@BernieDu 最近几年的版本是挺好用的，我在做那个项目的时候，Docker Desktop 仅提供 Docker ，别的都没有……
当时还有 Docker Toolbox 这玩意，用 VirtualBox 来运行的。

那时候 k8s 也没有 kubeadm 之类的便捷的安装工具，Linux 下都得自己写 systemd 配置。

当时直接用 Linux （虚拟机里也可以）是最方便的，和今天的情况不太一样。后来 Docker Desktop 才方便了点。

@smallboy19991231 我以前也是这么想的。
但后来发现工作需要的并不是 Unix ，也不关心 Unix 血统正不正，因为项目本身依赖 Linux 特有的特性。当时一上来就做一个 DevOps 平台项目，负责容器编排那一块。
结果用 Mac 也都是开虚拟机用 Linux 。有时候可以用 Docker Desktop ，其实也是虚拟机。
然后发现在 Windows 或者 macOS 下去做，其实都没有多少差别，甚至 Windows 设备同样的预算能选更高的内存容量，体验还好一些。

可能只有前端开发之类的工作才会没什么区别……

@uiosun 其实京东自营也分两种，一种是品牌开的自营，另一种是京东开的自营，它们都可以挂 [自营] 的标识。
区别在于一种是京东自己进货，放在自己的仓库，通过自己的物流发货。这种店铺有京东特有的优势。
另一种则是入驻京东自营的品牌方在京东上开的店铺。

@ouqihang 天玑打游戏的表现还不错，但是串流的表现不太好。一方面是解码延迟高，另一方面是硬解分辨率不高（ 4K ），而且长宽任意一边超过 1 像素都无法硬解……

@boser1u 有游戏需求且预算能接受的话，可以选 6pro ，玩游戏体验会更好
不过 6pro 的澎湃 OS 的桌面似乎不如 5pro 响应快，不知道为什么

二手小米平板 5Pro
870 解码延迟低，串流还有优势

补充一下，如果想手动同步整个 Joplin 的数据，只需要把
~/.config/joplin-desktop
里面的数据都复制到另一台设备上就好，从 Windows 复制到 macOS 下也没问题

不过不太适合通过 git 同步，因为基本上都是二进制数据……

我用 Joplin
开源软件，不必担心被锁死
支持无限级目录（类似 OneNote ），笔记可以嵌入图片，可以加密，自带同步功能
笔记同步还挺稳定，网上有人说不稳定，一般是用了坚果云 WebDAV 导致的

笔记内容存储在 SQLite 数据库中，不是私有格式
软件本身提供按目录结构导出到文件的功能，导出的文件结构和 Obsidian 的存储结构类似

缺点大概是自带的 Markdown 所见即所得编辑器不好使，以及 Windows 版需要自己改一下字体……

@leehome 澎湃系统也可以用漏洞绕过，详细教程：
https://www.bilibili.com/read/cv33210124/

@maymay5 我的意思是，基础设施都没有做好，所谓的应用场景都只是空中楼阁。就像你指望用 GT610 显卡开最高画质畅玩 3A 大作一样。
如果有一个好的模型，实现你说的那些东西，比开发一个普通 APP 的难度还低。

你对其他厂商的了解不多，所以你会觉得苹果的想法非常独特，仿佛大家都想不到一样。楼上有个人提了 Google ，我就不重复了。

你可能觉得所有国内厂商的语音助手就像 siri 那样大多数时候只会打开网页搜索，而没多少与系统集成的功能。但 4 年前发布的 MIUI 12 就可以做到：
“帮我订张从 A 到 B 的机票”：会打开携程，然后跳转到查询机票的页面，自动填入你提到的出发点、目的地、日期；
“我想知道去 XXX 的路怎么走”：会帮你打开百度地图或者高德地图，查询路线，从你的位置到你说的目的地
还有其他场景，例如打车等。或者最经典的：“我想听雷军的歌”（这个实现得更早，太简单了，siri 都能做类似的事情）

虽然这玩意诞生的时候并没有现在这么强的 LLM ，当时的手机内存容量和运算性能也不足以运行这样的东西。但是，语音助手与系统、第三方应用的对接，其实早就想到并实现了。

在这种基础上，想利用 AI 来整合信息，调用第三方应用，其实只需要在现有的基础上，接着往前走一步就可以了。

我所在的小公司里的产品经理，都设想过你想象的那些场景，难道这么多手机厂商的产品经理，就没有一个想到过吗？


目前国内确实没有手机厂商把这玩意真正做出来，只是初步将 LLM 用在聊天和画图里。不过苹果目前只停留在 PPT 上的 AI 照片编辑，国内厂商倒是已经实现了手机上离线运行的。

没做出来未必是没想到这种创意。用云端大模型应该可以实现，但是成本太高，商业上划不来。而过去能在手机上运行的模型，对于这样的应用场景效果都不好。

实际上我在公司里做过类似的东西，虽然不是手机上用的。功能是用一串自然语言描述的复杂需求，转成对应的系统功能页面+数据+需要执行的操作。后来因效果不好，且效果好的方案成本极高，没有商业价值，老板放弃了。

2024 年以前的 7B 及以下参数量的模型一个都做不到，起码得 70B （ PS：那会我都觉得 Yi-34B 是最好的基础模型，但 SFT 做得不好，导致直接用官方的模型感觉不是很好）。现在用 Qwen2 7B 的性能应该勉强可以做到，但我没有专门测试过，不保证。1.5B 的性能估计只能应付简单场景了。

当时公司还打算去买智谱清言的 ChatGLM 模型来实现上面说的那种需求，那时候计划用 12B 参数量的，所以我和他们团队有过一次沟通。

他们透露了小米也找过他们……


今年确实有一些让人眼前一亮的小参数量模型，而且低成本长上下文的技术也有一些突破，很多 LLM API 价格暴跌。

谷歌自己掌握优质数据，有 AI 领域的人才，自己训练模型而且目前还非常强，同时还做手机，能最早落地也不意外。微软的情况类似，所以从 Windows 11 24H2 开始就能在系统层面提供这方面的能力。

前提都是有性能足够好的，能在手机（或者轻薄本）上跑的模型。自己做不出来也没关系，可以找其他公司合作，但确实今年（甚至就两三个月前）才有，能到用户手里的时间只能更晚了。

只是 6 月正赶上 WWDC ，苹果提了一下这玩意，而且关注的人比关注谷歌、微软的多，所以会觉得似乎只有苹果才能想到这些。

然而微软宣传 Windows Copilot （后面换了很多说法）那会都提出了类似的想法。从现在算起，一天半以后都有搭载相应功能的产品开始发货了（微软要求 40 TOPS NPU ，所以需要等骁龙 X Elite 产品上市，其他设备都不提供支持）。

苹果的 3B 参数量模型就在这里：
https://huggingface.co/apple/OpenELM-3B-Instruct

微软的 3B 在这里：
https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct

阿里的 1.5B 模型：
https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct

跑这些模型所需的硬件要求都很低，我相信能看到这个贴子的人都能跑得起来。
上面的微软 Phi 3 Mini 将来会作为 Windows 系统内置的模型，开放给 Windows 系统功能以及第三方应用调用。

可以亲自试一试，这样就能亲自得出“苹果的模型不厉害”的结论了。

有时候，对产品功能的设想可能很美好，但不是每一个能在手机上离线运行的模型，都能满足设想中的美好场景。

账号是通过手机号之类的信息关联的，而不是通过设备关联的

我用三星 watch6 测得只有 80%，不知道靠不靠谱

我以前没想过 Mac 都有买美版的必要，这回长见识了

iOS 应该允许用户禁止 APP 使用陀螺仪。有些 APP 的功能永远不会用到陀螺仪，为什么要给陀螺仪权限。

花两千多捡一台能玩 LOL 的电脑，可以是笔记本

数据离开你的设备之后其实就不受你的控制了。同样，数据离开苹果公司，发送给 OpenAI 、百度之后，也不受苹果的控制了

不相信这个
只需要想想苹果把 Siri 语音数据交给第三方处理的丑闻

https://www.sohu.com/a/337217494_100217212

1. 格式化任何数据，主要是未知格式或者没有标准格式的数据，比如随便从日志里截取的一小段内容；
2. 不翻文档就可以写/修改配置文件，甚至可以猜测无文档的配置项含义；
3. 一键替换项目中的依赖库，自动适配另一个库的用法，或者同时对接多个功能相似的库。