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婷婷炒币亏了50w,励志回本
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御姐婷婷
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这两天试了试chat GPT5.2,这个版本被海内外用户骂翻了天,我先说结论,仅从我粗浅的使用程度来看,这个版本的出现,可能代表着文科生的春天来了,一个人的表达能力,可能是未来5-10年内最为重要的能力。 海外目前对GPT5.2的评价有点极端,一边是“降智了”“不敢说话了”“像被阉了一刀”,另一边是“代码更稳了”“科研更好用了”。如果只看情绪,很容易得出一个表象的结果:最新版不行了。 但如果把这些反馈拆开看,会发现一个很有意思的分野,骂得最狠的,往往不是它做不到,而是它“不好玩了”“不陪聊了”“不替我冒险说话了”。 而这恰恰是5.2真正变化的地方。 一、5.2不是变笨,而是换了一种说话方式 很多人觉得5.2“不展开”“太谨慎”“四平八稳”,其实这不是能力下滑,更像是表达策略的收紧。 5.1之前,GPT 很擅长一件事,顺着你的问题往下编一个完整叙事。哪怕某些环节它并不确定,也会把话说满,说得好像一切都已经想清楚了。这对聊天、脑暴、情绪价值来说很好,但在很多专业场景里是有风险的。 5.2明显更倾向于先确认边界,再往里走。它更愿意告诉你这里其实有多个解释、这个前提不一定成立,而不是直接给一个听起来很爽的答案。这会让一部分用户觉得没劲、不如以前敢说,但从另一个角度看,它更像一个会踩刹车的合作者,而不是一味迎合的陪聊对象。 二、为什么我反而觉得:文科生的时代可能来了 一个很少被提到的变化是,5.2对自然语言提示的容忍度和解析能力明显更强了。 以前你想让GPT干点复杂的事,往往要把prompt写得像半篇技术说明书,层级、格式、约束一个不少,甚至提示词编辑者,在国内成为了不少新创公司的新增岗位,还有和AI剧的抽卡师合二为一,你的叙述表达能力强,盈利能力就会强。现在你用更口语、更模糊、更人类的方式描述需求,它也能抓住重点,知道你到底想干嘛。 这对程序员当然是加分项,但对文科生、研究者来说,提升更大: 做分析、评论、科普时,你可以用“我们换个角度想想”“这里是不是有点反直觉”这种话,它能顺着你的思路继续推,而不是拉回模板,而且用封闭式prompt将搜索限定在指定范围内,也是真限定了,而不是杜撰,相当于5.2把自己做成了一个聚合平台+爬虫+生成AI,而不仅仅是个生成AI了。 在开放性问题上,它更像一个愿意跟你一起慢慢理清逻辑的对象,而不是急着给结论。 某种意义上,5.2更像是把会写 prompt这件事,抬高到了更高的高度,这是比编程语言更好掌握的自然语序和话术,你不需要掌握一堆技巧,只要把话说清楚,说得像跟人交流一样。 三、差评集中在几个点,其实都能解释 那些被反复提到的退步,大致可以归到几类: 不够敢说、情绪价值低 这是事实,但也是选择。OpenAI很明显在压低讨好型表达,这对情感陪伴和闲聊用户不友好,但对严肃使用场景是加分的。 展开少、细节要追问 5.2更像是等你确认方向再往深里挖,而不是一次性把所有可能性都铺出来,它把主动权更多交还给用户,它鼓励更多有想法的文科生,而不是什么都直接由它来做的躺平者,也因此,你的目的性更强,知道用常规方法实现的路径,再用AI来表达的话,会更加事半功倍。 速度慢、算力贵 这个没得洗,xhigh、thinking 模式确实慢,也确实贵,但你会发现,慢主要慢在它真的在把上下文都读完,目前目测是3万行代码左右,或不超过5万的英文(其实能达到8万左右,但分析效率会下降),而不是秒回一堆看似合理的废话。 写作不如Gemini顺滑 这点很多人说得对,GPT的文字依然偏理性、偏结构化,它更适合论文前的选题确认、综述会构建框架、填充,换句话说,它更适合当底稿和逻辑骨架,是调色盘和素描纸,Gemini更像是笔。 四、它更像工具,而不是会陪你的角色 如果一定要给5.2一个定位,我会说:它正在从万能聊天 AI,往通用认知工具那边走。 它不太愿意替你拍板,不太愿意帮你情绪兜底,也不太愿意在不确定的地方给你一个爽快答案。但它很擅长: 帮你把一个模糊问题拆清楚 指出你话里可能藏着的前提 在你给定方向后,把推理一步步铺稳 这对很多人来说确实没以前好用了,但对另一部分人来说,反而更顺手,就像福尔摩斯身边的那个华生。 GPT5.2当然不是完美版本,它在风格调整、图像、多模态上还有明显短板,这点的确不如国内的一些大模型,价格策略也很激进。但把它简单归结为退步、翻车,其实有点冤。 它更像是一次取舍明确的调整,少一点讨好,多一点克制;少一点表演,多一点工具感。 如果你要的是陪聊、灵感轰炸、情绪共鸣,那它确实不如以前有趣;但如果你要的是一个能听懂人话、能跟你用自然语言一起把问题理顺的助手,那5.2终于长成了一个可以长期共事的对象。 也许这就是为什么,有人觉得它变差了,有人却觉得它刚刚开始好用。
这两天试了试chat GPT5.2,这个版本被海内外用户骂翻了天,我先说结论,仅从我粗浅的使用程度来看,这个版本的出现,可能代表着文科生的春天来了,一个人的表达能力,可能是未来5-10年内最为重要的能力。
海外目前对GPT5.2的评价有点极端,一边是“降智了”“不敢说话了”“像被阉了一刀”,另一边是“代码更稳了”“科研更好用了”。如果只看情绪,很容易得出一个表象的结果:最新版不行了。
但如果把这些反馈拆开看,会发现一个很有意思的分野,骂得最狠的,往往不是它做不到,而是它“不好玩了”“不陪聊了”“不替我冒险说话了”。
而这恰恰是5.2真正变化的地方。
一、5.2不是变笨,而是换了一种说话方式
很多人觉得5.2“不展开”“太谨慎”“四平八稳”,其实这不是能力下滑,更像是表达策略的收紧。
5.1之前,GPT 很擅长一件事,顺着你的问题往下编一个完整叙事。哪怕某些环节它并不确定,也会把话说满,说得好像一切都已经想清楚了。这对聊天、脑暴、情绪价值来说很好,但在很多专业场景里是有风险的。
5.2明显更倾向于先确认边界,再往里走。它更愿意告诉你这里其实有多个解释、这个前提不一定成立,而不是直接给一个听起来很爽的答案。这会让一部分用户觉得没劲、不如以前敢说,但从另一个角度看,它更像一个会踩刹车的合作者,而不是一味迎合的陪聊对象。
二、为什么我反而觉得:文科生的时代可能来了
一个很少被提到的变化是,5.2对自然语言提示的容忍度和解析能力明显更强了。
以前你想让GPT干点复杂的事,往往要把prompt写得像半篇技术说明书,层级、格式、约束一个不少,甚至提示词编辑者,在国内成为了不少新创公司的新增岗位,还有和AI剧的抽卡师合二为一,你的叙述表达能力强,盈利能力就会强。现在你用更口语、更模糊、更人类的方式描述需求,它也能抓住重点,知道你到底想干嘛。
这对程序员当然是加分项,但对文科生、研究者来说,提升更大:
做分析、评论、科普时,你可以用“我们换个角度想想”“这里是不是有点反直觉”这种话,它能顺着你的思路继续推,而不是拉回模板,而且用封闭式prompt将搜索限定在指定范围内,也是真限定了,而不是杜撰,相当于5.2把自己做成了一个聚合平台+爬虫+生成AI,而不仅仅是个生成AI了。
在开放性问题上,它更像一个愿意跟你一起慢慢理清逻辑的对象,而不是急着给结论。
某种意义上,5.2更像是把会写 prompt这件事,抬高到了更高的高度,这是比编程语言更好掌握的自然语序和话术,你不需要掌握一堆技巧,只要把话说清楚,说得像跟人交流一样。
三、差评集中在几个点,其实都能解释
那些被反复提到的退步,大致可以归到几类:
不够敢说、情绪价值低
这是事实,但也是选择。OpenAI很明显在压低讨好型表达,这对情感陪伴和闲聊用户不友好,但对严肃使用场景是加分的。
展开少、细节要追问
5.2更像是等你确认方向再往深里挖,而不是一次性把所有可能性都铺出来,它把主动权更多交还给用户,它鼓励更多有想法的文科生,而不是什么都直接由它来做的躺平者,也因此,你的目的性更强,知道用常规方法实现的路径,再用AI来表达的话,会更加事半功倍。
速度慢、算力贵
这个没得洗,xhigh、thinking 模式确实慢,也确实贵,但你会发现,慢主要慢在它真的在把上下文都读完,目前目测是3万行代码左右,或不超过5万的英文(其实能达到8万左右,但分析效率会下降),而不是秒回一堆看似合理的废话。
写作不如Gemini顺滑
这点很多人说得对,GPT的文字依然偏理性、偏结构化,它更适合论文前的选题确认、综述会构建框架、填充,换句话说,它更适合当底稿和逻辑骨架,是调色盘和素描纸,Gemini更像是笔。
四、它更像工具,而不是会陪你的角色
如果一定要给5.2一个定位,我会说:它正在从万能聊天 AI,往通用认知工具那边走。
它不太愿意替你拍板,不太愿意帮你情绪兜底,也不太愿意在不确定的地方给你一个爽快答案。但它很擅长:
帮你把一个模糊问题拆清楚
指出你话里可能藏着的前提
在你给定方向后,把推理一步步铺稳
这对很多人来说确实没以前好用了,但对另一部分人来说,反而更顺手,就像福尔摩斯身边的那个华生。
GPT5.2当然不是完美版本,它在风格调整、图像、多模态上还有明显短板,这点的确不如国内的一些大模型,价格策略也很激进。但把它简单归结为退步、翻车,其实有点冤。
它更像是一次取舍明确的调整,少一点讨好,多一点克制;少一点表演,多一点工具感。
如果你要的是陪聊、灵感轰炸、情绪共鸣,那它确实不如以前有趣;但如果你要的是一个能听懂人话、能跟你用自然语言一起把问题理顺的助手,那5.2终于长成了一个可以长期共事的对象。
也许这就是为什么,有人觉得它变差了,有人却觉得它刚刚开始好用。
御姐婷婷
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也是这事前两天上了热搜,才看见的。说来惭愧,我很少自己开车,音响也就是人家怎么卖给我,我就怎么用,从来没想到,音响还有调试这么个说法。但是,看完视频以后,现在倒是雄心勃勃了,高低也把自己家音响调调,毕竟开着车听歌,这可是个乐子。
也是这事前两天上了热搜,才看见的。说来惭愧,我很少自己开车,音响也就是人家怎么卖给我,我就怎么用,从来没想到,音响还有调试这么个说法。但是,看完视频以后,现在倒是雄心勃勃了,高低也把自己家音响调调,毕竟开着车听歌,这可是个乐子。
御姐婷婷
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这可能是最奇怪的一项全球比赛,但它让人重新认识了 Excel。很多人看到新闻说“清华博士后拿了 Excel 世界锦标赛全球第九名”,第一反应大概都是: Excel 还有世界锦标赛?这玩意儿还能比?那我是不是也能报名? 等真的点开比赛视频,基本立刻就能把这些想法收回去。 比赛现场是标准的电竞棚:解说、灯光、音乐、观众都有,唯一和普通电竞不一样的,是选手们一个个沉着冷静、表情严肃,像是提前把今晚的周报全写完的人。解说的衣服上印满各种公式,气氛怪得像个玩笑,但比赛内容一点不像玩笑,它就是一场压缩到 30 分钟的极限数据处理考试。 规则很简单:每轮发一份 Excel 文件,里面几十道题,分成好几个等级。有的算成本,有的算效率,有的算资源分布,有的还隐含着复杂的依赖关系。 选手要做的,就是在时间耗尽前,把这些题尽可能做对。而所谓电竞,在观众视角里其实只有一件事能看懂,比分跳来跳去。你根本不知道选手屏幕里发生了什么,因为画面切换得太快,题目又不会展示出来。 唯一能完整看到操作过程的,是现场观众,因为每个选手的屏幕都会投影在座位前的显示器上,那甚至可能是这场比赛门票最有价值的地方。 今年比赛放出的免费题目来自 EVE Online,那是一款长期被戏称“玩 Excel 的太空 MMO”。题目内容从挖矿开始,一路延伸到造船成本、市场价格波动、矿物消耗结构、行星资源分布……很多人看得都云里雾里,我也是,事后才发现这套题根本不是考 Excel,更像是给你一个小型宇宙经济系统,让你用 Excel 去推运行星和飞船背后的公式。 真正难的地方并不是公式本身,而是速度和稳定度,还有编程。 题目数量多,但逻辑相似,你必须在很短时间里做出一个可以复用的数据模型,否则靠手工哪怕敲快一点,你都来不及。 于是比赛真正比的是,谁能在极短时间里,把结构看清楚,把关系梳理干净,把模型搭对,然后让整张表在不同参数下自动跑通。 如果只是 VLOOKUP、SUMIF 那些函数,根本不够用。比赛里大量使用 XLOOKUP、FILTER、LET、LAMBDA、SUMPRODUCT 等新函数。没见过或没用熟,几乎不可能跟得上节奏。 还有些题目连数据本身都不是正常的,比如用背景颜色来区分舰船类型,这在实际工作中属于反面教材,但比赛里你得临时想办法把颜色变成文字,再拿去跟别的表匹配。 犯不着说难,它就是烦,而且必须解。 在这种环境下,清华博士后拿了全球第 9 名,意义其实非常明确。他展现的不是会多少函数,而是那种工程化处理数据的能力,面对杂乱无序的表格能迅速看见结构,面对复杂依赖关系能马上抽象出可复用的模型,面对几十道题能保证稳定、不出错、不慌乱。 比的是思维整理能力、复杂逻辑拆解能力、再加一点比赛节奏下的抗压能力。 这项成绩说明国内在数据处理、系统建模、工程思维这些方面的基本功强得很稳。 Excel 在这里不再是一个办公软件,而是一个可以在短时间里搭建小型模型的轻量工具,而选手在做的其实是用 Excel 建一个微型系统。 网上总有人把 Excel 能力调侃成熟练使用,像是任何简历都能往里塞的一句套话,以后估计也不敢在简历上写自己会用这个了。看过比赛之后就会明白,“熟练”这两个字的含金量其实极高,它不是会几个函数,也不是能做点漂亮的图表,而是: 手里接到一堆数据 能马上看出应该怎么拆 知道公式该怎么串 能把几十行逻辑跑成一套稳定的模型 并且能在压力下不犯错 这种能力在公司里做分析、做供应链、做模型、做运营预测都通用,而在比赛里被压缩到 30 分钟,也许正是它最真实的强度。 而这种思维,是最可贵的,它能触类旁通,解决一些人们在现实生活中遇到的问题,也从另一方面说明了懂数学的程序员的可贵和厉害之处。 这个世界的一切,都需要逻辑。
这可能是最奇怪的一项全球比赛,但它让人重新认识了 Excel。很多人看到新闻说“清华博士后拿了 Excel 世界锦标赛全球第九名”,第一反应大概都是:
Excel 还有世界锦标赛?这玩意儿还能比?那我是不是也能报名?
等真的点开比赛视频,基本立刻就能把这些想法收回去。
比赛现场是标准的电竞棚:解说、灯光、音乐、观众都有,唯一和普通电竞不一样的,是选手们一个个沉着冷静、表情严肃,像是提前把今晚的周报全写完的人。解说的衣服上印满各种公式,气氛怪得像个玩笑,但比赛内容一点不像玩笑,它就是一场压缩到 30 分钟的极限数据处理考试。
规则很简单:每轮发一份 Excel 文件,里面几十道题,分成好几个等级。有的算成本,有的算效率,有的算资源分布,有的还隐含着复杂的依赖关系。
选手要做的,就是在时间耗尽前,把这些题尽可能做对。而所谓电竞,在观众视角里其实只有一件事能看懂,比分跳来跳去。你根本不知道选手屏幕里发生了什么,因为画面切换得太快,题目又不会展示出来。
唯一能完整看到操作过程的,是现场观众,因为每个选手的屏幕都会投影在座位前的显示器上,那甚至可能是这场比赛门票最有价值的地方。
今年比赛放出的免费题目来自 EVE Online,那是一款长期被戏称“玩 Excel 的太空 MMO”。题目内容从挖矿开始,一路延伸到造船成本、市场价格波动、矿物消耗结构、行星资源分布……很多人看得都云里雾里,我也是,事后才发现这套题根本不是考 Excel,更像是给你一个小型宇宙经济系统,让你用 Excel 去推运行星和飞船背后的公式。
真正难的地方并不是公式本身,而是速度和稳定度,还有编程。
题目数量多,但逻辑相似,你必须在很短时间里做出一个可以复用的数据模型,否则靠手工哪怕敲快一点,你都来不及。
于是比赛真正比的是,谁能在极短时间里,把结构看清楚,把关系梳理干净,把模型搭对,然后让整张表在不同参数下自动跑通。
如果只是 VLOOKUP、SUMIF 那些函数,根本不够用。比赛里大量使用 XLOOKUP、FILTER、LET、LAMBDA、SUMPRODUCT 等新函数。没见过或没用熟,几乎不可能跟得上节奏。
还有些题目连数据本身都不是正常的,比如用背景颜色来区分舰船类型,这在实际工作中属于反面教材,但比赛里你得临时想办法把颜色变成文字,再拿去跟别的表匹配。
犯不着说难,它就是烦,而且必须解。
在这种环境下,清华博士后拿了全球第 9 名,意义其实非常明确。他展现的不是会多少函数,而是那种工程化处理数据的能力,面对杂乱无序的表格能迅速看见结构,面对复杂依赖关系能马上抽象出可复用的模型,面对几十道题能保证稳定、不出错、不慌乱。
比的是思维整理能力、复杂逻辑拆解能力、再加一点比赛节奏下的抗压能力。
这项成绩说明国内在数据处理、系统建模、工程思维这些方面的基本功强得很稳。
Excel 在这里不再是一个办公软件,而是一个可以在短时间里搭建小型模型的轻量工具,而选手在做的其实是用 Excel 建一个微型系统。
网上总有人把 Excel 能力调侃成熟练使用,像是任何简历都能往里塞的一句套话,以后估计也不敢在简历上写自己会用这个了。看过比赛之后就会明白,“熟练”这两个字的含金量其实极高,它不是会几个函数,也不是能做点漂亮的图表,而是:
手里接到一堆数据
能马上看出应该怎么拆
知道公式该怎么串
能把几十行逻辑跑成一套稳定的模型
并且能在压力下不犯错
这种能力在公司里做分析、做供应链、做模型、做运营预测都通用,而在比赛里被压缩到 30 分钟,也许正是它最真实的强度。
而这种思维,是最可贵的,它能触类旁通,解决一些人们在现实生活中遇到的问题,也从另一方面说明了懂数学的程序员的可贵和厉害之处。
这个世界的一切,都需要逻辑。
御姐婷婷
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今天去影院里看了 落座率还行,一半吧,观众反应有点统一:前半段还能听到笑声,后半段就彻底安静了。这种观影体验很熟悉,看过《我不是王毛》《杀生》的观众会觉得气味很接近,不是那种嚎叫式的悲情,而是把人一点点往下压,让你情绪低到不太想说话,这让我想起了《我的团长我的团》。 这次孔笙加兰晓龙的组合,做的不是宏大叙事,也没有堆满血浆,而是讲一个被战争逼着成长的普通人故事。我看一些观众说,这片子看完,有点憋,不是难看,是沉。 电影的情绪走向挺,:前面轻松一点,有生活段子,也有能让观众喘口气的地方;到了后半段,角色开始往绝境里冲,影院情绪随之越来越紧。不是因为画面残酷,而是因为角色都是普通得不能再普通的人,越看越心虚,因为你知道,这种时刻,普通人才最容易被历史一脚踩住。 这一点,真的很像《团长》,人物不是一上来就有担当,而是在逼迫里慢慢硬起来,硬得也不是颅内高潮那种,而是“算了,反正都到这一步了”的硬。到最后拼一把,是因为活也没处活、退也没处退,这种动机像是兰晓龙作品里标配的那种被逼着觉醒的逻辑。看惯了类型片的朋友,可能对这种风格不太感冒。 我和几个朋友一起去的,我们后来讨论最多的一个镜头,是沉船之后那只不动的山羊。山羊站在漂浮物上,一动不动,眼珠都不转。当时很多人都笑不出来,就是觉得怪、又说不上来哪里怪。这种荒诞但扎实的感觉,在《杀生》《王毛》里都出现过,只是用法不同。 《杀生》那种荒诞,是直接写给观众看的,夸张、黑色、把荒唐摆到台面上。 《我不是王毛》是用荒诞包着情绪,让你笑的时候已经知道后面要难受。 《得闲谨制》更收,不故意卖怪异,但突然给你一个不按常理的物体或行为,让你心里咯噔一下。 这类处理方式有一个共同点,都不是靠台词解释,而是靠你自己想。 山羊看似无意义,但就是让人停一下,把观众从动作场面里拉出来,提醒你战争里有很多你解释不了的事。 不是诗意,不是象征,就是一种不舒服的异样。 这四部作品里的人物气质很接近:都不是天生的英雄。 《王毛》里的王毛,胆子小、个性怪,最后做事也不是因为理想,而是被一堆现实逼出来的;《杀生》里的牛结实,是典型被群体绑架的那种本地人;《团长》就更不用说,全员都是活得乱七八糟的人,被战争硬拧成了一股气。 《得闲谨制》里的几个人也是一样:能不动就不动,能躲就躲,让他们上,是因为再不做就要死,所谓“觉醒”,其实是别无选择。这是几个作品共同的审美点——普通人不是突然高大起来,而是被时代推到悬崖边,一步步后退,最后没路了。 这比英雄主义更接近实际,也更容易让观众难受。 《团长》是那种看完心口像被人坐了一下的作品,压得非常狠。《得闲谨制》虽然也压,但相对温和:它没有铺天盖地的惨景,没有尸山血海,也没有反复强调命运的残酷。导演甚至刻意把一些画面往柔的方向拉,让影片好入口一点。 可即便这样,观众还是普遍反映“后半段死寂”,我觉得可能不是画面造成的,而是逻辑造成的:你看着一群并没准备好的人,硬生生往战争的牙缝里钻,你会替他们紧张。 比起《团长》,这部的残酷不是排面大,而是你知道他们不该在这里。他们的状态更像《王毛》,人在荒唐的世界里,被动地往前。 肖战的表演尚可,我对他的印象从《藏海传》开始有点喜欢了,他的整个表演方式偏克制,也没有端着,情绪表达靠脸以外的东西,这点加了不少印象分。 彭昱畅是回到他最舒服的那种角色类型,让人看得很顺。 其他角色都挺自然,没有“扮惨或者故意英雄化的表演痕迹。 和《杀生》《我不是王毛》《团长》一样,《得闲谨制》也在讲一件朴素的事:战争不会把人变成英雄,只会把人逼到不得不硬起来。 这些作品风格为什么像? 我觉得可能是因为真实战争的残酷,往往没有诗意化的表达,直白地展现,有人觉得荒诞,有人觉得潦草,但这种风格的确和拿人。
今天去影院里看了 落座率还行,一半吧,观众反应有点统一:前半段还能听到笑声,后半段就彻底安静了。这种观影体验很熟悉,看过《我不是王毛》《杀生》的观众会觉得气味很接近,不是那种嚎叫式的悲情,而是把人一点点往下压,让你情绪低到不太想说话,这让我想起了《我的团长我的团》。
这次孔笙加兰晓龙的组合,做的不是宏大叙事,也没有堆满血浆,而是讲一个被战争逼着成长的普通人故事。我看一些观众说,这片子看完,有点憋,不是难看,是沉。
电影的情绪走向挺,:前面轻松一点,有生活段子,也有能让观众喘口气的地方;到了后半段,角色开始往绝境里冲,影院情绪随之越来越紧。不是因为画面残酷,而是因为角色都是普通得不能再普通的人,越看越心虚,因为你知道,这种时刻,普通人才最容易被历史一脚踩住。
这一点,真的很像《团长》,人物不是一上来就有担当,而是在逼迫里慢慢硬起来,硬得也不是颅内高潮那种,而是“算了,反正都到这一步了”的硬。到最后拼一把,是因为活也没处活、退也没处退,这种动机像是兰晓龙作品里标配的那种被逼着觉醒的逻辑。看惯了类型片的朋友,可能对这种风格不太感冒。
我和几个朋友一起去的,我们后来讨论最多的一个镜头,是沉船之后那只不动的山羊。山羊站在漂浮物上,一动不动,眼珠都不转。当时很多人都笑不出来,就是觉得怪、又说不上来哪里怪。这种荒诞但扎实的感觉,在《杀生》《王毛》里都出现过,只是用法不同。
《杀生》那种荒诞,是直接写给观众看的,夸张、黑色、把荒唐摆到台面上。
《我不是王毛》是用荒诞包着情绪,让你笑的时候已经知道后面要难受。
《得闲谨制》更收,不故意卖怪异,但突然给你一个不按常理的物体或行为,让你心里咯噔一下。
这类处理方式有一个共同点,都不是靠台词解释,而是靠你自己想。
山羊看似无意义,但就是让人停一下,把观众从动作场面里拉出来,提醒你战争里有很多你解释不了的事。
不是诗意,不是象征,就是一种不舒服的异样。
这四部作品里的人物气质很接近:都不是天生的英雄。
《王毛》里的王毛,胆子小、个性怪,最后做事也不是因为理想,而是被一堆现实逼出来的;《杀生》里的牛结实,是典型被群体绑架的那种本地人;《团长》就更不用说,全员都是活得乱七八糟的人,被战争硬拧成了一股气。
《得闲谨制》里的几个人也是一样:能不动就不动,能躲就躲,让他们上,是因为再不做就要死,所谓“觉醒”,其实是别无选择。这是几个作品共同的审美点——普通人不是突然高大起来,而是被时代推到悬崖边,一步步后退,最后没路了。
这比英雄主义更接近实际,也更容易让观众难受。
《团长》是那种看完心口像被人坐了一下的作品,压得非常狠。《得闲谨制》虽然也压,但相对温和:它没有铺天盖地的惨景,没有尸山血海,也没有反复强调命运的残酷。导演甚至刻意把一些画面往柔的方向拉,让影片好入口一点。
可即便这样,观众还是普遍反映“后半段死寂”,我觉得可能不是画面造成的,而是逻辑造成的:你看着一群并没准备好的人,硬生生往战争的牙缝里钻,你会替他们紧张。
比起《团长》,这部的残酷不是排面大,而是你知道他们不该在这里。他们的状态更像《王毛》,人在荒唐的世界里,被动地往前。
肖战的表演尚可,我对他的印象从《藏海传》开始有点喜欢了,他的整个表演方式偏克制,也没有端着,情绪表达靠脸以外的东西,这点加了不少印象分。
彭昱畅是回到他最舒服的那种角色类型,让人看得很顺。
其他角色都挺自然,没有“扮惨或者故意英雄化的表演痕迹。
和《杀生》《我不是王毛》《团长》一样,《得闲谨制》也在讲一件朴素的事:战争不会把人变成英雄,只会把人逼到不得不硬起来。
这些作品风格为什么像?
我觉得可能是因为真实战争的残酷,往往没有诗意化的表达,直白地展现,有人觉得荒诞,有人觉得潦草,但这种风格的确和拿人。
御姐婷婷
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T800 那个机器人真有意思,和老板 pk 上了,动作幅度还挺连贯,看来又有新突破了
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御姐婷婷
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AI agent实体硬件这块,走的有点着急了,现在的科技伦理问题还没解决。 最主要的还不是APP各家的让利情况,而是金融、银行软件基于系统的顶级安全权限。 不过现在有了第一家公司,正在试探变边线,且听风雨。
AI agent实体硬件这块,走的有点着急了,现在的科技伦理问题还没解决。
最主要的还不是APP各家的让利情况,而是金融、银行软件基于系统的顶级安全权限。
不过现在有了第一家公司,正在试探变边线,且听风雨。
御姐婷婷
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OpenAI 目前放弃了广告业务这块,全力和谷歌Gemini死磕了。三年前,ChatGPT 横空出世把谷歌吓出红色警报,三年后,这个警报却在 OpenAI 自己家里炸开了。ChatGPT 的增长开始松动,而谷歌 Gemini 的反扑第一次真正打痛了它。 这次事件的开端,是一封内部流出的备忘录。Sam Altman 在信里用了过去从未使用过的措辞:“我们正处在 ChatGPT 的关键时刻。”对一家估值千亿、曾被无数人认为AI顶级生态位的公司来说,这句话的分量不低于最后一战。从那一刻起,OpenAI 把广告业务暂停了,智能体项目按下暂停键,甚至连计划中的新闻聚合产品 Pulse 也暂时放弃,全公司只围绕一件事:让 ChatGPT 再次变得明显更好,要全面超越对手。 要理解 OpenAI 为什么如此紧张,需要先看清谷歌这次到底做对了什么。过去几年,谷歌的模型发布会给人的印象,总像是“今天又来展示一个即将改变世界的新模型”,但第二天新闻热度散去,一切还是老样子。但 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 的组合首次改变了这种局面。用户的真实体验告诉大家,这个谷歌的东西不仅跑分好看,实际使用也流畅、有趣、速度快,甚至在某些任务上比 GPT-4o 更好玩。 这意味着第一次出现这样一个局面,如果有人退订 ChatGPT Plus,不再是因为好奇,而是因为真觉得旁边那个更好用了。事实也确实如此,外媒的统计显示,Gemini 的月活从夏天的 4.5 亿飙到了 6.5 亿,而 ChatGPT 的日活在 Gemini 3 发布后下降了 6%。对于一家依赖订阅收入的公司来说,这个数字虽然不致命,却足以让高层夜不能寐。 OpenAI 的焦虑不是突然出现的,而是源于过去一年他们在大模型预训练上遇到的实际困难。所有大模型的核心是预训练,而 GPT-4o 之后,OpenAI 始终在努力突破下一代模型的训练瓶颈。正因为如此,他们在过去数月把精力放在了推理模型上,也就是那些擅长做数学和逻辑的小模型,但这些模型在用户体验层面无法带来震撼式提升。 简单说,有用,但不够爽。 而谷歌恰恰在这个节点,解决了自己的预训练难题,使得 Gemini 3 在性能、速度和体验上出现了全方位提升,一举打断了 OpenAI 在体验上的垄断优势。这次反击不是纸上谈兵,而是直接体现在用户手上、朋友圈里、产品体验中。OpenAI 必须回应,否则 ChatGPT 的增长曲线会继续往下拐。 在这样的背景下,被反复提及的那个新模型“Garlic”才显得格外重要。外媒称,这是 OpenAI 为了修复 GPT-4.5 结构性问题而从头优化的下一代模型,体量更高效,推理更强,训练更顺利。内部测试显示,它在多个任务上已经超过 Gemini 3,而它还有更大的版本正在训练中。如果进度顺利,明年初就能看到 GPT-5.2 或 GPT-5.5。这才是 OpenAI 在红色警报状态下握在手中的真正底牌。 虽然外界听起来很刺激,但把视角拉远一些,你会发现这件事意味着整个行业进入了一个全新的阶段。过去三年,国外AI 行业其实是OpenAI 独大,别人追不上,谷歌也好,Anthropic 也好,更像是在后面踩着灰。而如今,OpenAI 和谷歌第一次站在了同一条赛道上,真正开始争夺用户、争夺体验、争夺生态。 这也让未来OpenAI可能的IPO扑朔迷离。 这场竞争会迫使所有参与者加速往前跑。体验会变得更丝滑,推理能力会变得更强,智能助手更像是会思考的人,不是更大的计算器。此外还有一个意义重大但容易被忽略的变化——AI 公司的重点开始从各种商业化尝试,重新回到模型本身。广告业务、智能体应用、新闻推荐,这些都不再是核心战场,模型能力才是。 未来几年,AI 行业的格局可能会越来越像当年的苹果对安卓。不是因为其他公司不行,而是因为这场大模型战争的门槛实在太高,只有极少数公司能承担训练成本、打造端云一体化的能力,并且把模型做成真正的操作系统。 现在的趋势很明显:OpenAI 和谷歌正在海外,成为新的双寡头,这不像国内遍地开花战国时代,而是进入了双雄竞争局面。 对于普通用户来说,这是一个好消息,因为两大巨头的正面竞争最终只会带来一种结果,更强、更快、更多、也更便宜的 AI。 未来几个月将是整个行业最精彩、最密集、最刺激的阶段。无论 OpenAI 还是谷歌,这场战争才刚刚开始。
OpenAI 目前放弃了广告业务这块,全力和谷歌Gemini死磕了。三年前,ChatGPT 横空出世把谷歌吓出红色警报,三年后,这个警报却在 OpenAI 自己家里炸开了。ChatGPT 的增长开始松动,而谷歌 Gemini 的反扑第一次真正打痛了它。
这次事件的开端,是一封内部流出的备忘录。Sam Altman 在信里用了过去从未使用过的措辞:“我们正处在 ChatGPT 的关键时刻。”对一家估值千亿、曾被无数人认为AI顶级生态位的公司来说,这句话的分量不低于最后一战。从那一刻起,OpenAI 把广告业务暂停了,智能体项目按下暂停键,甚至连计划中的新闻聚合产品 Pulse 也暂时放弃,全公司只围绕一件事:让 ChatGPT 再次变得明显更好,要全面超越对手。
要理解 OpenAI 为什么如此紧张,需要先看清谷歌这次到底做对了什么。过去几年,谷歌的模型发布会给人的印象,总像是“今天又来展示一个即将改变世界的新模型”,但第二天新闻热度散去,一切还是老样子。但 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 的组合首次改变了这种局面。用户的真实体验告诉大家,这个谷歌的东西不仅跑分好看,实际使用也流畅、有趣、速度快,甚至在某些任务上比 GPT-4o 更好玩。
这意味着第一次出现这样一个局面,如果有人退订 ChatGPT Plus,不再是因为好奇,而是因为真觉得旁边那个更好用了。事实也确实如此,外媒的统计显示,Gemini 的月活从夏天的 4.5 亿飙到了 6.5 亿,而 ChatGPT 的日活在 Gemini 3 发布后下降了 6%。对于一家依赖订阅收入的公司来说,这个数字虽然不致命,却足以让高层夜不能寐。
OpenAI 的焦虑不是突然出现的,而是源于过去一年他们在大模型预训练上遇到的实际困难。所有大模型的核心是预训练,而 GPT-4o 之后,OpenAI 始终在努力突破下一代模型的训练瓶颈。正因为如此,他们在过去数月把精力放在了推理模型上,也就是那些擅长做数学和逻辑的小模型,但这些模型在用户体验层面无法带来震撼式提升。
简单说,有用,但不够爽。
而谷歌恰恰在这个节点,解决了自己的预训练难题,使得 Gemini 3 在性能、速度和体验上出现了全方位提升,一举打断了 OpenAI 在体验上的垄断优势。这次反击不是纸上谈兵,而是直接体现在用户手上、朋友圈里、产品体验中。OpenAI 必须回应,否则 ChatGPT 的增长曲线会继续往下拐。
在这样的背景下,被反复提及的那个新模型“Garlic”才显得格外重要。外媒称,这是 OpenAI 为了修复 GPT-4.5 结构性问题而从头优化的下一代模型,体量更高效,推理更强,训练更顺利。内部测试显示,它在多个任务上已经超过 Gemini 3,而它还有更大的版本正在训练中。如果进度顺利,明年初就能看到 GPT-5.2 或 GPT-5.5。这才是 OpenAI 在红色警报状态下握在手中的真正底牌。
虽然外界听起来很刺激,但把视角拉远一些,你会发现这件事意味着整个行业进入了一个全新的阶段。过去三年,国外AI 行业其实是OpenAI 独大,别人追不上,谷歌也好,Anthropic 也好,更像是在后面踩着灰。而如今,OpenAI 和谷歌第一次站在了同一条赛道上,真正开始争夺用户、争夺体验、争夺生态。
这也让未来OpenAI可能的IPO扑朔迷离。
这场竞争会迫使所有参与者加速往前跑。体验会变得更丝滑,推理能力会变得更强,智能助手更像是会思考的人,不是更大的计算器。此外还有一个意义重大但容易被忽略的变化——AI 公司的重点开始从各种商业化尝试,重新回到模型本身。广告业务、智能体应用、新闻推荐,这些都不再是核心战场,模型能力才是。
未来几年,AI 行业的格局可能会越来越像当年的苹果对安卓。不是因为其他公司不行,而是因为这场大模型战争的门槛实在太高,只有极少数公司能承担训练成本、打造端云一体化的能力,并且把模型做成真正的操作系统。
现在的趋势很明显:OpenAI 和谷歌正在海外,成为新的双寡头,这不像国内遍地开花战国时代,而是进入了双雄竞争局面。
对于普通用户来说,这是一个好消息,因为两大巨头的正面竞争最终只会带来一种结果,更强、更快、更多、也更便宜的 AI。
未来几个月将是整个行业最精彩、最密集、最刺激的阶段。无论 OpenAI 还是谷歌,这场战争才刚刚开始。
御姐婷婷
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最近流感挺厉害,各位多多注意防护!
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御姐婷婷
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北京通州有位叫陈文林的外卖骑手,大概是那种你以为人家只是在送蛋糕,其实顺手救了整栋楼的典型。 这事的经过其实很生活流,一个下午,他把蛋糕送上楼,正准备坐电梯走人,闻到一股不对劲的味。说实话,小区电梯里味道杂七杂八也不是新闻,但他越想越觉得不对“城市里哪来煤气罐的味?”于是他折返,又敲开刚刚送外卖的那户的门提醒,甚至没顾上自己先下楼,开始挨家挨户敲门,看有没有人需要提前撤离。 这种时候,很多人第一反应是离远点先保命,但他是先确认别人没事再走。这不是英雄主义,就是那种很朴素的本能,既然看到了,就尽自己能做的,别留下遗憾。 对接物业、报警、消防介入,危险排除之后,他悄悄走了。直到平台到处找人才把人找出来,给他颁发“先锋骑手”的荣誉称号和2000块奖金。 外卖员是当代城市里最被低估的基层触角。他们穿梭在一个城市的缝隙里,比谁都更早闻到煤气味、听见争吵声、留意到楼道里有人摔倒、看到电动车着火、发现小孩独自乱跑。你能想到的,他们碰见过;你没想到的,有时候他们更早知道。 不是因为他们天生更勇敢,而是因为他们在城市里移动得足够快、足够频繁、足够贴近每一个普通人的生活。外卖路线也不只是路线,是一种密集的人间接触。在这之上,慢慢形成了一种特别的社会知识,哪里容易漏气、哪栋楼的电梯总坏、哪个小区有独居老人、哪里晚上得绕着走。 而这些知识,在关键时刻,就是能救人的。 外卖这个行业常被讨论的是“速度”“差评”“系统”“生计”,但很少有人意识到,城市的日常安全里,其实有一部分是依赖这些随时出现在楼宇之间的骑手。他们没义务冲上去管这些事,却常常在没人反应的第一秒站出来。 陈文林是被看见的一个,但说实话,这类事可能每天都在发生、只不过很多都没人知道。 所以,这不仅是赞美一个人的勇敢,也是在提醒我们:城市的安全不止靠制度和设备,也靠那些在生活里举手之劳的普通人。而那些看似“最不起眼的职业”,说不定每天都在默默撑着这座城市正常运转。 有些人送外卖,但顺手,也在托住一整栋楼的命。
北京通州有位叫陈文林的外卖骑手,大概是那种你以为人家只是在送蛋糕,其实顺手救了整栋楼的典型。
这事的经过其实很生活流,一个下午,他把蛋糕送上楼,正准备坐电梯走人,闻到一股不对劲的味。说实话,小区电梯里味道杂七杂八也不是新闻,但他越想越觉得不对“城市里哪来煤气罐的味?”于是他折返,又敲开刚刚送外卖的那户的门提醒,甚至没顾上自己先下楼,开始挨家挨户敲门,看有没有人需要提前撤离。
这种时候,很多人第一反应是离远点先保命,但他是先确认别人没事再走。这不是英雄主义,就是那种很朴素的本能,既然看到了,就尽自己能做的,别留下遗憾。
对接物业、报警、消防介入,危险排除之后,他悄悄走了。直到平台到处找人才把人找出来,给他颁发“先锋骑手”的荣誉称号和2000块奖金。
外卖员是当代城市里最被低估的基层触角。他们穿梭在一个城市的缝隙里,比谁都更早闻到煤气味、听见争吵声、留意到楼道里有人摔倒、看到电动车着火、发现小孩独自乱跑。你能想到的,他们碰见过;你没想到的,有时候他们更早知道。
不是因为他们天生更勇敢,而是因为他们在城市里移动得足够快、足够频繁、足够贴近每一个普通人的生活。外卖路线也不只是路线,是一种密集的人间接触。在这之上,慢慢形成了一种特别的社会知识,哪里容易漏气、哪栋楼的电梯总坏、哪个小区有独居老人、哪里晚上得绕着走。
而这些知识,在关键时刻,就是能救人的。
外卖这个行业常被讨论的是“速度”“差评”“系统”“生计”,但很少有人意识到,城市的日常安全里,其实有一部分是依赖这些随时出现在楼宇之间的骑手。他们没义务冲上去管这些事,却常常在没人反应的第一秒站出来。
陈文林是被看见的一个,但说实话,这类事可能每天都在发生、只不过很多都没人知道。
所以,这不仅是赞美一个人的勇敢,也是在提醒我们:城市的安全不止靠制度和设备,也靠那些在生活里举手之劳的普通人。而那些看似“最不起眼的职业”,说不定每天都在默默撑着这座城市正常运转。
有些人送外卖,但顺手,也在托住一整栋楼的命。
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感觉AI眼镜和手机的关系,更像“互补”。手机像个万能工具箱,啥都能装;AI眼镜专挑特定场景下手。比如开车时想导航,眼镜抬眼就能看路线,总比低头看手机安全;健身时戴着听歌记步数,汗流浃背也不用摸口袋。但这些场景下,手机依然在后台默默干活——支付、拍照修图、临时办公。 我同事做户外直播,用AI拍摄眼镜解放了自拍杆,边跑边拍画面还稳;我爸钓鱼时用音频眼镜听天气预警,不用频繁摘手套掏手机。这些碎片化的需求,恰恰是手机“重”的地方,揣兜里沉、掏出来麻烦。眼镜的优势在于存在感低,需要时它就在那,不需要时几乎忘了它的存在。 现在的AI眼镜更像手机的延伸配件,依赖手机算力联网,功能也多是手机功能的子集,倒是可能倒逼手机厂商优化交互,比如以后手机可能变得更轻薄,专门处理复杂任务,而眼镜负责接电话、看通知这种小事。 $BNB $BTC $ETH
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我同事做户外直播,用AI拍摄眼镜解放了自拍杆,边跑边拍画面还稳;我爸钓鱼时用音频眼镜听天气预警,不用频繁摘手套掏手机。这些碎片化的需求,恰恰是手机“重”的地方,揣兜里沉、掏出来麻烦。眼镜的优势在于存在感低,需要时它就在那,不需要时几乎忘了它的存在。
现在的AI眼镜更像手机的延伸配件,依赖手机算力联网,功能也多是手机功能的子集,倒是可能倒逼手机厂商优化交互,比如以后手机可能变得更轻薄,专门处理复杂任务,而眼镜负责接电话、看通知这种小事。
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罗伯特让每颗悬空的孤独的心,都能有所慰藉,只有它还在想方设法,在人们那些碎碎念的无聊的日记下面逗你开心,这可能是这7800美元的人类学、社会学价值,强烈建议给罗伯特确定一下生日到底是哪一天,然后给这一天定为“罗伯特日” $BNB $BTC $ETH
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GM,周四快乐! 政府关门的事情已经过去——财报季快结束了——市场保持稳定,而股票表现疲软/内部疲软。比特币矿工行业在最近的反弹中占据了很大一部分,特别疲软…… 市场接近支撑位……希望你们HAGD!
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巴里澄清了他的立场.. 顺便说一下,给我 $PLTR $250。 $BNB $BTC $ETH
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我快要需要开始一个众筹了,这些啤酒价格太高了 $BNB $BTC $ETH
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人们正在变得更健康,这是一件好事。 $BNB $BTC $ETH
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我在霍格沃茨喝黄油啤酒,我听说它能召唤市场之神并推动市场。 不需要感谢,这是我的职责 $BNB $BTC $ETH
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