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新家入住快两个月了，对小米 Mesh 2.0 蓝牙智能家居给出满分推荐。 1. 稳定性极强。我前前后后用了新的 Mesh 2.0 设备一年多，没有遇到过一次控制或自动化失效的问题。之前 Zigbee 体系下，大概只有 98% 的成功率。 2. 性价比超高，产品选择极为丰富。本身米家自己的各种设备就做得很不错，价格也非常实惠。而且得益于渠道优势，大部分产品甚至可以通过小米之家秒送。即使不谈价格，很多产品也是各自细分品类里的优秀选择。 另外，绝大多数智能家居产品都有接入米家的版本。相比 Aqara、Matter 等其他阵营，可选产品数量估计要多十倍以上。 3. 米家平台支持合作厂商开放接入。即使是非米家体系内的产品，也可以接入后实现简单联动。比如大金空调，省去了单独购买 VRF 网关的麻烦，直接账号绑定即可。 4. 新的小爱同学非常好用，命令识别准确率很高，各种组合指令处理也很完善。 5. 延迟极低，基本感受不到延迟。（前提是我在每个房间都部署了有线网关） 然后说一下米家平台的自动化，基本覆盖了所有人群的使用需求。 1. 如果只是简单联动，直接用米家 App 的自动化完成配置即可。只要配置流程中的设备全部支持本地自动化，那么这个自动化就会自动下发为本地自动化，不依赖外网，响应速度极快。我家大概 95% 的自动化需求都可以覆盖。 2. 对于稍微复杂一点的需求，可以通过米家中枢网关的极客版进行配置。简单说就是一套零代码平台，用来满足各种复杂控制流程完全足够。 3. 如果还不能满足，米家可以直接接入 HASS，自己写代码的话基本什么需求都能解决。而且现在 HASS 的接入是官方组件，很完善也很稳定，不像原来还得按型号一个个配置。 另外，HASS 可以反向将设备暴露给其他平台，例如 HomeKit，这样就可以完成米家设备的 HomeKit 整合。 4. 米家实现了网关的主从热备自动切换，这对于高可用性来说是必备的。不过米家的网关其实很稳定，我上一代网关用了七八年都没出过什么问题。 最后说下智能家居产品选购的一些事情。 绝大多数品牌，例如 Yeelight，线上产品线和线下产品线其实完全不同。线下产品的品质确实更好，但溢价也很严重。 这件事我觉得也合理。作为线下服务商，其实有大量精力要投入到部署和维护上，如果利润不够的话根本没法做。 推上大部分朋友动手能力都很强，所以对这一点没有太多感知。但整套系统的部署和维护其实是相当麻烦的一件事，特别是如果业主本身不懂的话，还有大量的教学和沟通成本。 不过对于懂行的人来说，这么大的溢价确实容易让人觉得像在当冤大头。可以去闲鱼看一看，绝大多数品牌都能找到低于五折的渠道货源在出售。

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极客码农的最爱，在家就能手搓机器人😂👇😆 国外硬核老哥用平行的电缆机器人改造成了家务代理Agent，起名Stringman。 没用任何昂贵硬件，靠着钓鱼线和3D打印件，在本地训了个扩散变压器模型，抓取收拾垃圾稳得一批。

极客湾还是太厉害了。当初揭露全网大多数手机测评，都是商家特供机，把业内底裤掀翻后。 这次政府牵头发了文件，以后测评必须是市场上能买到的普通商品，并且有购买记录，如果测评跟商家有合作，还需标注我这是拿商家钱的广告。

极客公园做了一次相当完整的测试，把主流大模型全都牵了出来去做高考全科试卷，用的还是新课标I卷，这比简单写篇命题作文的参考性要高得多。   先说结果吧，大模型做文科题几乎就是在打表演赛。这应该不意外，「政史地」的拿分点主要在于信息储备，正是AI比较擅长的地方。   以河南省的本科录取线为标准，总共有4个大模型冲进了文科1本线。一句话，靠记忆驱动的科目，大模型战无不胜。这方面，国产大模型几乎达到GPT水准。   但转头去看「理化生」，就成了车祸现场。没有一家能够摸到511的1本线，一半以上的大模型连400分都考不到，不知道该不该安排明年回去复读。不过在理科测试的集体摆烂里，还是能看到一些好消息的。   从竞争角度看，以前外界普遍认为GPT不可战胜。原因无非是从先发优势、算力、芯片角度展开，现在来看，GPT没有出现断层式的领先，第一梯队的国产大模型都是有一战之力的，以后的追赶速度应该不会太慢。   而且，中、外大模型的「长板」很接近，「短板」也大差不差。很多科目里，国产大模型的表现超过了GPT-4o。其中还有起步相对较晚的字节豆包，语文分数比GPT-4o还高，历史和化学两科更是拿到「全校」第一。可见硬件之外，高质量的微调和监督学习或许也是一种行之有效的加速度。   一次小试牛刀当然不值得沾沾自喜了，但还是让我们看到了弯道超车的可能性。   我更希望这场测试可以把大模型造神运动拉回正轨。与其去指望大模型全知全能，不如让它成为一项实打实的新质生产力。让祖冲之这样的天才，不需要去消耗大量心血人肉计算「圆周率」，而把才华投向更有价值的议题。毕竟人类强大的推理能力放着不用，完全是一种资源浪费。   很有意思的是，因为很多题目涉及到读图，而各家大模型的识图准确度又参差不齐，所以经常会在没搞明白问题的情况下「连蒙带猜」，这反而对大模型的逻辑推理能力有了额外的考验。   前段时间看李飞飞说AI的技术瓶颈还是在于缺少感知力，比如饥饿是一种怎样的感受，失去生命又如何会让人恐惧，为什么不能直视刺眼的阳光，等等，AI或许可以解释，但它实际上并不理解。   把大模型们当成做题家赶进考场，场面固然稍微细想就很喜感，它们也不可能身临其境的复刻考生们真实背负的那些紧张或兴奋，但这一步的跨越已经足够惊人，甚至可以说是栩栩如生，让机器来考进1本、2本线，这在以前是根本想不到的事情。   我也很建议极客公园立下一年之约，明年今日再来考一次，看看到时候会不会有大模型可以考进清北，如果有，又会是哪一家或者哪几家？   你们也可以预测一下，明年我来翻牌子。