近日，苹果机器学习研究团队发布了一项引人关注的研究，指出当前所谓的大型推理模型（LRM，如 OpenAI、Anthropic、Google 等推出的模型）在面对难度不断提升的逻辑类问题时，会出现准确率骤降至 0、推理努力减少的现象，表明这些模型并没有真正具备稳定的“思考”能力。

研究背景与核心发现

实验设计：复杂性可控的逻辑谜题

研究团队采用了像 河流过渡 和 汉诺塔（Tower of Hanoi） 等经典谜题，通过可控手段系统增加问题复杂度，同时观察模型的“思考过程”和最终结果，避免传统数学或编程基准可能的数据泄露问题。

• 苹果机器学习团队最新发布研究，指出当前大型推理模型（LRM）在面对高复杂度逻辑题时，准确率骤降至零，且推理过程中的计算量急剧下降，表现出“放弃思考”的现象。
• 研究用经典谜题如河流过渡和汉诺塔，通过逐步增加难度控制变量，观察模型的表现和推理行为，规避了训练数据泄露的影响。
• 结果显示，低复杂度时普通大语言模型LLM表现更好，中等难度下推理模型依赖“链式思考”提升表现，但高复杂度下所有模型准确率急剧崩溃。

模型推理能力的“崩溃”与“偷懒”

1. 在复杂度临界点，模型的有效 token 使用量明显下降，表明模型在完成部分步骤后“停止推理”。在问题复杂度接近崩溃阈值时，这些模型伴随着有效 tokens 使用量骤降（即前几步还在思考，後面却“偷懒”了），表现出类似“放弃继续解题”的行为 。
2. 即使研究者直接给出解题算法，模型仍无法有效利用，说明其并非真正理解算法逻辑。为了验证模型是否真无法理解算法，研究者在汉诺塔问题中提供了解题算法，但这些模型依然无法提升准确率，表明它们并不能用“听懂并执行算法”的思维方式，而是纯粹靠训练数据中的“模式匹配” 。

研究实验示意表

专家观点与行业影响

• Gary Marcus：该研究“毁灭性”，打破了大语言模型快速通向通用人工智能的幻想。
• Andrew Rogoyski：当前推理模型已遇瓶颈，现有方法或进入“死胡同”。

苹果的AI发展战略解读

• 此次研究发布正值 WWDC 2025 前夕，体现苹果强调“设备端效率”和“实际应用价值”，反对盲目追求模型规模和复杂度。
• 苹果去年推出的“Apple Intelligence”基于 ChatGPT 技术，但表现平平，此次研究进一步证明稳扎稳打才是长远之计。

未来方向与思考

• 建立无数据泄露风险的逻辑谜题评测基准，避免传统 benchmark 偏差。评估基准的重塑：苹果强调使用无训练数据泄露、谁都无法“抄答案”的可控逻辑谜题来测试 AI，以避免传统 benchmark 的偏差。
• 引入符号逻辑和神经符号混合技术，突破纯统计学习的限制。融合思维范式：当前 LLM 的“链式思考”是统计学习，并不是真正的推理。未来可能引入 符号逻辑、神经符号混合 等技术路径。
• 结合专用推理子系统，提升模型对复杂算法的理解与执行能力。专用推理系统搭配神经网络：苹果研究者曾指出，搭配专门的数学/推理子系统能弥补大语言模型的机制性思维不足。

总结

• 链式思考并不等于真正的思考。当前推理模型在复杂问题面前容易“崩溃”和“放弃”。
• 未来AI发展需要超越纯数据驱动的模式匹配，向可解释、可操作的逻辑机制进化。
• 苹果此次研究为业界敲响警钟，也明确了其在AI道路上的稳健路线。

相关引用示例代码（伪代码展示算法示意）

以下是汉诺依塔（Hanoi）的递归算法：

function solveTowerOfHanoi(n, from, to, via) {
  if (n == 0) return;
  solveTowerOfHanoi(n-1, from, via, to);
  moveDisk(from, to);
  solveTowerOfHanoi(n-1, via, to, from);
}

评论

缺乏物理世界的规律认知。

Meta的那个scientist一直说现在的LLM不能理解物理世界，所欲AGI肯定不是llm。

其实你想想ai的底层逻辑是建立在token上的就很反直觉。莫拉维克悖论。

when it scales.. 会出现 智能”涌现”的现像，就是一个黑箱。

脑科学，涌现。其实想想人脑真挺厉害的，而且人脑是那么一丁点大的基因表达出来的一个器官。每个正常成年人都可以精确控制自己的肢体动作，例如抓取杯子喝水啥的。但是机器人确需要精准的算法设计和大量训练，也许正确的道路是战锤里面的湿件，血肉苦弱，机械飞升。

lecun说的没问题 目前的llm就还是统计模型 物理世界数据太少了所以无法理解。

也有人质疑这个论文，说不是推理不出来，是token限制。数据太少了无法大量训练。它论文里有一块，说模型在不同puzzle中的表现不一致，可能跟训练数据中puzzle在网络上的曝光度有关。但实际上论文里没提供训练数据分析或者数据增强实验这种证据，只是单纯的假设了一下。我感觉有点不严谨。

脑科学和ai有很多内联。脑科学没有完全研究明白之前也可以从自上而下的角度来逼近。就像海马体的空间导航功能来启发类脑slam。虽然内部神经元的连接细节还不明确。人脑用很小的物理世界数据就能训练完成。

人脑带宽就10bit，但这是真推理，人脑做决策，计算量很小，但是每秒能处理很多大量的工作。我的脑子这么屌，为什么一个月才值 3000。

但是人脑有预训练权重啊。刚生下来的小孩就已经有很多牛逼的功能了。也对。是不是说明，训练需要几百万年，做推理的时候计算量很小，利好边缘AI部署。这个就是脉冲神经网络的一个应用方向。

人类有集体潜意识 是训练几百万年 通过遗传留下来的weight。

脉冲很稀疏，虽然也还只是特别粗糙的模拟，但是也有一些应用价值。

计算机就是靠易经发明的 所以得回到道教里面去找灵感怎么搞AI。

参考文献

• 苹果发表的文章：The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity
• ‘The illusion of thinking’: Apple research finds AI models collapse and give up with hard puzzles

新闻/实事/经济

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人工智能 / Artificial Intelligence

• 为什么AI下棋比走路简单? 莫拉维克悖论全解析(Moravec's Paradox)
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2025年2月，Deepseek——一家来自中国杭州的人工智能实验室——开源了一个能够比肩ChatGPT的AI模型，而其训练成本远低于当前行业标准。这一突破引发了市场震动，尤其是对GPU需求的预期发生了剧烈变化。投资者一度认为，随着AI训练成本的下降，对高性能GPU的需求可能会减少，从而导致Nvidia的股价暴跌。然而，仅仅几周后，Nvidia的股价就强势反弹，重新回到高点。

美股：英伟达、微软、苹果、亚马逊、谷歌股价2025一二月

这种市场反应看似矛盾，实则可以用Jevons悖论（Jevons Paradox）来解释。

什么是Jevons悖论？

Jevons悖论由19世纪英国经济学家William Stanley Jevons提出，最早是针对煤炭消耗的观察：当蒸汽机技术进步提高了燃煤效率后，人们原以为煤炭消耗会减少，结果却适得其反——因为更高的效率让煤炭的使用成本下降，从而促进了更多行业和领域采用蒸汽机，最终煤炭消耗总量大幅增长。

同样的逻辑适用于AI和GPU市场：

训练成本下降 → AI更易普及

Deepseek的成功证明了AI训练可以以更低的成本完成，这意味着更多企业、创业公司甚至个人研究者可以负担得起大规模AI模型的训练和部署。

AI需求激增 → GPU需求扩大

低成本AI的普及不会减少GPU的需求，反而会催生更多的AI应用场景。例如，更多企业可能会投入人工智能/AI研发，个人开发者也可能利用更廉价的算力进行实验，从而推动GPU（计算机图形加速卡）需求增长。

推理需求大增 → 继续依赖高端GPU

除了模型训练，模型推理（Inference）仍然需要大量算力，尤其是面对全球范围内激增的AI应用需求，云计算平台、企业数据中心等仍然需要大量高端GPU支持高效推理。

Nvidia股价为何回升？

市场最初的恐慌源于对GPU需求减少的误判，但随着Deepseek的开源，人们很快意识到AI生态的整体扩张才是核心趋势：

• AI变得更便宜 → 更多公司加入AI赛道 → 算力需求总量上升
• AI的推理需求飙升，尤其是企业级和消费级市场扩展 → 高端GPU仍是核心基础设施
• Nvidia继续保持AI硬件和CUDA软件生态的领先地位 → 仍是赢家

因此，Jevons悖论的作用下，Deepseek降低了AI训练成本，反而进一步刺激了AI行业的发展，最终推高了对GPU的需求，使Nvidia的股价重新回升。

结语：TLDR; Jevons悖论

Deepseek的开源AI让人们看到了一个低成本、高效率的AI未来，但Jevons悖论告诉我们，技术进步往往不会减少需求，反而会创造出更庞大的市场。对于Nvidia来说，AI的普及意味着更多企业和开发者将涌入这个领域，而这最终仍然需要强大的计算硬件支持。因此，短期的市场波动只是情绪化反应，而长期来看，AI的发展只会让算力需求持续攀升，Nvidia依旧是AI革命中的最大受益者之一。

经济学

• Jevons悖论: Deepseek崛起为何最终推动Nvidia股价回升?

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这几天微信视频号上刷到一个在美国美女UP主（程序媛）的视频，很搞笑，于是好奇的查了一下啥是硅谷娇妻。

这个美女UP主/程序媛开辟了一条新赛道

听说，在硅谷，竞争激烈。华人之间比的是谁的Offer更高，谁的级别更高，谁的妻子更年轻（“娇妻”一词也常被提及）。而女性则比的是老公的职级、收入，甚至家庭的整体实力。这种内卷不仅体现在职场，还延伸到生活的方方面面。从学区房的选择到孩子的教育资源，再到投资理财，甚至是社交圈层，硅谷的华人圈总是充满着无形的较量。这种竞争有时让人充满动力，但有时也让人不堪重负，仿佛一刻松懈就会被时代的浪潮甩在身后。

“硅谷娇妻”是一个带有调侃或刻板印象的标签，通常指向在硅谷科技行业高薪人士（如程序员、高管等）的配偶或伴侣。

只要你够努力，你的老婆还在高考。
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硅谷娇妻：让四个大语言模型AI来告诉你

我这次问了四大语言模型LLM（Large Language Model）：包括 ChatGPT、Google Gemini、Anthropic Claude、还有Grok 3。感觉Claude AI生成的抽像图最好，让人眼睛一亮。我还试了DeepSeek，只不过它没法直接生成图。

我还听说，硅谷的竞争异常激烈，以至于男程序员们很难在当地找到对象。许多人选择在国内找媳妇，然后迅速结婚、办理签证，将妻子接到国外。婚后，男方往往希望女方尽快怀孕、生子，成为家庭主妇，否则可能面临被更优秀的男性“拐走”的风险。毕竟，在硅谷，女性的“溢价”更高，选择更多，这一点真假难辨，但确实是一个广为流传的现象。

与此同时，也有不少女性在硅谷站稳脚跟，依靠自身能力进入科技行业，甚至反向选择伴侣。相比国内的传统婚姻模式，硅谷的婚恋市场充满了变量，既有精打细算的现实考量，也有跨文化的碰撞和融合。

ChatGPT眼中的硅谷娇妻

ChatGPT画的硅谷娇妻图一眼假，就是AI图

Google Gemini眼中的硅谷娇妻

Google Gemini的也还不错，但是“几张” = 一张。

Grok 3眼中的硅谷娇妻

Elon Musk老马说Grok 3是最聪明/Smartest的AI：

Grok 3 画出来的硅谷娇妻图还可以，中规中矩，四张图，很像Mid Jounery的风格，一次给4张。

Claude眼中的硅谷娇妻

Anthropic Claude AI确实与众不同：

Claude AI 用文字解释硅谷娇妻

Claude AI画的硅谷娇妻 Silicon Valley Young Wives 的答案最好玩，有点卡通有点抽象。

DeepSeek眼中的硅谷娇妻

Deepseek无法像其它AI模型可以直接画图，这一点有待改进。

硅谷娇妻是怎么样的？画几张人像
好的，用户问的是“硅谷娇妻是怎么样的？画几张人像”。首先，我需要理解“硅谷娇妻”这个词语的具体含义。这可能是指那些居住在硅谷，配偶在科技行业工作的女性，可能带有一定的刻板印象或社会标签。接下来，我要考虑用户的需求是什么，他们可能想通过画像了解这类女性的典型特征或者社会形象。

接下来，我需要分析用户可能的深层需求。用户可能对硅谷的生活方式、社会结构或者性别角色感兴趣，或者他们可能在寻找某种文化评论或讽刺的表现。也有可能用户想创作相关的内容，需要视觉参考。

然后，我需要考虑如何将“硅谷娇妻”转化为视觉形象。这可能包括她们的穿着、职业背景、日常活动、使用的科技产品等元素。例如，她们可能穿着休闲但高端的服装，携带科技产品，出现在咖啡店、科技公司附近等场景。

同时，要注意避免刻板印象，虽然用户可能希望看到典型的形象，但也要注意多样性和尊重。可能需要描绘不同年龄、种族和风格的女性，以展示硅谷的多元文化。

另外，用户提到“画几张人像”，可能需要不同的姿势、场景和风格。例如，一个可能在咖啡馆用笔记本电脑工作，另一个可能在参加科技会议，第三个可能在家庭环境中平衡工作与家庭。

还要考虑色彩和风格的选用，硅谷常与科技、创新相关，可以使用现代、简洁的设计，颜色可能偏向中性或科技感较强的蓝色、灰色等。

最后，需要确认用户是否需要具体的艺术风格指导，比如卡通、写实、插画风等，或者是否需要强调某些特定元素，如品牌标志、科技设备等。如果用户没有明确说明，可能需要提供多种风格的建议，或者询问更多细节以更好地满足需求。

“硅谷娇妻”是一个带有调侃或刻板印象的标签，通常指向在硅谷科技行业高薪人士（如程序员、高管等）的配偶或伴侣。这一群体的形象常被简化或符号化，以下是对其特点的概括及对应的虚拟人像描述（文字版）：

人像1：科技极简风
外形：30岁左右女性，穿着Lululemon瑜伽裤、宽松羊绒衫，背环保帆布包。

场景：站在Palo Alto的Blue Bottle咖啡店外，手持燕麦拿铁，低头刷手机（屏幕显示投资App或名校家长群消息）。

细节：手腕戴Apple Watch，戒指叠戴（婚戒+Tiffany微笑项链），脚踩Allbirds运动鞋，背景是特斯拉Cybertruck。

人像2：精英教育妈妈
外形：亚裔女性，剪裁利落的Theory西装外套，内搭白色T恤，妆容淡雅。

场景：在私立学校门口接孩子，车内仪表盘显示自动驾驶模式开启，副驾放着斯坦福夏令营宣传单。

细节：手机正在Zoom会议（远程公益组织或创业项目），车后窗贴着“My Child is an Honor Student”贴纸。

人像3：跨界投资人
外形：金发白人女性，穿Everlane基础款高领毛衣，搭配珍珠耳钉，发型随意扎成低马尾。

场景：在Atherton豪宅后院，桌上摆着冷压果汁和《原则》《精益创业》书籍，笔记本电脑显示天使投资平台页面。

细节：背景可见太阳能板、特斯拉充电桩，墙角堆着儿童STEM玩具，暗示“兼顾家庭与事业”的人设。

标签化特征总结：
消费符号：健康轻食、环保品牌、科技产品堆叠身份认同。

社交属性：教育内卷、房产投资、隐性阶层竞争。

矛盾性：既标榜“独立女性”，又依赖配偶资源；追求极简生活，却深陷消费主义。

注意：这类形象本质是对某一群体的夸张概括，现实中硅谷家庭结构多元，应避免以偏概全。创作时可加入反讽或解构元素，平衡幽默与批判视角。

画几张硅谷娇妻人像图
好的，用户之前问过关于“硅谷娇妻”的定义和文字描述的人像，现在直接要求画出几张人像图。我需要考虑他们为什么需要图像，可能的用途是什么？可能是用于展示、教学，或者个人兴趣。用户可能没有绘画工具，或者希望得到一些设计上的指导。

用户之前的提问已经得到了详细的文字描述，现在需要视觉呈现。我需要确认用户是否具备绘画能力，或者是否需要推荐工具或方法。但根据问题，用户可能希望得到具体的绘图建议或步骤，或者生成图像的方法。

考虑到用户可能没有专业设计软件，我应该推荐一些易于使用的工具，比如Canva、Procreate，或者AI绘图工具如MidJourney。同时，可能需要提醒用户注意避免刻板印象，保持多样性，毕竟之前提到过避免以偏概全。

另外，用户可能需要一些风格上的建议，比如插画、现代简约风或幽默夸张风格，来更好地表现人物特点。需要详细说明每个形象的关键元素，确保用户能准确传达所需的特征，比如科技极简风中的特斯拉和Apple Watch，精英教育妈妈的斯坦福夏令营传单等。

还要注意版权问题，建议使用原创或免版税的素材。最后，可能需要总结设计时的注意事项，比如平衡幽默与真实，避免刻板印象，突出细节等，帮助用户在创作时保持敏感和尊重。

由于我无法直接生成图像，但我可以提供详细的视觉设计思路和元素参考，帮助你或设计师创作“硅谷娇妻”主题的人像插画。以下是具体分镜和风格建议：

风格选择建议
扁平插画风：用简洁色块、低饱和度配色（莫兰迪色系），突出科技感和中产审美。

幽默夸张元素：放大标志性符号（如巨型特斯拉车标、浮夸的斯坦福贴纸），增加反讽效果。

细节彩蛋：在画面角落隐藏硅谷文化梗（如“996咖啡杯”“IPO倒计时手机壳”）。

人像1：科技极简极繁主义者
关键元素：

服装：Lululemon瑜伽裤 + Patagonia抓绒外套 + Allbirds运动鞋。

道具：左手举着燕麦拿铁，右手滑动iPad（屏幕显示股票K线图）。

背景：Whole Foods超市入口，购物车里有有机蔬菜和一瓶$200小众护肤油。

细节：AirPods耳机半戴，Apple Watch表盘显示“站立时间不足警告”。

人像2：私校妈妈的多线程人生
关键元素：

场景：私立学校停车场，妈妈同时操作三台手机：

手机A：PTA（家长会）群讨论捐款盖新实验室。

手机B：房产中介发来的Atherton豪宅链接。

手机C：微信家长群吐槽“爬藤教练收费$500/小时”。

穿搭：Tory Burch托特包 + 梵克雅宝四叶草项链 + 谷歌园区访客牌。

背景彩蛋：车窗反射出她疲惫翻白眼的瞬间，车尾贴着“Baby on Board & IPO in Progress”。

人像3：生活博主与天使投资人
关键元素：

主画面：在自家智能厨房拍摄Vlog，标题《硅谷主妇的晨间流程：5点健身7点路演》。

道具：料理台上摆着Bulletproof防弹咖啡、代餐Soylent、VC名片（红杉/Andreessen Horowitz）。

隐藏冲突：镜框边缘露出没收拾的儿童玩具和扫地机器人故障提示。

服装：Glossier素颜妆 + Aritzia家居服，戴Oura健康监测戒指。

工具与实现方法
AI绘图提示词（适用于Midjourney/DALL·E）：

例：A stylish Asian woman in Lululemon yoga pants, holding a Blue Bottle coffee cup and iPhone with stock app interface, Tesla Cybertruck in background, flat vector illustration, pastel colors –v 5.2

手绘/设计工具：

Procreate/Photoshop：用钢笔工具勾轮廓，叠加纹理纸质感。

Canva：利用“简约人物”模板修改配色和道具。

版权规避：避免直接使用品牌Logo，用抽象化设计（如水果替代Apple标志）。

注意事项
避免刻板印象：通过添加反转细节（如“娇妻” secretly coding），打破单一叙事。

文化敏感性：平衡讽刺与尊重，避免针对特定族裔（如亚裔虎妈标签）。

地域特征：加入硅谷地标（金门大桥彩蛋、101公路堵车场景）。

如果需要更具体的分镜或构图草稿，可以描述某个场景，我会进一步细化设计逻辑！ 🎨

阿里的千问/Qwen2.5-Max 眼中的硅谷娇妻

Qwen2.5-Max和DeepSeek一样，无法像其它AI模型可以直接画图，这一点有待改进。

“硅谷娇妻”并不是一个具体的人物，而是一个泛指的概念，通常用来形容生活在硅谷地区、家庭条件优越的女性。这类形象可能带有一定的刻板印象，比如她们可能是科技公司高管的妻子、创业者、或者本身就是成功的职场女性。她们通常被描绘为时尚、独立、有学识、注重生活品质，并且对科技和创新文化有一定了解。

由于我无法直接绘制图像，但我可以用文字描述几种典型的“硅谷娇妻”形象，帮助你更好地理解这个概念。如果你需要画出来，可以参考以下描述：

形象1：科技精英型
外貌特征 ：干练短发或优雅的波浪长发，穿着简约但高级的职业装（如剪裁得体的西装外套搭配高跟鞋），佩戴智能手表或最新款的苹果产品。
背景环境 ：站在一家高科技公司的玻璃幕墙前，手里拿着一杯星巴克咖啡，旁边是一辆特斯拉Model 3。
表情神态 ：自信而专注，似乎正在处理工作邮件或与团队讨论项目。
形象2：创业先锋型
外貌特征 ：休闲中带点时尚感，比如穿一件宽松的针织毛衣搭配牛仔裤，脚踩一双运动鞋。背着一款设计师品牌的托特包，里面装着笔记本电脑和平板。
背景环境 ：坐在一家充满工业风装修的咖啡馆里，桌上散落着商业计划书和一杯冷萃咖啡。窗外可以看到硅谷标志性的棕榈树。
表情神态 ：略显疲惫但眼神坚定，仿佛刚刚结束一场重要的投资人会议。
形象3：家庭主妇型
外貌特征 ：精致的妆容，柔顺的长发披肩，穿着轻奢风格的连衣裙，搭配珍珠耳环和名牌手袋。
背景环境 ：在一处豪华别墅的花园中，周围是修剪整齐的草坪和盛开的玫瑰花丛。她正微笑着陪伴孩子玩耍，同时用手机查看最新的股市动态。
表情神态 ：温柔又从容，展现出一种平衡事业与家庭的生活态度。
形象4：健身达人型
外貌特征 ：身材匀称，穿着专业的瑜伽服或跑步装备，头戴棒球帽，手腕上戴着Fitbit或Apple Watch。
背景环境 ：在阳光明媚的早晨，沿着硅谷的山间小路慢跑，远处隐约可见旧金山的金门大桥。
表情神态 ：健康活力，脸上带着轻松愉悦的笑容。
这些形象只是基于刻板印象的艺术化描述，并不能代表所有硅谷女性的真实生活状态。事实上，硅谷的女性来自不同的背景，拥有各自独特的故事和个性。如果要将这些形象画出来，建议结合现代插画风格，比如扁平化设计、水彩渲染或写实素描，以突出人物的特点和氛围感。

希望这些描述能激发你的创作灵感！如果有其他问题，欢迎随时提问~

画几张图

profile
Qwen2.5-Max
很遗憾，我目前无法直接生成或绘制图像。不过，我可以为你提供一些具体的指导和建议，帮助你自己绘制“硅谷娇妻”的形象，或者通过其他工具（如AI绘图软件、插画程序）来实现你的想法。

如果你希望使用AI绘图工具（例如MidJourney、DALL·E或Stable Diffusion），可以尝试输入以下提示词（prompts）来生成图像：

提示词1：科技精英型
Prompt :
“A confident and stylish woman in her 30s, wearing a tailored blazer and high heels, holding a smartphone with a Tesla car in the background. Modern office setting with glass walls, clean design, professional look, vibrant colors, photorealistic style.”

提示词2：创业先锋型
Prompt :
“A young female entrepreneur in casual chic attire, sitting at a trendy industrial-style coffee shop, working on a laptop, surrounded by business plans and a cup of cold brew coffee. Warm lighting, natural textures, relaxed yet determined expression, cinematic composition.”

提示词3：家庭主妇型
Prompt :
“Elegant woman in her late 30s, dressed in a luxurious dress, wearing pearl earrings, standing in a beautiful garden with roses and green lawns. A luxury mansion in the background, smiling gently while interacting with children, soft pastel tones, realistic painting style.”

提示词4：健身达人型
Prompt :
“Fit and energetic woman in athletic wear, running on a scenic trail in Silicon Valley, wearing a baseball cap and fitness tracker, early morning sunlight casting golden hues, distant view of the Golden Gate Bridge, dynamic pose, vibrant and healthy aesthetic.”

如果你想自己手绘：
构图设计 ：先确定人物的姿态和背景环境，比如站立、坐着还是运动中的动态。
服装细节 ：根据不同的类型选择合适的服饰，注意体现硅谷的现代感和科技氛围。
色彩搭配 ：使用明亮、干净的色调，例如白色、灰色、蓝色等，突出简洁高级的感觉。
表情刻画 ：根据不同角色的性格特点，描绘出自信、专注、温柔或活力的表情。
如果你有绘画基础，可以参考上述描述一步步完成作品！如果需要进一步的帮助，请随时告诉我，我会尽力为你提供建议~

ChatGPT 可以拿来做什么？

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大型语言模型（LLMs）如 DeepSeek R1-8B 正在革新自然语言处理，使强大的 AI 驱动应用成为可能。然而，设置这些模型往往是一项艰巨的任务，需要复杂的配置。幸运的是，仅需两条简单的命令，您就可以使用 Ollama 在本地系统上轻松部署和运行 DeepSeek R1-8B——Ollama 是一个用于管理和运行开源 LLMs 的简化工具。

步骤 1：安装 Ollama

Ollama 让在本地运行大型语言模型变得更加简单。要安装它，请运行以下命令：

sudo apt install curl -y
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

此命令执行以下操作：

• 安装 curl，一个用于从互联网下载文件的命令行工具（如果本地没有安装的话）。
• 下载并执行 Ollama 安装脚本，设置运行 LLMs 所需的一切。

步骤 2：运行 DeepSeek R1-8B

安装 Ollama 后，您可以立即运行 DeepSeek R1-8B 模型：

ollama run deepseek-r1:8b

此命令：

• 从 Ollama 的存储库拉取 DeepSeek R1-8B 模型（如果尚未下载）。
• 启动模型，使您可以通过命令行与其交互。

您还可以把deepseek-r1:8b换成llama3.2等，具体看模型列表。

为什么使用 Ollama？

• 易于使用：无需复杂的 Docker 设置或环境配置。
• 本地推理优化：Ollama 旨在高效地在消费级硬件上运行。
• 快速设置：整个过程仅需几分钟，让您专注于使用模型，而非配置它。

Ollama 是一个功能强大且用户友好的工具，专为在本地运行和管理开源大型语言模型（LLMs）而设计。它通过消除复杂的配置需求，简化了部署过程，使 AI 模型更易于开发者、研究人员和爱好者使用。借助 Ollama，用户只需使用简单的命令即可轻松下载、运行并与各种 LLMs 交互，确保流畅高效的使用体验。Ollama 针对本地推理进行了优化，能够在消费级硬件上高效运行，使用户无需依赖云端解决方案即可利用先进 AI 模型的强大能力。

结论

部署和运行像 DeepSeek R1-8B 这样的高级 LLM 并不复杂。只需两条简单的命令，您就可以在本地计算机上运行一个强大的 AI 模型。无论您是开发者、研究人员还是 AI 爱好者，这种简化的设置都让 LLMs 的实验变得更加轻松。

立即尝试，体验 DeepSeek R1-8B 的强大功能！

大语言模型 LLM = Large Language Model

• 部署和运行 DeepSeek R1-8b 大型语言模型 (LLM) 的两个简单命令
• 教娃编程之: ChatGPT写了一个Python交互程序调用x.ai的Grok大语言模型

英文：Two Simple Commands to Deploy and Run the DeepSeek R1-8b Large Language Model (LLM)

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马斯克的x.ai到年底有免费的25美元的credit可以使用Grok大语言模型

前不久（今年初），伊隆·马斯克/Elon Musk的X公司开源了Grok大语言模型，并且给免费提供了25美元的credit可以调用。可以在其官网x.ai注册一个帐号，申请API KEY即可，官网还贴心的的给出了调用的例子。

curl https://api.x.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer xai-......" -d '{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a test assistant."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Testing. Just say hi and hello world and nothing else."
    }
  ],
  "model": "grok-beta",
  "stream": false,
  "temperature": 0
}'

孩子们由于未成年，所以无法申请ChatGPT、X AI等大语言模式的帐号，平时他们只能在免费的微软冰/BING搜索引擎上使用集成的免费Copilot。不过今天听弟弟说，ChatGPT现在已经不需要登陆就可以使用，不过他说这个版本有点受限制。

平均长度来算的话，一句话的Prompt大概是0.0012美元。当然越长的句子花费越贵，毕竟价格是按Token来算的。可以粗略的估计一个单词是一个Token。

目测每条Prompt的费用是0.0012美元，25美元可以使用大概2万次

每个帐号有免费的25美元API费用

X.AI 的API网站界面

API 的 X AI 模型：grok-beta 和 grok-vision-beta

由 X AI 为 Grok LLM 创建 API 密钥。 Create API Keys for Grok LLM by X AI.

ChatGPT写了一个Python交互程序调用x.ai的Grok大语言模型

反正是免费的25美元，于是想着给娃做一个简单的PYTHON程序，然后人机交互，每次调用x.ai的Grok大语言模式，也正好让娃学一学实际的编程应用。于是让ChatGPT写了个程序，这种简单的程序ChatGPT基本上是Bug Free，生成的代码拿来就能用。

import requests
import json

api_key = "x_ai ..."

# Define the API endpoint and headers
url = "https://api.x.ai/v1/chat/completions"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    f"Authorization": "Bearer {api_key}",
}

# Define a system message for context
system_message = {"role": "system", "content": "You are a test assistant."}

print("Welcome to the Grok, an AI chatbot. Type 'bye' to exit.\n")

while True:
    # Prompt the user for input
    user_input = input("You: ").strip()

    # Check if the user wants to exit
    if user_input.lower() == "bye":
        print("Goodbye!")
        break

    if user_input == "":
        continue

    # Define the payload
    payload = {
        "messages": [
            system_message,
            {"role": "user", "content": user_input}
        ],
        "model": "grok-beta",
        "stream": False,
        "temperature": 0
    }

    try:
        # Make the request
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

        # Check the response status
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            assistant_response = data["choices"][0]["message"]["content"]
            print(f"Grok: {assistant_response}\n")
        else:
            print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

之后 简单做了些修改，比如避免空的Prompt，并且用strip函数去除句首和句尾的空格。娃使用的是Mac苹果电脑，还得在Terminal装个Homebrew，然后安装Python，并且用 pip3 install requests 安装上请求包，就可以使用了。

虽然界面有点素，也就是个简单的终端，但是对于孩子来说已经是个很强大的软件了。

弟弟在苹果电脑上成功跑起了x.ai的大语言模式 Grok

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英文：ChatGPT writes a Python Script to Interact with Grok LLM from x.ai (Free $25 Credit)

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