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🚨💥💥比尔·盖茨的微软可以抹掉你整台电脑——而大多数人直到一切太晚才意识到这一点! 一名男子的爆料正在疯传,揭示了数以百万计的 Windows 用户如今才意识到的、关于比尔·盖茨旗下微软的问题。 “我觉得他们应该为此进监狱。” Windows 更新会悄悄开启 OneDrive,却没有用直白易懂的语言提醒你。 你的文件并不是被“备份”。 而是被“转移”! 你的电脑变成了一个临时访问点。 微软的服务器成了文件的主副本。 然后,陷阱合上了。 人们报告称: • 家庭照片消失 • 工作文件被清空 • 多年的数据被抹除 • 桌面突然一干二净,毫无预警 • 只剩一个小图标在问:“我的文件去哪了?” 很多人以为这是勒索软件。 但并不是。 关闭 OneDrive 可能会把本地文件全部删除。 为了“释放空间”而删除文件,结果是所有地方的文件一起被删。 唯一的出路?一个深藏的菜单……或者看 YouTube 教程。 没有任何地方清楚地写着: “我们正在把你整台电脑转移到我们的服务器上。” 数以百万计的人点击了“更新”,却根本不知道这一步包含了这一切。 如果一家公司能在你不知情的情况下控制你的文件,并且只要一次误点就能全部删除——这怎么还不算恶意软件? 喵评:邪恶的魔鬼做的产品,也会一样的邪恶❗️❗️

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OpenAI 的大神 Andrej Karpathy 前几天在他的 YouTube 频道讲了一堂课,系统的介绍了大语言模型,内容深入浅出,非常赞,抽空将它翻译成了双语,由于内容较长,我将分批上传,以下是第一部分精校后的双语视频,字幕文稿如下: Intro: Large Language Model (LLM) talk 大家好。最近,我进行了一场关于大语言模型的 30 分钟入门讲座。遗憾的是,这次讲座没有被录制下来,但许多人在讲座后找到我,他们告诉我非常喜欢那次讲座。因此,我决定重新录制并上传到 YouTube,那么,让我们开始吧,为大家带来“忙碌人士的大语言模型入门”系列,主讲人 Scott。好的,那我们开始吧。 LLM Inference 首先,什么是大语言模型 (Large Language Model) 呢?其实,一个大语言模型就是由两个文件组成的。在这个假设的目录中会有两个文件。 以 Llama 2 70B 模型为例,这是一个由 Meta AI 发布的大语言模型。这是 Llama 系列语言模型的第二代,也是该系列中参数最多的模型,达到了 700 亿。LAMA2 系列包括了多个不同规模的模型,70 亿,130 亿,340 亿,700 亿是最大的一个。 现在很多人喜欢这个模型,因为它可能是目前公开权重最强大的模型。Meta 发布了这款模型的权重、架构和相关论文,所以任何人都可以很轻松地使用这个模型。这与其他一些你可能熟悉的语言模型不同,例如,如果你正在使用 ChatGPT 或类似的东西,其架构并未公开,是 OpenAI 的产权,你只能通过网页界面使用,但你实际上没有访问那个模型的权限。 在这种情况下,Llama 2 70B 模型实际上就是你电脑上的两个文件:一个是存储参数的文件,另一个是运行这些参数的代码。这些参数是神经网络(即语言模型)的权重或参数。我们稍后会详细解释。因为这是一个拥有 700 亿参数的模型,每个参数占用两个字节,因此参数文件的大小为 140 GB,之所以是两个字节,是因为这是 float 16 类型的数据。 除了这些参数,还有一大堆神经网络的参数。你还需要一些能运行神经网络的代码,这些代码被包含在我们所说的运行文件中。这个运行文件可以是 C 语言或 Python,或任何其他编程语言编写的。它可以用任何语言编写,但 C 语言是一种非常简单的语言,只是举个例子。只需大约 500 行 C 语言代码,无需任何其他依赖,就能构建起神经网络架构,并且主要依靠一些参数来运行模型。所以只需要这两个文件。 你只需带上这两个文件和你的 MacBook,就拥有了一个完整的工具包。你不需要连接互联网或其他任何设备。你可以拿着这两个文件,编译你的 C 语言代码。你将得到一个可针对参数运行并与语言模型交互的二进制文件。 比如,你可以让它写一首关于 Scale AI 公司的诗,语言模型就会开始生成文本。在这种情况下,它会按照指示为你创作一首关于 Scale AI 的诗。之所以选用 Scale AI 作为例子,你会在整个演讲中看到,是因为我最初在 Scale AI 举办的活动上介绍过这个话题,所以演讲中会多次提到它,以便内容更具体。这就是我们如何运行模型的方式。只需要两个文件和一台 MacBook。 我在这里稍微有点作弊,因为这并不是在运行一个有 700 亿参数的模型,而是在运行一个有 70 亿参数的模型。一个有 700 亿参数的模型运行速度大约会慢 10 倍。但我想给你们展示一下文本生成的过程,让你们了解它是什么样子。所以运行模型并不需要很多东西。这是一个非常小的程序包,但是当我们需要获取那些参数时,计算的复杂性就真正显现出来了。 那么,这些参数从何而来,我们如何获得它们?因为无论 run.c 文件中的内容是什么,神经网络的架构和前向传播都是算法上明确且公开的。

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为什么有的人总是可以遇到贵人? 我这两年有一个非常明显的感受,就是发现遇到的贵人概率越来越高了,以前会经常观察身边人这个现象,发现每个人遇到贵人的概率完全是不一样的,而且我觉得这件事儿是真的有方法论。 1.成为贵人,才能遇到贵人。只有自己是贵人,才能真正理解贵人说的话做的事情的原因,这样才能知道自己该如何做事情具备哪些品质才可以吸引贵人。 2.一定程度上这是个概率学,我们能做的就是提高概率发生,要知道哪些因素可以提高这件事发生的概率,比如同样一个人,环境、影响力、圈子质量不一样,结果完全不同。即使你有能力,但你就是在小地方,也没人知道你,你根本就没有展示自我价值的机会。 3.如果你是一个有能力、靠谱、有责任心、诚实、本分的人,再加上你去积累影响力,把自己的想法对外输出,这样知道你的人的数量会几何倍增,数量倍增了,即便同等概率下遇到贵人的数量也增加了,而且很可能会主动联系你。 4.要选择贵人容易扎堆的地方,贵人往往会在资源丰富、机会多的地方,如果你跳进这些地方,遇到贵人的概率就会大大增加,比如你从三线城市跳到一线城市、行业内更好的大平台公司。 5.贵人之所以愿意在你没有起势时帮助你,是因为他们看到了你身上具备成功的属性、有他之前的影子,有一天你可以成为他们或超越他们,你的这种潜能才是得到贵人的根本,他们帮助你也是在去验证自己的眼光,你未来的成功也是他们对自己信仰的验证过程。 6.记得在《繁花》中有这么一段,爷叔的一个回眸看到宝总穿着西装站在那里,他看着阿宝的眼神是有光的,就仿佛看到了年轻时的自己。

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我们必须彻底终结“政治庇护”这套玩法。 为什么? 因为你家的大门,不是为全世界的失败者敞开的。 有人说,我们得接纳他们啊! 我说不。 他们说,那这些人怎么办?他们会死的! 首先,这怎么就成了我的问题? 其次,地球上其他国家都消失了吗? 非洲的庇护申请者,为什么不去非洲国家? 阿拉伯人,为什么不去阿拉伯国家? 如果连文化最相近、血缘最亲密的国家都拒绝他们…… 那我们为什么要当这个冤大头? 打个比方。 想象一下,一个从几十公里外的小镇来的19岁小伙。 你从没见过他,不知道他是谁。 他没敲门,直接闯进你家,对着你大喊: “嘿!我饿了!给我吃的!” 他不是请求,是命令。 没有谦卑,只有索取。 你会怎么做? 你大概会拿出枪,指着他,让他滚出你的房子。 就算你愿意跟他多说一句,你第一个问题肯定是: “你为什么来我家?” “你为什么不去找你的邻居?” 他可能有两个回答。 第一种:“我问了,我所有的邻居都拒绝帮我。” 那你就要怀疑了。 所有认识你的人都不帮你,问题在谁? 是他们几百号人都是混蛋,还是你才是那个唯一的混蛋? 第二种:“我压根没问过我邻居,我直接就来找你了。” 这就更可疑了。 你为什么偏要跳过所有熟人,跑到一个完全不了解你的陌生人家里,提出要求? 所以,你只会关上门,告诉他: “两秒钟内,从我的地盘上滚出去,否则我就开枪了。” 一个四肢健全的成年男人,连饭都找不到,那是他自己的无能和懒惰。 那不是你的问题。 现在,把这个场景放大到一个国家。 完全一样。 一群又一群的陌生人,从天知道什么地方冒出来,要求我们帮助。 他们绕开了所有和他们文化、语言更接近的国家。 径直来到我们的边境。 这不值得怀疑吗? 但我们甚至不需要解释。 这是我们的国家,不是你的。离开。

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这是美国大学毕业季 最诚实的一场演讲 也是AI时代最引人思考的 关于教育的一场讨论💐 Angela Duckworth 一位哈佛毕业的网红教授 专门研究毅力的顶级学者 在宾大的毕业典礼上 一句话炸翻了全场 今天的演讲(稿) 是我和AI一起写的!😂 而且我一点儿也不惭愧 这太魔幻了 一个教孩子要坚毅要刻苦的 居然在带头“偷懒” 但是她接下来说的话 才是我反复该说的部分 就是这篇人机协作的演讲稿 给出了AI时代家长心里最担心的 两个问题的答案 第一个问题 孩子天天用AI,脑子会不会废掉? 扫了一眼台下的毕业生 问了一个戳心的问题 如果我们一直这么用AI 会变得越来越不会思考 她自己呢带头就举了手 台下呢也几乎是全员举手 Angela接着说 她自己呢也担心过 因为大脑是用尽废退 不用的话神经连接都会萎缩 她讲了一个故事 她被一个很难的 统计学方法卡住了 当时呢身边没有人能够帮她 在客厅里做着 房地产相关的工作 于是她打开了GPT 就把问题呢告诉它 结果AI只用了几句话 就把这个复杂的问题讲清楚了 不但讲清楚了 还提醒她常见的误区 给了清晰的步骤 她对不懂的地方进行追问 让AI示范 短短十分钟之后 她不仅仅是拿到了答案 而且真正的理解了 注意她的关键词啊 不是替我想 而是带我想👊 她又问台下的毕业生们 你们有没有哪怕一次 真切的感受到 因为AI比你之前聪明了一点点? 这一次又是几乎全员举手🙋‍♀️ 同样的一群人 同样的一双手 可以是害怕AI让我变笨 也可以是因为AI 让我变强🐮 她又用博士生的实验补了一刀 两组年轻人写求职信 一组呢完全自己写 另一组呢 用AI辅助 结果非常反常识 用AI那组不但写的更快 就连写作能力也提升的更多 为什么? 给出了一个关键解释 因为AI在做一件 人类老师一直想做 但没有精力去做的事 它会不停的给你看更好的版本 这个句子可以更短 那个词可以换 这个结构呢还可以调整 你就一遍一遍的看这些示范 就是在训练自己的眼睛和感觉 所以结论很简单 也很有力量👍🏼 AI会不会废掉孩子 并不取决于AI有多强 而是取决于我们把它当什么 当你把AI当拐杖 你交出的就是大脑 当你把AI当教练 你练出来的就是判断力、表达力、结构感 AI的正确打开方式 不是把脑子托管给它 而是用它不断的看到更好的思考 然后呢逼自己追上去 第二个问题 既然知识和课程网上全有 AI又能给出答案 那我们为什么还需要老师? 教育为什么还需要人? 在学期末 说这样一个秘密 这整个学期 我教给你们的所有知识网上全都有 每一篇文章都有电子版 每一道作业都有人做过类似的 换句话说就是 只要你愿意不来上我的课 你照样能学 学生们呢?都愣住了 然后她说 但是你们还是需要我 因为你们需要有人在周二之前 逼你读完一篇并不轻松的文章😂 需要有人在周四之前 提醒你们交出一篇 你们以为自己写不出来的论文🥹 需要有人把你关进一个没有手机的教室 需要有人给你定一个 你以为达不到的标准 然后认真的看着你的眼睛说 我知道你能做到 我会等到你做到!👍🏼 这一段看起来安安静静的话 简直是一下子戳中了 教育的本质 教育从来都不是信息的填充 而是灵魂的唤醒!👍🏼💐 她讲到自己高中那位英语老师 图书馆的知识是免费的 但是你得自带容器 而一个真正的好老师 就会帮你塑造这个容器 我突然想到了我的孩子们 AI可以把全世界的知识 都摆在他们的面前 但是它做不到的是 在他们快要放弃的时候 坚定的看着他们的眼睛说 这很难 ☹️ 但我相信你 对于孩子们来说 爸爸妈妈 才是他们最早遇到的老师 那位Angela老师 在这个算力爆炸的时代 我们到底要教给孩子什么? 用AI的方法 当然 但比这个更重要的是 带他们去户外徒步 去仰望星空 去面对挫折 去感受心跳 我们要做的是站在孩子的身边 成为赋予他们品格的那个人 如果你有时间 强烈建议你和孩子一起看一下这个演讲 ———————————— 演讲就在下面,快看看啊 有这么想讨论的一起聊聊吧😊

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这个人的访谈,我已经看了第三遍了。 硅谷最神秘的亿万富翁——纳瓦尔·拉维坎特。很多人都没听说过他,但马斯克、扎克伯格都非常推崇他。 他几乎不接受采访,可一旦开口,就是那种让人当场坐直、反复回放的话。 连这两天,我又重温了他三个小时的访谈,帮你总结了含金量最高的几个观点,和你分享。 第一,人生中最重要的三个决定。 纳瓦尔说啊,所有的结果,几乎都是这三件事的下游:和谁在一起,做什么,住在哪里。 这听起来很简单,但他说,大多数人都没有意识到,他们在这三件事上的思考,时间少得可怕。 但就是这三件事,决定了你几乎所有的一切——你的朋友圈、你的机会、你的情绪底色、你每天呼吸什么样的空气、你未来能遇见什么样的人。 他说,如果你要做一个能够影响4年的决定,你应该花一年的时间来想清楚它。 而我们绝大多数人呢?就是花了一个周末,就决定了一份要学4年的专业;花了一个月,就决定了一份干10年的工作。 第二,骄傲是最昂贵的特质。 这句话很短,但是呢,我愣了很久。 纳瓦尔说啊,他观察了很多朋友和同事,那些原地踏步、成长最少的人,几乎无一例外,都是最骄傲的人。 骄傲意味着什么? 意味着你不会承认自己错了。 你买了一只烂股票,不舍得割肉,因为承认亏损,就等于承认你判断失误。 你卡在一段不好的关系里,你不离开,是因为你不想让别人看见你失败。 骄傲,会把你锁在次优答案里。 他说,最好的艺术家、最好的创业者都有一个共同点——就是他们随时愿意从零开始,愿意被看起来像个傻瓜。 他还举了马斯克的例子,说他卖掉了 PayPal 之后拿到了2亿美元,接着他把这些钱全部压到了 SpaceX 和特斯拉里,甚至还要借钱付房租。 第三,不是一万小时,而是一万次迭代。 你一定听过那个“一万小时定律”,说你重复做一件事,坚持1万小时就能成为专家。 纳瓦尔呢,一针见血地指出:是错的。 真正让你成为专家的,是1万次迭代,而不是1万个小时。 重复和迭代,是两件完全不同的事。 重复,就是你把一件事做了一遍又一遍;而迭代,是你每做一次,就要带着上一次的教训,做得更好一点。 所以,我们每个人都要问自己一个问题:你到底是在迭代,还是只是把第一次的经验,重复了很多遍? 第四,灵感是易逝品。 这点我觉得,可能是整个访谈里最实用的一条。 纳瓦尔说啊,当你有灵感的那一刻,就是阻力最小、效率最高的那一刻,这个窗口转瞬即逝。 你有灵感写一篇东西,那就在那一秒写;你有灵感去解决一个问题,就立刻解决;你对某件事突然好奇,就在那一秒去查。 不要想着等我有时间再去做,因为等有时间的时候,那个灵感、那个状态,已经不在了。 纳瓦尔说啊,他不喜欢被过度安排的人生,因为那样,你会永远错过真正想做的时刻。 第五,注意力在哪里,你的人生就在哪里。 这是整个访谈里,最让我反复回味的一句话。 纳瓦尔说啊,很多人以为钱可以买到时间,但是像沃伦·巴菲特,还有迈克尔·彭博,有钱到这个程度,他们依然没办法多买到一天。 而更致命的不是这个。 更致命的是,你有时间,却没有把注意力,真正地放在这段时间里。 你躺在床上,刷两个小时短视频,时间在流逝,但你的注意力在哪里? 在算法推荐给你的下一条,下一条,再下一条。 两个小时过去了,你刷了100条视频,可你什么都不记得。 纳瓦尔说啊,你的身体在,但其实你已经死了。 这,才是现代人最大的悲剧。

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空腹而眠,是一个奇迹。 我说这句话,不是在讲减肥,不是在讲节食,也不是在讲什么健康养生的套路,我说的是一种认知。 当你能做到空腹入睡这件事,你大概率已经突破了大多数人一辈子都没跨过去的那道坎。 先说一个真实的状态。 大多数人的夜晚是什么样的? 熬到十一二点,刷完视频、刷图文,突然感觉饿了,或者不饿,但嘴馋,于是起身翻冰箱,泡一碗面,嗑一包零食,边吃边刷,吃完了困意也来了,倒头就睡。 第二天起来,胃里沉甸甸的,精神涣散,但又觉得这只是个小事,无所谓。这不是小事,这是你整个自控系统崩塌的缩影。 我有一个认知模型,叫做“夜晚欲望测试”。 一个人白天可以靠环境、靠任务、靠他人的眼光来约束自己,但夜晚是纯粹属于自己的时间。没有人盯着你,没有任务压着你,没有外界压力推着你,这个时候,你的选择才是你真实自我的投影。 你的大脑在疲惫的状态下,会自动寻找最省力的满足感:刷手机、吃东西、无效娱乐。 而能在这个时刻克制,能饿着肚子平静并入睡,这说明你的自律不是表演给别人看的,是真实长在你骨子里的东西。 很多人以为自律是白天的事情:早起跑步、认真工作、拒绝摸鱼。 但白天的自律,是有成本支撑的,有收益预期的,是可见的。 而夜晚空腹入睡这件事,没有人夸你,没有人看见,也没有任何及时回报。 你,只是安静地对自己的欲望说了一声“不”。 这种无人旁观下的克制,才是真正的意志力训练场。 我来说我自己的经历。 2021年,我的状态烂透了。 那时候内容做得很焦虑,收入不稳定,每天晚上越焦虑,越想吃东西,越吃越睡不着,越睡不着越刷手机,形成恶性循环。 我胖了将近15斤,但比身体更难看的是,我的精神状态涣散、拖延,对自己越来越没信心。 后来我开始刻意做一件事:晚上八点以后不进食。 听起来简单,但第一个礼拜,我每天晚上都在和自己的大脑打架。 它不停地给我找理由:就吃一点,就这一次,明天补回来。 我看着那些理由,意识到一件事:这不是饿,这是惯性,是我的大脑被训练成了“有空就要填满”的状态。 我硬扛着空腹躺下去。 第一晚很难受,第三晚开始适应,第七晚之后,我发现睡眠质量提升了,早上起来脑子更清醒。 更重要的是,我开始对自己有了一种久违的感觉——就是我还可以管得住自己。 这个感觉,比任何一顿夜宵都值钱。 三个月以后,我瘦了将近12斤。 但这不是重点,重点是那段时间,我的内容产出效率提升了,执行力明显变强,拖延的毛病少了很多。 因为一个人,当他开始能管住夜晚的嘴,他就开始相信自己也能管住白天的手,管住那些想要放弃的瞬间。 自律是有传导效应的。 你在一个小事上建立起来的控制感,会慢慢渗透到你生活的每一个角落。 我见过太多人把失败归因于方法不对、资源不够、时机不对。 但当我观察那些真正在成长的人,我发现他们有一个共同点:就是他们在没人看见的地方,也在认真过日子。 他们不是不饿,他们只是比普通人,多了一点点对自己的尊重。 那些在深夜放纵的习惯,消耗的不只是你的健康,消耗的是你对自我的信任感。 每一次你对欲望妥协,你的大脑就会记录一次:我又没做到。 时间久了,你的潜意识就会形成一个判断:我就是那种管不住自己的人。 而这个判断,才是你人生最大的天花板。 空腹而眠,听起来只是睡前不吃东西,但它背后是一套完整的自我管理逻辑。 你要学会辨别欲望和需求的区别;你要在没有奖励的情况下,做出正确选择;你要在疲惫的状态下,还能让理性压过本能。 这三件事,是所有高效能者的底层能力。 从今晚开始,试着空腹躺下去。 不要跟自己商量,不要给自己找退路,就是躺下去,感受那一点点恶意。 然后告诉自己:这是我在重建自律的感觉。 一个能空腹入睡的人,终究会赢。

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“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物?” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam: 但我认为,这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革,因为从现在开始,人们已经接受强大的人工智能将成为现实,并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年,以及随后每一代 iPhone 的更新,我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以,这确实是一个重要的时刻。 我感到欣慰的是,现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此,但其他人也是一样。 曾经,人们真正恐惧的是,我们究竟是创造了一个工具还是一个生物,这将意味着什么?现在,人们视这些系统为人类工具箱中的新工具,并且正在用它创造一些非常了不起的东西。 模型显然不知道你在说什么,因为这不在它的训练数据里,它也无法从训练数据中学习到这些信息。 这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说,你提到“意识”这个概念,模型回答:“是的,我完全明白你的意思,但我之前从未听说过这个词。” 问: “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗?” Sam: 这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。 问: “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望,并且仅仅为了创作的乐趣而去创作,那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam: 这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。 我们现在要回答问题吗?这真的很棒。

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这位台湾同胞外套丢了,第一反应竟是被偷了 首先这件外套说是1万元但是是台币约等于2192元 对于上海这个城市来说,这个价钱并没有很贵重 这位朋友有意无意通过视频试图抹黑大陆 结果却反转了,是别人拿错了衣服,并且通过警察主动还回来了 且不说普通人不一定能一眼知道衣服值多少钱 就是知道的情况下偷走能干嘛? 卖二手能值钱? 如果这件事情发生在我们自己身上第一反应绝对不会是觉得被偷了 而是会想是不是落在哪里了 当然这件事情很符合很多台湾对大陆的刻板印象: 什么吃不起榨菜,吃不起茶叶蛋等 归根结底还是网络不够开放 在一个处处宣传开放民主的地方反而网络却很封锁 如果我不是亲自去过台湾,我也以为台湾很繁华 实际上他们那里大多数地方的建筑依旧保持在几十年前的样子 酒店设施也是几十年前的那种,除了新台区101大楼那一块,很多地方都看起来旧旧的 当然这是跟他们当地的一些制度有关,这是不能怪他们的 我想表达的是:凡事一定要有自己的判断,不要人云亦云 有时候你听到的的不一定是真的,你看到的也不一定是真的 法国印象中是发达国家对吧? 但是在建筑这一块依旧是追不上国内 他们甚至还在沿用邮件这种古老的联系模式 这也不能说别人不好,他们的生活幸福指数依旧很高 他们可以悠闲的喝个咖啡一喝喝几个小时,你能吗?

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