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今天整理邮箱，发现了两年前我第一次注册GPT时的邮件，回望过去，这确实是值得保留的有历史意义的物件了。

犹记得当时第一次了解到ChatGPT的时候还是我在外网Discord论坛上冲浪的时候，有人提了一句ChatGPT, 还发了一条邀请链接，至此AI世界的大门向我敞开。当时GPT还只有3.5版本，还不算太聪明，但已经深深震撼到了当时的我。不久后，谷歌也不落于人后，发布了自家的Bard，再加上之后陆续发布的Palm2, Marketsuite等一系列模型，但模型的表现效果属实一般。直到后来Bard系列进化到Gemini双子星系列，才渐渐打响了名气，当时Gemini发布最大的亮点无疑是谷歌宣传片中的Gemini所展现出的“Multimodal”多模态。可惜是宣传片是精心修饰过的，后来被实锤视频造假。不过发展到现在，Gemini系列的口碑在论坛里也还算良好，毕竟谷歌挺大方，而且最近的Gemini1114和1121确实算得上出彩的模型（主要是翻译）。

再回到GPT刚发布没多久那段时间，GPT发布几个月后，因为理念不合，部分OpenAI的员工离职后创立了Anthropic，当时只有Claude Instant模型，并不聪明但唯一的好处就是可以集成到Slack上使用，而且使用时不需要科学上网，所以当时我给外院的部分人申请了一下（毕竟申请流程确实麻烦，要不是摸索两天我也会晕头转向）。再到后来POE、ANAKIN这些大模型集成平台出世，而且因为新的体系刚刚建立，诸多制度和管理确实混乱。当时POE平台的IOS端支付系统基本上是形同虚设，在那段GPT4.0最聪明的黄金时期我利用POE的漏洞搞了四个月无限制的GPT4, 属实好好过了一把AI瘾。不过后来POE支付系统完善，我也早已转战API并且通过API实现了全模型的AI自由。

接着从Claude说吧，相信用过Claude的人都百分百体验过封号之苦，我自己被封掉的号都有二十多个了，后来觉得这样折腾实在太累，索性转战API，通过API间接实现Claude自由。至于为什么那么喜欢封号，论坛里也有过讨论，最后大家一致认为的观点就是：Anthropic本质上是一个AI发展实验室，它只需要研究如何让AI变得更聪明，开发出真正的AGI。和OpenAI的商业化本质不一样，Anthropic公司赚钱基本上完全依赖于投资，所以用户体验、营收什么的根本不是它要考虑 。不管怎么说，Claude系列的模型写写文章、代码或者搞破限确实好用，Claude模型早已经成为AI生态里不可或缺的一环，大家骂归骂，该用还得用。这里放一个有关Claude的讽刺图片：

再来说一说国内的AI模型吧，目前我用过、评价还不错的有：KIMI, 智谱清言，Qwen，Deepseek和Yi-ligntning系列，各有所长，KIMI主打的是免费和长文章生成，质谱主打计算、逻辑推理等，Qwen主要还是因为开源且便宜量大，DS则是编程，YI则主要是中文语料。哦，对了，国内AI有一点确实不行，即喜欢冲榜，前段时间又发布了一个所谓的Step2模型，在榜单上排全球第二，国内第一，实测后连个简单的逻辑陷阱都分辨不出来，很明显是特意针对排行榜评价指标做了特定预设，比如IF Average (指令遵循平均)：衡量模型遵循用户指令的能力，例如根据指令生成特定格式的文本、完成特定任务等。所以对于国内的AI我们总是调侃：面向benchmark训练（笑死）

现在我基本上已经在AI的使用上走到尽头了，等我下学期有时间了搞一下API中转站、镜像站和轮询，再把各种调用方式和格式梳理梳理，作为一个不深入研究机器学习的非科研人员，这样就算毕业了，毕竟属实不缺AI了，有新模型基本上也能第一时间用上，就消停消停准备毕业了。

续：2025.2.15

最近把API中转，API Proxy和各种调用方式都学完并归档了，又学习了一下Ollama本地部署LLM和工作流。说实话，本地部署LLM用途确实没有那么大，目前我发现的唯一用途便是在GPU算力平台租赁GPU，部署、拉取好模型后再穿透到公网，然后整合到视频翻译中，效果还不错，至少显著降低了视频批量翻译的成本。
另外现阶段LLM里最能打的有：o1, gemini exp 1206, Claude 3.5 sonnet和Deepseek reasoner