@camapcon2023: Khó cưỡng kinh khủng, giữ chuỗi ăn vặt nhé @@CáMậpPOV #camaphaman #camapofficial #canhganuong #nemchuaran

Cá Mập Official 🍜
Cá Mập Official 🍜
Open In TikTok:
Region: VN
Saturday 15 August 2026 14:17:34 GMT
138247
3868
34
799

Music

Download

Comments

111_yo33
kaz0h :
so f*cking ngon..
2026-08-16 02:38:11
35
minhwibu08
minhwibu :
2h r tha t
2026-08-15 19:30:16
17
binbotat1
wibu. :
biết đang xem r nhm để ý nki e tí
2026-08-15 22:50:02
4
51207shiyumi
Shi_voice :
hơn 4h sáng rồi, t sắp đi ngủ rồi....
2026-08-15 21:43:58
1
tranmungdih
￴ ￴￴￴￴￴￴￴ ￴￴￴￴￴ ￴￴ ￴￴ ￴￴ ￴￴￴ :
nem màu nhạt đều
2026-08-16 08:00:47
2
0107anh2
마틴 에드워즈 :
để ý vid mik tí
2026-08-18 07:46:02
1
phomai_onlyone
PhôMai Thối vì học😔 :
Bruh
2026-08-16 07:14:20
2
khaneee_kaz_923
kaz :
sớm
2026-08-15 14:20:11
1
lam_sinh_298
Vế cao nhất họ :
4h sáng rồi á tha t đi
2026-08-15 21:37:26
1
tongkhothachthat
tongkhothachthat :
Nhìn ngon
2026-09-10 09:57:03
0
trung.tn.n6
Trung Tín nè🍀🍀 :
Đầu ạ,Tus ơi rep em đc ko ak🍀🍀🍀🥰🥰🥰
2026-08-15 14:20:22
1
bocongdaycon
🐉Công rồng🐉 :
dạo này flop
2026-08-15 19:38:41
1
711_cvahue
𝓟𝓱ướ𝓬 𝓽𝓱ắ𝓷𝓰 :
Để ý nki t vs🥰🥰😏
2026-08-31 05:14:17
0
buiquangtung15
ʕっ•ᴥ•ʔっTùng :
hi (ko có ý đồ chạy BMW tông người) và cần ng xem nki
2026-08-15 23:26:07
0
tindothuonghieu
duong huynh🛍️💕💖 :
@2 không 10 ba
2026-08-16 01:35:53
2
thanghix
Tài★thích★nuôi★cá :
😁😁😁
2026-08-16 06:07:17
1
ricon31
giahung2334 :
🥰
2026-08-20 07:13:00
1
notlove.d
.... :
Hi(ko có ý đồ chạy BMW tông người)
2026-08-15 23:55:41
0
To see more videos from user @camapcon2023, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Идея биологических колес выглядит отлично на бумаге, но она совершенно не выдерживает проверки реальностью, если учесть, как на самом деле функционируют живые ткани. Чтобы колесо работало, оно должно свободно вращаться вокруг оси, не будучи ни к чему жестко привязанным, тогда как жизнедеятельность и подвижность наших конечностей зависят от непрерывной сети кровеносных сосудов и нервов. Если бы нога попыталась непрерывно вращаться подобно колесу, все эти жизненно важные вены и нервные волокна мгновенно перекрутились бы и порвались, перекрыв кровоток. Кроме того, эволюция способна лишь постепенно, на протяжении многих поколений, видоизменять уже существующие части тела. К тому же, если вспомнить, что в природе полно острых камней, глубокой грязи и густых зарослей, то перешагивание через препятствия на ногах — это почти всегда более выигрышная стратегия, чем попытка перекатиться через них. Автор оригинала @lowpolyshorts Переведено и озвучено @0nly_dub
Идея биологических колес выглядит отлично на бумаге, но она совершенно не выдерживает проверки реальностью, если учесть, как на самом деле функционируют живые ткани. Чтобы колесо работало, оно должно свободно вращаться вокруг оси, не будучи ни к чему жестко привязанным, тогда как жизнедеятельность и подвижность наших конечностей зависят от непрерывной сети кровеносных сосудов и нервов. Если бы нога попыталась непрерывно вращаться подобно колесу, все эти жизненно важные вены и нервные волокна мгновенно перекрутились бы и порвались, перекрыв кровоток. Кроме того, эволюция способна лишь постепенно, на протяжении многих поколений, видоизменять уже существующие части тела. К тому же, если вспомнить, что в природе полно острых камней, глубокой грязи и густых зарослей, то перешагивание через препятствия на ногах — это почти всегда более выигрышная стратегия, чем попытка перекатиться через них. Автор оригинала @lowpolyshorts Переведено и озвучено @0nly_dub
How to build a company second brain that never makes things up (RAG, every step) A company AI that answers from 18,000 documents, shows the exact page, pulls up the right diagram, and says so when it can't prove something. Here's how it's built, step by step. The idea (RAG): the AI looks things up before it answers. Search by meaning works like a map: every chunk of every document is a pin, and similar meanings sit on the same street. Part numbers need exact-word search, so you run both. The loader (a program that gets documents onto the map), built with Claude Code: Read the documents properly. Docling (free) keeps tables whole and cuts out every figure. Claude describes each diagram and reads its part numbers. Dry run on 50 documents first. Label every chunk (metadata). Which document, which version, current or replaced, which model, which plant, who can open it. The AI can only pick from approved lists, and anything that doesn't match goes to a human. Access is enforced in code before the search runs. Chunk by headings. About 500 tokens per chunk, a little overlap, tables and procedures kept whole, the heading path stamped on every chunk, plus one line of context. Fill the index in Pinecone.
How to build a company second brain that never makes things up (RAG, every step) A company AI that answers from 18,000 documents, shows the exact page, pulls up the right diagram, and says so when it can't prove something. Here's how it's built, step by step. The idea (RAG): the AI looks things up before it answers. Search by meaning works like a map: every chunk of every document is a pin, and similar meanings sit on the same street. Part numbers need exact-word search, so you run both. The loader (a program that gets documents onto the map), built with Claude Code: Read the documents properly. Docling (free) keeps tables whole and cuts out every figure. Claude describes each diagram and reads its part numbers. Dry run on 50 documents first. Label every chunk (metadata). Which document, which version, current or replaced, which model, which plant, who can open it. The AI can only pick from approved lists, and anything that doesn't match goes to a human. Access is enforced in code before the search runs. Chunk by headings. About 500 tokens per chunk, a little overlap, tables and procedures kept whole, the heading path stamped on every chunk, plus one line of context. Fill the index in Pinecone. "Search by both meaning and exact words." Keep it current (n8n): every 15 minutes, ask SharePoint what changed. New versions go in first, old versions come out second. Answering (the courtroom): security at the door, a clerk that asks when something's missing, an evidence room (both searches plus a reranker), a first ruling (not enough evidence means "not in approved documents" and a ticket to the owner), a lawyer that cites every sentence, and a judge that checks every claim and number. Prove it before launch: 300 real questions per department, including ones it must refuse. Leaks must be zero. #aiautomation #microsoftcopilot #claudecode #aiemployee #aiagents

About