Forwarded from 小破不入渠🌏
对 VR、AR 波澜壮阔的想象，已经不止一次地起飞，又不止一次地被现实的引力拉回地面。
实际上，在经历了 Google Glass、HTC Vive、HoloLens、PSVR、Oculus Rift 这一次又一次的期待和失望之后，我个人完全不怕 Apple Vision Pro 失败或怎么样。
https://jesor.me/2023/wwdc-23-apple-vision-pro/
实际上，在经历了 Google Glass、HTC Vive、HoloLens、PSVR、Oculus Rift 这一次又一次的期待和失望之后，我个人完全不怕 Apple Vision Pro 失败或怎么样。
https://jesor.me/2023/wwdc-23-apple-vision-pro/
大破进击
Understanding Apple Vision Pro | 大破进击
但也要说，如果这个世界上有哪家公司会反复地「过早进入一个领域，推出一款不切实际的产品，在市场上激烈失败，但依然保持着远眺未来的热情和野望」，那就是苹果。
Forwarded from 老人和糟 (Carlos Gong)
很难想象事实上 Vision Pro 只发布了一周（非常可怕的一周！），以下是一些零碎的个人想法。
利益相关：我供职于另一间制造 VR 头显的公司。但是以下的所有评论都不涉及到任何保密信息，另外这些都不代表公司观点（事实上这些观点可能和真·公司观点差别非常大 ^_^）。
1)
整体上来说，我不觉得这是一场可以类比 Macworld 2007（乔布斯第一次演示 iPhone）的、划时代的发布会。
在我看来，初代 iPhone 包括四个要素：
1. 好用的电话和短信功能：过关的对应基础需求、替换现有设备的能力（跳序听留言的功能其实挺重要的）；
2. 史上最好的 iPod：给用户一个容易理解的重度使用的理由；
3. 把全功能的完整互联网装进口袋：当下很弱（初代 iPhone 是 2.75G Edge 网络），但是提供面向未来、可能成为新平台的能力基础；
4. 价格没有比其它智能手机贵很多：有点高，但是又不那么高的切换理由。
所以，初代 iPhone 是一个在买来的第一天就可以替换掉用户现有的手机和 iPod（一次性替换两个设备！），并且提供了很有趣的新体验的产品，最神奇的是它的价格甚至不比同时代的一个智能手机+一个 iPod nano 高很多。
我不觉得 Vision Pro 有很好的对应基础需求的能力（绝对不能替代 iPad Pro / iPhone / Mac 成为新的计算设备），也不觉得它有直观的能够被普通大众所重度使用的理由，但是它的价格却非常非常高。
换句话说，我觉得其实苹果也不知道它的使用场景到底应该是啥，于是把它当通用计算机做了个平台，把能互联互通的东西全都加进去，然后让各种开发者来帮忙解决问题。
如果一定要类比苹果历史上的某种发布会，那么它给我的感觉，其实更像是初代 Apple Newton 的发布会——如果初代 Newton 确实有过这么一个发布会的话。它用同时代所有可能达成的技术做出了一个全新的设备，但是它没有替代掉任何东西，并且在基本需求上的缺点和优势同样令人瞩目。
或者说得更直白一些，我觉得 Vision Pro 是另一个初代 Newton，同时 Quest 3 是一个 mediocrely executed 的初代 Palm Pilot.
2)
扎克伯格对 Vision Pro 的评价被很多人酸，甚至有人拿去类比鲍尔默对初代 iPhone 的评价。
其实除了 Metaverse 社交那一段以外，我觉得扎克伯格讲得挺好的，他说了两个至关重要、并且我也同意的信息：
1. Vision Pro 没有提供任何超出时代理解的新技术、或者与现有的行业方案截然不同的技术方向（要注意到这和初代 iPhone 的【电容+多点触控】的状况是非常不一样的）。
2. 过高的价格带来过高的门槛，不是所有的 VR 头显公司都会做出类似的优先级选择，大家的优先级有差别——不是技术上不能这么选，而是基于现实的考量没法这么选。
从业者们应该都知道（不知道的去看 Bradley 的 twitter），BOE 和视涯的类似分辨率的屏幕已经在公开展出（早已过了闭门沟通规格的阶段），眼球追踪和手势追踪的方案，只要你肯堆摄像头，肯做出重大的体验牺牲（比如说直接不允许用户佩戴自己的眼镜使用……），也是很快就能够做到的事情。
我丝毫不奇怪会有一些公司（比如说三星和华为？）在一年、甚至是 8 个月内就推出类似的设备。
问题是：推出了这些设备以后，你要卖到多少钱？你能卖给谁？你的用户买了以后能用来做什么？
而更复杂的一个问题是：如果你觉得做出一个这么贵的设备很淦，想要每个领域都降一档做个相对便宜的设备，你最终做出来的这个便宜设备，所能够交付的体验跟 Quest 3 有什么差别？
3)
在将来的某一天，苹果肯定会推出不带 Pro 的 Vision 设备，它可能会是 $1500（也就是一个很好的 iPad Pro，或者一个中配的 MacBook Pro），各种体验都降一档，有一堆 app 可以使用，大概相当于一个支持 3D 的 iPad Pro 的感觉。它可能是 MR 设备（透过摄像头看世界），也可能是 AR 设备（肉眼看世界）。
iPad Pro 当然可以用来轻办公，但是它真正和泡面盖子有显著区别的 differentiator，是 Apple Pencil——需要写字、笔记、设计和作画的人很多，基于 Apple Pencil，他们获得了一种和普通 Mac 电脑完全不同的、和纸笔/绘图板不同且有吸引力的体验。
Vision 设备有对应的 differentiator 么？我觉得还是有的，那就是 3D——多出来的一个维度信息，定义了它和其它 2D 设备（Mac 和 iPad）的差异。这一方面体现在远远更大的「屏幕」画幅（一个极端便携的设备，但是有横竖无限的大「显示器」），另一方面体现在可以查看和操纵更多一个维度的信息（各种 3D 虚拟素材）。
Vision 系列产品和其它所有的 VR 头显是否能够成功，最终取决于人们在工作和生活中对 3D 画幅和信息的需求有多大——它不是 iPhone 颠覆掉了一个现有的品类，而是在现有的一系列设备之外，又多出来了一个设备。就像 iPad 没有颠覆掉现有的品类，而是又多出来了一个设备一样。
4)
Vision Pro 最有可能在很短的时间内（比如说一两年）替代掉的设备和应用场景，可能是在 To B 端替换掉高端的 MR 眼镜（比如 Varjo）和 AR 眼镜（比如 HoloLens 2）。
你会发现 Varjo 的设备比 Vision Pro 贵得多、也复杂得多，但是对应的需求上会被 Vision Pro 轻松覆盖，HoloLens 2 在很多场合下，也是类似的情况。
未来 Vision 系列设备肯定会作为一个小众的专业设备，在各种 To B 垂直领域里长期存在，就像 Google Glass 在 2012 年那一波 hype 以后还默默地小众垂直存在了很多年一样。但是它是否会在 C 端吸引到足够多的用户，在他们的电脑、平板和手机之外再多买一部 VR 设备？我觉得概率其实并不大。
5)
如果 Apple Newton 和 Palm Pilot 有点过于遥远的话，另一个在一定程度上可以类比的设备是 Apple Watch 系列。
如果你现在回头去看初代 Apple Watch 的发布会，你会发现当时苹果其实也没有想清楚智能手表能用来干啥，所以除了运动健身以外，各种亲密沟通（传递心跳、简笔画小鱼儿）、信息消费（收发短信、甚至查看地图……）的 use case 都拿出来秀一波，在产品线的安排上，也是各种情况都试试看（比如从传统表业中平移过来的十几万元金表产品线），同时初代 Apple Watch 的技术局限性也同样明显——除了卡顿这种常规状况以外，最突出和典型的就是屏幕不长亮条件下也只能提供大概一天的续航。
苹果用了大概 3 年时间，才把主要使用场景聚焦到运动健身和健康监测上，同时把基本的体验问题解决掉（终于能长亮了！），把价格降下来。
Vision Pro 不是拯救行业的稻草，它今天所讲的这些使用场景，到将来也有可能被颠覆掉大部分（今天的 Apple Watch 还能传递心跳和画小鱼儿么？似乎不能）。而 Vision Pro 相比 Apple Watch 还有一个致命的缺陷——Apple Watch 在第一次发布的时候就可以被当做一个手表的替代品来使用，而 Vision Pro，再一次，它没有替代掉任何东西。
利益相关：我供职于另一间制造 VR 头显的公司。但是以下的所有评论都不涉及到任何保密信息，另外这些都不代表公司观点（事实上这些观点可能和真·公司观点差别非常大 ^_^）。
1)
整体上来说，我不觉得这是一场可以类比 Macworld 2007（乔布斯第一次演示 iPhone）的、划时代的发布会。
在我看来，初代 iPhone 包括四个要素：
1. 好用的电话和短信功能：过关的对应基础需求、替换现有设备的能力（跳序听留言的功能其实挺重要的）；
2. 史上最好的 iPod：给用户一个容易理解的重度使用的理由；
3. 把全功能的完整互联网装进口袋：当下很弱（初代 iPhone 是 2.75G Edge 网络），但是提供面向未来、可能成为新平台的能力基础；
4. 价格没有比其它智能手机贵很多：有点高，但是又不那么高的切换理由。
所以，初代 iPhone 是一个在买来的第一天就可以替换掉用户现有的手机和 iPod（一次性替换两个设备！），并且提供了很有趣的新体验的产品，最神奇的是它的价格甚至不比同时代的一个智能手机+一个 iPod nano 高很多。
我不觉得 Vision Pro 有很好的对应基础需求的能力（绝对不能替代 iPad Pro / iPhone / Mac 成为新的计算设备），也不觉得它有直观的能够被普通大众所重度使用的理由，但是它的价格却非常非常高。
换句话说，我觉得其实苹果也不知道它的使用场景到底应该是啥，于是把它当通用计算机做了个平台，把能互联互通的东西全都加进去，然后让各种开发者来帮忙解决问题。
如果一定要类比苹果历史上的某种发布会，那么它给我的感觉，其实更像是初代 Apple Newton 的发布会——如果初代 Newton 确实有过这么一个发布会的话。它用同时代所有可能达成的技术做出了一个全新的设备，但是它没有替代掉任何东西，并且在基本需求上的缺点和优势同样令人瞩目。
或者说得更直白一些，我觉得 Vision Pro 是另一个初代 Newton，同时 Quest 3 是一个 mediocrely executed 的初代 Palm Pilot.
2)
扎克伯格对 Vision Pro 的评价被很多人酸，甚至有人拿去类比鲍尔默对初代 iPhone 的评价。
其实除了 Metaverse 社交那一段以外，我觉得扎克伯格讲得挺好的，他说了两个至关重要、并且我也同意的信息：
1. Vision Pro 没有提供任何超出时代理解的新技术、或者与现有的行业方案截然不同的技术方向（要注意到这和初代 iPhone 的【电容+多点触控】的状况是非常不一样的）。
2. 过高的价格带来过高的门槛，不是所有的 VR 头显公司都会做出类似的优先级选择，大家的优先级有差别——不是技术上不能这么选，而是基于现实的考量没法这么选。
从业者们应该都知道（不知道的去看 Bradley 的 twitter），BOE 和视涯的类似分辨率的屏幕已经在公开展出（早已过了闭门沟通规格的阶段），眼球追踪和手势追踪的方案，只要你肯堆摄像头，肯做出重大的体验牺牲（比如说直接不允许用户佩戴自己的眼镜使用……），也是很快就能够做到的事情。
我丝毫不奇怪会有一些公司（比如说三星和华为？）在一年、甚至是 8 个月内就推出类似的设备。
问题是：推出了这些设备以后，你要卖到多少钱？你能卖给谁？你的用户买了以后能用来做什么？
而更复杂的一个问题是：如果你觉得做出一个这么贵的设备很淦，想要每个领域都降一档做个相对便宜的设备，你最终做出来的这个便宜设备，所能够交付的体验跟 Quest 3 有什么差别？
3)
在将来的某一天，苹果肯定会推出不带 Pro 的 Vision 设备，它可能会是 $1500（也就是一个很好的 iPad Pro，或者一个中配的 MacBook Pro），各种体验都降一档，有一堆 app 可以使用，大概相当于一个支持 3D 的 iPad Pro 的感觉。它可能是 MR 设备（透过摄像头看世界），也可能是 AR 设备（肉眼看世界）。
iPad Pro 当然可以用来轻办公，但是它真正和泡面盖子有显著区别的 differentiator，是 Apple Pencil——需要写字、笔记、设计和作画的人很多，基于 Apple Pencil，他们获得了一种和普通 Mac 电脑完全不同的、和纸笔/绘图板不同且有吸引力的体验。
Vision 设备有对应的 differentiator 么？我觉得还是有的，那就是 3D——多出来的一个维度信息，定义了它和其它 2D 设备（Mac 和 iPad）的差异。这一方面体现在远远更大的「屏幕」画幅（一个极端便携的设备，但是有横竖无限的大「显示器」），另一方面体现在可以查看和操纵更多一个维度的信息（各种 3D 虚拟素材）。
Vision 系列产品和其它所有的 VR 头显是否能够成功，最终取决于人们在工作和生活中对 3D 画幅和信息的需求有多大——它不是 iPhone 颠覆掉了一个现有的品类，而是在现有的一系列设备之外，又多出来了一个设备。就像 iPad 没有颠覆掉现有的品类，而是又多出来了一个设备一样。
4)
Vision Pro 最有可能在很短的时间内（比如说一两年）替代掉的设备和应用场景，可能是在 To B 端替换掉高端的 MR 眼镜（比如 Varjo）和 AR 眼镜（比如 HoloLens 2）。
你会发现 Varjo 的设备比 Vision Pro 贵得多、也复杂得多，但是对应的需求上会被 Vision Pro 轻松覆盖，HoloLens 2 在很多场合下，也是类似的情况。
未来 Vision 系列设备肯定会作为一个小众的专业设备，在各种 To B 垂直领域里长期存在，就像 Google Glass 在 2012 年那一波 hype 以后还默默地小众垂直存在了很多年一样。但是它是否会在 C 端吸引到足够多的用户，在他们的电脑、平板和手机之外再多买一部 VR 设备？我觉得概率其实并不大。
5)
如果 Apple Newton 和 Palm Pilot 有点过于遥远的话，另一个在一定程度上可以类比的设备是 Apple Watch 系列。
如果你现在回头去看初代 Apple Watch 的发布会，你会发现当时苹果其实也没有想清楚智能手表能用来干啥，所以除了运动健身以外，各种亲密沟通（传递心跳、简笔画小鱼儿）、信息消费（收发短信、甚至查看地图……）的 use case 都拿出来秀一波，在产品线的安排上，也是各种情况都试试看（比如从传统表业中平移过来的十几万元金表产品线），同时初代 Apple Watch 的技术局限性也同样明显——除了卡顿这种常规状况以外，最突出和典型的就是屏幕不长亮条件下也只能提供大概一天的续航。
苹果用了大概 3 年时间，才把主要使用场景聚焦到运动健身和健康监测上，同时把基本的体验问题解决掉（终于能长亮了！），把价格降下来。
Vision Pro 不是拯救行业的稻草，它今天所讲的这些使用场景，到将来也有可能被颠覆掉大部分（今天的 Apple Watch 还能传递心跳和画小鱼儿么？似乎不能）。而 Vision Pro 相比 Apple Watch 还有一个致命的缺陷——Apple Watch 在第一次发布的时候就可以被当做一个手表的替代品来使用，而 Vision Pro，再一次，它没有替代掉任何东西。
【餐饮业的收尸人！二手餐饮设备回收调研报告-哔哩哔哩】 https://b23.tv/F6bxvdr
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大家如果有感兴趣的职业或行业内幕记得在评论区留言呀！！！！这是用纪录片讲赚钱的第一期，下期讲DJ咯！！求三连连连连连！, 视频播放量 52151、弹幕量 143、点赞数 2156、投硬币枚数 374、收藏人数 1689、转发人数 511, 视频作者 李跑记录仪, 作者简介 拍纪录片的，正片里没放的遗憾频道里发，相关视频：月薪10万也招不到毛衣设计师！【伟大的制造】，【戎震】什么样的生意适合小白起步？，收尸人：餐饮业倒闭潮中的获利者，开业15天营业额为0，直接宣布倒闭，如此结局做梦都没有想到，餐饮收尸人的…
【低成本复刻何同学炫酷悬浮开箱镜头教程｜feat.华为Mate60系列-哔哩哔哩】 https://b23.tv/tVWz4dF
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低成本复刻何同学炫酷悬浮开箱镜头教程｜feat.华为Mate60系列_哔哩哔哩_bilibili
第一次做教程，简单分享一下模仿何同学几盒开箱拍摄思路。, 视频播放量 28195、弹幕量 12、点赞数 893、投硬币枚数 224、收藏人数 306、转发人数 24, 视频作者 爱乐维思, 作者简介 前易车编辑/西厂HMI Designer
有一只@柴犬二五仔，相关视频：华为mate60pro特有的《屏内摄像头升降技术》，新机刚拆箱快门帘就被撕掉了 直接完蛋，华为拍摄铁原子内部结构，华为mate60pro本来是个多好的手机，结果被我整成现在变成了这样，只希望现在弥补还来的及，华为mix fold 3的龙…
有一只@柴犬二五仔，相关视频：华为mate60pro特有的《屏内摄像头升降技术》，新机刚拆箱快门帘就被撕掉了 直接完蛋，华为拍摄铁原子内部结构，华为mate60pro本来是个多好的手机，结果被我整成现在变成了这样，只希望现在弥补还来的及，华为mix fold 3的龙…
Forwarded from 不靠谱的喵(>^ω^<) #CatGPT (Yuze Wu 🐱 | 女子大学生 | 喵！)
关于 Xiaomi 14，你可能想知道的（1）
Qualcomm 在 Snapdragon 8 Gen 3 完全放弃了对 32 位应用程序的支持，只支持 64 位内核和 64 位应用程序[1]，这对现有的软件生态无疑是一个较大的冲击，尤其是一些无可替代的已经停更的老软件[2]。但根据固件分析和测试，昨日发布的 Xiaomi 14，搭载了 Snapdragon 8 Gen 3，仍然保留了对 32 位应用程序的支持，让我们来一探究竟。
- 技术原理
我们在 prop 中，发现了一条内容为 ro.vendor.mi_fake_32bit_support=true 的条目，接着通过全局搜索找到了 system_ext 分区里一个名为 mi-32bit-trans.rc 的脚本读取了该条目。该脚本在 late-fs 阶段，以一个特定的格式，向内核注册 binfmt_misc 接口。然后在 Zygote 64 启动后启动 Zygote 32，完成对 32 位应用程序的支持。
这里注册接口使用了 Linux 内核提供的 Binary Format 功能[3]，告知内核应使用 /system_ext/bin/tango_translator 来解析匹配到的二进制文件。Google 搜索一下，亚马逊 AWS 市场里的一个由 Amanieu Systems Ltd. 开发的 Tango ARM 二进制转换器吸引了我的注意[4]，产品描述为：Tango 是一个适用于 GNU/Linux 和 Android 的二进制转译系统，它允许未经修改的 32 位 ARM 程序在仅 64 位 ARM 处理器上运行。
Tango 有两个组件，分别是动态转译器（核心）和预转译器，其转译的流程大概是这样的[5]：
1. [预转译] 二进制分析 - 通过扫描 ELF 数据结构，递归扫描入口点代码，获取文件的所有片段。
2. [预转译] 控制流分析 - 根据二进制分析出的片段构建控制流程。
3. [预转译] 代码转译 - 使用与动态转译器相同的方式，将 AArch32 指令优化转换为 AArch64 指令。
4. [预转译] 生成缓存文件 - 将指令处理为紧凑格式写入磁盘。
5. [动态转译] 系统仿真 - 在 64 位进程中模拟 32 位 Linux 环境，以供后续执行使用。
6. [动态转译] 加载缓存 - 优先加载预转译的缓存文件，该步骤可以显著缩短新进程的启动时间。
7. [动态转译] ISA 转换 - 将 AArch32 指令优化转换为 AArch64 指令。
8. [动态转译] 运行代码 - 执行转换后的代码。
[图 1：动态转译流程图]
很遗憾，这并不是一个免费的工具，官网提供的评估版本下载仅允许连续运行 4 小时[6]，这对于一些软件来说可能不是很够。如果我们要将其集成在系统中正式使用，需要购买授权。
我从小米的固件中提取了相关文件，与评估版一并上传，它与评估版的哈希值不同，如果有需要学习研究可以自己尝试。
- 实机测试
我们测试的机器是 Xiaomi 14 Pro，首先用编译了一个纯 32 位的 Android Studio 本机应用示例。
[图 2：正常运行 32 位应用]
在确认其可以正常运行后，我们分别用纯 32 位和纯 64 位编译方式来计算圆周率，然后观察其运行时间，以此来判断转译性能。
[图 3：一亿位圆周率计算分别在 32 和 64 下的表现]
转译 32 位：2.161480s
原生 64 位：0.899184s
第二次测试，我们把位数扩大到 32 位整型上限，可以看到在大型运算上面，由于核心的差异，32 和 64 位的差距还是挺明显的。
[图 4：INT_MAX 位圆周率计算分别在 32 和 64 下的表现]
转译 32 位：46.745699s
原生 64 位：20.436460s
然后我们用相同的代码，在可以原生运行 32 位的设备测一下（Xiaomi 12S Pro）。
[图 5：Xiaomi 12S Pro 测试结果]
一亿 32 位：3.713524s
一亿 64 位：1.070575s
21 亿 32 位：71.368283s
21 亿 64 位：38.327877s
分析数据我们得出，Xiaomi 14 Pro 在小型运算（一亿位圆周率）中，原生 64 位比 Tango 转译的 32 位计算速度快了 58.40%；大型运算（21 位圆周率）中，原生 64 位比 Tango 转译的 32 位计算速度快了 56.28%。这个效率还是比较稳定的。而在 Xiaomi 12S Pro 的测试中，我们的代码都是原生运行的，小型运算 64 位比 32 位快 71.17%，大型运算 64 位比 32 位快 46.30%。
这样一对比，我们发现转译的性能虽然有一定损耗，但稳定性甚至比原生的还好，是不是很不可思议？
这是因为 Xiaomi 14 Pro 转译后的代码实际上是运行在支持 64 位的核心上，而 Xiaomi 12S Pro 的 64 位代码可以运行在大核上，但大核不支持 32 位，原生 32 位代码就只能跑在中核了。
属于是强行给 32 位应用套了一层 debuff，但转译把这层 debuff 给去掉了。如果一开始就没有这层 debuff，32 位和 64 位的运行效率其实是相差无几的。
- 后话
软支持 32 位应用是好事，虽然硬件已经放弃 32 位应用程序，市场上仍有许多应用程序仍然停留在 32 位，这么做的原因有很多[7]。
1. 虽然 Google 声称 64 位更快，但是是针对系统而言，对于软件来说，64 位并不永远是最优的。通常情况下，以 64 位编译软件，生成的编译产物要比 32 位占用的存储大。而在 64 位中，每个内存地址的大小都是 32 位的两倍，运行所占用内存也更大。（这也是 Google 迟迟不给低于 8 GB 运行内存的设备推送 64 位 Chrome 的原因）
2. 64 位本质上是以空间换时间，更快就意味着更大，但大多数程序只需要使用一小部分运行内存（< 4 GB），使用 32 位将会比 64 位运行速度快，这是因为内存地址变大了，缓存效率降低了。从磁盘加载到内存所需的时间也变多了。
3. 如果出现内存泄露，32 位应用最大只能吃满 4 GB，不会使整个系统崩溃。
4. 将 32 位应用转换为 64 位应用，并不像我们所想象的那样，将源代码加载到编译器中，然后点击“编译”这么容易，尤其是工程量较大的软件。而由于纯 64 位应用并不能在 Android Go、Android TV 和 Android Wear 中运行，软件制造商需要同时维护对 32 和 64 位的兼容性。
5. 最重要的问题，一些较老的软件，没有提供源代码，也没有人再去负责将其使用 64 位重新编译，但偏偏没有新的软件来代替它。（你能在 MacOS 上面原生运行一个 Steam 版植物大战僵尸算我输）
以上并未包含所有原因，也不能将所有软件都一概而论。（其实意思是不要一味地去追求 64 位，32 位也有他存在的必要性）
64 位也有他自己的优势：SoC 硬件仅支持 64 位，能够优化 SoC 内部设计；系统使用 64 位，能够增强安全性；中大型软件使用 64 位，能够提高硬件利用率。
我在这里点名批评一下 Google 和 Paranoid Android。前者是硬件支持 32 位但软件不支持；后者则是在设备官方系统支持 32 位的前提下，分发出不支持 32 位应用程序的系统。都极大地浪费了硬件资源。
随着硬件性能不断提升、存储空间不断加大，32 位的优势变得越来越小，更多只是一种兼容作用，希望后面的厂商都可以加入对 32 位应用程序的软支持，让用户更多地专注于“使用”上。
引用:
[1]: Snapdragon 8 Gen 3 announced: 2024's Android phones get a major AI boost. Android Authority. [2023-10-24].
[2]: 这些已经死去的软件 依旧无可替代. cnBeta. [2023-02-13].
[3]: Kernel Support for miscellaneous Binary Formats (binfmt_misc). The Linux Kernel documentation. [1970-01-01].
[4]: Tango ARM Binary Translator on AWS Ubuntu (ARM64). AWS Marketplace. [2022-11-03].
[5]: Technology. Amanieu Systems. [2019-07-11].
[6]: Download. Amanieu Systems. [2019-07-11].
[7]: Is there a good reason to run 32-bit software instead of 64-bit on 64-bit machines?. Software Engineering Stack Exchange. [2016-04-16].
Qualcomm 在 Snapdragon 8 Gen 3 完全放弃了对 32 位应用程序的支持，只支持 64 位内核和 64 位应用程序[1]，这对现有的软件生态无疑是一个较大的冲击，尤其是一些无可替代的已经停更的老软件[2]。但根据固件分析和测试，昨日发布的 Xiaomi 14，搭载了 Snapdragon 8 Gen 3，仍然保留了对 32 位应用程序的支持，让我们来一探究竟。
- 技术原理
我们在 prop 中，发现了一条内容为 ro.vendor.mi_fake_32bit_support=true 的条目，接着通过全局搜索找到了 system_ext 分区里一个名为 mi-32bit-trans.rc 的脚本读取了该条目。该脚本在 late-fs 阶段，以一个特定的格式，向内核注册 binfmt_misc 接口。然后在 Zygote 64 启动后启动 Zygote 32，完成对 32 位应用程序的支持。
这里注册接口使用了 Linux 内核提供的 Binary Format 功能[3]，告知内核应使用 /system_ext/bin/tango_translator 来解析匹配到的二进制文件。Google 搜索一下，亚马逊 AWS 市场里的一个由 Amanieu Systems Ltd. 开发的 Tango ARM 二进制转换器吸引了我的注意[4]，产品描述为：Tango 是一个适用于 GNU/Linux 和 Android 的二进制转译系统，它允许未经修改的 32 位 ARM 程序在仅 64 位 ARM 处理器上运行。
Tango 有两个组件，分别是动态转译器（核心）和预转译器，其转译的流程大概是这样的[5]：
1. [预转译] 二进制分析 - 通过扫描 ELF 数据结构，递归扫描入口点代码，获取文件的所有片段。
2. [预转译] 控制流分析 - 根据二进制分析出的片段构建控制流程。
3. [预转译] 代码转译 - 使用与动态转译器相同的方式，将 AArch32 指令优化转换为 AArch64 指令。
4. [预转译] 生成缓存文件 - 将指令处理为紧凑格式写入磁盘。
5. [动态转译] 系统仿真 - 在 64 位进程中模拟 32 位 Linux 环境，以供后续执行使用。
6. [动态转译] 加载缓存 - 优先加载预转译的缓存文件，该步骤可以显著缩短新进程的启动时间。
7. [动态转译] ISA 转换 - 将 AArch32 指令优化转换为 AArch64 指令。
8. [动态转译] 运行代码 - 执行转换后的代码。
[图 1：动态转译流程图]
很遗憾，这并不是一个免费的工具，官网提供的评估版本下载仅允许连续运行 4 小时[6]，这对于一些软件来说可能不是很够。如果我们要将其集成在系统中正式使用，需要购买授权。
我从小米的固件中提取了相关文件，与评估版一并上传，它与评估版的哈希值不同，如果有需要学习研究可以自己尝试。
- 实机测试
我们测试的机器是 Xiaomi 14 Pro，首先用编译了一个纯 32 位的 Android Studio 本机应用示例。
[图 2：正常运行 32 位应用]
在确认其可以正常运行后，我们分别用纯 32 位和纯 64 位编译方式来计算圆周率，然后观察其运行时间，以此来判断转译性能。
[图 3：一亿位圆周率计算分别在 32 和 64 下的表现]
转译 32 位：2.161480s
原生 64 位：0.899184s
第二次测试，我们把位数扩大到 32 位整型上限，可以看到在大型运算上面，由于核心的差异，32 和 64 位的差距还是挺明显的。
[图 4：INT_MAX 位圆周率计算分别在 32 和 64 下的表现]
转译 32 位：46.745699s
原生 64 位：20.436460s
然后我们用相同的代码，在可以原生运行 32 位的设备测一下（Xiaomi 12S Pro）。
[图 5：Xiaomi 12S Pro 测试结果]
一亿 32 位：3.713524s
一亿 64 位：1.070575s
21 亿 32 位：71.368283s
21 亿 64 位：38.327877s
分析数据我们得出，Xiaomi 14 Pro 在小型运算（一亿位圆周率）中，原生 64 位比 Tango 转译的 32 位计算速度快了 58.40%；大型运算（21 位圆周率）中，原生 64 位比 Tango 转译的 32 位计算速度快了 56.28%。这个效率还是比较稳定的。而在 Xiaomi 12S Pro 的测试中，我们的代码都是原生运行的，小型运算 64 位比 32 位快 71.17%，大型运算 64 位比 32 位快 46.30%。
这样一对比，我们发现转译的性能虽然有一定损耗，但稳定性甚至比原生的还好，是不是很不可思议？
这是因为 Xiaomi 14 Pro 转译后的代码实际上是运行在支持 64 位的核心上，而 Xiaomi 12S Pro 的 64 位代码可以运行在大核上，但大核不支持 32 位，原生 32 位代码就只能跑在中核了。
属于是强行给 32 位应用套了一层 debuff，但转译把这层 debuff 给去掉了。如果一开始就没有这层 debuff，32 位和 64 位的运行效率其实是相差无几的。
- 后话
软支持 32 位应用是好事，虽然硬件已经放弃 32 位应用程序，市场上仍有许多应用程序仍然停留在 32 位，这么做的原因有很多[7]。
1. 虽然 Google 声称 64 位更快，但是是针对系统而言，对于软件来说，64 位并不永远是最优的。通常情况下，以 64 位编译软件，生成的编译产物要比 32 位占用的存储大。而在 64 位中，每个内存地址的大小都是 32 位的两倍，运行所占用内存也更大。（这也是 Google 迟迟不给低于 8 GB 运行内存的设备推送 64 位 Chrome 的原因）
2. 64 位本质上是以空间换时间，更快就意味着更大，但大多数程序只需要使用一小部分运行内存（< 4 GB），使用 32 位将会比 64 位运行速度快，这是因为内存地址变大了，缓存效率降低了。从磁盘加载到内存所需的时间也变多了。
3. 如果出现内存泄露，32 位应用最大只能吃满 4 GB，不会使整个系统崩溃。
4. 将 32 位应用转换为 64 位应用，并不像我们所想象的那样，将源代码加载到编译器中，然后点击“编译”这么容易，尤其是工程量较大的软件。而由于纯 64 位应用并不能在 Android Go、Android TV 和 Android Wear 中运行，软件制造商需要同时维护对 32 和 64 位的兼容性。
5. 最重要的问题，一些较老的软件，没有提供源代码，也没有人再去负责将其使用 64 位重新编译，但偏偏没有新的软件来代替它。（你能在 MacOS 上面原生运行一个 Steam 版植物大战僵尸算我输）
以上并未包含所有原因，也不能将所有软件都一概而论。（其实意思是不要一味地去追求 64 位，32 位也有他存在的必要性）
64 位也有他自己的优势：SoC 硬件仅支持 64 位，能够优化 SoC 内部设计；系统使用 64 位，能够增强安全性；中大型软件使用 64 位，能够提高硬件利用率。
我在这里点名批评一下 Google 和 Paranoid Android。前者是硬件支持 32 位但软件不支持；后者则是在设备官方系统支持 32 位的前提下，分发出不支持 32 位应用程序的系统。都极大地浪费了硬件资源。
随着硬件性能不断提升、存储空间不断加大，32 位的优势变得越来越小，更多只是一种兼容作用，希望后面的厂商都可以加入对 32 位应用程序的软支持，让用户更多地专注于“使用”上。
引用:
[1]: Snapdragon 8 Gen 3 announced: 2024's Android phones get a major AI boost. Android Authority. [2023-10-24].
[2]: 这些已经死去的软件 依旧无可替代. cnBeta. [2023-02-13].
[3]: Kernel Support for miscellaneous Binary Formats (binfmt_misc). The Linux Kernel documentation. [1970-01-01].
[4]: Tango ARM Binary Translator on AWS Ubuntu (ARM64). AWS Marketplace. [2022-11-03].
[5]: Technology. Amanieu Systems. [2019-07-11].
[6]: Download. Amanieu Systems. [2019-07-11].
[7]: Is there a good reason to run 32-bit software instead of 64-bit on 64-bit machines?. Software Engineering Stack Exchange. [2016-04-16].
饭统戴老板：前天纽约客发了篇超级长的文章，《黄仁勋的英伟达如何给AI革命提供动力》，讲了黄仁勋的很多往事，有不少笑点，摘出来给大家看下：
01. 黄仁勋1963年出生于台湾，九岁跟哥哥一起被送到美国，上了一所宗教寄宿制学校。几年后，他爸妈才获准进入美国，跟兄弟俩团聚。亚裔身份+瘦弱矮小+留着长发+父母不在身边，buff叠满了，黄仁勋受了多少霸凌可想而知。
02. 老黄虽然住在寄宿学校里，但由于年龄太小，还不能在这所学校上课，只能去旁边一所公立学校，同学大部分都是肯塔基州烟农的穷孩子，每个人都抽烟，每个人都好狠斗勇，他的说法是：“我想我是唯一不带刀的男生”。
03. 那会对中国人有个歧视称谓，C开头的，黄仁勋回忆“我们每天都被这么叫”。而他每天上学时，必须要经过一座摇摇摆摆的桥，桥很旧，铺的木板不少缺失，每当他过桥时，当地男孩都抓住绳索摇晃，试图把他摇下去。
04. 黄仁勋想了个办法：他的室友是个文盲，两人认识第一晚就撩起衣服，给老黄展示身上被捅的伤口。所以他们达成了一个协议，他教室友读书，室友教他卧推，于是老黄在中学时期就养成了睡前做一百个俯卧撑的习惯。
05. 多年后，他认为这段经历培养了他的韧性，“你只能坚强起来，继续前进”。2019 年黄仁勋衣锦还乡，向学校捐赠了一栋教学楼，并深情地谈起了那座破桥（现已不复存在），但没提那些曾试图把他从桥上晃下去的霸凌者。
06. 由于高中时跳了两级，黄仁勋16岁就毕业，成绩优异，乒乓球也打到了全美排名靠前。上了大学（俄勒冈州立大学）之后，他修的是电气工程，整个系250个学生，只有3个女的，老黄艺高人胆大，向其中一个发起了攻势。
07. 他追的女同学名字叫Lori Mills，是他入门课程的实验室搭档。老黄追的方式也很奇葩——缠着女方与他一起做作业，"我试图打动她，当然不是用我的外表，而是用我完成作业的强大能力。”最后Lori Mills成为了他的妻子，有两个孩子。
08. 1993年，老黄与两位合伙人在加州Denny's餐厅创建了Nvidia。公司最初的名字叫 NVision，但被一家卫生纸生产商注册，于是很长时间里英伟达都没有名字，只用NV来简称，后来老黄在拉丁文里找到“invidia”（嫉妒）一词，改成Nvidia，寓意为他们设计的芯片能让竞争对手“嫉妒”。
09. 但是Nvidia的第一款产品非但没能让对手“嫉妒”，反而差点把自己搞破产。96年Nvidia推出一款用四边形（传统是用三角形）作为图元的图形芯片，但不久微软就宣布他家的图形软件将只支持三角形。于是老黄不得不裁掉一半的员工，用仅剩的资金回到传统的三角形上。
ps：现在英伟达总部大楼就是三角形（三个角被修剪），办公室内部装修时也用了大量三角形元素，不知道是不是跟这段历史有关。
10. 困境之下，老黄只能豪赌一款产品，"赌注是五五分成"，"反正我们也要倒闭了"。这款产品就是Riva128，上市时英伟达账上只能发一个月的工资，"我们离倒闭还有三十天"这句话，至今仍是公司的非正式座右铭。Riva128后来大获成功，4个月里卖了100万套。
11. 1999年，英伟达在上市之后不久推出了一款名为GeForce 的显卡，并将其定义为GPU。采用并行计算的GPU打从一开始就跟英特尔主导的CPU截然不同。黄仁勋把他和英特尔的关系形容为汤姆与杰瑞的关系，“每当他们靠近我们时，我就会拿起我的芯片跑路。”
12. 2000年，斯坦福大学的一位名为Ian Buck的研究生，把32块GeForce 卡连接在一起，并动用了8台投影玩《雷神之锤》。在玩完游戏之后，Buck想着能不能开发下这张显卡别的功能。于是在美国DARPA的资助下，Buck破解了英伟达原始的编程工具（着色器），组合出了一台超算。
13. 几个月后，Ian Buck就来英伟达上班了。他就日后的CUDA之父。
14. 2006年CUDA发布，但市场并不看好。CUDA的下载量在 2009 年达到峰值，之后就是连续三年的下降。英伟达为了推广CUDA绞尽脑汁，比如找了通用磨坊(哈根达斯和湾仔码头的母公司)，帮他们CUDA模拟烹饪冷冻披萨的热物理过程。
15. 2009年，日后的AI教父Geoffrey Hinton率先用CUDA平台训练神经网络，结果大超预期，于是他主动写邮件联系英伟达，说“听着，我刚刚告诉一千名机器学习研究人员他们应该去买 Nvidia 显卡。你们能免费送我一块吗？"
16. 然后笑点来了：英伟达拒绝了Geoffrey Hinton的请求。
17. 那会儿黄仁勋可能还没意识到Hinton是英伟达的大恩人，深度神经网络将彻底改变英伟达的属性。不过后来OpenAI成立时，他就第一时间亲自上门，送上了最新款的DGX-1，由当时担任OpenAI董事长的马斯克亲自拆封。
18. Hinton大神虽然受到冷遇，但继续带着两名学生用GeForce卡来训练模型，其中一位学生就是最近在OpenAI掀起夺权大戏的Ilya Sutskever。后来的事情就都知道了：ImageNet大赛夺冠、深度学习复兴、OpenAI成立、Transformer出世、ChatGPT诞生、英伟达市值飙过万亿。
19. 文章记录了一些黄仁勋工作的细节：他思维方式很实际，不喜欢投机取巧，也从未读过科幻小说，他喜欢第一原理出发，来推断芯片今天能做什么，然后赌它们明天能做什么。
20. 另外，黄仁勋每天通过写几百封电子邮件与他的员工进行沟通，通常这些邮件只有几个单词。他脾气暴躁，即使在冷静的时候，强度也会让人喘不过气来。一位员工说：“与他交流，就像把手指插进电插座里。”
21. 尽管英伟达已经成为世界上最炙手可热的公司，黄仁勋在跟纽约客的记者吃早餐接受采访时，仍然强调：“我尽一切努力来避免公司倒闭，我竭尽所有全力来避免失败”。
原文链接在评论里，感兴趣的可以去看下原文。
01. 黄仁勋1963年出生于台湾，九岁跟哥哥一起被送到美国，上了一所宗教寄宿制学校。几年后，他爸妈才获准进入美国，跟兄弟俩团聚。亚裔身份+瘦弱矮小+留着长发+父母不在身边，buff叠满了，黄仁勋受了多少霸凌可想而知。
02. 老黄虽然住在寄宿学校里，但由于年龄太小，还不能在这所学校上课，只能去旁边一所公立学校，同学大部分都是肯塔基州烟农的穷孩子，每个人都抽烟，每个人都好狠斗勇，他的说法是：“我想我是唯一不带刀的男生”。
03. 那会对中国人有个歧视称谓，C开头的，黄仁勋回忆“我们每天都被这么叫”。而他每天上学时，必须要经过一座摇摇摆摆的桥，桥很旧，铺的木板不少缺失，每当他过桥时，当地男孩都抓住绳索摇晃，试图把他摇下去。
04. 黄仁勋想了个办法：他的室友是个文盲，两人认识第一晚就撩起衣服，给老黄展示身上被捅的伤口。所以他们达成了一个协议，他教室友读书，室友教他卧推，于是老黄在中学时期就养成了睡前做一百个俯卧撑的习惯。
05. 多年后，他认为这段经历培养了他的韧性，“你只能坚强起来，继续前进”。2019 年黄仁勋衣锦还乡，向学校捐赠了一栋教学楼，并深情地谈起了那座破桥（现已不复存在），但没提那些曾试图把他从桥上晃下去的霸凌者。
06. 由于高中时跳了两级，黄仁勋16岁就毕业，成绩优异，乒乓球也打到了全美排名靠前。上了大学（俄勒冈州立大学）之后，他修的是电气工程，整个系250个学生，只有3个女的，老黄艺高人胆大，向其中一个发起了攻势。
07. 他追的女同学名字叫Lori Mills，是他入门课程的实验室搭档。老黄追的方式也很奇葩——缠着女方与他一起做作业，"我试图打动她，当然不是用我的外表，而是用我完成作业的强大能力。”最后Lori Mills成为了他的妻子，有两个孩子。
08. 1993年，老黄与两位合伙人在加州Denny's餐厅创建了Nvidia。公司最初的名字叫 NVision，但被一家卫生纸生产商注册，于是很长时间里英伟达都没有名字，只用NV来简称，后来老黄在拉丁文里找到“invidia”（嫉妒）一词，改成Nvidia，寓意为他们设计的芯片能让竞争对手“嫉妒”。
09. 但是Nvidia的第一款产品非但没能让对手“嫉妒”，反而差点把自己搞破产。96年Nvidia推出一款用四边形（传统是用三角形）作为图元的图形芯片，但不久微软就宣布他家的图形软件将只支持三角形。于是老黄不得不裁掉一半的员工，用仅剩的资金回到传统的三角形上。
ps：现在英伟达总部大楼就是三角形（三个角被修剪），办公室内部装修时也用了大量三角形元素，不知道是不是跟这段历史有关。
10. 困境之下，老黄只能豪赌一款产品，"赌注是五五分成"，"反正我们也要倒闭了"。这款产品就是Riva128，上市时英伟达账上只能发一个月的工资，"我们离倒闭还有三十天"这句话，至今仍是公司的非正式座右铭。Riva128后来大获成功，4个月里卖了100万套。
11. 1999年，英伟达在上市之后不久推出了一款名为GeForce 的显卡，并将其定义为GPU。采用并行计算的GPU打从一开始就跟英特尔主导的CPU截然不同。黄仁勋把他和英特尔的关系形容为汤姆与杰瑞的关系，“每当他们靠近我们时，我就会拿起我的芯片跑路。”
12. 2000年，斯坦福大学的一位名为Ian Buck的研究生，把32块GeForce 卡连接在一起，并动用了8台投影玩《雷神之锤》。在玩完游戏之后，Buck想着能不能开发下这张显卡别的功能。于是在美国DARPA的资助下，Buck破解了英伟达原始的编程工具（着色器），组合出了一台超算。
13. 几个月后，Ian Buck就来英伟达上班了。他就日后的CUDA之父。
14. 2006年CUDA发布，但市场并不看好。CUDA的下载量在 2009 年达到峰值，之后就是连续三年的下降。英伟达为了推广CUDA绞尽脑汁，比如找了通用磨坊(哈根达斯和湾仔码头的母公司)，帮他们CUDA模拟烹饪冷冻披萨的热物理过程。
15. 2009年，日后的AI教父Geoffrey Hinton率先用CUDA平台训练神经网络，结果大超预期，于是他主动写邮件联系英伟达，说“听着，我刚刚告诉一千名机器学习研究人员他们应该去买 Nvidia 显卡。你们能免费送我一块吗？"
16. 然后笑点来了：英伟达拒绝了Geoffrey Hinton的请求。
17. 那会儿黄仁勋可能还没意识到Hinton是英伟达的大恩人，深度神经网络将彻底改变英伟达的属性。不过后来OpenAI成立时，他就第一时间亲自上门，送上了最新款的DGX-1，由当时担任OpenAI董事长的马斯克亲自拆封。
18. Hinton大神虽然受到冷遇，但继续带着两名学生用GeForce卡来训练模型，其中一位学生就是最近在OpenAI掀起夺权大戏的Ilya Sutskever。后来的事情就都知道了：ImageNet大赛夺冠、深度学习复兴、OpenAI成立、Transformer出世、ChatGPT诞生、英伟达市值飙过万亿。
19. 文章记录了一些黄仁勋工作的细节：他思维方式很实际，不喜欢投机取巧，也从未读过科幻小说，他喜欢第一原理出发，来推断芯片今天能做什么，然后赌它们明天能做什么。
20. 另外，黄仁勋每天通过写几百封电子邮件与他的员工进行沟通，通常这些邮件只有几个单词。他脾气暴躁，即使在冷静的时候，强度也会让人喘不过气来。一位员工说：“与他交流，就像把手指插进电插座里。”
21. 尽管英伟达已经成为世界上最炙手可热的公司，黄仁勋在跟纽约客的记者吃早餐接受采访时，仍然强调：“我尽一切努力来避免公司倒闭，我竭尽所有全力来避免失败”。
原文链接在评论里，感兴趣的可以去看下原文。
阑夕：刷到一篇非常好玩的AI产品复盘，充满了意外性、必然性、以及擦肩而过的泼天富贵：
一个独立开发者，几个月前因为和女朋友吵架，突发奇想用GPT-3.5写了一套对话规则，并封装成App，起名为「哄哄模拟器」，上架了应用商店。
产品不算复杂，但很好玩，像是古早时期的文字冒险游戏，用户进入不同的女朋友生气场景，然后输入文案，由GPT-3.5来打分，最后增加或者扣掉经验值，还设有通关目标。
App上线后反响很一般，也就几百个用户，开发者也忙别的去了，上个星期又是一时兴起，把App复制成了网页版，然后用自己的社交账号发了地址，但也没什么流量。
结果完全出乎意料的是，网页版的「哄哄模拟器」被人发到了QQ空间——是的，现在还有很多小朋友在玩QQ空间——突然就在那些以学生为主体的用户群体里火了，网页地址在各个QQ群里转得飞起，一夜之间涌进来60万用户，产生了2000万次对话，并消耗了15亿Token。
15亿Token，相当于2000美元的费用，开发者醒来后的心情除了惊喜更多的是惊慌，以一个玩票产品的定位，这个成本个人肯定是兜不住的，于是赶紧想解决方案，要么限制用户的对话频次，要么找GPT-3.5的平替，甚至很无奈的硬加代码让部分超额用户随机得到「提示繁忙」的反馈。
正处理着呢，新的意外不出意外的发生了，在最活跃的上升期，因为流量触发到了QQ和微信的风控系统，平台直接把网址给屏蔽了，无法在两大社交应用内打开，虽然开发者申诉过好几次，但在反复停用和恢复的折腾期间，用户的流失终究是不可逆的，这款产品也结束了昙花一现的爆发。
不过我很喜欢开发者的心态，他很明确的意识到「哄哄模拟器」不是一个有着真实需求的Big Idea，它有趣，但不会有收益，甚至流量跌了之后他还因为终于不用在被扣Token费用了而松了一口气，但这不意味着整个过程是没有价值的https://mp.weixin.qq.com/s/DQDQX9Bomnx6ScS6dlGdVQ
一个独立开发者，几个月前因为和女朋友吵架，突发奇想用GPT-3.5写了一套对话规则，并封装成App，起名为「哄哄模拟器」，上架了应用商店。
产品不算复杂，但很好玩，像是古早时期的文字冒险游戏，用户进入不同的女朋友生气场景，然后输入文案，由GPT-3.5来打分，最后增加或者扣掉经验值，还设有通关目标。
App上线后反响很一般，也就几百个用户，开发者也忙别的去了，上个星期又是一时兴起，把App复制成了网页版，然后用自己的社交账号发了地址，但也没什么流量。
结果完全出乎意料的是，网页版的「哄哄模拟器」被人发到了QQ空间——是的，现在还有很多小朋友在玩QQ空间——突然就在那些以学生为主体的用户群体里火了，网页地址在各个QQ群里转得飞起，一夜之间涌进来60万用户，产生了2000万次对话，并消耗了15亿Token。
15亿Token，相当于2000美元的费用，开发者醒来后的心情除了惊喜更多的是惊慌，以一个玩票产品的定位，这个成本个人肯定是兜不住的，于是赶紧想解决方案，要么限制用户的对话频次，要么找GPT-3.5的平替，甚至很无奈的硬加代码让部分超额用户随机得到「提示繁忙」的反馈。
正处理着呢，新的意外不出意外的发生了，在最活跃的上升期，因为流量触发到了QQ和微信的风控系统，平台直接把网址给屏蔽了，无法在两大社交应用内打开，虽然开发者申诉过好几次，但在反复停用和恢复的折腾期间，用户的流失终究是不可逆的，这款产品也结束了昙花一现的爆发。
不过我很喜欢开发者的心态，他很明确的意识到「哄哄模拟器」不是一个有着真实需求的Big Idea，它有趣，但不会有收益，甚至流量跌了之后他还因为终于不用在被扣Token费用了而松了一口气，但这不意味着整个过程是没有价值的https://mp.weixin.qq.com/s/DQDQX9Bomnx6ScS6dlGdVQ
【50万装修一次不去看会不会翻车？(上集)-哔哩哔哩】 https://b23.tv/Tj5B439
Bilibili
50万装修一次不去看会不会翻车？(上集)_哔哩哔哩_bilibili
50万装修一次不去看会不会翻车？(上集), 视频播放量 56953、弹幕量 336、点赞数 1279、投硬币枚数 280、收藏人数 554、转发人数 196, 视频作者 韩路大叔, 作者简介 汽车之家联合创始人；
连续做汽车评测16年；
自驾走遍了祖国美景；
嘿嘿嘿！这里有点意思！
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