你好，
我是一家大型科技公司的实习生，感觉有点戏剧化，但我真的觉得自己正盯着一个深渊。我每天大约花8到9个小时使用Claude代码来完成我的工作。通过花费相当于我日薪10-15%的代币，我能够完成80%的工作。这是一个相当常见的话题，但我真的觉得工作变得越来越糟糕；这根本没有任何认知上的挑战。此外，我对人工智能在世界范围内的扩散感到非常担忧。我认为我，或者大多数人，无法与这种能够自主运行数小时、以如此快的速度不断进步、拥有几乎无限知识，并且有最聪明、最富有的人投入大量资源的技术竞争。我不确定哪些白领工作会有持久性。考虑到人工智能的发展速度，我不会感到惊讶，如果在3到4年内，蓝领工作也在很大程度上被自动化。
未来看起来非常黯淡，我认为那些认为这项技术并没有被过度炒作的人是天真的。
那么，我们该如何应对呢？
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<a href="https://github.com/CzaxStudio/proton" rel="nofollow">https://github.com/CzaxStudio/proton</a>（GitHub）
Sophia NLU 是一款基于 Rust 的设备端低计算量自然语言理解引擎，充当对话代理。它提供了大型语言模型（LLM）的流畅性，但只需 160MB 的内存，不需要 GPU。它可以处理无限设备、多重意图、模糊性、上下文意识，延迟仅为毫秒，不连接互联网，也不会向外发送数据。
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* 状态持久性。例如，如果您询问厨房里有多少盏灯亮着，您可以在下一条消息中说“把它们关掉”，Sophia 会记住您指的是哪些灯。
* 帮助改善 Sophia！当 Sophia 未能正确理解一条消息时，只需告诉 Sophia 上一条消息是错误的。该信息将被记录，您可以不时通过网页界面的日志菜单手动上传所有待处理的记录以供审核和修复。
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<p>内置助手非常严格，只允许单一意图，并要求设备的友好名称。LLM 需要 GPU，容易出现幻觉并给出概率性错误。而且没有人希望将他们的消息通过网络发送给大型科技公司。Sophia 解决了这一痛点，兼顾质量和隐私。
<p>手工打造，而非随意编码。这实际上是经过 2.5 年的研发，经过多个月的升级，现已推出 HA 版本。我对这项技术有着宏大的抱负，因此我会全力以赴，确保您获得最佳的软件，并且它能完全按照您的需求工作。如果有任何问题，请随时告知，我们会解决。
<p>我的邮箱始终开放，如果您需要我，可以联系我：matt@cicero.sh。自从突然失明以来，我经历了非常艰难的几年，如果您能帮我分享一下这条信息，我将不胜感激。