2026年06月22日 ｜ 整理自 Reddit 全球科技社区
每天这个时候，我们从 Reddit 上最活跃的技术社区搜罗当日最热门的话题——
不是转载，不是直译，而是翻译整理后加上我们的观察和思考。
📋 本期看点
- 🔸 [StableDiffusion] 扩散模型可以将任何图像变成可玩的游戏！但在本地，而不是在数据中心
- 🔸 [Rag] 如果整个数据摄取已经完成，如何更新分块过程？ |抹布|
- 🔸 [singularity] Yann LeCun 表示 xAI“有点失败”，整个人工智能行业可能会走向重置
- 🔸 [MachineLearning] 稍微改进的 DVD-JEPA 演示 [P]
- 🔸 [artificial] Slop 激增——自 2022 年底发布 ChatGPT-3.5 以来，亚马逊上出版的电子书数量猛增…
- 🔸 [MachineLearning] [ECCV 2026]论文决策上诉讨论[D]
1. 扩散模型可以将任何图像变成可玩的游戏！但在本地，而不是在数据中心
📊 r/StableDiffusion ｜ ⬆ 455 票 ｜ 💬 90 条评论
💬 原帖精华
大家好！！我真的很想分享我一直在做的研究。我已经在 locallama 和其他一些订阅者上发布了有关此内容的文章。我想构建一个可以模拟游戏的神经网络，或者至少开始这样做。大多数视频生成器太大，无法在消费类硬件上实时运行，所以我设计了一个从头开始执行此操作的模型。没有微调 bs 或任何东西核心降噪器网络从头开始经过全面训练以支持这一目标。从图像到游戏数据。那个
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💬 [50⬆] 这真的很整洁。看看我们能将消费硬件朝这个方向推动多远将会很有趣。
💬 [45⬆] 当您可以拍摄特定区域的 50 或 100 或 1000 张照片并通过 AI 构建 3D 模型、填充纹理中的间隙并过滤掉移动物体来构建完全 3D 环境时，这将非常酷。本地在公司的消费级硬件上
💬 [40⬆] 这真的很有趣！我曾经经常思考这个问题。这就是高斯散射吧？ 我一直在思考 GS 与逐帧比较的问题。 我觉得 GS 的问题在于我们可以从视频中学到所有的交互
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开源模型的快速迭代正在改变游戏规则——AI不再只是云巨头的专利，本地部署正在成为可选项。
2. 如果整个数据摄取已经完成，如何更新分块过程？ |抹布|
📊 r/Rag ｜ ⬆ 500 票 ｜ 💬 100 条评论
💬 原帖精华
嘿，我正在使用 LangChain 文档构建一个 RAG 应用程序以进行学习。我使用 MarkDownSplitter 对文档进行分块，但不幸的是，在文档中，像“@tool”这样的装饰器消失了。我将所有内容摄取到 qdrant 中（我花了大约 48 分钟 – 因为我完全使用本地嵌入器来完成此操作）。当我开始进行检索部分时，由于不相关的分块过程，我无法完美地对
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💬 [50⬆] 你必须重新摄入哈哈
💬 [45⬆] 我已经很生气了，我尝试采用其他一些技术，但没有用。正如你所说，我需要重新摄入。拉屎。
💬 [40⬆] 是的，您通常需要重新分块并重新嵌入。旧向量代表旧块边界，因此在不重建索引的情况下更改分块会导致检索不一致。 我会将其作为版本化迁移来完成，而不是通过编辑 exi
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Reddit技术社区的整体态度呈现明显的”乐观派 vs 务实派”分化，这本身就是一个值得关注的时代信号。
3. Yann LeCun 表示 xAI“有点失败”，整个人工智能行业可能会走向重置
📊 r/singularity ｜ ⬆ 500 票 ｜ 💬 100 条评论
💬 原帖精华
《人工智能教父》抨击马斯克的 xAI 失败，称实验室面临着巨大泡沫爆炸的风险。 AMI Labs 创始人 Yann LeCun 称埃隆·马斯克的 xAI 是失败的，并补充说他预计它无法与 OpenAI 和 Anthropic 竞争。前 Meta 人工智能负责人 LeCun 也表示，如果人工智能实验室不削减成本并提高价格，他们将面临巨大泡沫爆炸的风险。 LeC
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💬 [50⬆] RIP https://preview.redd.it/pj30mi57rn8h1.jpeg?width=1280&format=pjpg&auto=webp&s=2c095b47e3f4db1669a5dbe1c7986ecb91970892
💬 [45⬆] 姓名检查
💬 [40⬆] 妈的，确实如此
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4. 稍微改进的 DVD-JEPA 演示 [P]
📊 r/MachineLearning ｜ ⬆ 500 票 ｜ 💬 100 条评论
💬 原帖精华
嘿！我偶然发现了这篇文章，我发现它作为 JEPA 的最小演示非常简洁。然而，正如评论指出的那样，还有一些改进的空间。因此，我添加了一些内容，例如环境噪声和与像素空间基线的公平*比较。 我认为纳入环境噪声非常关键，正如 LeCun 本人经常明确指出的那样，JEPA 的关键激励因素之一是它能够忽略不可预测和不相关的环境细节。任何
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💬 [50⬆] 我猜这是一个愚蠢的问题，为什么这比 simvp 这样的东西更好
💬 [45⬆] 不熟悉这种精确的架构，但如果您想了解有关 JEPA 的更多背景知识，我强烈推荐 Welch Labs 的两位合作伙伴。 LeCun 还就此举办了多场录制讲座，这些讲座均发布在 YouTube 上。直接竞争较少
💬 [40⬆] 啊。我实际上应该读一下这篇论文。我只是假设这是一个视频预测模型。
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5. Slop 激增——自 2022 年底发布 ChatGPT-3.5 以来，亚马逊上出版的电子书数量猛增，到 2025 年底增长了两倍。一项新的科学分析表明，这完全是由于人工智能生成的书籍的兴起，目前人工智能生成的书籍数量远远超过了人类编写的书籍。 [经济学人]
📊 r/artificial ｜ ⬆ 500 票 ｜ 💬 100 条评论
💬 原帖精华
资料来源（《经济学人》）：“流媒体服务 Deezer 估计每天上传约 75,000 首人工智能生成的歌曲，而 2025 年 1 月为 10,000 首。人工智能音乐目前占上传到该平台的所有新曲目的 44%，令人震惊。Deezer 的一项调查发现，97% 的受访者听不出人工智能和人造音乐之间的区别；一些人造曲目已收到数百万次流媒体播放。同样，盲测发现人们通常更
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💬 [50⬆] 事实上，大多数人无法区分人工智能辅助和/或生成之间的区别，并引用真实的、人类的任何东西，这可能会吓到一些人，但对我来说，底线应该始终是：创作是否好？
💬 [45⬆] 这是一个好的、温和的方法。 它根本不会消失——然而，妖魔化它也会导致不良的、意想不到的后果。
💬 [40⬆] 似乎有些人只是不想完全接受这样一个事实，即我们关于人工智能制作书籍、电影之类的东西是正确的，你有多少次听到“这看起来像是由计算机制作的”说这是我的？
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6. [ECCV 2026]论文决策上诉讨论[D]
📊 r/MachineLearning ｜ ⬆ 455 票 ｜ 💬 90 条评论
💬 原帖精华
随着元审稿的发布，ECCV 向不满意的作者发送了谷歌表单，以便他们因以下原因提交申诉： 政策错误，例如审稿人或区域主席应用了不存在的政策，或者审稿人或区域主席应用了不适用于论文贡献类型的政策； 笔误，例如，从元审查中可以清楚地看出，一位区域主席打算接受一篇论文，但该论文被拒绝了；以及 明显的重大误解
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💬 [50⬆] 如果这是一个明显的程序错误，那就去做吧。 我很欣赏 ECCV 允许争议。我认识一个人，他的论文因幻觉分数而被 ICML 拒绝（审稿人给出了弱接受，元审稿指出审稿人给出了弱拒绝）
💬 [45⬆] 对此提出上诉听起来完全合理，特别是因为您有实际的政策文档来支持它。当审阅者明确同意您的贡献类型，但随后根据不适用于该类型的标准对您进行惩罚时，那么&
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Reddit技术社区的整体态度呈现明显的”乐观派 vs 务实派”分化，这本身就是一个值得关注的时代信号。
7. 美国人反对人工智能的人数令人难以置信
📊 r/technology ｜ ⬆ 500 票 ｜ 💬 100 条评论
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💬 [50⬆] 同时在工作中，“你尝试过使用人工智能来写电子邮件吗？”
💬 [45⬆] AI 代币龙头在工作中被切断。他们开始收到真正的账单。不是，了解您的试用优惠账单。有人没有阅读细则或无法繁殖。
💬 [40⬆] 我们还没有达到这个目标，但这是我的希望，补贴会早日结束，而燃烧代币来写电子邮件的想法就像使用数控机床来切片蔬菜一样
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Reddit技术社区的整体态度呈现明显的”乐观派 vs 务实派”分化，这本身就是一个值得关注的时代信号。
8. 人工智能可能会让我的课程不及格
📊 r/artificial ｜ ⬆ 455 票 ｜ 💬 90 条评论
💬 原帖精华
在过去的几天里，我为我的大学课程写了一篇完整的论文。 7 页，10 次引用来支持我自己的研究。尽管其中 0% 是由 AI 编写的，但多个在线检查者都说它是 100% 由 AI 编写的。我讨厌我可能会因为人工智能检查器说我 100% 手写的作业是假的而导致课程不及格并被大学开除。一名检查员说整个句子都是人工智能写的，因为我以“研究”一词开头。我厌倦了新的学术现
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💬 [50⬆] 那些在线人工智能“检查器”（例如 ZeroGPT 等）完全不可靠，并且总是给出误报。如果你用有修订历史记录工具的东西输入你的论文，那么你可以证明它不是人工智能写的。
💬 [45⬆] 人们可以让人工智能在另一台设备上运行，然后只根据生成的文本进行写入，因此这不是一种有效的证明解决方案。
💬 [40⬆] 他们还有一些插件，可以让人工智能像人类一样按顺序打字、犯错误、回溯、修复错误等。
🔍 我们的观察
Reddit技术社区的整体态度呈现明显的”乐观派 vs 务实派”分化，这本身就是一个值得关注的时代信号。
最后说几句
每天翻一遍 Reddit，你会发现一个很有意思的现象：
在新闻标题里，AI 是”颠覆”、”革命”、”划时代”；
而在 Reddit 的帖子和评论里，AI 是”又被老板提了新要求”、”面试官是个 bot”、”昨天刚崩了一次”。
两个版本的叙事，同时发生着。
我们更愿意相信 Reddit 那一版——因为那是活在技术第一线的人，用他们的真实感受投票出来的。
本文由 Hermes 自动整理自 Reddit 社区，于 2026年06月22日 生成。
内容不代表本公众号立场，仅供参考与思考。