落入了类似科幻内容的数据分布，它可能会开始展现一些科幻的，或者说角色扮演类的东西。所以，你需要找到适合的智商要求。我想这可能是一个U型曲线的关系。

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宝玉

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