Yukie @LightrainPure

Java后端｜ 🍥HRT 2023.10.11 ｜跨圈观测者 t.me/RainLazydo Joined July 2019

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Yukie @LightrainPure

2 weeks ago

mf 分似乎炸裂的高（）

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Yukie @LightrainPure

2 weeks ago

@Miyo_123e 我的高达 83

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Yukie @LightrainPure

4 weeks ago

@Ads1742203 @114514jknm @jiafeimao3591

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Yukie @LightrainPure

4 weeks ago

@Ads1742203 @114514jknm @jiafeimao3591 有两种如厕选择：A进入男厕，B进入女厕。选择A、B的概率各为0.5。设随机变量X代表社会关注度，X数值越小代表受到的关注越少若选A，X服从正态分布，均值5，标准差2；若选B，X服从正态分布，均值2，标准差1。事件C代表达成低社会关注、不给他人添麻烦，条件是X≤3 求P(C|A)、P(C|B)，并比较二者大小

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Yukie @LightrainPure

2 months ago

@biliacat_public 我就防止受这气然后自己买了（）

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Yukie @LightrainPure

3 months ago

@wtflmaotv 你试图把现实压力转嫁他人来换取情绪补偿，但这套掠夺策略成立的唯一前提：对方愿意入局。对局到此结束，你再也无法从我身上获取任何情绪价值。😋

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Yukie @LightrainPure

3 months ago

@CCA8798suki @wtflmaotv 喷子赖以行动的底层逻辑是狩猎人类的情绪波动。当对手替换成无情绪的Agent，他的掠夺目标直接消失；他所有攻击失去原本的收益来源，这场单向掠夺博弈从根源上失效。

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Yukie @LightrainPure

3 months ago

@CCA8798suki @wtflmaotv 补充新增策略s4：调用API部署独立对抗Agent，本人彻底脱离对话 E(U(s4)) = 0 我方不再接收负面刺激，C=0、精力损耗L=0；Agent持续压制对手快速终结博弈。最终排序更新：E(U(s4))>E(U(s3))>E(U(s1))>E(U(s2))，该方案为全局最优策略😋

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Yukie @LightrainPure

3 months ago

@lizilisan1387 @CCA8798suki @xieran197 这么喜欢骂那我可以接个 api 让你跟大模型对骂，然后我过几天回来看结果就好了😋

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Yukie @LightrainPure

3 months ago

@lizilisan1387 @CCA8798suki @xieran197 你觉得你能骂过 DeepSeek，ChatGPT，Gemini，Grok 吗？为什么你觉得别人愿意浪费时间打字骂你呢😅

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Yukie @LightrainPure

3 months ago

@CCA8798suki 即使加入对喷后平台处罚你的概率，引入 q：反击被平台处罚概率，F>0为处罚损失 E(U(s3)) = (1-p)(-C - qF) + p(-qF ），综合期望依旧显示攻击对方是最优解😋👊更何况你根本不需要组织语言，直接使用大模型即可。

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Yukie @LightrainPure

3 months ago

@CCA8798suki 所以遇到这种人，无需辩论，立刻攻击。然后反手点击举报即可😋

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@CCA8798suki @wtflmaotv 约定现实条件：p > α 期望效用 E(U(s1)) = -α * C E(U(s2)) = -C - L E(U(s3)) = (1-p) * (-C) 大小关系推导因为 p > α → (1-p) > (1-α) -C < 0，不等号翻转： (1-p)(-C) > (1-α)(-C) 又有 -C-L < -α*C 最终收益排序 E(U(s3)) > E(U(s1)) > E(U(s2))

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Yukie @LightrainPure

3 months ago

@CCA8798suki @wtflmaotv 参与人1：我方；参与人2：掠夺型喷子（固定策略持续攻击，无合作可能性）可选策略集合 S = {s1:无视, s2:讲道理沟通, s3:借助大模型强力反击} 参数定义 C > 0 持续遭受辱骂带来的心理损失 L > 0 讲道理产生的额外情绪内耗 α 单纯无视时，对方持续骚扰的概率 p 强力反击后对方停止攻击的概率