家里塞满了各种米家电器，电视电灯插座开关洗衣机门锁空调等等等等列不完。目前坏了就是一个米家电动滑板车，一个跟米家合作的品牌鹿客门锁坏了，其他都没任何问题。

楼上还有“答案录入”说，“数据库记忆力”说，这明显就是对 AI 工作原理没有任何概念。
你们这两种说法的思路，是40年前就被证明玩不下去，且已淘汰的 AI 分支之一：专家系统。
如果只是答案检索，这消耗个屁的算力，都不用买高端显卡，二十几年前的落后 CPU 都可以快速检索出来。老美还拿这个显卡卡个毛的脖子。

零跑销量非常不错，只要高层再接再厉保持现状不瞎作妖，这牌子垮不了。我记得近几个月零跑在新势力品牌里，销量是前三。这已经很牛了。还有一点，很少人了解到零跑在海外业务也开始在剧烈扩张了。这牌子前景不错。

@visvlee 不是每个学术大牛都生活在短视频时代、崇智文化圈。你得考量考量这个。

不善言语，高冷，极为社恐，生活同时极为朴素，相貌大众，表情呆滞到仿佛一直沉浸在学术研究里。
这个有着严重的自闭症患者的形象，太符合大众心目中超牛逼学者的刻板印象。于是在网络上被捧为至高无上的神。
网络上的火，总是这么意外和无厘头。只能说，大众的共识也是共识吧

美帝的时区、夏令时被他们自己人都骂烂了，都这破烂还要捡起来学？

武汉到上海/成都/西安，每来回一次就调一次手机时间，看你骂不骂

@lierye 传统车子保养主要分为三大头：1.清积碳 2.加换机油 3.各种滤芯（空气，空调等）。
1 和 2 都是发动机部件相关，油车必须要保养。电车发动机都没有，保养个啥。去 4s 店问问销售就知道，电车保养费相比油车来讲，极为低廉。顶多就换个空调滤芯，检查下刹车片。
（电车比油车保养费低的本质，其实是电车零部件数量是油车的 2/3，这点其实突破很多人的认知。油车在机械动力结构比电车复杂太多太多，导致在这方面，油车保养起来太娇贵了）
另外，底盘磕坏电池了，这可以找保险公司赔付换装原厂电池啊。你油车底盘刮坏了，一样也是要找保险公司让修复成原厂状态啊

@guyuexianren 看你这原因分析得，这不是电车更合适吗？
1.油车电车一样贬值，多看看二手车 app 交易价格，二手车甭管油车电车，全都崩得厉害
2.武汉只有冬夏两个季节，大家都是工薪阶层，买个油车大冬天/夏天堵在通勤路上，结果心疼钱连个空调都不敢多开，活遭罪，是为啥呢。要是电车市内通勤，空调可以随便岔着开

都不做做简单的竞品调研。你想一想，大厂几万台，几十万台服务器是咋运维的？

一旦涉及到分布式系统，这玩意就是绕不开的。分布式系统现在都快被用烂了，从微服务到大数据（数据仓库），再到区块链，再到 AI，哪个不会用到分布式？光看看这几个词，全是热得不能再热的词汇。就可想而知，这种IT 行业的基建设施领域，会缺你这个独特的工具？

不要说十年前就有 大名鼎鼎的 ansible，到现在开源的只怕更多了。 7、8 年前就了解到还有几个开源的，都进化到不用 CLI 命令行了，直接给你开个 web ui 在上面点按钮，完成上传文件、批量化部署、批量化监控。更加的傻瓜化了。

车子年平均行驶里程一般都是 1 万公里起步（按你这通勤状况，肯定远不止 1 万公里）。

油车按照最省油的估计 6 毛钱一公里，那么年平均油费 6000 块；电车按照最贵在外收费充电桩形式充电，1 毛 5 一公里，那么平均电费 一年 1500。什么公司的保险，能做到同类车保费差距在 4500 以上？？？

而且电车在刚出来的时候，确实保费有点贵（但也不至于和油车差距到一两千以上），现在电车接近成熟了，早降下来了.你在各种看车的 app 的讨论组里去查查，你最看好的油车保费情况，和电车的保费情况对比下就知道了。

AI 进化速度日新月异！其实去年也有测试，chatgpt 都只能拿 6、70 分。今年国产二线 AI 都能拿超高分了。

文本处理已经非常强了。就多模态能力还太差。大部分 ai 生成的图片、视频，一眼都能看出来破绽。

说不定明年刷到的短视频，图片就完全分不清真实和虚拟了。

这种草原，近看会不会遍地是牛羊粑粑？

我去藏区草原的时候，就是远看超级漂亮，近看草里全是牦牛粑粑，都不能下脚

所以问题是想根据干涉曲线的图案，来推测设备状态？

你手上的数据量大不大呢？这玩意要收集很多训练数据，如果你手上有标记的数据量很小，对精度要求又很高的话，光收集这些训练数据就够耗时间和精力了。

各个不要认为比企业家还聪明。营销都是极为烧钱的。

大众品牌所有营销费用都是维持在年度 千亿 的水平。

宝马一个品牌年度营销费都有 700 亿。比智己这品牌的销售额还高。

新品牌的开端破局是极为困难的。烧钱营销吧，你能保证能盈利回来？不烧钱吧，酒香也怕巷子深，销量打不开。

小米和比亚迪就是两种思路破局。

比亚迪完全靠断档的新技术领先，达到破圈效应打开社会知名度的。dmi、云辇、超充，那是一套炫目技术接一套的。

至于小米，它最核心的护城河竞争力就是网络营销嘛。发布一款产品的前几个星期开始，就恨不得在你常用的每款社交 app 上冲上热榜热搜。至于发布当天，能直接霸屏你手机。

在落雁岛南边那疙瘩的东湖绿道上，沿路都是枇杷。一路骑，一路枇杷。

楼主的痛，我懂。。

一天接至少 5 个营销电话，不得已，开启陌生号码一律拦截。只是外卖、快递、师傅要上门服务时，临时关闭。虽然偶尔会误伤，但是大多数是起作用的。

留学装点门面的时代早过去了，除非你留学进的是 QS 前 100 的海外名校。话说都有实力能进QS 前 100 了，何必不在国内读，还便宜，且来得学历硬

现在还执念留学，就只相当于极高价报个钢琴班，纯属个人爱好消费了。

一是没必要，二是没地方了。再靠近江边，那就得建到武昌江滩，长江水一涨必淹。

最可惜的是，抗日战争中，蛇山脚下的岳王庙被炸毁没有重建，彻底消失了。这可是全国历史最古老的岳王庙啊，比杭州西湖那个岳王庙还早 50 年。

倒是想从宏观角度谈谈这个话题。

犯罪率和失业率等经济指标其实是强相关，跟治安手段和强度关联度倒是不大，这个学术界有很多论文可以佐证。

20 年前的欧美和现在比，明显治安变差太多，这个主因就是经济状态变差了很多。日韩没有移动支付和天眼，治安和中国差不多同等等级，也是因为就业算是比较充分了。

前几年回顾蝙蝠侠电影，有点特别出戏的是，蝙蝠侠爸妈被抢劫犯杀了，他的直觉反应是开发高科技装备大力打击犯罪。当时觉得这也太滑稽了，真想消灭犯罪，你家那么有钱，多创办几个企业，拯救下哥谭市就业，不比你整天忙来忙去，永远消灭不了罪犯来得立竿见影。

大家都说cursor强大，有没有人用这AI生成大量代码后，在生产环境使用过？
特别是针对需求二次修改、修bug、AI制造的代码上加需求，这类工作内容，大家感觉cursor使得上劲吗？

https://weibo.com/1497035431/PhIoVaZmJ?pagetype=profilefeed

你想到的，国内早就有人已经开始在做了（发微博的这博主，是专门卖数据给各大厂的AI 模型用的）

还不会？你应该说哪些行业能被 AI 彻底取代？目前 AI 的水平仅限于助手，连个最基本的客服都彻底取代不了。

最缺数据的其实是具身机器人。3维空间视觉数据少得可怜。大家都对宇树具身机器人充满了想象，其实看演示，都是在原地跳舞，就这，还需要配合人在背后遥控。更别谈能在室内自主流畅完成行走，避障，拿放物体这些最考验视觉识别功力的基本操作，再过 20 年也实现不了。

楼主信息茧房太严重了，以为身边人人打游戏，练 ai

实际上电脑写写文档，浏览下网页，看下视频的才是大多数 PC用户行为。显卡是刚需么？集显人家都已经非常满足。

这参数如果是真的，1000A 得多壮的电缆线才能带的动？单个肌肉男抬都抬不动，都得上机器人自动插上充电枪了

而且这玩意都不能普及，要普及得把现有的电网全部改造一遍。按照大部分各省市的居民小区建设标准，100 平米一户的配电功率差不多是 10kw，一个一千户的小区的居民用电，只够建设一个 10桩这样标准的充电站。想想这多夸张。

美国人口天花板太高了，人口数再翻个一倍到 6 、7亿，国土资源承载压力洒洒水。本土人口就算生育率不行，还有大量移民做补充，而且本来就是有传统文化的国家。只要不内乱，都是世界的一级。

美中印只要不瞎搞，专心谋发展，天花板都很高的。

对户主是谁，没硬性要求啊。

只要求娃户口本地址，和房产地址一致，且房产产权为直系血亲之一即可（爸爸妈妈爷爷奶奶外公外婆）

deepseek什么时候有多模态的功能了？

deepseek API手册查了一遍都没有这个功能。

卧槽，你是冒用deepseek的旗号，打软广

楼上几位认真听过张雪峰的视频没啊？就荒诞到离谱

人家年入千万的技能就这么没难度？这么简单你咋不去山寨他，只收张的十分之一的费用抢他客户，你也可以年入百万级别，赚到盆满钵满啊

认真看看张的几个咨询视频就知道，张对各行各业的职业发展特点，全国所有的大学院校录取分数，专业对口，毕业生就业去向，掌握的信息之准确，之全面，简直叹为观止。我琢磨了好久，好奇张都是通过什么途径，去收集这些庞大的数据，怎么保证这些数据和信息的准确性。这才是张能赚钱的最大壁垒。

你们要是有这数据，你们也可以直接变现卖钱，知道不？

而且这种数据是典型的垂直领域数据。垂直领域的数据，每年都在变化更新，互联网上绝无可能有全面且准确的数据。AI 最没法染指这种垂直领域场景。

垂直领域的数据就像一个孤岛，AI 行业内为此还发明了大量工具和方法如 RAG/Fine-tune，想把通用数据和垂直领域数据打通

其实也没必要一定考虑纯油车。别最后买个纯油，发现油价太贵了，舍不得开，大多时间放在家里吃灰，这不就违背用车的初衷了？（对，说的就是你，星越L，什么都好，就是太耗油）

也可以考虑插混或者增程啊。一来买车的时候省掉一万好几的税，二来代步开起来比纯油车省油多了，三来完全可以把混动车当油车用，只加油不充电

国内人花样玩得越来越多了，开始 cosplay 美国的阿米什人群体了

在学生时代不早就体验麻了？

班里成绩头几名的同学下课疯玩，放假作业完全不做，从来不补课。成绩照样吊打班里其他一众每日挑灯夜战的做题家。

读书时代就羡慕死了读书有天赋的同学，他们上学简直太轻松了

不就是量子力学里的量子坍缩现象吗？这就是这个 物质世界的最大 bug

你拿设备观察微观世界粒子运动情况，粒子立马就失去波的性质，变成粒子；不观察，粒子就同时显现出波的性质。

人类主观观测行为，还能影响微观世界物质的客观运动状态？？这不是把科学这种唯物主义哲学观的根基都挖了么

但至今物理学家都不出合理的解释，给的都是各种猜想没个定论，而且所有这些猜想，一个个光听起来就 tm 荒诞离谱到家。

必须换一家。

话说我也是 BYD 系列，车价就比你高一截，第一年出过一次商业险 3000+。第二年保费也才 3700+

大部分人都是业余人员罢了，不知道openai 爆发之前 NLP 发展的历史。

openai 能够大爆发，其理论基础和实践结果都是参考 18 年-19 年 google 发明并开源的 bert启迪而来的。

google bert 模型是首次引入 transformer 模型算法，并加大参数，取得了遥遥领先当时其他神经网络算法的耀眼成绩。

openai 的 gpt-3 只是在bert基础之上，狂加参数，狂加训练数据，用大力出奇迹的方式证明这条路走的通，结果也是震惊了世人，最后达到了破圈效应，无人不知无人不晓。

这大模型算法原创是 google。当时一堆人在跟风bert，华为魔改出几个版本的bert，百度模仿bert搞了个 Ernie/padle-padle， 国内行业内大公司/清华北大中科院都有在尝试这条路。只不过 openai 背靠微软财大气粗，率先用 1700 万美元的训练成本，用钱生生砸开了这条路，拿到了头香。

云上做个 RAG，配置很低的设备安装你们的客户端， 用来调云上的 http api。相当于计算压力全部给了云，本地只是 数据呈现。

用瘦客户端的方式做 rag 的一个优势是，如果操作知识库升级了，只需要云上把 rag 的数据更新一下，客户的设备端啥都不需要用动。

人类的想象力是如此匮乏。这就生产过剩了？

我看到的是人类各方面潜在的需求无穷无尽。每个个体的需求汇集在一起，就是一个个种类繁多的巨大细分市场。只是囿于目前的科技水平低下，没法把成本打下来，给人类造福同时，解决巨量的就业问题。且因为居高不下的成本门槛，导致消费人群匮乏，市场狭小，大部分人把这些潜力巨大的消费市场和就业市场视而不见。

比如，目前远距离出行成本居高不下。如果科技水平进步到大幅度降低出行成本呢。例如，去尼加拉瓜看瀑布，埃及看金字塔，芬兰看北极光，出行成本都能在 200 元以内。那么可以想象全球旅游市场该有多大，会带动多少相关就业？

再比如，目前大部分人类因为医疗费的居高不下，生活中常见小病小痛都忍着不敢去医院。如果验血、照CT/彩超成本控制到 10 元以内，且秒出结果，AI 临床问诊精准度提高到和顶尖医生水平相当。这些高频出现的小病小痛医疗需求都能低成本诊断结果，会刺激出多大的上下游医疗服务市场。