[亞洲無碼] 【某某门事件】 浙江农林大学校花吴梦鑫被大佬攻略背着男友出来约炮,粉嫩骚逼被后入无套插入![116/MP4/179MB]

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【影片时间】:00:05:06
【影片说明】:切勿相信,水印内容
聊到的杭州学生妹,当时聊的时候就知道这妹子有男朋友,所以尝试了一段时间不准备抱希望破罐子破摔跟这妹子聊黄,结果还挺意外这母狗居然不抵触,我就知道能成,果然上个月开学时候叫母狗出来开房也答应了,颜射吞精这些已经玩过了,下一步准备内射看看!

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极品反差婊骚逼前女友马燕妮被精神小伙攻略,并被各种性虐调教成母狗!
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【影片大小】:114.42M
【影片时间】:00:04:05
【影片说明】:切勿相信,水印内容
骚逼前女友马燕妮,大学与我异地期间经不起诱惑被几个社会混混拿下,并被调教成了淫贱的母狗!这个社会混混故意把调教操我女友的视频发给我挑衅我!谁能想到平时那么温柔说爱我的她竟然在别人那里如此的淫荡下贱,舔脚丫子,脚丫都插她逼里了,妈的!

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微软公布基于 Muse AI 生成的《Quake II》游戏技术演示 DEMO:分辨率提至 300 x 180

IT之家 4 月 6 日消息,微软在今年 2 月公布了 Muse AI 模型,该模型主要支持生成一系列可以玩的游戏。而微软今天公布了基于最新 Muse AI 模型生成的《Quake II》技术演示 DEMO 游戏,向用户展示 Muse AI 模型的魅力。

据悉,该技术演示 DEMO 游戏可以在浏览器中直接运行,不过具有游玩时间限制,游戏中的敌人和互动效果略显模糊,关卡设计也较为基础,但它仍然预示着未来的无限可能性。

IT之家注意到,微软此前展示的 Muse 模型运行速度只有 10fps,分辨率为 300 x 180,而此次最新演示 DEMO 则将游戏分辨率提升至 640 x 360,同时游戏的帧率也有所改善

目前,微软仍将 Muse 定位为帮助游戏开发者进行原型设计的 AI 工具。2 月份发布 Muse 时,微软曾表示正在探索如何利用这一 AI 模型改进经典游戏(比如《Quake II》),并将这些经典游戏移植到现代硬件上。

如今,微软正在不断训练 Muse AI,预计该公司之后将推出更多技术演示 DEMO 游戏。与此同时,微软还在打造一系列“游戏 AI 助手”,以便于玩家在玩游戏时一键获取各种提示。

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Meta 发布 Llama 4 系列 AI 模型,引入“混合专家架构”提升效率

IT之家 4 月 6 日消息,Meta 现已发布旗下最新 Llama 4 系列 AI 模型,包含 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 4 Behemoth,Meta 透露相应模型都经过了“大量未标注的文本、图像和视频数据”的训练,以使它们具备“广泛的视觉理解能力”

目前,Meta 已将系列模型中的 Scout 和 Maverick 上架到 Hugging Face(点此访问),而 Behemoth 模型则还在训练中。其中 Scout 可以在单个英伟达 H100 GPU 上运行,而 Maverick 则需要英伟达 H100 DGX AI 平台或“同等性能的设备”。

Meta 表示,Llama 4 系列模型是该公司旗下首批采用混合专家(MoE)架构的模型,这种架构在训练和回答用户查询时的效率更高,所谓“混合专家架构”基本上是将数据处理任务分解为子任务,然后将它们委派给更小的、专门的“专家”模型。

例如,Maverick 总共有 4000 亿个参数,但在 128 个“专家”模型中只有 170 亿个活跃参数(参数数量大致与模型的问题解决能力相对应)。Scout 有 170 亿个活跃参数、16 个“专家”模型以及总计 1090 亿个参数。

不过值得注意的是,Llama 4 系列中没有一个模型是像 OpenAI 的 o1 和 o3-mini 那样真正意义上的“推理模型”。作为比较,“推理模型”会对其答案进行事实核查,并且通常能更可靠地回答问题,但因此也比传统的“非推理”模型花费更长的时间来给出答案。

Meta 内部测试显示,Maverick 模型最适合用于“通用 AI 助手和聊天”等应用场景,该模型在创意写作、代码生成、翻译、推理、长文本上下文总结和图像基准测试中表现超过了 OpenAI 的 GPT-4o 和谷歌的 Gemini 2.0 等模型。然而 Maverick 与谷歌的 Gemini 2.5 Pro、Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 和 OpenAI 的 GPT-4.5 等功能更强大的最新模型相比仍有一定进步空间。

而 Scout 的优势则是总结文档、基于大型代码库进行推理。该模型支持 1000 万个词元(“词元”代表原始文本的片段,例如单词“fantastic”可拆分为“fan”、“tas”和“tic”),因此一次可以处理“多达数百万字的文本”。

IT之家注意到,Meta 还进一步预告了其 Behemoth 模型,据该公司称,Behemoth 有 2880 亿个活跃参数、16 个“专家”模型,总参数数量接近 2 万亿个。Meta 的内部基准测试显示,在一些衡量解决数学问题等科学、技术、工程和数学(STEM)技能的评估中,Behemoth 的表现优于 GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet 和 Gemini 2.0 Pro,但不如 Gemini 2.5 Pro。

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用 cursor 半天时间写了一个 VPS 促销信息面板 前后端+管理面板

woodchen:

购买链接是带 aff 的, 介意勿用, 谢谢.

链接

首页

https://vps-monitor.czl.net/

示意图

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开发结构

暂不开源, 这里记录架构供参考

花了半天时间, 在 cursor 的帮助下编写完成

go + sqlite + nextjs (SSR) + shadcn

后端支持 API 解析获取, 定时任务, 自定义 VPS 提供商, 自定义促销信息, 页面添加和多数据源管理等

前端支持动态 meta, 促销码快捷复制等

登录使用 CZL Connect 的 OAuth2.0 授权, 在 CZL Connect 进行鉴权, 本系统不存 user 表.

后端示例图

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DOGE计划举办一场黑客马拉松 为美国国税局数据构建“超级API”

据《连线》报道,伊隆马斯克的政府效率部(DOGE)计划下周举办一场黑客马拉松,重点关注创建一个可以访问纳税人数据的“大型 API”。

黑客马拉松由美国国税局的两名 DOGE 员工 Gavin Kliger 和 Sam Corcos 组织,后者也是健康科技初创公司 Levels 的首席执行官。据报道,Corcos 曾告诉 DOGE 的其他人,他的目标是构建“一个可以统治所有 API 的新 API”。

这将使云提供商能够轻松访问 IRS 数据,包括纳税人姓名、地址、社会安全号码、纳税申报单和就业信息,这些数据都可以导出到外部系统。

据 Wired 报道,第三方供应商将管理该项目的部分工作,而 Palantir “一直”被列为候选公司。

据报道,一位不愿透露姓名的美国国税局工作人员向《连线》杂志表示:“这基本上是一扇由马斯克控制的敞开的大门,通往所有美国人最敏感的信息,而没有任何通常保护这些数据的规则。”

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研究发现黑猩猩会根据灵活性来选择工具的材料

来自牛津大学人类学与博物馆民族志学院、马克斯·普朗克进化人类学研究所、坦桑尼亚珍·古道尔研究所、葡萄牙阿尔加维大学和波尔图大学以及莱比锡大学的多学科研究团队发现,坦桑尼亚贡贝河国家公园的黑猩猩在制作工具时使用了一种工程技术。具体来说,它们在制作白蚁捕捞工具时会刻意选择能产生更柔韧材料的植物。

该研究结果发表在《iScience》杂志上,为制造易腐烂工具所涉及的技术技能提供了重要见解,这一领域在人类技术进化研究中仍然很大程度上是未知的。


坦桑尼亚贡贝河国家公园,一只雌性黑猩猩与她的幼崽一起用工具吃白蚁。图片来源:Alejandra Pascual-Garrido

白蚁是黑猩猩的宝贵食物来源,可为它们提供能量、脂肪、维生素、矿物质和蛋白质。为了获取这些食物,黑猩猩使用细探针从巢穴中取出白蚁。由于白蚁丘内部由狭窄、蜿蜒的隧道组成,研究人员提出,柔性工具比刚性工具更能有效地在这些空间中导航并取回昆虫。

为了验证这一点,第一作者 Alejandra Pascual-Garrido 带着便携式机械测试仪来到贡贝,测量了猩猩使用的植物材料与可用但从未使用过的植物材料相比需要多大的力才能弯曲。研究结果显示,黑猩猩从未使用过的植物种类比它们喜欢的材料坚硬 175%。

此外,即使在白蚁丘附近生长的植物中,那些有明显被猿类经常使用迹象的植物,也比附近没有使用迹象的植物能产生更灵活的工具。


坦桑尼亚贡贝河国家公园,阿莱杭德拉·帕斯夸尔-加里多 (Alejandra Pascual-Garrido) 博士在最近被黑猩猩捕食的白蚁丘旁。图片来源:阿莱杭德拉·帕斯夸尔-加里多 (Alejandra Pascual-Garrido)

“这是首次全面证明野生黑猩猩会根据特定的机械性能选择捕捞白蚁的工具材料,”十多年来一直在研究贡贝黑猩猩工具所用的原材料的亚历杭德拉·帕斯夸尔-加里多 (Alejandra Pascual-Garrido) 说道。

值得注意的是,某些植物物种,如Grewia spp.,也构成了距离贡贝 5000 公里以内的白蚁捕捞黑猩猩群落的工具材料,这意味着这些植物材料的力学特性可能是这种普遍偏好的基础,而基本的工程技术可能深深植根于黑猩猩的工具制造文化中。

因此,野生黑猩猩可能拥有一种“民间物理学”——对材料特性的直观理解,可以帮助它们选择最适合的工具。

它们天生的工程能力并不仅限于使用任何可用的棍子或植物;黑猩猩专门选择具有机械性能的材料,以使它们的觅食工具更有效。

牛津大学人类学和博物馆民族志学院研究员 Alejandra Pascual-Garrido 博士表示:“这种将生物力学与动物行为相结合的新方法有助于我们更好地理解黑猩猩制造工具背后的认知过程,以及它们如何根据功能特性评估和选择材料。”


一只贡贝黑猩猩使用白蚁捕捞工具捕捞白蚁。图片来源:Alejandra Pascual-Garrido

这一发现提出了一些重要的问题:这些知识是如何学习、保持和跨代传播的,例如,年轻的黑猩猩如何观察和使用它们母亲的工具,以及类似的机械原理是否决定了黑猩猩对制作其他觅食工具(如用于吃蚂蚁或采集蜂蜜的工具)的材料选择。

马克斯普朗克进化人类学研究所人类起源系生物力学和进化生物学专家亚当·范卡斯特伦解释说:“这一发现对于理解人类如何进化出非凡的工具使用能力具有重要意义。虽然木材等易腐烂材料很少在考古记录中留存,但有效工具制造和使用背后的机械原理在不同物种和不同时间保持不变。”

通过研究黑猩猩如何根据特定的结构和/或机械特性选择材料,我们可以更好地了解早期人类使用工具时所面临的物理限制和要求。使用这种比较功能框架可以为考古记录中未保存的早期技术方面提供新的见解。

编译自/ScitechDaily

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