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［新竹肌肉玩具哥］第4回 7月份健身鍛鍊的成果展示自己鍛鍊的肌肉線條帶起你的耳機，享受玩具被訓練的撕吼聲 #學長的肌肉玩具 #屌16粗5以上歡迎報名 #控射訓練持久度 #潮噴 #健體黑路克 #加長版已更新 FULL length version (60 mins) has been uploaded to onlyfans

直男控射手2.0

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NSFW #學長的肌肉玩具 #屌16粗5以上歡迎報名 #控射訓練持久度 #潮噴 #健體 #加長版已更新

Anya Rossi• Live Now

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fox hsiao

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南方澳快速退潮我看你們還在看，還是快離開吧… 日本311大地震、海嘯發生的時候，日本釜石小學的孩子們不等待大人的指令，自己做出判斷儘早去避難，也拉著老人家跟著他們行動，全校184名學生全數生還。採訪釜石小學的孩子們，問他們：「三月十一日那天，在學校所學到的事情中，最有用的是哪件事呢？」最多的答案就是「放學時的海嘯避難訓練」。另一間請戶小學全體師生獲救的關鍵是，平日做好訓練和準備。請戶小學距海岸約200公尺。311當日下午，一年級學童全都下課返家後，第一波高達10公尺的海嘯警報於15點30分響起時，早5分鐘以前已感知地震，學校教務主任緊急呼叫：「大家，往高處逃！」全校74名二年級到六年級的學童和10名教職員，跟隨其後，奔向距離1.5公里的大平山上。師生們魚貫地穿越大平山，狂奔了約2.5公里步下山後，在6號公路遇到一輛大卡車，全體獲救。「奇蹟的小學」之名就此不脛而走。避難訓練的重點有幾項： 1. 「地震發生」的警報器響起，這時並不是馬上逃跑，而是教導孩子「還在搖晃時蹲到地面上保護頭部。 2. 搖晃停止後，朝「較近的高處」避難，而非只是「遠離海岸」「由於海嘯會從河川逆流而上，因此即使遠離海邊也不能安心。前往距離近但高度高的地方避難是比較合適的。」對於老師的解說，教室中一片噓聲，孩子們大喊：「喂，這根本是陷阱題！」但孩子們的筆記上，卻確實寫下了「海嘯時比起逃得遠，不如爬得高」。 3. 製作「我們的安全地圖」孩子們依據不同地區集合，研究危險的地點和避難場所。這是為了讓孩子預先知道，不只自家周邊，去朋友家玩的時候也能知道該往哪裡避難。接著將「危險資訊」及「避難場所」寫在便利貼上，貼在全體學區的巨大地圖上。許多孩子回答：「因為經過實際的逃跑訓練，地震時身體就馬上動了起來」，或許可說是足以證明像這樣實踐型的訓練，在危急時刻能夠發揮強大的效果。

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杜承哲

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當你看到美國左膠把少不更事的小學生與中學生也拉出來舉牌示威時，你就知道他們玩的就是文革的伎倆文革時期，學校成為政治灌輸的戰場，兒童被從小訓練成「革命小將」，被迫背誦毛語錄、參與批鬥老師和家長，甚至毆打「反動派」在美國，極左派通過教育系統滲透，將幼稚園、大中小學全變成意識形態的訓練營，讓這些還不懂事理的孩子成為反對執法、推廣開放邊境的工具這不是教育，而是洗腦——效仿文革的思想改造，剝奪兒童的純真，讓他們在不知情下成為政治棋子民主黨為了話語權正試圖清洗和重新設定美國的核心價值：個人自由和兒童保護。文革導致一代人精神扭曲，社會分裂；而美國極左派則將政治滲透到教育中，製造出新一代的「文化戰士」，他們從小被訓練成不容異見的極端分子，同樣也是精神扭曲的一代等到這些孩子有了投票權後，就是民主黨長期執政的日子的開端。這也是為何Charlie Kirk必須得死的主要原因也許，以後再也不會有保守派/右翼，因為全部將會被標籤為極右翼/納粹，然後被這些智障左膠圍攻。現在已在發生了，不是嗎？

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歪。講堂 Y.Talkroom

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久違的開箱📦 今天帶來的是潘多拉自粘款半臉面具潘多拉魔盒雖然多數玩家們都早已經拍出許多驚人的作品，但這款面具最特別也最讓我最印象深刻的地方是每個人佩戴後都能自帶強烈的個人特色，而且不太會有複製人的即視感，面具裏面自帶背膠能與佩戴者的臉部緊密貼合，能夠自在的呈現表情以外，長時間配戴下也不會脫落說實話，看了這麼多人完美的表現後我就一直很心動，到我實際入手接觸的第一印象只能說果然是相當驚艷，這大概是我接觸面具產品以來覺得觸感最特別的一款，彈性極佳柔軟親膚，裸膚接觸面具本體的表面也能做到乾爽不黏手，體驗可以說相當的特別影片內呈現是我開箱後直接擺拍（除了為方便拍攝而自行手工裁切的透明支撐模以外）面具的本體未經任何的加工，全部皆為實拍，也正因如此才更忠實呈現出媲美藝術品等級的工藝，有興趣的朋友可以參考下列時間軸來觀賞影片： ⏱️ 00:29 - 細節展示優秀的皮膚質感，在多種光源下都能表現自然，不會出現高光油膩感，可定製的膚色亦是產品一大亮點。 ⏱ 00:59 - 逆光厚度展示解釋面具的補正概念常常是一言難盡，但在逆光條件下便能一目瞭然，從薄可透光到可修飾臉型的增厚設計，厚薄之間過渡流暢，基於材質柔軟的延展特性，玩家們可透過佩戴時調整適至合自己臉型需要的增厚位置。 ⏱ 01:20 - 材質與觸感由於透明支撐模的固定，我選擇在增厚的位置以揉捏的方式測試材質的表現，特色是經過擠壓後產生的皮膚皺摺，幾乎與真實皮膚無異，既柔軟亦富有彈性。影片與細節照涵蓋的範圍目前僅針對產品本體，實際的佩戴體驗也將在未來更新😊

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Bella Paprika

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✴︎ 八月搬遷公告 ✴︎ 親愛的朋友們：謝謝你們一直以來的支持與理解，今天想和大家分享一件重要的事情：為了降低營運成本、也讓自己的身心回到更平衡的狀態，我們決定將工作室搬遷至新的地點，而這段整理與搬遷的過程也的確需要我們全心投入，因此—— 🛠#A4深夜美容院將於 8 月1日起暫停所有新預約，（但是🈶開放少量 #除毛空檔，可以留意預約系統）待新空間穩定後會再開放預約，屆時也會第一時間通知大家。這不是一個輕鬆的決定，但我們知道，暫時停下，是為了更長遠的穩定與品質。 🧭 新地點會在 #中山區七條通的大樓內，距離 #中山捷運站走路約五分鐘，服務坪數與以往相近，讓你們熟悉的那份安定與質感依然會在。目前已預約的客人不受影響，8/15日前都還是在仁愛路舊址提供服務。感謝大家的體諒與等待，照顧自己，也是為了照顧更久的你們。 📢 九月，我們在新空間見。最懂男人的除毛店： A4深夜美容院

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哩卡在中山站除毛！

38,768 Aufrufe • vor 1 Jahr

繼初版作品釋出後，潘多拉收集了許多玩家的建議，在初版的基礎上再次從植眉、上色、支撐與內模修飾工藝上做提升。為了能忠實呈現新舊版本的皮膚質感給大家參考，這次使用了同樣的頭模做展示，並儘量的營造出日光照射效果，也選用相機取代了手機進行拍攝～照片與影片中將以V1代稱初版，以V2代稱新版下面是個人對於新版優化的主觀感覺～ • 寫實上色相當適合外出，在日光下能呈現出很自然的膚色觀感，不會有初版明顯的紋理反光，雖然但這次拍攝用的版本皮膚色調稍微有點偏深，我自己可能會考慮在完妝階段使用蜜粉與打亮的修飾提亮膚色，如果有其他玩家想入手的話也許之後可以透過訂製來微調皮膚色調。 • 鼻樑的支撐有所強化，從原本的鼻樑位置上多增加了延伸至眼窩的支撐，可以從眼部開口鄰近鼻樑的位置看到服貼度更加強化了。 • 矽膠材質在初版的基礎下同樣相當柔軟與強韌，經歷了一週的拍攝放置在室溫條件下矽膠本體並不會出油還能保有淡淡甜甜的香氣。 • 以新版的表現來說優化的提升是相當有感的，後續我將會優先以新版本做後續改造計劃（已經開始期待了😚） *如果想知道初版體驗的細節歡迎移駕到初版評測的附加的貼文前往觀看～潘多拉魔盒

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Bella Paprika

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空腹灌杯黑咖啡，去健身房狂练55分钟。每周五次，苦熬三个月。一磅没掉。很多人困在这个死局里。真相很残忍。肚子空着，身体就开始吃你自己。空腹状态下，血液里没有多余糖分。你带着仅存的20分钟糖原储备上了跑步机。 20分钟一过，油箱彻底见底。此时身体急需燃料，它面前有两个选项：脂肪和肌肉。把脂肪转化为能量，需要足足5个小时。分解瘦肌肉，只要3分钟。身体会毫不犹豫地选择快速提款。你在跑步机上挥汗如雨，实际上是在疯狂消耗自身的瘦肌肉。到了晚上休息，肌肉慢慢长回来。第二天继续练，继续掉，继续补。完全掉进白费力气的死循环。健康专家 Gary Brecka 给出了一个极简解法。作家 Tim Ferriss 在《4小时身体》里也专门拆解过这套体系。它是目前已知的最快剥离脂肪的方法。名字就叫 30-30-30 法则。第一步，醒来 30 分钟内。第二步，摄入 30 克蛋白质。第三步，做 30 分钟恒速有氧。任何运动都可以。但必须守住一个硬性指标。心率必须死死压在每分钟 135 次以下。照着做一个月。脂肪会以肉眼可见的速度瓦解。找对生理机制的开关，减脂毫无阻力。

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矽谷有夠捲，現在 Founders Fund 居然把一堆大咖找來一起玩美國狼人殺並拍成節目。你可能玩過的「狼人殺」，其實是從西方一個更老的遊戲 Mafia 改主題來的。而現在，矽谷把原版搬出來玩了。這桌玩家你大概都叫得出名字，從 Sam Altman（OpenAI）、Palmer Luckey（Anduril），到 Signal 創辦人 Moxie Marlinspike、Figma 創辦人 Dylan Field、Flexport 的 Ryan Petersen，再加上長壽圈名人 Bryan Johnson、職業撲克牌手 Liv Boeree，十二個人圍著一張圓桌，輪流指認誰是混在裡面的「黑手黨」。這是 Peter Thiel 的創投 Founders Fund 做的新節目，主持人是行銷長 Mike Solana。他受夠了創投那種無聊內容，覺得總得有更有趣的方式認識一個人。最妙的是拍攝地點選在舊金山 Tosca Cafe，那是當年「PayPal 黑幫」聚會的老地方，在這裡玩 Mafia 一語雙關。好玩的地方在於，這種遊戲會逼出平常訪談裡看不到的一面。誰能面不改色地說謊，誰一句話就戳破對方，誰又被自己人賣掉。一群習慣掌控全場的人，被丟進一個必須互相欺騙的遊戲裡，那個張力很好看。我把整集做了繁體中文字幕，連每個人出場的中文名牌都補上了，看他們怎麼互相算計，非常有趣。

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fox hsiao

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我看到有人在让“Claude Code”自己开新进程 `claude -p `实现多任务，其实没必要，有更简单的办法。这个简单办法就是让它自己开子 Agent。Claude Code 现在有 18 个工具，最特殊的一个工具叫 Task，它本质就是一个 Claude Code 的克隆工具，只不过是作为 Claude Code 的一个工具。如果你懂递归的话就很好理解。如果你不懂递归，可以这么理解：Claude Code 是个 AI 程序员，它可以用一堆工具，其中最神奇的一个工具叫 Task，就是克隆一个自己的分身去干活！这样做有什么好处呢？就是可以并行多任务，还可以控制上下文，让子任务更专注。举例来说，你粘贴一段错误代码让 Claude Code 去 Debug，并且还让它写测试代码覆盖这个错误。Claude Code 会先调用 TodoWrite 这个工具写一个 TODO List。把任务分成 3 步： - [ ] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖这一步完了后它会起一个 Task，这个 Task 就是专门根据错误信息去找到相关代码的位置，那么这个子任务只需要接受错误信息找上下文，它不管怎么解决 Bug，也不管怎么写测试覆盖。主任务就会等这个子任务完成，子任务完成后，主任务就调用 TODO Write 更新 TODO List。 - [x] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖然后调用 TodoRead 工具看下一步要干嘛，现在有充足上下文了，它可以再起一个子任务去根据错误信息和代码修复 Bug，等修复 Bug 的子任务完成了，再回到主任务，继续更新 TODO List，继续读取下一个 Item 最后再启动一个子任务去写测试，测试子任务也完成了，返回结果到主任务，这时候调用 TodoRead 一看任务都处理完了，最后根据前面的任务情况给你一个总结摘要，表示任务都完成了。 Claude Code 真的没有做什么工程上的优化，什么上下文压缩、临时存储，都没有的！就是简单粗暴： 1. 把用户问题、系统提示词、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 2. Claude 就返回说现在你要到 TodoWriter 工具 3. Claude Code 就去调用 TodoWriter 工具，本质上也是一个 AI 请求，最后返回生成的 Todo List 4. 然后 Claude Code 把工具返回结果和前面的所有消息继续发给 Claude，Claude 返回说你现在要去起一个新的 Task 去收集代码了 5. 然后 Claude Code 就起一个新的 Task，把错误信息和要求收集相关代码的任务说明、系统提示词、环境说明、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 - 在新的 Task 里面，就是不停的问 Claude 该用啥工具，然后发送工具结果和前面所有历史消息 - 任务完成后，返回任务结果 6. 然后 Claude Code 把子 Task 的结果和前面历史信息一起发给 Claude 问下一步干嘛 7. 就这样循环直到 Claude 认为任务完成了所以你经常看到 Claude Code 在那几十分钟上下文也没爆掉，因为它会启动子任务，这样上下文就分摊到子任务中了，主任务中只是保留子任务完成后的内容。

我看到有人在让“Claude Code”自己开新进程 `claude -p `实现多任务，其实没必要，有更简单的办法。这个简单办法就是让它自己开子 Agent。Claude Code 现在有 18 个工具，最特殊的一个工具叫 Task，它本质就是一个 Claude Code 的克隆工具，只不过是作为 Claude Code 的一个工具。如果你懂递归的话就很好理解。如果你不懂递归，可以这么理解：Claude Code 是个 AI 程序员，它可以用一堆工具，其中最神奇的一个工具叫 Task，就是克隆一个自己的分身去干活！这样做有什么好处呢？就是可以并行多任务，还可以控制上下文，让子任务更专注。举例来说，你粘贴一段错误代码让 Claude Code 去 Debug，并且还让它写测试代码覆盖这个错误。Claude Code 会先调用 TodoWrite 这个工具写一个 TODO List。把任务分成 3 步： - [ ] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖这一步完了后它会起一个 Task，这个 Task 就是专门根据错误信息去找到相关代码的位置，那么这个子任务只需要接受错误信息找上下文，它不管怎么解决 Bug，也不管怎么写测试覆盖。主任务就会等这个子任务完成，子任务完成后，主任务就调用 TODO Write 更新 TODO List。 - [x] 根据错误信息收集相关代码 - [ ] 根据错误信息和相关代码解决 Bug - [ ] 写新的测试覆盖然后调用 TodoRead 工具看下一步要干嘛，现在有充足上下文了，它可以再起一个子任务去根据错误信息和代码修复 Bug，等修复 Bug 的子任务完成了，再回到主任务，继续更新 TODO List，继续读取下一个 Item 最后再启动一个子任务去写测试，测试子任务也完成了，返回结果到主任务，这时候调用 TodoRead 一看任务都处理完了，最后根据前面的任务情况给你一个总结摘要，表示任务都完成了。 Claude Code 真的没有做什么工程上的优化，什么上下文压缩、临时存储，都没有的！就是简单粗暴： 1. 把用户问题、系统提示词、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 2. Claude 就返回说现在你要到 TodoWriter 工具 3. Claude Code 就去调用 TodoWriter 工具，本质上也是一个 AI 请求，最后返回生成的 Todo List 4. 然后 Claude Code 把工具返回结果和前面的所有消息继续发给 Claude，Claude 返回说你现在要去起一个新的 Task 去收集代码了 5. 然后 Claude Code 就起一个新的 Task，把错误信息和要求收集相关代码的任务说明、系统提示词、环境说明、能用到的工具一股脑发给 Claude，问下一步该干嘛 - 在新的 Task 里面，就是不停的问 Claude 该用啥工具，然后发送工具结果和前面所有历史消息 - 任务完成后，返回任务结果 6. 然后 Claude Code 把子 Task 的结果和前面历史信息一起发给 Claude 问下一步干嘛 7. 就这样循环直到 Claude 认为任务完成了所以你经常看到 Claude Code 在那几十分钟上下文也没爆掉，因为它会启动子任务，这样上下文就分摊到子任务中了，主任务中只是保留子任务完成后的内容。

宝玉

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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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16歲的奧運冠軍，面對著中共30年的舊帳！ 2021年11月，美國加州的一家普通的日本餐廳。正準備衝刺北京冬奧會的16歲的劉美賢坐在那裡，但她根本吃不下眼前的壽司。因為坐在她對面的，不是她的教練，也不是她的粉絲，而是一位神情嚴肅的女性——美國聯邦調查局（FBI）的特工。 FBI特工把幾張照片和文件推到劉美賢和她父親面前，低聲但堅定地告訴他們：你們已經被中共的間諜盯上了。一個滑冰的小姑娘，怎麼就惹上了中共這個龐然大物？這還得從她父親說起。劉美賢的父親，英文名叫Arthur Liu，中文名字叫劉俊，或者劉俊國。他是個律師，但在這層身份之下，他還有一個讓中共寢食難安的標籤——1989年天安門學運領袖。當年，劉俊是廣州「高自聯」的主席。八九六四，坦克的履帶碾碎了學生的夢想，天安門廣場血流成河。劉俊因為組織學生運動，被列入隨後的大搜捕名單中。後來，他通過著名的「黃雀行動」逃離中國，歷經千辛萬苦，最終在美國獲得了政治庇護，這個故事，恰好在我七年前的歷史上的今天系列中談到過。三十多年過去了，劉俊以為自己已經是一個普通的美國父親，每天接送女兒訓練，為女兒的每一個旋轉跳躍歡呼。但他沒想到，中共的記性這麼好，仇恨這麼長，長臂管轄的手伸得這麼遠。

16歲的奧運冠軍，面對著中共30年的舊帳！ 2021年11月，美國加州的一家普通的日本餐廳。正準備衝刺北京冬奧會的16歲的劉美賢坐在那裡，但她根本吃不下眼前的壽司。因為坐在她對面的，不是她的教練，也不是她的粉絲，而是一位神情嚴肅的女性——美國聯邦調查局（FBI）的特工。 FBI特工把幾張照片和文件推到劉美賢和她父親面前，低聲但堅定地告訴他們：你們已經被中共的間諜盯上了。一個滑冰的小姑娘，怎麼就惹上了中共這個龐然大物？這還得從她父親說起。劉美賢的父親，英文名叫Arthur Liu，中文名字叫劉俊，或者劉俊國。他是個律師，但在這層身份之下，他還有一個讓中共寢食難安的標籤——1989年天安門學運領袖。當年，劉俊是廣州「高自聯」的主席。八九六四，坦克的履帶碾碎了學生的夢想，天安門廣場血流成河。劉俊因為組織學生運動，被列入隨後的大搜捕名單中。後來，他通過著名的「黃雀行動」逃離中國，歷經千辛萬苦，最終在美國獲得了政治庇護，這個故事，恰好在我七年前的歷史上的今天系列中談到過。三十多年過去了，劉俊以為自己已經是一個普通的美國父親，每天接送女兒訓練，為女兒的每一個旋轉跳躍歡呼。但他沒想到，中共的記性這麼好，仇恨這麼長，長臂管轄的手伸得這麼遠。

江峰

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[Vibe Coding實戰演示] 簡單來說一下為什麼我很喜歡OKX這系列的訪談，以及我是怎麼利用這樣的訪談搭配AI來做一些有幫助的工具。這樣的訪談之所以珍貴，不在於這人賺了多少收益，而是在於訪談上這些交易員清晰地拆解了他們自身寶貴的「決策邏輯」，如果只是讀過去，很快就會忘了，但如果是搭配 Vibe Coding，是完全可以把這些經驗都變成幫助自己的「工具」。其中這個"黑天鵝風險監控 + 宕機檢測器"工具就是在這次跟Wesley訪談之中請AI做出來的工具之一。講一下整個思維以及過程: 1⃣我把這篇訪談複製貼上並加入下面的Prompt，直接請AI幫我找出有沒有什麼工具可以開發 (我這邊是使用GPT-5.1，GPT-5.1的整理統整能力還算滿強的) "這是一個跟厲害的A9交易員的經驗訪談，可以幫我從裡面看看有沒有什麼可以把這個交易員經驗轉換成輔助交易的程式工具？" 2⃣GPT-5.1 直接給出了10個可以開發的工具，甚至會詳細的把痛點跟可以做的工具跟功能都列出來。 1) 黑天鵝風險監控 + 宕機檢測器（最強，從訪談直接點名痛點） 2) EV/GTO 概率交易計畫生成器（基於他德撲 → 交易的核心理念） 3) 市場結構切換檢測器（根據他強調路徑依賴極危險） 4) 大資金杠杆監控 / 清算動能分析器（他提到黑天鵝爆倉的動能邏輯） 5) Meme幣敘事熱度雷達（他交易 meme 主要靠敘事 + 散戶情緒） 6) Meme 幣“籌碼集中風險雷達”（他提到用 Bubblemaps 看） 7) 震盪區間智慧交易助手（他靠震盪策略快速回血） 8) 倉位與風險控制輔助器（完全對應他資金管理理念） 9) 新手長期配置助手（他強調比特幣長期最穩） 10) K 線結構簡化器（他提到：越大級別、越簡單、越高勝率） 3⃣我以製作第一個工具為例，GPT給出了下面的文字我直接複製到Cursor + Claude Opus4.5 上面，一次Prompt直接就生出這個監控工具了。 "黑天鵝風險監控 + 宕機檢測器（最強，從訪談直接點名痛點） 🟥 痛點 Wesley 爆倉 500 萬美金的最大原因：某交易所“系統宕機導致做市商不掛單”，瞬間無流動性。區塊鏈世界幾乎沒人監控這個。 🟩 可做工具交易所健康監控器（Exchange Health Monitor）功能：即時監控 Binance/OKX/Bybit 訂單簿深度變化檢測流動性瞬間消失（大幅跳空、無掛單）檢測 API 503 / websocket 中斷一旦出現“潛在宕機風險” → Telegram / Discord / x402 發訊通知 🟨 商業化 VIP 用戶月訂閱給大交易群 / KOL / 社群賣 API key 高級版加入“自動減倉 / 保護模式” 這是幣圈最缺但沒人做好的，你做出來會超多人用。" === 結論 === 當 AI 把「執行」的成本降到幾乎為零，真正被無限放大的，是個體的思考密度與創造力。一篇高質量的訪談，AI 能幫你提煉成一套交易工具一套高手的邏輯，AI 能幫你轉化成自動運轉的系統你腦中的一個閃念，今晚就能落地變成產品。這就是「超級個體」的真諦：不是讓你一個人「做」十個人的工作（那是過勞）而是讓你一個人「擁有」十個人的能力（這是槓桿）我們唯一要做的，就是用人類的判斷力去駕馭 AI 的執行力，AI 讓每個人都有機會做出什麼，但能不能做出來，就全看你想不想了！

[Vibe Coding實戰演示] 簡單來說一下為什麼我很喜歡OKX這系列的訪談，以及我是怎麼利用這樣的訪談搭配AI來做一些有幫助的工具。這樣的訪談之所以珍貴，不在於這人賺了多少收益，而是在於訪談上這些交易員清晰地拆解了他們自身寶貴的「決策邏輯」，如果只是讀過去，很快就會忘了，但如果是搭配 Vibe Coding，是完全可以把這些經驗都變成幫助自己的「工具」。其中這個"黑天鵝風險監控 + 宕機檢測器"工具就是在這次跟Wesley訪談之中請AI做出來的工具之一。講一下整個思維以及過程: 1⃣我把這篇訪談複製貼上並加入下面的Prompt，直接請AI幫我找出有沒有什麼工具可以開發 (我這邊是使用GPT-5.1，GPT-5.1的整理統整能力還算滿強的) "這是一個跟厲害的A9交易員的經驗訪談，可以幫我從裡面看看有沒有什麼可以把這個交易員經驗轉換成輔助交易的程式工具？" 2⃣GPT-5.1 直接給出了10個可以開發的工具，甚至會詳細的把痛點跟可以做的工具跟功能都列出來。 1) 黑天鵝風險監控 + 宕機檢測器（最強，從訪談直接點名痛點） 2) EV/GTO 概率交易計畫生成器（基於他德撲 → 交易的核心理念） 3) 市場結構切換檢測器（根據他強調路徑依賴極危險） 4) 大資金杠杆監控 / 清算動能分析器（他提到黑天鵝爆倉的動能邏輯） 5) Meme幣敘事熱度雷達（他交易 meme 主要靠敘事 + 散戶情緒） 6) Meme 幣“籌碼集中風險雷達”（他提到用 Bubblemaps 看） 7) 震盪區間智慧交易助手（他靠震盪策略快速回血） 8) 倉位與風險控制輔助器（完全對應他資金管理理念） 9) 新手長期配置助手（他強調比特幣長期最穩） 10) K 線結構簡化器（他提到：越大級別、越簡單、越高勝率） 3⃣我以製作第一個工具為例，GPT給出了下面的文字我直接複製到Cursor + Claude Opus4.5 上面，一次Prompt直接就生出這個監控工具了。 "黑天鵝風險監控 + 宕機檢測器（最強，從訪談直接點名痛點） 🟥 痛點 Wesley 爆倉 500 萬美金的最大原因：某交易所“系統宕機導致做市商不掛單”，瞬間無流動性。區塊鏈世界幾乎沒人監控這個。 🟩 可做工具交易所健康監控器（Exchange Health Monitor）功能：即時監控 Binance/OKX/Bybit 訂單簿深度變化檢測流動性瞬間消失（大幅跳空、無掛單）檢測 API 503 / websocket 中斷一旦出現“潛在宕機風險” → Telegram / Discord / x402 發訊通知 🟨 商業化 VIP 用戶月訂閱給大交易群 / KOL / 社群賣 API key 高級版加入“自動減倉 / 保護模式” 這是幣圈最缺但沒人做好的，你做出來會超多人用。" === 結論 === 當 AI 把「執行」的成本降到幾乎為零，真正被無限放大的，是個體的思考密度與創造力。一篇高質量的訪談，AI 能幫你提煉成一套交易工具一套高手的邏輯，AI 能幫你轉化成自動運轉的系統你腦中的一個閃念，今晚就能落地變成產品。這就是「超級個體」的真諦：不是讓你一個人「做」十個人的工作（那是過勞）而是讓你一個人「擁有」十個人的能力（這是槓桿）我們唯一要做的，就是用人類的判斷力去駕馭 AI 的執行力，AI 讓每個人都有機會做出什麼，但能不能做出來，就全看你想不想了！

0xFunky

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NVIDIA 黃仁勳 CES 2025 開場演講，AI 無所不在 - 完整中英字幕對照 NVIDIA 執行長黃仁勳在 CES 2025 的主題演講中，揭示人工智慧 (AI) 發展的嶄新紀元。他展示 NVIDIA 如何引領這波科技浪潮，將 AI 的力量帶入各個領域，包含遊戲、企業應用、機器人以及自動駕駛等。黃仁勳首先回顧 NVIDIA 的發展歷程，從早期遊戲顯示卡的研發到近年在 AI 領域的突破，展現 NVIDIA 如何從一家圖形處理器公司轉型為 AI 技術的領導者。他強調 AI 的發展已從「知覺 AI」進化到「生成 AI」，現在更邁向「代理 AI」階段，AI 不僅能夠感知和生成，更能進行推理、規劃和行動，這將徹底改變人類與電腦互動的方式。演講中，黃仁勳發表多項 NVIDIA 的最新技術。GeForce RTX 50 系列顯示卡以其強大的效能和創新的 AI 技術，如光線追蹤加速和 DLSS 畫格生成，將遊戲畫面提升到全新境界。Blackwell 伺服器則以其高效能和能源效率，滿足企業對 AI 規模化的需求，加速 AI 訓練和部署。 NVIDIA 也推出了 NIMS 和 NEMO 平台，協助企業應用 AI。企業可藉此建立和訓練 AI 代理，提升工作效率和自動化程度。黃仁勳更進一步展望 AI 的未來，發表 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型。Cosmos 旨在理解物理世界，並應用於機器人和工業 AI 領域。Cosmos 的出現，使 AI 能夠更深入地理解和模擬真實世界，進一步推動機器人和自動駕駛的發展。在自動駕駛領域，NVIDIA 推出了新一代車用電腦 Thor，其強大的效能和通過 ASIL D 認證的安全設計，預計將加速自動駕駛汽車的發展。此外，NVIDIA DriveOS 成為首款通過 ASIL D 認證的軟體定義 AI 電腦，為自動駕駛汽車提供更安全可靠的保障。黃仁勳也強調 AI 人才培育的重要性，並宣布推出 Project Digits，將 AI 超級電腦的規模縮小到一般使用者也能輕鬆使用，讓更多人有機會接觸和學習 AI 技術。台積電：作為 NVIDIA 的主要晶片代工夥伴，台積電可望持續受惠於 NVIDIA 的 AI 產品需求，並在先進製程技術上保持領先地位。鴻海：鴻海積極佈局電動車和機器人領域，NVIDIA 的 Thor 車用電腦和 Isaac Groot 機器人平台，可望為鴻海的發展提供助力。聯發科：與 NVIDIA 在晶片設計上的合作，有助於聯發科提升在 AI 領域的技術能力，並拓展在 AIoT 市場的應用。豐田汽車：與 NVIDIA 合作開發自動駕駛技術，可望加速豐田在自動駕駛領域的發展，並提升其汽車產品的競爭力。發那科：作為全球領先的工業機器人製造商，發那科可望利用 NVIDIA 的 AI 技術和平台，開發更智慧、更具效率的工業機器人。 Sony：Sony 在遊戲和影像領域擁有深厚的技術積累，NVIDIA 的顯示卡和 AI 技術，可望為 Sony 的產品創新提供更多可能性。

NVIDIA 黃仁勳 CES 2025 開場演講，AI 無所不在 - 完整中英字幕對照 NVIDIA 執行長黃仁勳在 CES 2025 的主題演講中，揭示人工智慧 (AI) 發展的嶄新紀元。他展示 NVIDIA 如何引領這波科技浪潮，將 AI 的力量帶入各個領域，包含遊戲、企業應用、機器人以及自動駕駛等。黃仁勳首先回顧 NVIDIA 的發展歷程，從早期遊戲顯示卡的研發到近年在 AI 領域的突破，展現 NVIDIA 如何從一家圖形處理器公司轉型為 AI 技術的領導者。他強調 AI 的發展已從「知覺 AI」進化到「生成 AI」，現在更邁向「代理 AI」階段，AI 不僅能夠感知和生成，更能進行推理、規劃和行動，這將徹底改變人類與電腦互動的方式。演講中，黃仁勳發表多項 NVIDIA 的最新技術。GeForce RTX 50 系列顯示卡以其強大的效能和創新的 AI 技術，如光線追蹤加速和 DLSS 畫格生成，將遊戲畫面提升到全新境界。Blackwell 伺服器則以其高效能和能源效率，滿足企業對 AI 規模化的需求，加速 AI 訓練和部署。 NVIDIA 也推出了 NIMS 和 NEMO 平台，協助企業應用 AI。企業可藉此建立和訓練 AI 代理，提升工作效率和自動化程度。黃仁勳更進一步展望 AI 的未來，發表 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型。Cosmos 旨在理解物理世界，並應用於機器人和工業 AI 領域。Cosmos 的出現，使 AI 能夠更深入地理解和模擬真實世界，進一步推動機器人和自動駕駛的發展。在自動駕駛領域，NVIDIA 推出了新一代車用電腦 Thor，其強大的效能和通過 ASIL D 認證的安全設計，預計將加速自動駕駛汽車的發展。此外，NVIDIA DriveOS 成為首款通過 ASIL D 認證的軟體定義 AI 電腦，為自動駕駛汽車提供更安全可靠的保障。黃仁勳也強調 AI 人才培育的重要性，並宣布推出 Project Digits，將 AI 超級電腦的規模縮小到一般使用者也能輕鬆使用，讓更多人有機會接觸和學習 AI 技術。台積電：作為 NVIDIA 的主要晶片代工夥伴，台積電可望持續受惠於 NVIDIA 的 AI 產品需求，並在先進製程技術上保持領先地位。鴻海：鴻海積極佈局電動車和機器人領域，NVIDIA 的 Thor 車用電腦和 Isaac Groot 機器人平台，可望為鴻海的發展提供助力。聯發科：與 NVIDIA 在晶片設計上的合作，有助於聯發科提升在 AI 領域的技術能力，並拓展在 AIoT 市場的應用。豐田汽車：與 NVIDIA 合作開發自動駕駛技術，可望加速豐田在自動駕駛領域的發展，並提升其汽車產品的競爭力。發那科：作為全球領先的工業機器人製造商，發那科可望利用 NVIDIA 的 AI 技術和平台，開發更智慧、更具效率的工業機器人。 Sony：Sony 在遊戲和影像領域擁有深厚的技術積累，NVIDIA 的顯示卡和 AI 技術，可望為 Sony 的產品創新提供更多可能性。

fox hsiao

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OpenAI 在 Codex App 的官方介绍里，提供了一个游戏案例，只花了 700 万 Token，效果相当惊艳。我上周也曾经试图用 AI 做过一个赛车游戏，结果当然是一塌糊涂。可能是我提示词写的不对吧，这是 OpenAI 提供的开发过程和使用的提示词：我们要求 Codex 制作一款赛车游戏，配备不同的赛车手、八张地图，甚至还有玩家可以通过空格键使用的道具。使用由 GPT 图像驱动的图像生成技能⁠（在新窗口中打开）和网页游戏开发技能⁠（在新窗口中打开），Codex 仅凭一个初始用户提示，便独立使用超过 700 万个 Token 构建了这款游戏。它承担了设计师、游戏开发者和 QA 测试员的角色，通过实际玩游戏来验证其工作。这款游戏由 Codex 使用 imagen 和 develop-web-game 技能创建，基于以下初始提示（为清晰起见，已加以整理）：使用 Three.js 将 Voxel Velocity 实现为一款 3D 体素风卡丁车竞速游戏，且仅包含一个模式：单场比赛（始终为 3 圈、1 名玩家对战 7 名 CPU，8 条赛道全部立即解锁，无进度系统）。构建最简赛前流程，仅包含：赛道（8 条）、角色（8 个）、难度（轻松/标准/困难）、可选镜像模式、可选允许角色重复，以及开始比赛 (Start Race)。同时提供一个选项菜单和比赛中的暂停菜单（继续/重新开始/退出）。创建一个街机驾驶模型，具备灵敏的操控、对擦碰墙面的宽容判定、以有意义的漂移作为主要技能，并提供一个漂移蓄力系统，可生成精确的加速等级（一级 0.7 秒、二级 1.1 秒、三级 1.5 秒）。基础速度需保持“快速但易读”，并在宽阔道路上维持稳定的车群超车节奏。精确实现 8 种道具，单格道具栏，带轻微的名次加权分配，效果温和（最大失控 ≤1.2 秒、最大转向禁用 ≤0.6 秒），营造轻松混乱但无硬性眩晕。同时加入越野减速，并在加速状态下将越野减速幅度降低 50%。定义 8 名角色的既定属性与 AI 行为倾向，实现 CPU 难度预设、赛道作者定义的竞速/变化样条、漂移区与危险规避逻辑，使 AI 能利用多车道宽度进行干净的超车。并提供 HUD/音频基础功能：名次、圈数/最终圈提示、迷你地图、道具槽、计时/分段、清晰可读的音效 (SFX)，以及每条赛道一段循环音乐。然后，从包含十条通用提示的随机列表中不断向 Codex 重新提示，以便其继续解决问题。以下是其中一条提示的示例：你的任务是添加新功能，使游戏更接近原版。首先，玩一下游戏，找出与原版相比缺少了什么。然后选择几个缺失的功能并实现它们。在每个功能完成后，务必通过玩游戏来彻底测试并确认其工作正常。如果你在游玩时发现任何漏洞，请优先修复它们。文章地址：

OpenAI 在 Codex App 的官方介绍里，提供了一个游戏案例，只花了 700 万 Token，效果相当惊艳。我上周也曾经试图用 AI 做过一个赛车游戏，结果当然是一塌糊涂。可能是我提示词写的不对吧，这是 OpenAI 提供的开发过程和使用的提示词：我们要求 Codex 制作一款赛车游戏，配备不同的赛车手、八张地图，甚至还有玩家可以通过空格键使用的道具。使用由 GPT 图像驱动的图像生成技能⁠（在新窗口中打开）和网页游戏开发技能⁠（在新窗口中打开），Codex 仅凭一个初始用户提示，便独立使用超过 700 万个 Token 构建了这款游戏。它承担了设计师、游戏开发者和 QA 测试员的角色，通过实际玩游戏来验证其工作。这款游戏由 Codex 使用 imagen 和 develop-web-game 技能创建，基于以下初始提示（为清晰起见，已加以整理）：使用 Three.js 将 Voxel Velocity 实现为一款 3D 体素风卡丁车竞速游戏，且仅包含一个模式：单场比赛（始终为 3 圈、1 名玩家对战 7 名 CPU，8 条赛道全部立即解锁，无进度系统）。构建最简赛前流程，仅包含：赛道（8 条）、角色（8 个）、难度（轻松/标准/困难）、可选镜像模式、可选允许角色重复，以及开始比赛 (Start Race)。同时提供一个选项菜单和比赛中的暂停菜单（继续/重新开始/退出）。创建一个街机驾驶模型，具备灵敏的操控、对擦碰墙面的宽容判定、以有意义的漂移作为主要技能，并提供一个漂移蓄力系统，可生成精确的加速等级（一级 0.7 秒、二级 1.1 秒、三级 1.5 秒）。基础速度需保持“快速但易读”，并在宽阔道路上维持稳定的车群超车节奏。精确实现 8 种道具，单格道具栏，带轻微的名次加权分配，效果温和（最大失控 ≤1.2 秒、最大转向禁用 ≤0.6 秒），营造轻松混乱但无硬性眩晕。同时加入越野减速，并在加速状态下将越野减速幅度降低 50%。定义 8 名角色的既定属性与 AI 行为倾向，实现 CPU 难度预设、赛道作者定义的竞速/变化样条、漂移区与危险规避逻辑，使 AI 能利用多车道宽度进行干净的超车。并提供 HUD/音频基础功能：名次、圈数/最终圈提示、迷你地图、道具槽、计时/分段、清晰可读的音效 (SFX)，以及每条赛道一段循环音乐。然后，从包含十条通用提示的随机列表中不断向 Codex 重新提示，以便其继续解决问题。以下是其中一条提示的示例：你的任务是添加新功能，使游戏更接近原版。首先，玩一下游戏，找出与原版相比缺少了什么。然后选择几个缺失的功能并实现它们。在每个功能完成后，务必通过玩游戏来彻底测试并确认其工作正常。如果你在游玩时发现任何漏洞，请优先修复它们。文章地址：

周尔复

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深夜時段，昨天的標題太聳動了，今天來談談「DIY」沒記錯之前中文圈有討論到這話題，但我沒仔細去看，因為對於男生來說，這本來就是正常行為，而且是該為自己做基礎的理解和學習，甚至這也跟慾望過大扯不上邊。無論你是 0 或 1 ，適當的 DIY 對身體是有益而無害，但千萬別過度，這部分就有個九九乘法表的對照方式，請看小視頻醫生的解說。「DIY」的四大好處： 1）維持精子健康規律清槍除了能鍛鍊骨盆底肌肉，減緩雄起功能障礙、尿失禁外，定期排空舊精子，更能維持精蟲的活動力，確保品質。 2）避免結石攝護腺會分泌前列腺液、蛋白質和礦物質，若精e沒有定期排出，長期沉積就容易形成結石。而定期愛愛或 DIY，射金時可把這些物質一併排出，對預防結石可能有幫助。 3）減輕焦慮不過度的清槍，能夠透過釋放多巴胺及催產素來舒緩身心靈，幫助心情愉悅之餘，也因為放鬆的緣故能減輕焦慮感。 4）改善睡眠品質和減輕焦慮感相關，DIY 所釋放的荷爾蒙能夠改善睡眠品質、減少失眠，若是睡前「來一發」，一覺好眠的機率可說是大大提升。適度 DIY 能紓壓，不過頻率仍依個人的身體健康、環境及心理成熟度而異，若整天都在想著 DIY，可能是成癮或有心理疾病，還請多加留意。無論如何，就是健康知識分享，行情不好，多學點、多瞭解也是好事。 #深夜講堂 #DIY #新知學習

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深夜時段，昨天的標題太聳動了，今天來談談「DIY」沒記錯之前中文圈有討論到這話題，但我沒仔細去看，因為對於男生來說，這本來就是正常行為，而且是該為自己做基礎的理解和學習，甚至這也跟慾望過大扯不上邊。無論你是 0 或 1 ，適當的 DIY 對身體是有益而無害，但千萬別過度，這部分就有個九九乘法表的對照方式，請看小視頻醫生的解說。「DIY」的四大好處： 1）維持精子健康規律清槍除了能鍛鍊骨盆底肌肉，減緩雄起功能障礙、尿失禁外，定期排空舊精子，更能維持精蟲的活動力，確保品質。 2）避免結石攝護腺會分泌前列腺液、蛋白質和礦物質，若精e沒有定期排出，長期沉積就容易形成結石。而定期愛愛或 DIY，射金時可把這些物質一併排出，對預防結石可能有幫助。 3）減輕焦慮不過度的清槍，能夠透過釋放多巴胺及催產素來舒緩身心靈，幫助心情愉悅之餘，也因為放鬆的緣故能減輕焦慮感。 4）改善睡眠品質和減輕焦慮感相關，DIY 所釋放的荷爾蒙能夠改善睡眠品質、減少失眠，若是睡前「來一發」，一覺好眠的機率可說是大大提升。適度 DIY 能紓壓，不過頻率仍依個人的身體健康、環境及心理成熟度而異，若整天都在想著 DIY，可能是成癮或有心理疾病，還請多加留意。無論如何，就是健康知識分享，行情不好，多學點、多瞭解也是好事。 #深夜講堂 #DIY #新知學習

Weigiston.L🐻🔶BNB

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說實話，搞體育競技的、搞藝術的、搞舞蹈、搞戲曲的、甚至搞聲樂、話劇表演的人都知道，所謂「台上一分鐘，台下十年功」這句話的份量！但凡想在這個行業裡混出頭，不流汗、流淚甚至流血，是不可能的！要不，你憑啥享受鮮花掌聲和榮譽？憑啥你一部電影、一場演出能拿百萬千萬，廣告代言接不完？這不就是努力付出換來的嗎？！看看劉美賢，看看所有取得了非凡成就的那些藝術家、體育健將、舞蹈家、歌唱家⋯⋯，沒有一個例外的！說到這，就要說說蜚聲全世界的「神韻藝術團」了！這些年輕的舞蹈演員們，付出了青春，付出了汗水，付出了無法想像的辛苦，才成就了「世界第一秀」的美名！卻無端遭中共誹謗，說什麼虐待⋯⋯？！多可笑，舞蹈演員不流汗不受累，怎麼在舞台上展現絕美身姿和超凡表現？你問問哪個舞蹈演員沒受過「虐待」？你去問問北京舞蹈學院的學生都怎麼訓練的？你去問問北京戲曲學院的學生從小是怎麼被鞭子抽打的？難道他們都是虐童？從事藝術的人都是自己心甘情願受「虐待」的！因為他們知道，只有這樣才能有所成就啊！我當初學戲劇的時候，老師第一天上來就跟我們說：學戲劇，學舞台表演是很苦的，不想吃苦的現在就走。而且，吃了無數苦之後，你們中能出人頭地的也沒幾個！所以，想清楚沒有？想清楚了再留在我的課堂上，沒想清楚的，現在先回家想清楚再說！這番話我一直記到現在！別再被中共謊言欺騙了，別再被王志安之流的流氓話術哄騙了。二十多年過去了，我覺得，也該看清楚真相了！🙏

說實話，搞體育競技的、搞藝術的、搞舞蹈、搞戲曲的、甚至搞聲樂、話劇表演的人都知道，所謂「台上一分鐘，台下十年功」這句話的份量！但凡想在這個行業裡混出頭，不流汗、流淚甚至流血，是不可能的！要不，你憑啥享受鮮花掌聲和榮譽？憑啥你一部電影、一場演出能拿百萬千萬，廣告代言接不完？這不就是努力付出換來的嗎？！看看劉美賢，看看所有取得了非凡成就的那些藝術家、體育健將、舞蹈家、歌唱家⋯⋯，沒有一個例外的！說到這，就要說說蜚聲全世界的「神韻藝術團」了！這些年輕的舞蹈演員們，付出了青春，付出了汗水，付出了無法想像的辛苦，才成就了「世界第一秀」的美名！卻無端遭中共誹謗，說什麼虐待⋯⋯？！多可笑，舞蹈演員不流汗不受累，怎麼在舞台上展現絕美身姿和超凡表現？你問問哪個舞蹈演員沒受過「虐待」？你去問問北京舞蹈學院的學生都怎麼訓練的？你去問問北京戲曲學院的學生從小是怎麼被鞭子抽打的？難道他們都是虐童？從事藝術的人都是自己心甘情願受「虐待」的！因為他們知道，只有這樣才能有所成就啊！我當初學戲劇的時候，老師第一天上來就跟我們說：學戲劇，學舞台表演是很苦的，不想吃苦的現在就走。而且，吃了無數苦之後，你們中能出人頭地的也沒幾個！所以，想清楚沒有？想清楚了再留在我的課堂上，沒想清楚的，現在先回家想清楚再說！這番話我一直記到現在！別再被中共謊言欺騙了，別再被王志安之流的流氓話術哄騙了。二十多年過去了，我覺得，也該看清楚真相了！🙏

姜光宇

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仅需一分钟，带你了解 GameFi 项目 —— SERAPH: In the Darkness ✦ Mint Price → 0.06 ETH(Arbitrum) ✦ Mint Supply → 3,000 ✦ Twitter → Seraph ✦ Discord → ✪ AlphaBot 专属抽奖 → ◥◣◥◣ ◥◣◥◣◥◣ ◥◣ ❶ 项目简介： • SERAPH: In the Darkness(简称 Seraph) 是一款基于区块链的 ARPG(动作角色扮演) 游戏，玩法类似于马斯克最爱的游戏 —— Diablo/暗黑破坏神； • 玩家们不仅可以免费畅玩，也可以在 Seraph 中实现 Free to Earn，但会为了维持长久的经济循环而进行一定程度的约束； • Seraph 在今年的 4 月和 7 月进行了两次内测，并即将迎来第三次内测，在前两次内测中共有 3 万名玩家注册试玩，首日留存率 72% ，7 日留存率 45% ，14 日留存率 23% ，玩家平均每日在线时长高达 5 小时； • 与传统的暗黑类游戏更青睐单打独斗的风格不同，Seraph 加入了更多 MMO(大型多人在线) 游戏的经典元素，例如：多人组队、PVP 排行榜、摆摊交易、世界 BOSS 等，以便于提高游戏的可玩性与社交性，从而实现更长的生命周期； • Seraph 目前拥有 3 种职业、2 种正在开发的新职业、十余幕剧情展示、上百张主线地图、数以亿计的装备词缀库等丰富的内部装修。 ◥◣◥◣ ◥◣◥◣◥◣ ◥◣ ❷ 团队背景： • Seraph 由 Seraph Studio 开发、韩国游戏巨头 Actoz Soft 孵化，Actoz Soft 是经典游戏「传奇」的开发商 —— 是的，就是那个 "刀刀暴击，是兄弟就来砍我" 广告里的「传奇」； • Seraph 的团队分工明确，研发人员均来自知名游戏公司，对暗黑类游戏拥有十余年的开发经验，区块链团队拥有 5 年以上的数字钱包运维经验，熟知 Web3 用户的需求与敏感点； • Seraph 的 Founder - Tobin 是现韩国知名上市公司 CEO、前互联网数字科技上市公司的游戏事业部总经理。发行总监 Fred 拥有 10 年以上的产品运营经验，曾参与 Atlantica、TERA 等知名游戏。艺术总监 KIM Wontae 是前先锋游戏工作室创意总监。 ◥◣◥◣ ◥◣◥◣◥◣ ◥◣ ❸ 注意事项： • NFT 装备是 Seraph 的核心资产，通过穿戴 NFT 装备，可以实现边玩游戏边打金； • 灵魂晶石(Soul Spar) 是游戏内的通用货币，可用于拍卖行、装备的打造、参与特殊副本等； • 玩家在通关特殊副本后，有机会掉落稀有资源与高等装备，特殊副本的参与条件是：穿戴 NFT 装备 & 消耗灵魂晶石； • Seraph 游戏内的所有资源都有「生成」和「消耗」两大场景，以实现更稳固的经济模型； • $SRF 是 Seraph 将要发行的代币，根据最新释出的情报，20% 的份额将奖励给玩家 —— 至于如何奖励，我猜可能是空投。 ◥◣◥◣ ◥◣◥◣◥◣ ◥◣ ❹ 项目评级：★★★★☆ • Seraph 并没有把自己局限在 Web3 游戏的桎梏中，他们给自己的定位是 "能让 Web2 的传统玩家也觉得好玩的游戏"，因此在各处细节的雕琢上，都花费了不小的精力； • 值得一提的是，在前段时间的 KBW(韩国区块链周) 上，我在线下见到了 Seraph 的团队，还试玩了一会儿，体验确实很不错！ #NFT 🎮🐸

仅需一分钟，带你了解 GameFi 项目 —— SERAPH: In the Darkness ✦ Mint Price → 0.06 ETH(Arbitrum) ✦ Mint Supply → 3,000 ✦ Twitter → Seraph ✦ Discord → ✪ AlphaBot 专属抽奖 → ◥◣◥◣ ◥◣◥◣◥◣ ◥◣ ❶ 项目简介： • SERAPH: In the Darkness(简称 Seraph) 是一款基于区块链的 ARPG(动作角色扮演) 游戏，玩法类似于马斯克最爱的游戏 —— Diablo/暗黑破坏神； • 玩家们不仅可以免费畅玩，也可以在 Seraph 中实现 Free to Earn，但会为了维持长久的经济循环而进行一定程度的约束； • Seraph 在今年的 4 月和 7 月进行了两次内测，并即将迎来第三次内测，在前两次内测中共有 3 万名玩家注册试玩，首日留存率 72% ，7 日留存率 45% ，14 日留存率 23% ，玩家平均每日在线时长高达 5 小时； • 与传统的暗黑类游戏更青睐单打独斗的风格不同，Seraph 加入了更多 MMO(大型多人在线) 游戏的经典元素，例如：多人组队、PVP 排行榜、摆摊交易、世界 BOSS 等，以便于提高游戏的可玩性与社交性，从而实现更长的生命周期； • Seraph 目前拥有 3 种职业、2 种正在开发的新职业、十余幕剧情展示、上百张主线地图、数以亿计的装备词缀库等丰富的内部装修。 ◥◣◥◣ ◥◣◥◣◥◣ ◥◣ ❷ 团队背景： • Seraph 由 Seraph Studio 开发、韩国游戏巨头 Actoz Soft 孵化，Actoz Soft 是经典游戏「传奇」的开发商 —— 是的，就是那个 "刀刀暴击，是兄弟就来砍我" 广告里的「传奇」； • Seraph 的团队分工明确，研发人员均来自知名游戏公司，对暗黑类游戏拥有十余年的开发经验，区块链团队拥有 5 年以上的数字钱包运维经验，熟知 Web3 用户的需求与敏感点； • Seraph 的 Founder - Tobin 是现韩国知名上市公司 CEO、前互联网数字科技上市公司的游戏事业部总经理。发行总监 Fred 拥有 10 年以上的产品运营经验，曾参与 Atlantica、TERA 等知名游戏。艺术总监 KIM Wontae 是前先锋游戏工作室创意总监。 ◥◣◥◣ ◥◣◥◣◥◣ ◥◣ ❸ 注意事项： • NFT 装备是 Seraph 的核心资产，通过穿戴 NFT 装备，可以实现边玩游戏边打金； • 灵魂晶石(Soul Spar) 是游戏内的通用货币，可用于拍卖行、装备的打造、参与特殊副本等； • 玩家在通关特殊副本后，有机会掉落稀有资源与高等装备，特殊副本的参与条件是：穿戴 NFT 装备 & 消耗灵魂晶石； • Seraph 游戏内的所有资源都有「生成」和「消耗」两大场景，以实现更稳固的经济模型； • $SRF 是 Seraph 将要发行的代币，根据最新释出的情报，20% 的份额将奖励给玩家 —— 至于如何奖励，我猜可能是空投。 ◥◣◥◣ ◥◣◥◣◥◣ ◥◣ ❹ 项目评级：★★★★☆ • Seraph 并没有把自己局限在 Web3 游戏的桎梏中，他们给自己的定位是 "能让 Web2 的传统玩家也觉得好玩的游戏"，因此在各处细节的雕琢上，都花费了不小的精力； • 值得一提的是，在前段时间的 KBW(韩国区块链周) 上，我在线下见到了 Seraph 的团队，还试玩了一会儿，体验确实很不错！ #NFT 🎮🐸

WaTell 蛙跳

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