文心一言发短信链接邀请内侧专用app，
在测完语音交互后，
又试着问下常规名词解释，
发现其只主攻中文，对英语语料可能不如web版的文心一言。
不过，其针对中文语音交互的效果还蛮不错。
想起几个月前，chatgpt通过chrome插件便已实现中文语音问答，百度至少脚步还不算太慢。
因为这个app回答名词解释有点短，于是对照着看了下Bing，Claude，和Chatgpt的。chatgpt的短小精干（不过数据是2021年及之前的），适合概貌了解；bing回答稍微长点，同时还做了引文（实时信息），可按图索骥，适合追踪拓展；claude长篇大论，可满足对知识学习的需求。
另外还测试了下本地化的llama2，用cpu跑13B的要一个晚上才能回答完一个名词解释（没眼看🤦）。换了个7B的模型，笔记本电脑跑虽然快些了，但也是几十分钟才跑完（有树懒🦥的感觉）。然后用台式机跑下（内存大了些），基本上略接近于阅读速度逐字逐句的蹦出来结果（有点像一个打字不大快的网友在一边打字一边回答）。
前面几个商用的都是秒级输出完成，可见这实力强劲的大语言模型虽然现在开源（允许商用）的很多很多了，但真的能实现类似互联网大厂那样秒级回复的，硬件实力那是必须上一定台阶的。
换句话说，没有高水平半导体集成电路产业支撑的人工智能，终究会像一场闪电与树懒的对弈。
人工智能用在国土安全领域，若硬件跟不上，就算别人告诉你一秒后会出左手连续拍你的脸，但你的硬件不够强反射弧过慢点话，手还没抬起来去推挡，脸已经被拍麻了。（ps：这里指的是人工智能+机器人）
所以，
软硬件方面都需要脚踏实地抓紧跟上。
