796-2027.07.22.刘备不能只有诸葛亮
好了，前两天呢啊对大家哈反复就去讲啊，应该把CLI就是cl命令行操作界面当做计算机的使用的主要入口。
对吧？
OK那么关于这方面呢，我就不继续多说了对吧？
因为嗯到最后是个人选择问题。
。
好了，那接下来呢啊你无论是用CLI还是用GUI那总言之你得用AI对吧？
那么呃用不用啊，要不要用，要不要用好人工智能，这个呢其实已经没有什么争议了，啊，大家都想用好，对吧？
但是呢随着日子的推移三年过去了，嗯，大家可能已经看到了，那用的人呢差异是特别特别大的对吧？
啊，有的人呢用AI啊解决了世界性的难题，嗯，有的人呢用AI啊什么都没看出来，对吧？
OK那么这种现在差异在哪里呢？
对吧？
我们作为普通人啊能不能追得上呢？
啊接下来就是我们的另外一个话题了，就是信AI不如不不用AI。
全信 AI 不如不用 AI…
今天就讲这一个哈小小的话题，就是全信AI不如不用AI对吧？
那么今天你会看到哈AI会吓到各种各样的人群，对吧？
啊，说的太好了，啊，也是事实，对吧？
或者是说哈被他惊着了啊，也是事实，对吧？
但是呢他们背后都漏掉了另外一个事实，就是这个AI呀并不可信，。
- AI 本质上并不可信
呃，当然了哈绝大多数普通人呢啊有一个基础的缺陷，就是不独立思考。
那其实哈人们说一个人没有独立思考能力的时候，那么究竟在描述的是什么呢？
其实啊绝大多数人都是有一定程度的独立思考能力的对，只不过是说思考呢啊要面对不确定性，而人们本身啊我们的基因本身就是讨厌不确定性的所以呢到最后啊很多人其实是在躲避不确定性，于是呢才显得不独立思考，那表现在哪里啊，他们会相信权威啊，报纸上都说了，老师都说了啊，我爸说了，对吧
？
啊，国家政策都说了，对吧？
啊，这个等等等等。
？
诉诸权威，本质上是逃避不确定性。
所以啊这是一个特别深刻的洞结。
就是当我们说哈一个人啊不独立思考的时候，其实更多的实际背后的原因啊是一个特别中性的描述就什么呢？
他比别人更讨厌不确定性啊，然后呢，他见到不确定性有更强的逃避冲动啊，这是一个相对哈与相对于啊不独立思考更为中性的描述。
啊讨厌不确定性啊逃避不确定性啊，是绝大多数人啊，或者是说整个人类基本上共有的一个特征这也是为什么哈嗯人们会去考公务员。
你不要以为你自己不考公务员，而那些考公务员的人就是呃弱智，不是的对吧？
他们有他们的算法，那个算法本身呢也可能哈给他们带来很多的好处，对吧？
你有你的算法，你的算法本身可能也给你带来很多的好处，对吧？
然后最终的结果呢，你们也许可以比较，但从算法角度来看呢，其实都是逐立算法，对吧？
只不过是底层不一样了啊，底层哪不一样了呀，就是对不确定性的理解，对吧？
。
所以呢哈当人们去跟AI聊天的时候啊，那么愿意相信AI其实本质上还是一件事情。
就是什么呢？
它会讨厌不确定性啊，然后呢会把AI当做权威啊，然后呢啊又叠加上另外一个因素，另外一个因素是什么呢？
另外一个因素是这样子的，这个AI啊啊他被设计成了越来越讨好你的样子。
。
AI 本身就被设计成了越来越讨好你的样子
为什么会出现这种情况呢？
啊，以前呢我我我误以为哈是AI公司故意这么干的。
后来我看了很多论文，然后呢，我就反应过来了。
那其实呢这背后是个特别特别简单的这个呃呃呃现象。
什么呢？
就是AI这个东西啊，他是靠历史数据去做可能性推测的对吧？
他是靠历史数据去做可能性推测的，所以他一切的推测都基于历史数据，所以呢你跟他聊什么，他会记着，对吧？
于是呢下一步的答案呢是基于你和他过去的聊天啊，基于历史数据的，所以呢那个可能性就越来越聚拢聚拢到你喜欢的样子。
所以你看AI出现了之后呢，用的最多的就是把AI当做聊天工具啊，当做精神伴侣，对吧？
啊，这是全世界都一样的现象。
然后呢，这些人呢在使用AI的时候，他们会越来越依赖AI他有两层，第一层呢是什么呢？
他本身就是讨厌不确定性的。
然后呢，AI被设计成了这个样子，他依然是不确定的。
他依然是一个可能性的探测机，但是他是基于历史数据的可能性探测机，所以到最后呢，两相收敛导致的结果是什么呢？
你作为用户啊，你在他那得到的是啊不是越来越确定越来越权威的答案，而是说感觉越来越权威，感觉越来越确定的答案。
。
如果你不意识到这一点，那么你作为AI的用户与它聊天的时候将会不断地得到感觉上更为权威，感觉上更为接近你的想法的答案。
所以你看哈今天我们出去要跟别人聊天的时候，三年之后的今天很多人开口哈嗯开口句式是这样的。
那天我问豆包了啊，那天我问拆GPT了，那天我怎么怎么样了，总言之，他向你转述的是AI告诉他的答案，对？
他已经把AI当做权威了，对吧？
并且呢与此同时，他忽略了历史数据以及可能性推测造成的结果，对吧？
然后呢，自己就把自己圈起来了，并且呢全然不止，。
😊
那怎么办呢？
我告诉你啊，第一条就是这样的，你上来就要给自己啊搭建一个呃思维模型啊，叫mettro model。
你你你要知道AI是什么，对吧？
AI就是基于历史数据的嗯可能性推测，对吧？
AI就是基于历史数据的可能性推测或者可能性预测，。
AI呢，就是根据历史数据做出的最可能推测
你把这句话哈牢记于心，对吧？
然后呢，你用这句话去理解AI你就会明白的，他并不保证准确的，他也不保证权威的，他也甚至不保证是最优的，对吧？
他不是权威，他不是最优的啊，他也不是正确的，他是最可能的，他以为最可能的，或者到最后变成什么呢？
你们俩共同以为最可能的，。
所以呢你跟他讨论的结论呢是基本上不可以拿来直接用的啊，如果你拿来直接用呢啊就等于给自己挖坑，而且越挖越深，对吧？
那怎么办呢？
啊，不用还不行，对吧？
你要不用他的话呢啊，你身边的人还不如他呢，对不对？
那这个时候呢，你必须用，但你又不能信他对吧？
那怎么办啊，有对策对吧？
有对策，我先给你一个词啊，今天咱就说这一个词叫gil GRILL啊，中文的意思就是拷论。
grill youself，拷问一下你自己
这是个特别有趣的测试啊，嗯也是我这个探索出来的一个测试。
就是每次哈我跟他聊聊天，我突然发现说啊他在顺着我说话的时候，对吧？
有的时候我自己也会掉进去啊，越聊越高兴，对吧？
然后呢，突然我惊醒了嗯，对吧？
尽信AI，不如不用AI是这样子吧，对吧？
然后我就会甩出这么一个句子啊，用英文讲就是gve yourself，对吧？
啊，你要是用这个中文写，那就是拷问一下你自己你都不用问他啊，你都不用告诉他说拷问一下你自己什么，你就说你拷问一下你自己。
然后就特别好玩，他会迅速的啊迅速的修正自己的答案，批评自己。
哎，我刚才这说错了，我刚才这儿竟然假设哈这两个是同一个层次的问题，其实他们是两个层次的问题等等等等。
你就会发现说啊，你原来还有另外一个可能性没告诉我呢，。
grill youself again，你再拷问一下你自己
然后这就开始好玩了，他给了你个哈让你现在看起来觉得说啊可能是更好的答案，对吧？
然后你就要直接用吗？
你别逗啊，你这样你说g again，或者说啊你再考验一下你自己，然后你就会发现说他又指出了自己刚才的若干个错误，对吧？
啊，然后呢啊在在那又开始怎么样推翻对吧？
推翻自己，然后甚至可能走向完全另外一个方向，。
这个词啊g拷问啊，这个词有趣在哪呢？
就是你坐在那里哈呃你问AI一个问题，然后他回答你一本正经的，然后你让他gle，他就推翻一次自己，你再让他g他又又推翻一次你自己，对吧？
啊，然后呢，每一次他都可以推翻他自己的那你说这玩意儿这样的，你生活当中有一个这样的人的话，对吧？
你能信他吗？
对吧？
你不可能信他的？
所以这个词呢本身哈能够让你哈一下子明白AI究竟是什么。
AI的样子是什么。
但是呢你要这么玩也没意思，对吧？
所以我告诉你啊，是这样的，就是说你你你拿到一个答案之后呢，你可以让他去拷问一下你自己，然后在下一步的时候，你就不要让他继续拷问了。
为什么呢？
因为每次拷问他都会推翻你自己的啊，推翻他自己的对吧？
所以呢第一步是让他gve yourself，对吧？
Grill yourself to improve, not to tear yourself down. 再次拷问你自己，为了改进，而非为了推翻。
所以呢第一次呢你可以问他哈，g就这么简单，对吧？
那么下一次呢不要再这再再让他拷问了啊，不要让他再简单的拷问了，应该换一个方式说g to improve not to down啊，就是你再次考一下你自己嘛？
目标是什么呢？
目标是为了改进而非推翻，对吧？
那这样的话呢哈他会给出一个特定方向的啊，不断改进的答案。
其实呢一般来说大多数问题哈，你让他考问两三下就够了，对吧？
啊，再多了也没有什么必要，他就开始出说这个彻轱辘话了，或者是开始漂移了，对不对？
那么呃呃这个是哈就是说让你能够理解啊，AI其实并不靠谱。
对？
虽然不错，但不那么靠谱的一个特有的词啊，找找到这个词还挺不容易的哈，我竟然找到了对，好了，那么你知道了哈AI呢要用，但是呢也不能全信，对吧？
那你现在知道了这么一个词，那下一个手段是什么呢？
下一个手段叫叫叫多模型啊，多模型PK。
多模型互殴
干脆这样吧，我用这样一个词啊叫多模型互殴。
对吧？
所以我我我在用AI的时候呢哈嗯有一个这个这个特别重要的手段是什么呢？
就是一个模型给出来答案，我会让另外一个模型哈啊啊去批判，对吧？
那个批判的答案回来之后呢，我会让这个模型呢去批判那个批判，对吧？
所以我很早啊在这个呃啊使用cloud的时候呢，就为cloud写了一个插件，对吧？
啊，后来反复改觉现在叫CC suit，。
https://github.com/xiaolai/cc-suite
ask codex for advices.
ask grok for help.
ask gemini/agy to grill your plan.
ask … to audit this branch.
所以呢其实啊就是说呃我一直觉得说嗯在过去的时间里呢，我在跟AI的沟通当中呢，质量比较高的重要原因是什么呢？
重要原因是，首先呢我不信任何一个模型。
其次呢，我知道怎么样去让这些模型啊相互之间进行沟通。
然后呢进行讨论，最终呢呃呃产生一个质量相对更高的，依然不见得是权威的，依然不见得是最优的。
但是呢总言之比最初答案更好的那么一个答案。
。
就是这个工具呢哈呃就是我在过往的啊长达啊将近一年的时间里嗯啊做工程哈，这个这个叫叫什么呢？
叫叫啊啊进展神速啊，进步神速的重要原因就是我为了自己做东西给自己造了很多的工具，对吧？
然后呢，这个CC4里面我用的最多的一个叫audit fix工作流。
这是我在claude 里面重复使用最多的 slash comman: /cc-suite:/audit-fix
你看我为自己哈用好AI啊，给自己造了多少的工具对吧？
啊，除了给自己造了好十几个pl in之外呢，我还专门写了一个这个clo code面板啊，去专门统计哈cloud我在使用的时候在这个呃什么什么工具用的最多啊，管理他的memory啊，做他的这个dashboard，对吧
？
所以我用cloud跟绝大多数人用cloud的直观感受可能是不太一样的。
。
那么这个auit fix是什么样的工作流呢？
是这样子的，就说当我写了一段代码啊，写了这个呃一个branch，然后呢我就会发给cloud这个命令，而这个命令的工作流。
第一步是干什么呢？
第一步是把代码的变化确定清楚。
然后呢，用6个维度定义清楚审计的要求，然后把这些东西呢啊直接在cloud里面通过MCP啊发给这个这个呃codeex对吧？
然后呢在codeex的选择一个模型，然后呢去完成这个工作任务，把审计结果送回来，然后呢，cloud再根据codeex的审计结果去修改代码。
然后呢再发回codeex啊，去做veification啊去做核实对吧？
然后呢，codeex把核实结果发回来啊，这是一轮对吧？
那经常的时候呢，我写了一个brach之后呢，我就啊啊啊。
我就发一个命令啊，让他去audit fix three round，就是让他哈把刚才那个工作礼物哈跑三圈，对吧？
修订啊，审计修订核实再审计再修订再核实，对吧？
啊，有的时候呢可能跑到第二圈啊，他就报告说其实呢已经没什么可查的了，对吧？
那我就会让他哈停止。
这个多模性互殴呢哈其实在学术里哈也有专门的词啊，叫class modelsconing对吧？
呃，这个呢其实是一个啊提高你使用AI质量的非常重要的不可或缺的手段。
所以呢你你你不能只用一个AI啊啊，你哪怕说我我我用免费的那你也不能只用一个比如说什么豆包，对吧？
你还可以用切问啊，你还可以用这个呃呃啊deep sick，对吧？
总言之，你要让他们互相互殴啊，你才能得到哈相对于更优的答案，。
好了，今天的课程呢就比较的简单啊，很容易理解。
然后呢啊给你介绍了一个词，然后呢又介绍了一个方法啊，其实是两个方法，那个词本身后面也带着一个方法，对吧？
啊，第一个词是什么呀？
就拷问对？
第二个是什么呀？
叫class model contest对吧？
就是你要让多模型PK，而不只能不能只用一个模型，啊，其实呢我告诉你啊，这个是管理学的精髓啊，管理学的精髓就是什么呢？
你你你是个领导啊，你带着两个兵，对吧？
进心兵不如不用兵是这样子吧？
对吧？
你只带一个兵，然后呢他就可能哈啊啊啊反过来左右你对吧？
但是你带两三个，他们之间互相PK的话呢，啊，那么呃呃就相对安全很多啊，准确更多。
那起码呢还有个优化空间，对吧？
好，那今天的呃分享就到这里哈，我们下次再见。