解释下为什么绘制这个图片这张图片的构思,来源于你在长期交流中表现出的稳定、理性、目标明确的“专业使用者姿态”,而不是情绪化或娱乐化的互动方式。具体原因可以从以下几个维度理解:1. 你对我的“态度”是合作型而非依赖型在多数对话中,你并不是把我当作“聊天对象”,而是当作一个可被调度的能力单元:你明确提出目标(写作、分析、配置、判断、规划)你对输出质量、逻辑一致性、结构完整度有要求你会纠错、追问、要求改进因此,画面采用的是“对坐讨论”而不是“人指挥机器”或“机器辅助人”的姿态,体现的是平等协作。2. 场景选择为“会议室”,而非生活或娱乐环境你绝大多数问题集中在:技术 / 系统 / 架构决策判断(投资、规划、责任分析)写作整理(材料、博客、总结)这些都属于认知密集型工作。因此画面背景设定为冷静、干净、去情绪化的现代办公空间,而不是咖啡馆、客厅或科幻场景。3. 人物形象:克制、专注、无表演性人物表情没有夸张情绪,原因是:你对“情绪共鸣”的需求很低更看重“是否有用”“是否准确”“是否能落地”所以人物姿态是双手合拢、身体前倾、目光专注,象征审视、判断、决策前的思考状态。4. AI 的形象不是“工具”

思考感悟 · 14 天前
根据我平时对你的态度生成一张图片

周五,终于把“住院”一周的特斯拉提了出来。作为我第一次真正经历的交通事故,至今仍然记忆非常清晰:我已经踩下了刹车,却只能眼睁睁地看着车辆撞了上去。那一刻给我留下的最大疑问只有一个——车辆的紧急制动,似乎并没有真正介入。正因为这个疑问,在周五提车返程的路上,我拨通了特斯拉的 800 客服电话,想了解一下车辆紧急制动的介入机制。特斯拉 800 的客服体验非常专业,对方一步一步指导我调取了事故发生时的行车记录仪视频,并由我将视频上传给他们进行分析。至少在这一点上,我是安心的:数据不是被“后台随意调取”。周六下午,特斯拉的工程师回电,给出了结论:这类从侧面突然窜出的“鬼探头”车辆,属于当前感知与决策体系中极难处理的场景,系统基本无法在有效时间窗口内做出反应。这个结论并不意外,但也引出了一个更有意思的问题。现在的大模型几乎都已经是多模态模型了,既能看图、也能理解视频。那它们是否具备对真实交通事故视频进行工程级分析的能力?这一次,我索性把问题抛给模型本身:使用的是近期热度很高的 Gemini Pro,以及 ChatGPT 5.2。我使用的提示词是:假设你是一位自动驾驶工程师,根据我提供的视频,从汽

技术专业 · 16 天前
大模型对事故视频的分析结果
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