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问：《西游记》里，总共提到过孙悟空这只猴多少次？
咱问了问ChatGPT，ChatGPT连连摇头，说《西游记》篇幅太长，它统计不出来。
不死心，又把这个问题问向了Claude。
Claude频频摆手，说因为不具备完整阅读和分析长篇文学作品的能力，无法统计。
事实上，不仅仅是ChatGPT和Claude答不上来，市面上的大模型几乎都无法（准确）回答这个问题。
除了《西游记》作为章回体小说，本身篇幅太长外，“孙悟空”还在书里有各种各样的代词指代，比如大圣、孙行者、美猴王、心猿、甚至是你/我/他……
于是，大模型们在这道题面前只能束手就擒。
然而，对于任何一名人类传统程序员来说，这压根不算一个难题，只要用编程、逻辑推理去解决，确定的答案很容易摆在眼前。
但如果非要把解决方式切回“大模型”模式，幻觉和精度，就是最直接的问题。
一家国内的AI创业公司给出了它们的答案：选择做个人AI计算机，用它补齐大模型和AI应用间缺失的那一环。
这家公司名为KMind，创始人吴翰清，他更为业内人士所熟知的身份是阿里云的道哥/小黑，是前阿里云首席安全科学家、P10级研究员。
去年5月离职阿里后，他和阿里前同事陈冬白携手创业，又邀请来西湖大学AutoLab（自主智能实验室）负责人于开丞担任首席科学家，KMind的核心团队就这么搭建起来了。
在去年7月，KMind曾推出过一款面向C端用户的AIGC效率工具。
7月份推出，不到3个月时间，这款AIGC效率工具已经拥有了10万用户。
但困境伴随而生：用户流失率非常高。
吴翰清最终思考出的结论是，没有人喜欢一个满嘴谎话、不懂装懂的人，尤其是那些从未接触过AI、不知AI为何物的用户，第一次用上AIGC效率工具，往往会把对方当成一个在和自己交流的真实的人。
这样就会导致用户一旦发现AI不靠谱，就会气到当场弃用。
“目前LLM在解决幻觉问题上主要还是靠对齐，但这类技术治标不治本。要想彻底解决这个问题，我认为还得从LLM之外寻求答案。”
当然，“幻觉”仅仅是大模型存在的最大问题之一，另一个问题，也是大模型无法准确回答西游记里有多少孙悟空的另一个原因，是书中指代孙悟空的名词、代词太多，大模型目前的推理能力还无法进行精准判断。
“对于所有的程序员来说，逻辑推理都不是一个问题，1+1必然等于2。”正如吴翰清所说，“但是对于所有做神经网络的人来说，如何让神经网络自动生成1+1=2这个答案并不容易。”
基于这一点，KMind团队的思考逐渐清晰：
不如试试，统一神经网络和高级编程语言。
神经网络主要提供泛化能力，高级编程语言则提供逻辑推理能力和精准控制能力，两者连接起来，双管齐下，就能解决大部分问题。
沿着这个思路提出一种具体的解决办法，就是KMind所提出的造一个拥有新型计算机操作系统kOS的“个人AI计算机”。
先简单了解一下，什么是个人AI计算机。
一起来看个人AI计算机长啥样：
在这个架构中，依次有输入输出、记忆器、控制器、运算器和存储器。
其中，控制器相当于整个系统的“大脑”，是真正理解用户意图、并对复杂任务进行拆解，以及调度不同执行单元来完成用户任务的部分。
在这个部分里，为了模拟人的思考过程，又存在评估器和决策器。
与此同时，控制器还会不断和外界进行交互，通过多轮对话等方式，需要用户不断提供新的信息，形成反馈，然后整个系统不断进行迭代、循环。
而个人AI计算机作为kOS的实现目标而存在，被称为计算机，是因为它符合冯·诺伊曼架构，从设计之初，就符合信息论、控制论和系统论的结合。
这里多提两句，数据脱水和浸泡也是KMind提出的新概念。
继续用《西游记》来举例子。数据脱水，就是把整本书先进行数据挖掘，生成结构化数据——这个过程本身就调用了多次计算，且计算可能来自于小模型，也可能来自于大模型。
产生结构化数据后，就可以根据用户的逻辑或需求，在任意尺度上对其进行精确控制，随意替换掉需要部分的“零件”。
脱水后的结构化数据去除掉了冗余信息，最终以一个跟信息熵相关的指标，来衡量AI操作数据的精确程度。
修改后的结构化数据会被评估“是否对原有数据造成了破坏”，如被破坏，则在AI精度上继续迭代修改。最后将数据还原，或生成为用户可读的数据形态。
对精确部分进行修改，就像AI绘画过程中，利用ControlNet插件精确控制手部区域进行修改，直到满意，再也不用整体推翻重新再来了。
如此这般，大模型的幻觉和精度问题，至少能在现在得到缓解。
这也是个人AI计算机为自己赋予的使命之一。
“之一”意味着它的作用并不全在此。
个人AI计算机被视为一个全新概念，是因为它的目标是把个人计算机“小型化、普惠化，让每个人都用得起”。
这与现在的个人计算机迥乎不同：在此之前，互联网把一个个个人计算机连接在一起，全球的数字化信息由此可以在互联网里高速流动。
但信息汇集，产生了超级节点，数据也渐渐被互联网巨头垄断。
在KMind团队看来，这十分不合理，用户贡献了数据，但数据垄断后的收益都是互联网寡头的；数据垄断还会进一步带来互联网的割裂，不仅降低用户体验，还违背了互联网互联、自由的属性。
因此，个人AI计算机一方面想解决大模型不能解决之痛，另一方面，还希望能解决由于信息聚集在Google这样的超级节点导致的数据垄断、互联网割裂等问题。
开启这个目标的第一步，KMind就表示自己的商业模式不会是通过广告业务实现。
如果这个公司的商业模式是广告，很难避免自己不作恶。
同时，团队也明确表示不会拿用户的数据训练自己的模型，也不会将属于每个用户的数据综合后形成一个通识AI。
在团队规划中，KMind的商业模式是这样的：
KMind提供算力，程序员用户提供算法，用户提供数据，且数据永远归用户拥有。
吴翰清强调，这是一个良性的生态结构，他同时也强调，个人AI计算机里的推荐和检索算法都会被开源，并由一个开源社区来维护。
“如果有一天半个宇宙居然想要把这些闭源掉，那我也号召所有半个宇宙的居民来推翻它，因为从那一天可能就是它作恶的开始，它又开始从尝试不垄断数据走向了数据垄断。”
现在，KMind已推出了由kOS驱动的个人智能助理“星伴”。
每个用户和星伴将是伴生关系，按照用户的意图，星伴会为自动为用户工作，或陪用户聊天。
和其他可调用AI不同，星伴是可编程的，具备成长性，它所经历的个性化知识、经验、记忆、性格会被保存在一个叫“星魂”的地方，最终形成属于每个人的数字资产。
一旦经过允许，你可以调用其他人星伴里的知识，最终形成一个庞大的AI社区。
也因为星伴的存在，人的在线时间不再受制于睡眠和休息，AI会帮你时刻在线，只要提供了数据，AI就能开放式的回答所有问题，永不停歇的服务、沟通、协同。
想想有点激动，感觉有了星伴，本打工人的摸鱼时间一定能更多了吧……（doge）。
