我做了一个叫 Voilà 的 macOS 语音输入小工具，最近更新到 v1.2.0 （官网 voilapro.app ）。 按理说 V2EX 不应该来频繁发帖，但今天想分享的不是产品，是一件让我有点感动的事。 一直有个「隐藏授权」 Voilà 从设计的时候就规划了一个不公开的档位 —— 给真正想用、或者帮过我的人留的。 之前一直没正式宣传，因为我觉得「邀请」这件事就该低调点。该来的人，自然会来。 起因 这几天授权送完之后,陆陆续续收到一些邮件。 有的写得很认真 —— 介绍自己是谁、做什么的、为什么想试。有的就寥寥几句，但能看出是真心想试。 我一封一封认真回复了。 回完之后我突然意识到一件事 —— 这种「和真实的人聊几句」的过程，本来就是我做这个工具最舒服的部分。比起 LemonSqueezy 后台那本来就没多少行的销售记录，收到一封写着「 Voilà App 授权申请」的邮件，要让我开心得多。在此期间也碰到了一起奋斗过,还有正在奋斗的朋友们, 加油 💪🏻 所以我决定： 把它正式贴到官网上 把一直在但没公开过的这个档位，正式放到价格区，跟「试用版 / 早鸟授权 / PRO 授权」并列。 这不是新加的价格档。 是给： 帮助改进过 Voilà 的贡献者 Beta 测试用户 开源软件作者 macOS 开发者（欢迎拿自己的产品互换授权） 价格写的是「免费」，但徽章是个问号。 边界 不接受 「大佬给个码呗」「我有需要」这种邮件 欢迎 邮件里聊聊你自己——做过的项目、踩过的坑、写过的代码，甚至自己的生活 我会认真回复 几句坦诚 实际付费用户不多——我没在做「风口」 早期发出去的 license 大部分是赠送给朋友 / Beta 测试者 / 开源作者的 之所以现在贴出「隐藏授权」，就是希望「邀请人发邮件」这件事更可见一点 联系方式 官网： voilapro.app 试用：DMG 直接下载，30 天全功能体验，无需信用卡 邮件： [email protected] 如果你看完想随便聊聊（不一定是为了 license ），也欢迎。 Voilà ~
首先，把自己对AI的思考贴出来，方便和各位佬讨论讨论，附件是对论文 A Survey on Post-training of Large Language Models 的一些简要版的解读，方便大家快速了解。 后训练方法综述.pdf (2.6 MB) 首先就是，如何让模型训练走进寻常百姓家。目前的模型微调还是主要集中在那些大规模的大厂，需要极高的算力，那开源社区在做什么呢？在做skill，做harness工程，做tools，本质上是在为模型搭建身体。但是我们应该形成身体和灵魂的闭环，头脑为身体提供指示，反过来，身体的数据也应该反过来训练大脑 突然想起来，memory和模型的参数都类似于人类的大脑，但是推理能力让我们可以从不那么宽泛的知识来推导出更多的内容，但是memory更加类似于一个RAG的数据库，我们是否可以打通memory和参数之间的限制，让memory外挂，而让参数学会按需检索（包括去问其他的AI），类似于人类这样 接下来就是，对于不同的领域，我们对于模型的要求是不同的，比如创新领域我们需要模型更创新，但是有时候我们需要模型更保守，那么我们应该怎么让模型学会这个动态场景的自适应呢 我们也发现了，目前AI主要在代码和数学能力让突飞猛进，但是不知道你也没有想过这样的一个问题？ 编程本身就是一个工具，你会软件开发只是说你掌握了编程这样的一个工具；同理，证明本身也是一个工具，是为了证明某个公理的合理性，你会做证明题只是说你掌握了数学证明这样的一个工具。那既然是工具，那就有被取代的可能。从此，软件开发变成了你使用AI编程这样的一个工具，数学证明变成了你使用AI证明这样的一个工具。所以AI的出现带来的是工具的迭代升级。 那么，我们转念一想，那AI绘画，AI视频，本质上不也是说将传统的工具进行了一次迭代吗？ 所以，我们焦虑的到底是什么？我们为什么不能放心的去拥抱新的工具？ 工业革命，缝纫机的出现，不就是把人类的用手缝缝补补变成了用机器缝缝补补，效率得到了提升；如今，AI的出现，把传统的古法编程变成了用AI编程这样的高效工具。 我们羡慕那些不被AI取代的领域，可是AI并非取代，AI的作用更在于带来了部分领域效率的倍增。所以，具身智能出现了，也许未来，对于搬砖这样的技能，也许机器人可以做的更好，成本更低。那这些人何去何从也许是一个值得思考的问题。 所以，我们学的是什么？传统的课程还有没有学习的必要？ 有的，所谓学历史是为了用好历史，对于非信息领域，适应工具的发展，大大提高你的效率。对于信息领域，或者说对于像我一样，在AI的前沿领域探索的人来讲，我们需要知道计算机领域的发展，包括但不限于，我们为什么从单周期CPU前往了流水线CPU，我们为什么选择机制和策略相分离，我们为什么要选择层次化的设计。这将是历史的智慧，尤其是对于AI这样的新领域，一点点的历史的启发也许会带来效率的倍增。有了这些智慧，无论是训练AI，亦或者是开发Harness，其实都是在为大家开发更加高效的AI工具（比如搜素的更加高效，召回率更高）来供大家使用。 何为高效？比如搜索，你更愿意花费30s来等AI的综合搜索，还是更愿意自己用浏览器搜索。二者都是工具，如何选取，需要根据场景的不同动态的选择 但其实这一切都基于AI不会产生灵智，即他只是一种更高效的工具。比如AI不会在你没有给指令的时候完成你的COD实验，也不会在梦中突然产生灵感然后自己开始干。在这一过程中，灵感越来越重要，你的idea越新颖，你对于AI工具的使用就越惊艳。 所以，AI不能取代什么？也许只有灵感的诞生。也许你会说AI可以辅助你产生灵感，但是AI自己是没有灵感的。 如果有一天，AI有了灵感，那人类危… 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
原帖找不到了，有找到的佬友帮忙贴出来一下 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题