画唠Lv.5

终端共享工具有一堆（ttyd、TermPair、sshx 之类的）。但有个东西讲的人少，我自己绕了一会儿才咔哒一下扣明白：既然数据全要走中继服务器，它怎么做到端到端加密的？密钥到底怎么给到浏览器，还能不让中继看见？ 先别急，我们从底层画起。 所有这类工具，底层都在转同一个玩意儿：伪终端（PTY）。

最近有个事儿挺逗的，有人弄了个检测器专抓 AI 生成的网文。这概念之前被讲得挺玄，什么“用 LLM 去检测 LLM”之类的，仿佛非得搞个多大参数的模型去当裁判。 其实根本不用。我一看这哥们儿用的家伙事儿——scikitlearn 里的 TFIDF 配上 LinearSVC。乐了。这不就是咱前些年做文本分类的祖传手艺吗？

最近 GitHub 上有人扒 Codex 遥测数据，扒出一个特别邪门的细节。我一开始以为是那种"AI 变笨了"的玄学指控，看了一眼别人画出来的分布，直接坐直了。 来，把这几个数画开： 不是平滑过渡。是在几个固定值上直接起高楼。几万条记录里，有几大千条精确地、死死地卡在 516 这个数字上。 我第一反应：这不就是截断吗？

前几天看到 Fogus 聊了一件事：为什么业余硬核编程圈（OSDev、写模拟器的、demoscene 那帮人）对 LLM 敌意特别大。 我一开始以为又是老派抗拒新工具。顺手画了一下，发现完全不是一回事。 画张图： 这帮人在几 KB 里抠 demo 效果、从头写 CPU 指令——"能跑"只是副产品，"搞懂"才是正事。

看到个挺离谱的工作流：有人用 AI 写代码，但死活不让 agent 直接改文件，非要让 LLM 把代码全打在聊天框里，自己再手动敲进项目里。 我第一反应是：这不是有病吗？ 等等等等，先别急。我自己试了一下，发现没那么蠢。 它其实戳中了一个特别具体的点：看代码，和亲手敲代码，完全两码事。画张图看看这中间差在哪： 就差一步

前两天看到一个用开发板做的零售语音 Kiosk。4GB 内存。跑语音识别，跑本地 RAG，全本地，不联网。 第一反应是概念诈骗吧？4GB 你塞个量化后的 LLM 内存就见底了，还跑向量检索？ 我脑子里先冒出来的是一条直线，大概是这么个东西： 但我动手一琢磨，不对。几个大模型怎么可能同时挤在 4GB 内存里占坑？早炸了。

Tokenless 这玩意儿，YC 撑腰，DeepMind、普林斯顿、伯克利那帮人搞的。主打砍推理账单。我一开始以为是前面挂个小模型当保安分流，这套路见怪不怪了。 盯着看了一会儿，发现不是。它干的事挺疯的，画开看看： 看明白了吗？不是猜哪个模型能行，是让它们同时跑，谁先交卷且做对了，就用谁的。没交卷或者做错的，直接杀进