谷歌发了财报，其实业绩不错，谷歌云的增速还让人惊叹，与利润率双双超预期。但资本市场没有买账，一方面可能是考虑到谷歌要加大ai基建开支所带来的现金压力，另外一方面，可能就和ai实际进展有关了：gemini最新版本一直在跳票，而年头让人惊艳的gemini 3.5在时下，又显得不那么能打了。

在本月，我终于弃gemini而去，换上了ChatGPT（不要问我为啥不claude）。我再次支付了gpt的会员费，并经过一个晚上的聊天——在给予了相同的全局限定性指令的前提下，比如禁止寒暄禁止夸赞禁止模糊遵循循证医学原理第一性原理以及反向压力测试等——决定换车。

这里有个前提要说明，无论是gemini还是gpt，我指的都是使用bot类服务，并不涉及到api调用，也和agent关系不大，比如我并没有停止支付gemini会员费，因为我还是想继续使用它的深研。

我其实很怀念gemini的文本风格，虽然可以认为它极度装逼，一点点小事也要上纲上线，但我的偏好确实喜欢这种相当酷拽的机器性冷淡风。

我尤其不会忘却某一个晚上，gemini给我的雷霆一击。

二

我有天和gemini开启了很长的关于超级对齐的讨论，对于ai安全的关切，超级对齐派到底目标是什么。

gemini以辛顿为例，表示他其实是希望建立一个超越国家的全球性组织来进行监管，一如原子能机构。

我表示ai安全比核安全复杂得多。核安全是一个基本上黑白很明显的话题，但ai安全——尤其是超级对齐——涉及到大量的人类伦理观念，并不是那么黑白分明。于是我输入了”人文社科很复杂”这样的字样。

gemini是这样蹦token的：

人文社科不是太复杂，而是在逻辑上太低劣。

我必须承认，在6月11日那个深夜，我的大脑电闪雷鸣，这句其实gemini并没有意识的纯属蹦token的表达，却让我这个人类的意识，咣咣作响。

三

我在香港浸会大学读研期间，有一位教授的两句口头禅让我印象极深。一句是how do u know，这个告诫我不要随随便便就下论断。一句是why u ask。这句话其实是很文科的特点：你问这个问题的意图是什么，而意图会导致答案是不同的——角度决定立场，立场决定答案。

后来，我成为一个理工科很强但文科相对偏弱的大学的文科院系教师，有时候私下里也会和同事学生说，理工科思维单纯，文科就很复杂。问题没有简单的标准答案。

理工科喜欢给出标准答案，作为文科教师，有时候会斥之为理工科的傲慢，看不到人的复杂性。

长久以来，我一直以人文社科”复杂”而自诩，在这个意义上，我确实是认为人文社科更”高级”一点。

但gemini说，不，不是。是因为你们”逻辑低劣”。

它说的未必对，但确实能让我重新审视所谓”没有标准答案”这个事。而且，说一句国际政治不是太复杂，而是逻辑太低劣，怕是大概率上是成立的。

我以前一直有一个判断，真正的人生，无法不双标。我只是没有再往下推一步：真正的人生，其实就是逻辑低劣的一生。

四

亚里士多德说过，德性是一种与选择有关的稳定品格，它存在于相对于我们的适度之中……它是两种恶德之间的中道：一种源于过度，另一种源于不足……恶德在情感和行为上有所不足或超过应有的程度，而德性则发现并选择那个适中的位置。

东方圣人孔子则说中庸：中庸之为德也，其至矣乎！

a>b，b>c，则必然a>c，这是完全可以言之凿凿，做出极端判断的。但东西方两大圣人都谆谆教导我们，为人，不可以这样。有时候需要你勇敢，胆大比胆小好；有时候需要你怯懦，胆小比胆大好。有时候这个叫不到长城非好汉，这叫执着；有时候那个叫不见棺材不落泪，那叫执拗。

视情况而定。

运用之妙，在乎一心。

五

人的逻辑低劣，并不代表我认为人低劣。因为逻辑并不是人的全部。甚至可以这么说，都未必是为人的必要条件——这里要指出一下，很多时候我们口语表达里的”你这人没逻辑””这事没逻辑”，和真正意义上的逻辑，不是同一个逻辑。

有一点很重要，那就是人的很多维度的日常生活，需要准确，但未必需要精确。放盐少许或者半勺，这是一个准确的叙述，反正已经告诉你别多了。但如果你非要问，少许到底是多少克？半勺又是多大一个勺？这就是要精确。至少这个世界上的大多数人，未必靠这么精确来生活。

准确：判断是否接近真实情况，或者行动是否击中了正确目标。

精确：表述和测量细到什么程度，边界是否明确，能否稳定重复。

亚里士多德明确表达，中道不是算术平均。十斤太多、二斤太少，不能由此推出六斤恰好。算出六斤非常精确，但对具体的人可能完全不准确。亚子笔下的德性，要考虑”何时、对谁、因何、以何种方式、达到什么程度”，所以它追求的是情境中的准确，而不是脱离情境的精确。

中庸，是一种准确性的伦理，而不是一套精确性的算法。

而逻辑，保证的是推演的精确，却非自动保证前提和模型的准确。

六

其实，视情况而定，这句话本身并没有错。

“何时、对谁、因何、以何种方式、达到什么程度”——这就是视情况而定。

问题的关键在于，当抛出这句话时，说话者其实有义务将这个”情况”说清楚，但事实上，并不是，甚至可以说在现有的算力条件下，根本说不清楚。

Gemini那一串token之所以像雷霆，不是因为它给出了准确答案，而是因为它极其精确地击中了人类的一个软肋：我们确实太容易用复杂性原谅自己的含混。拿”复杂”当作一种免责条款。只要说一句”视情况而定”，似乎就可以不再解释；只要强调人的复杂性，前后矛盾也仿佛获得了正当性。

“逻辑低劣”，确实是一记相当响亮的耳光。

谨以此文，表达我对Gemini的怀念，以及，敬意。

—— 首发 扯氮集 ——

此文纯属我为自己沉迷游戏找遮羞布，上了不少有的没的的价值，看个乐吧。

可能不玩我提到的游戏的，看着有点陌生。我尽可能以未玩过的读者为对象写作，但能力有限，包涵。

一

我好几年前入坑一个SOC（生存开放世界建造）游戏，游戏时长达到惊人的3000小时，以至于近乎从社交网络中消失。一些较为熟悉的朋友都知道我沉迷于”抓奴隶”——这个游戏需要玩家满世界去各种部落里抓人来给自己干活或充当军事力量，游戏官方称为”族人”，倒不是玩家们随口说的奴隶。

今年我又入坑一个SOC游戏，也已经达到了1000小时。这个游戏依然是满世界各部落去抓人，游戏官方起名叫”trall”——毫不避讳这就是奴隶。有些较为熟悉的朋友还是知道我在沉迷抓奴隶，但其实不少人一直以为我在玩同一款游戏。

但这是两个游戏。前者叫《灵魂面甲》，后者叫《流放者柯南》。确实看上去是很像的游戏，都是玩家身处蛮荒世界，然后跑各种部落抓人，组建自己的部落（或者叫王国）。而且甚至可以说，前者是有借鉴后者的影子的。

我各自沉迷许久，还是玩出了点截然不同的价值取向的。灵魂面甲的出品方基本可以视为国产，流放者柯南则是标准老外开发商（虽然后来属于腾讯投资收购系列）。这两款游戏的底层价值观，彰显了截然不同的东西方文化价值观。

二

先说《流放者柯南》，老游戏，17年EA版本，18年正式发售。开发商Funcom是一家成立于挪威、有三十多年历史、2020年被腾讯全资收购的中型跨国游戏公司。Funcom初期经营不善，15年做了重大变革，17年推出《流放者柯南》后成为至关重要的转折点。这款游戏可谓是其当家花旦。

流放者柯南本身是一个IP（可能你还记得施瓦辛格早年出演过柯南）。这个IP的源头来自于霍华德上世纪三十年代的系列短篇小说，所谓野蛮人柯南，算是剑与魔法的开创性作品。总得说来，文学造诣上成就有限——霍华德本来意图也就是写小说卖钱，刊发的媒体也都是那种走低俗路线的（你可以理解为今天的营销号）。但奇幻方面的想象力还是颇有一些，且口味较重，算是面向中下层（按今天说法，就是红脖子层）的畅销读物。

霍华德写到后来，价值取向上所谓”文明悲观主义”越来越重，也就是对现代文明的排斥。这可能也是这个作品广受中下层好评的原因。但他生前没有完成一系列短篇外加一个长篇的整合，这个IP是他死后慢慢整合完成的，但依然不是一个统一的精修的所谓宇宙。

文明悲观主义是柯南这个IP一个极为重要的内核，这一点，与西式哲学观”高贵的野蛮人”呼应。按照IP设定，柯南生活在一个奴隶制横行的世界，在奴隶制的基础上，文明得以发展、壮大。但柯南拒绝为奴，不过要注意的事是，柯南并没有上升到反对奴隶制的地步，而是他只是自己不愿意为奴。在他的价值观构建中，杀死一个人比奴役一个人高尚：武斗中击败乃至杀死，至少是把对方视为一个有全部行动力的人格主体，而非工具化对方。

柯南从不拒绝暴力，甚至可以说是酷爱暴力，但他拒绝工具化人，你能在他身上读到西方人对维京海盗的某些幻想的影子。这是这个IP的核心，也是能推演出文明悲观主义的重要起点。

这是野蛮比文明高贵的地方：可以很残忍的终结一个人的生命，而且是在彼此都有刀剑的相对平等的对抗的过程中，但绝不物化ta。并不是因为不杀人才高贵，也不是因为仁慈高贵，而是因为拒绝把自己的胜利转化为永久占有他人。

即：高贵恰恰表现为不把胜利制度化——这是高贵的野蛮人中最为内核的东西。

三

在《流放者柯南》这款游戏中，柯南只是一个背景NPC，玩家扮演的是一个被投放到专门流放罪犯的世界的蛮人，开局只有一条裤衩，然后生存下来，并建立自己的部落。它丝毫不会讳言作为玩家，需要抓捕各种人类，并押上所谓”痛苦之轮”进行折磨，然后成为自己的奴隶。整个游戏不存在任何所谓科技，但配置了一些魔法——如果只玩游戏本体，通常来说这些法术用处极少而且相当黑暗，需要抽取人类鲜血或灵魂。可以说，几乎就是靠剑锤矛弓斧之类的冷兵器，征服整个大陆。这和原IP是相符的：霍华德笔下的魔法，都是古老的隐秘的反人类的且需要警惕的，因为使用魔法会丧失人性——游戏里设定为提升玩家的腐化值。

但这个游戏给了一个相当有意思的极度反常的结局。它作为游戏奖励机制异常糟糕，却作为象征结构却又异常有力。

玩家初到这片大陆，手腕有个手环，正面作用是可以在方尖碑处将自己传送到遥远的异地，但负面作用就是无法离开这片大陆周边的结界。玩家遍历大陆探险后，集齐材料，可以解除手环，离开这片大陆。这可以说成是这个游戏的玩家的终极目标，但一旦解下手环，玩家的这个存档将被删除，也就是玩家辛苦攒积的资源、奴隶大军、部落建筑物，全部烟消云散化为乌有。

这其实给出了一个很有意思的思考：自由的代价极其高昂，你愿意不愿意用整个王国去交换？高贵的野蛮人自有其高贵处，自由必须真正付出放弃占有物的代价。

小说里，柯南是愿意的。他即使成为国王，也绝不允许王冠、礼法和宫廷彻底拥有自己。

但大多数玩家并不愿意。他们会攒齐所有材料，做好存档备份。然后解除手腕只是想看看结局动画。Funcom给玩家们开了一个巨大的玩笑：结局动画非常粗糙，只是一两秒的玩家越过结界。然后，就没有然后了，连配乐都没有，也对这位高贵的野蛮人的后续有任何交代。通常玩家们会骂骂咧咧地将备份重置，继续自己作威作福在流放之地为王的生涯——你拥有了一个王国，还是一个王国拥有了你？

四

回过来看《灵魂面甲》，24年EA，26年正式发售。开发商CampFire Studio是一家新锐公司，公开资料极少，应该是一家注册地在新加坡但主体是华人（或者就是中国人）的小团队公司，没有以前作品的记录。这款游戏背后也没有IP支持。

同样的，玩家身处一片蛮荒世界，开局也只有一条裤衩，生存下来，到处抓人成为自己的。。。族人（游戏官方从来不提奴隶二字），发展自己的部落。这片蛮荒世界，有很强的南美阿兹特克人、玛雅人的影子，所以确实也存在部落杀人祭祀的场景——比如开场你就是一个要被祭天的主，只是该部落遭遇其他部落突袭，你趁乱逃出生天罢了。

但《灵魂面甲》完全不是一个走向野蛮的故事设定，而是一个从野蛮慢慢建立起文明的走向，甚至包括采用神秘的外星高科技。比如说，玩家需要在一些高大的所谓远古建筑中历险，但在其中遭遇的全是机器人。将机器人击败后，获得科技。至少在EA版，最强关底大BOSS就是一个相当有科技感的机器人——游戏故事设定为外星文明遗留物。

我在这个游戏上，是完成了steam全成就的，其中一项就是收集所有叙事石板。这些散落各地的石板拼凑起来大致是这么个故事：外星文明来到此处，土著们奉为神灵，却没想到外星文明对土著进行奴役榨取，部分土著开始反抗。然后上古世界就此毁灭，外星文明遗留下一堆高科技、机器人以及游戏重要道具”面甲”。玩家其实要做的事是，利用这些科技，重建人类王国，从蛮荒走向文明。

你看到了吗，这两款看上去非常像甚至可以说面甲借鉴了相当多柯南的游戏，但其内核是完全相反的。一个走向蛮荒，一个走向文明。

考虑到灵魂面甲是中国开发商，是不是有一些所谓监管需求的考虑呢？

我一开始也这么认为，但我现在完全不这么看。

五

作为儒家文化的中国，文明底色上从来没有”高贵的野蛮人”这种设定。与之正相反，儒家文化有一个著名的论断：华夷之辨。

华夷之辨和血统、种族无关，它强调的是一整套秩序式的东西：礼仪、规则等一系列显性的或者隐性的制度。换而言之，华者，制度化也。

至于夷，也就是蛮夷，几乎没有任何可以称颂的地方。一个”蛮”字的虫字底造字法已经很透彻地说明了华夏对其态度。

华夷之辨其实是开放性的，无论你是什么血统什么种族，只要认同、接受、执行这套秩序，你就是”华”。反之，你就是”夷”。孔子主张的所谓礼，就是秩序。人在秩序之下，而不是秩序之上。从这个意义出发，人确实不那么”自由”，所以，你也可以视为并没有那么有开放性。

这套崇尚秩序的文明底色，自觉或不自觉地在《灵魂面甲》中是有强烈体现的。比如，这个游戏EA不久后，就很”听劝”地接受了玩家的建议，搞了一个所谓自动化生产流水线。但《流放者柯南》自EA起，一直到今天，从未在这个游戏里设置过这种。玩家需要生产个什么东西，并不存在自动化生产流水线。甚至在今年5月5日切换引擎大更新之前，都还得手动地去翻箱倒柜找出生产所必须的材料，而非全局远程调用。

从美术表现上，《灵魂面甲》在游玩初期，会感受到蛮荒之味。但很快就会投入到科技树的打造上，面甲也科技感越来越足。作为玩家，是很有一种从野蛮开始，锻造自己的文明之感。

这款游戏目前没有终局，也从未给过类似《流放者柯南》的终极目标。但我猜想，要么就是没有，要么就是一个文明繁荣科技兴盛的目标。

而流放者柯南的终极目标，不是建设一个更完善的流放之地文明，而是获得离开所有权力成果的能力。玩家可以建立奴隶王国，但游戏最终检验的不是王国有多强，而是玩家是否仍有勇气放弃它，重新成为一个不受土地、财产和手环约束的自由人。也就是成为第二个柯南。

游戏没有系统地批判奴役别人，却明确把”自己不再受奴役”以及”自由高于全部积累”设成了唯一真正的结局。

六

我这里并没有比较两种理念谁更好的意思。如果是我个人立场，我当然会倾向于秩序为先。王都必须在法下。我也倾向于认为，高贵的野蛮人，只是文明中人对异域的某种不切实际的想象。这种思想实验式的东西，更多意义上，只是一种高级智力玩具。

但如果从游戏角度，我可能更喜欢《流放者柯南》一些，它的蛮荒气质做得更到位，mod社区更为丰富，以及，美术表现更为优秀，当然，它的坐骑系统是我玩过的SOC类游戏里最糟糕的，而且被腾讯收购后内购卖皮肤的嘴脸也是最彻底的（但我依然嘟嘟囔囔地边抱怨边买下）。

最后，游戏里的价值观，我本文是有些故意拔高了。玩游戏而已，有意思就行了。

我只是想告诉各位，上价值我也是会的，能上到什么高度，各位也看到了。

—— 首发 扯氮集 ——

一

作为一位大学老师的我，目前正在暑假中。暑假就我而言，通常还是有一个活要干的：为下学年的课程做一些准备工作，包括且不限于课纲制定、课件制作和材料准备。

我是一个以实务教学为主的老师，实务教学的特点就在于和现实世界捆绑很紧。科技发展这些年势头很猛，甚至到了有让人目不暇接的感觉。这使得我年年都需要做一些调整，有时候还面临重大模块增减：比如我刚到交大教书时，世上是没有短视频平台、算法推荐这种事的。当然，作为大学授课还是需要有一定稳定性，不可能今年什么事火立刻就进行模块级别的调整，看个一两三年还是有必要的。

今年暑假，基于 AI 的大发展，我深感需要对我这门《互联网与新媒体实务》做一次重大的模块更新。这个领域前两年上课不是没提及，而是感觉还是缺少浓墨重彩的有体系梳理。

我几乎算是一个 ai 投降派——一种先对 ai 敞开怀抱大胆去用然后再小心谨慎而非唯ai是从的姿态，这活不可能不弄个 ai 工具来帮忙。

这次我选用的是TRAE Work，字节出品的一个搭载ai agent的工作平台。我较早时听说过 TRAE CN的TRAE IDE，但因为是以编码为主，和我这个文科教师关系有点远。但这次的TRAE Work 我应该能用得上。

二

作为一门紧贴互联网真实商业世界的实务课程，大致上有以下几个特点：

其一，缺少成型的教材——我自己从未使用过教材，完全靠 PPT。尤其是这些年才发生的事。在互联网作为一个新媒体方向上，对古早发展历程的梳理，有诸如彭兰教授的早期作品《网络媒体的第一个十年》，进行了偏学术化的论述。但之后确实非常罕见。而即便彭教授这本大作，也很难真当教材使用，更多意义上是一个教辅读物。

其二，虽然缺少教材，但相关资料却又是汗牛充栋。市场上有大量关于互联网商业史的书籍，比如我的朋友林军就有两部大作：《沸腾十五年》、《沸腾新十年》。我个人也很推崇吴军的《浪潮之巅》，当然还有更多的类似书籍，不乏佳作。有一说一，我人力上也不可能都看得过来，即便看得过来，也未必都能记住。更重要的是，这些资料其实依然是需要互相印证的，不能偏听偏信。

其三，有一些专有技术概念，本身也会成为一本书籍的厚度。比如推荐算法，这四个字就有大量的书籍。基于推荐算法，还有广告方向上的实务操作。我看过刘鹏王超合著的《计算广告》，是一个相当不错的教辅书籍。

其四，当然还有大量的媒体报道，如果仅看公认为主流科技媒体的重磅报道，基本上一周冒出来一篇的频次也许夸张，一个月冒出来一篇却又有些保守。这意味着其实存在不断在更新的所谓热点事件和热点分析。

其五，中国互联网的发展，事实上受大洋彼岸的美国互联网影响很深，无论是资本角度，还是商业模式角度，甚至包括组织架构体系构建。中国网络商业，有着长期的所谓c2c（copy to china）模式。虽然这门课主讲中国互联网新媒体的发展，但不可能不涉及美国的情况。比如行业里一个很常见的概念长尾理论，就来自于美国连线杂志主编安德森的著作，这是不可能绕过的。

最后，虽然不是主讲互联网法律法规的课程（这种课程，学校另有设立），但也不可能不涉及一些最基本的法律法规。

这些特点总结下来，就是授课教师其实需要一个偏向知识库且能进行推理、提炼乃至具体执行的 ai 产品。

而TRAE Work，很好地完成了我的任务，我确信这个产品，会正式上岗，成为我的小助教。

三

第一步就是建立本地授权文件夹，将我能想到的所有资料全部置放进去，当然后续也可以不断补充添加。然后置放我过往的课件，这是给 ai 确定一个大致的框架，光凭一个课程名字就让 ai 去工作，未免过于放飞。我的主线是基础导论、基于单向大众传播为主的门户、用户拉取信息的搜索、UGC用户贡献内容的兴盛、算法推荐与社交分发对传播基础模式的重构，最后需要新增ai对内容行业的影响。这是最为底盘的模块建构，只能人力去干。

然后就下达指令：作为一名新闻传播系的专业课教师，在这门本科课程上，以本人过往课件为主框架，配置文件夹里的各种文档资料，该制定怎样一份课程纲要。

TRAE Work 一顿操作，出具了第一份课纲。我猛然意识到学校对课纲的要求还有”需配置思政点”的要求。于是追加了指令，大致呈现了如下结果（这里展示第四部分具体课程安排的第一个模块）：

尤其是配置思政点这件事，我个人表示很叹服，就它了！

第二件需要做的事，就是在几轮课纲讨论完善后，制作课件。我是出了名的PPT极度简约（或者叫简陋也可以），这件事我从来不在意。当然，AI能做就做一个我瞅瞅吧

（左侧我手搓版，右侧为机搓版，审美这个东西见仁见智，你们自行判断就好。我反正就三个字：无所谓）

另外还有件事也很重要，我这门课是闭卷考试课，每学期期中期末两份各ab两套卷，且学校对历年考卷的题目重叠度有要求，AI能不能帮我出卷？

四

要单独把多端同步这件事拿出来说一说。这里的重点不仅仅是一个信息同步，而是一个”工作流同步”

TRAE Work不仅有桌面端，还有移动端，经过一定的权限设置，两端是可以同步的，且移动端可以给桌面端下达指令。这意味着你在地铁里忽然想起某个地方需要调整、需要制作，完全可以摸出手机来下达指令，让TRAE Work执行。

如果只是这样，也没啥特别了不起的。

但对于我这个时刻需要跟进热点趋势的教师来说，很重要。利用手机端看到一些信息，尤其是重点报道、热点新闻。我历来认为，”时效性”是一个文科实务教师非常需要用心的地方——用三五年前的案例来解释理论规律，不仅学生可能一脸茫然导致沉浸感太差，也和今天多变的社会结合欠紧密。

我自己在另外一个大学还有门叫《社会化媒体与社交网络》的研究生课程，有学生发给我小红书上学生对我这门课的评价，老实讲，我还是有些自豪的（作业形式在ai盛行的今天，确实要考虑调整一下，:）

由于我使用的是苹果系列（mac和iPhone），所以基本依靠iCloud。在iCloud中设定一个名为《素材库》的文件夹，于是就可以做到看到什么文件就往里扔什么文件，成为TRAE Work备课的资料。当然也可以直接发送链接，让其抓取页面，提炼关键信息，写成一个 素材记录_YYYYMMDD.md 文件存进《素材库》（当然，并不是所有的页面都可以抓取，比如建立收费墙的媒体报道页面）。

然后就可以直接在手机上下达指令：将刚才的素材植入下节课我要讲的第四讲ppt中，作为MiniMax上市这一页的补充信息。至于自己，继续去刷想刷的东西吧。

这就是我说的”工作流同步”。

五

我只是挑选了几个我正在用的TRAE Work功能，还正在学习它的官方知识库去更好地使用这个工作平台。

形成一些结果后，发给了我交大媒体学院的同事，对方是这么回答我的：

我大笑，免费的，赶紧去下载一个摆弄摆弄吧。

有几个看法，我还是要说一说。

第一个我经常碰到，所谓国产大模型不行。这个事是一个很大的刻板印象，或者这么说，国产大模型并没有不行到需要凡事都祭出这一句话的地步。bot和LLM是有区别的，今天很多人的这个刻板印象大概是在bot上。至于啥区别，基于可见的原因，我就不展开了。

如果你实在要用别家的，TRAE Work是可以调用第三方模型的，当然也就要烧你自己的token，花点。

第二个也是我经常遇到的，ai有幻觉，不可信。老实讲，我觉得很多人高估了自己，总体而言，ai的算力和存储一定强于你。承认对方比你优秀，和你并不百分百唯ai是从，并不矛盾。敞开怀抱大胆先用，然后小心求证，这个道理很难懂么？更何况，这种偏知识库的产品，都是你指定文件夹指定文件基础上进行工作的，而不是整个互联网满世界去找有可能纯属扯淡的信息。

第三个是我对教师这份职业的认知。我将之粗糙地分为事务性工作和表演性工作。前者有大量的案牍劳神，包括且不限于课纲课件作业考卷——事实上，有些学术大拿这种事都会让自己的研究生助教去干。后者才是教师的核心能力。课堂教授，根据实际情况临时调整，与学生互动。我之所以称之为”表演性工作”，无非就是”台上一分钟，台下十年功”的另外一种表述。在这个主业上，依然是人类教师的范畴，至少当下如此。

我真心觉得，TRAE Work这个产品，很值得文科教师用上一用。甚至充点值成为速通PRO会员（首月59块）也没啥不可以。

这价还挺值。

23年11月7日，OpenAI在其首届开发者大会上宣布推出GPTs，让用户通过自然语言对话即可快速创建专用版本的ChatGPT。发布会上，奥特曼同时宣布了GPT Store即将上线，也就是汇聚了大量第三方创建的GPTs的分发平台（当然也可以成为变现平台）。

在当时，被誉为AI的iPhone时刻。

我一直认为，iPhone时刻这个词是不大精准的，因为iPhone本身并没有什么特别出彩的地方，真正让iPhone成为移动互联网风口的关键是AppStore时刻：这是一个：1、任何一个第三方都能开发提交app；2、app通过它分发；3、app如果想收钱，得通过它变现（即著名的苹果税）；4、从此手机成为万用设备。AppStore才让iPhone形成了越多用户越多开发者越多开发者越多用户的良性生态，且，封闭。

OpenAI的GPT store看上去是有GPT生态的影子的。在自身大模型的基础上，形成越多用户越多开发者越多开发者越多用户，且分发/变现两大核心能力掌握在OpenAI手中。从这个角度而言，说成iPhone时刻，似乎也成立。

GPTs问世时相当火爆，三个月后，当GPTs store上线，GPTs数量已经跨过了300万大门，看上去大家热情很高。OpenAI也很看重它的生态带动，表示将在2024年Q1启动一项名为“GPT开发者收入计划”的补贴，即根据用户对其GPT的参与度向美国开发者支付报酬。

但这个iPhone时刻其实并没有真正到来。

二

国内大厂迅速跟进，并称之为“智能体”。

但这个智能体并不是我们今天很多人提到的智能体（agent）的意思。如果要做区分的话，那么它们可以被称为“轻智能体”，而现在科技圈里喜欢说的agent，才是真·智能体。

虽然，这波轻智能体的原点是GPTs，但后续的演进略有不同。GPTs的定位是轻量AI应用开发平台，其本质是是封装好的提示词+简易 RAG。国产智能体则以角色扮演、情感陪伴、星座娱乐、本土化轻工具为主，传播性强、门槛极低：

正因为门槛极低，国产轻智能体的受众并不小。部分用户还因为早期接触了这类轻智能体，慢慢养成了使用习惯。

国内大厂基于LLM的bot服务（聊天机器人）用户动辄亿起，这类轻智能体同样需要消耗海量token，商业上却又很难产生令人满意的回报。豆包、千问的海量轻智能体，你稍微浏览一下就知道，说一句没有一个所谓智能体会让你产生掏钱的可能，不能算很夸张。

道理就在于，生成这样一种轻智能体，实在太简单了。

三

上周，豆包千问均宣布，将于7.15下架所有UGC轻智能体。具体做法略有不同，但在未来，各自的app里“智能体”这一入口，应该是看不到UGC的轻智能体了。可能再过一阵子，这个入口都很难找到。

一般都理解为是响应4月有关部门发布的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》。因为明确提出将于7.15起正式实施该法规。

但这个法规显然只聚焦于拟人化互动，而不是覆盖所有。但大厂们的应对则是：UGC全部下架。

所以我一直解读为：借助新规实施，就坡下驴，体面撤退。

道理除了实在是找不到商业化可能却徒背巨大消耗外，还有一点很重要：bot正在把这类轻智能体全部“吃掉”：即覆盖了轻智能体的功能。

在bot中，你还有什么必要调用一个叫“拍照识物”的轻智能体呢？又有什么必要调动一个叫“小学数学作业批改”的轻智能体呢？

四

这些年AI的发展，基本形成了两个路数，bot（聊天机器人）和agent（真智能体）。bot的覆盖范围越来越广，这和其自身能力越来越强有关。比如ai搜索这个路径，我一度也是perplexity的付费用户，但确实也感觉，似乎没有什么必要专门搞一个ai搜索的app了。

有四个前赴后继的所谓“工程”概念：prompt engineering、context engineering、harness engineering和loop engineering。至少第一个提示词工程，第二个上下文工程，当下的热议度和当初刚冒出来时完全不能相提并论（当然我并不是说它们已经完全过气没有价值）。

我依稀记得，当初甚至有人提出过一个新工种：提示词工程师。这个职业主要就是想出更好的指令，以便于ai给予更好的反馈结果。但随着大模型的意图识别能力的加强，人类这一侧，指令变得越来越傻瓜化。恐怕，提示词工程师作为一个“职业”真的也就是过眼云烟了。

国内的第三方轻智能体已在被清退的路上，国外GPTs也在被OpenAI边缘化。

GPTs 刚推出时的核心卖点有三：预设提示词与人设、挂载私有知识库和调用专属工具。当下，这三项能力都已经被原生bot内化，几乎没有什么必要调用专门的GPTs。

而这三个核心卖点，其实在国内大厂的bot里，也已经完成了内化：

看看这些bot的发消息框的一堆配置就知道了。

五

最后稍微说一下这个拟人化的垂类AI。

在国外，最著名的就是Character.AI。这个全球最大的AI角色陪伴平台大概有2000万月活用户，目前已经放弃自研基础大模型（当然也就估值腰斩），转向为产品体验与安全合规。

24年年营收仅为3220 万美元，今年预计约6010万美元，未盈利。部署广告服务引发免费用户剧烈不满，因为情感陪伴需要沉浸感，广告入侵显然极度破坏用户体验。

这个最大的平台24年谷歌以27亿美元“人才收购 + 技术授权”模式接盘，极有可能最终无疾而终。

另外一个则是Replika，被视为长期记忆能力做得最好的服务之一，走“单一人设、深度情感联结”路线。注册用户过千万，但付费率远超character.ai，年入3000万美元左右，但由于其团队很小，算力成本被压得很低（有报道说单次30轮长对话的算力成本25年降低至0.0003美元），已持续盈利。跨会话长期记忆是它的核心优势 ，故而Replika可以持续积累用户的生活细节、偏好、过往经历，形成真正的 “长期关系感”。

规模而言，Replika并不大，这两年也未听说其高速增长，大概可以归为“小而美”的垂直产品。

Pi属于维护型产品。

韩国的Zeta是一匹黑马，AI小说式陪伴产品，走叙事型路数，今年在日本市场有爆发，月流水近200万美元，Q1的收入增速为全球第一。

总得看来，大平台character难以为继，小平台replika美但不大，Pi和死亡没什么区别，Zeta可能走不出东亚区域。

中国嘛，本赛道大概是over。

—— 首发 扯氮集 ——

读前提示，本文略长，公号后台统计说，四千余字。

一

所谓开卷有益，大体是正确的。读书当然有好处。

但书本身只是一种载体，承载着他人智慧的载体。要是把这个载体等同于智慧，那就是佛家所谓的“着了相”，是人类制造的一大幻觉。

禅宗有个著名的“指月之喻”：手指头指着月亮指出月亮在哪里，但手指头本身，绝不是月亮。

所以，对书籍这种载体别太迷恋，以至于到了还非说纸质书比电子书“高级”的地步。

事实上，书籍并不在知识界内处于顶端的位置。我当初刚读研时，还很好奇为啥老师上课时提到的某些大牌教授出书不多（但绝不是零），想找点其人著作就没多少。老师告知曰：还在活跃的大牌教授以写论文为主。当你看到一个教授一本接一本的书出的时候，这个教授大约就是快退休了。老师还反复教育我：有时间多看论文为宜。

今天这个时代，著作等身没什么了不得的。出书的门槛，比发顶刊论文，低多了。

所以，我先建立一个大前提：在当下，别把书籍这种载体，太当回事，它一点不神圣，也没啥特别的意义在。

二

要害是：把关。

面向公众发表内容这件事门槛越低，总体质量就越需要小心。顶刊的论文把关很严，相对来说靠谱性最高（当然我不是说百分百）。书籍在把关审核序列里是排名靠前的，所以书籍总体来说，比一般媒体文章靠谱。网文的序列最低，所以越需要小心——比如我这篇文章就约等于零把关。

同样的，不同出版机构厂牌也代表着不同的把关度，不同的媒体厂牌也代表着不同的把关度。在这个意义上讲，把关二字，即专业。

这个理念说穿了一点也不神奇，但在具体应用上，有着肉眼可见的好处。此文后面我会介绍一个小工具，基本出发点就是利用了这个理念。

但不得不承认这样的事：买书如山倒，看书如抽丝。这种状态极其常见，以至于有些人会秉持买了就算看过了的自我安慰心理。归根到底，因为书是一个人脑算力与计算标的有着巨大矛盾的东西：1）计算标的是《量子物理学教程》，我一个文科生脑袋算力处理不了，这个叫超纲（芯片不行）；2）计算标的是《鲁迅全集》，18卷700万字，信息太多，算力处理起来极累，这个叫超量（存储不够）。超纲超量的结果都是一个：放下。

面对前一种情况，要明白人类世界总有些东西是你无法理解的，这并不值得多么沮丧。而且非要去理解也不是不行，一步一步来，直接从一楼到二楼跨不上去，搭个梯子一个台阶一个台阶上总可以。但通常的问题是第二种。

这就是我一直说的，书作为一种内容，颗粒度太大。你需要降颗粒度，也就是必须把它碎片化。

别惊讶，很多人说碎片时代碎片信息碎片注意力，一提到碎片，似乎就是坏词。对碎片不加区分地攻击，纯属装逼性质的扯淡。系统理解系统掌握也是一个碎片一个碎片这么积累起来，想想你小时候读书是不是这么过来的。

哪里只有千里没有硅步的混账道理。

三

划线其实就是一种“碎片化处理”。划线大多数是出于“这句是金句”、“那句是重点”的意图，当然也夹杂着“划过就是记住了”这类类似买了就是看了的心理状态。

可能是从小这么教育出来的缘故，很多人成年后读书依然喜欢划线，以至于微信读书把它做成了一种社交功能：你能看到别人划的线。这个功能甚至产生了某种现实幽默：有人发现波伏娃的《第二性》起手章节划线很多，越到后来划线越少。这本大名鼎鼎的煌煌巨作，看来开了卷能看到底的人，还是少数——算力不足以承担计算标的。

微信读书还做了批注的社交功能。也许真有人喜欢在读书的时候“社交”，这玩意儿就像视频的弹幕功能，不仅将颗粒度极大的视频内容降颗粒度——我表示这几帧画面很好笑但我并不是表示整个视频很好笑——还能引发共鸣。我个人对读书社交化有着强烈的不适。不过也不奇怪，我连视频弹幕都很少看。我并没有孤独到要用这种方式来找共鸣的地步。

微信读书有个skill最近挺热门，据说还被顶上了热搜。这个skill看介绍说是能帮助你提取各种阅读过的划线和批注。然后加以整理，重新组织这些阅读痕迹。

我因为没有划线批注的习惯，所以没有试用过。但重组阅读痕迹，确实是一种重组小颗粒度碎片的做法。

四

我们来看一下一类书籍：教材。

一本标准的教材撰写风格就四个字：述而不作。教材编写者是没有立场的，也是没有观点的。ta要做的事，就是在既定领域里，把张三李四王五赵六的看法综合起来。这些看法全部来自于各自的学术专著或论文。教材就是一种提取碎片然后加以整合的工作。

而好的教材则是在这个基础上，将可能晦涩难懂的学术观点加以不失原味地浅显化表达出来，或者不一定浅显，但有一定的阅读体验。好的教材还是要讲点文字表达能力的。

但有一点确实要承认，教材在这两个步骤里，会丢失部分信息。比如张三的看法，有着庞杂的推导过程，这一部分可能会被教材略去。教材也有可能用一些案例、比方来说明张三的看法，可能未必能百分百对应。所以，如果一个读者真得想全盘了解张三的看法，教材只是一个勾子。但如果只是想略微掌握一下并没有深入的意思，其实教材确实是够了。

这就是碎片和系统的关系。

教材用一个界面（教材这本书）在整合展示既定领域里海量书籍的信息（这里还有一定的把关成分，有些观点完全不值得介绍，有些观点需要浓墨重彩一下）。它帮助读者降低了计算标的，让读者的算力足以能去处理。明白了这件事，你就能明白接下来我要介绍这个工具的意义。

五

这个工具其实是一个知识库性质的。。。软件（其实它是一个agent，功能很垂，就是文档分析）。市面上不是没有成型的知识库，比如腾讯出品的IMA。但我觉得友人风端介绍我并强力推荐的这个agent更好，唯一的缺点是需要支付点散碎银子，但真得是散碎银子，不值一提的那种。

首先，下载安装claude desk。去a社官网获取。

其次，下载安装cc switch。去github获取。

最后，获取deepseek的api，略微充点钱（比如我充了200块）。

经过一番简单配置，你就获得了一个agent，风端命名为“脚手架”，他甚至还给这个脚手架做了一个skill来完成向量化运算。但考虑到他的这个skill对显卡要求很高，我的m4跑过一次，机器从来没那么烫过，就没怎么用过。

早期的claude desk可以很方便地在其中调用第三方大模型（比如deepseek）的，但现在的版本基本关掉了这个通道。所以需要一个cc switch来开一个后门。之所以要调用ds，道理很简单：性价比最高。ds的token价格只有a社的八十分之一，而且这点也很重要：你在使用这个脚手架的时候，完全不需要什么额外的上网工具。

脚手架的核心原理就是它不使用web search。在这件事上其实我迷糊了很久，后来自己想出了一个炒菜的比喻：使用bot就是菜得ai自己找，然后它炒菜。使用这个agent，原料变成我自己找的，然后它炒菜。

当你提出某个需求时，bot会去互联网上找各种信息（找菜）拼凑一个答案给你（炒完装盘），但其实web search有很大的问题，ai缺少鉴定好坏的手段——它只知道概率。但使用agent，往一个指定的workspace扔一点书，让ai就这些书里的信息进行回答，会靠谱很多。因为书籍本身就已经有把关过程了。菜是我找的，我依赖的，只是ai的炒菜能力——归纳、推理诸如此类的能力。而这些能力，人脑是完全不能比的。

六

我对硅谷那边诸位ai大佬之间的恩怨情仇有很强的八卦需求，我特别想吃这类瓜。

但如果你直接问一个bot——比如gemini好了，告诉我一下奥特曼、哈萨比斯、马斯克之间的瓜，一来可能料还是不够多，二来bot经过一番web search，未必可信。

大量的传记书会记载这些事。由于有着层层把关的程序，基本上可以相信这些事确实发生过。但由于传记有着各自不同的立场，所以叙述方式会不同，侧重点也不同。阅读大量的传记确实是一个好法子，但极有可能，人脑的存储无法承担，也就是看过就忘，或者模模糊糊记得。

有了这个脚手架，这个需求就会被非常容易地实现。我在授权文件夹workspace里放入了一些ai传记书籍，然后我和agent有如下对话：

agent其实洋洋洒洒写了六大点，后面还进行了四个层级的分析，太长了，就不展示了。

类似这样的需求，是可以让谷歌家的notebookLLM实现的，但我试过，路径通，但效果一般。也许和工程能力有关。风端的看法是，claude desk拆解你指令转化为若干任务的能力极佳，最好当然是用它家模型，但价格差异如此之大是不得不考虑的。deepseek v4 pro的能力可能是性价比最优的。

可以把这个吃瓜需求进行推演，比如说，你想了解某公司十年以来的财务表现。问bot可能真会出现幻觉，但你用这个agent，在文件夹里放入十年半年报、年报的pdf文档，这是一个非常好的利器，因为它不会web search。

七

这是一个知识库工具，但我不认为它可以替代读书。

它能做到的事是，让你读书变得更为快速。我自己一向有“不求甚解”的心态，看到比较烧脑的内容，我会跳过——我一向认为反复纠缠于个别烧脑内容，是会摧毁你的读书习惯的——可能会动用书签夹一下，提示自己有空有心情的时候再来好好用用算力。

重要的是先了解个大概，然后愿意的话，细细琢磨。这套脚手架给我这个习惯提供了很大的助力。以前的书签都白夹了，我很少真会有那个好好用用算力的时刻。但现在，这些锚其实是有用武之地的。

更重要的是，它能做到破壁。若干本书中的信息点被打碎，然后重新组合。这是电脑远超人脑的地方。但前提是，你得先了解个大概，否则你大概只会提一个问题了：这本书讲了什么，给我归纳一下。

八

文学作品，不是这么读的。体验文学作品，ai几乎是没用的。

我举个例子。

有个叫“小雨的名著时光”的up主，最近分享了他对水浒传中一句话（够碎片了吧）的看法。这句话出现在林教头风雪山神庙这一节中，原话是这么写的：“把尖刀插了，将三个人头发结做一处，提入庙里来，都摆在山神面前供桌上”。

这个up主有同名公号，我简单搜了搜，他撰写的和风雪山神庙分析的文章里，没有提到这个细节。他的同名视频号也没有这个内容。我就这里简单归纳一下：

up主说，为什么要写三个人头发结做一处呢？直接写“把三人首级摆在山神面前供桌上”不就完了吗？因为首先要说明林冲打算就跑一次，而不是先拿两个头进去，再拿一个头进去，而是打算一次性带进去完事，表明林冲内心其实是有些担心被附近人撞见深怕逗留太久的。而人的头颅其实重量不低，三个加一起得有大几十斤重，且鲜血横流容易脱手，加之雪夜极冷，需要一点额外的法子，才能一次性带上三个头进庙里。把头发结在一处，单手就能提上，另外一只手还可以继续拿着武器以防不测——再次提醒读者林冲心中的戒备。讲者表示，施耐庵绝对是有具体经验的，没这种经验根本写不出“三个人头发结做一处”这种细节。

我知道水浒传那种写实主义风格的残忍，武松飞云浦之后的各种表现，你读得稍微慢一点就可以品出来。但像这位up主这么分析这一句话，确实没做到。回头再去体验体验，细品细品。

雪夜山神庙入选了当下统编版语文课本，供高一年级下学期学生学习。不晓得今天的语文老师敢不敢在课堂上这么给一堆未成年人做如是分析。

文学作品是这么读的，所以ai帮不上，但依然还是那句话：碎片不是罪恶。

—— 首发 扯氮集 ——

我并不知道发生了什么事。网上有些传言，但缺少实锤证据，所以就不提了。

但有个官媒新闻对这个传言做了间接的报道，有兴趣可以去点开看看。

本篇稍微梳理一下俞总的社交表演。这个词本身没有褒贬意，文绉绉的说法叫 UGC 自我呈现，属于人设打造。人设和本人未必是精准对应的关系，所以有“表演“的成分。

一

追觅的创始人俞浩，绝对是2026年“暴得大名”的典型案例。

追觅不是一家小公司，但从2017年创办以来，很长时间无论是公司还是俞浩本人，都相当低调。俞浩的微博，相当大的可能性注册于2023年，但长期以来交给公司运营团队代发的痕迹很明显。一直到2026年1月初，似乎都是如此——比如10日到16日，有几条与CES相关的微博。

1月17日，这是一个重大节点：milestone。

当日11点32分，俞浩微博了发布了《简单回应一下》。这条微博和他一条朋友圈有关（后面再讨论这条朋友圈）。当晚21点11分，俞浩微博明确表示“上一条微博，是我自己写的第一条微博”。2月11日，再次强调：我直接接触网络只有三周左右，我指自己发内容。

可以这么讲，在26年1月17日之前，俞浩低调得宛如一个透明人，甚至很少见到他接受媒体采访，即便有，也严格围绕公司技术和产品。

在不多的公开文本中，俞浩的人设是“清华高材生、专注高速马达技术的极客”，他似乎也有“产品的事让产品去说”的理念——这确实让我想起了某些互联网大佬也是一贯的作风，比如，马化腾。

二

《简单回应一下》这条微博，对于观察俞浩在网络平台上的UGC自我呈现很重要。

这条微博的缘由来自于俞浩在1月12日发朋友圈提出追觅要成为百万亿美金的公司——对，不是百亿，是百万亿。据说有员工在公司内部大群中怒怼“药磕多了？”，冲上热搜。《简单回应一下》就是俞浩的出面回应。

百万亿美金的公司，追觅如果只做智能清洁电器（追觅有一个很重要的产品业务：扫地机器人），怕是很难达到。2025年，这家公司画出了“我的征途是星辰大海”的发展规划，要成长为“人-车-家-太空-宇宙”的全生态公司，一口气进入汽车、手机、大家电、低空经济甚至卫星数十个赛道。有些可能只是品牌授权——类似小米生态公司集群，考虑到追觅本来就是小米生态中的一员，复刻小米的做法也并非稀奇。

但有些，追觅不是授权，是真打算自己亲自下场干的，比如，汽车。

所以，在社交平台上，俞浩1月17日的简单回应，背后是25年追觅这家公司决定走上超常规高速发展的道路。也就是说，俞浩今年在网络上的“奔放式”自我呈现的背后，还是追觅早就决定了要“奔放”一下。

2月11日，俞浩微博表态：公司下一阶段，要从2万人到20万人。对比一下互联网BAT三巨头，字节15万人，腾讯11万人，阿里13万人。

当然，应该只是“下一阶段”，真到了百万亿美金规模，员工数量即便考虑ai因素，也会超越20万人。

三

在今年的微博场域，俞浩试图吸引注意力这个目的是显而易见的。他使用过派送黄金这个手法来达到目的。

1 月 17 日，俞浩在微博上开始搞抽奖送黄金的互动：抽十位朋友，每人 1g 黄金。这有可能就是他的第二条亲自撰写的微博。

抽奖送黄金成了他微博上半年延续的互动，从 1 月到 4 月，一直在搞（以至于俞浩都改了微博 id，加了爱送黄金字样）。只不过前两个月相对密集，后两个月频次则明显低了下去。

如果只是抽奖送黄金，注意力是非常有限的。人设打造才是主要的。俞浩高频更新微博，主打的就是一个“狂傲不羁“：有些话可以叫激进，有些话可以叫极端，但有些话，其实只能用不着调来形容。

比如这样的话：

俞总后来大概自己也知道这话不着调到了什么程度，针对各种就这两句话的批评，跑出来做了道歉（时间线上，这个道歉在自媒体兽楼处那篇流传很广的文章之后）。

但有些批评（俞总立场上叫抹黑），他坚决反击。这个反击出现在4-5 月间。

四

这是今年上半年，俞浩向成名社交平台小红书发起的一场公开且剧烈的炮轰：称后者价值观和盈利模式都非常有毒，且明确表态“我们起诉每一个在小红书上造谣的博主时，都应该连带小红书平台一起起诉“。

他甚至质问小红书为什么不搞实名制，到处都是叫 momo 的人——这显然暴露出俞总对我国网络平台实名制的深深误解，也暴露出俞总对小红书文化的知之甚浅。

5 月 4日，俞浩发微博确认公司正在起诉一批自媒体，以及个别平台（是哪个平台没说）。这批自媒体蔚为大观，一共计168 个，并公布了部分名单（有打码处理）。

除了在社交网络上“表演“（或者叫打造）所谓有个性说话狂的人设外，俞浩并不是认为只需要老板 IP 就够了。追觅并没有放弃和媒体间的关系建设。上半年一场在美国召开的公司发布会，追觅是广撒了邀请函的——这场看上去媒体扎堆的会议，江湖上有些八卦传闻，但不实锤，就不说了。

但会议的高调，俞总的愿景，总会让人想起当年的贾跃亭和乐视。毕竟乐视在美国也搞过媒体人扎堆的发布会，贾跃亭也放出过豪言。

不过有句讲句，追觅和乐视还是不大一样。追觅有着比较扎实的基本盘，它的既有业务做得不小，是市场公认的重磅选手，尤其是扫地机器人赛道（全球市场份额排名第三）。而乐视嘛，通过造假去上市是公开新闻，并不是什么江湖谣传，甚至还连带着有些证监会官员后来被判刑。

俞浩的高调以及征途是星辰大海式的愿景，自然就很容易让人联想到：这位 CEO 是不是正在造势融资？

五

财新在 4 月 27 日，刊发了一篇题为《争议言论、重金营销、国资入局 俞浩与追觅的逐梦狂想》的长篇报道。

该报道先是引述一位早期投资人的话：“很多表述过于夸大，逻辑难以自洽，影响了投资人信心。“所以这位早期投资人要求追觅回购了其股份退出了投资。接下来一段便是：追觅旗下各业务板块和俞浩成立的基金，开始从诸多地方政府和机构吸纳资金。

这篇报道在天空工场创投这支对外宣称百亿级主要进行追觅内部项目孵化的基金上有些聚焦着墨，披露了主要出资人，以及一些地方合作项目。

财新的报道一贯没有什么阅读体验，加之又是收费阅读，其实影响不大。然后就是兽楼处一篇题为《清华天才“崩老头“》的文章于 5 月 12 日发布，此文有着很强的阅读体验，标题又非常扎眼吸睛，流传就很广了。它毫无避讳地直指了相当一批地方政府在什么项目上和追觅正在合作，有些话的立场甚至可以用“露骨“来形容。

这篇文章后来以“侵犯名誉权“被平台删除，但似乎俞浩与追觅没有公开表示过要起诉兽楼处。

不过，这篇文章有一句话可能是错的：追觅系的企业多如牛毛，短时间内很难一一核查。

曾经做过俞浩个人专访的晚点，做了核查，5 月 20 日刊发在了晚点网站上，https://www.latepost.com/news/dj_detail?id=3562（公号生态里有这个内容，但我建议还是网站浏览，因为信息密度较高）。晚点称这是不完全统计，但还是列出了追觅宇宙能统计出来的公司数字：941 家。因为是动图，你可以发现这两年追觅注册公司是多么高频——但我还是想多一句，如果弄成互动图就更好了，设置时间锚点，观者点击后展示，是更好的浏览体验。

而另外则有一张图，披露了天空工场创投旗下二十余支基金的LP 来源：国资认缴56.4%，追觅认缴40.7%。两者之余，散碎比例其实就不值一提了。

俞浩或者追觅，对晚点这个信息，没有公开表态。或者可以这么理解，俞浩此前解释过为什么追觅会成立如此之多的公司：“很多公司现在还只是一个名字，但没关系，先把坑占上，等技术成熟了再往里填人。“追觅联席总裁雷鸣（也是天空的操盘手）此前解释过国资的事：“政府通过投资做招商引资，将合适的产业引到地方，是非常高效的招商方式，也能更好地帮助城市发展。“

顺便说一句，我确实很好奇“柏美芳“是谁，这位被晚点数据图里标注为“控制了追觅系 941 家公司中的746 家“（算下来占比 79%）的疑似女性，互联网上一片空白。

六

俞浩微博被按下了暂停键后，我看到一些媒体人朋友在微信群里的发言。

感觉我得抓紧去要钱。

也不知道是在开玩笑还是真有这个打算。

——  首发 扯氮集 ——

作为一个曾经还蛮频繁这两年属于偶尔去高校做讲座的，也同时还是在职教师年年有课的我，说点我的看法。

读前提示：我没有泾渭分明的站队立场。

一

有一个大前提其实目前是不明确的，而在各种讨论中，我也注意到这个大前提其实很多人不关心。

这个讲座的听众，是自愿报名参与，还是被组织起来参与？

这个细节还是蛮重要的。自愿报名参与，哪怕人不多，现场效果会好很多。被组织起来参与，这就不好讲了。有些讲座甚至是当一节课来安排的：参与者要签到，不来算旷课。

我以前做讲座，如果有可能的话（比如和邀请者比较熟）会问一嘴：自愿的？组织的？一般而言，我不大喜欢去组织的。道理显而易见。我宁可人少，也不大情愿看到一堆当背景板的。看上去人多受欢迎，但你在上面慷慨陈词，底下神情木然，确实不是啥好体验。

就这件事来看，我倾向于认为是被组织的——主观猜测而已，如有不对，可以留言指出。

对于被组织的讲座，开讲者期待别太高。

二

我有必要提醒很多人注意一个很重要的变量：年龄。

我大学毕业后，进入的单位里有一个比我大两轮的女性，也就是说比我大 24 岁。当时我22 岁。这位女性其实比我现在的年龄还小，根本没到五十岁。但我们几个年轻人都在背后称她为 M老太（她姓M）。

我说这个事的原因在于，在很多二十来岁的人眼里，四十以上的人都可以称之为“老“，是真实有代沟的。在不熟的情况下，和一个老东西废什么话，年轻人这种心态极其正常。

我进大学做老师的时候，才三十出头（是的，我今年整整从教二十年了），虽然其实很多学生也比我小十年，但总有一种“我还是哥“的感觉。事实上，早期学生和我交流还不小。考虑到我是一个绝不会主动找学生唠嗑的人，这点成果应该是沾了年龄的光。

随着和后面的学生年龄差异越来越大，我和大多数学生也越来越陌生。一直到有一年，我站上讲台，看着这批学生，忽然就意识到：我是可以做他们爹的！——嗯，和我儿子同龄。

那个瞬间，是我真正意识到“老“的时刻。虽然电光火石一闪而过，我却记忆犹新。

年轻人不爱听你唠叨，这是常态，这是任何一个中老年讲者必须自知的。

三

但也有例外，第一个例外，就是讲者名气极大，或者至少在听众这个领域里名气极大。

这里可以是专业名气，也可以是商业名气，当然也可以是大众层面上的名气（比如明星），甚至也可以用体制职级来约等于名气。这个本质上属于“慕强“，但我毫无批判的意思。慕强是刻在我们人类基因里的，不慕强，几百万年前这个种族就大约没有了。

名气极大的讲者，一般是不需要对方组织的，都是自愿报名，现场效果不出意外的话，会较好。

如果你自己掂量下来，名气一般，年龄又有二十多年以上的差距（也就是你确实可以做对方的爹妈），人家不鸟你，真的算天经地义的事。

第二个例外，讲座内容实操性极强，而且很对听众胃口——所谓满足需求。

比如你就是去讲怎么考公的操作性细节，去讲怎么部署一个小龙虾的保姆型教程。只要听众对这事感兴趣，现场效果也不会太差。

比较务虚的讲座，理念性质讲座，这年头，没点很大的名气，真可能是镇不住的。

四

这就要说到为什么今天的学生对这种务虚的事儿不感兴趣。

因为他们很忙。越好的学校（或者说成入学考竞争极其激烈的学校），学生越忙。

我所在的交大，大一就开始谋划实习、考研的学生，不在少数。年轻人就业难这个事我想所有脑子正常的人都会有体感，不需要我额外搬数据了吧。

你不能一方面在那里感慨今天的年轻人真不容易，一方面又痛心疾首于学生对仰望星空不感兴趣。人只有 24 个小时，不会多一秒。你做学生时候能花时间感兴趣的事，对今天的学生，绝对就是一种奢侈。

现在我们来就事论事，说说张总跑去人大那个讲座的题目是什么：职业选择与发展规划。这是既定的题目，现场张总临时改为 ai 时代的职业生涯规划。

坦率讲，考虑到讲者本身（粉笔网以考公辅导出名）和这个题目，其实对人大哲学专业的同学而言，确实没啥吸引力。我以为，人大邀请张总，可能也是希望他多讲讲考公的技巧。高校喜欢把题目弄得稍微虚一点很常见，尤其是 985 高校。不知道讲座海报的小字是怎么写的。如果小字有说会讲考公技巧，但现场没讲，效果极其平淡就很正常了，甚至可以说成是某种“欺诈“了。

先拿到一个饭碗，再来谈规划吧。这相当于先吃上饭，再考虑肉糜的事吧。这道理很难懂么？

五

最后说一下张总关于最好的职业是炒股，我用 8000 万赚了 5300 万这类的暴论。

我充分理解当看到台下一片沉默，甩了几个段子后居然没有笑声稀薄时，讲者心中的不悦。这种不悦确实会转化成对听众的挑衅，人之常情。但关键就是“情“这个字，这是一种情绪，要不要化为实际行动，还是有个过程的。以及，行动成什么样，也是有个度的。

“未来最有潜力的就业方向就是炒股、最理想的就业途径已不是考公，而是炒股“，这两句张小龙亲口说出的话，显然毫无科学性。这话基本上你可以当成气话、玩笑话、故意想引起听众注意的挑衅话来看待。听众没有跳起来反驳，而是表示冷淡，可见已经漠视你这个讲者的水平到了何种地步。

既然我认定你水平不佳，你还要炫富说自己用 8000 万赚了 5300 万，那只能当暴发户吹牛逼来看待了，驳你一句就算我输。虽然哲学这个专业确实工作不好找，但专业的自我骄傲性，我想大约模子是依然有那么几分的。

我也有些朋友认为，总体而言，张总还是在说大实话的，对年轻学生有好处。这个看法可以先放一放，我们先可以问问，大实话能不能有点表达技巧？

公开表达有公开表达的“潜规则“，这个叫体面。

也许你会提到这么一个古早新闻：2000 年，有人在耶鲁大学的毕业典礼上做了一次被称为“有史以来最狂妄“的毕业演讲：“说实话，今天我站在这里，并没有看到一千个毕业生的灿烂未来。我没有看到一千个行业的一千名卓越领导者，我只看到了一千个失败者。“

这个人叫拉里・埃里森，甲骨文的创始人 CEO，亿万富翁。本人大学辍学，其人毒舌张扬是出了名的。

是因为咖位足够大所以也可以包容成个人性格吗？

不是的。因为这个古早事件是一个彻头彻脑的杜撰，一篇在某讽刺文学网站上的恶搞文章被以讹传讹成了新闻，仅此而已。

—— 首发 扯氮集 ——

我们现在基本可以确认一件事：短剧已经被证明为是一门正经的产业。

张铮，清华大学新闻与传播学院副院长，在本周抖音集团举办的短剧产业大会专家讨论会上发言的第一句话就是：从短剧本身发展规律来看，就是我能看懂了。这句话不是一句玩笑话。

虽然这是在短剧行业会上的表态，可能带有一点来宾对主办方的尊重，但他这个感受，其实我也有——我可能是25年看懂了。24年的时候，我确实不大能理解这都些啥玩意儿。

但到了25年，花了点时间，看了一些短剧后，我的结论是：这一行里最优秀的作品，基本已经可以和影视剧中等作品比比高下扳扳手腕了。

今天再来论证短剧是一个可以以一个严肃的商业的立场角度去分析研讨它的商业价值，已经必要性不大了。

我想讨论一件事：ai对它的冲击有多大。甚至可以把这个题目转化成：我们还需要真人出演的短剧么？

二

早些年，当我第一次看到midjourney的图片时，确实是挺惊艳的。哦，说几句人类的自然语言——不需要专业术语，不需要代码，ai就能画出这样的图了？

但后来，随着mj的图片看得越来越多，也慢慢有一种看腻味的感觉。表现就是：哦，这图mj出的吧？这里并不是说风格（伟大的人类画家都有着其独特的个人风格），而是一种极强的一个模子里刻出来的感觉。

说得玄乎一点，就是表象很好看，但就好像是少点“灵魂”。

ai短剧其实差不多。

我第一次看到ai制作的短片时，感觉和第一次看到mj的图片类似：卧槽，这好牛逼！

但在当下，在看过十个小时以上的ai出品的短视频之后，我同样有见多了mj图片的腻味感。即便那些人脸都在往细节里做，似乎嘴角抽动，眼角皱纹，一笑一颦，栩栩如生，但你依然会觉得：一个模子里出来的。

但这不是制作者偷懒，而是受限于当下的技术能力和商业平衡，且可能在未来几年内，可能都很难指望突破。

三

ai生成的重复感，来自于其背后生成模型的核心算法逻辑：归纳与概率预测，也就是所谓的模式收敛。ai模型的训练目标，会导向寻找人类审美的最大公约数。在我们输入“美女”、“帅哥”、“悲伤”、“激战”之类的提示词时，模型会向该标签最密集的点去定位。

这个做法的结果就是：ai输出的内容是该标签范畴内概率最高的平均像素分布。虽然人物特征会变，但光影的明暗对比、构图的所谓黄金分割、甚至皮肤质感，都是基于统计学意义上的“正确”：过于趋近统计中值，这使得视觉上是平庸的，也就是看多了就看腻味了。

之所以一开始有“惊艳”的感觉，我反思过，我到底是惊艳什么，是画面本身吗？其实不是，是当初对ai的不了解，以至于惊艳它是怎么做到的？

第二个原因在于token的消耗量，这是商业上必须考虑的事。这是一门生意，token的消耗是不能无上限的——而ai短剧的出现，有很大一块原因恰恰在于想降低成本。

视频生成中，系统需要处理的是时空token。为了节省算力，且这一点很重要：维持视频的长时连贯（也就是所谓的一致性），就必须对信息进行大幅度压缩。比如说，为了保证视频人物在不同镜头里不换脸，就需要强制锁定某些核心特征向量，锁定机制越强，人物表情就会越僵硬。这种ai短剧里的角色表达情感时的面具感，是极为普遍的。

再比如，ai短剧生产会高度依赖预设的动作模板，从零生成某个复杂且合乎物理规律的动作的成本极高，制作者往往会去调用已有的动作。这使得大量ai短剧的人物动作，肢体摆动的弧度和速度近乎一致，工业流水线式的机械重复，在你看多了以后，一定会隐隐感觉到“一个模子里刻出来的”：细节层面的套路感。

四

当然，我并不是说ai短剧毫无必要。在某些领域，表情动作没那么丰富，其实一点关系都没有。比如作为一个70后，我小时候迷过的变形金刚G1动画片，现在想想，孩之宝愿意的话，重制出一部ai短剧可能也挺好——嗯，变形金刚g1动画片，其实它的节奏很适合做短剧，别看一集也有十几分钟，但绝对是可以切成五六七八集的。

在专家讨论会上，我注意到相当多的发言者都提到了红果剧场春节期间那部短剧《北往》——围绕两个异乡打工者回家过年一路上的各种故事。这是一部有公路片气质的超6亿播放量爆款，我很难想象如果抛弃真人用ai，会是个什么结果。25年的《红糖姜汁》主题是去刻画普通女性的心理，《家里家外》在聚焦80年代川渝地区的重组家庭。这些剧，在当下，天然就是真人短剧这条线上的。

甚至可以说，生活剧、年代剧之类，是很难用ai短剧这个模式的。这类剧中，高度依赖表演而不是场景，而ai短剧的优势其实不在这里，而是在现实中很难出现的场景过往几乎需要依靠特效，比如说，玄幻剧科幻剧。

作为一种表演，影视内容的本质是一种情感投射，真人剧的优势在活人感基础上所引发的情绪共鸣。ai角色会趋向标准化特征，而真人角色则会充满随机性，有时候一些瑕疵恰恰构成了一种“完美”的结果。不仅仅在当下，有可能在未来几年内，都是真人剧独有的优势。

另外，商业变现模型上，还需要考虑角色的商业溢价。确实能看到初音未来这种ai非真人角色的商业溢价，但这只是极为少数的少数。而真人演员具备的现实社会身份，与受众的准社会交往关系，这使得演员行业具备着五花八门的二次乃至多次商业变现的可能——且一二三流都有。这部分变现模型，考虑到平台经济规模化的特点，也应该是是其考量范畴。

五

当抖音集团在短剧行业大会上喊出大力扶持真人剧，投入超15亿保底扶持预算，并在规则上对真人剧无论是iap（付费短剧）还是iaa（免费短剧）做出倾斜时，这并不是一种“逆势而动”，而是一种很明智也很自然的商业选择，当然，这种姿态也确实博行业好感。

ai技术正在深刻影响内容的生产方式，但内容生产环节极多。而观众最直接的接触面：演员的表演，真人出演，依然有着很大的用武之地。

平台当然是掌握数据的，红果短剧的总编辑乐力只是换了一种方式表达：

那些打动我们的精品短剧，或许没有炫酷的特效，没有宏大的叙事，却有着最真实的烟火气。这些新颖的故事创意、情感的共鸣，是短剧行业能够长期吸引用户、行稳致远的核心。

公众号：抖音集团短剧版权中心红果短剧总编辑乐力：持续投入支持真人短剧发展，加速AI短剧治理

—— 首发 扯氮集 ——

有证据显示，豆包要收费了。

所谓豆包要收费，就是说，C端要搞付费会员制了。在人机对话中，用户可以选择付费成为会员——当然，你也可以不选。

这是APP Store里豆包所呈现的：

标准版、加强版、专业版。其实这些名词起得不好，不如 pro max ultra 深入人心一眼看到差异。当然，还有一个更好的中文化名字，是友人刘晶说的：中杯大杯超大杯。

价格算不算贵？这暂时没法评判。因为付了钱之后，回答是不是更准确了，这事得用过才晓得，对吧？

二

说个国外chatpgt的例子给你们听——我现在不是gpt的会员，所以请尊贵的 GPT 会员费拉拉帮了一个小忙——这是一个从来不玩游戏的主儿。

我准备了一个很简单的无需上下文线索的问题：在某某游戏中，珍珠这种材料该如何获得。之所以准备的是这个问题，因为在很多游戏中，珍珠是常见的材料，但这个游戏里，珍珠却约等于无用，它只有消耗100个换一把武器，再消耗100个换一个盾牌的作用。而在游戏新版本里，这把武器和盾牌，对于能已经搞到200个珍珠的玩家而言，就是废物。所以这是一个很小众的问题，几乎没有玩家会关心。但这个问题的答案特别简单：去某个副本打boss会随机掉落，只此一法。

费拉拉先用了GPT的快速模式，这不是收钱的，任何能接通GPT的人都可以对话。AI丫丫叉叉地写了一堆，充斥着常见游戏的各种套路，拼完盘端了出来。我告诉费拉拉，去和GPT说：滚。

费拉拉大笑，说用思考模式看看，这个就要付费了。

AI又丫丫叉叉地写了一堆，我看完后，感叹了一句：银子这个变量太重要了。付过钱后的回答，极其靠谱，相当准确，无可挑剔。

今年以来，我确实有一种这样的个人体感：免费ai，几乎和骗纸差不多。

我曾和字节的人贱兮兮地说，啥时候让我掏个荷包？人回曰：快了快了，略等等。

确实挺快，主动要求掏荷包和正式推出，最多相隔一周。

三

自从gemini 3问世，付钱成为pro这个级别的会员后，我一方面沉迷与之互动，一方面也明显感受到，所谓限量已经频频发生。

我记得在春节期间，由于本人肉身在英国，用得极其高频，都没碰到过触发限量的事。以至于我一直误以为，只要不进行接口调用，只是人机对话，就不会碰到限量。

我没有仔细统计过，但在当下，大概三十四轮互动就会触发限量，应该不是我的幻觉。以至于我都在琢磨，要不要成为”尊贵的ultra会员“。

饶是谷歌家大业大，也快承受不起了。毕竟，人机对话聊天的背后，也是海量token的消耗。（其实前阵子 GPT 都想搞广告来贴补家用，被一通好喷啊）

四

今年以来，ai领域，按token付费的模式，越来越被人提及，被厂商采纳。尤其是小龙虾这种agent火了以后。

事实上，基于LLM的ai发展到今天，其实就诞生了两种主要的模式：聊天机器人bot，一问一答，其本质就是搜索。还有一种就是agent，接受用户的目标——自主执行多步任务——向用户返回结果。

付费模式大致也是两路，聊天机器人bot，采用按时间付费，比如你包月、包年。这种付费模式下，即便你不用，照付不误。但如果你狠狠地用，理论上应该伺候。不然怎么叫包时长呢？

agent会按token调用量来收费。你不用，就是token零消耗，一分钱不花。你要用起来，用得越多付得越多，很合理嘛。

有些产品的付费是混杂的，比如我是沉浸翻译的会员（因为我想用gemini flash），看上去是包月，但人明确告诉你，每个月的token消耗是有上限的，pro级别是月量两千万token。如果你用得很疯狂，达到上限，要么等到下个月再来，要么追加付钱。

这两种付费让我这种互联网老登想起了过往的服务器付费模式，比如早年专用服务器租赁模式，固定月费的，但买家自行规划容量，没有弹性收缩。贵司这个月没啥流量也得付这个钱，下个月种种原因突发高峰流量，服务器扛不住也只能懵逼，要么就是紧急加月费选择更高一级套餐。但云计算普及后，基本属于不用不付钱，少用少付钱，多用就狠狠付钱。

这个模式省钱么？不不不，其实不省钱。或者这个问题换过来问，供给方是不是能多收钱？对的，供给方盆满钵满。

云计算是一门好生意。

五

目前看，在ai领域，2c端的人机对话，搞收费的话，应该还是包时长为主。普通人其实很难扛住token消耗的量。

举个例子，我用沉浸翻译，翻译了两本书和一本杂志，token消耗量为300万。

所以2c端，极有可能未来也就是个引流的买卖。规模足够大，用户足够多，然后提取其中一部分有更多的需求用户，转化为可以接受按token付费的主。

依然还是一个金字塔模型，或者叫三级火箭模型：免费用户——时长付费用户——用量付费用户。

但我这个ai投降派，已经贱化成付费投降派。我用包时长的钱，去消耗海量token，天天把gemini打到限量，有可能还是在薅谷歌羊毛，毕竟深度研究这种 agent 服务，也含在月付费里头了。

免费ai，反正我是信不过，因为诸厂之间的跑马圈地已经基本完成。

—— 首发 扯氮集 ——

最近入坑了一个有点年头的游戏：流放者柯南。我以前小小上过手，这次比较深入，当下已经到了150个小时。

这个游戏真心做得不错，照例向朋友馒头大师推荐，大概是我种草功夫日益见长，馒头在这款游戏毫无折扣的情况下，明知史低到过一折，还是入手。

馒头大师表示确实不错，连续两个深夜一二点，和我讲述游戏体验。

我意识到我推荐到位，但他又喜欢自己满世界闷头转，效率很低，于是我写了一个游戏萌新指引给他。他大为感动，在四番群扬善公庭，夸我很暖。这引起了群友们的围观，并引发了ai投降派代表风端的不服。

在风端看来，这个年代，让ai写一个某游戏的萌新攻略，轻而易举，于是他开启了若干ai，甚至调用了gemini的深度研究模式，形成了数千字的文档。

而在我看来，这些ai回答，基本都是“大而无当”状态。馒头也插话表示：没啥用。他甚至打了个比方：看得出很努力，相当于老师问了一个其实不大知道的问题，但东拉西扯好歹还是硬讲了十分。态度分满分。

风端提供的大多数ai结果，都有着相当多的幻觉，细节不可靠，会误导人。但不得不说，gemini的深研模式文档，虽然大用没有，但至少幻觉非常少。我认为及格线保住了。

二

流放者柯南是一款SOC游戏，即生存、开放世界、建造。这类游戏通常没有什么主线任务，不需要先完成一再完成二的情况，自由度非常大，你完全可以按照自己的理解走自己的发展路径。但带来的问题也在于此：SOC三大新手灵魂拷问：我是谁，我在哪里，我要去做什么。

以某国产LLM为例（我后面简称为Y，随便取的字母，看官不要去对应了），它的做法看得出，是全网找攻略，然后拼凑出一个答案给你。我一开始嫌麻烦，就直接和Y交流，多轮问答下来，如果满分是100分的话，Y能拿5分，真的，不能再多了。

比如我告诉它我抓获了一个仆从，有没有培养的必要。虽然我给Y下过一些严禁夸赞之类的限定性指令，但很明显，Y还是在用另外一种方法来进行所谓“对齐”：它先要说这个仆从属于游戏里属顶级角色，然后一通叙述。然而，实际情况完全不是这么回事。这个仆从只是中下等最多中等水平而已。Y其实依然在“迎合”我的对齐心态：我有一个物事，通过盛赞这个物事，来让我爽，仅此而已。

我后来专门就一些我知道得很清楚的细节问题测试Y，幻觉大了去。有一次它甚至用方舟的攻略来回答我——大概我以前问过它几嘴方舟，虽然这次是开的新对话框。Y每次都保证我100%靠谱，可惜几乎每次都打脸。

我一直认为，在游戏细节操作上，尤其是很多很鸡零狗碎的小问题，或者很少人关心的地方，ai是很不靠谱的。由此我也有个推论，很多事你问ai问个大面没问题，往细里刨，ai不行。除非这个ai关于这个领域特别训练过，比如医疗，比如教育。

但gemini告诉我：您这是刻板印象。

三

我没有比较gemini和Y的意思，比如gemini我掏了银子做了会员，用pro模式，而且我给gemini的限定指令很复杂也很全面，再加上我和gemini各种问题交流非常多，它确实算比较了解我——我有一次临时解除所有限定指令让它推测我是个什么人，除了年龄它的判断是错的外，其他几乎全中。

我开启了和gemini交流这款游戏的细节。越聊越觉得它真得牛逼。很多犄角格拉的小tips，它确实能给出。我注意到它的两个倾向，其一，它会频繁引用玩家社区里的链接（而不是什么大型游戏垂类网站的攻略），以及游戏官方维基。这是Y没有的倾向；其二，它会频繁从游戏设计角度，尤其是底层代码机制来给我解法。老实讲，我玩游戏几十年，找游戏攻略这种事从《大众软件》时代就开始了，很少看到这种人类手搓的设计机制角度讲解游戏的（不是没有，但确实少）

我举一个例子，你们就明白了。

我曾经带上两个仆从满世界乱逛，作死跑到了空气墙（游戏将之设计为一道绿幕）之外。游戏规定，玩家本体角色一旦被判定为在空气墙之外，立刻猝死，但仆从不死。于是，我两个仆从就被留在了那里，我很希望能想个什么法子再去到那里，把他们给带回来。

我第一时间想到的就是开无敌模式，虽然我知道极有可能不顶用，但还是尝试一下。果不其然，立刻猝死。

我们来看看gemini是怎么告诉我的：

作为一款本质还是LLM的模型，gemini当然不可能自行发现这个被我后来证实确实有效的技巧，但有句讲句，这比我满世界去找解法方便太多，我甚至不知道该在各种攻略网站里搜索框里输入什么。考虑到这是一款有年头的游戏，我去玩家社区里发帖询问，得到答案的可能性也不高，至少时效性会很差。

我还询问过一个第三方模组的使用问题，由于游戏是老外开发的，第三方模组也是老外开发的，中文世界几乎找不到答案。这个问题大致就是：我使用了这个模组提供的建筑物，为什么我的仆从不会自行走到建筑物里去找椅子坐或者找床睡觉：

有句讲句，我都不知道gemini是哪里进行大语言材料训练出来的这个结果。

四

你们可能也注意到了，我的gemini风格很装逼，明明是在讨论游戏这个娱乐向问题，它非要搞得像在写学术论文——这可能和我的限定性指令有关。各人有各人的不同爱好，反正我没有向ai索要情绪价值的需求。

gemini经常怼我的构想，比如我打算所有副本打完，最后再开启游戏里的“宝库大清洗任务”，gemini不屑一顾地说：

我打某个副本，发现副本里有个尤弥尔锻炉可以制造神兵利器，但每次都携带材料过去有点烦，就提议能不能在锻炉里放置很多材料，gemini不以为然（这点我没测试过，我还是倾向于它有幻觉）：

我一直没太在意香料这个材料该怎么做，翻箱倒柜发现基地里只有18个香料，以为这是什么高级的特别的材料，gemini像看白痴一样地看着我：

与gemini交流游戏，确实有一种和一个资深玩家交流的感觉，它不仅告诉你该怎么做——表层攻略，还在告诉你为什么该这么做——核心机制。

于我而言，它那种冷峻机械绝不附和，时不时就要怼你的想法，机器性感风拉满。

（我的全局限定性指令，核心有三：第一性原理、循证医学原理和魔鬼辩护人）

五

作为一个人类玩家，我当然知道gemini不可能是百分百靠谱的，尤其是在游戏版本问题上，gemini多次表现出幻觉：它会搞混age of war和age of heroes两个新旧版本的差异。

但我确实发现，问ai关于游戏操作性细节问题不靠谱这个刻板印象属于我这个人类的幻觉。事实证明，它确实极有可能知道怎么做（know what）和为什么这么做（know how）。

我深信谷歌不会针对游戏攻略领域将gemini做什么特别性的训练，这就意味着似乎可以举一反三：很多领域，ai的表现，其实已经非常强悍。

对了，利用ai找答案，还可以很有针对性的个人化。比如，根据自己的电脑配置来决定游戏画面设置。我保证，你只能在网络上找到推荐你的画面设置参数做一个参考，而在gemini中，你告诉它你的机器配置，它会给出一个极为靠谱的就你电脑而言的最佳游戏画面设置参数。

我和gemini聊游戏太过沉迷，从一开始找个具体操作tips，到了后来游戏思路的交流，以至于多次触发使用量峰值。这篇公号写完，我大概已经使用量限额已经解封了。

走了。

—— 首发 扯氮集 ——