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34,836 views • 1 year ago •via X (Twitter)

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原來開電動車可以有這個藉口阿 我也要去買台電動車 為什麼 AI 也需要「驗證機制」 以前我一直覺得 AI 很厲害 結果應該可以直接相信 直到有一天,我在用 AI 做一些分析和決策時 才慢慢意識到一個問題 即便再聰明的 AI,如果沒辦法驗證 它也可能給你錯誤結果 你可能會想 AI 結果錯了也沒關係 自己再檢查就好 可事實是,有些結果是自動被系統執行的 比如金融交易、智能合約、或者自動化操作 錯誤一旦發生,成本可能比人類錯誤高很多 更嚴重的是,普通使用者根本沒有辦法看懂 AI 怎麼算的 也就無法判斷結果可信度 這時候,我開始注意到 Inference Labs 的理念 他們想解決一個基本問題 結果能不能被驗證 換句話說,你不用去信任誰,也不用去理解模型多複雜 只要有一個可驗證的證明,結果就有可信度 對我來說,這種方法讓 AI 使用變得可控 也降低了很多潛在風險 我以前常以為「驗證」只是大公司才做的高級功能 但現在明白了,這其實是每個人都需要的安全網 沒有驗證,就像你在黑暗中走路,不知道哪裡有坑 有了驗證,至少可以確定自己踏在安全的地面上 這種概念很簡單 但在現實世界裡 卻少有人真正落實 所以,對我來說 AI 不只是要準確 更重要的是可驗證 這也是我覺得 Inference 有趣的地方 它提供了一個簡單、實用的機制 讓我們不必再靠盲目相信來使用 AI 信任可以建立,但不靠感覺,而是靠證明

小美哥🕊️|🐬TermMax

305,137 views • 7 months ago

今天跟各位介紹這一款捕魚打金遊戲 #Koye, 昨晚已經有同學打了200多U,趕緊給大家分享一下,以下是整個打金流程: 1. 無論有沒有NFT都可以玩這款遊戲,但我強烈建議可以購買NFT,因為購買N F T每天都能領到大量遊戲內的金幣,大家可以在官方網站上Mint NFT,得到盲盒之後記得先開盒,開盒之後會領到不同等級的NFT ,每個不同的NFT都有星星級別的不同,從一個星到三個星每個對應的質押獎勵金幣數量不同,四顆星需要合成取得。 2. 遊戲開始之前可以先質押NFT,按照級別每天領的金幣數量不同。 3. 這是一款手機遊戲,可以到官方網站下載,支持iOS和Android系統。官方稱iOS版本正在審核,馬上就會上線。目前只應對Android手機,蘋果用戶可以到官方網站使用電腦下載模擬器,然後也下載Android的 APK,下載完後點擊APK就可以使用模擬器進入遊戲。 4. 進入遊戲之後請填寫邀請碼:XY8Z0I 5. 到系統設置裡面完善個人資料、還有綁定錢包,如果介意安全問題,可以開一個新的錢包,記得將KOYE NFT打到新的錢包才進行質押喔,如果NF T跟遊戲內的錢包地址不同,NFT是無法進行質押的。 6. 完成質押之後進入遊戲打金,根據個人語言的不同有英文以及中文介面可以選擇。 7. 遊戲裡面的金幣可以透過打魚獲得或是其他任務獲取,在進行打魚的同時也會耗損金幣,而一旦金幣歸零,那麼就無法進行遊戲,這時候 NFT 質押所產生的金幣就非常好用啦。 8. 遊戲中的boss等級魔王會掉落隕石,隕石可以直接兌換 $GSO 9. 自己的大炮可以透過掉落的鑽石升級,我是已經升級到40,000倍,如果是克金玩家,可以升級到20萬倍 10. 如果是克金玩家建議購買自動掛機、把功能升級到最頂級,這樣一來打金速度會快很多 整體收益收益還算過得去,持有NFT越多,賺得錢也越多,打越久賺越多。 如果有任何問題,建議到官方的D C,以下是官方的Twitter : @Koyegame 最後,這遊戲真的有的賺,最近我會狠狠擼這遊戲,看看半個月後能賺多少!

Nancy

21,058 views • 2 years 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

小美哥🕊️|🐬TermMax

348,049 views • 7 months ago

一直以來我都隱約注意到,使用社群會 trigger 我的焦慮。 為此我做了點實驗,發現每次感覺「今天真是美好」,通常當天我幾乎(或完全)沒看社群。 反之,連續使用社群超過一小時,我就會開始感到焦慮,有時會嚴重到懷疑人生的地步。 於是,最近 Clarymind 開發了一個新功能:「阻擋無意識滑社群 app」。 大致的流程是: 1️⃣ 選定一個 app,設定每天要用的次數、時間 2️⃣ 只要打開 app 就會跳出阻擋畫面 3️⃣ 如果想解鎖,需要先做一次呼吸練習 -- 我自己試用了兩個月的結果是:效果非常顯著。 我們花了不少時間,將 UI / UX 流程做得更細緻。這邊指的不只是美觀、簡單或流程順暢(雖然也盡力做好),而是: ▶︎ 每個步驟,都給人機會再次思考「我現在真的要用嗎?」 ▶︎ 允許每天適量使用,而不是完全不能用(太嚴格反而讓人直接放棄) ▶︎ 避免任何「一鍵解鎖」的功能 這些設計選擇看似簡單直覺,其實是反覆新增、移除功能的成果。 如果想要體驗看看,可以在 App Store 下載 Clarymind 👇 ▶︎ App Store: (免費版可以設定一個 app) -- 回想起來,我一直讓自己泡在這種焦慮中,持續了好幾年。 這也可能是許多人的共通經驗。今年四月號《聯合文學》的主題是「社群焦慮」,其中有多位寫作者分享經驗(我也貢獻了一篇短文)。 我已經找尋這類工具很久了,但一直找不到設定簡單,又阻擋有效的。 曾經用過 iOS 內建的「螢幕使用時間」功能,也試過市面上各式 app,但都實在太容易 bypass,沒有太多阻擋作用。久了就會把解鎖變成習慣,兩小時過後才驚醒。 但 Clarymind 的設計是不斷在「提醒」: ▶︎ 在解鎖過程中,提醒自己還有其他選擇 ▶︎ 提醒使用了多少時間 ▶︎ 限量次數,會讓我在打開前考慮一下:現在要把今天的「預算」花掉嗎? 當然,如果硬是要作弊繞過,總是會有方法。(這也是為什麼現階段選擇不做「嚴格模式」——再怎麼嚴格,使用者都可以開大絕:把 app 刪掉。) 真正的改變,更多還是自己的決心、體認,以及設立「如果不用社群,那我可以做什麼」(我的替代方案是讀電子書和做家事)。

黃昱嘉|aka 月水瓶的小貓座

67,537 views • 2 years ago

[Gemini 3 pro & AI studio Flow 使用心得] 經過兩周的探索與製作,算是用AI做出了一部看起來有點東西的遊戲宣傳預告片(?),所以來發個心得結束這回合,主文沒有提到的細節也歡迎大家發問w 首先,建立一個快速高效的工作流程很重要,可以減少因AI產出不符預期而反覆溝通或是消耗點數去試錯的成本。我自己的工作流程如下: 1. 建立一個客製化Gemini-動畫製作助理,並設定各項任務的工作準則。這個階段是告訴AI「大方向」,有通用的規則都可以寫在這,細節等真的開出對話框後再進行討論或設定。 我這邊將工作流程切為三部分,劇本討論、圖片生成以及提詞撰寫。 劇本討論:建議在客製化Gemini的設定裡面直接說這階段不需要生成圖片和影片,不然它很容易討論到一半就開始生圖。 圖片生成:這部分建議將核心風格、光影與特效、構圖、角色一致性等等規則直接寫在客製化Gemini裡面,防止AI生出奇怪的圖。 提詞撰寫:這部分直接設定成要生成餵給Flow的prompt,prompt格式使用自然語言或JSON都可以,但我個人體感JSON的效果好一點。然後因為我懶得看英文,所以會在這邊告訴AI要一併生成中文對照。如果對於影片prompt有通用的規則也都可以寫在這邊,像是影片風格(遊戲demo)、策略(單幀/雙幀)、不要生成負向提示詞(Flow不支援)等等。 上面都設定好之後,就可以開出對話框進行討論了。 2. 劇本討論 在這個階段我會將人設圖和初步的想法丟給AI,和它討論我想呈現的內容。最後會整理出總共需要幾個場景、幾張關鍵幀以及每段影片的內容為何。 建議一個對話框就專門處理一個場景就好,不然東西一多AI容易搞混。 3. 生成關鍵幀 討論好故事後,接下來就是生成後續要餵給Flow的起始幀或結束幀。 這階段基本上就是請AI生出你腦中所想像的畫面,例如我想生成一個用水彈攻擊敵人的影片,那我的起始幀就是主角站著或微蹲蓄力、結束幀就是一堆子彈射出去打到敵人的圖。 可以把需求寫的很詳細、例如主角姿勢、敵人設定、場景描述、光影、特效...等等;也可以寫的很寬鬆,給AI自己腦補。 另外使用幀生影片的話要注意「起始幀和結束幀是否包含Flow所需要的一切資訊」,如果資訊不夠Flow在補影片的時候可能會補歪。最常見的就是開始幀和結束幀角色都背對鏡頭,這時如果你想要讓Flow生成一個角色轉一圈的影片,那有極大可能轉到正面時角色會被補歪,因為你沒有給Flow角色正面的資訊。當有這樣的需求時會建議多拆一個關鍵幀出來,讓角色不要一次轉太多。 4. Flow提詞撰寫及影片生成 「幀生影片」是我比較喜歡、也比較好控制的方式。所以下面就用這個方式舉例。 單幀生影片:給定開始幀或結束幀,其他部分讓AI自行腦補。適合沒有明確結束點的場景。(例如飛行、跑步、吃飯、講話這種) 雙幀生影片:給定開始幀及結束幀,讓AI填補兩幀之間的過度畫面。適合需要精確指定或控制的場景,想生長鏡頭時,可以使用ABCD四個關鍵幀,然後補足A到B、B到C、C到D之間的影片,再剪接起來。 提示詞撰寫也很重要,但如果建客製化Gemini時的規則有設好,這邊應該不會有太大問題。這邊會出現的問題主要是「人對詞彙」以及「AI對詞彙」的理解落差,但這也只能遇到再調,生影片之前可以看一下有沒有生出不夠精確的提詞。 生影片時AI有時候會將角色轉向,如果不希望角色轉向的話要跟Gemini說在提詞裡面加上定向的敘述。 以上,希望心得有幫助到大家,有問題想問天璇也都可以留言詢問,也希望成品大家喜歡OwO!!

⭐天璇 Merak⭐大球系VTUBER

11,622 views • 8 months ago