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我怀疑在某个时刻，当前形式的语言模型（LLM）会被认为足够好，可以用于一般的研究和编码任务。我不明白为什么我们还需要继续采用事实上的云计算方式。在我看来，云计算解决了操作复杂性，这值得支付额外的费用。但似乎只要有合适的硬件，运行一个开源模型并没有那么复杂。随着时间的推移，我怀疑这些模型会变得更好且更便宜。 未来会不会有这样一种情况，人们可以像购买电视一样，从百思买（BestBuy）购买“人工智能”？它可能会预装一些模型——如果是开源的，价格会更便宜，而前沿实验室的模型则会定价较高。硬件基本上是一堆足够用于本地推理的GPU。 把它带回家，插入你的家庭网络，你可以通过任何本地设备访问IP来打开一个聊天实例。如果你愿意，可以让它访问互联网。也许它还可以接收OTA（空中下载）更新。 我很好奇其他人对此的看法——本地优先的人工智能是否感觉像是一种可能性？这方面有哪些经济和社会挑战？

我注意到凯文·法尔先生在2011年发布了《TCP/IP Illustrated》第一卷的第二版。请问这里有人知道第二卷和第三卷是否也会有第二版吗？

我一直在使用Pangram来检测我所阅读的内容是否完全是由人工智能生成的。今天，我想知道如何轻松地绕过这个检测。 我只需向它们展示生成的文本被检测为100%由人工智能生成，就能让它们生成一段“听起来像人类”写的文本。 Claude Sonnet: https://claude.ai/share/28080c8c-5647-43df-9671-91c9f9e46791 有趣的是，ChatGPT 5.4并不会这样做，至少在它使用的默认模型下是这样的：https://chatgpt.com/share/69c6c713-038c-832e-86be-689abd7b7ae1。我猜它可以被破解以实现这一点。