xloger

试了下很垃。之前免费 Token Plan 的时候也很垃。
我司的 ChatGPT 号黑后，降智得跟傻逼一样（好像默认走 5.6Luna 了），我一直在找替代品。
之前在用 DeepSeek 4.1 Flash ，体感虽然不是很聪明，但比 5.6Luna 好很多，至少一致性比较强。

今天看到 2.6 Mimo 就试了下 Pro 。改了两个 Bug ，一个没改好但我没太怪它。
第二个 Bug 分析过程我发现了一些疑点，跟它确认后它还是自顾自按自己思路。搞得我以为我怀疑错了。
然后最后改的一坨。我受不了清空了，换 DeepSeek 修了，然后独立分析，就确实是我之前怀疑的那个地方。

唉，我本来对 Mimo 期待还挺高的。之前那次我还以为是没有原生 Responses API 所以适配不好的。
感觉小米方向错了，AA 那个垃圾榜单就不应该作为参考。

说房车的基本是没了解过。
我一度很想有房车，云过一些。但是其实对我来说，一个内置洗澡、厕所的车，住起来我反而会比较难受，维护起来很麻烦，而且潜意识会觉得脏。
而在中国大部分交通比较便利的情况下，洗澡厕所真不麻烦。小米 N90 探索版我之前一直以为是个添头，没想到最后最动心的反而是它，因为它相当于很轻量，且保留了最美好的那部分。

而且房车还有一个巨大的问题是油耗。N90 较好解决了这个问题。

一个很明显的道理是：人是在不断被塑造，靠各种经历锻炼成长的。
当你真想讨论这个问题，那就抛开身边统计学。问问自己：体制和社会上，各自锻炼的是哪一部分能力，成长性如何。就有答案了。

我现在自己开发时等一等还好。主要刚需是 AI Coding 后，它自己经常需要编译验证代码有没有问题，多次积累下来很耗时间。
这方面有啥优化思路么？

讲个故事，我有一个骑行朋友，之前一起去贵阳旅游。走的那天他想骑行去火车站，12 点的车他 9 点就要出发。
我劝他不用那么早，他说没事他习惯了。

然后骑到贵阳北的时候，突然发消息，“卧槽我原来是贵阳南的火车”（具体是哪几个站现在不记得了）。
我就悟了他为什么习惯性那么早出发了...

不能...我把 Figma 的设计稿发给它，让它盯着改一些东西。除非我很明确地指出每个要改的点，不然它会无视很显眼的一些地方。它更倾向于糊弄。

当然这就跟“破解围棋”的难点一样是算力问题。理想的未来下这肯定是能解决的，但那时候成本估计还不如雇个“廉价的人类”来解决...