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2026-03-09 · via 阿猫的博客

关于本刊

这是猫鱼周刊的第 95 期,本系列每周日更新,主要内容为每周收集内容的分享,同时发布在

博客:阿猫的博客-猫鱼周刊

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INIT

又是一周,这周感觉做的自己的事情并不多,总体还是被工作消耗得比较厉害。首先是给之前做的 AI 文本生成检测 Aletheia 增加了一个新模型 DivEye,它的原理非常有意思,不需要针对新的大模型来做训练。另外就是尝试用本地的 qwen3.5-35b-a3b 模型写了一篇科幻短篇小说《2136 年,人类发明了超光速引擎》,效果出奇地好,整篇文章没什么 AI 味,逻辑、立意等都说得过去,足够我看得津津有味。

STDIN

连龙虾都不会装的人,怎么会用龙虾呢?

原文链接

这周比较火的事情,就是腾讯举办了个活动,线下安装龙虾,吸引很多人参加,不少评论说是「一代人有一代人的鸡蛋要领」。当然了,这股「龙虾潮」其实已经持续一个多月了,我的信息流里铺天盖地都是关于龙虾的内容,甚至还有一些「同城上门装龙虾」、「龙虾一体机」之类的东西,更别提各路云厂商、AI 供应商、中转站借机大力营销。

倒是有些言论非常清醒,例如「连龙虾都不会装的人,怎么会用龙虾呢?」。这句话显得有些傲慢,但是安装龙虾这件事其实真的非常简单,只要你愿意折腾,最多花上几个小时就能解决。如果你连这几个小时都不愿意折腾,只是「人有我有」地想买个门票,那真的不见得有龙虾你就能做成什么事情。

不管是龙虾,抑或是其他被炒得很火的 Claude Code 等等,他们本质上都是工具,是你解决问题中的一环,它可以是万能钥匙,但前提是你有对应的问题要解决。或者按文章的话来说,「我到底有什么问题,值得交给 AI 去解决」,我觉得这才是大多数情况下要考虑的事情。

大家给 Apple 的成绩单

网站链接

少数派的一个策划,邀请了一批嘉宾给苹果 2025 年的产品线、软件可靠性、硬件可靠性、服务、应用生态与开发者关系、社会责任与本地化这些维度去打分。

不出所料,硬件可靠性这一项得分很高,倒是不知道为啥软件可靠性有点拉跨。这其实是我买苹果最大的原因,抛开电池的因素,苹果的产品可以说是最「耐用」的,七八年前的 iPhone 8 Plus 如今居然还挺好用,同时期的安卓手机估计已经入土很久了吧。iPhone 的得分高也不奇怪,今年的标准版也可以说是牙膏挤爆,给了高刷,如果没有专业需求,性价比真的拉满(之前我都是为了高刷才买的 Pro);国补 5499 的 iPhone Air 其实性价比也非常高,那轻薄的手感是独一档的。

虽然但是,今年我还是没有换手机,手上还在用 15 Pro。最近几代还没有什么让我欲罢不能的更新,也许国行 AI 功能的缺席也是一个很重要的原因,15 Pro 买的时候就说 Ready For Apple Intelligence,让我还蛮激动的,结果一直没端出来,算是有点「诈骗」。

STDOUT

Make mistakes

刚好前面说到 DivEye这种用来检测 AI 生成文本的方法,它的原理是用一个 LM(例如 GPT-2)去预测下一个 token,计算它与实际的文本的「惊喜程度」,例如文法和结构上的变化。很显然,人类的特点就是不稳定,缺乏完美,这也是「人性」之一。

正好想起一部电影 Bicentennial Man,里面有个情节就是男主机器人 Andrew 和女主 Portia 关于「人性」的讨论,这是对应的剪辑,它的对白是这样的:

  • Take chances, make mistakes.
  • Mistakes?
  • Yes! Sometimes it's important not to be perfect, okay? It's important to do the wrong thing.
  • Do the wrong thing?
  • Yes!
  • Why? Oh, I see-- to learn from your mistakes.
  • No, to make them. To find out what's real and what's not. To find out what you feel. Human beings are terrible messes, Andrew.
  • I'll grant you that. I see. This is what is known as an irrational conversation, isn't it?
  • No, this is a human conversation. It's not about being rational. It's about following your heart.

人最大的特点就是会犯错、不完美、缺乏绝对理性,这是机器、AI 无法去实现的事情,他们的训练目标就是完美、尽可能少犯错。90 年代到千禧年左右有很多关于 AI 的电影,这部电影当时好像反响平平,但是现在 2026 年来看,确实立意很深远。

MISC

AppPorts

项目链接

一款 macOS 工具,无缝迁移应用到外部存储并自动建立链接。感觉对 256 GB 的机型应该会很有用。

LanCache

项目链接

内网缓存工具,提前把 Steam 等平台的游戏下载到本地服务器上,然后通过 DNS 劫持、透明代理等实现本地传输加速下载。

想起这个是因为在 B 站刷到博主宣传绿联和腾讯最近推出的一个新功能,所谓“NAS+游戏”生态。值得一提的是,其实 macOS 上也有类似的功能,叫做内容缓存,设置的方法也很简单。这对厂商来说最大的作用就是节约了很多带宽,这在 B 端来说也是一笔不小的钱。如果将来家家户户都有一个小型的 home server(其实现在的光猫再强大一点就行),这也许是一个不错的方案。

steam-lancache-prefill

项目链接

一个脚本工具,配合前面的 LanCache,可以不依赖 Steam 客户端触发缓存。

EOF

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