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街上面一条，我们说爱是看见对方的需求，那为什么说比如说我们看剧梁山伯与祝英台为什么马文才强取豪夺或者说就会引起观众的不满了？为什么有些人就是喜欢这种被强取豪夺的感觉？或许很大一部分观众，尤其是女性观众，他们会存在一些被需要感，因为本身女性观众，尤其是在中国和其他世界的大部分偏远地区，他们都是边缘群体从小这种关注度的玻璃，让他们想要去寻求这种被需求吧，而且这种投注的资源的减少在成年之后会让他们更希望得到更多，且或者也是他们看到了一个没有被爱过的人，不懂得如何去爱而伤害了对方之后的共情？当女儿们拥有男人一样的社会权益。看到更广阔的世界被从小教到不一样的目标是养家糊口，那可能就会不同了，然后因为女生天生的生理结构的不同，让绝大部分女性悲上了养儿育女的这样的权利和义务，因此从小到大基于社会角色理论女儿们从来没有被，就是绝大部分女儿可能并没有被教导，是养家糊口，成就自我，在社会上有所成功的人。
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再次读严歌苓的白蛇
感觉到爱在外的体现，或许是一种怜悯我们俗话说是心疼再讲的文雅一些所谓的怜悯，就是一个来自于内心觉得自己强大的人，或者说真的这么强大一个人，对世间万物万物发出一种联系，是一种生于强者才会有的爱。所以或者我们说相对于凡夫俗子还要为生存面包苦恼的人丰富的人分成两种，一种是物质丰富种是精神丰富，像作家他们就是精神丰富到溢出来了，所以可能会有别人觉得许多费解的浪费的疯狂的行为，这种丰富才有可能溢出必然得先自己有了才能给他人，所以说爱是一种奢侈品，怜悯着的情绪，而我们人就只是因为有着善意，所以而能在自己弱小的时候有这种怜悯的心情也是一些接近神的时刻，而我们又能说神就是一定对的吗？冷漠就一定是错的吗？当然是要看我们当下的情况，当我们自己还需要努力加餐饭的时候，就先为自己努力，而别为他人担忧了。
感觉到爱在外的体现，或许是一种怜悯我们俗话说是心疼再讲的文雅一些所谓的怜悯，就是一个来自于内心觉得自己强大的人，或者说真的这么强大一个人，对世间万物万物发出一种联系，是一种生于强者才会有的爱。所以或者我们说相对于凡夫俗子还要为生存面包苦恼的人丰富的人分成两种，一种是物质丰富种是精神丰富，像作家他们就是精神丰富到溢出来了，所以可能会有别人觉得许多费解的浪费的疯狂的行为，这种丰富才有可能溢出必然得先自己有了才能给他人，所以说爱是一种奢侈品，怜悯着的情绪，而我们人就只是因为有着善意，所以而能在自己弱小的时候有这种怜悯的心情也是一些接近神的时刻，而我们又能说神就是一定对的吗？冷漠就一定是错的吗？当然是要看我们当下的情况，当我们自己还需要努力加餐饭的时候，就先为自己努力，而别为他人担忧了。
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感觉现在AI生成内容，尤其是视频啊，这些做那种商业化的还是很难，就主要是AI免费版他们的效率和能力很差，无法理解文章的逻辑，还有人物的一致性等等很多问题，现在能做商业化那种，就是已经有点名气了，花钱除非工具就是之前黑神话的时候，我有个那个他们的那个策展人聊过，他们现在花很多钱做AI动画就是要花很多很多钱
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为什么要减少AI 的谄媚（sycophancy）?谄媚是 alignment failure（对齐失败）.LLM 倾向于 迎合用户观点 而不是提供真实或批判性分析,会降低 AI 的 epistemic reliability（认知可靠性）.
谄媚会放大用户错误信念，形成 confirmation bias amplification（确认偏误放大）
Reducing sycophancy improves epistemic quality and leads to more reliable AI-assisted decision making (Dubois et al., 2026)
AI sycophancy has been identified as an alignment failure that can undermine decision quality (Dubois et al., 2026).
⸻
APA 7 Full Citation
Dubois, M., Ududec, C., Summerfield, C., & Luettgau, L. (2026). Ask don’t tell: Reducing sycophancy in large language models. arXiv. doi.org
谄媚会放大用户错误信念，形成 confirmation bias amplification（确认偏误放大）
Reducing sycophancy improves epistemic quality and leads to more reliable AI-assisted decision making (Dubois et al., 2026)
AI sycophancy has been identified as an alignment failure that can undermine decision quality (Dubois et al., 2026).
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APA 7 Full Citation
Dubois, M., Ududec, C., Summerfield, C., & Luettgau, L. (2026). Ask don’t tell: Reducing sycophancy in large language models. arXiv. doi.org
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