Mangozhen

@eagleoflqj Clear ，谢谢！

请教下 Fcitx5 RIME 版本如何导入万象大模型。我都配置好了，但是看到万象的官方文档里提到：

“ 小狼毫、鼠须管直接配置即可，fcitx5 需要配合安装 librime-plugin-octagram 不同的 Linux 发行版包名可能不同。”

这是否意味着我的配置没有生效？

@akxjhdfn #62 #62 我学习下

@akxjhdfn 如何配合万象大模型？

？？？建议 Block

使用 AI 帮助打包了一个软件，还蛮好用

麻了，没有打包，不太会用，我看看 Ai 能不能帮我吧

@SakuraYuki 不错不错，按你的设置搞好了。

不确定是否合适，我在 AI 的帮助基本了解了他的意思：

1. 核心痛点：现有推荐算法太“小儿科”
作者认为目前的视频平台推荐机制（如猜你喜欢、热门榜单）效率极低。

例子：他为了找到真正喜欢的“沙雕动画”，不得不翻阅大量视频，浪费了大量时间，才在一堆平庸的内容中找到寥寥几个真正对味的。

结论：现有的推荐不够精准，无法通过简单的标签或热度来命中用户深层次的喜好。

2. 核心创意：极高程度的信息筛选这是他所谓的“价值想法”的本体。

定义：建立一种筛选机制，不是基于宽泛的分类，而是基于**“极高程度的共鸣”**。

价值：如果能精准筛选出这种高共鸣内容，并推送给具有同样高共鸣特质的人群，将极大节省用户的时间，让用户直接看到“击中灵魂”的内容。

原理：他认为人的喜好是由复杂的“因素团”组成的。筛选者需要站在特定的“共鸣角度”，用直觉和感觉去捕捉那些具有高共性特征的内容。

3. 执行难点（为什么很难实现）
作者自己也尝试过，并分析了失败的原因：

稀缺性：在人群中，能产生这种极高程度共鸣的人本身就是少数。

筛选门槛高：筛选者需要极高的理解力和感知力，才能捕捉到这种微妙的“共鸣”。如果理解不够深，投递的内容就无法通过筛选。

难以坚持：这是一个费力且很容易因为“没被选中”而产生挫败感的过程，导致愿意持续做这种高精度筛选的人很少。

流量悖论：这种基于深度共鸣的内容往往是小众的，难以形成大流量，因此很难商业化或普及。

4. 最终诉求
他认为这个想法虽然难以实现，但价值巨大（ Saving time, High quality matching ）。

作为一个执念（“临死之前蹦一下”），他将这个想法投递给了影视飓风（知名的科技/视频自媒体），希望能被看到，或者引发一些思考。

发帖也是为了表达这个积压了 13 年的念头，寻求心理上的慰藉。

*一句话总结： 作者希望构建一种基于深层情感共鸣的、极高精度的内容人工筛选与分发模式，以此取代或补充现有低效的算法推荐，但他同时也悲观地意识到，由于共鸣的稀缺性和筛选的高门槛，这在现实中极难规模化运作。*

即这不是一个创意想法，这是一个问题。