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B站up主采访变性手术亲历者的蜕变过程，以及变性前后的一系列身体反应和感受区别。

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12月6日，上海。在上海对电动自行车限速25km/h后，有外卖小哥改为使用自行车送货。有网友拍了一下自己的电动车时速为23km/h，但骑手的自行车都比他要快。

12月6日吉林延吉西市场，一名男子不明原因双刀架脖子与警察对峙。

【一张脱落的快递面单，意外揭穿了山东烟台女子刘某精心设计的225次“调包骗局”】近日，广州商家时女士遭遇了一起隐蔽且恶劣的电商诈骗。山东烟台女子刘某在长达14个月（2024年10月至2025年12月）的时间内，使用6个账号针时女士的商铺持续作案。她采取组合下单的方式，同时购买高价商品（如千元羽绒服）

怪不得擦边的那么多，熟人都认不出来。

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长像清甜美人大二模特系妹子借高利贷两千逾期要还2万被迫卖掉初夜[589.88MB/MP4/WF]

“盛世悲歌”！事发安徽某地（其实普天之下莫非党国，你能逃得了吗？），因女儿家境困难，无力支付巨额医疗费用，老太不忍连累女儿，趁女儿不在，老太从病床上滚下来要爬回家，几个人帮婆婆穿上衣服。

#中国速度 🇨🇳⏩

12月4日，中国宣布将向巴勒斯坦提供1亿美元援助，用于缓解加沙人道主义危机，支持加沙恢复与重建。

What do you think of a grown man kissing a little girl like this? Excuse me. I need to go wash my eyes with bleach.

网友投稿：一位网友拍到一名外卖员疲惫地躺在隧道里休息。那一刻的画面，没有任何煽情，却比任何宣传片都更真实、更刺痛人心。

12月6日，湖南株洲哈喽无人车后续：事发后，厂商紧急赶来将车辆用遮羞布罩了起来。

中国92岁老人回忆日中战争 “日军来了就一条线，不拐弯” (不骚扰沿途住民) “日军来了给小朋友糖吃” “日军认理” (文明讲道理) “日军给我舅舅针织毛衣穿” (当时的中国人都穿不起衣服）总结：日军是文明之师🙆 转发这条真实的推文，真实历史不该被歪曲！

此前，“国师”张维为曾在一场演讲中表示：“随着互联网兴起，包括小红书都是台湾人非常喜欢的，所以他们越来越受中国大陆的影响。相信统一之后，治理台湾会比治理香港更容易。”

12月6日，有网友扒出。2024年的辽宁省非公有制高级职称评审通过人员名单公示也是照搬百度人名大全。58人公示名单中，48个名字照搬百度文库人名大全。营口非公有制工程系列中级职称评审通过人员，95人公示名单中，38个名字及排序与人名大全完全一致。

网友分享的燕云十六州捏脸我看网易你不老实了😡😡

12月5日，一位网友将自己在俄罗斯旅游每次被黑警罚款的照片剪辑成了视频。

俄罗斯边防警卫在乌苏里河殴打中国渔民。 “犯我强汉者，虽远必诛”的战狼们都躲哪里去了！

這是「投井」了嗎

俄羅斯瘋狂轟炸烏克蘭人，過去一周向烏克蘭扔了約1200枚制導航空炸彈以及近70枚各類導彈，向烏克蘭發射了超過1600架攻擊無人機。

12月6日，广东省东莞市，两名孩子站在路口提醒过往的电动车驾驶员们前面有交警罚款，如果骑行者执意要通行，小女孩还贴心提醒，如果警察罚款的话别怪我们。视频发布后网友纷纷留言：这些孩子才是国家的希望。

清华大学心理学教授聊《肖申克的救赎》，成年人听了泪流满面！

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很值得听一下的技术访谈 - Deep Mind的Nikolay Savinov聊长上下文/long context，我印象深刻的几个点如下:
1. 10M context windows不久就会有/reasonably soon，而且将常态化/commodity（提到在gemini 1.5 pro的时候已经能实现这个长度，只是推理成本太贵没有放出来）
他认为一旦10M
时政
( twitter.com )

7个月前由 RichChat 提交

很值得听一下的技术访谈 - Deep Mind的Nikolay Savinov聊长上下文/long context，我印象深刻的几个点如下:

10M context windows不久就会有/reasonably soon，而且将常态化/commodity（提到在gemini 1.5 pro的时候已经能实现这个长度，只是推理成本太贵没有放出来）

他认为一旦10M context成为常态，将成为某些应用的决定性因素，例如AI编程，能几乎完全解锁将大型项目全代码库包含在上下文中的能力；

2、专门聊了long context vs RAG，明确说了：
- 除了过往就知道的延迟相关的考虑外，长期来说，RAG也并不会因为long context 而消失（例如总有更大的知识库）；
- 而且RAG和long context是相辅相成的关系，例如long context可以帮助RAG提升召回率和处理更复杂的需求；
  
  3、Long context + agents: 目前需要手动查找和导入上下文的繁琐过程是人们与 AI 系统互动的主要限制之一。未来如果能建立一个“长上下文智能体系统”，让其能够从任何地方去自动获取你的上下文，将非常有趣；

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