ai

近期混迹在各个编程大模型的交流圈，模型降智是大家吐槽最多的事情。

• 本地台式机部署的都是量化以后的模型，可以说是降智后的版本
• vibe coding 这么热门，有没有可能当前大模型输出的内容，代码是最值钱的产物？

前文提到 Gemini Cli 登录的时候需要配置谷歌云的项目 ID，这里就已经不对劲，如果是个人账号不会有这个限制，能出现这个限制，已经开始进入谷歌的风控系统，认为你不是个人账号。

• 麻烦事，用了小半个月，刚适应，现在要回到 cc + 国产模型的怀抱。
• 谷歌自研芯片成本优势那么大吗？市面上主流的模式都是 Tokens 积分，谷歌现在还是按次计费。
• GLM4.6 图片识别不太行，响应速度够快，照葫芦画瓢能力不行，模仿已有接口能力较弱；M2 图片识别凑合，指令遵循不够强, 照葫芦画瓢能力强。

update: 不知道是谷歌自己修复了，还是由于切换港区绑定了信用卡，账号又能正常使用了

小半个月过去了，国内的 MiniMax，GLM4.6 都付费体验了一波，差距还是存在，cc 工具挺好用的，昨晚折腾前端界面的优化，你懂得，笔者基本不懂前端，vibe coding 以后，才开始接触前端技术栈。国内的大模型没搞定，尝试刚发布的 gemini3，五分钟搞定了，切换到站点的归档页面，你就能看到“书架”。

常年做的后端C++开发，谷歌在这块的影响力太大了，默认谷歌的产品不会太差，大模型前期是落后，不到两年的时间，现在已经追赶上来。

首页的 AI 搜索，百度不知道猴年马月能搞出来，不是说百度不行，是国内的产品没去思考，搜索里面嵌入 AI，最重要的是速度，谷歌做到了。

阿里巴巴（阿里）发布众多大模型，并非简单的“刷数量”，而是一种精心布局的**“模型即服务”(MaaS)生态策略**。这背后有多重考量，可概述为“对内赋能、对外建生态”：

cc 提供的命令那么多，好用的都有哪些，抖音找个了视频学习一波，简单的记录下我认为有用的。

惯例打开 Trae 准备开始搞搞代码，通知栏收到消息：claude 模型下线了，不能用，后续大概率也无法恢复，官方给了补偿方案，使用次数增加 300（截止到一月份）。

查了下，不出预料，anthropic 公司按照美国的要求，禁止国内的公司继续使用 claude 系列模型。混入 trae discord 社群，看到不少人吐槽 claude 模型的下线，毕竟大部分人都是冲着 claude 来的。早在 claude 4.5 模型没有在 trae 同步上线，这事就已经有了苗头。

文章发布的频率随着AI的使用，明显提高了不少，我也有意在文中的标签中进行区分，作者栏目也会备注大模型的名称。问题还是存在，AI出来的文章，我的参与程度明显变低了，很多文章隔上半个月，内容基本都忘了。写代码的时候也会出现类似的情况，碰到问题，第一时间想到是用AI分析，而不是基于已有的只是进行问题的分析排查，惰性明显提升了。

生成式AI虽能提升工作效率，但其"馈赠"代价巨大。北大研究通过分析41万篇论文和纵向实验发现：AI加速了知识生产，却导致严重同质化；哈佛研究显示AI造成"资历偏向"，初级岗位减少7.7%，加剧马太效应；个人层面，AI带来的创造力提升是短暂"幻觉"，停用后消失，但思想同质化却持续存在，形成"创意伤痕"。

以前用的产品，在进行代码开发的时候，大差不差，但是字节的SOLO，在代码开发的时候，就有了很大的不同。最开始通过邀请码参与内测，现在是提交邮箱，等待审核，审核通过后，就可以使用了。忘记什么时候进行的申请，今天打开 Trae 收到了审核通过的消息。