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发发过程嘻嘻 第一张脑子里好多角度不知道哪个最合适就用模型试了一下~~

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MegaMiko💤低浮上

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53,897 views • 2 years ago •via X (Twitter)

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1 Comments

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yendis2 years ago

What program did you use for the model!

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嘻嘻嘻嘻o(≧v≦)o 又是最喜欢的和鹏鹏姐姐贴贴日常～ （不知道为啥推上只能发两分多钟得视频，前面还有一部分没了） 下次去哪里贴贴好呢- ̗̀(๑ᵔ⌔ᵔ๑)
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夕雨呀

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看个电影嘻嘻嘻，在电影院里面一个小姐姐一直盯着我看，哈哈哈。不过黑不溜秋的不知道看出来了没？
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小妖

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刚好这张录了过程，发一下
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咩咩炒饭🍳🐏

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想看后续的点个转发，转发够了发第二段。想被老子玩的点个赞，看到合适的老子一个一个玩过来。
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一只喵

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一怒之下重录了一遍(￣^￣)ゞ 非要今天发出来不行了 这个vpn好可恶呀…传不上来 #树喘 （骗你们的嘻嘻
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树

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我发现这张录了过程随便发一下hh每次都忘掉开 为数不多想起来录的一张
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bullfrog

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合适不合适不要上来打个招呼就没动静，那么多人，哪有几个夫妻会一个一个回复？主动发照片🐔照，看着优秀的会主动联系，准备清好友了
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K先生（fq）

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第二段 敏感的牛牛一碰就会发出呻吟 想射却不能射 嘻嘻🤓🤓🤓
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一笙

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新赛道租一辆小米su7 ultra，把发型设计渣一点，你就是下一个童锦程，不单单点赞过万，而且撩的妹子一个个都年轻漂亮
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瓜哥

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孩子被学校通知接回来，其妈妈就是一名医生，束手无措，几个医院都解决不了，说打止疼针吧，妈妈不想用激素。弯着腰脸色发青，五分钟后笑嘻嘻离开了。
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myh

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试了下另一种画头发方式，这笔刷用起来挺费劲的，根本不知道落脚点在哪😂
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🍰Yasuko🖌️

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我开发了一个竹知了游戏 真的太神奇了，我在MakePlay(Makeplay.ai | Free AI Game Maker)用一句话就实现了一个竹知了的游戏开发，全程没有写一行代码，就用下面的提示词+竹知了的图片作为参考，它开发完了游戏还会自动测试可用性，太强了。 提示词：做一个摇动竹知了发出声音的游戏，通过点击屏幕的速度来决定竹知了转动的速度，速度越快，竹知了的声音越大，并在顶部显示转了多少圈，竹知了的造型参考图1 游戏玩法简单，就是通过点击屏幕的快慢来转动竹知了发声，通过MakePlay真是极大的降低了开发游戏的成本。 我的游戏链接：
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Mr Gafish | 鱼哥

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试了在我的 M3 Max 里用 Ollama 0.19.0 跑 MLX 的 qwen3.5:35b-a3b-coding-nvfp4 模型，差不多需要 30GB 内存。这个速度，适合没网的时候应急
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Lex Tang

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刚看到这个：“原来上半身穿厚一点，下半身只穿一条单裤真的不冷啊……不知道这招在北海道适不适用。” 我去试过了，可以…😂👌 #北海道
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一个开源超实用的终端小工具：llmfit，狂揽了 14000+ GitHub Star！ 只需运行一条命令，就能帮我们找到哪些大模型适合在自己的电脑上本地部署跑起来。 并且还会对每个模型的质量、速度、适配性和上下文维度上进行评分，帮助我们从中筛选。 GitHub： 想在自己电脑上本地部署大模型的朋友，可通过这工具先知道能跑什么大模型再选择部署。
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单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google
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karminski-牙医

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上次测试以后发现很多人找不到在哪和怎么用 Nano Banana 模型 刚好最近用 Nano Banana 做手办图片的效果也很火就顺手都教了。
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歸藏(guizang.ai)

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Hermes Agent 刚发布 Mixture of Agents 2.0，把多个前沿模型混合成一个虚拟模型使用 原理很直接：GPT-5.5、DeepSeek V4、Sonnet 4.6 作为参考模型同时处理同一个问题，Opus 4.8 作为聚合器综合最终答案 跑分结果比单独用 Opus 4.8 高 8%，比 GPT-5.5 高 11% 最关键的是在 Hermes 里就像普通模型一样调用，/model 命令切换就行，不需要自己搭框架 单个模型都有盲区，混着用反而能互补，开源社区找到了一条弯道超车路线 你觉得 MoA 这种「模型组合拳」会成为主流用法吗？
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Jason Zhu

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