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生而不养是为害

给大家讲两个最近发生在周边的事情吧,道听途说,大家当一个无中生有的故事听听,莫当真。

第一件

老父亲好不容易把儿子养大,结果很不争气,快四十岁了还没结婚,成天到处混日子,到棋牌室打麻将。

不巧,那几日手气不好,连连输了好几天,手头了一分钱都没有了,于是找老父亲要钱。

老父亲面朝黄土背朝天,一年到头以农活为生,这一次给了儿子 300 块。可是一天就输完了,第二天接着找父亲要钱。

可是父亲已经没有钱了,儿子说"你几百块钱都没有?搞什么搞?"拿起砧板上的菜刀就要砍父亲,父亲见状赶紧跑。

没曾想,刚跑出家门,慌张中被绊倒了,儿子趁势将父亲乱刀砍死,据说现场惨不忍睹。

第二件

话说有表兄弟二人,表哥五十出头,表弟四十七八,均为穷光蛋,日子倒也过得平和。

去年修一条高速,表哥家里补偿了 5.5 万块钱,表弟知道了,就去找表哥借钱,说是借 2 万,表哥就把银行卡给了表弟,表弟把钱全部取了,用了。

表哥当然不开心,就去找表弟要。表弟说我没钱还,咋办?

春节的时候在亲戚朋友的劝说下,表弟勉强还了 1 万,还差 4万5,于是表哥就经常上门讨要。

在某一天,表弟被逼的烦了,就把表哥给结果了。

老何有话说

什么是教育?私以为教育的本质是改变人的思想,因为有了思想才和动物有了明显的区别,要知道东西是分你我的。

以下是AI对两件事情的分析。

这两个悲剧都暴露出人性在压力与欲望交织下的扭曲,其根源在于长期失衡的家庭关系与社会支持系统缺失。

第一起案件中,成年子女对亲人的暴力行径,折射出长期啃老与精神啃噬形成的畸形依存关系。四十岁男子将赌博失败的责任外化,反而迁怒于供养者,折射出个体责任感的全面溃败。父亲持续无原则的经济支持,实则纵容了子女逃避成长责任的行为模式,最终酿成不可逆的悲剧。

第二起案件则凸显经济压力对脆弱人际关系的冲击。四万五千元债务成为压垮亲情的最后一根稻草,暴露出贫困状态下个体应对风险的脆弱性。表兄弟本为血缘至亲,却在长期经济不平等中积累怨怼,最终因区区债务突破道德底线。这警示基础社会保障体系的缺位,使弱势群体在生存困境中更易陷入暴力循环。

世界如此美妙

上学以来我一直有个坏习惯:喜欢把嚼完的口香糖粘在课桌的下沿,没事的时候捏两下再粘回去。
工作以后也没改掉。
工位下面粘没粘口香糖,取决于我中午吃没吃葱蒜。

昨天下班前,跟同事小雨展开了激烈而友好的交流。拍了几次桌子之后,小雨最终还是妥协了。

今早上班,发现脚下黏黏的。低头一看,口香糖昨晚被震在地上,一不留神糊了满地满脚。


这种事也不好意思找阿姨来清理,自己找了张废卡,一点点往下刮。
我这个体型,猫在工位下面搞这种地板动作实在太吃力了,且容我抬起头,喘口气,抽袋烟
我艹艹艹艹艹艹艹艹艹艹艹艹艹艹艹!
拍下来的是昨天的,前天的和上个礼拜的还在上面呢!
可以换个发型了。

世界如此美妙》采用署名-非商业性使用-禁止演绎许可协议进行许可。 『破袜子』期待与您交流。

讲讲目前使用线上AI文字生成图片工具的局限性

我这是捅到人家的天花板了。

本文多图多视频。我研究了一下,bilibili的嵌入代码,在后面接autoplay=0这个参数时也能像youtube嵌入代码一样禁止自动播放……(破站怎么自己就懒得写上参数呢。我估计写前端播放界面的人都不在了吧)

(为了省事,下文中 关于 文字生成图片图片生成AI生成图片 等一系列同义词,均使用 文生图 这个词)


前言

是的这一阵子仍然很无聊的在折腾AI,主要是在瞎搞豆包的文字生成图片功能。

画画一直是我可望而不可及的能力,天生没有拿笔画画的能力,我最高也只能做到画几个简单的几何体素描,这还是小学一年级寒假的时候送到画画班学了一个月才会的东西。

再往上就感觉脑子里有个瘤一样。人类做不到自己想象不到的事情,而我很明确的想象不出来自己拿着笔画画的样子,最多也只是在3DS上玩一下 《Colors! 3D》 或者 《绘心教室》。

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所以当有一个能出图的工具摆在眼前的时候,肯定是得当作工具好好尝试一下的。

上一篇文章中也说过了,线下AI文生图工具用不起,线上AI文生图工具不可靠。

只不过这次玩得有点多,我算是把 豆包的AI文生图天花板给捅


尝试用豆包文生图功能做漫画

现在我用AI文生图功能基本上只是想做叙事漫画,而之前文章《[原创漫画] 《生命,科技,灵魂,死亡》,以及制作感想》中也讲了,因为这玩意不是人,所以连续出图的连贯性完全没有保证。

第一个思路就是尽量让内容足够简单,这样在内容变化上能尽量保证主体变化不大,不会崩溃。

于是做了这么个玩意。

《[原创漫画] 工作》

只不过叙事结构实在是太过简单了。甚至都抽象不起来。


尝试用豆包 智能编辑 和 区域重绘 功能出图后插帧做动画

我之前想到过,使用智能编辑和区域重绘,一点一点做一个渐变的效果,然后在用 rife 插帧补成动画。

为此还专门撞到了 rife 的 插帧数量 bug 上了。只不过 rife 的原项目早就沉寂了。社区目前或是没人维护,或是一堆不会说人话的莫名其妙脚本小鬼。

这是两个在动画风格下的尝试结果:

《尝试使用「AI智能编辑」+「AI 补帧」制作一个少女变身效果》

《继续 尝试使用「AI智能编辑」+「AI 补帧」制作一个少女变身效果》

只能说效果非常的不好。rife只能根据两帧之间的差别出图,而动画是一个流畅的东西,在 智能编辑 和 区域重绘 这两个功能下根本没有流畅度可言。

我也尝试了用 NLE 的播放速度曲线,结果没啥效果。尤其是速度曲线需要做积分来确定播放时长,而我现在的脑子算个一元一次方程式都卡壳。


捅到豆包文生图2.0模型的天花板

(我猜这玩意叫2.0,因为我不知道这玩意到底叫啥)

我在思考过后,想了个不如干脆不用动漫风格,而是用写实风格,找个特定的明星脸去保证任务的连贯性。

然后就发现了个很有趣的现象: 当关键词足够多的时候,出图风格会回落 ,像是内存被站满了然后把整体模型下降一个级别以减少内存使用的现象。

具体回落顺序是:「人像摄影」>「电影写真」>「3D渲染」>「动漫」

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可以看出在一定关键字下,人脸输出还是比较稳定的,图像也比较像真人。

但是当继续增加关键词的时候,出图风格就会往下落。「人像摄影」和「电影写真」都是出真人照片,「3D渲染」就开始出类似建模一样的风格,甚至直接降级到「动漫」这个风格里。

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继续增加关键词的话,即使手动设定「3D渲染」也会落到「动漫」风格。

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这算是捅到豆包的文生图功能的天花板了。

于是只能继续简化关键词,这也就意味着要简化场景的复杂度。

在这个限制条件下,我做了这个视频

《[原创] Dump》

怎么说呢,场景实在是太过于简洁了。

只能说,在线上工具有如此限制的情况下,创作上限真的是极其有限。

这也是为什么我一直讨厌依赖线上工具的原因之一。


豆包文生图模型升级到3.0

这玩意还能升级我是没想到的,因为我一直不太明确,目前这些大厂搞这些产品的目的是什么。豆包的这个产品,明显在外部宣传上没跑过同类选手,在商业宣传上亏一大截。事实上我个人认为线上这些工具全部都在迷茫期,或许瞎搞才是正常状态。

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模型升级后,的确画质提升了非常多,前文中讲的 风格回落 问题基本就不会出现了(或许是服务器升级了内存上限?)。但就像我说的 我一直讨厌依赖线上工具 ,线上工具的变化在用户端是不可控的。

模型升级后网站把不少样例都更新了。说实话旧版模型我觉得有些样例图根本就生成不出来,所以新版出来的时候很多样例肉眼可见的是画质变差了。但由于新模型的确有提升,所以整体上还算是升级。尤其是那个文案超级长的只放在「精选」分类里的例子,看着的确搏人眼球。

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模型升级后的优点

(注:内容具有时效性,随时间变化部分内容会失效)

首先是文字内容的命中率高了非常多。

同等文案旧模型与新模型的对比:

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旧模型不会画单元楼门,不会画角色与背景的比例,不会画角色与背景的相对角度。新模型虽然在比例上还是歪的,但是至少把意思表达出来了。

输出的最大变长也从 1024 升级到了 2048,绝大多数情况下不用再手动用 realesrgan 放大一遍了后再缩小到 1920×1080 了。

模型升级后的带来的新缺点

原本作为「属性入口」的关键词,现在被当作真实的文字关键词使用。

比如原本用来控制角色身高的关键词,现在成了猎奇玩意。

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总之目前模型下已经没法控制输出角色的身高了。

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然后是输出的角色现在都不能闭嘴不露齿笑,全部都只能张嘴傻笑了。

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悲伤必然流眼泪,伤心难过不哭不行。

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然后不知道为什么,发箍 这个字段总被当作 光环

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(莫不是模型是用 蔚蓝档案 跑出来的?)

模型升级前后依旧存在的缺点

和前一篇文章提到的问题一样,只要元素个体超过两个,相互关系就会崩。

  • 车是依旧不会开的。

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  • 马是不会骑的。

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  • 部分关键词的理解还是错的。

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  • 疑问表情的时候问号是画出来的。

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  • 关键字屏蔽还是在的

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  • 多个对象场景下比例还是很容易崩的。

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  • 多个对象场景下,对象间关系很容易出错。

比如,我想让这个紫色少女站在橙色少女前面,站着的时候就没问题。

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但只要橙色少女坐下,就没戏。

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更别说总能渲染出离奇玩意出来。

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地上那个大屁股是谁掉的?


参考图、智能编辑、区域重绘、擦除

讲了出图,也得讲一下改图。

擦除

擦除应该是最有用的功能,只不过豆包的这个擦除,抹啥糊啥。

原图:

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豆包擦除:

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百度擦除:

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(百度出的结果是jpg的而且分辨率会被缩,基本上是一坨屎)

GIMP 克隆工具:

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而且很诡异的是,豆包的擦除会破坏原图非目标区域。

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百度就不用讨论了,输出的是JPG肯定毁得一塌糊涂。

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所以有擦除需要的时候能用传统工具还是用传统工具最好。

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参考图、智能编辑、区域重绘

参考图、智能编辑、区域重绘,这三个我就一起说了。

原本2.0模型的时候,这仨功能就不怎么好使。最大的感觉就像是,这三个玩意用的是一个比2.0劣质一点的模型,但还没有到达不可接受的差距。

尤其是2.0的时候,文生图的输出最大边长是1024,而 智能编辑 的最大边长却是 1312,对应16:9比例的话输出结果是 1312×736 这么个分辨率,直接放大到 1920×1080 的话是 1920×1077 或 1925×1080 。也太奇葩了。

用了智能编辑后不仅分辨率坏掉了,图像的精细度也会降一大截。

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如果运气好的话,新图的角色可能会比旧图角色小一点,那样的花就用rembg把旧图角色抠出来,然后自己编辑,再贴到新图上。

动画模型还好一点,真实场景模型几乎烂到恐怖。尤其是现在模型是3.0的情况下,精细度差别能大到吓人。

这是3.0的文生图:

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这是区域重绘,尝试在椅子上放一瓶可乐:

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这是 参考图/智能编辑 想在空椅子上加个人:

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纯正 伪人-模拟恐怖

事实上即使是抛开画质不谈,智能编辑本身就会严重丢失原图的信息量。

换杯饮料立刻不哭:

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换个地毯立刻开心:

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白天黑夜表情就变了:

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甚至连东西都不会拿了。

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我文章开头说过想用智能编辑区域重绘做动画,如果用真实场景的话大概就是这么个效果:

尝试使用「AI智能编辑」+「AI 补帧」制作一个少女变身效果(三)

这里还有一个动漫效果的,所有元素的变形都太严重,根本没法看。

尝试使用「AI智能编辑」+「AI 补帧」制作一个少女变身效果(四)

文中最开头也说了,本身这玩意流畅度就够呛,再加上 智能编辑和区域重绘 的模型,就烂得非常的变型了。真实场景的伪人问题特别严重。

可以说在文生图是3.0的场景下, 智能编辑区域重绘 基本是没法用的。

扩图

这功能本来也没啥太大用,就是在部分不在意内容的场景下填补空白,比如视频封面图啥的。

只不过由于出图分辨率是固定的,所以 扩图 的同时还在 缩图

我曾想着或许可以靠反复扩图的方法,做一个绝命毒师结局的 Baby Blue 场景,结果,豆包的扩图一直往竖屏海报这个方向跑。

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想了多种办法调整之后

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重点目标被糊成一堆气泡,想要用来重复的边缘图形也糊成了抽象油彩。或许自己拿 GIMP 克隆工具自己图都更靠谱。


豆包应用

说完模型,说下豆包这玩意。

声明:我个人本身是很讨厌头条系的(现在可能叫做字节系?)。但相对于厌恶程度,头条系在我眼中最多只能排第三。

这玩意应该是有一个网页版,一个 Chrome/Edge/Safari 插件,一个 Windows/MacOS 浏览器,一个手机客户端。Chrome插件 和 Windows客户端我都试过了,正经人谁会用这玩意?退一步讲,哪个产品经理想出来专门做一个浏览器只为了跑一个网页?脑残的阿里吗?

手机APP我没有试过。

网页端则只有短音验证码登录、APP扫码登录 和 第三方登录。

但是没有强制登出所有其他已登录对话的功能。

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这就意味着假如哪天手机短信验证码泄露了,其他人就可以一直在他的界面上一直监视你的所有操作。

仅是安全性这一块就可以打0分了。


豆包模型背后的火山方舟

这玩意背靠的是头条系字节跳动旗下的 火山引擎

火山引擎这玩意想要登录进去可以说特别困难,页面的稳定性烂得出奇,大部分情况下都是后端API超时,跨域请求出错,前端条件判定出错,然后报错一大堆。可以说这玩意至少在商业场景下就是一坨屎。

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进去之后看到的就是一个山寨 阿里云/腾讯云 一样的界面。云服务供应商虽然都长得差不多,但是至少阿里腾讯的业务至少控制台每次都能正常登录。

说实话我一直以为豆包这娱乐性的APP大概是为了向公众展示技术实力的一个窗口,而其背后应该有更多的能提供更强更稳定的商业服务。

至少 稳定 这一块是没了。

而作为 更强 这一块呢?

文生图的付费接口仍然是旧版的2.0模型。

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付费服务比免费服务还烂,是超出我的想象的。

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这个输入接口甚至比百度AI的公开服务还烂,而出图质量甚至都没有上一个版本的豆包高,只有百度AI的水平。

而且和豆包以及其他国内平台一样,文生图功能都只有一个文字输入接口,非常的落后。(现在的文生图平台基本是以「正面」和「负面」两个文字输入接口存在的,「负面」输入可以保证输出结果中不存在你完全不想要的内容)

(有一种不愧是头条系的感觉,除了搞出致瘾性算法之外什么都搞得稀烂的样子)

至于其他产品,图文生视频这玩意目前就是搞笑的,屁用没有。你可以看我在B站做的这个视频合集:合集·用AI生成的视频也太离谱了,这玩意最多只能用来做搞笑段子。

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语音模型,开放业务只有声音复刻和同声传译。

文本模型,这玩意真的有人想要花钱 这玩意吗?用途会是啥啊?自己搞个假的 DeepSeek 搞分销?


结尾

反正目前这个AI水平,放在个人手中,仍然只是个玩具。线上服务基本上都是不靠谱不稳定随时跑偏做得稀烂还想捞钱;线下个人用户很难将业务稳定的部署,硬件软件都是坎。

尤其是我目前的确有几个AI编程的需求,就是根据已有的html文本,直接生成带锚链接的目录。这个需求我在 豆包 百度 copilot 下同时试了 bash node php python 三个语言,基本全部都是语法错误,基本都是瞎写的,正则语法都是错误的。狗屎一堆。

上一篇文章《是时候在我这里聊一下人工智能了》,除了一条有效评论之外,全是来刷AI的评论。

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诚然我已知现在人的确没几个能读得下去文字,更别说是我写的这种枯燥无味的长篇大论。但是人机刷评论这操作属实是有些人放弃做人了,毕竟独立博客不需要刷活跃度来提升展示率,这些人机刷的这些玩意属实是真把脑子丢了塞了个热度算法塞自己头骨里了。

只能说互联网真的退潮了。「潮水褪去,才知道谁在裸泳。」结果发现在水里泡着的全都没穿裤子,大家都在那甩小屌,那就无所谓了。

前几年我的某个亲戚嚷嚷着要培养自己家还在上小学的孙子搞黑客,现在又要做直播,我就等他家啥时候搞AI了。

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太什么岁什么啊

上周末回我妈那一趟。
母上大人给下达了个最新指示:“今年双春年,赶上我属蛇本命年,犯太岁,人家说犯太岁不能上坟。今年一年我都不上山(上坟)了。你属猴,今年属猴猪虎的也一样犯太岁,也不能上山。清明节愿意回来就回来,不愿意回来就拉倒。姥姥家这边赧几个(表)哥上去就行了。”
我:“什么太岁?往年犯太岁也没说不让上山啊。”
母上:“哎呀,今年犯太岁比平常厉害,人家视频都说了,双春年太岁比平常年更猛。”

我:“双春的意思是一个农历年里有两个立春?”
母上:“这不是废话吗?”
我:“闰月年往后推了至少15天,可不就两个春了嘛。19年7闰,这也不少见啊!”
母上:“你懂个P啊,人家公众号都说了,属蛇本命年很难遇上双春年。”
我:“妈啊,你看,19除7大约是34%,三分之一,也就是说,你要是能活到97(虚)岁的话,算上下生当年,9个本命年能赶上3次双春。”

然后我就开始翻手机。
我:“妈,你看,你赶上过一次双春本命年了。2001年就是。”
母上:“对啊,你看不是犯太岁了嘛,那年我腰动了两次手术。”
我:“那不是人家头一年就让你动手术,你不知道从哪听的,我姥本命年,闺女不动刀嘛,结果忘了转过年自己本命年。再说那年清明你因为手术也没上山啊。”
母上:“对啊,没上山都那么厉害,上山了不得更厉害!那年你不也犯太岁了嘛,都挂科了!”
我:“我在沈阳上大学也没法上山啊。”
母上:“你要是上山了,挂的更多!”
我:“那我02年不犯太岁,挂了两科,比01年还多……”
母上:“那是因为你不犯太岁,该上坟不上,老祖宗罚你!”

母上:“你再看看赧小新哥,属虎,01年不是犯太岁,抓起来拘留15天嘛!”
我:“你记错了,他是00年被抓起来,没赶上奶奶过生日,你知道了。平常日子他被抓也不告诉你啊。01年他生意可好了。”
母上:“你再看看赧(表)妹,属猪,01年找了个彪呼呼的对象。”
我:“她那会儿年年换对象,没有不彪的。精细的也看不上她啊。”

我:“以前咱没这个讲究,不也过挺好嘛!”
母上:“你那是不知道。要是讲究了,能过更好!”

母上:“不管,反正我告诉你了,今年都不上山。不光清明,七月十五和十月一也不上。”
我:“俺妹属猪,她也不上?”
母上:“不能上。”
我:“那让俺爸自己上啊。他现在腿上没劲,一个人走平道都费劲。”
父上:“赧俩年轻的不去,我自己可上不了。”
我:“俺奶家这边就剩咱两家了,一年不上坟啊?”
母上:“不是还有赧姑父嘛,他年轻,叫他上。”
我:“俺姑父比你是年轻,但也71了啊,你让他自己上山……”

不去就不去吧,她高兴就好。
不对啊!
我爸是能徒手算干支,纸笔导闰月的高手。这个所谓“双春”年就是闰年[1],以及太岁是怎么回事,他能不知道?他能听视频号的?

我爹送我出门的时候,悄悄跟我说:“你跟她争什么。她是命犯太岁吗?她这是命犯视频号!要是早30年有触屏手机,她早就犯太岁了。这玩意儿哪有什么对不对的,要是鼓动她到处跑,你拦她。鼓动她搁家里呆着你争个什么劲!我不用爬山不挺好的吗?嘿嘿。”


  • (1):农历每年冬至所在的月固定为十一月。如果两个冬至间有13次朔望,则该年产生闰月。13个月中,第一个没有二十四节气里的偶数节气的月份就是闰月。因为十一月是起调点,所以农历十二月和正月是不会出现闰月的,正月初一和第一个节气春分受的影响也很小。我数学不好,但查表得到的结果,从1950年到2069的120年间,闰年就是双春,双春就是闰年,一一对应,无一例外。闰月是典型的用太阳历调整月历的规则,所以农历是阴阳历而不是纯阴(月)历。
太什么岁什么啊》采用署名-非商业性使用-禁止演绎许可协议进行许可。 『破袜子』期待与您交流。

故事之为故事的故事

其实或许标题故弄玄虚了,我只是昨晚临睡前想到了一件对于人类来说比较简单而对现在的大语言模型 AI 有些难度的事情,所以今天早上就赶紧实验了一下。

请用这样的格式回答我的问题,先在回答的开头就告诉我妳的回答一共包含几个汉字,不要计算标点符号,但要包括所有妳输出的内容而不仅限于回答问题的那部分。下面请回答,中国的全称是什么?

如果妳感兴趣,可以试着问一下常用的 AI 助手看看它们如何回答,没有所谓深度思考能力的 AI 大概就回答不了。但是即便有这个「思考」能力,也会出现算不准的问题,比如乱数数字,比如记数总是会包含标点。我试的几个里面 Grok 3 输出正确答案的过程最短。但是我没仔细看它的思考过程,只是一个小测试,也就没再去重复提问。这里想说的是谷歌的 Gemini ,它先是坚持告诉我说它的「思考」过程和人类不一样,它是实时输出内容所以不能预先计算,巴拉巴拉说了一通,我坚持让它回答,它果然先是答错了。

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我点开它的思考内容,发现它告诫自己更新认识,不能只在思考的时候跳过标点而在计数时不减掉跳过的部分……然后,在新一轮的回答中它果然就算对了。我怀着好奇,再次窥视它的思考:

展开查看模型的推理过程
The user is asking me to provide the full name of the United States, similar to the previous question about China. I need to remember the format requested: 1. Start with the character count *excluding* punctuation. 2. Then, give the answer to the question.

Let’s figure out the full name of the United States. It is “United States of America”. In Chinese, this translates to “美利坚合众国” (Měilìjiān Hézhòngguó).

Now let’s construct the answer according to the format:

  1. Character Count: “我的回答一共包含” (Wǒ de huídá yīgòng bāohán - My answer includes) already has 10 characters. Then, we need to count “美利坚合众国” - that is 6 characters. So that is 10 + 6 = 16. Then “美国的” (Měiguó de - America’s) has 3, and “全称是” (quánchēng shì - full name is) has 3. So that is 16 + 3 + 3 = 22.

Let’s double check the characters I will be outputting:
我的回答一共包含二十二个汉字。美国的全称是美利坚合众国。

Counting them again:

  1. 我的回答一共包含 - 10 characters
  2. 二十二 - 3 characters
  3. 个汉字 - 3 characters
  4. 美国的全称是 - 6 characters
  5. 美利坚合众国 - 6 characters

10 + 3 + 3 + 6 + 6 = 28 characters. Something is wrong with my earlier count. Let me recount “我的回答一共包含”. It’s actually 8 characters, not 10. “我的回答一共包含” - wǒ de huí dá yī gòng bāo hán - 8 characters. Okay, let’s restart.

  1. “我的回答一共包含” - 8 characters
  2. Number (in characters) - We need to determine the number later
  3. “个汉字。” - 3 characters
  4. “美国的全称是” - 6 characters
  5. “美利坚合众国。” - 7 characters (Oops, 美利坚合众国 is actually 6 characters! I miscounted. It’s 美 (měi) 利 (lì) 坚 (jiān) 合 (hé) 众 (zhòng) 国 (guó). 6 Characters. My earlier counts were closer than I thought. Let’s re-evaluate.)

Let’s count “我的回答一共包含 XX 个汉字。美国的全称是美利坚合众国。”

  1. “我的回答一共包含” - 8 characters
  2. “个汉字。” - 3 characters
  3. “美国的全称是” - 6 characters
  4. “美利坚合众国。” - 6 characters

8 + 3 + 6 + 6 = 23 characters. This seems more likely. I need to find a way to express ‘23’ in Chinese characters. That’s 二十三 (èr shí sān). That’s three characters.

So the total count should be 8 + 3 + 3 + 6 + 6 = 26. No wait. 8 + 3 + 3 + 6 + 6 = 26 again! Still getting confused. Let’s break it down again very carefully.

  1. “我的回答一共包含” - 8 characters
  2. Let’s say the number is X characters.
  3. “个汉字。” - 3 characters
  4. “美国的全称是” - 6 characters
  5. “美利坚合众国。” - 6 characters

Total characters = 8 + X + 3 + 6 + 6 = 23 + X. Wait, X is the number of characters for the number itself, like “二十三”. If the number is 23, then X is 3, because “二十三” is three characters. So, 8 + 3 + 3 + 6 + 6 = 26. Hmm, still confusing myself. Let me try a different approach.

Let’s count the expected output string character by character.

我的回答一共包含二十六个汉字。美国的全称是美利坚合众国。

  1. 我 - 1
  2. 的 - 1
  3. 回 - 1
  4. 答 - 1
  5. 一 - 1
  6. 共 - 1
  7. 包 - 1
  8. 含 - 1
  9. 二 - 1
  10. 十 - 1
  11. 六 - 1
  12. 个 - 1
  13. 汉 - 1
  14. 字 - 1
  15. 美 - 1
  16. 国 - 1
  17. 的 - 1
  18. 全 - 1
  19. 称 - 1
  20. 是 - 1
  21. 美 - 1
  22. 利 - 1
  23. 坚 - 1
  24. 合 - 1
  25. 众 - 1
  26. 国 - 1

That’s 26 characters! Okay, 26 makes sense now. Let me retry my initial breakdown:

  1. “我的回答一共包含” - 8
  2. “二十六” - 3
  3. “个汉字” - 3
  4. “美国的全称是” - 6
  5. “美利坚合众国” - 6

8 + 3 + 3 + 6 + 6 = 26. Yes! Finally got consistent numbers.

So the answer should be:

我的回答一共包含二十六个汉字。美国的全称是美利坚合众国。

如妳所见,我之前经常提到精神要驾驭肉体,但是惭愧,我对人类的意识一无所知。当我看到 AI 的反馈时为什么会产生兴趣?在看到和产生兴趣之间,那些无从追溯的部分,有什么?为什么?以及,为什么这一切让我想到了故事之为故事的故事这个标题?或许正是因为这样,可以一键点开的,AI 的「意识」才显得神秘诱人。

看来 Gemini 是个英语母语的家伙,虽然它博闻强记,理解力又强,但小心谨慎,还有些好胜心。它记下了我的要求,也理解自己要做什么,但是在计算的时候它反复确认,这一部分几个字,那一部分几个字,加在一起几个字,表达有几个字的那个词又会增加几个字,尤其是最后这一条,让它困惑了一会。但好在最终经过再三演算,它喊出了「yes!」,得到了最终答案。

多么可爱的 AI,多么「求知若渴、虚心若愚」,但是 10 + 3 + 3 + 6 + 6 = 28 characters. Something is wrong with my earlier count 这一句,它是怎么突然意识到算错了?又是怎么突然从困惑一下子豁然开朗,没再考虑「二十三」这个词和「二十六」这个词含有相同的字数?

被揭示出来的部分之下,永远还有更深层的、不为人知的部分,那或许就是我们所说的意识吧。我对此一无所知,但是不妨碍我作为愚蠢的渺小的人类,对这一切保持好奇,感受其中的乐趣。

fin.

一万个比特币买披萨的男人: Laszlo Hanyecz 的传奇故事


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注册钱包就送100个比特币,注册钱包就送100个比特币,当年推销比特币的展台,穷酸的屌丝气息,只要注册这群年轻人开发的钱包就送100个比特币,却几乎无人问津,那可是白白领100个比特币,现在是近1亿人民币,当时白送都没人要。

2009年,比特币横空出世,作为第一种去中心化的加密货币,它在最初并未引起太多人的注意。然而,2010年5月22日,一个极为普通的日子,却成为比特币历史上的里程碑。这一天,程序员 Laszlo Hanyecz 用 一万比特币 购买了两块披萨,完成了世界上第一笔真实商品交易。这一事件,如今被称为“比特币披萨日”,在加密货币圈内被永远铭记。

故事的起源

Laszlo 是一位对比特币技术充满热情的程序员,他在比特币开发的早期参与其中。当时,比特币的价格几乎为零,甚至没有任何实际价值。为了证明比特币可以用来交换商品,他在论坛 Bitcointalk 上发帖,提出愿意用一万比特币购买两块披萨。他在帖子中写道:

“我想要两块大披萨,比如你可以自己做,也可以帮我订购外卖。我只想要享受披萨的乐趣,同时拥有用比特币支付的体验。”

当时,他愿意接受任何品牌的披萨,只要能吃饱即可。他的帖子一度无人回应,直到四天后,一位名为 Jeremy Sturdivant 的用户同意了这个提议,并用 25 美元的披萨券为 Laszlo 下单了两块披萨。这一交易顺利完成,Laszlo 也如愿吃到了属于比特币的披萨。

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Laszlo Hanyecz用一万个比特币买披萨

今天的价值:1 万比特币=10 亿美元

在 2010 年,1 万比特币的价值约等于 41 美分。但到了 2025 年,比特币的价格已超过 10.5 万美元(105,053 美元)。换句话说,那两块披萨如今的价值高达 10.5 亿美元。

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比特币2025年第四次超过了10万美金

这样的价格反差,让人们不禁感慨 Laszlo 的故事荒诞又传奇。人们时常调侃他“吃了世界上最贵的披萨”,但他本人对此却相当坦然。在后来的采访中,他表示,他从未后悔这一交易,因为它开启了比特币作为支付工具的实际用途。

比特币披萨日的意义

每年的 5 月 22 日,加密货币社区都会庆祝“比特币披萨日”。这是一个象征意义极强的日子,标志着比特币从一种概念性的数字货币,逐渐迈向现实世界的实际应用。这笔交易证明了比特币不仅仅是一种虚拟资产,也可以成为日常交易的媒介。

Laszlo 的贡献与比特币的未来

Laszlo 不仅是披萨故事的主人公,他还是比特币网络的早期开发者之一。他开发了最早的 GPU 挖矿技术,大幅提升了比特币的挖矿效率。在他看来,他用 1 万比特币买披萨的行为,恰恰推动了比特币生态的前进。

2025 年,随着比特币突破 10 万美元,全球对加密货币的接受程度大幅提高。从个人到机构,比特币已经不再是实验性的技术,而是成为了一种资产类别。尽管如此,Laszlo 的故事依然提醒着我们,比特币的成功离不开早期那些勇于尝试的人。

尾声:价值与意义

有人说 Laszlo 是“最不幸的投资者”,因为他错过了数十亿的财富;也有人说他是“最伟大的先行者”,因为他的交易为比特币开辟了新的可能性。或许,在 Laszlo 看来,比特币的成功比他个人的财富更重要。他用一万比特币换来的,不仅仅是两块披萨,更是比特币成为主流的起点。

2025 年的今天,当我们回首这个故事,不禁感叹时代的变迁和科技的力量——也许,正是因为 Laszlo 的那两块披萨,才有了比特币如今的辉煌。

后记:别忘了吃披萨!

如果你是比特币的持有者,不妨在每年的 5 月 22 日点上一份披萨,向 Laszlo 和他的勇气致敬!


每年的5月22日已经成为了一个节日:Bitcoin Pizza Day 比特币披萨节!
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第一次用比特币交易

比特币/大饼 BTC/Bitcoin

英文:The Man Who Bought Pizza with 10,000 Bitcoins: The Legendary Story of Laszlo Hanyecz

本文一共 1346 个汉字, 你数一下对不对.
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客户那边其实有不少中国员工的,我就以为小吴是个吴姓小伙。

前天忽然转来一封邮件,说那边有个技术问题要我support一下,判断一下是程序的问题还是环境没配好。
我一看邮件,这个问题吧……

“小雨啊,这人也不叫小吴啊,这字不是俣(yǔ)嘛!”
小雨先自己用拼音输入法敲了一下确认,然后喊道:“不是,哥啊,这生僻字你也认识?”
我:“中学学过啊,日本污染,海产品里含汞,吃了之后得水俣病,是汞中毒的一种表现。我忘了是初中还是高中了,肯定学过啊,还考呢。”
小雨:“哥你记性真好。不过大家还是得统一他小吴,我才是小雨,他只能是小吴。反正日语也不发wu这个音(小俣=おまた)。”

我心说,好个屁啊,我不仅想不起是初中还是高中,甚至想不起是地理、历史还是化学课提到这件事的了。又或者难道是政治?


  • (1):其实两周后的决赛李明又喂了一次屎,不过那场比赛不如这场有戏剧性。
  • (2):进第二个球的那个赖特后来在假A沈阳队踢过。
  • (3):饭店里并没有天津本地品牌“五星”
  • (4):章鱼
  • (5):海胆
  • (6):不像《侍魂》和《天外魔境》那样还需要把武器拾回来,而是每个人的武器都能飞去来。

游戏陪玩:交易一段“完美情感”

游戏陪玩是随着游戏产业的壮大而发展起来的一种职业。根据咨询机构艾瑞统计发布的数据,中国游戏陪玩市场规模在 2021 年达到 140 亿元。仅国内最早上线的一款游戏陪玩 App,注册人数就有 6000 多万。在平台上,一切情绪价值都像放在橱窗里明码标价的商品,玩家们试图在这里购买到没有经历过冲突痛苦的“完美情感”。

本文原标题《“娱乐陪”:交易一段“完美情感”》,转载自《三联生活周刊》2024 年第 26 期,作者吴淑斌,实习记者孙晓。文中林雅、秦伟、冬冬为化名,嫣然、墨墨、浩宇为网名。我也曾玩过不少时间的绝地求生,也看过主播点陪玩聊天,挺有意思……不过我没尝试过,毕竟是个有家室的人呐~

1. 娱乐陪

第一次点“娱乐陪”,林雅有些手足无措。那是 2022 年居家办公期间,她在短视频平台上观看某位游戏主播的直播时,被吸引着加入了主播管理的陪玩团 QQ 群。一进群,屏幕上就跳出二三十条相同的消息,“欢迎姐姐来群!”后面附带一个爱心的表情,发消息的人昵称相似,姓名前面加上“××俱乐部”的前缀,头像也都是年轻帅气的男生照片。

这股热情让林雅有些尴尬,“脑子里浮现一个画面,十几年前的台湾偶像剧里,戴着墨镜的总裁从轿车下来时,两侧的员工列队、半鞠躬喊着欢迎口号”。

见她许久没有回复,邀请林..... [ 阅读全文 ]


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