AI IDE，这就是AI平权的开始了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。首先，什么是AI IDE？IDE叫集成开发环境，就是我们把编辑代码、编译代码、调试代码、部署代码，所有这些东西集成在一起的时候，它就叫集成开发环境了。由AI进行辅助工作的代码集成开发环境就是AI IDE。

那么，为什么AI IDE就可以讲到AI平权了呢？首先，在这里跟大家讲一个当年做抢票软件的故事吧。以前在猎豹移动的时候，我们去做了一个抢票软件。很多人就去说你这个不公平，为什么不公平呢？因为只有程序员可以搞定这件事情。如果你不是程序员，或者说你对于电脑没有什么了解，或者我是个老人，我就没有办法去使用这些工具去抢到火车票，那么这个事情就不公平了。后来我们说，这个我们已经是做了最大的平权了，因为我们做了抢票软件，至少有一部分年轻人是可以抢到票了，而原来这些票可能是被黄牛或者其他的一些有关系的人拿走了，这是一个更不公平的事情。而现在的话，你只要稍微的去学习一下浏览器怎么用，去使用这个网站，你就可以抢到票，这个已经是在平权的基础上迈出了一步了。

AI也是如此一个情况。现在虽然有AI了，但是通过聊天界面去跟AI聊天，这个过程其实只使用了AI的很小一部分功能。你现在想要使用AI更完整的功能的话，不会写程序基本上是不行的。那么，怎么能够让所有人都能够有机会，像当年用抢票软件抢到火车票一样，让我们去用到所有的这些功能，或尽可能完整的功能呢？就是要写一点点程序。很多人或者大部分人，其实是没有受过编程训练的，那这个时候AI IDE就可以把这个权利差给你抹的基本上平掉，就是做基本平权。

那你说有了这东西以后，是不是程序员就失业了呢？因为很多AI IDE上来以后都是说，9岁的小女孩用了多长时间写了个游戏，或者是多大的孩子写了一个插件，可以去跟AI聊天了。不用担心这种事情，在大家都会开车的时代，原来那些职业司机。

还有很多的岗位是需要他们的，比如说修车、改车、赛车、汽车保养与清洁，以及驾驶员培训。还有很多很多事情可以做。所以这个呢，并不会让原来那些程序员就失业了。AI IDE出来以后，原来的那些程序员可能需要做的事情，是在更广泛的一个范围内进行转型，而不是说只做原来这些事情了。

那么谁应该来使用AI IDE呢？首先要讲一个可能跟大家想象不太一样的事情，就是职业程序员。很多人是看不上AI IDE的，甚至有很多程序员连IDE都不用。刚才我们讲IDE叫集成开发环境，非常非常多的这种程序员，而且这些程序员都是资深程序员，工资很高的程序员，他们是使用命令行工具的，使用最简单的编辑器，完全都是靠命令一行一行在这打命令打指令去做事情。他认为你把它集成在一起以后，不如我原来使的方便，这个是很正常的。比如赛车手他们要去开手动挡车，职业的摄影师一定要用单反相机，都是一样的。所以职业程序员，其实对于这种自动化工具，反而没有那么看重。那你说单反相机，什么专业的剪辑软件Photoshop，这个才是专业人士要用的东西。职业程序员，就是要使用这种最专业的东西。这种AI IDE就像原来我们讲的一个傻瓜相机，它是一样的东西。傻瓜相机就是拿起来就摁，摁完了就出结果，你也没什么可调的，基本上结果可接受，也不会特别好，也不会特别差。

谁该去用它呢？就是有需求的业余程序员，像我这样的。我现在已经只能算业余程序员了。还有呢，就是非程序员，这些人是需要使用AI IDE来实现AI平权的。现在这个时代呢，甭管你原来学没学过编程，都稍微的学一点编程，这个并不是很难的一个事情。在当今乃至未来，社会运行的底层逻辑就是程序。如果你完全不了解程序是怎么运转的，那你可能就无法去理解社会运转的一些底层规律了。像我前两天还遇到人说，大模型说的难道不都是对的吗？当时这句话震得我是外焦里嫩，我说这个大模型最擅长的事情，是一本正经的胡说八道。

你每一次都要知道，我到底是给了大模型什么样的参考资料，给了他什么样的提示词，然后他是在什么样的约束下给我得到的答案，才能知道说这个答案到底有多可靠。如果你一上来就认为大模型说的都是对的，那就属于是你完全不了解这个东西的底层逻辑。甚至还有人跑到医院看病的时候说：“DeepSeek不是这么说的，医生你看错了。”医生也是搞得非常非常无语。所以在现在这个时代呢，稍微学一点点编程是有好处的。

我呢，是在会员频道里头放了一些针对文科生的计算机基础课，内容还在持续的整理和增加之中。这个东西确实是很费劲，因为像我们这种做过程序员的人，我去讲很多东西的话，还是喜欢使用专有名词。这种词其实很多没有做过程序员的人还是听不懂的，所以我也在逐渐的整理，逐渐的做这些课程。

讲远了，那你说我们现在有没有可能做出一些这种傻瓜相机似的东西，或者说不是给专业程序员用的这种东西，然后未来能够超越或者说比这些专业软件做的更好一些呢？这个好像是可以的，因为现在有很多新的软件，大家很广泛使用的软件，其实都是这么来的。都是一开始给非专业人士使用，把这个专业工具上的很多复杂的设定都给你删掉。像单反相机上有多少拨轮，多少开关都给你删掉，就剩一个快门键，搞成这样。当更多的人去用起来以后，他再逐渐的把功能加上来。

比如说像Figma，这是专门给设计师用的一个工具，还有Canvas，这个也是给设计师用的。你像我每一个YouTube的视频，前面这个图都是由Canvas来画的。我是不会使用Photoshop的，那个玩意太麻烦了，我用Canvas用的很好。现在Canvas也好，Figma也好，用户量都非常大。Figma后来是被Photoshop母公司Adobe给收购了。

然后剪映，你们看到我的视频，都是用剪映来去剪辑的。这个也是给非专业用户使用的，他现在的用户量要比所有的专业剪辑软件加起来还高。

而且，他现在的功能已经越来越完整，越来越完善了。很多这种专业剪辑软件上的东西也都出来了。还有一个大家可能最熟悉的东西是什么？iPhone。你说iPhone挺好的设备，它怎么不专业法了？大家想想照相这件事，原来人家是用专业相机照相的，现在我们说要照个相怎么办？掏出iPhone来，咔嚓摁一下就可以了。所以，这就是给非专业人士使用的工具。

那么，什么样的项目适合使用这些AI IDE呢？有人说了，我想写个抖音，我想写个微信，我一定可以比抖音和微信做得更好。原来有这么句话，叫你长得很美，所以就不要想的太美了。这个话呢，摘自猫腻的小说《将夜》，这个里边它的主人公宁缺说过的一个特别有名的话。所以呢，这个事大家别想，这不是给你们去做这种大型系统用的。很多人要去一起协作，我们要整一个500人团队，我们协作来做项目吧。对不起，这事跟你也没关系，AI IDE也不适合你去使用。

那你说我做了一个APP，所有人都喜欢，大家都去下载，我就排行榜第一了。这个还是想的太美，这事跟你也没什么关系。如果你能够做一个应用，自己能用起来，能够解决一点点问题，能够在身边的这个家庭或者是小团队里头解决一点点问题，就够了。这才是AI IDE现在要去做的事情。

就像刚才我抢那傻瓜相机似的，他就一快门键摁完了。比如说我出去旅游了，咔嚓摁了一下，标志着你来过了，但是没有那么好，也没有那么不好，也就如此了。这就是AI IDE现在的这个能力。他做的事情呢，其实叫做“最后一公里”。我把最后这一段给大家补上，完事了。

有一些比较特定的环境或者特定的技术架构，是适合AI IDE去实现的。因为在编程的时候，有很多很多的技术架构，很多很多的开发框架。如果说没有学过编程的人，光把这些名字记下来，就头晕眼花了。这个就别费劲了。有哪些东西是适合AI IDE这个架构来使用的呢？比如说轻量级的外部架构，就是你随便点点点，确认确认确认，就给你做个小网页出来。

咱们现在看到的这种，什么9岁小孩做出一什么呀，或者是比如说前两天Grok 3，随便提了一个简单的提示词，就给你做个贪吃蛇，做个俄罗斯方块。这种东西都是使用这种轻量级的Web架构去实现的一个前端应用。还可以做一些，比如说简单的跨平台应用。现在所谓跨平台应用，实际上就是在不同的平台上装一个浏览器，然后把这个轻量级外部框架的东西直接在浏览器里边给你放一下，这个也是可以的。

所以，你现在拿这种AI IDE，你说我做个安卓应用，做个iOS应用，做一个Windows应用，做个小网页，都没有毛病。还有很多人呢，拿它去做浏览器插件，比如说我们现在用Chrome浏览器、Edge浏览器，你都是可以给它做插件的，这个也没有毛病。然后各种各样的小程序，比如说抖音小程序、微信小程序，这些都是可以用这种AI IDE去实现的。你说我要做一个完整大系统，别想了。

使用AI IDE去做项目呢，其实有点像我们去使用Excel。Excel特别有意思，它非常博大精深，就是里边儿的功能极其强大。但是呢，绝大部分人可能都像我一样，就是我也会写个表格，我也会求个和，排个序，算个平均数，甚至呢，我还能画个图表，做个排版，最后排的还自己觉得好，挺好看的。为什么一定要自己觉得很好看呢？就是我们自己排的特好看的一些东西，给这种真正的Excel大师看，是完全没法看的。他们就是属于这种，什么财务、建模这种大师，那个是完全另外一个层次的人。

以后呢咱们不是讲AI平权吗？就是任何人都可以拿AI IDE，就像现在每个人可以用Excel的这个水平一样。我能够做个小表格，能够算个平均数，能够排个序，能够排个版，画个图表，这个就是我们现在用Excel能干的事情。那么以后可能大部分人，你都可以用AI IDE也做一个小应用，把自己在某一些AI平台上面的最后一点点不是特别满意，或者不是特别方便的一个接口，给它实现出来。

这就是大家以后要去做的事情。我们就不去跟专业财务或者专业建模、审计人员去比，这个Excel的图表谁做的好看。我们也不需要去跟专业程序员去比，谁做的系统更大，谁做的系统更棒。这个也没有意义。我们就是自己做了自己用，能够解决我们当前的问题就可以了。

这个过程呢，其实有点像美国人做各种小工具。什么意思呢？就是你看美国其实有好多车库文化，就是他们在车库里头倒腾很多这个小手工小工具。这就是以后AI IDE要干的事情。这些东西呢，不需要大规模的推广，也不需要产品化。我自己缺一个什么瓶子、盖子，或者缺一个盒子，我就自己装一个，自己做一个就完了。我也不惦记把它卖掉。各种bug呢，将就一下也可以用。比如说我做了个小的工具箱，要把一些工具放在里头，但这工具箱必须要是双手拿，一个手拎起来的话他会散架。这个对于自己用来说其实是没什么关系的，是可以接受的。

那么这些小工具呢，你也不需要做兼容性测试。什么叫兼容性测试？就是在我们家能使，在你们家是不是也能使。你不需要干这事，在你家能使就够了。你不需要去考虑说，别人家那个车库不是这么设计的，你搁那这工具没法使了。不用想这事不好用，没关系，我先将就用一段时间，下次我再写个新的就完了。这个就是现在AI IDE真正应该干的事情。

在AI IDE到来的这个时代里头，不同的角色应该做什么事情？比如说，像程序员，像我现在其实还是可以算是个程序员的，我们其实更多的应该是去做培训、技术支持以及框架开发。我们应该去做这样的事情。而非程序员的话，就是在车库里边做一些小工具，在家里头各种不太顺畅的地方稍微修补一下。这就是你们该干的事情。

那么最重要的是什么？是你真的做出小工具来了，真的提高效率了还是什么吗？不是的。大家想在车库里头这帮做小工具的人，或者在里面去修修补补、敲敲打打的人，他们得到的最大的东西是什么？是快乐。使用AI IDE的这个过程中，一定要得到快乐。

这个才是最重要的。那你说会不会有人在车库里做着做着，或者我用AI IDE做一些东西，慢慢的就做大了，做成功了呢？肯定也不能排除这种可能性，因为毕竟有这么多公司是从车库里边走出来的，比如说苹果、亚马逊、惠普、谷歌、迪士尼、哈雷戴维森和微软。美国有这么多公司一开始是在车库里创业的。现在大家在AI IDE里头做了很多的这样的原型，未来万一哪一个东西大家很喜欢，那没准他就慢慢做大了。或者说你在做的过程中，编程的技术逐渐的提升，慢慢的跟一些志同道合的小伙伴走在一起，把一个小的Idea慢慢做成一个大的生意，这个可能性是存在的。但是呢，不能用这个东西去忽悠别人，说你看苹果就是从这做出来的，你们开始做吧，然后一定也行，这个属于不负责任了。

为什么今天录这样的一期节目呢？就是后面有可能会组织一些AI IDE相关的教学和比赛，应该呢是以字节跳动的TRAE为基础。TRAE为基础，现在已经有Mac和Windows版本了，当然目前呢只支持Claude 3.5的大模型，应该是在2月底吧会支持Deepseek。然后呢这个产品就会开放到国内来使用，因为你只支持Claude的话，在国内是没法用的。我呢也准备找一些有兴趣的朋友，咱们呢做一些线上比赛，首先得到欢乐大家提出一些想法，咱们先确认一下，这个想法是不是适合用这个东西来做，如果适合那咱们就做一下试试，咱们各自在家里边去尝试一下。如果做出来了呢，咱们可以拿出来宣讲一下，比赛一下。赛完了以后，我去看看找字节跳动商量商量，能不能得到一些小奖品，或者呢是让字节跳动给咱们一些，比如说火山引擎上面的一些代金券什么的，这个我觉得还是可以去申请一下试试的。当然了，比赛谁输谁赢不那么重要，最重要的还是开心。

这就是这一期跟大家讲的AI IDE，带来真正的AI平权时代。好，这期就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加discord讨论群。

也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入付费频道。再见。

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。