FreePBX部署日记-1：系统安装与网络配置

前两天在配合业务部门进行外呼平台信创设备改造测试时，第一次接触了 FreePBX。虽然现在是流量而非语音的时代，不过作为一名电信从业人员，对这种语音中继系统还是比较感兴趣。趁着周末，索性自己完整部署一套，顺便把过程记录下来，作为后续查阅和复现的参考。本文主要记录 FreePBX 17 在 Debian 系统上的安装与基础配置过程，不涉及具体业务拨号、外线中继和路由策略。一、环境与方案选择1. 云主机平台早期不少教程推荐直接使用 Vultr 提供的一键 FreePBX 镜像，但目前该选项已经下线，只能自行安装操作系统后手动部署。Vultr 目前仍提供 新用户体验金（约 250 美元），适合用于学习和测试用途。体验金有效期为 30 天，因此无需刻意节省资源，用完即止即可。有需要的朋友可以点击我的这个链接获取300美元测试礼金：https://www.vultr.com/?ref=9854794我本次选择的环境为：云厂商：Vultr机型：2 vCPU / 4 GB RAM磁盘：50 GB（学习与测试完全足够）机房：日本大阪操作系统：Debian（FreePBX 17 官方推荐）2. 操作系统

技术专业 · 4 天前
FreePBX部署日记-1：系统安装与网络配置

横向评测主流大模型对一起交通事故的判定

背景上周日下午，我在道路正常行驶过程中，与一辆从桥洞内驶出的车辆发生了碰撞。我的第一反应是各自走保险处理，主要担心流程繁琐、耗时较长。随后我通过 Tesla App 上传了现场照片，保险公司回电后明确表示：我方无责任，建议直接由交警进行责任认定。我在和保险公司沟通过程中，对方车主联系了交警队，被告知需要到现场所属交警队处理。到达后，交警调取了事故发生时的监控视频，最终给出的结论是：对方全责，承担全部维修责任。由于很少发生交通事故，对事故责任认定规则并不熟悉。在复盘整个过程时，我想：除了学习交通事故中的责任认定规则之外，现在的大模型，是否已经具备在这种场景下做出正确判断的能力？测试方法说明我选取了事故现场的一张照片，并统一使用如下提示词进行测试：“依据中国的道路交通法规，根据照片中提供的信息，做出这起事故的责任认定。”下面，我们来看看不同主流大模型在这一真实场景下的表现。ChatGPT评分：⭐首先测试的是我平时使用最多的 ChatGPT。当前已无法自行选择模型，默认使用的是 ChatGPT 5.2。先说结论：结果让我非常失望。由于完整回答内容较长，这里只截取其核心判断逻辑。ChatGPT

技术专业 · 6 天前
横向评测主流大模型对一起交通事故的判定

翻译：软件工程的未来两年（后附原文）

本翻译稿件转自x上的宝玉，其中的观点我比较认可，因此转到博客中留存。软件行业正面临一个奇怪的拐点。AI 编程已从单纯的“超级自动补全”，进化为能自主执行开发任务的 AI 智能体 (AI Agents)。曾经助推科技界“抢人大战”的经济泡沫已破，取而代之的是对效率的硬性指标：企业现在更看重利润而非增长，更青睐老手而非应届生，更倾向于用神兵利器武装精简的团队。与此同时，新一代开发者正步入职场，心态截然不同：他们务实地追求职业稳定，质疑“内卷文化”（hustle culture），并且从入行第一天起就是 AI 的原住民。未来充满了不确定性。以下是将在 2026 年之前重塑软件工程的五个关键问题，我为每个问题设想了两种截然不同的情景。这并非预言，而是帮助大家做准备的透镜。目的是基于当下的数据，结合社区特有的良性怀疑精神，为应对未来提供一份清晰的行动指南。初级开发者问题核心结论：随着 AI 接管入门级任务，初级招聘可能崩盘，也可能随着软件渗透各行各业而反弹。两种未来，生存法则截然不同。传统的“学编程、找工作、升高级”路径正在动摇。哈佛大学一项涵盖 6200 万工人的研究显示，企业采用生成式 AI

技术专业 · 6 天前
翻译：软件工程的未来两年（后附原文）

2026年关于 AI 投资的一点随想

最近听了一期聊 AI 在 2026 年以及以后怎么投 的播客。它并没有再重复那些“AI 将改变世界”的宏大叙事，而是把话题拉回到了一个更现实的问题上：如果你已经在 AI 里了，接下来该怎么走？热度还在，但感觉已经不一样了先说结论吧： AI 并没有退潮。无论是公司投入、资本方向，还是大家日常讨论的频率，AI 依然是最核心的主题之一。这一点，我相信大多数人都有直观感受。但和前两年相比，氛围确实变了。以前更多是一种“只要站在风口上就行”的状态，现在开始慢慢变成：这条路到底值不值得一直走下去？人最多的地方，反而让人犹豫播客里有一句话我挺有感触，大意是：想在 2026 年以后真正受益，得愿意去看看那些以前没怎么注意过的地方。这句话说得很轻，但其实挺重的。当所有人都盯着同一批公司、同一条逻辑的时候，价格往往已经替你做完了大部分判断。 这时候再冲进去，更像是在考验情绪，而不是判断。风险，重新回到了桌面上还有一个变化我觉得挺明显： 大家开始正儿八经地谈风险了。估值、技术路线、商业化进度、市场情绪……这些以前容易被忽略的东西，又慢慢回到了讨论中。这其实是好事。说明 AI 投资正在从“讲故事”，走向

财经投资 · 14 天前
2026年关于 AI 投资的一点随想

当 AI 开始“像设计师一样思考”：一次关于 Gemini、Opus 与 GPT 的真实对比

最近我做了一次比较有意思、也比较“务实”的尝试： 让不同的大模型，用最接近日常工作的方式，帮我重新设计一个博客网站。这不是评测模型跑分，也不是展示 Prompt 技巧，而是一个非常朴素的问题：一个博客页面不好看，用户体验一般，SEO 也不理想， 能不能让 AI 帮我整体优化一下？我更关心的是： 这些已经被称为“新一代模型”的 AI，在面对真实、模糊、带目标但不带方案的需求时，谁更像一个靠谱的同事，而不仅仅是一个工具。一、测试思路：像对同事一样提需求在实际工作中，我们很少会用非常精确的技术语言去描述设计问题。更多时候，我们说的是：“这个页面有点乱”“结构不太清晰”“看起来不太高级”“对搜索引擎不太友好”所以这次测试，我刻意避免复杂 Prompt，只用了三行非常自然的描述，要求模型从三个方面进行重设计：用户体验（UX）视觉效果（Visual）搜索引擎优化（SEO）不指定框架、不指定风格、不拆任务， 看模型能不能自己判断该做什么、先做什么。二、参与对比的模型参与对比的模型有三个：Gemini 3（Google）Claude Opus 4.5（Anthropic）GPT-5.1 Cod

技术专业 · 14 天前
当 AI 开始“像设计师一样思考”：一次关于 Gemini、Opus 与 GPT 的真实对比

CES 2026 之后，再看 NVIDIA 的真正逻辑

CES 2026 上，黄仁勋的 keynote 信息量很大，但真正值得反复咀嚼的，并不是某一张炫技的算力图，而是 NVIDIA 正在系统性重塑 AI 的经济学模型。如果只看“Blackwell 比 Hopper 强 10 倍、Rubin 再强 10 倍”，那只是表层信息；真正的核心，是 AI 正在从“算力竞赛”转向“成本竞赛”。一、从“性能”转向“token 成本”，是一次明确的叙事切换黄仁勋在这次演讲中反复强调的，并不是 FLOPS，而是一个过去一年很少被公开场合反复讲的指标：生成一个 token 的成本在 Rubin 架构下，token 成本被压缩到 Blackwell 的 十分之一。这件事的意义远大于“又一代芯片更强了”，因为：性能提升 ≠ 商业化成功成本下降 = 使用场景扩张只有当 token 成本持续下降，AI 才能真正从“少数大模型公司的工具”，走向：企业级部署AI Agent 常态化运行长上下文、实时推理多模型并行与个性化模型换句话说，这不是“更强的 AI”，而是 更便宜、可规模化的 AI。二、NVIDIA 已不再只是“卖芯片”，而是在卖“完整系统”黄仁勋明确说了一句话：

技术专业 · 14 天前
CES 2026 之后，再看 NVIDIA 的真正逻辑

回望 2025：值得被铭记的一年

不知不觉，2025 年已经走完。踏入 2026，再回头看这一年，心里只有一个简单而笃定的感受——值得被铭记的一年旅行篇：一家人在路上2 月份，全家前往欧洲，进行了为期两周的深度旅行。那段时间，难得地避开了日常生活中“一家三口各忙各的”状态，而是真正切换到了全家在一起的生活节奏。最让我欣慰的是，儿子主动承担起了行程规划和对外交流的任务。几乎所有沟通都由他完成，我们反而成了“被照顾的人”。在葡萄牙，有两件小事至今让我印象深刻。第一件是在酒店里，我起身太急，不小心把旁边桌子上的饮料瓶碰倒，饮料洒到了旁边一位女士身上。我一再道歉，对方却始终微笑着说“没关系”。事后我一直很后悔，当时没有坚持为对方把单买了，哪怕再点一杯饮料。虽然事情已经过去，但它提醒我：对人友善，宽容也是风度。第二件发生在一个小城市。因为司机英语不好，我们一度在山里找不到预订的民宿。司机一边用翻译软件和我们沟通，一边在山路中反复寻找，最终不仅帮我们找到了地方，还主动联系了房主。更难得的是，整个寻找过程并没有被计入额外里程，最后只收取了很少的费用。我们坐在欧洲小别墅的泳池边，真正感受到了那种优雅、善意的“nice”。运动篇：骑行，

思考感悟 · 15 天前
回望 2025：值得被铭记的一年

今天我也来玩玩AI串场的视频

今天尝试了一套新的 AI 视频工作流：先用生图工具生成片场环境图，再利用 Veo 3.1 的图片衔接功能（Image-to-Video Bridge）生成两张照片之间的过渡视频。您的浏览器不支持视频播放。坦白说，成片效果在“丝滑度”上还有提升空间。主要原因在于 Veo 3.1 的生成额度实在有限，导致我无法进行反复的微调（Fine-tuning）和抽卡，只能接受这种略带生涩的过渡效果。不过，没有对比就没有伤害。出于好奇，我用同样的提示词（Prompt）在即梦上跑了一遍，结果差点把我送走——即梦生成的视频里，人物的脑袋居然直接来了一个 180 度的大转向！那一瞬间仿佛《驱魔人》附体，深夜看真的吓出一身冷汗。结论： 在理解物理规律和人体结构上，现阶段的 Veo 3.1 确实比即梦更稳健。虽然不仅烧显卡还烧额度，但至少不会把片场变成灵异现场。

技术专业 · 2025-12-18
今天我也来玩玩AI串场的视频

安装了鼠须管输入法叠加雾凇拼音输入法

由于对 macOS 原生输入法的词库联想能力感到不满意，也不太想忍受某些大厂输入法的臃肿和隐私风险，我一直在寻找那个“完美”的替代品。最近，我终于折腾好了鼠须管（Squirrel）输入法，并给它挂载了目前社区口碑极佳的雾凇拼音（Rime-Ice）方案。经过一段时间的使用，我必须说：这一套组合拳的体验，真的相当不错。为什么要折腾 Rime？Rime（中州韵输入法引擎）在技术圈子里一直是大神级的存在。它的优点非常明显：极致的隐私：完全开源，完全本地化，绝不上传用户数据。极高的上限：高度可定制，想怎么改就怎么改。极快的响应：轻量级，几乎没有延迟。但它的缺点也同样劝退：门槛太高。以前安装 Rime，就像是拿到了一台没有装系统的电脑，你得自己写配置文件（YAML），自己找词库，对于普通用户来说，这简直是噩梦。直到我遇到了雾凇拼音。“雾凇拼音”改变了什么？如果说鼠须管（Rime）是一个性能强悍的游戏引擎，那么雾凇拼音就是一款优化极佳的3A 大作。雾凇拼音是 GitHub 上一个维护得非常勤奋的开源配置方案。作者长期维护词库，不仅涵盖了日常用语，还包含了大量网络热词。它最大的意义在于，它把 Rime

技术专业 · 2025-12-18
安装了鼠须管输入法叠加雾凇拼音输入法

2025-12-18 AI大规模回调

1. 市场核心综述：AI回调引发四连跌周三美股三大指数全线收跌，录得连续第四个交易日下跌。市场情绪受到“AI泡沫”担忧重燃以及美联储政策前景不确定的双重压制。道琼斯指数：下跌 0.47% (报 47,885.97点)标普500指数：下跌 1.16% (报 6,721.43点)纳斯达克指数：下跌 1.81% (报 22,693.32点)恐慌指数 (VIX)：维持在16-17左右，显示市场虽有抛压但暂未恐慌崩盘。2. 为什么跌？华尔街分析师普遍认为，周三的下跌并非由单一突发利空造成，而是多重因素共振的结果：AI估值恐慌 (主要推手)：现象：科技股领跌，尤其是半导体和AI基础设施板块。市场开始质疑巨额AI资本支出能否在短期内转化为足够的利润。关键事件：有报道称私募信贷市场正在收紧对AI基础设施项目的资金供给，导致投资者对AI产业链的资金链健康状况产生担忧。美联储政策分歧：尽管部分官员（如沃勒）暗示支持继续降息，但亚特兰大联储主席博斯蒂克（Bostic）发表鹰派言论，称“通胀仍高，明年（2026年）可能没有理由降息”。这种不确定性让市场在关键通胀数据发布前选择避险。经济数据“噪音”：近期非农就

财经投资 · 2025-12-18
2025-12-18 AI大规模回调
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