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.NET 生态下的 Agent 框架选型:从 ReAct 到原生推理 - 元视角 从「能用」到「好用」:LLM 流式响应实现方式的探索之路 - 元视角 当我用 2000 条聊天记录,让 AI 为我画一幅自画像 - 元视角 基于 Supabase 的 AI 应用开发探索 - 元视角 微博 × MCP:社交媒体新玩法解锁 - 元视角 四点钟海棠花未眠 - 元视角 Semantic Kernel × MCP:智能体的上下文增强探索 - 元视角 基于 K-Means 聚类分析实现人脸照片的快速分类 - 元视角 容器技术驱动下的代码沙箱实践与思考 - 元视角 温故而知新:后端通用查询方案的再思考 - 元视角 浅议 CancellationToken 在前后端协同取消场景中的应用 - 元视角 Semantic Kernel 视角下的 Text2SQL 实践与思考 - 元视角 关于 ChatGPT 的流式传输,你需要知道的一切 - 元视角 RAG 的是与非、Rewrite 和 Rerank - 元视角 使用 EFCore 和 PostgreSQL 实现向量存储及检索 - 元视角 基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库 - 元视角 使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 - 元视角 如何为 Git 配置多个 SSH Key - 元视角 C# 使用 LibUsbDotNet 实现 USB 设备检测 - 元视角 基于 C# 实现样式与数据分离的打印方案 - 元视角 基于 SVG 的图形交互方案实践 - 元视角 前端视频播放技术概览 - 元视角 温故而知新,再话 Python 动态导入 - 元视角 后 GPT 时代,NLP 不存在了? - 元视角 视频是不能 P 的系列:使用 Milvus 实现海量人脸快速检索 - 元视角 GDI+下字体大小自适应方案初探 - 元视角 小爱音箱集成 ChatGPT 的不完全教程 - 元视角 程序员视角下的三体世界随想 - 元视角 关于 Docker 容器配置信息的渐进式思考 - 元视角 在 Docker 容器内集成 Crontab 定时任务 - 元视角 为你的服务器集成 LDAP 认证 - 元视角 似花还似非花 - 元视角 视频是不能 P 的系列:使用 Dlib 实现人脸识别 - 元视角 浅议分布式链路追踪与日志的整合 - 元视角 关于 Git 大文件上传这件小事 - 元视角 .NET 进程内队列 Channel 的入门与应用 - 元视角 使用 Fody 实现 .NET 的静态编织 - 元视角 .NET Core + ELK 搭建可视化日志分析平台(下) - 元视角 聊一聊前端图片懒加载背后的故事 - 元视角 支持外部链接跳转的 Vue Router 扩展实现 - 元视角 视频是不能 P 的系列:OpenCV 和 Dlib 实现表情包 - 元视角 不得不说的 ASP.NET Core 集成测试 - 元视角 再议 DDD 视角下的 EFCore 与 领域事件 - 元视角 Vue.js 前端项目容器化部署实践极简教程 - 元视角 再见,人间四月天 - 元视角 Python 图像风格化迁移助力画家梦想 - 元视角 利用 ASP.NET Core 中的标头传播实现分布式链路追踪 - 元视角 利用 gRPC 实现文件的上传与下载 - 元视角 七种武器:延迟队列的原理和实现总结 - 元视角 gRPC 流式传输极简入门指南 - 元视角 Envoy 集成 Jaeger 实现分布式链路追踪 - 元视角 浅议非典型 Web 应用场景下的身份认证 - 元视角 gRPC 借助 Any 类型实现接口的泛化调用 - 元视角 分布式丛林探险系列之 Redis 集群模式 - 元视角 分布式丛林探险系列之 Redis 主从复制模式 - 元视角 通过 Python 预测 2021 年双十一交易额 - 元视角 gRPC 搭配 Swagger 实现微服务文档化 - 元视角 SSL/TLS 加密传输与数字证书的前世今生 - 元视角 使用 Python 自动识别防疫健康码 - 元视角 你不可不知的容器编排进阶技巧 - 元视角 ASP.NET Core 搭载 Envoy 实现 gRPC 服务代理 - 元视角 再话 AOP,从简化缓存操作说起 - 元视角 ASP.NET Core 搭载 Envoy 实现微服务身份认证(JWT) - 元视角 ASP.NET Core 搭载 Envoy 实现微服务的监控预警 - 元视角 ASP.NET Core 搭载 Envoy 实现微服务的反向代理 - 元视角 ASP.NET Core gRPC 打通前端世界的尝试 - 元视角 EFCore 实体命名约定库:EFCore.NamingConventions - 元视角 ASP.NET Core gRPC 集成 Polly 实现优雅重试 - 元视角 ASP.NET Core gRPC 健康检查的探索与实现 - 元视角 ASP.NET Core gRPC 拦截器的使用技巧分享 - 元视角 SnowNLP 使用自定义语料进行模型训练 - 元视角 使用 HttpMessageHandler 实现 HttpClient 请求管道自定义 - 元视角 ABP vNext 的实体与服务扩展技巧分享 - 元视角 ABP vNext 对接 Ant Design Vue 实现分页查询 - 元视角 源代码探案系列之 .NET Core 跨域中间件 CORS - 元视角 源代码探案系列之 .NET Core 限流中间件 AspNetCoreRateLimit - 元视角 源代码探案系列之 .NET Core 并发限制中间件 ConcurrencyLimiter - 元视角 通过 EmbededFileProvider 实现 Blazor 的静态文件访问 - 元视角 低代码,想说爱你不容易 - 元视角 记一次失败的 ThoughtWorks 面试经历 - 元视角 从 C# 1.0 到 C# 9.0,历代 C# 语言特性一览 - 元视角 通过 Python 分析 2020 年全年微博热搜数据 - 元视角 基于 Python 和 Selenium 实现 CSDN 一键三连自动化 - 元视角 使用多线程为你的 Python 爬虫提速的 N 种姿势,你会几种? - 元视角 实现网页长截图的常见思路总结 - 元视角 温故而知新,由 ADO.NET 与 Dapper 所联想到的 - 元视角 视频是不能 P 的系列:OpenCV 人脸检测 - 元视角 作为技术宅的我,是这样追鬼滅の刃的 - 元视角 使用 Python 抽取《半泽直树》原著小说人物关系 - 元视角 厉害了!打工人用 Python 分析西安市职位信息 - 元视角 使用 dotTrace 对 .NET 应用进行性能分析与优化 - 元视角 一道 HashSet 面试题引发的蝴蝶效应 - 元视角 基于选项模式实现.NET Core 的配置热更新 - 元视角 Dapper.Contrib 在 Oracle 环境下引发 ORA-00928 异常问题的解决 - 元视角 .NET Core 中对象池(Object Pool)的使用 - 元视角 利用 MySQL 的 Binlog 实现数据同步与订阅(下):EventBus 篇 - 元视角 利用 MySQL 的 Binlog 实现数据同步与订阅(中):RabbitMQ 篇 - 元视角 利用 MySQL 的 Binlog 实现数据同步与订阅(上):基础篇 - 元视角 记一次从已损坏的 Git 仓库中找回代码的经历 - 元视角 .NET Core 原生 DI 扩展之属性注入实现 - 元视角
从抖音看见世界的参差 - 元视角
飞鸿踏雪 · 2024-05-16 · via 元视角

昨晚,洗漱完毕后,我躺在床上刷着抖音。可在连续刷了十几条短视频以后,我突然对眼前的一切感到深深的绝望。或许是高德地图在抖音购买了推广,我的耳边一直充斥着同一条文案:我可以死在去远方的路上,但不能没去过远方。我心想,五一假期刚刚过去两周,资本真的需要在这个时间点,再次点燃人们“仗剑走天涯”的梦想吗?仔细一看,原来是高德地图新上线了一个“点亮城市”的功能,可以显示用户去过那些城市。Payne 说,一切能被拿来攀比的终将被拿来攀比。于是,在马头琴那深沉而悠扬的旋律衬托下,《边境》这首歌一旦响起,甚至比许巍的《蓝莲花》更具杀伤力。看着由大数据量产而来的、模式化的文案/配乐,我不免惶恐。究竟是从什么时候开始,数字幽灵夺舍碳基生命。一眼望去,互联网上充斥着各种电子压缩饼干,它们试图将日常生活高度提纯、浓缩、收敛,并使你相信那就是真实的生活。听起来像是硅基生命要统治地球?我想说的是,在 GPT4 以及未来的 AIGC 面前,这不过是一种迷人的 tricks。相比于被一小部分人类愚弄,我宁愿被 AI 愚弄,因为它真的要比我聪明许多。对此,我心悦诚服。

如何杀掉一只羊?并生活在真实之中 如何杀掉一只羊?并生活在真实之中

李诞有一期播客,标题叫做《如何杀掉一只羊?并生活在真实之中》,他以一个内蒙古人的视角,讲述了真实的内蒙古是如何杀掉一只羊,以及真实的内蒙古是什么样子。你或许听说过,下面这些关于内蒙古的刻板印象,比如:住在蒙古包里、高考射箭骑马、人均摔跤能手等等。如果现在给你两个选项,一个是“虚假但快乐”,一个是“真实且复杂”,你会怎么选呢?对此,李诞给出的答案是:让迪士尼成为迪士尼,让内蒙古成为内蒙古。我有时觉得,一生都特别“关键”的中国人,或许连整个人生都是打卡式的。君不见,小红书的打卡基本等同于去过一个地方,大家使用着别人使用过的文案,站在别人站过的打卡点,做着别人做过的事情,然后拍照发图。在种种确定性的背后,全然没有自由、随机的探索,更遑论深入理解。再比如大家喜闻乐见的爬山,现在全都是统一的“登山杖十八式”造型,我实在想不明白,曾经引领过非主流文化的90后,以追求个性、与众不同为荣,何以如今变得千人一面、毫无新意呢?香港演员梁家辉曾被人称为“千面影帝”,他在电影中饰演各种类型的角色,从严肃的历史人物到喜剧角色,从黑帮老大到普通市民,他都能精准地把握角色特点。可如今的朋友圈、微博、小红书,更像是某种角色扮演游戏,批量生产着紫萱/紫霞。假使换一张脸上去,坦白讲又有什么区别呢?只要你愿意,想你的风可以吹到月球甚至火星。

虽然,我不明白这个姿势是什么意思,可大家都说帅,那就是真的帅 虽然,我不明白这个姿势是什么意思,可大家都说帅,那就是真的帅

在接触 ChatGPT 这类 AI 产品以后,一个最为直观的感受是,当 AI 完全掌握了小红书这类文案的写作套路以后,它完全可以取代人类写出更加“爆款”的文案。在这种前提下,在一堆充斥着 Emoji 的文字中间,自诩为高等智慧生物的人类,其实早已处在一种非常尴尬的境地。试想一下,如果让 AI 学会那些在流传在社交网络上的打卡地、拍照姿势、服装道具,那么,在这场名为模仿、盲从、跟风的竞赛中,人类到底还有多少胜算?也许,我们都不愿意承认,我们本质上就是一群习惯于攀比和跟风的乌合之众。可你只要仔细听一听,便会发现这座以“个性化推荐”为主要卖点的信息茧房,正在极速地降低我们的表达能力。整个平台/互联网的话语空间正在一点点塌陷,我们每天面对的词库严重同质、扁平和局限,越来越多的词语正在被压缩和稀释。每一天,大家都是面对着同一套网络流行语词库,越来越习惯于接收低信息密度的内容。这看似是大大降低了理解成本,可你回想一下,我们每天摄入的信息当中,真正有用的又有多少呢? 《年会不能停》这个电影上映以后,我的同事特别喜欢讲“对齐颗粒度”,我不知道这是好事还是坏事。“家人们”,我唯一知道的事情是,我们渐渐患上了“失语症”,回忆一下,形容某种食物特别好吃,除了“咔咔炫”、“嘎嘎香”,你还能想起什么?如果是我,我会讲“唇齿留香”、“大快朵颐”等等。正如你会更喜欢我叫你朋友,而不是“老铁”或是“”,扪心自问,你果真喜欢这种小红书式的表达方式吗?

一个擦得锃亮的鱼缸,虽然看起来漂亮精致,可惜触摸不到真实和丰富 一个擦得锃亮的鱼缸,虽然看起来漂亮精致,可惜触摸不到真实和丰富

就像每一个短视频,我现在听到的都是视频制作者的声嘶力竭和急功近利,大致的含义都是在表达:如果你不 XXX,那么你就会 YYY。这里的 XXX 和 YYY 大家可以自行代入具体场景。我想说的是,即便是为了刺激流量,其途径并非只有贩卖焦虑这一条路。人都想看到自己想看到的一切,这当然无可厚非。不过,在我心目中“”显得更为重要,就像刘亦菲饰演的花木兰,只有在卸下伪装时、以女性真实面貌出现时,她才会意识到自己有多么强大。比如,在发朋友圈的问题上,有人觉得应该要多发朋友圈,因为朋友圈的访客是未来的自己;有人觉得应该要少发朋友圈,因为成熟的人不会有那么多情绪写在脸上。我的观点是:想发就发,不想发就不发。在这一期播客的评论区,有人将当下的互联网,比喻为“一个擦得锃亮的鱼缸”,虽然看起来漂亮精致,可惜触摸不到真实和丰富。我有个朋友,经常开着 N 倍速看 B 站,我不免怀疑这是否和打卡式旅游如出一辙。或许,现在的 AI 可以在数秒内阅读完一篇文章或者一个网页,可这些知识永远都属于 AI 而不属于你。出去旅行的时候,我总想着避开网红店的纷扰,可大众点评和小红书总是会将你带去那些地方。曾经引以为傲的推荐算法,可以做到个性化推荐、千人千面,何以如今大家的兴趣爱好、言行举止越来越趋向雷同?到底是我们在通过消费行为驯化数据,还是我们心甘情愿被资本和消费主义驯化?

虽然楚门离开了,可 “楚门的世界” 一直都在 虽然楚门离开了,可 “楚门的世界” 一直都在

某时某刻,我意识到,这个世界是立体的、复杂的,而社交媒体则试图将其平面化、简单化。我承认,信息在经过浓缩化、碎片化、符号化以后会更利于传播。但是,一个丰富、多元、复杂的世界,是不是愿意被简化、该不该被简化呢?我想,这是一个非常深刻的问题。按照小红书上的理论,旅行的第一个阶段是穿梭于各大热门城市之间,可时间久了以后便觉得哪里都一样。此时,便进入第二个阶段:徒步、雪山、潜水、无人区、极限运动等等,在将以上种种都体验过以后,突然开始怀念城市里的人来人往、花开花落。此时,便进入第三个阶段:学习文化知识、欣赏古建筑、了解城市历史/变迁等等。再往后,第四个阶段便是走出国门、看世界。虽然,这只是其中一个版本,但是这足以说明问题。那就是,我们固执地认为这个世界看一次就够了,有多少人会在旅行过后故地重游呢?以一种符号式的、标签式的方式认知这个世界是否可行呢?自然是可以的,只不过这多少有些肤浅!那么,如何摆脱信息茧房的诅咒呢?我个人认为,首先,是从被动接收转变为主动订阅,比如使用 RSS 来代替微信公众号;其次,尽可能读英文的或者第一手的资料,比如官方文档、论文,而不是经过咀嚼或者裁剪等二次加工的产物;然后,定期调整个人行为/使用习惯,避免落入推荐算法的陷阱。大模型是可以生成更多的信息,可如果我们失去了高密度信息的读取能力,这一切又有什么意义呢,难道我们一定要让自己活成 GDP 和点击率吗?