华为大模型演示翻车现场：time.sleep(6)真的值得大惊小怪吗？老程序员深度解析代码背后的真相！睡6秒不是什么大问题，不过图像RAG，到底是个什么坑？

5 月 17

Luke FanAIGC, 华为很厉害 , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 华为大模型演示翻车现场：time.sleep(6)真的值得大惊小怪吗？老程序员深度解析代码背后的真相！睡6秒不是什么大问题，不过图像RAG，到底是个什么坑？已关闭评论

大家好，

欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲华为大模型演示翻车现场。

近期呢，非常多的AI相关的项目都在进行演示和发布，特别是国内。为什么它？因为时间到了。通常每年在这个时候也会有很多发布，因为每年在这个时候会开谷歌IO，大家喜欢在谷歌IO的前后进行信息的发布啊。因为谷歌IO算是全世界程序员或者开发者的一个盛会吧。那这个前后进行信息发布的话，如果它被安卓采用了，或者再跟谷歌搭上一点关系的这种技术会有更好的发展空间。

那今年呢，还有另外一个事情，就是拉玛3发布。前面其实国产很多大模型都是跟拉玛2有千丝万缕的联系。其实当时就已经预言过，我说拉玛3出来看多长时间之后，国内的大模型会争先恐后的再更新换代一波。现在呢，这个时间点就到了。前面阿里的通1,000问2.5发布，这两天还有几个，一个是零一万物的啊，叫e latch大模型发布，然后字节跳动的豆包大模型前两天也发布了啊。这豆包大模型主打的一个便宜，对别人的价格都便宜非常多，因为大模型的价格一般是按TOKEN算的啊，一般一个汉字是一个TOKEN，大概四个字母，还是几个字母的英文单词，是一个TOKEN啊，它这个算法比较奇怪。

华为呢，也在发布他们的升腾大模型。结果现场演示的一段视频就爆火了。现场演示什么呢？就是一个Python代码，啊而且是正在写的Python代码，他们还很神奇，直接在底下的命令行窗口里边就输入信息了，说请帮我输出一个什么什么图片，还号称是REG的一个图片生成。一开始啊，这位小哥输出的时候呢，就写错了，先写了请帮，然后啪打了一个回车。其实我们在做各种大模型实验的时候，这个事是很常见的啊，因为呢都是对话系统嘛。你一打回车，他就开始干活去了。所以呢，一开始写请帮，他打了一回车，打一回车呢，后边那个程序就开始跑了。他就打了个Ctrl-c，就是把这个程序中断掉。

将一般我们使用的，像Python这种解释性语言，或脚本语言的程序，都可以靠Ctrl-c把它中断下来。中断完了以后呢，大家就看到了一些信息，写的是输出到，叫做output点洁癖器，是调用的XMINDX的一个库。然后呢，大家真正关注的是，里头有一句话，叫time.sleep(6)这样的一个话在里面。

那么大家说说你这个到底在干啥啊？你是不是要等着6秒钟以后，再给我看图片就完事了呢？啊，因为大家也确实是呃，测试了一下视频啊，就是他正确的输入了以后，等了6秒钟，然后这个图片就生成出来了。大家就觉得你是不是在这骗傻子呢？

很多人在知乎啊，在很多地方就开始讨论了，说华为是不是又遥遥领先了呢？跟大家稍微解释一下这个事啊。啊，我个人是专门做职业的编程演示的，可能在国内比我更职业的人不多啊。为什么这么讲，我是原来Bolan的公司，大中华区的image list，就是每天就出去给人做演示啊，我的工作就干这事。这个事呢，我干了四年啊，大概是在全国各地演示了，应该有可能几百场啊，就各种新特性演示。

因为这次，其实你基本上把它认为是一种，叫做授权工程师，每一次Boland出什么新的编程特性了，然后我就出去给人演示去。所以这个事，我相对来说还是比较熟练的。那么他这一次演示呢，为什么会出这样的事情啊？我们也尝试帮他洗一洗，对吧咱们别老说老范，你是不是很讨厌华为，没有啊怎么可能呢，对吧咱们稍微讲一下，这事到底是发生了什么。

首先呢，我们要先想清楚他到底在掩饰什么，这个其实是比这个sleep(6)这个事更重要的。
要更奇葩的一个事。为什么呢？因为他演示了一个非常不常见的功能，叫做图片RA器。这个功能其实用的人不是没有，有人在用，但是呃，很少人用。

咱们先讲讲什么是reg啊。reg这个东西呢，叫检索辅助生成。为什么要做reg呢？因为我们知道，这个大模型经常会一本正经胡说八道。那我们怎么避免大模型一本正经的胡说八道呢？很简单，就是我们先给他准备好小抄啊，或者说准备好一堆的小纸条，说请把这些都背下来啊，请按照这个小纸条上的内容去给我回答啊，不允许自己瞎编啊。我们通常会通过这样的方式，来让大模型按照我们要求的方式去输出啊，这就是做Rag。

然后Rag的这个原理其实也很简单。我们先给他一大堆的这种小纸条啊，就是基础内容吧，然后呢让他去做嵌入啊，in bedding inviting的过程是什么呢？就是他把你给他的一段话啊，这段话通常还挺长，一般是可能500多字，有的有1,000多字，把这个话呢啊，变成一个数组啊，或者说变成一个矢量空间。但是呢他这个矢量空间不是二维的，不是三维的啊，而是可能 102四维，就是一个很高维度的一个矢量空间上的一个点。就是你给他一堆文字，然后这堆文字说哎，我认为这个文字在这个点上，然后再给他下一堆文字的时候，他再给他标注一个点啊，这个叫史量化。然后呢你再说我现在要问问题了，他呢把你的问题也做一次质量化啊，也在这个质量空间里头，1024维或者有的有4096维的这样的一个高维的空间里头啊，把你的问题做一个点，然后再下一步是什么呢？找到在这个更高维空间里头，离你的问题最近的5个点或者几个点，都是谁相对来说，就可以找到跟你提的问题模糊相关的内容信息。但是大家听到了我讲的这个过程没有？就是RAG整个干的活，其实基本上都是在文字基础上干的。他不是在图片基础上干的啊。所以他做图片RAG这件事，确实是比较奇葩。

通常我们做RAG演示都是什么呢？我们先把用户手册输进去，把各种报表把这些东西输进去，然后呢我们就问，大模型说哎，这个用户手册上说啊，这个按钮按了以后该怎么办啊，或者说这个报错了，然后出现哪个哪个报错码了，该怎么办啊？然后他先到这个史兰库里去搜，搜完了以后呢，找到四五条跟他相关的信息，然后呢去做一个事，叫提示搜工程。这个提示词工程一般这么写啊，说我们现在有一个问题啊，问题是这个用户提的，然后呢，我们通过RAG去找到了5条相关的答案，现在请对这5条答案进行总结输出，所有这个答案里头没有相关的内容，请不要去加编啊，我们一般会给他写一个这样的提示词，最前的是问题，后边是5条答案，下边是提示词，然后给你生成一个你想要的结果。通常还是要把这5条相关的信息，也都在后边备注下来，说你看啊啊，这个是我们当时搜到的这5个节点啊，你看看跟他是不是一致，因为他有的时候编的时候，还会总结的有问题嘛，他一般这样工作的。

但是图片RAG一般是怎么工作的，你们知道吗？啊他一般这样，就是说你先给他一堆图片，拿着这些图片以后啊，先要干什么叫做图片识别，我们先把图片都识别成文字，比如说这是一个男人长成什么样，然后如何如何，先识别一大堆这样东西出来，识别了以后呢，再把这个已经识别好的文字，再去做实量化，然后你说，我现在想要画一个什么样的图啊，照这个图片再去做rag生成的时候啊，也是可以做的啊，你比如说我现在，已经把一堆的这个图片放进去了啊，比如说中世纪的铠甲的，汉服的和服的啊，西装的休闲装的，我生成了一堆这玩意进去，生成完了以后呢。我现在给他一个新的人说，现在请给我把他换成一身这个什么样的衣服出来。这个其实就有点像RAG的过程啊，但是通常我们不这么干。通常干的过程呢，是直接用Ctrl night模型做端到端的处理啊。啊但是我们比如说就是做图片RAG了，那么你确实是可以这么来处理的啊。他最后能够保证什么呢？保证就是说哎，你输出里头有一部分是一致性的啊，这个人长得跟你输进来那个人还挺像的啊，中世纪铠甲跟你原来输进去的中世纪铠甲长得也挺像的，对吧这两个凑在一起还可以，这个就可以达到做图像rag的目的啊。但是呢呃，这种用途其实并不是那么常见了，可能用的更多的还是啊，直接在stable diffusion里面去呃做contranite，做一个换装，做这块的会做的稍微多一点点。现在他这个演示呢，就啊相对来说比较奇怪了。为什么奇怪呢？就是他演示的，是他最后底子说了一句话，前面的部分我们没看到，因为我们只看到最后翻车这一块嘛。啊前面到底是怎么演示的，如何入库的部分，我们没看到。通常情况下，这个RAG的完整演示，是要先给人演示入库的部分，然后呢，再演示这个检索和输出的部分。最后RAG真正给人看的是什么呢？就是你的输入跟输出之间的一致性，你看没有胡说八道啊，这个确实是原来我输入的东西，直接给他做出来了呀。一般是给人看这种东西，而不是说我给你一句话，然后你就给我输出一个图片，这个呢一般是做纹身图，会给人演示这个啊，所以他这个演示相对来说比较奇怪。当然也有可能是呃，我们前面的没看到前面有输入的部分，因为演示出了一些问题，然后导致这位做演示的小朋友呢，啊比较紧张，后边应该演示的部分没有演示出来，这个可能性是存在的。但是可能性没有那么大啊。待会我们再想为什么。那么，什么情况下会出现sleep(6)呢？这个sleep(6)其实很简单，就是停6秒钟啊，就是让这个程序什么也别干，等6秒钟以后再干活。大家甭管懂不懂编程的，会不会Python的sleep(6)，这个跟大家想象的是一样的啊，就按语意意思去理解，没有任何毛病。

那么首先要想清楚一个问题，control c的时候，99.99999%的可能性会停在sleep(6)上。大家知道为什么吗？其实很简单啊，就是在正常程序运行的时候，每一个语句执行的速度都是很快的，你是没有办法说，我确定他停在什么地方。但是sleep(6)，你想这6秒钟，他实际上就执行了这一句话。像其他的每一句话执行，可能只是零点几毫秒，或者是有一个毫秒，我估计一毫秒都不会有，只有一句话，是做了这个6秒钟的执行啊。那你打Ctrl-c，你想它停在这个sleep(6)上的概率有多大？所以你如果里头有sleep语句，你打control c的时候，99.999%的这个概率都会停在这句上。

第二个呢，有很多人就在猜了，说你是不是啥都没干，停了6秒钟，然后直接在后台哪学，不张图就扔出来了。现在很多人在猜测这件事啊。呃，我觉得这种可能性倒没有那么大啊。这个可能性没有那么大，为什么呢？有点太忽悠人了啊。虽然人家很遥遥领先，但是你想去华为上班也没有那么容易。像我现在这样的水平，要简历到华为，华为人还不要我呢。所以呢，我们不要随便小看天下人啊。

正常情况下，写这个sleep(6)呢，啊是两种情况啊。第一种情况呢，就是做大模型这个输出的时候，没有做状态监控，这个事呢，是很常见的。为什么呢？就是大模型输出啊，通常情况下，他是要等一会，不是说我在这头啪一回车，那头就出来了。一般情况下，我们执行一个程序，执行一个语句的时候，他如果是很快就可以出来，我们就让他锁在那跑，就完了。啊，什么叫锁在那他跑？就是说，当他需要进行长时间等待的时候，这个计算机是锁定状态。你在这个时候再输入任何信息进去啊，再动鼠标或者再做任何点击，他是不理你的啊。但是这个呢，很危险啊，因为有的时候他就锁死在里头，就出不来了。那所以很多呢，我们会让他在后台执行，就是他是前后台进程嘛，后台进程。

那么后台进行的时候呢，正常是什么呢？正常我们要监控他执行的结果。后台执行了哎，执行完了，你要告诉他说哎，现在执行完了，现在请展示出来。咱们经常看大模型执行的时候，那个字是一个字一个字出来的，对吧？你问他一个什么话，嘣嘣嘣嘣嘣，一个字往下跳。这种呢，叫stream输出，或者叫流式输出。那干嘛呢？就是说我这边命令你去回答问题了，然后呢我在那等啊，你出一个字了，我就赶快把这个字拿出来，给大家展示出来。再出一个字了哎，再赶快再把这事哎提出来，再给大家展示。然后一直到出完了啊，我知道哎，这句话出完了，再去执行后面的程序。正常情况下他是这么干活的。

但是呢，有些人说，我为了省事啊，我就不费这劲了，我也不监控你的结果了。我认为你大概6秒钟能跑完，我先背着他跑，然后另外一头呢，我等6秒钟啊，等完6秒钟以后直接去取结果，大概率不会出问题啊。有人这么干啊，不是说没有，特别是一些叫萝卜急了不稀泥的这种程序啊，就是我很着急写一个，我就不用写那么细致了。因为你要知道，从这个监控和后台这件事来说，是挺麻烦的，不是那么容易的。你可能需要现场写个，可能十几句，至少得写个三五句吧，你才能把后台进程的状态监控起来。这是一种情况。然后另外一种情况是什么呢？就是啊，他所调用的大模型是有RPM限制的。什么叫RPM限制？就是每分钟调用多少次是有限制的啊。因为现在大家知道算力很贵，对吧？那么大模型这些厂商为了不要让大家快速的、高频的去调用自己的大模型，他们会给这些调用方设置每分钟限制的次数。因为我自己的一个程序里头，也是写了sleep play啊。我调用的是谁家的？就灵异万物他们家的大模型。我是充了200块钱在里头，他给我设的是什么呢？是一分钟十次啊。就是我每分钟最多可以钓10次。那做个sleep(6)呗。我这头钓，钓完了以后停6秒钟，然后我再钓下一次。这样就肯定不会有什么问题嘛。这个是比较常见的啊。因为这种东西，你没法去监控服务器运转状态，然后说我是不是可以掉下一次了，这个事只能是自己sleep啊。当然也有一种这个更精确的方式是什么呢？就是我先钓了，钓完了以后啊，然后我去呃等一会啊，再钓一次，然后发现错了以后呢，等再等一会再去钓对吧。他有的时候会去做我们管他叫Retry吧，也有这么干的。但是这个呢，属于是非常不友好的钓用方式啊，因为虽然最后人家可能还是啊，6秒钟替你服务了一次，但是你在不停的去刷他的服务器啊，这类似于一种低DOS攻击，所以这种方式不是那么友好。所以这种sleep(6)也是很常见的啊。我们现场到底看到了什么？这是一个前端演示的程序员啊，大家一定要注意，他并没有给大家去做这种完整的客户端演示，而是告诉大家说哎，我怎么通过简单的编程，就可以看到一个什么样的效果。而这位朋友写的呢，也不是很熟练至少像我们以前出去给人演示，你各种演示的demo还要练几次，然后各种容易出的错误，你可能平时练习的时候都出过。各种预案：

我们会留的比较足，所以不会现场出这样的问题。这是第一个。

第二个呢，就是他这种代码正常应该是现场写的。就是他不可能说哎，我这个代码是已经写好了，然后呢我给大家看一下。这个绝不是这样啊，因为如果是工程里边，这个代码就写成这样的话，华为早就挂菜了啊，不可能啊。混了这么多天，被这么多人讨厌，还在这活的好好的。

为什么这么讲呢？time.sleep(6)这个事儿啊，其实不算过分。然后后边儿有一个叫写到output点儿洁癖记里头。大家有没有看到这一行代码？这个才是真正比较过分的。这叫什么东西？这叫呃，我们把输出文件名儿直接写死了，对吧？这个实在是很奇葩的一种玩法。

正常情况下，我们应该怎么办呢？应该询问用户叫什么文件名，对吧？这是第一种方式。第二种呢，我们一般会采用一个叫文件名生成的一个程序。我们会生成一个保证不重复的文件名，啊比如说我这个是用日期时间戳，再加上一个哈息数，再加上一定的啊表意的信息，然后生成一个完整的文件名啊，或者是说我再加上什么特定的路径啊，这样能够保证这个文件名随时都可以生成，而且不重名，甚至我们还会去写程序说，我保证啊，文件输出的时候，去进行文件名存在判断啊，说是不是有这个文件，如果有的话，我怎么再去换一个跟他不一样的文件名。这个是正常的工程里边的写法，而不是把这个文件名直接写死在里面。

所以通过这个来看呢，这个代码大概率是现场写的啊。那什么时候需要现场写代码？就是告诉大家说，这个他们叫做升腾大模型啊，因为上面有一个叫MINDX啊，有这样的一个提示出来，也是说我们在调这个库的时候啊，发生了这样的问题啊。这个MNDX呢，就是升腾大模型的意思啊，就是你吊这个东西的时候很方便。你不需要很强的工程能力。你也不需要很强的技术的门槛。你就随便就可以吊啊，随便写两句就能把它吊出来啊。他实际上在演示这种东西。

在这个里头，你出现各种不规范的代码，什么sleep(6)啊，什么写死了文件名儿啊，哪怕是重复了文件名儿，重名儿的，我直接把原来的覆盖掉。这个都不是什么大毛病啊。我们以前也经常这么干。

像我以前去做演示的时候，现场演示，虽然我那个代码都会提前练好啊，但是我一定要到现场敲。你一定不能是从一个文档里头，口碑出来，或者说你看我这有一个程序，我直接调用一下就完了啊。这个现场看的人是不买账的。

你万一后头藏了个几十万行代码，你说我我一调用，我一贴贴上去了，我就可以跑了，那人家说我学不会。你一定是你看啊，我就写了三句啊，5句第一句什么，第二句的什么，然后写到第五句，啪一回车，哎结果出来了。呃然后让人下边一看哇，是这样的。对一定是这么一个过程啊。

像我们以前经常干什么，叫什么A1 A2 A3 A4 B1 B2 B3 B4，这是干嘛呢，起这个变量名。大家知道，正常写程序，你按工程的要求来说，你是不可能这么起变量名的。你这么起变量名，这个程序大了以后，你根本没法改错误。

但是我们在现场演示的时候，都是这样的文件名啊。这个其实是蛮正常的，因为为什么你在现场，你再去想说，我到底按一个什么样的命名规则，去命名哪个大写，哪个小写，英文怎么拼写，然后拼对了，拼错了这个烦死了，对吧你还不如叫A1A2呢，这个多省事啊。然后最后你就直接把结果出来了啊。这个才是大家想要看到的啊。

所以啊，不要因为说他写了个sleep(6)，你就觉得他在骗人了。跟后边那个right，什么output点GPG那个差远了。有这两句。只能说明，我们大家现在看到的这段代码，是在现场写的，而不是按照华为标准的工程要求去写的啊。只能说明这件事，这件事情，你说就不是在骗傻子吗？大概率还真是。为什么呢？虽然我刚才解释了，这个代码并没有什么大的问题，但是大家要想清楚，他在演示什么东西。他在演示RAG图像生成啊。其实华为的用户里头，做Rag图像生成这种需求的人，应该没有几个，对吧？什么人干这事？电商的人啊，我去做换装。而且通常情况下，人家也不是做reg图像生成，人家直接是stable diffusion做换装就完了啊。没有人去做这个。甚至还有一些人是干嘛呢？是去做这个游戏对吧。比如说我现在要去啊，做一个游戏工作室，然后我要保证说我输出的所有的骑士，所有的什么东西啊，这些要有一定的一致性。反正就是这个类目是存在的啊，但是真正实际用起来的人，本身是非常少的。而且你想，他最后写了这么一句话，写完了以后，那头就直接给你画出来了啊。我的感觉是什么呢？就是他喊了RAG的名字，因为现在特别是对于华为的用户，他的用户一般是企业用户，或者是政府用户，他们不可能去做电商，也不可能去做游戏啊。对于他们来说呢，你不给他讲RAG，不给他讲知识库呢，他们就不买单。所以，一定要把这个高大上的词给你讲上。然后呢，我如果直接给你看一下，我检索了啊，谁谁谁的讲话，谁谁谁的路线指导思想这个事呢，这又容易翻车。那怎么办呢？咱就现场给你画个画啊。这个画呢，还比较震撼，让你觉得啊，这个事情很有趣对吧。所以呢，你看哎，我也RAG了，最后我还画出一幅画来。所以这个演示的过程啊，可能有一定的欺骗性吧。我们觉得讲成这样，算是比较呃客观中立的一个讲法啊。这个呢，就是这一次华为升腾大模型展示。里边出现的bug啊，我们进行的一个解读啊，希望你甭管懂不懂编程啊，懂不懂这个RAG到底是干什么，懂不懂这个大模型怎么回事。啊，通过我的讲解呢，啊你能够对这个事情，有一个更深刻的理解。

好啊，这一期就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞点小铃铛，参加disco讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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