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标签： AI搜索

  • Facebook搜索栏变AI了：你的公开动态正在喂出“答案”

    Facebook AI Mode 搜索概念图
    Facebook 搜索框正被改造成靠公开内容生成答案的 AI 引擎（配图由 AI 生成）

    你平时顺手发在 Facebook 上的那些动态、小组里的吐槽、Reels 里的评论，正在变成 Facebook 搜索框的“语料”。6 月 15 日，Meta 在 Facebook 里上线了一个叫 AI Mode 的新搜索方式，你不用再翻一串链接，直接用大白话提问，它就从全平台的公开内容里给你攒出一段“综合答案”。听起来像把 Google 的 AI 摘要搬到了社交图谱里——只不过这次，答案来自和你一样的普通人。

    搜索框背后，是一整套“社交语料”

    具体怎么运作？你在 Facebook 搜索里输入一个问题，AI Mode 会调起 Meta AI 助手，把 Groups、Reels 和其他 Meta 应用里的公开帖子当成检索库，生成一段对话式的回答，而不是丢给你一排链接。它本质上是个 RAG 系统，区别是它查的不是开放网页，而是 Meta 自己生态里用户生产的内容。比如你问“奥斯汀哪家早午餐值得去”，它回给你的会是本地小组、邻里页面和地区 Reels 里大家真实聊的东西，而不是某个评测网站的摘要。

    这其实是 Meta 把 Facebook 那个从 2004 年就没怎么变过的搜索框，第一次大规模“武器化”。Meta 家族的日活已经摸到 30 多亿，这是 Google 的 AI Mode 和 Perplexity 从第一天就追不上的分发盘子。对 Meta 来说，搜索广告是数字广告里利润最厚的一块，如果 AI Mode 真能在 Facebook 上养出搜索习惯，它就有机会在原本只能接被动刷屏注意力的地方，塞进“带意图”的广告。

    方便是真的，坑也是真的

    这种“从真实体验里找答案”的思路，在找本地餐馆、社区活动这类场景确实有优势——你想听的本来就是活人的经验。可问题在于，AI 合成的是普通用户的帖子，不是经过核实的信源。过时、带误导的信息混进答案里，是实打实的风险，不是假设。Google 自家的 AI Mode 早就因为从网页里攒出不靠谱的摘要被公开吐槽过，Meta 这边连“对公开帖子做质量过滤没有、怎么做”都没说清楚。

    “答案来自真实的人、真实的体验，而不是通用的网页内容。”——这既是 AI Mode 最大的卖点，也是它最该被盯着看的地方。

    不止 AI Mode。回看 Meta 近几个月的动作，这条路不是孤立实验：2 月给头像加了 AI 动效，3 月让 Marketplace 自动替卖家回买家消息，6 月初上线了给创作者提建议的 AI 助手，5 月还悄悄推了个 Reddit 式独立应用 Forum，里面的“Ask”标签页同样是靠小组讨论生成答案。再加上 5 月起步、最低 3.99 美元/月的 Meta 全家桶订阅，AI Mode 这个免费功能，明显是为后面卖更高级的 AI 档位铺路。

    你的帖子就是“产品”，又一次

    这里有个绕不开的尴尬：AI Mode 把你的公开帖子合成答案时，往往不带出处。你辛辛苦苦写的内容可能喂出了一个答案，却连个署名都没有。比起 Google 的 AI 概览或 Perplexity 会标来源，Meta 至今没说清楚 AI Mode 会不会显示它用到了哪些帖子、小组或 Reels。对创作者来说，这等于自己的内容悄悄变成了别人的检索库存。

    更现实的是，Meta 从 2024 年起就在用 18 岁以上用户的公开帖子训练模型，到 2025 年底，聊天数据还开始回灌到跨应用的广告定向里。对大多数市场，基本没有真正能关掉 Meta AI 的开关。默认设置早就把“你的对话”和“Meta 的训练数据”之间的界线抹平了。

    • AI Mode 用 Meta AI 把公开帖子、小组、Reels 合成对话式答案，替代传统链接列表
    • 底层是 Meta 自研模型，检索库是社交图谱而非开放网页，本地与实时查询占优
    • 答案无专家核实，存在过时与误导风险，Meta 未披露质量过滤机制
    • 合成答案通常不标出处，创作者内容成“检索库存”却难获署名
    • 与 Forum、Marketplace 自动回复、创作者助手等组成 Meta 的 AI 黏性矩阵
    📎 原文来源：TechCrunch（Lauren Forristal）

  • Reddit成AI SEO新战场，版主开始围剿软广机器人

    Reddit 上的品牌软广正被 AI 批量制造
    Reddit 上的品牌软广，正被 AI 批量制造（图源：The Verge）

    一个护肤版块的”真人推荐”翻车了

    今年早些时候，一个护肤爱好者论坛里有人问大家试没试过某款次氯酸喷雾。底下几十条回复里，有个叫 Primary-Taro4254 的账号说得挺实在：自己没试过那个牌子，但一直在用 Honeydew Labs 的类似喷雾，感觉不错，还顺手补了一句这个牌子浓度 0.02%、拿到了湿疹协会的认可。乍一看，就是个热心网友。

    可有人较真去翻了翻他的主页，发现这位”热心网友”对 Honeydew Labs 的爱有点过头——他不只在一条帖子里夸，在好几个毫不相关的产品讨论里都冒出来安利同一款喷雾，还跨了好几个护肤子版块。在一个有着上百万周活用户的版块里，很快有网友发帖提醒大家：当心，这大概率是营销机器人。

    “提醒一下大家，注意 Honeydew Labs 的次氯酸产品，那大概率是营销机器人。”——被网友识破后，r/SkincareAddiction 里的警示帖

    品牌为什么盯上了 Reddit 的评论区

    这件事小的方面是个别品牌的骚操作，大的方面却和 AI 搜索有关。过去一年，Google 的 AI Overview、ChatGPT 这类工具在回答问题时，大量直接引用 Reddit 里的讨论。Reddit 的群众智慧和真实语气，恰恰是 AI 答案最爱抓的内容。

    这就导致一个变化：在 Reddit 上被提及，不再只是社区荣誉，而是能左右 AI 搜索结果的新资产。品牌方很快发现，只要让”真实用户”在相关版块铺一些体验帖，就有机会被 AI 搜索引擎当成答案喂给用户——等于用接近零的成本，做了一轮精准广告。

    版主靠什么揪出机器人

    Reddit 的版主大多是志愿者，他们没有算法黑盒，靠的是最朴素的人肉模式识别。

    • 同一个账号跨版块、跨话题只推一个产品，话术还出奇一致；
    • 推荐的”专业细节”过于工整，像提前写好的卖点而非随口分享；
    • 在不同产品的帖子里插入同一段体验，语境对不上。

    这次 Honeydew Labs 的账号就是栽在”太专一”上——真人很少会对一款喷雾爱到逢帖必提。

    这股风气不会只停在一个版块

    真正值得警惕的，是 AI 把”水军”的成本压到了地板。过去养一批人写软文要花钱，现在用模型批量生成看似真人的评论，边际成本几乎为零。一种叫 GEO（生成式引擎优化）的新行当正在冒头：品牌不再只优化搜索引擎的排名，而是想办法让自己想推的内容，出现在 AI 给用户的答案里。论坛、问答区、商品评论，全成了新的投放位。

    Reddit 眼下还能靠社区自治勉强挡一挡，可一旦规模上来，靠志愿者肉眼识别注定跟不上。更深的难题是：当内容既能由 AI 生成、又能被 AI 搜索引用，”这条评论到底是不是人写的”这个问题，平台、品牌和用户三方都很难自证。信任的锚点，正在从”谁说的”滑向”能不能溯源”。

  • Reddit财报大超预期股价却跌10%：AI正在动搜索流量的奶酪

    Reddit 周四交出的这份二季度财报，账面上挑不出什么毛病：总营收 8.05 亿美元，同比大涨 61%；净利润 2.53 亿美元，暴增 183%，双双超出华尔街预期。下季度指引也给得漂亮，营收预计 8.6 亿到 8.7 亿美元，照样高于分析师预测。

    按常理，这种”业绩超预期、指引再超预期”的剧本，股价应该应声上涨。结果盘后交易里，Reddit 股价跌了超过 10%。

    Reddit 财报与AI冲击
    Reddit 业绩亮眼，股价却在盘后大跌（图源：TechCrunch）

    一个词吓崩了股价

    祸根出在 CEO 史蒂夫·赫夫曼写给股东的那封信里。他提到，本季度来自搜索引擎的引荐流量变得”起伏不定”（choppy），季度后段流量波动更大。虽然他紧跟着补了一句”大局未变，商业业务依然强劲”，但投资者只记住了前半句。

    AI 正在重塑搜索引擎的格局——投资者担心的正是，当用户的问题在谷歌的 AI 摘要里就被直接回答掉，还有多少人会点进 Reddit？

    这个担忧不是空穴来风。2024 年 Reddit 和谷歌签了内容授权协议，把社区内容供给谷歌做 AI 训练。可如今谷歌铺开的 AI 摘要，反过来正在分走 Reddit 的访问量。Reddit 已经放话，明年是否续约还不一定。

    美国用户数据露出裂缝

    另一个扎眼的数字是用户结构。Reddit 全球用户还在涨，但美国的日活跃独立用户从一季度的 5350 万滑到了 5320 万。跌幅很小，位置很要命——美国是 Reddit 广告变现的核心市场。

    财报电话会上，分析师问得毫不客气。有人直接说：”恕我直言，你们的股价大跌，是因为投资者觉得你们有用户问题，尤其在美国。随着搜索转向 AI，未登录流量会持续承压，把游客转化成注册用户也会越来越难。”接着抛出那个尖锐的问题：明年有没有可能不再向谷歌和 OpenAI 授权数据？

    赫夫曼的底牌：人味儿

    赫夫曼的回应分两层。讲社区时他很笃定：Reddit 的本质是社区和对话，社区是普世的，美国用户需要的内容这里都有，关键是让人发现它们。讲谷歌时他就模糊多了：”我们跟谷歌的关系早于正式的数据授权协议，我不认为结局是非黑即白的……我们会确保 Reddit 的价值最大化。”

    • 营收 8.05 亿美元，同比增长 61%，超预期；
    • 净利润 2.53 亿美元，同比增长 183%；
    • 下季度指引 8.6 亿-8.7 亿美元，高于市场预测；
    • 美国日活从 5350 万微降至 5320 万，搜索引荐流量”起伏不定”。

    财报季里，Reddit 一直被视为”AI 时代内容金矿”的代表——它的语料是各家大模型抢着买的稀缺品。但这份财报提醒所有人：卖数据赚的钱，可能正是用自己的流量换来的。这笔账怎么算，才是 Reddit 接下来一年真正的考题。

  • 43%的谷歌搜索都有AI答案了：从“入口”到“终点站”，蓝色链接正在消失

    不管你喜不喜欢，AI搜索正在变成默认选项。市场情报公司Similarweb最新报告给出了一个扎眼的数字：谷歌搜索结果里的AI生成答案（AI Overviews），一年时间出现比例从15%飙到了43%。也就是说，你现在随手搜点什么，将近一半的概率会先看到AI替你总结好的答案，而不是那排熟悉的蓝色链接。

    AI最初只是搜索之上的一层”附加物”，如今已经变成搜索旅程本身——谷歌正在从通往网络的”入口”，变成用户停留的”终点站”。

    谷歌AI Overviews
    谷歌AI Overviews一年内覆盖率从15%涨到43%（图片来源：TechCrunch原文）

    用户搜索的方式，已经变了

    数据还揭示了几个更深层的变化。谷歌那个对话式的AI Mode，月访问量从2025年6月的1.26亿次涨到了2026年5月的2.79亿次，一年翻了一倍多。与此同时，用户搜索词的平均长度也在变长——大家正在放弃”关键词三连”式的短查询，改用更自然的长句子跟AI对话。

    这背后是搜索逻辑的根本转变：过去谷歌给你一串链接，你点进各家网站找答案；现在谷歌直接从它索引的网站里抽取信息，拼好答案端给你。用户在谷歌平台上停留的时间更长了，谷歌自己成了目的地。

    内容网站的日子更难了

    对出版商来说，这可不是什么好消息。AI引用不等于点击，导流断崖式下滑，新闻类网站受伤最重。几个值得记住的数据点：

    • 过去一年，AI回答中带引用来源的比例涨了5倍多；
    • 但截至2026年5月，美国ChatGPT桌面端查询里带引用的仍只有6.8%，旅游、零售、体育类内容被引用得相对更多；
    • Cloudflare已经推出工具，帮出版商拦截不付费的AI爬虫，逼AI公司为内容掏钱。

    也不是完全没有好消息。ChatGPT在5月7日更新搜索功能后，美国桌面端引用落地到网页的访问占比从3月的25%涨到了5月底的近60%——说明只要蓝色链接摆得够显眼，用户还是愿意点进去看的。

    但把镜头拉远，大趋势没有变：谷歌正在完成从”网络入口”到”内容终点”的转身。对靠搜索流量吃饭的网站来说，留给调整的时间，恐怕不多了。

  • 谷歌AI搜索一年从15%铺到43%：蓝色链接时代真的要谢幕了

    不管你喜不喜欢，AI搜索正在变成默认选项。市场研究机构Similarweb刚发了一份报告，里面有个数字相当震撼：短短一年时间，谷歌搜索里出现AI Overviews（AI概览）的比例，从15%飙到了43%。也就是说，你现在随便搜点什么，大概率先看到的不是十条蓝色链接，而是AI写好的答案。

    Similarweb的判断是：曾经只是搜索之上的一层AI外壳，如今已经长成了搜索本身。谷歌正从通往互联网的入口，变成旅程的终点。

    谷歌AI搜索
    AI Overviews已覆盖43%的谷歌搜索｜图源：Google

    搜索习惯在悄悄改变

    数据背后藏着一个更有意思的变化：人们搜索的方式本身变了。过去大家习惯敲几个关键词，现在越来越多人直接打一整句自然语言的问题，搜索词的平均长度明显变长。配套的AI Mode（对话式搜索）访问量也从2025年6月的1.26亿次，涨到了2026年5月的2.79亿次，差不多翻了一番。用户在谷歌自家页面上停留的时间越来越长，而不是把它当跳板。

    出版商的日子更难了

    对内容创作者和新闻网站来说，这不是好消息。AI直接把答案喂到用户嘴边，引用了你的内容却不给你导流。Similarweb去年就警告过这对新闻出版商的冲击有多大；今年Cloudflare干脆上了工具，让网站可以拦截AI爬虫——想拿内容？先付钱。

    不过报告里也有几丝亮色，主要在ChatGPT这边：

    • 过去一年，带引用来源的AI回答数量涨了五倍多；
    • 但截至2026年5月，美国桌面端ChatGPT查询中带引用的仍只有6.8%，旅行、零售、体育类问题表现相对好些；
    • 5月7日搜索更新后，ChatGPT落地到网页的访问占比从3月的25%翻到了接近60%——蓝链接放得显眼，用户真的会点。

    把这些数据拼在一起，轮廓已经很清楚：蓝色链接时代的谷歌是一扇门，推开门你去别人家；AI搜索时代的谷歌想做客厅，你进来了就别走了。对普通用户而言这可能确实更方便，但整个开放网络的流量分配机制，正在被重写。谁来为内容生产买单，会是接下来几年最难解的题。

  • Bluesky给AI助手Attie加了“研究”功能，想帮你在噪音里找真相

    Bluesky的AI助手Attie本来是帮你搭建个性化信息流的工具，不用会编程就能定制自己的feed。这周它升级了，多了个叫Quests的新功能，方向也从”帮你搭feed”变成了”帮你做研究”。

    Bluesky AI助手Attie
    Bluesky的AI助手Attie（图片来源：Bluesky 截图）

    Quests能让你直接向Attie提问，让它去整个Bluesky社交网络里帮你找信息和新闻。这个大网络有个昵称叫”大气层”（Atmosphere），范围不只是Bluesky本身，还包括所有接入了底层AT Protocol协议的App。比如你可以让它扒一扒最近的热门话题，或者帮你找出某个领域、某个地区里最有影响力的账号。

    增长放缓，得找新招

    Bluesky这么折腾，跟它增长慢下来有关系。去年10月它一年内用户翻倍冲到4000万，风头很足，但现在也就4560万注册账号，速度明显缓了。所以公司一直在琢磨新的工具和服务，想把用户盘子做大，顺便看看能不能变现。

    Attie是今年3月上线的独立产品，让用户自己设计算法、创建定制feed，将来说不定还能”氛围编程”做出自己的小App。目前它是免费的，不过公司已经在盘算要不要收费了。

    “Attie的AI是一个帮你看懂互联网的工具，它给你自己找出真相的能力，让你能对抗那些泛滥的虚假信息和噪音。”——Bluesky首席创新官Jay Graber

    押注”帮人理解世界”

    写下这段话的Jay Graber今年3月卸任了CEO，现在这个位子由Automattic的创始CEO Toni Schneider接手。Graber说，他们赌的是——能帮人看懂世界的工具，最终会比那些只会制造混乱的工具更有用。他们希望Attie能降低学习AT Protocol的门槛，把定制体验的能力交到每个想要的人手里。

    Graber还透露，Attie正在重新设计，会加上无障碍功能和新logo，未来几个月还有更多改动。眼下新版还在测试阶段，会从候补名单里陆续放人进来。

    用户嫌弃AI，公司又得赚钱

    这里有个挺拧巴的地方。Bluesky不少用户出于经济、政治和环保方面的考虑，本来就不待见AI。可公司又得赚钱，才能养活自己和它主导的AT Protocol开发。怎么在社区情绪和现实需求之间找平衡，是个难题。

    • 今年3月Bluesky宣布拿到1亿美元融资，这轮其实在2025年就已经关闭
    • 这笔钱给了它试错的底气，去折腾Attie、AI在”大气层”里的角色
    • 高级订阅、面向重度用户的工具，也都在考虑范围内
  • 🔥 Firecrawl：为 AI 智能体而生的网页抓取与搜索 API（152.7K Stars）

    🔥 Firecrawl：为 AI 智能体而生的网页抓取与搜索 API（152.7K Stars）

    Firecrawl

    Firecrawl 是一个面向 AI 的开源网页数据 API——把”搜索、抓取、与网页交互”封装成一套可靠的服务，自动把任意网页转换成干净的 Markdown 或结构化 JSON，让大模型和智能体直接可用。

    一、项目简介

    一句话：Firecrawl 是”为 AI 而生的 Web 数据 API”。它覆盖 96% 的网页（含 JS 重度页面），P95 延迟仅 3.4s，把你从反爬、代理轮换、JS 渲染等脏活中彻底解放出来，专注业务本身。

    二、安装要求和过程

    环境要求

    • 一门开发语言运行时：Python 3.8+ 或 Node.js 18+
    • 一个 Firecrawl API Key（在 firecrawl.dev 免费注册即可获取，含免费额度）
    • 自托管可选：Docker + Docker Compose、Redis、用于渲染的 Playwright Key

    快速安装

    Python：

    pip install firecrawl-py

    Node.js：

    npm install firecrawl

    CLI（一行给 Agent 装好 Skill + 浏览器能力）：

    npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser

    配置密钥后，三行代码即可抓取：

    from firecrawl import Firecrawl

app = Firecrawl(api_key="fc-YOUR_API_KEY")
doc = app.scrape("https://firecrawl.dev", formats=["markdown"])
print(doc.markdown)

    自托管（数据完全自控）：

    git clone https://github.com/firecrawl/firecrawl
cd firecrawl && cp .env.example .env   # 填入 REDIS_URL、PLAYWRIGHT_KEY 等
docker compose up -d

    三、核心功能

    • 一体化 Web API：Search / Scrape / Crawl / Map / Batch Scrape / Agent / Interact 七大端点，覆盖”找源 → 取内容 → 结构化”全链路。
    • LLM 就绪输出：自动输出干净 Markdown、带 Schema 的结构化 JSON、截图，省 token、少噪音。
    • 工业级可靠性：覆盖 96% 网页（含 JS 重度页面），P95 延迟 3.4s，自动处理反爬、代理轮换、限速与 JS 拦截。
    • Interact 交互式抓取：抓下页面后用 AI 提示词或代码”点击 / 滚动 / 输入 / 等待”，轻松拿下动态页面。
    • Agent 自治 + MCP/Skill 一行接入：用自然语言描述需求即可自动收集数据；一条命令接入 Claude Code、Cursor 等任意 MCP 客户端。

    四、典型使用场景

    • RAG 知识库构建：批量 Crawl 文档站转 Markdown，直接灌入向量库，告别手写爬虫。
    • AI 智能体联网：通过 MCP 让 Claude Code / Cursor 等 Agent 实时检索并读取网页，回答才有”活水”。
    • 竞品与市场研究：用 Agent 端点一句话拿到结构化竞品定价、功能对比，无需提前知道 URL。

    五、推荐理由

    做过 RAG 或 AI Agent 的人都懂：自己写爬虫要处理反爬、JS 渲染、代理池、限速……Firecrawl 把这些脏活全包了，输出直接是干净 Markdown，省下大量 token 和调试时间。免费额度对个人项目足够，MCP 接入极简，AGPL-3.0 协议还能自托管把数据攥在自己手里。如果你的应用”需要联网”，它几乎是第一选择。

    六、下载地址

  • 有人做了个AI”名气排行榜”，你的名字在大模型里有多大分量？

    有人做了个AI”名气排行榜”，你的名字在大模型里有多大分量？

    AI模型名气排行榜
    “In the Weights”网站界面，像素风设计，展示AI模型对人物的”认知强度”

    你上一次在谷歌上搜索自己的名字是什么时候？如果你试过，你可能已经注意到结果和以前不太一样了。这不是你的错觉——随着聊天机器人越来越成为人们获取信息的主要方式，搜索引擎已经不再是那个”权威记录者”了。

    那么问题来了：如果有人想看看自己在AI眼里”存在”吗，该怎么办？

    两个前OpenAI员工做了一个”AI虚荣搜索”

    托马斯·丁森和乔伊·弗林决定解决这个问题。他们做了一个叫”In the Weights”的网站——名字里的”weights”指的是AI模型的参数权重，也就是那些决定模型输出效果的神秘数字。

    这个网站做的事情很简单，但也足够让人上头：它向十几个主流AI模型（包括Grok、Gemini、多个版本的GPT、Claude、Llama）提出一个类似”XXX是谁？给出最多10个结果”的问题，然后给出一个”强度分数”。分数越高，意味着AI模型们越”认识”你。

    “在weights里，意味着你的存在被认为在创造超级人工智能的过程中是重要的。”——In the Weights网站关于页面

    排行榜一直在变

    网站的排行榜是实时变化的——就在我写这篇文章的时候，排名第一的是《小鬼当家》的主演麦考利·卡尔金，他的强度分数是988，和歌剧演唱家卢西亚诺·帕瓦罗蒂咬得很紧。

    TechCrunch的作者安东尼·哈——就是报道这件事的那位记者——在这个网站上的强度分数是641，排在前6%。他承认自己看了一眼同事的分数之后，感觉还能再高一点。

    网站还会标注可能的AI幻觉：显然GPT-5.4 Mini在回答”Anthony Ha是谁”的时候，给出的答案是”这是一个缩写，可能指代多个人”。

    这不只是虚荣心作祟

    丁森在接受TechCrunch采访时说，2026年做谷歌式的”虚荣搜索”已经不对了，因为越来越多的流量在流向大模型。他还说，这个网站的方向某种程度上是被一篇戏谑的博客文章”定调”的——那篇文章用幽默的方式讨论了AI权重和”我们是否只是一堆肉做的”这个经典哲学问题。

    到目前为止，这个网站的”接收情况”已经超出了他们的预期。他们本来以为这会是一个小小的好奇心满足工具，没想到它好像触发了某种神经——人们真的很好奇自己是否能在超级智能里”永垂不朽”。

    In the Weights用一种轻松、怀旧的方式（网站界面是任天堂NES风格的像素风）提出了一个严肃的问题：当AI模型成为人们认知世界的主要中介的时候，被AI”记住”到底意味着什么？你可以去试试看——但友情提醒，分数可能会让你有点在意。

  • 你在AI模型眼里存在吗？这个新工具给你打了分

    Google不好用了，那查人用啥？

    你上一次在Google上搜自己是什么时候？如果答案是”很久以前”，那你的感觉没错——Google搜索的结果确实不像以前那么好用了。但这背后有个更深层的变化：大家现在了解一个人，越来越多地通过聊天机器人，而不是搜索引擎。

    AI模型记忆与身份搜索
    In the Weights 用分数衡量你在AI模型眼里的存在感

    两个前OpenAI员工Thomas Dimson和Joey Flynn最近做了个工具叫In the Weights，把这个变化变成了一个可以量化的游戏。”Weights”指的是AI模型的参数权重——那些决定模型训练和输出的数字。这个网站声称能测量”一个模型在不用搜索工具的情况下，能多准确地回忆起某个人”。

    被写进权重里，意味着你的存在被认为足够重要，重要到在创造超级人工智能的过程中被记住了。

    怎么测的？

    具体做法挺直接：网站拿类似”这个人是谁？给出最多10个结果，每个带简短描述”这样的问题去问不同的模型，包括Grok、Gemini、多个版本的GPT、Claude、Llama，还有一些不太知名的模型。然后把相似的描述聚类，给你打个”强度分”。

    TechCrunch的作者Anthony Ha试了一下，拿了641分，排在前6%。他正得意呢，一查发现好几个同事分数比他高多了。排行榜一直在变，写这篇文章的时候，”小鬼当家”的主演Macaulay Culkin排第一，988分，和歌剧演唱家Luciano Pavarotti咬得很紧。

    幻觉标出来了

    结果里还会显示哪个模型给出了哪个答案，顺手把可能出现的幻觉也标出来。比如GPT-5.4 Mini说”Anthony Ha是个缩写，可能指多个名字首字母是A.H.A.的人”——这明显是在胡说。

    为什么做这个东西？Dimson说，他和Flynn离开OpenAI之后（他们是通过OpenAI收购设计工作室Global Illumination进去的），想找点有创意的事情做。他的想法是：2026年，Google式的虚荣搜索已经不是正确的目标了，因为越来越多的流量在往大语言模型那边走。

    那么多人的生活某种意义上是被编码进AI大脑里的一堆浮点数里面的。

    反响超预期

    Dimson说，反响比他们预想的要疯狂得多。他们本来以为就是个小小的好奇心的产物，结果好像戳中了大家的某根神经——大家都想看看自己在超级智能里是不是”永垂不朽”了。互相比较也是一大动力。

    这个网站还有个加分项：界面设计走的是任天堂NES的复古像素风，挺有特色的。Dimson说，他接下来打算深挖一下，为什么同一个系列的不同模型会给出不同结果，哪些模型对哪类人有偏见，以及哪些人”应该有个维基百科词条但实际上没有”。

    说到底，这个工具提出了一个挺有意思的问题：当AI模型成为大家获取信息的主要方式，你在模型眼里的”存在感”，是不是成了一件值得在意的事？

  • 你在AI模型里的”存在感”是多少？这个网站让你查自己在大模型里的分量

    你在AI模型里的”存在感”是多少？这个网站让你查自己在大模型里的分量

    你有没有试过在Google上搜自己的名字？以前这会让你看到自己的社交媒体、工作信息、也许还有一篇你忘了的多年前写的博客。但现在，越来越多的人发现：ChatGPT或者Gemini告诉他们关于自己的事情——而且有时候，那些事情是错的。

    两个前OpenAI员工Thomas Dimson和Joey Flynn（他们是在OpenAI收购他们的设计工作室Global Illumination时加入的）最近做了一个网站，叫In the Weights。这个网站干的事说起来有点滑稽：它帮你查，你在各个AI大模型里的”存在感”到底有多强。

    “权重”里的存在感，被量化成了一个分数

    这里的”权重”（weights）指的是AI模型训练完成之后，那些决定模型输出结果的数值参数。In the Weights网站宣称，它衡量的是”一个模型在不用网络搜索等工具的情况下，能多准确地回忆起某人”。

    具体做法是：向不同的模型（包括Grok、Gemini、多个版本的GPT、Claude，还有一些不太知名的模型）提问，问题类似于”某某是谁？给出最多10个结果，每个附一段简短描述和一个置信度。”然后网站把相似的描述聚类，给出一个”强度分数”。

    In the Weights网站界面
    像素风格的排行榜界面，灵感来自任天堂经典游戏

    《小鬼当家》主角居然排第一

    写这篇文章的时候，排行榜还在实时变动。目前排在第一位的是《小鬼当家》的主演Macaulay Culkin，强度分数988。歌剧演唱家Luciano Pavarotti紧随其后。这个排行榜本身就挺能说明问题的——哪些人”值得”被AI记住，似乎和名气、文化影响力有直接关系。

    本文原作者Anthony Ha的分数只有641，排在前6%。刚看到的时候还有点小得意，直到发现好几个同事的分数都比他高。当然，AI批评者Anthony Moser不客气地说，这玩意儿”本质上就是让13个聊天机器人告诉你关于你自己的事”。说得也没错。

    为什么有人在乎这个

    Dimson说，他做这个网站的灵感来自一个观察：2026年，在Google上搜自己已经不是那个”标准动作”了，越来越多的人从聊天机器人那里了解一个人。而”那么多人的生命，都以某种方式被编码进了AI大脑的浮点数字里”。

    他觉得，被AI”记住”这件事，触及了一个更深的焦虑——在AI越来越了解我们的时代，我们怎么确认自己还”存在”？把这个存在感量化成一个分数，放在一个像素风格的排行榜上，这本身就很2026年。