潜在之力：LLM如何悄然引导我们做出相似的选择

几周前我觉得看看能不能让那些便宜的中国版CarPlay转接器运行一些非原厂固件的系统，挺有趣的。想法是，与其直接转发CarPlay，不如做些更有趣的事情呢？

它们的工作原理都很相似：作为汽车和手机之间的桥梁。然后处理视频和音频流，并传递一些其他数据。大多数还会显示自定义配对界面，并有网页界面，手机可以随时访问更新。

长话短说：我通过树莓派和Fable、Sol讨论了用这种加密狗能做些什么，或者如果我想自己做事，是否应该用树莓派。我觉得自己运行代码同时允许普通CarPlay通过，可能会很有趣。

通过与LLM合作，我了解到了相关知识猫咪游戏这是Rust重新实现的CarPlay协议，可以在Carlinkit设备上运行。特别是它可以运行在Carlinkit Mini Ultra上，我觉得买起来应该很方便。

我手头有几个CarPlay适配器，但我没有那个型号，所以就在亚马逊买了一个。24小时后，我手里拿到一台标有Carlinkit Mini Ultra品牌的设备，但它不是原作者用的Ingenic设备，而是别的东西。

通常故事会在这里结束。然而，现在是2026年。凭借对这些系统运作的一些了解，我与Kimi K3和Sol进行了富有成效的讨论，弄清楚了如何运作刷光设备进而了解如何让 CatPlay 编译到该 SoC 上。

我猜破解这些USB设备不一定难，但过程繁琐，而且很容易把设备弄砖。而且很糟糕，因为有时候你得用别人的代码，而代码本身不在你的机器上运行。

过去，我会因为缺乏毅力而放弃很多这样的项目。但我的Clanker很顽强。

但我们也一样我们所有的机械人.我们现在尝试的一些项目是基于与他们的对话而发生的。在这种情况下，不是我找到或决定用CatPlay，是模型找到的。

它不是唯一的建议，但在放弃其他建议后，它成为了最好的起点。

我越来越多地发现这一点。尤其是当我们单独与这些模特互动时，有些人“独立”决定做类似的项目。我和一位熟人聊起CarPlay时，他最近也提到他决定尝试类似的做法，因为他也想看看能否让自己的经纪人和这辆车连接起来。

猜猜看：他也在差不多同一时间从模特那里了解到CarPlay黑客社区，并且知道这是一个选项。

这让我开始思考，这会如何导致完全独立的人最终做出他们认为是自己想法的东西。然而他们却被与大型语言模型的对话启发或推动去做某件事——而这场对话也发生了别人。

如果我们走不同的路径呢？因为这些路径在当前世代模型中更可能出现？现在AI构建者社区有个笑话说我们都在做同样的东西，在很多方面感觉确实如此。

这可能是因为这些问题很明显，也可能是因为我们都使用相同的模型和相同的能力。

几个月前，我第一次看到卢卡斯·迈耶分享一个想法：让 Pi 中的模型生成 HTML 报告，而不是 Markdown。我觉得这很独特。不过，事实证明模型的训练可能越来越多（比如 Claude Artifacts），现在它已经成为许多人分享报告的默认选择。

我们构建的有多少内容来自于从相同的模型中引发相同的潜在能力？是模型让我们以这种方式提示它们吗？是因为我们在Twitter和其他社区分享了启发我们的想法吗？

还是说这些其实都无关？

大型语言模型传播知识和能力的方式既强大又奇特，同时又可能同时且独立地推动我们共同构建相同的东西。