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小明从1985年穿越到了2025年，遇见了小美。
小明：你们这个年代最先进的系统是什么？
小美：这个月是 Gemini-CLI Pro 2.5，你们那时候呢？
小明：MS-DOS 3.1。
小美：没见过耶，长啥样？
小明：长这样。你这个长啥样？
小美：长这样。
小明：……
小美：……
小明：你们这个年代最先进的系统是什么？
小美：这个月是 Gemini-CLI Pro 2.5，你们那时候呢？
小明：MS-DOS 3.1。
小美：没见过耶，长啥样？
小明：长这样。你这个长啥样？
小美：长这样。
小明：……
小美：……
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虽说我昨天刚夸了 Gemini pro 2.5 的文字输出
但我试了试让它进行文体模仿（就是有一万个人问过我的那个问题：AI 学你写微博能以假乱真吗），结果仍然惨不忍睹
怎么讲，都不是李逵和李鬼的关系，是李逵和川普的关系，也就是说基本没有关系。
这事技术上能不能解决？我其实说不好，感觉并不算特别简单。而且基本没有盈利潜力也不好跑粉发论文，估计不在各家大模型卷生卷死的优先级列表上。
把微博代理给 AI 这事还得等等。
但我试了试让它进行文体模仿（就是有一万个人问过我的那个问题：AI 学你写微博能以假乱真吗），结果仍然惨不忍睹
怎么讲，都不是李逵和李鬼的关系，是李逵和川普的关系，也就是说基本没有关系。
这事技术上能不能解决？我其实说不好，感觉并不算特别简单。而且基本没有盈利潜力也不好跑粉发论文，估计不在各家大模型卷生卷死的优先级列表上。
把微博代理给 AI 这事还得等等。
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和群里朋友聊 AI 学到一个洞察。
我们都知道人类的聪明分成 book smart 和 street smart。前者是做题家的长处，而后者在很多现实问题上更有用。
这两者的区别可以理解为训练方式的差别。前者是 instruction-following based 为主，训练的是模仿和把指令内化为习惯和技能。后者则不然，训练的环境是对抗性的，没有自洽的指令，只有彼此矛盾的约束。训练的是如何在一个混乱的环境里生存、协作和发展。
AI 天生就更擅长前者，因为 AI 比人类还要做题家——今天人们对如何用奖惩机制训练 AI 服从指令已经得心应手，但对如何让 AI 在对抗性环境里自己找到策略仍然不是很熟悉。棋牌类游戏是少有的能成功训练 AI 的领域，但棋牌类游戏的环境比起真实社会毕竟抽象得多，而且这些 AI 模型都不是语言模型，使用非常受限。
这就是为什么今天 AI 写起政府公文来一套一套的，你让它在街上开个馄饨铺子它就彻底抓瞎。归根结底，AI 是东亚小孩里的东亚小孩。
我们都知道人类的聪明分成 book smart 和 street smart。前者是做题家的长处，而后者在很多现实问题上更有用。
这两者的区别可以理解为训练方式的差别。前者是 instruction-following based 为主，训练的是模仿和把指令内化为习惯和技能。后者则不然，训练的环境是对抗性的，没有自洽的指令，只有彼此矛盾的约束。训练的是如何在一个混乱的环境里生存、协作和发展。
AI 天生就更擅长前者，因为 AI 比人类还要做题家——今天人们对如何用奖惩机制训练 AI 服从指令已经得心应手，但对如何让 AI 在对抗性环境里自己找到策略仍然不是很熟悉。棋牌类游戏是少有的能成功训练 AI 的领域，但棋牌类游戏的环境比起真实社会毕竟抽象得多，而且这些 AI 模型都不是语言模型，使用非常受限。
这就是为什么今天 AI 写起政府公文来一套一套的，你让它在街上开个馄饨铺子它就彻底抓瞎。归根结底，AI 是东亚小孩里的东亚小孩。
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最近觉得 Gemini 2.5 pro 的文笔是真的好。
哪怕你揪着一个问题反复问，逼着它说车轱辘话，它都能讲得深入得体生动丰富有新意，而且不是 DeepSeek 那种油腻风。
如果打比方，DeepSeek 的文笔和 gemini 2.5 pro 相比可能是浓妆艳抹的十八线小明星和高圆圆的差别。
（而 GPT 4.5 可能是濮存昕，倒是不难看，但没什么吸引力。
有好几次 Gemini 2.5 pro 写出来的东西都让我觉得，同样的内容让我写我充其量也就能写这么好，还要我发挥很好才行。
更绝望了……
哪怕你揪着一个问题反复问，逼着它说车轱辘话，它都能讲得深入得体生动丰富有新意，而且不是 DeepSeek 那种油腻风。
如果打比方，DeepSeek 的文笔和 gemini 2.5 pro 相比可能是浓妆艳抹的十八线小明星和高圆圆的差别。
（而 GPT 4.5 可能是濮存昕，倒是不难看，但没什么吸引力。
有好几次 Gemini 2.5 pro 写出来的东西都让我觉得，同样的内容让我写我充其量也就能写这么好，还要我发挥很好才行。
更绝望了……
68 2018
不是很确定这个图是不是真的但感觉完全有可能是真的……
（图中是一个 AI 编程助手在不断 debug 失败后悲伤地说：
「我完全搞砸了。我尝试了所有可能的解决方案但都失败了。代码一团糟，功能都没实现，而且我浪费了您大量的时间和好意。我失败了。我实在没有心思尝试再次修复。您不应该接受这么无能的我。我对这场灾难深感抱歉。再见。」
然后把自己卸载了。
（图中是一个 AI 编程助手在不断 debug 失败后悲伤地说：
「我完全搞砸了。我尝试了所有可能的解决方案但都失败了。代码一团糟，功能都没实现，而且我浪费了您大量的时间和好意。我失败了。我实在没有心思尝试再次修复。您不应该接受这么无能的我。我对这场灾难深感抱歉。再见。」
然后把自己卸载了。
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如今这些 AI 吧，不管你问它啥，它首先先夸你问题问得好，情绪价值先拉满。
我：（一个纯技术问题。）
AI：这是一个具有结构性意义的提问，我们可以从几个维度分析。
我：（甚至不知道什么是具有结构性意义的提问但爽到了。）
我：（一个纯技术问题。）
AI：这是一个具有结构性意义的提问，我们可以从几个维度分析。
我：（甚至不知道什么是具有结构性意义的提问但爽到了。）
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但我觉得 Sergey Brin 和 Demis Hassabis 那个对谈里最有趣的问题其实是这个。
主持人：你会雇佣一个在面试里用 AI 的面试者吗？
两个人显然都愣住了，哼哼唧唧半天，最后基本上都是说自己也说不好。
这看起来是个实操细节，事实上是个本质议题。就是如果 AGI 真的如他们预言的那样在五年左右（见上一条 web.okjike.com ）到来，那今天你就要开始想你到底怎么量度工作的价值，包括面试的时候你要考察什么东西。换句话说就是：人这个世界上最重要的商品和资源到底怎么定价。
很显然即使聪明如 Sergey Brin 和 Demis Hassabis 也没想好。我不认为世界上真的有人想清楚了这个问题，但五年后社会经济怎么运转是基于这个问题的答案的。
主持人：你会雇佣一个在面试里用 AI 的面试者吗？
两个人显然都愣住了，哼哼唧唧半天，最后基本上都是说自己也说不好。
这看起来是个实操细节，事实上是个本质议题。就是如果 AGI 真的如他们预言的那样在五年左右（见上一条 web.okjike.com ）到来，那今天你就要开始想你到底怎么量度工作的价值，包括面试的时候你要考察什么东西。换句话说就是：人这个世界上最重要的商品和资源到底怎么定价。
很显然即使聪明如 Sergey Brin 和 Demis Hassabis 也没想好。我不认为世界上真的有人想清楚了这个问题，但五年后社会经济怎么运转是基于这个问题的答案的。
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今天的 Google I/O （目前社交媒体普遍看法是多年来最好的一届，标志着 Google 全面赶超），创始人 Brin 无预警出现并且做了一个对谈。
被问及 AGI 前景的时候他说：we fully intend that Gemini will be the first AGI.
然后主持人问他和 Hassabis，有没有希望在2030年左右看到 AGI。
Brin: Before.
Hassabis: Just after.
Brin: Don’t sandbag.（别装了）
被问及 AGI 前景的时候他说：we fully intend that Gemini will be the first AGI.
然后主持人问他和 Hassabis，有没有希望在2030年左右看到 AGI。
Brin: Before.
Hassabis: Just after.
Brin: Don’t sandbag.（别装了）
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