最近几天，一个关于 ChatGPT 的不大不小的更新是： o3-mini 模型和它的 high 版本支持上传图片等文件了。那么，在推理功能的辅助下，或者说引导、修正下，它的 OCR 是否能更加准确了一些了呢？
我选用了昨天博客里下面这段文字的截图来做试验，截图后上传至 ChatGPT o3-mini ，并要求它 OCR 识别。之所以选择这一段，是因为其中既有汉字也有英文还有日文，而且互相之间也有逻辑关联。
在这三种语言里，都有一个同源的词汇称呼，汉语里叫它功能机，英语里说 Feature phone ，日语里则是把该英语转换为了片假名：フィーチャーフォン。我觉得这种手机虽然有些言不达意（功能，什么功能？）但从「手机就完成蜂窝网络的通话功能就可以了」这一点上来看，倒是蛮符合我的心意的。
结果我得到的识别结果是：
前几天偶而在书店里翻到一本搜集罗列了日本「昔話」（童话故事）的故事，翻着翻着看到了「鼠净土」这一项。
这个童话说小众其实也不算小众，至少在日本是如此。记得我刚开始学日语的头几年，买过一本日本小学生的课本（一年级？）里面就有一个老爷爷遗落了一个饭团，饭团滚进老鼠洞的故事（好像是这么一回事）。后来，在《 Fate / Ground Order 》里实装了从者「大黑天」，其宝具就是「鼠浄土」。
可见，无论是在日本的课本中，或是流行文化中，这则「鼠浄土」童话应该都应该不算是太过冷门的。
然而，我拿它问了一下 ChatGPT ，并且是用汉语和日文都问了：
日本的童话《鼠净土》是一个怎样的故事？
ChatGPT 的 o3-mini 刚推出的第一天，就有用户展示了其对物理运动理解（小球滚动、弹跳等）相当出色，并且反映在其做出的程序中。
于是我试了试，让它用静态的 HTML （ 也就是不用到服务器 ）来模拟《超级玛丽》的 1-1 关卡。
效果如下：
嗯，动是动起来了，弹跳以及踩到怪物的「触感」也有那么一些像。不过就是关卡的构造（砖头、水管位置等）不太对。
这么说起来，为什么一个大语言模型会知道《超级玛丽》游戏关卡画面的内容啊？
下面是代码：
记得在之前的一篇博客《向着未来的人而写博客》中我提到了复活这件事。虽说很大程度上是一种妄想，不过或许也有几分合理性。因为从「死」的定义上来说，如果能复活，那么必然是死后才能复活，而不可能是死前就复活了的。那么，起死回生的技术和手段，也只能掌握在未来人的手中。
而就在前几天， ChatGPT 发布了 o3-mini 模型，这个可谓目前这个时间段上最强的推理模型，于是我来问了一下它：
wildgun 问：
谈谈复活的可能性以及为止要做的准备。我的想法：目前已知人的寿命是有限的。而人死后，周围世界的人和事应该依然存在（即存在独立于人的外部客观世界）。那么：人死后，世界的科技依然会发展、进步、取得一个又一个成功，那么总有一天，应该就能发明出把死者复活的技术（即便是在遥远的将来）。那么，我在有生之年，应该做一些怎样的言行、准备工作等等，才可以让未来掌握了复活技术的人，发现我并愿意优先复活我？请从各方面来考虑，并给我建议！
这一篇博客是一个小小的抱怨。简而言之吧，就是在本可以帮助用户的对话场景下，ChatGPT 刚推出的 o3-mini 模型却连续拒绝了我三次。
我碰到的具体问题是：我的 Macbook Air 的 Apple Care 保修快到期了。那么在到期之前，我检查了一下电池健康度，目前是 81% 。我希望能在到期结束之前，将电池健康度消耗到 Apple 规定的 79% 以下，这样我可以在本期 Apple Care 中免费进行电池更换。
虽说我也大致知道如何提高电池健康度消耗的方法——就是增加消耗呗！但我还是问了 o3-mini ，看看目前最强模型会给出什么更有效的答案不。
结果被连续拒绝了 3 次，毫不留情面。
我这可不是造枪械造火药造核反应堆之类的伤天害理的事啊，我就想快一点消耗电池啊！
啧啧。
OpenAI 推出了新模型—— o3-mini ，据说其在编程和推理方面的能力挺出色。我在互联网上也看到了不少用户发现的惊喜实例。
不过我反其道而行，想试试看再叙述字符的字形这个大语言模型长期以来不擅长的领域，这次新的 o3-mini 模型是否有所改善。
下面就是记录啦。各位自己看了之后，并且看到最后，请结合自身情况回答一下最后一个问题吧。
我想测试一下你是否了解字符的形态，比如，字母G是怎么书写的？
我在测试 ChatGPT 新开放的任务（ Task ）功能。为了测试嘛，自然是要提高推送频率。我还想把它的邮件通过 iOS 的快捷指令功能进一步扩展成能操作其他 APP 的一个操作。
虽然还没调试好，还没抓到规律，不过在调试期间我发现 ChatGPT 为我生成的语句挺有意境的。其实我只是指定了「我想测试一下任务（TASK）功能，请你每60分钟给我发一个通知和一个邮件，告诉我一个随机中文和日文字符串（不长于 100个字节）。并且立即执行一次。」我本来设想的是它发的应该是完全是随机字符串。不过我没想到它发着发着却发起了很有意境的短句。
如下，请各位品一品——
随机字符串: 春風和煦，桜花満開。
随机字符串: 昨日の夢は、今日の希望。未来を照らす光。
随机字符串: 星月交辉，静夜流光。夢の中の世界は美しい。
不知道是不是我的错觉，或是偶然察觉，我总觉得，在最近 1 个月内， ChatGPT 的说话好像更加口语化了，或者说更像使用简体汉字的大部分网络用户的发言方式了。
这里记录 2 个我感觉最明显的例子：
例一，在讨论跨系统加密时：
「 其他可能的绕行方法
在 macOS 上先解密再拷贝到 Linux 能读写的文件系统
如果你手头有一台 Mac，可以先在 macOS 系统中解密并挂载加密卷，然后把其中文件拷贝到一个 Linux 能读写的分区（例如 exFAT、FAT32、ext4 等）。
这是目前最简单可行的“曲线救国”做法。」
新年也来说点新的东西吧，就来说说最近我的 AI 使用体验。
以 AI 来辅助我操作 Linux ，进行各种设置。不过仍有一些美中不足，或者说因未能实现而觉得比较遗憾的地方。例如说：虽说 OpenAI 未提供 Linux 平台的 ChatGPT 客户端，但我想能不能用上 PWA （渐进式网络应用程序）把它构建成一个类似离线的客户端呢？
询问了一下 ChatGPT 。它的回答是：目前 Firefox 已经放弃了对 PWA 的支持，而 Chromium 依然支持，不过要在所访问的网站支持 PWA 时，才会在地址栏显示出添加为 PWA 的按钮。
看来，我的设想还难以实现。不过我继续想象：
Linux 的熟练用户和玩家喜欢说的一个 Linux 的特征是：所有的系统都是文件。我还尚没有完全能够悟透这句话的实践应用，不过我在想的是：既然所有的系统配置都是文件，那么，只要当 AI 发展到：（一）正确率足够高；（二）上下文会话窗口足够大。是不是，就可以让 AI 实时地加载并改造一个操作系统，比如一个 Linux 呢？既然操作系统可以在 VMware 这样的软件里运行（本质是运行在内存里），那为什么不能在 ChatGPT 等大语言模型 AI 的上下文窗口中运行呢（本质是运行在服务器的显存或者本地显存、内存）呢？
以前学计算机科目时，记得老师或是什么教程里曾提起过：以前程序员写程序，都是在几 K 几 K （ KB ，千字节）的内存里想方设法节省内存开销。现在可好了，内存都是几个 G 几个 G 的，都不用考虑节约内存开销了，程序想占多大内存都无所谓。如此云云。
不过，我想即便是 2024 年的现在，在使用计算机的领域，依然需要面对局促的环境。比如每个月当手机 SIM 卡套餐内流量跑完时，网络传输速度就会受限，而我最近在尝试在低速手机网络下能在多大程度上使用 ChatGTP 的文字乃至语音功能（好像还行，低速至 300kbps 也还凑合）。
加上最近在看二手电脑，还有就是从两三年前开始尝试日常使用 Linux 操作系统以来，每每总能听到这样的传说：在一台很老旧的电脑上，流畅地运行起了 Linux 系统。我自己也想试试看了，到底能有多么神奇呢。所以这也是一种在捉襟见肘的系统、网络环境下，要把带宽、内存算着用的一种技术或者说一种使用意识。
对了，连使用 ChatGPT 本身也是，即便我目前订阅了 Plus 套餐，不过 o1 的每日用量是有限额的，这也要省着用。
如此种种，如果是作为一种自我挑战，在局促的环境里玩出花样来，可以说是一种上海人所谓「螺丝壳里做道场」的趣味。不过如果是受制、受限、被迫如此，那就高兴不起来了。
