TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #98 · Sep 12

#舔逼三步 第一步(初舔B) 亲阴唇时要把女性的明唇尽量吸吮到嘴里,用舌头轻扫轻舔,女性会觉得阴唇部位特别有点痒,她很想你亲更多位置,亲得更广些,别理她们,你亲你的就行了,你可以趁着她们正享受着的时候,轻轻的咬一下她的阴唇她肯定会“啊”的一下惊叫,身子抽动一下,在她还没来得及说话时,你快速把嘴唇整个贴在她的阴道口,这种做法可以让女性一下子感觉到整个阴部很温暖很舒服, 刚才的那声“啊”还没叫完就变成“噢”的一轻呼了。这时开始应该动手了,你应该用大拇指轻轻的将她的阴唇向两边分开蛋出女性的阴道口,用舌头在阴道口周围打转绕圈,时轻时重,时而整个嘴唇贴上。 这时候你可以稍为停下不亲阴道口,而是用湿润的舌尖轻轻撩几下她的阴蒂,把她的感觉从明蒂里撩拨起来,女性会轻叫几下,然后你再回去亲她的明道口和阴唇。 第二步(挑逗期) 不要在这时候再亲她的阴蒂,要让女性半吊在那种感觉里,而且男性要开始从女性的会阴处向阴蒂方向往上轻舔,慢点,舌头到达阴道口时左右拨动,把阴唇一边拨开一边向上继续舔,一点点向阴蒂部位接近。就是偏不要亲到阴蒂那,差不多到的时候你用舌尖轻轻的,越轻越好,只是在她的阴蒂上轻扫轻点一下(舌头要含点口水) ,随即反方向按上述亲法朝阴道口部位舔去。这样会把女性给急死的,她一急,自然就兴奋了。亲阴道口时,舌头长的男性可以尝试把舌头插入女性的明道内搅动。舌头宽厚的男性可以把舌头由阴道口自下往上扫动。 第三步(猛攻) 现在开始可以集中精力夺取“珍珠”了,清把舌头上移至女性的阴蒂处集中精力。女性的阴蒂是非常敏感的,如果你太大力舔动,她的痛感多过快感,就没意思了。亲吻阴蒂要注意几点,舌头一定要湿、轻、尖,一定要保持舌头湿润,亲舔阴蒂时一定要轻,要用舌尖来舔。进攻明蒂要用“点、挑、拨、压、搅”五字诀。点,是指用舌尖轻点轻触女性的阴蒂顶端;挑,是指舌头从阴蒂下面向上挑动;拔,是用舌头左右拨动女性的阴蒂;压,是时不时用舌头压女性的阴蒂,把它稍为压下即可;搅,是当你含住女性的阴蒂时用舌头在明蒂四周搅动。进攻明蒂要用“点、挑、拨、压、视员五字决,点,是指用舌尖轻点控用女性的阴蒂顶端;挑,是指舌头从阴蒂下面向上挑动; 拔,是用舌头左右拨动女性的阴蒂;压,是时不时用活头压女性的阴蒂,把它稍为压下即可, 搅,是当你含住女性的阴蒂时用舌头在阴蒂四周搅动。你可以感觉到她们的阴蒂下似乎有点筋会在跳动,这在你含着女性的阴蒂时感觉非常明显。不要随便中断女性的感觉,动作要平均,因为你突然而快节奏的动作很容易让女性到达高潮。觉得可以给对方高潮时,应该用整个嘴唇含住女性的阴蒂部位, 上嘴唇压在阴蒂上方的阴毛根部,下嘴唇左石分开女性的阴唇,尽量贴近阴道口,用口含住女性的阴蒂(留点空间),让女性觉得她的阴蒂是飘浮在你的嘴里的,用五字决发动进攻。让对方猛的一阵抽搐,看着她快到时,轻轻一放,然后马上又含上去。 (评论区附图解) 标签:#知识,#技巧

Results

2 similar posts found

Search: #aiengineer

当前筛选 #aiengineer清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3167 · 03/03/2026, 10:41 AM

#AI#VoiceTech#DS#AIEngineer Привет, это Voximplant! Сейчас мы ищем AI Engineer для задач в направлении voice/text. 💻Мы международная SaaS компания в области облачных коммуникаций. Если быть точнее CPaaS - Communication Platform as a Service. Мы создаём платформу, которая позволяет компаниям по всему миру строить клиентские коммуникации внутри своих продуктов и бизнес-процессов. Через нашу инфраструктуру бизнесы запускают голосовые сервисы, контакт-центры, омниканальные коммуникации, автоматизацию взаимодействия с клиентами и решения на базе AI. У нас есть 2 направления бизнеса: B2B и B2D. B2B - облачные контакт-центры, B2D (business to developers) - платформа-лего для разработчиков, внутри которой можно строить свою собственную коммуникационную платформу. О Voximplant в 2026 году: С 2013 года на рынке облачных коммуникаций; 300+ сотрудников; 30 000 клиентов по всему миру; 3 млрд звонков обрабатываем в год. 🔖Задачи: Проектировать архитектуру голосовых ботов: многокомпонентные сервисы, API-интерфейсы, инструменты управления и автоматизации; Интегрировать RAG-решения, включая векторный поиск, чанкование, embedding; Погружаться в детали проектов, анализировать ограничения и выбирать подходы к реализации; Прототипировать интеграции с поставщиками (ASR, TTS, LLM, Turn Detector, Noise filter); Проводить бенчмаркинг поставщиков (latency, throughput, cost); Улучшать технические метрики продуктов (latency, количество ошибок); Развертывать модели в облаках и оборачивать их в сервисы; Развивать подходы к автотестированию в тексте и голосе; Вместе с продактом и технической командой работать над развитием продукта; Сопровождать запуски проектов для клиентов; 🖇Ожидания от будущего коллеги: Опыт проектирования комплексных LLM-систем или AI-платформ; Опыт интеграции моделей разных вендоров: OpenAI, Qwen и других; 🖇Опыт работы с ASR/TTS: управление потоками речи в реальном времени, корректное восстановление контекста после прерывания, согласование таймингов между распознаванием, ответом и синтезом речи; Понимание современных подходов к RAG, включая: работу с векторными базами данных, разработку и настройку embedding-пайплайнов. Опыт работы с function calling, tools, agents и понимание архитектуры цепочек промптов; Опыт участия, внедрения или создания внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием, а также их мониторинга; Уверенные навыки программирования на Python: построение пайплайнов, интеграция с API LLM и векторными базами, автоматизация процессов. Умение четко излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и менторить коллег. ⌨️Будет плюсом: Опыт разработки платформенных решений, SDK или low-code инструментов для AI-ассистентов и поддержки команд; Знания и опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов; Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, аудио и интеграция мультимодальных моделей. 🖱Предлагаем: Мы - продуктовая компания, которая создает технически сложный и востребованный продукт для бизнеса; Гибкое начало рабочего дня;; Работа в аккредитованной IT-компании; Одна из 2-х льгот на выбор за счет компании (с возможностью воспользоваться другой на корпоративных условиях): ДМС (Лучи), Корпоративное обучение английскому/испанскому языку до 2-х раз в неделю; Корпоративные скидки от BestBenefits; Удалённый формат работы, при желании гибрида — Московский офис находится в пяти минутах от метро Тульская, рядом с Даниловским рынком; Современные и удобные инструменты, софт и оборудование для работы. Процесс найма: Скрининг с HR; Техническое интервью; Оффер. Резюме ждёт Ольга @olgas_itrec

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2658 · 04/10/2025, 12:00 PM

#вакансия#remote#AIengineer#LLM#RAG#hiring AI Engineer в амбициозную команду, которая строит не «очередной ИИ-инструмент», а систему, переосмысляющую принятие решений в условиях высокой неопределенности. Проект, в который идёт найм, он не из разряда "сделаем стартап и посмотрим". Это масштабный пивот для одного из самых интересных VC-фондов с глобальным охватом. Мы небольшая венчурная студия, которая помогает существующим компаниям резко наращивать капитализацию через точечные, но радикальные расширения и изменения, часто для переизобретения и пересборки смыслов. И когда такие изменения срабатывают, это уже не продукт, а настоящая "сюжетная арка" с эффектом hockey stick. Сейчас как раз тот самый момент. Команда собрана. Рынок подвижен. Вопрос только в том, кто будет собирать логику новой интеллектуальной системы. 🌍 Формат: удаленно 🧠 Уровень: Middle / Senior / Deep Thinker 💸 ЗП (gross, annual): ~$55K Middle / ~$85K Senior / ~$120K Deep Thinker 📍 Гео: неважно, главное -- мышление О проекте На фоне всех этих DeepSeek'ов 3.1, Llama 4 (и мы еще не успели увидеть ризонинг версию), Gemini 2.5 pro/Gemma 3, GPT 4.5 и даже сильно поумневшего ChatGPT 4o, и ожидания o3/o4/GPT 5/Qwen3 и многого-многого другого, самая сложная задача всё ещё та же: понять, когда ты неправ. Проблема не в доступе к данным, а в том, какие 5% контекста действительно важны. Всё остальное это только шум и самоуспокоение. Мы строим не чат-бот и не дашборд. И точно не RAG на изоленте и скотче. Это интеллектуальная система, которая помогает VC и инвестиционным командам выявлять слепые зоны, переосмысливать уверенность и точнее различать ценное и бесполезное. Она не заменяет человека, а помогает ему постоянно оставаться в тонусе. И еще иногда бьёт по самоуверенности, но очень фелигранно и аккуратно, только для повышения эффективности. 🔧 Технологический стек: [ ] LangChain, LlamaIndex [ ] Реализация высоконадежного Retrieval-Augmented Generation [ ] RAG, который работает в условиях реального давления, а не в демке [ ] Валидация источников и данных в реальном времени [ ] Python (FastAPI, Flask, Django), OpenAI, Claude, Gemini, Grok и друзья 👀 Мы ищем человека, который: [ ] Знает, что такое инженерия рассуждений, а не просто промпты [ ] Понимает, что эпистемология важнее вайрфреймов [ ] Может строить пайплайны, которые думают, а не просто индексируют [ ] Работал с AI в чувствительных или высокоответственных системах (финансы, безопасность, анализ рисков) Если хочется строить то, что действительно имеет значение, напиши в личку @ssmetyukh