我喜歡又甜又鹹的紅蘿蔔🥕🥕 在泰國出了愛麗絲🥹 妮姬的第一個角色就獻給她惹o(*////▽////*)q 會收錄在下個月中發放的P網唷🫶🏻🫶🏻 I like sweet and salty carrots 🥕🥕 Cosplayed Alice while in Thailand🥹 I gave my first time cosplaying Nikke to her! It's going to be in next month's Patreon!

Alice: Finding Mr. Rabbit to help out 🥵🐰🐰🐰 Blessing y’all in mid week with my Latex Alice cosplay 💓💓 大破爱丽丝，急需兔子先生的帮助🐰🐰 限定的胶衣时刻，费人，实在不能出很多🥵 Check full set in my Gank: Photos: @changshinvona #nikkealicecosplay#

《Alice》 膠衣兔兔愛麗絲是7月P網Tier X會員才有的獎勵唷！ 拍了超多屁屁的特寫💕 - ▶️July Patreon Tier X Only ▶️Link in bio（連結在個人簡介）

爱丽丝兔兔！周五了周五了兔子先生马上下班哈哈哈哈！ Alice bunny 🐰🐰 Wish Mr. Rabbit enjoy the coming weekend 💓 HD full set in my Gank: Photo: Vona Zhang's Photography #nikkealice# #nikke#

原来莫奈叫 Claude。 原来 AI 是人类学。 所以 AI 在学人类吗？AI 到底在学什么呢？ 今天去 de Young 看了《Monet and Venice》。莫奈一百多年前的印象派 他盯着同一个东西，在不同的光里看1000遍，然后把那种”说不清但就是对”的感觉，几百次糊在画布上。越看越像在训练大语言模型… 莫奈为什么画得这么”糊”呢？墙上的介绍说，莫奈和透纳画里越来越朦胧、越来越发白，和当年伦敦工业革命的空气污染曲线高度吻合。烧煤、二氧化硫、雾霾把阳光打散、把颜色揉在一起。所以，他那时候画的是连名字都还没有的【雾霾】。（Smog这个词1905年才造出来。） 然后他 68 岁那年被太太 Alice 拉去威尼斯，刚到那，莫奈说 这地方”太美了，没法画”。结果一画就上头，原计划待2周，延长到两个月，画了37张。整片威尼斯潟湖，那潟湖里有座岛叫 Lido，所以Claude 早就去过了Lido😄 继续走，转过另一个房间，我懵了，一面墙上 挂着五六张几乎一模一样的画。我第一反应是 谁在临摹莫奈？怎么临摹也能摆进来？我的门票要40刀呢！ 结果全是他本人画的。同一座教堂、同一条运河，不同的光、不同的雾、不同的时刻。睡莲也是这么个打法，他一辈子画了 250 张“莫奈睡莲”，光 1909 年那一组就 画了48 张。同一个池塘，画了30年。 这套打法也太 AI 了….（不是 莫奈的画，远看最清晰，越凑近越糊，就像现在的AI 幻觉，远看是那么回事、貌似很合理，放大再看，到处是经不起推敲的错误细节。而那一墙”差不多但又不太一样”的画，就像我让模型生成图、啪一下甩我4张、9张，构图都差不多，细节各有微调的“结果”，让你自己去挑”觉得最好的那张”。 莫奈的同一主题，n 个变体，人工挑选，是不是最早的 batch generation + human-in-the-loop？😅 de Young的策展极好，灯光、留白、画与画之间的间距、动线，逻辑通顺…让每个人都进入深度思考 所以回到我开头想问的问题， AI 在学什么？ 也许它学的，就是莫奈一百多年前在干的事，盯着同一个东西，在不同的光里看一千遍，然后把那种”说不清但就是对”的感觉，糊在画布上。 大语言模型本质上就是个黑盒子：你知道它在输出，但你说不清它为什么这么输出。也没人能拆开莫奈的脑子、解释他这一笔为什么偏要往左。 但我越想越觉得，这俩”黑盒”其实是反着来的。 莫奈是先有一万次凝视，颜料只是把”看见”压缩成结果，糊得一样又不一样，其实他比谁都看得清，清楚地知道清晰是种偷懒，真实的世界本来就没有硬边。 AI 是反过来的，它没真的”看”过任何东西，只把人类已经画好、写好、说好的几十亿个结果，反向拟合出一个像在凝视的样子。 莫奈的模糊里有他三十年的确定；AI 的”合理”里，可能什么都没有，只是概率最高的那条路，恰好长得像他真的懂了。AI 在学”人类留下的痕迹”。 最后走出来，我在想 ANTHROPIC一定赞助了“Claude画展”吧！果然！Lead Sponsor，墙最上面，大写加粗 ANTHROPIC anthropic 词根 anthrop- 是”人类”。 AI is anthropology。但是研究人类痕迹之后，人类真的知道AI在学什么吗？ （3/21–7/26，de Young，强烈推荐。）

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