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Source channel @olddriverGDstudy · Post #40 · Mar 17

秀哥语录: 开水烫鸡把,锻炼起来 123的兄弟,我给你们说个方法 蛮有效的,就是开水烫几把 你每天洗澡的时候,水温稍微调高一点点 比如平时40度,你就45 用淋浴头冲,冲龟头,每天冲个五分钟 正经点,靠,虽然开水烫几把名字不正经 但是真的有用 你快,是因为敏感,每天冲,可以降低敏感度 一边冲,一边两个指头按压捏,每天五分钟 养成习惯,慢慢就好了 到后期,你可以用毛巾,湿水 然后慢慢尝试那毛巾擦龟头,上下撸 什么时候毛巾擦龟头,你不抖了,就好了 慢慢来啊,过犹不及,慢慢锻炼,降低龟头敏感度 可以尝试下,多少有点用 另外就是心里调节了 不要老是想,不要在意长短 学会去享受,要自信,自我暗示,我是来爽的,不是来比赛的 心里 生理 双管齐下,从此告别123 #秀哥语录#语录

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AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7154 · 04/03/2026, 02:34 AM

Google 发布 Gemma 4 开源模型:Apache 2.0 许可,31B 登顶 Arena AI 开源第三 Google DeepMind 于 4 月 2 日正式发布 Gemma 4,迄今最强大的开源模型家族。基于与 Gemini 3 相同的技术构建,专为高级推理和 Agent 工作流打造。全系列首次采用 Apache 2.0 开源许可,完全商用自由。 自初代发布以来,Gemma 已被下载超过 4 亿次,社区衍生出 10 万+变体。 ⚙️ 四款模型 - E2B(Effective 2B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - E4B(Effective 4B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - 26B MoE(混合专家):推理时仅激活 3.8B 参数,256K 上下文,Arena AI 开源第 6 - 31B Dense(稠密):最大化质量,256K 上下文,Arena AI 开源第 3,超越 20 倍参数量模型 🔑 核心能力 - 高级推理:多步规划与深度逻辑 - Agent 工作流:原生函数调用、结构化 JSON 输出、系统指令 - 代码生成:高质量离线代码,本地 AI 编程助手 - 多模态:全系列处理图像和视频,E2B/E4B 额外支持音频 - 140+ 语言原生训练 - Apache 2.0 许可:完全商用自由 📎 相关链接 官方博客:https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ Google AI Studio:https://aistudio.google.com Hugging Face:https://huggingface.co/collections/google/gemma-4 Kaggle:https://www.kaggle.com/models?query=gemma-4&publisher=google #Google#Gemma4#开源模型#ApacheLicense#AI