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Zhenyun

@Q_Neo

一个不务正业的大学教授，跳槽创业做零功耗微型传感器产品同时折腾一些AI项目。这里记录一些小公司用AI做硬科技开发/行政/人事管理，和高校科研面对AI冲击时真正遇到的问题，偶尔跑题聊聊个人兴趣和观点。

 Boston, MA
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1/2 XREAL One Pro接Switch 2有画面没声音。 接Switch 2用的是在京东买的一根Hagibis主动HDMI转USB-C线，商品页写着适用Switch 2。 接上以后Switch 2显示已经输出到电视，眼镜里有画面，声音却完全没有，眼镜上的音量调节直接是灰的，根本没有音频信号进来。
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2/2 后来发现是XREAL眼镜里有个音频协议设置，只有UAC和DP两个选项，默认一般是UAC，Switch这类游戏机和HDMI设备要切到DP。 在「声音」里把「音频协议」改成DP，声音就有了。 目前麻烦的是我每次重新接上，它都又回到UAC，得再手动切一次。
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1/2 今年搞了一副XREAL One Pro做虚拟大屏，接其它设备都好用，唯独接Switch 2的时候画面出来了，声音却没有。 买它是想要巨幕看电影和玩Switch 2，轻便不压头，还得兼顾近视。 试下来One Pro舒适度和跟近视眼镜的兼容性都不错，但有两处不如想象。
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2/2 虚拟屏还没完全达到我对巨幕的预期，比Vision Pro好像还是小很多。 另外XREAL虽然算AR，视觉遮挡还是比较明显，感觉做不到平时戴着在大街上走，和Meta Ray-Ban Display也不是一个方向。
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1/2 平时用MacBook会先接到一个Dell的dock，再走HDMI连到一台三星显示器。 有一天我发现这台显示器的色温会自己变，几秒钟之内画面就在眼前从偏蓝变成偏黄，那天已经变了很多次。
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2/2 后来发现True Tone会根据环境光调整显示的颜色和强度，开着盖的MacBook连外接显示器也会一起调，所以外接屏的颜色也会受MacBook上这个设置的影响，把True Tone关掉就好了。
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1/3 夏天我们常常去附近森林公园野营，我和娃都喜欢在夜色里看营火。 我喜欢摆弄木柴，调整火焰的形状和大小，娃喜欢看铁杆子敲在碳化的木头上溅起的火星，像微型的烟火。
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2/3 娃平时中文英文混着说，有一次野营她对着营火一直说「this is a beautiful bonfire」「look at the bonfire we got」。 我听着就开始好奇，在我的词汇表里这是campfire，bonfire这个词我也听说过，可两个词到底区别在哪，我还真不知道。
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3/3 随手一搜发现通常来说，campfire确实是露营或在户外过夜时生的火，多半和取暖、做饭、围坐有关；bonfire则是更大的露天火堆，常拿来烧废料，或者是庆典之类活动的一部分。 当然这也不是硬性的分类，语境和习惯也决定用法。 毕竟普通的营火对于一个小孩来说确实是一个很大的火堆呀！
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1/3 审博士论文初稿时，拼接感也很容易被AI挑出来。 非常常见的情况就是，排版统一不代表论证已经连成一体：章节的承诺和实际内容经常对不上、几章各自重新铺一遍类似的背景、原来paper里的旧表述没改干净，这些都会让读者看出这是几篇文章摞在一起。
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2/3 比较SOTA时重点看的是口径是否统一。 实测值和预测值、不同的测量区间、不同的噪音处理方法、不同的封装和功耗条件要是混在同一张表里，排出来的名次可能就没有意义。
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3/3 对于我拿来测试的这篇学位论文，AI最后的总体判断和我的观点也是出奇一致。 其实很多博士论文都是这样，工作质量和实验内容已经足够强，却不自觉把完整性和部署成熟度说得过满，反而削弱了论文。 把科研成果的局限写清楚，则可信度更高。
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1/3 我最近开始让AI帮审博士生交来的thesis初稿。 提示只有几句话，要它重点查三件事，有没有大的逻辑跳跃，行文是否自然，claim有没有夸大。
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2/3 博士论文通常是把好几篇已发表的paper拼起来，再补上大量实验细节和背景，变成一份大体能独立成篇、覆盖整个PhD工作的文档。 好的thesis应该读不出拼接的痕迹，和state of the art的比较要公平，还要把博士期间这些工作的价值突出出来。
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3/3 GPT Astra挑的几处意见，能看出AI处理长文本时准确地把语言、内容、技术细节分开审阅。 逻辑跳跃和over claim这两点在捕捉和举例上都很到位。 在语义推测和论点指代上AI分析得很细致。 学生论文的通病是让读者分不清哪些是测到的、哪些是算出来或推出来的，文字的强度就超过了证据，作者却不自知。
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1/2 最近在YouTube Music上听到一首女声版的《青花瓷》，吐词清晰，没有起伏和换气，让人不禁怀疑是AI唱的。 后来搜到YouTube Music对这类疑似AI生成的歌没有限制和强制标记，而这个FM Station最近才开始盛产翻唱歌曲，没有提供任何真实歌手的背景信息。AI作品基本落实了。
YouTube Music 播放页截图：封面是一位手持油纸伞、身穿青花图案衣服的女子，写着「青花瓷」和 FM STATION，歌名 White Porcelain，艺人 FM Station。

ALT YouTube Music 播放页截图：封面是一位手持油纸伞、身穿青花图案衣服的女子，写着「青花瓷」和 FM STATION，歌名 White Porcelain，艺人 FM Station。

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2/2 所以如果一个人本来想听原唱的《青花瓷》，听到的却是这个版本，这一次播放到底让谁受益了？这种AI翻唱版要是大量上架，会冲淡原版的播放量，也会让不知道原唱是谁的人把来源弄混。 我想把FM Station整个block掉，可在app里都没找到这个选项，最后只好给这首歌点了dislike，又report了一下。
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1/3 第二个难点是来源上限：每个Notebook能包含的文件数也有上限，公司账户目前的限制是50个来源文件，满了的话新文件就加不进去。当初建Notebook时，很多信息源提取后就远超100个文件。
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2/3 这里的trick是在不影响RAG回答质量的前提下尽量合并同类型文件，比如邮件和会议纪要就可以按月份合并。为此我也有脚本专门处理邮件提取和合并，维持文件个数低于50。（另外还有一个限制是单个文件不能超过50万字，目前对我们来说还算宽裕。）
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3/3 公司共享的RAG见效后我开始在本地搭个人的档案库，有意思的是当时第一个排除的选项就是NotebookLM。一来是隐私考虑，二来规避来源上限也越来越难了，哪怕用个人的AI Pro订阅，提高后的上限也远远不够用。（后来我选的实现方式是部署开源的AI大脑GBrain，暂且留作一个未来的话题吧。）
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