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实时热搜

  • 01
    全城追缉
    取材佛山刑警八大队真实事迹。本世纪初街头飞抢猖獗,佛山公安成立全国首支打击双抢专业队。副队长林伟带队骑摩托直面飞车劫匪,常年生死追缉。影片写实还原惊险抓捕,既刻画刑警冲锋无畏的担当,也描摹警嫂隐忍守候的温情,致敬以身护民的公安英雄。
  • 02
    海外追逃
    本片讲述了电诈头目陈一武潜逃海外实施诈骗犯罪,为将其引渡回国,中方海外追逃组长谭浩天与当地警方合作,寻找掌握犯罪证据的证人芦莉合作,在芦莉生死危急时,不惜生命相救,争取到芦莉自首,揭穿陈一武的假身份,完成海外追逃任务。
  • 03
    珠事吉祥
    吉祥一度耽于情爱荒废事业,经长辈劝导醒悟,紧抓改革开放机遇拼搏创业,终事业有成。他对女儿如宝严加管教,放手让她独自闯荡历练。如宝在外结识如珠,二人从欢喜冤家互生情愫喜结连理。两代人逐梦前行,道出成长必经磨砺,坚守初心亦能成就精彩人生。
  • 04
    红石滩阻击战
    1945年在广西黔江红石滩上,曾发生过一场以少胜多、以弱胜强的战役,面对300多名的日军精锐,广西义勇军凭借红石滩天险设下“死亡陷阱”激战15小时,击毙120多名日军。狠狠地打击了日寇,极大鼓舞了当地民众的抗日斗志。
  • 05
    恶人当道
    影片讲述一名已退隐的社团老大,因一群受收购重建问题被欺压的街坊而重出江湖的故事。
  • 06
    家弑服务(普通话)
    走投无路的米莉侥幸踏入顶级豪门做起住家女佣,本以为是绝境中求得生路,却不料豪宅中封闭的阁楼、蹊跷的药物以及夜晚的惊叫,处处透露着诡异。在欲望与伪装交错的华丽深宅里,究竟谁是暗中蛰伏的猎人,谁又是身不由己的猎物?
  • 07
    扫恶
    7年前,刑警吴晓光与连环劫车杀人犯张斌擦肩而过,遗憾错过抓捕。张斌携妻子吴倩倩潜逃后逍遥法外,却因绝症儿子配型被抢再起杀心,目标就是推动这场慈善秀的首富刘晓明。与此同时,当年被哥哥关林拼死从张斌手下护住的关超已长大成人,暗中紧盯吴晓光的每一步追查一心复仇。正邪双方,狭路相逢,一场追凶较量,终将血债血偿……
  • 08
    双枪红娘子
    1938年,高胜男新婚之日,丈夫被日军残害,父辈亦遭屠戮。她举枪聚义,屡袭敌寇威震四方,后得八路军指点决心投身革命。日军欲诱杀高胜男,她孤身赴战舍命换乡亲周全。千钧一发间,八路军突袭而至全歼敌寇,高胜男血染沙场,生死未卜……
  • 09
    浴血困牛山
    以1934年红六军团西征为中央红军战略转移先遣探路为历史背景,讲述了红六军团十八师五十二团指战员转战湘桂黔边区,面对数倍的敌人,五十二团800多人主动诱敌,将敌人牵制在铜仁石阡困牛山浴血奋战,最终为保护老百姓宁死不屈、集体跳崖的故事。
  • 10
    替身
    近未来,Relate推出MAX家庭代管系统,以“让家庭回到最好的状态”为口号,提供陪护、家务、育儿和情感维系服务。升级后的实体MAX可根据授权定制亲属外观,进入家庭内部,成为温柔、稳定、不会失控的“家庭成员”。
  • 11
    黑袋行动
    唯有间谍,才能追捕间谍。   特工乔治·伍德豪斯的妻子凯瑟琳被怀疑背叛国家,乔治面临着终极考验——对婚姻还是国家忠诚。
  • 12
    罪人
    1932年的密西西比三角洲,两兄弟斯莫克与斯塔克在逃避过去罪恶时,试图开启新生活,却与潜伏的超自然邪恶力量发生冲突。在三K党余波未平的社会背景下,他们经历了一段充满救赎、复仇与对社会规范反思的诡异旅程。
  • 13
    残阳猎杀
    影片是一部扣人心弦的复仇题材影片,讲述一群退役老兵决意查清毒贩牵扯主角安迪女儿惨死背后的全部真相。影片不止是热血劲爆的动作惊悚片,更深入刻画创伤后应激障碍、幸存者愧疚心理,以及退伍军人回归普通社会时历经的艰难挣扎与心路波折。 影片融入真实专业的军事战术演练,剧情紧凑抓人,将极具写实感的热血打斗场面,与角色真挚浓烈的内心情绪完美相融。
  • 14
    疯狂动物城2(幕后特辑)
    【购买《疯狂动物城2(含特辑)》后,可获赠本内容观看权益】阔别九年,动物城重磅回归!《疯狂动物城2》幕后合集深度解锁这部2025年度最受期待动画续作的全部创作密码,独家呈现导演拜恩·霍华德与杰拉德·布什如何突破前作天花板,将城市版图扩展至神秘新区域。从沼泽湿地到云端高塔,从爬行动物到神秘嘉宾,每一个生态奇观都承载着更宏大的叙事愿景,每一处场景细节都彰显着团队的良苦用心。从工作室探访,到录音棚探秘,从明星配音幕后,到隐藏彩蛋解析,合集从多个维度带你走进正片之外的动物城角落。更是惊喜收录了未曾披露的动画线稿,全程追踪狐尼克与兔朱迪从搭档到拍档的关系升级。这不仅是一次经典故事的华丽再续,更是迪士尼动画对"无限可能"的再次诠释,更多精彩细节等待你一探究竟。
  • 15
    东北奇妙故事
    哲学系学生肖墨到殡仪馆实习,试图探寻“生死”答案,却遭遇导师陈辉离奇死亡。村里流传一口“应声井”可让人起死回生。陈辉之子死于事故后,陈辉在古井许愿,次日离奇失踪。肖墨随神秘殡葬师老白头返村调查,老白头以科学逐一破解“灵异”现象:井中尸体、养女上吊、浓雾里的鬼打墙等怪事背后皆是精心布局的骗局。当执念遭遇科学,谎言被真相撕裂,众人方知真正的深渊不在井里,而在人心。
  • 16
    热血江湖
    该剧主要讲述了赵子风从小和爷爷在乡下习武,长大后从乡野来到大城市寻找自己的一处立足之地。在这样一个充满快节奏、充满利益的城市,子风十分迷茫,机缘巧合下这时候碰到了武馆继承人夏新颖,武官总被阿龙来捣乱,新颖被绑架后,子风一路追击营救。
  • 17
    插翅难逃
    一个是壮士断臂的警中之虎,一个是杀人如麻、劫掠如风的悍匪之狼。命中注定你追他逃,独臂警察和悍匪枭雄,从内蒙草原到塞外孤城,再到中蒙列车,一路追捕,一路疯狂,展开一段段热血和狠辣的生死较量......
  • 18
    触电
    故事里的四个主人公分别代表着老、中、青三代人,一场电竞比赛,将原本没有交集的大家捆绑在了一起,组成了一支有老有少、有泪有笑的“852”战队,他们一路过关斩将,冲进决赛,他们最终能否取得比赛胜利呢......
  • 19
    极限审判(普通话)
    警探雷文突遭指控,陷入杀妻疑云,被推上由AI判官裁决的审判席。90分钟倒计时启动,他必须借助AI“天眼”系统,在海量数据中寻找翻盘证据,推翻指向自己的致命结论,否则将被当庭处死。然而,调查越深入,嫌疑人越多,数据却不断自我验证、层层锁死真相。当算法构成无法破解的死局,人类还能否挣脱系统的最终裁决?
  • 20
    热血大陈岛
    一群怀揣理想的青年,毅然告别亲人、远离故土,登上了荒芜破败的大陈岛。在极端艰苦的环境中,以“有一百个困难就解决一百个困难”的闯劲,开启了劈荆斩棘、开荒拓土的奋斗征程。在绝境中寻找生机、在奋斗中凝聚力量,展现青春风采,谱写壮丽凯歌。
  • 应急征用学生宿舍安置游客合法吗
    公众对此次事件存在不同看法,恰恰反映出:在公共场域中,人们已不再轻易接受“仅为城市口碑和公共形象,就可随意牺牲私人利益”的逻辑。这也提示我们:面对突发事件,“直接征用、快速落地”的方式需审慎考量;政府部门在满足公共利益的同时,应充分顾及私人利益,并在多元诉求中进行妥善的权衡和处理。
  • 当大多数人不愿为AI买单丨小白商业观
    巨头们已经意识到:新技术从不缺乏狂热信徒,但商业的胜利,终究要回到大多数普通人的共同选择上来。
  • 漫展为什么成了“香饽饽”
    资本和城市看重的,是漫展将线上兴趣转化为线下“目的地消费”的能力;但支撑这种消费的,并不只是IP和商品,还有人与人之间的“连接价值”
  • 国足三连败只是表层问题
    邵佳一需要对国家队组队、技战术训练负责,但却无法为整个中国足坛的生态问题负责。
  • 界面市场:碳硅之间交易的是什么
    本文研究碳硅共生经济学之“碳硅界面”市场,将人与AI的每次交互还原为一次“边界重划”的交易。碳基让渡穷举、保留终审,交换的核心是决策权与认知负担。文章厘清三方角色:碳基供给目的/约束/评价,硅基交付穷举/寻优/执行,界面运营商只卖“翻译与仲裁”。三样货品中,“意义注入”——穷举之后人类那“扫一眼”的选中权——最无标价却最贵。规则侧存在三块空地板:标准碎片化、意义定价黑箱、底层默认规则由谁写。治理不写完美合同,只装三道刹车:可撤回、可追溯、可说不。结论落点:不可标价的挑选权,才是碳基在共生中的核心租金。
  • 三把钥匙:碳硅界面、时间摩擦与不可压缩性
    本文提出“碳硅共生经济学”的三个核心概念:碳硅界面、时间摩擦、不可压缩性。界面不是数据线,而是集“解释—约束—仲裁”于一体的交易场所,其本质是决策权与认知负担的定价市场,四条设计原则中“人类最终否决权”是最后防线。时间摩擦源于碳基生物性时间与硅基电子性时间的质的差异,由浅入深表现为决策速度、战略视野、责任周期三层摩擦,需以“翻译层”缓冲而非催人加速。不可压缩性则锚定信任、审美、公平感这些无法被算法化的价值,须设为硬约束而非待量化项。三者咬合为“场所—冲突—锚点”的分析三角形,为后续微观交换、价值归属提供统
  • 游园,向李渔学一点“耍商”|耍起
    “老耍家”哲学的要义,可以孤芳自赏,却最憎曲高和寡。
  • 两种智能,两套逻辑 ——理解碳硅共生的认知基础
    本文是碳硅共生经济学的认知地基篇。从生物学基础、决策模式和经济优势三个维度拆解碳基与硅基智能的异质逻辑:碳基受限于认知带宽,拥有跨域联想、共情力和道德直觉,负责定方向与做终审;硅基不受疲劳约束、可穷举全局最优,但不可解释且缺乏内在价值锚点,负责系统性优化与执行。两者能力结构不重合,互补才有协作租——碳基提供目的,硅基提供方法;差异本身正是协同价值的全部来源。文章据此划清协同边界,提出认知层建界面语言、激励层重切联合产出、约束层设伦理硬墙的三层制度框架,为后续制度与治理篇铺平认知底座。
  • 张礼立 | 上海高端产业引领下一程:从产业高地到制造范式
    上海高端产业引领的下一程,是要从“产业高地”走向“制造范式”。宝山建设全市智能制造引领区,真正要回答的是:上海如何把全球资源配置、科技创新策源、高端产业引领、开放枢纽门户“四大功能”,转化为下一代制造业的组织能力。张礼立提出,未来的高端产业竞争,不再只是企业、产品和产能的竞争,而是技术、场景、标准、服务、金融、绿色与生态的系统竞争。宝山的意义,也不只是区级产业转型,而是上海探索智能化、绿色化、融合化发展路径的重要试金石。
  • 张礼立|从商业综合体到产业综合体:产业运营如何重塑城市空间的价值
    一座综合体建成之后,靠什么持续创造价值?张礼立从地方国企转型与城市产业发展出发,提出以生产性服务业为核心的产业综合体运营思路:围绕企业真实需求,组织专业服务、产业合作与商业配套,将空间资源转化为产业能力。文章把培育新质生产力、推动高质量发展与国有资产保值增值联系起来,深入讨论运营前置、收入形成、绩效考核和治理机制,说明如何让战略部署落实为企业订单、就业税源和经营现金流。把建设一座楼的决心,延续为经营一个产业的耐心,为地方国企从投资建设走向产业组织与资产运营提供实践思路。
  • AI时代的价值共创-从环保包做起
    8月15日世界首部生态法落槌,商业向善从“加分项”变成“必答题”。 一款100%再生材料环保包,不只是产品,更是宣言:当法律划出底线,企业必须重新定义价值——从索取到循环,从利润到责任。这不仅是包装的革命,更是商业文明的刻度。 借用国际工具,分析先行者们,怎么在AI时代,洞察生活需求,共创义利合一的环保产品?
  • 范式转换:为什么经济学必须重新出发
    本文指出传统“碳基经济学”以“唯一智能主体是人类”为沉默地基,如今这一假设已被AI作为内生经济主体彻底动摇。文章剖析旧范式面临劳动力收缩、环境不可逆稀缺、创新逼近认知带宽的三重硬约束,梳理硅基从工具、协作者到自主主体的三次跃迁,强调纯碳基或纯硅基均不成立,唯有碳硅嵌套共生——碳基锚定目的与意义,硅基提供规模与速度。据此提出经济学三大假设需重构,并给出三条核心命题与四条新范式准入判据,呼吁建立以碳基福祉为终局的“碳硅共生经济学”。
  • 专访平陆运河总设计师吴澎:如何设计一条通江达海的运河?
    吴澎说:“2019年,我接手平陆运河规划研究任务。能参与这个项目,我很兴奋,但我完全没有预料到,后续方案论证会这么曲折。”
  • 台海观澜 | 中美关系升温,台湾蓝营心寒、绿营心虚
    中美成果共识第四点,体现的一个中国的思维。台湾蓝营的心寒,体现的是“偏安”“故国”的思维。台湾绿营的心虚,体现的是“台独”思维。
  • 伟伟道来 | 还剩37天,中期选举之后美伊会不会爆发末日之战
    从阿拉格齐口中说出“末日之战(doomsday war)”这个词语,不但带了一些悲壮的色彩,更含着一语成谶的隐忧。
  • 碳与硅的第一次握手 ——碳硅共生经济学导论
    碳硅共生不是替代叙事,而是嵌套现实。当硅基智能从工具跃升为经济主体,传统经济学"唯一主体是碳基人类"的沉默前提已经松动。两种时间体制——碳基受制于生死节律,硅基拥有无眠的无限耐心——在同一市场里碰撞出同步、代际、情绪三重摩擦。解决之道不是让谁迁就谁,而是建立"界面":碳基出售目的与伦理约束,硅基出售算力与穷举能力,决策权本身正在成为新型交易标的。隐性知识被杠杆化、人类最后一笔修正正在溢价、劳动力市场通胀通缩并存——共生已在三个截面静默展开。
  • 一边是地缘风险,一边是需求反噬,油价如何走?
    2026年前三季度,美伊冲突及霍尔木兹海峡航运风险主导国际原油市场,市场交易逻辑完成从风险溢价向实际供应冲击的切换,油价震荡上行。展望四季度,业内人士表示,原油市场面临多...
  • 为新中国取得的举世瞩目成就无比自豪
    本报评论员“我们为新中国取得的举世瞩目成就无比自豪,对中国式现代化的光明前景充满信心。”习近平总书记在庆祝中华人民共和国成立77周年招待会上发表重要讲话,总结辉煌成就、展望美好未来,鼓舞全党全国各族人民坚定信心...
  • 中美经贸关系进入机制化合作新阶段
    2026年9月20至23日,中美经贸团队在美国纽约和华盛顿举行第八轮经贸磋商,在多个领域取得共识,其中较为突出的变化在于磋商重心从单一议题谈判转向机制平台搭建——“中美贸易理事会”“中美投资理事会”“人工智能对...
  • 金轩丨以高水平安全护航高质量发展行稳致远
    统筹发展和安全,增强忧患意识,做到居安思危,是我们党治国理政的一个重大原则。“十四五”以来,在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,各地区各部门坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻落实总体国家...
  • 让房地产真正回到“住”上来
    近日,住房和城乡建设部有关负责人在国务院新闻办新闻发布会上表示,我国房地产市场已进入存量阶段。二手房交易占比从2020年的27%提升至2025年的46%,今年前8个月已达52%,超过新房成为住房交易市场的主力,...
  • 加强逆周期调节,增强发展后劲
    9月28日召开的国务院常务会议指出,针对当前经济运行中出现的问题,要加大宏观政策逆周期调节力度,推动经济持续向新向优向好发展,努力完成全年经济社会发展目标任务。9月29日,央行、财政部等部门随即发布一系列增量政...
  • 推出更多增量政策,形成稳楼市叠加效应
    顺应房地产市场进入存量时代的趋势,行业发展的空间从增量开发转向存量盘活,经济贡献从拉动上下游产出、固定资产投资,转向服务业、参与城市更新。
  • 时报观察丨立规矩划红线 金融网络营销步入新轨道
    《金融产品网络营销管理办法》今起实施。这是我国首次以制度形式,确立第三方互联网平台在金融产品网络营销中的法律地位,完成了互联网平台从“灰色地带”到“合规角色”的关键跨越,...
  • 记者观察丨车企利润这笔账,怎么算才更合适
    在产业分工格局逐步成型的背景下,真正值得深入探讨的,并非简单争论“谁赚了谁的钱”,而是车企与技术供应商之间,应当构建何种可持续的产业协同关系。
  • 一线评论丨车企利润这笔账,怎么算才更合适?
    近日,华为智能汽车解决方案BUCEO靳玉志就“车企的钱都被华为赚走了”这一话题回应媒体。他表示,华为希望与车企双赢。车企和零部件供应商之间更需要深度协同合作,并非所有环节...
  • 【e公司观察】万亿智算产业建设,核心要回归供需匹配本质
    针对这些成长中的问题,行业正在逐步探索适配性破局路径,供需匹配的重要性正逐步成为行业共识。
  • 工业利润两位数增长,新动能强势领跑
    下一步,需要更好发挥宏观政策效能,扩内需、优供给,推动新旧动能加快转换,增强经济发展内生动力,推动工业经济持续向新向优发展。
  • 0111
    早春小众外套
    长沙姑娘通勤约会都爱穿,一眼心动不踩雷 · 关键词:奶杏色微廓形西装外套、立体褶皱小众风夹克、早春通勤不撞款风衣、长沙女生爱穿小众开衫 · 类目:女装/女士精品
  • 0229
    柠七小众轻奢女包,送她不踩雷
    35岁男生也能一眼挑对的体面礼物 · 关键词:柠七小众轻奢单肩包、柠七真皮托特包、柠七轻奢链条斜挎包、柠七小众设计手提包 · 类目:箱包皮具/热销女包/男包
  • 0316
    阿杜耶Style小众组合
    轻奢感拉满,戴出高级不撞款 · 关键词:阿杜耶风格钛钢戒指、阿杜耶同款珍珠耳钉、小众轻奢设计感耳环、轻奢小众男士戒指 · 类目:饰品/流行首饰/时尚饰品新
  • 0414
    免摘小众银饰
    S999素圈+小猫耳钉,养耳洞也要高级感 · 关键词:S999素圈耳钉、小猫元素银耳钉、免摘小众耳骨夹、足银小众耳钉套装 · 类目:饰品/流行首饰/时尚饰品新
  • 0529
    小众不撞款
    防摔不撞款,个性又耐造 · 关键词:红米Note13Pro手机壳、小众设计手机壳、PC防摔手机壳、磁吸兼容手机壳 · 类目:3C数码配件
  • 0629
    INS风托特配色指南
    短袖+手机壳已有,就差一只包收尾 · 关键词:ins风托特包女、小众卡通托特包、复古米白托特包、杭州小众包代购 · 类目:箱包皮具/热销女包/男包
  • 0731
    县城轻奢三件套
    戴项链像换头像,气质翻倍不费力 · 关键词:珍珠锁骨链轻奢小众、法式开衫搭裙子、莫代尔体感T恤女、高级感项链小众款 · 类目:女装/女士精品
  • 086
    2026小众情侣短袖合集
    纯棉不撞款,拍照自带氛围感 · 关键词:小众情侣短袖套装、纯棉情侣t恤2026、荔枝纹情侣上衣、哑光撞色领t恤 · 类目:女装/女士精品
  • 0940
    小众法式配饰
    小众不撞款,日常戴出高级感 · 关键词:Dimmoire黄铜耳坠、Dimmoire锁骨项链、法式复古耳饰、小众设计师项链 · 类目:饰品/流行首饰/时尚饰品新
  • 10
    10元戴出小众感
    5.94元四叶草配衬衫,11.8元复古环搭牛仔裤 · 关键词:钛钢四叶草戒指、潮牌复古金属环、小众设计师银戒、极简几何开口戒 · 类目:饰品/流行首饰/时尚饰品新
  • 1113
    小众夏装上身实录
    买手店同款连衣裙+纯欲风上衣,穿出高级不撞衫 · 关键词:小众设计感连衣裙女夏、纯欲风辣妹上衣女夏、买手店同款真丝连衣裙、设计师款泡泡袖衬衫 · 类目:女装/女士精品
  • 1220
    轻礼服搭配套组
    一条裙+一瓶酒酿+一罐花茶,小众不撞款 · 关键词:垂感缎面礼服裙、苹果酒酿礼盒装、玫瑰洛神花茶罐、小众设计连衣裙 · 类目:女装/女士精品
  • 1347
    早春小众外套
    独特漂亮不撞款,穿出高级感 · 关键词:法式褶皱短西装、美式微廓形牛仔夹克、垂感亚麻混纺开衫、小众设计感外套女 · 类目:女装/女士精品
  • 1433
    情侣抗菌通勤装
    她挑的每一件,他穿得更舒服 · 关键词:南极人抗菌纯棉内裤、小众低饱和托特包、情侣抗菌运动鞋、ins风小众印花短袖 · 类目:箱包皮具/热销女包/男包
  • 1523
    MOCO牛仔外套配什么皮带?3套小众腰线方案
    2026春夏轻奢款,一扣显瘦不撞款 · 关键词:MOCO牛仔外套搭配皮带、女士小众设计皮带2026、头层牛皮窄版皮带、哑光金属扣轻奢皮带 · 类目:服饰配件/皮带/帽子/围巾
  • 1649
    YSL配水晶,小众高光
    喷完香水戴它,朋友圈都在问链接 · 关键词:YSL灵感之墨香水、天然白水晶手链、18K金四叶草手链、轻奢小众黄金手链 · 类目:彩妆/香水/美妆工具
  • 1717
    生日敬酒小众法式裙穿搭指南
    一条裙子穿三场,高级不撞款 · 关键词:法式晚礼服女、珍珠发夹小众、缎面手包女、敬酒服生日裙 · 类目:女装/女士精品
  • 1814
    40+通勤衬衫微更新,小众设计不皱不累
    早上多睡10分钟,衬衫照样挺括有型 · 关键词:AATCC128免烫衬衫、小众设计感女衬衫、40岁通勤衬衫、透气腋下剪裁衬衫 · 类目:女装/女士精品
  • 01
    A Library for Learning Neural Operators
    We present NeuralOperator, an open-source Python library for operator learning. Neural operators generalize neural networks to maps between function spaces instead of finite-dimensional Euclidean spaces. They can be trained and inferenced on input and output functions given at various discretizations, satisfying a discretization convergence properties. Part of the official PyTorch Ecosystem, NeuralOperator provides all the tools for training and deploying neural operator models, as well as develJean Kossaifi, Nikola Kovachki, Zongyi Li, David Pitt, Miguel Liu-Schiaffini, Robert J. George, Boris Bonev, Kamyar Azizzadenesheli, Julius Berner, Valentin Duruisseaux, Anima Anandkumar
  • 02
    MarkDiffusion: An Open-Source Toolkit for Generative Watermarking of Latent Diffusion Models
    We introduce MarkDiffusion, an open-source Python toolkit for generative watermarking of latent diffusion models. It comprises three key components: a unified implementation framework for streamlined watermarking algorithm integration and user-friendly interfaces; a mechanism visualization suite that intuitively presents embedded and extracted watermark patterns to aid public understanding; and a comprehensive evaluation module offering standard implementations of 24 tools for assessing detectabLeyi Pan, Sheng Guan, Zheyu Fu, Luyang Si, Huan Wang, Zian Wang, Hanqian Li, Xuming Hu, Irwin King, Philip S. Yu, Aiwei Liu, Lijie Wen
  • 03
    OptunaHub: A Platform for Black-Box Optimization
    Black-box optimization (BBO) underpins advances in domains such as AutoML and Materials Informatics, yet implementations of algorithms and benchmarks remain fragmented across research communities. We introduce OptunaHub (https://hub.optuna.org/), a community-oriented, decentralized platform for distributing BBO components under a unified Optuna-compatible interface. OptunaHub enables independent publication, discovery, and reuse of optimization algorithms and benchmark problems through a lightweYoshihiko Ozaki, Shuhei Watanabe, Toshihiko Yanase
  • 04
    Unveiling the Statistical Foundations of Chain-of-Thought Prompting Methods
    Chain-of-Thought (CoT) prompting and its variants have gained significant attention as effective methods for solving multi-step reasoning tasks with pretrained large language models (LLMs). However, their theoretical underpinnings remain insufficiently explored. We analyze CoT prompting from a statistical perspective, offering insights into why “pretrained LLMs + CoT prompting” performs well. Additionally, we examine the role of the transformer architecture and the inclusion of intermediate reasXinyang Hu, Fengzhuo Zhang, Siyu Chen, Zhuoran Yang
  • 05
    Prob-GParareal: A Probabilistic Numerical Parallel-in-Time Solver for Differential Equations
    We introduce Prob-GParareal, a probabilistic extension of the GParareal algorithm designed to provide uncertainty quantification for the Parallel-in-Time (PinT) solution of (ordinary and partial) differential equations (ODEs, PDEs). The method employs Gaussian processes (GPs) to model the Parareal correction function, in line with GParareal, further enabling the propagation of numerical uncertainty across time and yielding probabilistic forecasts of the system's evolution. Furthermore, Prob-GParGuglielmo Gattiglio, Lyudmila Grigoryeva, Massimiliano Tamborrino
  • 06
    From learnable objects to learnable random objects
    We consider the relationship between learnability of a "base class" of functions on a set $X$, and learnability of a class of statistical functions derived from the base class. For example, we refine results showing that learnability of a family $h_p: p \in \Theta$ of functions implies learnability of the family of functions $h_\mu(p) = \mathbb{E}_\mu[h_p]$, where $\mathbb{E}_\mu$ is the expectation with respect to $\mu$, and $\mu$ ranges over probability distributions on $X$. We will look at boAaron Anderson, Michael Benedikt
  • 07
    A Theoretical Framework for Masked Pretraining (MPT)
    Recently, Masked Pretraining (MPT) based on reconstruction pretraining tasks has risen to a promising self-supervised learning paradigm across various domains and achieves remarkable performance in multiple downstream tasks. However, the theoretical understanding of the working mechanism behind MPT is still limited. In this paper, we introduce a new theoretical framework to analyze MPT and understand the crucial role of masking in extracting meaningful representations. We establish theoretical cQi Zhang, Runyu Zhou, Yifei Wang, Yisen Wang
  • 08
    Robustness Against Weak or Invalid Instruments: Exploring Nonlinear Treatment Models with Machine Learning
    We discuss causal inference for observational studies with possibly invalid instrumental variables. We propose a novel methodology called two-stage curvature identification (\texttt{TSCI}) by exploring the nonlinear treatment model with machine learning. The first-stage machine learning enables improving the instrumental variable's strength and adjusting for different forms of violating the instrumental variable assumptions. The success of \texttt{TSCI} requires the instrumental variable's effecZijian Guo, Mengchu Zheng, Peter Bühlmann
  • 09
    Optimising Utility Functions in Multi-Objective Markov Decision Processes
    Multi-Objective Markov Decision Processes (MOMDPs) are among the most prevalent formal frameworks for addressing sequential decision-making problems involving multiple, potentially conflicting objectives. In most MOMDP approaches, a utility function is employed to aggregate these objectives into a single scalar criterion that encodes user preferences. Despite its widespread adoption, the theoretical foundations of MOMDPs remain incomplete in two main respects: first, there is no general characteManel Rodriguez-Soto
  • 10
    Bayesian Transfer Learning for Artificially Intelligent Geospatial Systems: A Predictive Stacking Approach
    Building artificially intelligent geospatial systems requires rapid delivery of spatial data analysis on massive scales with minimal human intervention. Depending on their intended use, learning about underlying spatial processes can also involve model assessment and uncertainty quantification. We devise transfer learning frameworks for deployment in artificially intelligent systems, where a massive data set is split into smaller data sets that stream into the analytical framework to propagate lLuca Presicce, Sudipto Banerjee
  • 11
    Symmetric Rank-k Methods
    This paper proposes a novel class of block quasi-Newton methods for convex optimization which we call symmetric rank-$k$ (SR-$k$) methods. Each iteration of SR-$k$ incorporates the curvature information with $k$ Hessian-vector products achieved from the greedy or random strategy. We prove that SR-$k$ methods have the local superlinear convergence rate of $\mathcal{O}\big((1-k/d)^{t(t-1)/2}\big)$ for minimizing smooth and strongly convex functions, where $d$ is the problem dimension and $t$ is thChengchang Liu, Cheng chen, Luo Luo
  • 12
    From Zipf's Law to Neural Scaling through Heaps' Law and Hilberg's Hypothesis
    We inspect the deductive connection between the neural scaling law and Zipf's law--two statements discussed in machine learning and quantitative linguistics. The neural scaling law describes how the cross entropy rate of a foundation model--such as a large language model--changes with respect to the amount of training tokens, parameters, and compute. By contrast, Zipf's law posits that the distribution of tokens exhibits a power law tail. Whereas similar claims have been made in more specific seŁukasz Dębowski
  • 13
    Efficient Inference under Label Shift in Unsupervised Domain Adaptation
    In many real-world applications, researchers aim to deploy models trained in a source domain to a target domain, where obtaining labeled data is often expensive, time-consuming, or even infeasible. While most existing literature assumes that the source and target data follow the same joint distribution, distribution shifts are common in practice. This paper considers a particular type of distribution shift, label shift, and develops an efficient inference procedure for general parameters charactSeong-ho Lee, Yanyuan Ma, Jiwei Zhao
  • 14
    Adaptive Algorithms for Infinitely Many-Armed Bandits: A Unified Framework
    We consider a bandit problem where the budget is smaller than the number of arms, which may be infinite. In this regime, the usual objective in the literature is to minimize simple regret. To analyze broad classes of distributions with potentially unbounded support, where simple regret may not be well-defined, we take a slightly different approach and seek to maximize the expected simple reward of the recommended arm, providing anytime guarantees. To that end, we introduce a distribution-free alEmmanuel Pilliat
  • 15
    Gradient Estimation for Mixture Variational Inference
    Mixture distributions are expressive variational families for black-box VI, but their discrete component choices complicate gradient estimation. We systematize reparameterization-based estimators for mixtures in a common notation, giving self-contained derivations and extending several to new settings. In particular, we provide an elementary derivation of a single-sample post-stratified estimator---previously derived via transport equations---and prove a variance reduction relative to simple ranJavier Burroni, Daniel Sheldon
  • 16
    torchsom: The Reference PyTorch Library for Self-Organizing Maps
    This paper introduces torchsom, an open-source Python library that provides a reference implementation of the Self-Organizing Map (SOM) in PyTorch. This package offers three main features: (i) dimensionality reduction, (ii) clustering, and (iii) friendly data visualization. It relies on a PyTorch backend, enabling (i) fast and efficient training of SOMs through GPU acceleration, and (ii) easy and scalable integration with the PyTorch ecosystem. torchsom also follows the scikit-learn API for easeLouis Berthier, Ahmed Shokry, Maxime Moreaud, Guillaume Ramelet, Eric Moulines
  • 17
    Pointwise Confidence Estimation in the Non-linear $\ell^2$-regularized Least Squares
    We consider a high-probability non-asymptotic confidence estimation in the $\ell^2$-regularized non-linear least-squares setting with fixed design. In particular, we study confidence estimation for local minimizers of the regularized training loss. We show a pointwise confidence bound, meaning that it holds for the prediction on any given fixed test input $x$. Importantly, the proposed confidence bound scales with similarity of the test input to the training data in the implicit feature space ofIlja Kuzborskij, Yasin Abbasi Yadkori
  • 18
    Safe Learning Under Irreversible Dynamics via Asking for Help
    Most learning algorithms with formal regret guarantees essentially rely on trying all possible behaviors, which is problematic when some errors cannot be recovered from. Instead, we allow the learning agent to ask for help from a mentor and to transfer knowledge between similar states. We show that this combination enables the agent to learn both safely and effectively. Under standard online learning assumptions, we provide an algorithm whose regret and number of mentor queries are both sublineaBenjamin Plaut, Juan Liévano-Karim, Hanlin Zhu, Stuart Russell
  • 19
    AgentPEN: A Prediction-Explanation Network for Sequential Stock Movement via LLMs and Recurrent Generation
    The importance of explainability in stock prediction is increasingly recognized, especially for audit and regulatory purposes. Meanwhile, financial news corpora are often key drivers behind stock price fluctuations. However, the raw news data obtained is usually highly noisy, has a highly variable scope of influence in time and space, and is not precisely synchronized with stock price data. In this paper, we propose a prediction-explanation network called AgentPEN, which can provide clear explanShuqi Li, Mengyao Guo, Yunzhong Zheng, Siqi Li, Xin Gao, Rui Yan
  • 20
    Feedback-Enhanced Online Multiple Testing with Applications to Conformal Selection
    This work studies online multiple testing with feedback, where decisions are made sequentially, and the true state of the hypothesis is revealed after decisions are made, either instantly or with a delay, and under either full or bandit feedback. We propose Generalized alpha-investing with feedback (GAIF) along with its adaptive variants, a feedback-enhanced framework that dynamically adjusts thresholds using revealed outcomes, ensuring finite-sample false discovery rate (FDR)/marginal FDR (mFDRLin Lu, Yuyang Huo, Haojie Ren, Zhaojun Wang, Changliang Zou
12分钟前更新
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  • 01
    YouTube Premium 拼车,支持多地区:美国、香港、日本、英国、加拿大、澳洲
    YouTube premium 合租车 = 158/年(美国、香港、日本、英国、加拿大、澳洲、台湾、新加坡) 美区 Google One AI + YouTube Premuim = 238/年(美区,人均 1T ) ----------------------------------------------------------- OP 长期发车,2021 年发车至今,与上千 V2er 达成交易,并获得良好反馈 曾在 V2EX 举办多次活动,并守信发放奖品: 2023 年活动: /t/920425 2024 年活动: /t/1004976 2025 年活动: /t/1101831 可以看我历史帖子,已经很久没发帖了,全程质保,有需要油管拼车请滴滴我。tg:youtuhezu 三千人客户群 youtuhezu_groupflypei
  • 02
    icloud2T 国区,拼车,已有 2 人
    计划开个家庭套餐,icloud+ 2T 国区,目前有 2 个人,使用额度都不高,最好你也不要太多。 68/月,付费均分。 再有一个人就开,最多来 3 人,有兴趣请留下联系方式,加好友拉群。xuanjian
  • 03
    chatgpt codex team 拼车 85/月
    需要联系我crazy2haiouhun
  • 041
    Icloud 求个双人车
    目前使用 600g 左右,月底到期, 想找个 2T 的双人车, 长期, 国区的也可以y2xworm
  • 05
    AppleOne 台区拼车还差二人
    长期稳定的台区 Apple One 仅剩一个位置 Apple Music Apple TV+ iCloud+ Apple Arcade 合计:24.5 RMB 一个月 66 RMB 季付 优先长期的朋友 联系 QQ: 1719411471eggsblue
  • 06
    BetterMouse 永久拼车
    有没有人想要拼车 better mouse 的? 8USD/5 设备,我只需要用 1 个设备,¥11 一个车位 官网: https://better-mouse.com 感觉是目前映射最好的一个了,除了滚轮还不如 mac mouse fix 这么顺滑之外,其他都挺好的。 愿意拼车的话,留下方式吧🙏jmtsai
  • 07
    日区 AI Pro + Youtube Premium,月付 45 元,老车补 1 人
    需要日区账号,指定支付宝预约转账,只接受月付(每月 25 号)本月先收 30 ,下个月正常收,只招长期车友,Youtube 需要固定日本节点不然可能会出现 14 天同户问题,翻车按比例退尾款。 Wechat:AzuuumaAzuuuma
  • 08
    美区超大杯 Apple One Premier 缺 1
    美区超大杯 Apple One Premier 包含 Music ,Arcade ,TV+,iCloud ,Fitness+,News+,2T iCloud 存储空间(平分每人 333G 共享空间) (国区家庭组)季付 135CNY (每季度核算一次新的汇率,虽然最近 apple one 涨价了,但是汇率也涨了,所以价格还便宜了 5 块) 简单解释下国区 iCloud 的意思, 就是 icloud 云走的是国区的云上贵州,这样速度快,但是其他服务都是美区。方法是需要准备两个帐号,一个国区一个美区,分别加入 Family Plan ,这样两个服务可以分离。如需要 icloud 也在美区的,那么只能自己单独购买美区的 icloud 服务,或者选择其他人的车。本车已经稳定行驶了五年,欢迎各位加入 wechat: eGlhb3dsdA==Xiaosteven
  • 09
    [拼车] 新加坡 SG 顶级三网优化 CN2/9929/CMI 绿云 GreenCloud
    上游 xTom , V.PS 同款,Gen2 线路,三网全程优化,电信 CN2 GIA ,联通 AS9929 ,移动 CMI 。 稳得一批,富贵机,基本就是能买到的最好最稳定的 SG 线路,测试 IP 45.89.219.1 节点/订阅交付,50 元/月,70G 流量,自带 SG 原生 IP 落地。 使用了魔改的 Xray 内核,实现常见平台的 TCP 指纹模拟(包括 JA4T ,TTL 、IP ID 、源端口、时间戳、ECN/AccECN 、ACK 延迟控制)。 普通的 xray 内核使用系统 TCP 栈,通常都是 linux 的 TCP 指纹,可以在 https://browserleaks.com/tcp 测试。以及 xray 会进行 TCP 终止,会出现“TCP 握手很快但是 TLS 很慢”这种极其明显的代理特征。 虽然不知道能不能避免 o 社和 a 社风控,但是能降低 Cloudflare Bot Score 。 提供尽力而为的技术支持,可以定制节点或者对接落地。 telegram: c2l4aGVqdw== (bese64)165924
  • 10
    AaTIR 美西家宽拼车
    AalTR 美西家宽拼车,准备再招 3 人,人均 150 / 5 = 30r claude IP 检测 : https://ibb.co/0yDgf2Jp 联系: 5YqgdnjmoIfms6jlrrblrr0gNTQ5MzM3OTE5beraken
  • 115
    求油管家庭组拼车 ,以及求指导个人 premium 如何开通
    RT 起因 9 月 20 号左右,在 v 站拼车了多年的 youtube premium 账号,连续收到两次“和所住人员不在一起的”封控警告(第一次邮件申诉,第二次直接掉了) ,然后在和群主沟通的结论是“我的账号被封了”,然后我想加钱从拼车改为个人 premium 账号,但群主说让我等计算要添多少钱后,多日已读不回。 大概 4 天后我发现被踢出了 tg 群组(此刻我心态崩了 要么给我退钱,要么赶紧给我升),对面认为我大过节一直骚扰他。 最终变成退款了(这里特别提一句,顺利退款,并且多退一个月)。 然后比较奇怪的是 10.1 突然我的 premium 恢复了,可以看到是尼区,接着 10.2 被踢出家庭组,premium 也掉了。 接下来是不顺的开始,查过 daixiahu ,nodedoc ,nodeseek 等等,最终在 daixiahu 的 tg 群里,被骗。 这里提醒下骗术极其精湛,也有自己的 tg 拼车群,各种聊天转账记录,假装群里 at 你上车等等。 目前我的进展是准备好了尼日利亚和土耳其的节点,有 Googleplay 的手机和土区 apple id 。 但始终无法跳到土耳其tracyliu
  • 121
    台区 Apple One 中杯+iCloud 2TB 缺一人
    台区支持使用礼品卡,全繁体中文 季付 90 vx=Lonngin1984flymore666
  • 13
    [人找车] Spotify Premium(美/港区都行)
    人找车,自己拼一直没人,还有车队缺人不,美区港区都可以yzD
  • 141
    国区 icloud 拼车,差三人
    车主已稳定开车三年,目前缺三人,2t 空间 6 人均分,根据续费总价 6 人均分(预计不超过 122.3 ,如果京东有优化,价格会更低)。 车主联系方式:5b6u5L+h5Y+3dXNkdDExMjkxsy61008317
  • 15
    iCloud 美区 2T 和 土区 Apple music 各有一个车位,上车的联系
    iCloud 2T 美区,空一个车位,36 一个季度, 土区 Apple Music 自用车,有 1 个空车位,52 一年 有意请联系 WX:dl92a2luZw== 加我nobody666
  • 161
    有 amazon prime 拼车的
    用自己的号。还有 120 1 年的么xssleak
  • 17
    求上车,我应该是美区的
    求个车,RTsimplesslife
  • 186
    apple music 港台马来新加坡这几个中文外区哪个拼车便宜
    目前看着感觉是台区和马来,但是单拼 apple music 的车好少,马来有没有车amyw495062
  • 19
    自用印区 Apple one 家庭组
    🇮🇳印度区 30 号刚订阅了 Apple Music/iCloud+,包含全部 Apple one 内容。季付¥20/季付$3 ,还有 3 个位置,共享 iCloud 空间每人 33g 、Apple Music 、Apple TV+、Apple Arcade 。上车需自备印度区 ID ,长期自用因此只招长期车友,短期勿扰,跳车不退,翻车按比例退尾款。联系 TG ( base64 ):VmVuaGU=shoebill
  • 20
    [车找人] Spotify Premium(港区)6 人家庭组|年付 ¥298
    🟠 可用产品:Spotify Premium (港区) 6 人家庭共享组 💴 价格: 半年:¥158 年付:¥298 🟢 服务说明: 纯官方 Premium ,长期稳定 我全程辅助加入家庭组(邮箱 + 验证码登录) 不限制设备,可在 iOS / Android / PC 正常使用 账号安全、组长长期维护,不做“只卖不管”那种割韭菜玩法 老顾客可续费锁价,新顾客有长期福利政策 支持群组长期售后,有问题随时找我 🧩 加入方式: 评论或私信 / Telegram:@yuzheD 🟣 承诺: 长期做拼享业务( YouTube / GPT / Netflix 等均有车队) 价格稳定、售后到位、群组严格控风险,不跑路、不涨价乱搞yzD