ai小孩会跑什么

这个声音我听了将近四年，我住一楼啊，楼上邻居家小孩呢，在家里跑不穿鞋，产生的低频共振会传到天花板，传到我们家里来，有多严重呢？桌上的水杯里的水都会晃， 狗吓得乱叫，你可以想象啊，那是什么量级？ 我们总共上楼沟通了六次，从好好聊到门都不给开了。我每次试图反击，用手锤天花板，楼上呢，都会变本加厉的报复，而穿上拖鞋就能解决的事， 他们知道，但就是不管。最后啊，我自己也没想到， ai 时代的到来，我居然非常无痛的把这个事给解决了。这两年啊，听人聊 ai 都聊吐了，但是呢， ai 真正解决了你生活中一个具体的事吗？ 我的回答是，至少解决了这一个。大家把故事讲清楚啊，得从我搬进这个房子之前说起，因为那个时候， 我和楼上邻居的关系是完全反转的，我是那个被投诉噪音扰民的人，我们家宠物比较多啊，之前房子呢，实在是太小了，我们当时就买了一个一楼带院的房子，是真的很开心，心想可要好好装修一番。结果装修第一天， 物业就打电话说有人投诉，投诉你们噪音扰民，投诉呢，就是我们楼上，理由是装修超过了规定时间，说他们家老人啊，有心脏病啊，差点把老人心脏病给弄犯。说实话，我当时是很紧张的，毕竟以后是邻居。于是呢，我买了些礼品，不光是楼上啊，周围几家邻居我都送了一圈，表达歉意，并 再三跟工长强调，保证以后按时间来，绝对不能超时了。当时呢，对方态度是挺好的，说如果有打电钻这种特别吵的工序，能不能提前说一声，他们安排老人和小孩出门，我说行啊，没问题啊，太通情达理了。过了两天， 我们就要装中央空调了，按约定啊，我这通知了他们，结果对方发来一大段文字，建议我们不要装中央空调，说我们这房子压根就不适合装。哎呀，我当时钱都交了，东西也都买了，这会反悔呢，也来不及了，正在想怎么回复他呢，对方态度突然就变了，跟我说啊，如果超过了规定时间，一定打市场热线投诉。 我才明白啊，他们骗我不适合装中央空调，其实呢，是不想有噪音。从那以后啊，整个装修期间，他们经常会来工地找麻烦，还要求啊，打电钻的活只能安排在上午十点以后和下午四点以后，说实话，我没有办法答应，我也想尽快整完，不给大家添堵 啊，但是特殊时期，断断续续搞了大半年，我们终于搬进来了。搬进来第一天，我就感觉不妙啊，楼上的噪音就很大，主要是在家里跑来跑去的声音。 但我想了想，装修确实打扰人家不少啊，能忍则忍吧，忍了几个月吧，几乎就是靠出门逛超市，看电影来回避。但是啊，感觉这样下去不是个事。于是呢，我就开始上门沟通了，前两次 对方没有正面的回应，果然就提了我们之前装修的噪音，仿佛啊，这就是我们的原罪。有一个周末的早上，我前一天工作到特别晚啊，一大早就被跑步的声音吵醒了，所以我当时直接精神就崩溃了，特别生气，我这站在床上拿拳头锤了三下天花板，楼上呢， 突然开始故意的往地上扔东西进行报复啊，楼上的报复我们，于是我们又上楼沟通了，对方说了很多话，提炼一下重点呢，第一，我这个房子的前任房主之前在家啊，小孩拍啤酒 他都忍了，意思就是邻里之间要相互忍耐。第三，他在我楼上，主动权在他手上，我呢， 以后就不要再尝试反击了。当然我也表达了啊，一过性的短暂的噪音我是真不介意，也非常能理解。那次聊完啊，我以为的结论就是双方各退一步，他管管孩子，我们呢也包容，所以呢， 我就同意了。其实啊，在忍耐噪音的前两年里面，我就已经在想一件事了，就是能不能做一个装置，当楼上产生噪音的时候呢，它就会触发开关一样， 自动播放一段提醒的声音，提醒他们就是天花板上首先要放一个麦克风吧，收集音频，电脑呢，就分析判断哪些是楼上传来的噪音，再然后通过贴在天花板上的音箱反馈回去。整个流程呢，我都想通了，但是最后就卡在一个地方，我需要一个软件，需要一个程序 串联这些步骤，我又不会写代码，网上也没有现成的东西，所以呢，他就停留在了想象里面。嗯，第四次，第五次都是晚上八九点左右，我去他们家沟通的啊，对方已经很明确了，不想管，看下表说，这才几点啊。第六次， 人在家，但是呢，门就已经不开了，我是在家工作的，内容创作者，录视频，剪脚本，剪片子，都是在家里噪音呢，对我来说不只是生活上的打扰，它直接影响我工作了。有时候啊，好不容易拿点好情绪，刚点下这个录制键，楼上的几声低频共振直接就能毁掉所有。低频共振 啥意思呢？就是如果你没有经历过，你可能很难理解他有多难受，他不是有人在你耳边说话的那种吵，他是整个房子都在震，你的心脏突突，甚至会跟着那个频率跳。 呃，我没有找过物业，也没有报过警，也没有打过一二三四五。一方面呢，我是觉得找他们呢就是升级试态了，另外一方面呢也了解过啊，这种低频的噪音他本质上分贝不算大， 也没有规律取证呢，是很难的，通常呢就是麻烦人家一通，然后啥事也解决不了。这个时候你可能想说不是有一个共振音箱吗？哎，我承认我买了，我经常会在用和不用之间内耗 立在天花板上播一小会那种脚步声，他还没咋地我自己就已经慌的不行了啊，单次从来没有超过过三十秒钟，大部分情况就是我忍了半个小时终于决定把机器架起来，结果楼上呢又安静下来了，然后我就默默地收起来，等于白架。我不是做不到让他播一整晚那样可能一两天就解决问题了，但是 好吧，我就是做不到脸皮太薄了。就这样啊，将近过了四年，只有楼上没人的时候呢，我才能正常生活。 还记得我一直在幻想的那种高科技吗，只要楼上产生噪音，然后呢就会自动的触发提示音来提醒他们。四年里面每一次被噪音吵到崩溃的时候呢，我都会想，但是每次的结论都一样，我不会写代码，然后 ai 来了。我不知道大家有没有听过 webcoding 这个词，就是你用自然语言把你的需求跟 ai 讲，然后 ai 把程序给你写出来。我的提示词很简单，楼上有噪音，我想做一个自动反馈系统，有一个无线麦克风，有一个蓝牙音箱，一台电脑，其他的事 就全部交给他了。 ai 写出来的程序简直绝了啊，比我想象的还全面。它首先会分析音频里面的低频频段， 楼上噪音的频段其实在日常生活中是很难有的，所以很容易区分出来。其次，他设定了连续三声才出发，因为偶尔的一声可能只是正常的生活噪音。最后，这个提示音呢，还可以自定义，由我自己来决定播什么。第一次看到这个程序跑起来的时候，哇， 我居然做了一个软件。第一天我设置的那个提示音啊，是咳嗽声，就是 qq 上线那个，触发特别准，连续三声噪音就会一声咳嗽，但是啊，震慑效果有限，楼上啊，仿佛也没啥反应。第二天，我换了一个声音，就是在短视频里面大家经常能听到的那种重大转折。 对，就这个声音，和我之前所有的那种手动提醒是不一样的，几乎不留空隙的实时反馈，让他们知道啊，这个声音和他们刚刚制造的声音是强相关的。而且啊，没有办法通过加倍的制造噪音来报复我，因为他们越吵他越响。第一次， 第二次，第三次，第四次。以后安静了。接下来两天他们都在家，但是家里安静的我都有点 不习惯了，让小孩穿上拖鞋就能解决的事，四年都没有解决，东东想了四次就解决了，就那天以后我把程序就关了，就再没用了，偶尔的楼上还是会跑， 但是就一下说明大人在管了。有人可能会说啊，你这个软件伤敌八百，自损两千啊，我觉得没问题，他们制造了两千的噪音给我，但是呢，我就只回应八百，如果你不想承受这八百呢，就不要制造那两千，我的反馈永远比你对我的影响少。所以这不是攻击， 这只是提醒。 ai 做的事情呢，很简单啊，他帮我把一句请你管一下，变成了对方没有办法假装听不见的方式。最可怕的是他没有情绪， 也不跟你扯皮，他就是执行啊，当然这个视频说的这个程序我是不会放网上的嘛，你们不用找我要，因为这是我的艺人啊，你听过这个概念吗？回到开头，这个问题啊，就 ai 真的 解决了你生活中一个具体的事吗？分享这个故事呢，一方面是解决了我的事以后呢，我很有分享欲，另外一方面呢， 是我自己啊，最近有些思考，不知道大家这两年有没有跟我一样啊，总有 ai 焦虑，就是怕跟不上，怕被淘汰，于是拼命学习各种 ai 工具，学了一圈下来啊，也会用啊，但是 你就是没有拿它解决一个真实的问题，所以这个事呢，让我感觉到， ai 时代真正受益的也许不是最后用工具的人，是脑子里面装着具体问题的人。工具啊，谁都能学会，但是问题是你自己的，你对生活的不满意是你自己的，你在脑子里面翻来覆去想过的那些方案是你自己的， 你那些如果能有个东西帮我的那种念头啊，也是你自己的。所以呢，我觉得 ai 不 会替你去解决那些你早就想解决的事。 所以我觉得如果有焦虑，就去想一想你生活中有没有什么事啊，心里忍了很久的一个不大不小的问题，说出去甚至别人都会觉得你矫情，也没有现成的解决方案。但是就是你自己知道他每天都在消耗，你 不妨试试做一个艺人 app， 这可能才是你跟 ai 之间真正的接口。哦对了，这个视频的口播部分啊，就是我用自己做的 app 自动剪出来的，还不错吧。

好的，啥也不说了，咱们直接看实战效果。好的派派已经上线了，注意，这是一个七十八兆的小模型，简单来说七十八 m 是 什么概念呢？啊？ deep seek 它是不是六百七十一币啊？我的这个参数量七十八 m 就是 deep seek 的 万分之一，所以它还是很缺乏逻辑能力和一些知识能力的。我们直接来问一句一句鸡汤的话，它是一个互联网段子手，我们看它会回答什么。 一个成功与否的标志是 他能够把你从失败中解脱出来，如果一个家庭可以持续的往前走，那么这个家就会一直保持下去。因此当一个人成功的秘诀不是 如何成为别人，而是如何成为一个更好的自己时，这样的回答就是要改变人思维方式，学会倾听他人的声音，要有创新精神，不要让别人误解你的想法，要知道自己的错误程度，不能仅仅因为自己是别人而改掉自己的缺点。 问，其实我们的父母并不是教孩子做人做事的，他们只是说给孩子听，给他们讲道理，把孩子情绪发泄出来。如果我们用教育孩子的方法引导他，那么我们就要让孩子明白，你若非爱我，就要这样对你好，然后再告诉他不是我的错，而是我自己错了。所以 要教会孩子如何正确的去管理别人的情绪。他回头反问我一句，是吧？可以看到他总体来说讲的还是有逻辑的，但可能还是啊有些换节律，他语法至少是正常的。 ok， 这就是大致我们能推出来的一个模型的效果。好吧， 直接 quit， 拜拜。好的，抱歉各位，就是拖跟了这么久啊，就主要是因为我想就是一步到位，检查出来后续的所有问题，然后把这个模型跑出来，然后我们上次不是讲了这个手拖啊， transformer 的 整体直线吗？这里有个重要的问题，就是大家注意一下这个啊，一五一六四三这个东西，我们来简单算一笔账，好吧， 我们来算这个总的参数， total 大 小， d 就是 啊，维度数，然后加上 l l 就是 层的深度，我们有几层这个 transformer block， 然后是不是要乘上这个 transformer block 的？ 呃，参数数量也就是四 d 平方，这也就是 attention 层的数量加上三乘上 e、 d， h， 三是指，呃，三是指这个每个 f f 分 里面是不是有三个模块，就是 w 二比一， w 二和 w 当一对不对？ e 是 指专家数，然后 d 呢还是一样的， h 呢？就是隐藏层的啊，维度数。 ok， 我 们来简单算一下我们总共这个权重是怎么分配的，我们选的词表实在是太大了，一五一六四三，这个是块二的词表大小啊，这个这个数字是一个很恐怖的概念， 我们一五一六四三如果乘以维度数是五一二的话，它相当于啊七十七百万也七千七百万的参数，如果再乘以二的话，那就是一五五 m， 也就是一点五五亿的参数，光一个词表大小就就一点五五亿，这，对 啊，我们这个小模型，因为我希望大家都能跑嘛，所以我希望就是一开始模型做的尽可能小，就比如你刚看到七十八 m 就 光光这一个词表，这个东西是不参与深度，它只是啊将你输入进来的词转化为向量， 就是花在这个上面，不参与聚散的东西上面会非常的亏。所以一般理想的大模型权重的话，就是词表大小应该小于百分之五啊，这个词表，然后啊， a t 整数，它应该在这个约等于十五到百分之二十，它负责这个相关度计算，这也是模型产生逻辑的地方。然后 m o e 加上 f f n， 它则要占到这个 百分之七十到八十啊，如果有了 m o e 甚至可以到百分之九十以上，它是存大模型的知识，大模型的知识它就存在这个里面，为什么它能存存这些东西呢？啊？我们简单讲一下，我们的 f f n x 是 不是等于 swiss g u x w up 一 竹元素乘 x w up 二，乘上 w down， 它是不是长这样？这一部分呢？我说了它就是门控分支，决定就是去哪里找内容 啊。然后这一部分 x 乘 w 二呢，它里面存的就是啊模型的知识本身，这里面就是从这里面。呃，它是一个长什么样呢？它是不是一个 d 乘梯等数梯等数通常是四 d 啊，我们这边选了三分之八 d 啊，三分之八 d 是 为了等参数比较，所以我们设置四 d 也是可以的。是这个 h 呢，它就是说简单来说，这个矩阵的质其实只有 d 是 rank 的， 只有 d， 但是它里面经过这个应用门控激活之后，它会从脑海中找到一些特定东西去激活啊，用这些，用这些东西去 进行回答，然后最后再用 u w d 去浓缩他刚刚提取出来的信息啊，这就是模型存内容东西啊，天使呢，他负责逻辑，但他本身不需要如此多的比重，因此啊，这样设计才是一个比较合理的比重。我们如果设这个一五一六四三只占百分之五的话，那我们最后的模型大概是啊， 两 b 左右的模型会比较合适，两 b 到七 b 的 模型才能满足我们要求。所以啊，我们如果要训练这么一个一个模型的话，可能就要需要 h 一 百这种级别的显卡，或者你要不只能开的精度非常低，比如说 sp 八，但是这样的话难度特别特别大，所以我们希望就是啊，要将这个 磁表大小给它降一降，不能让它占比如此之大。 ok， 那 这就引申出来我们如何手托磁表， ok， 好的，其实我想了很多方案，一开始我想拿 python 跑，哎， python 如果无论如何它那个速度都是非常非常慢的，就是它大概是这个 c 加加的两百分之一倍啊，就基本上完全不可接受，你跑一个词表，人家三十秒出，结果你五个小时呢，还在那边等着啊，这我就是，嗯，不太可接受的事情。 然后我现在就把目光投向了这个 rust， rust 的 性能跟 c 加加相当，但是它是一辆非常非常安全的 c 加加。 ok， 我 们就是这是接下来要讲的脚本，咱们下节课就开始正正式来讲我们的手搓词表的流程， ok。

你见过吗？随便画条线，迷你小八岁就能跟着跑，超神奇！它还能给娃当跟屁虫，娃走到哪跟到哪，也能变成让孩子抓不到的小淘气。它小小一个，精致又可爱， 居然还带遥控器！能变身灵活的遥控汽车，前后左右任你操控。还有九种不同样式的灯光，表情随时变化，简直是孩子的梦中情车啊！孩子能一个人玩好久，操控他踢球，来场迷你足球赛，孩子玩的不亦乐乎，再也不吵着玩手机了。 市面上带智能巡视功能的这类小车，通常要三位数，你看下这个价格值不值？ ok？