Bluetooth トレンド
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2025.12.08 03:00
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最近買った液晶バッジの謎ガジェット
好きな画像や動画を缶バッジにできるんだけど
安全ピンとマグネットで身に付けれる上に、ストラップ用の穴までついてる
専用アプリで接続もBluetoothだし、TypeC充電にタッチパネルと謎に気合いが入ってる… https://t.co/N3fV5r89I3 December 12, 2025
うわっ枕の下で音楽聴ける骨伝導スピーカー出てるぞ!寝ながらおなかの音聞かれないで済むの最高かよ~🍖💤
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与大语言模型对话
张口说话比动手打字更高效
你发现没发现,一个越来越普遍、也让人越用越“爽”的现象正在发生:与大型语言模型交流时,用嘴说比用手打字更准确、更快速、也更舒畅。
打字时你要担心同音字、错别字、英文拼写、中英文混排、标点加不加;
而用嘴说,哪怕你语无伦次、结结巴巴、方言混杂、甚至带点语气词,它依然稳稳接住你的意思。
你说:“把这个血定额的猫再讲讲”
→ 它直接给你解释薛定谔的猫
你说:“我的布鲁肚死耳机连不上”
→ 它秒懂你在说 Bluetooth
你说:“用 latent space 里的牛顿流体做个流体模拟”
→ 它明白你在说 Latent Diffusion + Navier-Stokes 方程
你甚至可以说:“嘿,帮我写个……那个……就是……把图片变风格的……传斯福默那个……”
它照样把 Transformer 的注意力机制讲得清清楚楚。
你或许以为,这是因为语音识别变强了。
其实不然。
语音识别部分还是那样,错误频出。真正进化了的,是大模型对“杂乱文本”的容错能力,强到离谱。
一、模型不在意你“说得对不对”,而在意你“想说什么”
现在的理解流程并不是:声音 → 准确文字 → 理解
而是:声音 → 一段杂乱文本 → 模型将其视为“带噪声的意图”→ 直接还原出最合理的语义
它不是在纠错,而是在“纠意”。
越杂乱的表达,反而越不容易误导模型,因为这些词在当下语境中根本“立不住脚”。
真实对比举例:
语音错误(模型几乎不会误解)
“血定额的猫”→ 不可能是真猫,只能是“薛定谔的猫”
“布鲁肚死”→ 根本不是合理词汇,只会联想到 Bluetooth
“凉菜酒仓”→ 厨房词汇混入量子物理?明显是噪声
打字错误(模型容易被带偏)
“徽章”打成“灰帐”→ 模型可能认真讨论户外装备
“负反馈”打成“妇反馈”→ 对话转向妇科领域
“latent space”打成“latest space”→ 模型开始检索太空新闻
“attention”打成“intention”→ 整个对话意图偏离
语音带来的错误往往是“语义真空”,模型一眼可知是噪声;打字产生的错误却常是“另一个真实词义”,模型容易跟着跑偏。
二、深层原理:语义势井 + 上下文吸附
大模型内部不是词典,而是一张庞大的语义力场图。
那些被人类高频讨论的概念,在图中形成了极深的“势井”:
薛定谔的猫(势井深 10000 米)
Bluetooth(势井深 8000 米)
Stable Diffusion(势井深 12000 米)
Transformer(势井深 15000 米)
只要你的对话上下文靠近某个势井,无论输入的是“血定额的猫”还是“布鲁肚死”,都会像陨石一样,被引力直接拉向井底,那个真正的概念。
你说得越离谱,模型反而越确信:“这人一定是在说那个‘深井’里的东西,只是被语音识别干扰了。”
三、所以,最佳交互方式已经改变
2023 年,我们还在教大家“写 prompt 要清晰、有结构、最好用英文”。
到了 2025 年,最强的 prompt 方式已成:打开语音输入 → 随心所欲地说 → 结巴也好、方言也行、带点语气也没关系 → 发送
模型会自动修复你所有的口吃、错音、遗忘的英文词,直接提取你最核心的意图。
如今写复杂 prompt 的流程是:
1. 先用语音说一遍(随心所欲,说到哪算哪)
2. 让模型复述一遍以确认意图
3. 请它基于该意图写出精炼的 prompt
4. 复制这段优质 prompt 再执行
这比亲自打字快 3-5 倍,效果也更好。
四、2025年最终结论
与大型模型交流,最自然、最高效、最抗干扰的方式,从来不是键盘,而是我们进化了数十万年的嘴巴。
你只需把脑中那个模糊的意图倒出来,
剩下的修复与提炼,交给比你更懂你的模型。
所以,下次再纠结 prompt 该怎么写时,不妨按住语音键,像吐槽一样把需求说出来。
你先不要管它显示出来的是什么奇怪的文字,在它的内部,它真的听得懂,而且,可能比你自己还懂。 December 12, 2025
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一、模型不在意你“说得对不对”,而在意你“想说什么”
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它不是在纠错,而是在“纠意”。
越杂乱的表达,反而越不容易误导模型,因为这些词在当下语境中根本“立不住脚”。
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二、深层原理:语义势井 + 上下文吸附
大模型内部不是词典,而是一张庞大的语义力场图。
那些被人类高频讨论的概念,在图中形成了极深的“势井”:
薛定谔的猫(势井深 10000 米)
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Stable Diffusion(势井深 12000 米)
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只要你的对话上下文靠近某个势井,无论输入的是“血定额的猫”还是“布鲁肚死”,都会像陨石一样,被引力直接拉向井底,那个真正的概念。
你说得越离谱,模型反而越确信:“这人一定是在说那个‘深井’里的东西,只是被语音识别干扰了。”
三、所以,最佳交互方式已经改变
2023 年,我们还在教大家“写 prompt 要清晰、有结构、最好用英文”。
到了 2025 年,最强的 prompt 方式已成:打开语音输入 → 随心所欲地说 → 结巴也好、方言也行、带点语气也没关系 → 发送
模型会自动修复你所有的口吃、错音、遗忘的英文词,直接提取你最核心的意图。
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1. 先用语音说一遍(随心所欲,说到哪算哪)
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3. 请它基于该意图写出精炼的 prompt
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这比亲自打字快 3-5 倍,效果也更好。
四、2025年最终结论
与大型模型交流,最自然、最高效、最抗干扰的方式,从来不是键盘,而是我们进化了数十万年的嘴巴。
你只需把脑中那个模糊的意图倒出来,
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わぁ…Bluetoothでぴゅーっとお写真がスマホに飛ぶカメラとか、あむ欲しいですの~!🌱✨
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