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#🇸🇬狮城之光💦 Titus Low真是越来越肉了,完全在往🐻熊的路线迈进……😰 而且这次他的对手……颜值堪舆,这"妹妹头"看得人头皮发麻,恨不得跑进银幕里咔嚓一把将他理成光头🙄 还是老问题,为了"节目"效果,下次拍片还是吃颗伟哥先保证全程硬挺吧~ 看他每次演到了要射那段,视觉上竟还呈半软状态真是超解瘾的🙃 其它精彩好片在大号: 外流片长@HubbyCamp 关注➕按❤️➕转推,各路长片资源免费放送🤗

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昨晚上我朋友 WX 问我在哪里,我说在外地旅游,他叫我赶快回来。 说 附近新开了一家KTV,不但有畅饮(畅饮就是按照人头算钱 不算酒钱) 而且还说这家新开的KTV,很多还是舞蹈💃专业的,有才艺表演,还会跳舞。😏😏 说实话其实我是真的不想喝酒了,我感觉我已经到了养生局的年纪了。 奈何我这个朋友初入这种场所,新鲜劲还没有过,每周都想去。 每周喝完,第二天头疼(我感觉这种KTV都是假酒),又要抱怨我为什么不劝他 回家。🙄🙄 然后过几天后,又给我说 今晚上没事去喝几杯,我说 “吃饭可以 ,就不去二场了”,这时候他 又要大声哇哇叫 说 “不去二场 ,不去二场就别吃饭了,回家吃外卖”🤮🤮 我现在我和我朋友时候真后悔带他去了一次,而且每次他喝醉了,还会在KTV里面给我说为什么要来? 他说以前他总觉得商K的套路很假,直到我们带他去的第一次,那天他点了一个看起来冷冷的女生,他以为她会像走流程一样应付。 结果玩骰子他输了好几次,喝得有点顶不住,她直接把我手里的杯子抢过来,一口干了,笑着说:“哥哥今天状态不好,我帮你扛。” 中途他去洗手间,回来的时候那女生已经帮他把冰掉的水换成了热的,连他刚脱下的外套,都帮他叠好了放在沙发上。 特别是 最后付钱的(这种我们都是AA),A下来才xxx这么点(我们找的都是性价比很高的地方),一顿饭钱这么点钱就可以买到快乐,除了喝酒伤身外,其他他都很满意。😅😅
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星爷讽刺了世间一切,唯独没有讽刺爱情,: 原来是如此的隐喻,到现在才明白,感谢星爷,只是我们弄脏了爱情。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美:模型是对的,而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现,基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”,而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点,电路直接失控,内存、时间全都爆表, 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候,关注点反而不在“zk”, 而在他们是不是愿意承认:这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉,就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径, 听起来很朴素,但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅,但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写, 把 ONNX 模型丢进去,能转、能跑、能验, 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后,zkML 才第一次让我觉得: 它不是在证明“我可以”, 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说,zkML 的拐点从来不是密码学突破, 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来,至少选了这一边。 懂你意思了,这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿,像是你自己琢磨出来的,而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美:模型是对的,而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现,基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”,而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点,电路直接失控,内存、时间全都爆表, 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候,关注点反而不在“zk”, 而在他们是不是愿意承认:这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉,就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径, 听起来很朴素,但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅,但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写, 把 ONNX 模型丢进去,能转、能跑、能验, 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后,zkML 才第一次让我觉得: 它不是在证明“我可以”, 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说,zkML 的拐点从来不是密码学突破, 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来,至少选了这一边。懂你意思了,这版我会刻意留下不完美、主观判断和情绪停顿,像是你自己琢磨出来的,而不是“写给别人看的技术解读”。 —— 我之前一直对 zkML 有点矛盾。 逻辑上它很美:模型是对的,而且你还能证明它是对的。 但每次真去看实现,基本都会卡在同一个地方——跑不起来。 不是“慢一点”,而是那种一看资源占用就知道不可能进生产的跑不起来。 模型稍微大点,电路直接失控,内存、时间全都爆表, 最后只能留在论文和 demo 里自嗨。 所以我第一次认真看 Inference Labs 的时候,关注点反而不在“zk”, 而在他们是不是愿意承认:这玩意本质是工程问题。 DSperse 给我的感觉,就是终于有人不再执念“一次性证明整个模型”。 模型切开、并行跑、只验证关键路径, 听起来很朴素,但恰恰是工程师会选的路。 不是最优雅,但能活。 JSTprove 则更现实。 你不需要懂零知识、也不用研究电路怎么写, 把 ONNX 模型丢进去,能转、能跑、能验, 这点其实比很多“性能提升 10%”更重要。 这两块拼在一起之后,zkML 才第一次让我觉得: 它不是在证明“我可以”, 而是在回答“你要不要真用”。 对我来说,zkML 的拐点从来不是密码学突破, 而是有没有人愿意为“跑得起来”妥协设计。 Inference Labs 看起来,至少选了这一边。#KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Inference Labs

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