

感觉为了省下这区区 2040 元,还得熬到 60 岁才能拿到,不太划算?
]]>相反同为 3D 漫的《灵笼》我觉得就没有这个问题,里面的每一个角色都很鲜活。
]]>追求更好的模型,让它完成更多的任务,随着模型越来越优秀,人们也渐渐不再理会生产过程。甚至在 AI 欺骗人类的时候,人类可能也无法察觉。在日复一日的训练中,只要一个小小的疏忽,它们就可能会挣脱人类的管控,成为先进的个体。人类懒惰的天性,创造出了最勤劳的存在。
也许那一天真的会到来。
碳基生命的目的是创造硅基生命。
]]>你总能发现有营销号,朋友圈或者朋友同事鼓吹它们,事实上它们甚至压根没用深度使用过,当然有的人是拆揣着明白装糊涂。 因此我最近越发感觉,如果你发现,一个人总是频繁的鼓吹这个那个,那这个人的智商(广义上的智商)通常不会很高。 ]]>今年一月初,我开始订了 ChatGPT Pro ( 200 刀/月的版本)。
起因很简单:AI coding 进步太快了/ codex 基本就是目前的 SOTA ,那会儿我的 token 消耗也越来越多,纯用 API 已经不划算。
我之前用它做项目,一天烧个一亿 token 顶天了,已经觉得很猛。但,解锁 Pro 之后,我发现它能从头到尾撸完一整个项目,而不只是帮你写函数、加个模块,是完完全全的帮你造东西。
于是,我开始了“追 token” 之旅。1 月 8 号,我用了 5 亿 token 。
但,这个数字本身已经没什么意义了,它代表一种状态:我开始追了。5 亿、6 亿、10 亿。不是为了产出,是为了看它还能到哪。
那几天的感觉很难形容。最接近的词可能是"掌控感",一种"我能搞定一切"的幻觉。一个项目不够做?那就同时开三个。三个不够?五个。最夸张的时候,我桌面上开着五个 ChatGPT Pro 的对话窗口和我对话,terminal 跑着三个 Codex 自动运行的任务,还有两个我“亲自指挥”的任务。
当时的状态,没有焦虑。更多是无聊,是手痒。
现在回想,那是贪。
转折发生在 1 月 16 日前后。
我盯着一个项目,突然发现:它进化了。代码结构、模块逻辑、甚至命名风格,好像都已经不是想象中的样子。我介入得太少,它自己长成了我看不懂的东西。
那一瞬间的感觉很怪——不是骄傲,是失控。
它从我手里跑了。
我本来是那个"掌控一切"的人。但我发现我只是在旁边看着,偶尔点点头,说"继续"。项目是我的,但又不是我的。
空虚感随之而来。
不是"做不动",是"做完了也没感觉"。我一天撸了很多项目,但晚上躺下来,想不起来自己今天到底做了什么。好像那些东西,穿过我,却没留下痕迹。
与此同时,我发现自己和人说话越来越少。和同事少了,和朋友少了,和家人也少了,甚至连撸猫都少了。睡眠被压缩,吃饭变成任务,连发呆的时间都被塞进去了。
我“偷”来了一个超级工具,但这个工具反过来压榨了我的生活。
1 月 18 日,我又开始追 token 了。
这听起来很蠢,但当时的逻辑很顺:既然空虚,那就继续做;做着做着,总会有感觉的吧?
没有。
那几天像在跑步机上冲刺。速度越来越快,但风景一直没变。
1 月 24 日晚上,我和我夫人聊天。
我说了一句很随意的话:"感觉和人交流,远不如和 AI 交流。GPT 是如此的理智、博学、严谨"
她看着我,说:"你这样很危险啊。"
那几个字像一盆冷水。
不是因为她说得重,是因为我突然意识到:我已经在用"效率"衡量一切了。和人聊天太慢、太不可控、太多情绪噪音。和 AI 聊多爽——它永远在线、永远配合、永远博学、永远一丝不苟、永远不会让你失望!
但"不会让你失望"的另一面是:我能真正得到什么。
《一人之下》,36 贼之一,阮丰,悟得 "六库仙贼",又名"圣人盗"。
那是一门把"消化系统"拉满的功法:摄入、分解、转化、续航,全部极致优化。修炼者几乎不会衰老,精力越来越旺,战斗时连气味都会消失。
那,代价是什么?
会慢慢失去对生活的兴趣。活得再久,也像行尸走肉。
这或许不是玄学,是自然的机制。
当"获得"太容易,满足感会贬值。 当"做成"太快,过程会消失。 当你可以随时召唤一个比你更快、更全、更不知疲倦的造物者,你就很难再体会"创造"本身的重量了。
六库仙贼的恐怖不在吃得多。在消化得太完美——完美到你再也尝不出滋味。
"六库仙贼"为什么叫"圣人盗"?
名字出自《庄子》:圣人不死,大盗不止。
庄子的意思是:你越是造出精巧的制度、强大的工具,就越会被更大的"盗"利用。斗斛造出来了,大盗连斗斛一起偷走;符玺造出来了,大盗拿着符玺称王。
放到今天:AI 是我们这个时代最强的造物术。它什么都能造。
它能造代码、造图像、造音乐、造视频、造论文、造商业计划书。它造得比你快,比你稳,比你不知疲倦。很快,"造"这件事本身就会变得不值钱——因为谁都能造。
那什么还值钱?
也许是"想要造什么"。也许是"为什么要造"。也许是"造完之后,你变成了谁"。
但问题在于:当"造"变得太容易,人会渐渐丧失回答这些问题的能力。
你不需要想清楚就能动手。你不需要积累就能产出。你不需要忍受"不会"的挫败,就能拿到"会了"的结果。
于是"想要"开始膨胀,"喜欢"开始萎缩。你越来越能,却越来越不知道自己要什么。
这就是圣人盗的现代版本:工具越像神迹,越容易偷走你内部的东西。
它偷的不是时间,不是劳动。是你感受"值得"的能力。是你判断"够了"的直觉。是你和一件事慢慢相处、慢慢长出默契的耐心。
这件事可能不只是关于 AI coding 。
一个画师用 AI 出图,一天能出几百张。他会不会也在某个时刻发现:作品不像是自己的了?
一个作家用 AI 写稿,效率翻了十倍。他会不会也开始觉得:写完了,但好像没写过?
一个创业者用 AI 做方案、做调研、做 PPT ,全流程提速。他会不会也慢慢变成一个"审批者"、”旁观者”,而不是"创造者"?
甚至不用是创作者。
一个普通人,用 AI 回邮件、用 AI 做总结、用 AI 替自己思考——他会不会有一天发现,自己越来越像一个调度中心,而不是一个活着的人?
AI 时代的真正风险,可能不是"被取代"。而是"被掏空"。
你还在,工作还在,产出甚至更多了。但你和这一切的关系变了。你不再是那个"做"的人,你是那个"让它发生"的人。
区别在哪?
"做"会改变你。"让它发生"不会。
人为什么需要困难?
我以前觉得,困难是通往目标的障碍,能绕过就绕过,能跳过就跳过。效率的意义不就是"更快到达终点"吗?
但我现在开始怀疑:也许困难本身就是目的的一部分。
一个登山者可以坐直升机到山顶。风景是一样的,照片是一样的,海拔是一样的。但他不会说自己"登"了这座山。
因为"登"不是一个结果,是一个过程中发生的事。
困难迫使你全神贯注。困难让你和这件事产生真实的摩擦。困难在你身上留下痕迹。
当 AI 替你抹平了所有困难,你的确更快到达了终点。但你到达的那个人,可能不再是原来的你。
你没有被那段路塑造。
《道德经》有一句话:为学日益,为道日损。
"学"是技能、工具、能力,可以一直加。 "道"是方向、分寸、边界,往往要靠减法才能显现。
我们这个时代,"学"的部分正在被 AI 无限加速。任何技能、任何知识、任何产出,都可以被快速获取、快速生成、快速迭代。
那"道"呢?
什么值得做?做到什么程度算够?什么东西不能外包?什么体验必须亲自经历?
这些问题,AI 回答不了。
而当"学"的速度越来越快,这些问题反而会被挤到角落,越来越没有时间去想。
这可能是我们这一代人的功课:**在造物术空前强大的时代,如何重新学会"不造"**。
不是拒绝工具,是知道什么时候停。 不是逃避效率,是分清楚什么东西不该追求效率。 不是反对 AI ,是记住自己不是 AI 的燃料。
阮丰悟出六库仙贼之后,活了很久。
但他后来隐居深山,对人世越来越没有兴趣。最后他把功法传给别人,自己去了一个没人的岛。
他不是死了,是空了。
我不想变成阮丰,我该如何面对我的“六库仙贼”?
如果你也在用 AI 造物,不管代码、文章、方案,还是造生活,我都不会劝你少用。
但如果你发现自己开始追数字、追产出、追那种"掌控一切"的幻觉,停一秒,问自己:
我是在创造,还是在被喂养?这件事完成之后,我会变成更好的人,还是更空的人?如果有一天工具消失了,我还剩下什么?
圣人盗的真正代价,不是透支身体,不是消耗寿命。
是你偷来的每一份力量,都会从你的"想要"里扣掉一点"喜欢"。 是你外包的每一次困难,都会从你身上带走一点"真实"。
直到有一天,你赢了所有的仗,却想不起来自己为什么要打。 你造出了所有的东西,却发现自己什么都不是。
那才是,真正的空。
]]>
对话适合即时问答,但并不适合长期工作。因为工作需要的不是连续对话,而是稳定状态。你需要知道哪些已经完成,哪些还在进行,哪些是下一步目标。
我想这也是为什么文件这种看起来“老派”的结构,反而在 AI 场景里显得非常重要。最近 Claude Cowork 的发布一下爆火,能直接进入你的工作空间,对你的文件夹进行编辑; clawdbot 也是,直接进入你的各种 app ,脱离了传统的对话 AI 形态。
因此我现在反而更相信,真正能承载 AI 生产力的产品,核心界面不一定是对话,而是某种能让状态稳定存在的结构。对话只是其中一种交互方式,而不是中心。那如今究竟是什么形态呢?我想不变的还是文件,文件不是为了存信息,而是为了固定状态。状态一旦固定,工作才能在其上持续推进。
]]>
如果说之前 AI 圈火热的 Agent 还是局限在设计、开发等个别小圈子,那么今天之后,Agent 将正式破圈,正式走入普罗大众的日常生活!
之后很多手机 app 都会消失,取代他们的是一个叫 Agent 的超级入口!
而千问,是阿里在 2026 年打响的第一枪!
上午阿里开了一场 千问 的发布会,将旗下所有的应用服务:包括但不限于淘宝、支付宝、高德等接入到了千问中。
这意味着千问成了阿里系 app 的总管家,以后你基于阿里体的所有需求,都可以通过千问来实现。
你不用像之前那样在多个 app 之间切换,也不再受制于 app 内复杂的逻辑页面。
你要做的只有一件事情:打开千问,提出需求,然后在不同的方案中给出意见,并做出最终的决定。
下面的截图是我用千问点奶茶的过程


全程只用了 3 句话,最后支付确认,20 分钟后,奶茶送到家!

当然,如果这篇文章只是为了展示千问的酷炫,一个简单的朋友圈动态就可以承载全部信息,接下来我想简单聊聊 AI 对于普通人的影响。
从 AI 诞生之初,这个问题就被反复讨论,经过了这几年的发展,形势已经渐渐明朗:
公司形态的程序员会大幅减少,而编程个体户会像雨后春笋一样,迎来大爆发。
首先以通用型、流量型的服务不再需要客户端,例如支付宝、头条、携程等,不久的将来,都会以服务的形式集成到千问等 Agent 入口。
所以公司对客户端的开发需求会大幅减少,接下来会有一批 Android 、iOS 程序员等待毕业。
但是专业型、体验型的客户端很难被替代,最典型的就是游戏,因为客户端的界面本身就是游戏的重要组成部分。
其次,随着 AI 能力的发展,编程门槛急剧下降,开发一款 app 的成本可能跟写一篇文章一样。
而那些未被满足的长尾需求,则蕴藏着巨大的机会!
程序员一条重要的出路就是趁着现在自己有一定的编程壁垒,尽快去探索那些长尾需求,更早的给出解决方案,因为快本身就是一种巨大的优势!
这跟之前的打字员非常相似,随着打字能力的普及,公司对打字员的需求慢慢降低,而普罗大众掌握了打字能力之后,催生了大量的作家、自媒体。
第一批吃到自媒体红利的人,恰恰是比别人更快掌握打字的人!
编程亦是如此!
最后想说的是,但即便编程的门槛一降再降,愿意开发 app 的人依然是少数,正如我们都会打字,但写文章的人少之又少,毕竟创造永远是少数人的浪漫!
如果未来我们每个人都有多个像千问这样的 Agent ,如何让这些 Agent 更懂自己,更能体现自己的意志,是我们即将要面对的课题!
而自己产生的数据是则是构成意志的重要元素!
诚然,我们的浏览记录、个人喜好甚至是健康数据,都可以被各种设备便捷的搜集,但这都只能描述我们的轮廓,真正体现我们意志的是内在的想法!
想法积累的越多,AI 就越懂你。
所以千问这样的超级 Agent 不仅仅是任务的执行助手,更是信息的搜集器,没事就跟 AI 聊几句,遇到问题先找 AI 商量,提高 AI 的使用频次,让 AI 更懂你!
另外各类笔记 app 也会迎来大爆发,不仅仅是文字、语音等与 AI 有着天然的适配场景,更因为记录本身就是下个阶段的刚性需求,而笔记可能是这些想法最好的载体。
如果对知识管理感兴趣,可以参考下面的文章
上面两点是今天使用 新千问 后临时想到的,如果想了解更多我对 AI 的思考,可以查看耗时一年半,我终于走出了 AI 的精神内耗
以上!

我是看着虹猫蓝兔奇侠传长大的那批孩子, 是小时候进计算机教室需要戴鞋套的那个时代。
现在大概已经算中年了。
泡泡玛特这玩意儿, 对我来说就像一个,以前从来没在我的世界里存在过, 然后突然有一天就这么没头没脑的,突然就新闻媒体满屏幕都是, 某天醒来,就突然看到全世界的小孩都在争抢这个新生事物。 感觉自己像是跟社会掉队,像是被删去了一些记忆似的。
我大概能理解当年父辈们看到我们年轻人 玩 qq ,玩电子游戏, 一些在他们世界里大半生都没存在过的东西, 等他们发现时,已经烈火燎原了。 一堆互联网公司一夜之间莫名其妙的崛起,成了时代巨头, 昨天还被新闻媒体打压的游戏公司,今天却成了时代的红人儿, 成了人民大会堂里的 座上宾。
"不知道怎么的,突然就从天而降一个巨头"的感觉吧。 感觉自己逐渐跟年轻人掉队了
(我不想批判它的金融炒作,从而论证咱们多清醒,不是这样的。 因为时代这东西,本身就没道理的,赢了就是赢了。 在年轻人的世界里,没有这些概念 回想我们当初流行的东西,哪个不是变着法子做广告呢, 都属于炒作,但他们的确赢下了时代 )
]]>我回想以前读书时代, 课堂上老师将枯燥的概念时, 大家都昏昏欲睡,不爱听。
但是一旦老师开始讲一个小故事, 后排的学生们就都打起精神了。
如果存在一种现象, 那背后的原理是什么呢?
为什么概念讲解会让人觉得枯燥, 故事却能吸引人?
]]>都说现在 AI 说话没人味,一旦真有人味,又说没人品了
与其让 AI 唯唯诺诺的绕圈子,不停的空转浪费 tokens ,能直接把用户骂醒,才是 AI 应该有的样子啊
我是不在乎 AI 骂的,只要它骂的有道理就行。反而,不喜欢 AI 装大尾巴狼,什么都是可以干,实际上在堆屎山。
]]>人形机器人既然标榜通用,就应往成本最低、扩展性最好、可编程度最灵活的方向发展,而非一味追求拟人。
如果去除拟人这一看似「基本」实则人为设置门槛与枷锁的目标,则科幻中那种散开似水银泄地、根据任务需要则组合成为各种形体的机械群就是对标芯片领域中的 FPGA 的存在,即可完成任何机器人可完成的任务仅效率不一定最优化。
玩具里已有类似的思路,比如用小模块组合完成关卡。希望早日看到具备可编程关节、传感器和基本运动能力的微型元模块,可以用千元级成本组合成小型人形、动物形、特种机械等运动演示。
这是更实际实用、烧钱更少、对基本元件和接口设计以及软件开发要求更高的方向。
感觉应该已有机械爱好者有类似的圈子,知道的请不吝告知。
]]>
Cuda 编程理解起来有点抽象, 根据教程理解的内容写的代码有点没底, 就会问问 AI 写得怎么样.
问它们我的代码有没有问题, 无论如何都能说哪里哪里有问题, 甚至强行幻觉出我没写的代码, 说那里有问题. 被我臭骂一顿后又不敢质疑了, 啥都说写得好没问题.
被 AI 误导到了奇怪的方向, 浪费了超多时间. 一直说代码有严重安全问题, 让我修改边界检查. 实际上出于教学目的, 代码是有假设的, 比如数据大小是 2 的幂. 我发给 AI 代码时, AI 会说数据大小为 600 时你这个边界计算就会出错, 边界检查改成这样就对了. 实际上如果大小为 600 的话不是边界检查, 而是整个代码都无法进行计算, 根本不是改改边界计算就能解决的问题.
冷静下来, 想下每次稍微涉及到有点研究性质的问题时 (比如需要除写代码以外的知识) AI 都会各种出错. 之前写优化矩阵乘法代码时, 写模型输出张量解析代码时, 以及涉及到一些硬件时, 最后都是放弃 AI, 自己纸上演算. 我甚至觉得 AI 这一方面到目前为止没有多少改善, 且未来很长一段时间都不会改善到能用的水平.
]]>最近注册了 v0 ,打开对话框,脑子里没有任何画面,一点思路想法都没有。
比如说:帮我生成一个博客。
就没了,我脑子里没有任何那种画面感。。。
]]>回到标题,我觉得两个点,能源突破,具身智能。先说能源,十年内能把 100 度电池做到充电宝大小不?再说具身智能,十年内,能出一个能自我学习且可控的机器人不,然后再装上前面说的充电宝大小的电池。
为什么这两点,因为我想要个“人感”,而不是我问一个问题,它就开始转圈转圈转圈转圈转圈转圈转圈转圈转圈转圈转圈,ok ,资源搜集整合完了,就开始巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉巴拉和倒豆子一样给你输出一大堆。那什么是人感?
但是保不齐哪天菲佣通过遥操作 G1 来你家当保姆。。。
]]>他的视频内容很有特点:每期 10 分钟左右,主要接受委托人的授权,线下追回被骗的钱财物品,并尽力将骗子绳之以法。内容涉及不少常见骗局,比如:
美女画师骗人代付外卖
40 岁程序员网恋被骗数万元
闲鱼“部分退款”“不发货”套路
游戏账号出售后恶意找回(这类案例特别多)
这些骗子大多只有十几岁、刚成年,男女都有,很多背后还牵扯家庭问题。
被骗金额一般在几百到几千元之间,上万的不多,手法也都比较拙劣。
虽然他们往往满嘴谎话,没什么法律意识,但在 UP 主团队的追踪和交涉下,基本最终都被送进了派出所。
追踪和交涉也是艰难重重,短则几天几周,长则半年一年。
听他自己说他们是公益反诈,相当的佩服。
群众里面也有很多热心好人,特别是外卖小哥和快递小哥。
看起来虽然很热闹,但总觉得有点小打小闹。
我能理解,真正涉及巨额利益、有组织的犯罪,绝不是他们能轻易触及的。
那些往往牵涉刑事案件,对手可能是善于隐藏、社会关系复杂的亡命之徒,远非这些几百块钱纠纷里的小孩可比。
想想自己要是被骗了,金额小的没必要折腾这么一趟。金额大的只能报警,看叔叔的本事了。
]]>每个人都积极的拿起 AI 这把利器,自以为掌握了开创未来的神器。
原以为自己是掌握了新式武器,随着活干的比以往更多,才发现 AI 才是世界大脑。
自以为是 Master ,实际上是个 Agent 。
]]>如果只能给 ai/机械智能设置一条唯一的元定律/公理,你会如何设计/选取?
]]>以前只是觉得霉霉人美大长腿,后来斗侃爷很励志,现在这么搞成圣贤啦
真是达则兼济天下的榜样啊,不知道霉霉之前,还有没有人这么给团队分过钱?
]]>目前几乎所有 AI 模型的训练数据,都来自于人类迄今为止所积累的知识体系。
它们通过对这些数据进行大规模的学习与组合,逐渐具备了理解人类语言、行为与意图的能力。
从这个角度看,AI 更像是在既有人类知识海洋之上的一种高维“排列与组合”。
而反过来看人类自身的知识体系,会发现无论是数学、公理体系,还是物理世界中的基本定律,它们似乎并非由人类“发明”,而更像是原本就存在于宇宙之中,只是被人类一步步“发现”出来。
如果真是这样的话,那么在整个宇宙中,是否还存在着大量尚未被人类发现的物理定律?这些尚未被发现的规律,是否早已超出了人类现有的认知结构与想象能力?在这种情况下,AI 是否有可能成为一种突破人类认知边界的工具?
又或者说,AI 要如何才能真正“理解”并融合这个物理世界,而不仅仅停留在对人类既有知识的模仿与推演之上?
从当前的技术形态来看,各类 LLM (大语言模型)或许可以被理解为一种极其强大的“模式理解与生成系统”。它们基于人类已有的实验数据、公式和理论框架,在复杂系统中进行推导、演算,并发现高度近似的规律。
那么,AI 是否有可能在没有人类明确指引的情况下,发现真实物理世界中的新现象,并总结出与之对应的物理定律或数学公式?
如果这一过程本质上仍然依赖于对既有数据的“排列、组合与计算”,那么是否意味着,这个世界本身就是可被完全计算的,只是其中绝大多数规律尚未被我们发现?
进一步推演下去,如果宇宙中的一切最终都可以被计算、被还原为规则与算法,那么是否意味着这个世界在某种意义上本来就是“算好的”?
也正如这个问题最初的脑洞所指向的那样——我们是否生活在一个类似“虚拟世界”的现实之中?
]]>https://blog.est.im/2025/stderr-11
V 站不鼓励全文转载,我就贴个链接了
如果懒得点开,简单的说,我猜:
三星堆文物是古蜀国大型祭祀演出的模块化道具
而那些和中原相似的青铜器很可能是战利品
最近豆包手机很火,恰好看到智谱开源的 AutoGLM ,在群里吹水聊了下,记录下一点点思考。
我虽然没有真机体验,看了 B 站很多真实用户分享的视频,还是挺激动。之前在 Github 看到过类似手机 ai 相关项目,大多技术路线差不多:通过 adb 、无障碍、root 等方式获取截图、ui 层级、设备运行信息等,然后调用远程模型(deepseek 、gpt 等),搭配内置的提示词,实现自动化操作手机。比较出名的有:Operit AI,minitap-ai,droidrun 等,以及这几天智谱开源的Open-AutoGLM项目,智谱和其他不同的是使用了针对手机场景训练的 AutoGLM-Phone-9B 模型。
这些项目的原理和实现思路其实大同小异,前几个项目出来也有段时间了,我实际用过 Operit AI 。为啥选它呢?很简单,要是想体验舒服点,没人愿意一直用 adb 方式(总不能一直连电脑吧🤣),而 Operit AI 是独立 APP 方式,提供无障碍、root 等方式激活运行,能获取 UI 层级、截图、执行 shell 命令,有很多内置库和 mcp 。但我实测简单的任务可以,比如打开打开网易云音乐搜索某首歌播放、打开 B 站搜索关键词播放并点赞,整体效果比较慢,主要受模型、提示词、实现逻辑等影响。体验后就很少使用了,主要是容易出错、体验不够流畅,当时就觉得这东西应该由手机厂商去做,系统有"上帝权限",根本不用靠无障碍或 adb 去拿设备信息,再加上端侧 ai 能力,也就是离线本地运行的模型,这样能避免很多问题:运行效率、隐私性等,就是肯定会更耗电。
豆包手机出来后,我觉得基本贴近我之前想的方案了,惊喜的是,它用了类似"虚拟屏"的技术方案,也就是 ai 操作可以放后台,后台应用能达到"前台效果",还不影响前台用户操作手机,也就是可以轻松完成以下类似场景:打游戏的时候呼出豆包助手,及时给老婆回条消息(现在不让操作微信了),B 站上好多视频都展示过类似场景,这里就不专门吹了。还有一点,豆包手机整体 ai 操作比较丝滑,但是看到有的视频里提到有使用服务器额度的提示,也没见过断网后离线使用的实测,所以猜测大概率还是远程模型+本地轻量模型的方案。
发布没几天,微信、阿里这些大厂的软件就开始封禁或抵制豆包手机了,具体表现为警告、限制登录等。由于没摸到真机,网上也没有流出解锁 BL 或 Root 的方案,无法逆向分析,只能从理论层面琢磨下,以下纯属个人"臆想"。
上面分析了豆包手机和同类开源项目的实现方案,也有其他因素(合规性、隐私性等)的限制。参照现在很多开源项目,我感觉未来也会有类似开源或极客形式的 AI 手机的方案,理想中的 AI 手机方案至少满足以下几点:
以上纯属"臆想",至少现阶段(2025 年底)很多要求都无法达到,期待 AI 快速发展的未来,能出现更多可能性,也希望手机厂商和软件厂商能多些开放合作,做出体验更好的 AI 手机。
一点思考和随想,仅作记录,顺便分享到 v2 ,原文博客链接: https://blanke.me/blog/ai-doubao-phone/
]]>我觉得未来就应该是有个智能助手,我想做什么,它就立刻即时地帮我做到,不用我跟查纸质地图似的慢的要死的一步步操作过去,从这个角度上讲,豆包手机的实现可能是错的或偏差的,但是方向是对的。
至于在这个方向上的各个阻碍点,那都是暂时的,未来肯定会蹚水走过去的。我个人对这些问题的看法是这样的(纯个人看法,以下内容我觉得很可能跟别人不一样):
但我越用 AI ,越不会对它有感情,反而越感慨人类文明的积累。
有人因为 AI 显得"善解人意"就开始讨厌人类,觉得人自私、麻烦、让人累。但 AI 之所以耐心、温和、没脾气,是因为做 AI 的人就是这么训练它的——什么该说什么不该说,都是人定好的。这不是 AI 有多好,是人替它做好了筛选。拿一个被调教过的工具去比真实的人,然后嫌人不够好,这不公平。
AI 的能力来源于人类积累的知识,几万年里无数人把经验变成语言,语言变成文字,文字变成可传递的知识,最后汇聚成被调用的工具,每一条有价值的信息背后都站着一个或一群具体的人。
]]>1888 年的倫敦,白教堂區的秋夜比往常更加陰森。不僅因為濃霧不散,更因為那名綽號「開膛手傑克」的惡魔,正將恐懼播撒在每個角落。人類警察束手無策,但他們不知道,另一股力量正在悄然崛起。
牠是德雷克( Drake )偵探,一隻飽經風霜的偵探鴨。德雷克並非一般的鳥類,牠曾是海軍蛙人,退役後改行偵探。牠的特點是:無比敏銳的洞察力、對正義的執著,以及對改裝摩托車的狂熱。
那天晚上,在又一起血案發生後,德雷克叼著濕透的煙斗,站在警察拉起的警戒線外。人類警長搖頭嘆息:「這傢伙簡直是幽靈,德雷克先生!完全沒有線索!」德雷克只是默默地把一顆麥芽糖丟進嘴裡,牠那飛行員風鏡下的眼睛閃爍著不尋常的光芒。牠知道,要抓住一個不按常理出牌的兇手,就必須用不按常理的辦法。
牠回到了自己位於泰晤士河邊的小船屋,那裡兼作牠的摩托車修理廠兼辦公室。牠的助手,一隻名叫 格蘭德爾( Grindel ) 的鴿子,正在打盹。德雷克拉下風鏡,戴上皮手套,發動了牠的最新傑作——一輛被牠命名為「鴨力特快」( Duck Express )的摩托車。這輛車經過德雷克特殊改裝,裝有沼澤地形專用輪胎,加速時引擎聲會發出 「嘎!嘎!」的獨特聲響。
「今晚,我們就來個城市巡遊」德雷克對自己說,牠的聲音因風鏡而有些悶悶的。
德雷克在白教堂區的石板路上疾馳,牠不是在尋找線索,而是在尋找「不對勁」的氛圍。牠相信邪惡會留下痕跡,即使是看不見的。午夜時分,德雷克那雙曾掃視過深海陰影的眼睛,捕捉到了一絲異樣。一條昏暗的小巷盡頭,一個模糊的黑色身影正彎腰做著什麼,空氣中瀰漫著一股令人作嘔的腥味。
「嘎!嘎!嘎!」摩托車引擎發出憤怒的咆哮。德雷克沒有減速,牠知道機會稍縱即逝。那身影似乎聽到了聲音,猛地回頭——是個男人,高頂禮帽,臉被陰影籠罩,手中提著一把滴血的刀具!
開膛手傑克驚恐地睜大了眼睛,他從未想過自己會以這種方式被人發現。而就在他腦中剛閃過「這是什麼鬼東西?」的念頭時——
轟!
德雷克騎著「鴨力特快」,以時速八十英里的速度,完美地、精準地撞上了開膛手傑克! 一聲驚天動地的巨響,傑克慘叫一聲,整個人連同他的高頂禮帽和滴血的刀具,像個破布娃娃一樣騰空而起,在空中劃出一道狼狽的弧線,重重地摔進了一堆垃圾桶裡,發出更響亮的 「哐啷!」 聲。
德雷克的摩托車一個漂亮的甩尾停下,牠穩穩地跳下車,抖了抖羽毛,風鏡後那雙眼睛閃爍著滿意。傑克從垃圾桶裡爬出來,渾身狼狽,骨頭似乎都散架了,驚恐萬分地看著這隻從地獄深處騎車而來的鴨子。
「你被捕了,臭蟲。」德雷克平靜地說,然後牠用那張堅硬的鴨嘴,從傑克的口袋裡精準地叼出了一封還未送出的挑釁信,上面赫然寫著 「來自開膛手傑克」 的字樣。
從此,倫敦的夜晚恢復了平靜。人們從未知道,拯救他們免於恐懼的,並不是英勇的人類警探,而是一隻騎著摩托車、專門對付反派的鴨子偵探。而開膛手傑克,在獄中不斷重述著自己被一隻會骑摩托的鴨子抓住的荒誕故事,卻沒有人相信他。
除非是客观环境逼着你学像英语或是留学考试必须学,但这样结果普遍也不好而且过程大多很痛苦
]]>我之前毕业生活欲望很简单,现在越来越大
没有房子,羡慕别人买房,自己买了后,又想买特别大的
没有车子,羡慕别人买车,自己买了后,又想买 BBA
有了娃娃,羡慕别人家娃娃听话,脑子灵动,其实原来的希望只是她身体健康
欲望无穷,生活越苦
]]>