TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #53 · Mar 24

#知识#接吻 第一式:舔吻 用舌舔对方的上下唇,让对方感受舌部味蕾舔掠的感觉,注意要保持唾液的充分,如果唾液太少,干燥的舔吻会有不舒服的感觉。 第二式:咬吻 用牙齿轻咬对方的唇,但别咬的太用力,以免受伤喔! 第三式:吸吻 轻轻的吸吮对方的唇部;可用自己的唾液轻抹在对方的唇部,然后吸吮干净。 第四式:推动吻 把舌伸进对方口中,让舌与舌互相推放,男生力气应放小,以免女生疼痛;这种互推吻可形成快感。 第五式:吸舌吻 以你的唇含住他的舌,轻轻的吸吮对方的舌头,动作宜缓慢而轻柔,勿过于仓促。 第六式:齿龈吻 用舌探索对方的牙及牙龈的内外两侧,以刺激口内粘膜为目的。动作要仔细,慢,轻柔的介于碰触与不碰触之间,以产生一种特殊的亲密感。 第七式:滑动吻 用舌尖稍用力的舔对方的舌部内侧,由里向外滑舔。 第八式:舔舌吻 双方以舌对舌互舔,以用舌尖为主,不用唇。 第九式:嚼食之吻 咬住对方的舌头,似欲吞食般的吻;请小心别用力过火,只是假装而已。想像对方的舌头是好吃的东西,又咬又舔又吸的想吞进肚子里去。 第十式:律动之吻 以舌在对方的口中,有节奏律动般的的绕着对方的舌尖,画圈似的舔吻。 第十一式:深喉咙吻 将舌深入对方的喉咙重舔。重压,是霸道占有般的吻;这是一种颇不舒服的吻法,但还是有乐在其中的人。 第十二式:热情之吻 将自己的舌把对方的舌包卷于口中,上下左右回旋翻动,用放肆的旋动来增加快感,虽嫌粗鲁但颇具挑战性,是接吻高手必备的技巧之一。 第十三式:甘泉之吻 利用两唇相接时……以舌将自己的唾液渡入对方口中,并吸食对方的唾液。适用于两情相悦且身体健康的爱侣,会觉入口之唾液为琼浆玉液般,世间独有。

Results

1 similar post found

Search: #memoryos

当前筛选 #memoryos清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8010 · 07/10/2025, 11:37 AM

⚡️ Китайские исследователи из Shanghai Jiao Tong и Zhejiang University представили MemOS — первую в мире "операционную систему памяти" для ИИ. Обычные LLM быстро забывают информацию, а дообучать их — долго и дорого. В новой работе предлагают радикально другой подход: MemOS превращает память в часть операционной системы. 🟢Память как файлы: Модель может *записывать, перемещать и удалять* знания, как будто работает с файлами, и делать это прямо во время работы, а не только на этапе обучения. 🟢MemCube — контейнер знаний: Каждое знание упаковывается в кубик с метками времени и авторства. Планировщик сам решает, где хранить этот "куб" — в тексте, GPU‑кэше или в виде маленького патча весов. 🟢Умная экономия: MemOS работает с 1500 токенами памяти, но достигает такой же точности, как если бы модель загружала весь контекст. При этом скорость — как у облегчённых моделей. 🟢Мгновенная подгрузка: На тестах с Qwen2.5‑72B переключение нужных "кубов" в кэш снижает задержку первого токена на 91.4%, *без изменения ответа*. 🟢Результаты: MemOS набрал 73.31 балла по LLM‑Judge на LOCOMO-бенчмарке — почти на 9 баллов больше ближайшего конкурента. Особенно хорошо работает на сложных задачах с несколькими шагами и временными зависимостями. 💡 Итог: память как ОС — это не просто удобно, это ускоряет модель, повышает точность и даёт контроль над знаниями. Установка: pip install MemoryOS 🟠GitHub 🟠Проект @ai_machinelearning_big_data #MemoryOS#agentmemory#rag#kvcache