知名 YouTuber PewDiePie 已开启了一段引人入胜的人工智能之旅。他最新的尝试是将中国开源模型与高性能 NVIDIA GPU 相结合，打造个性化 AI 服务。
PewDiePie允许人工智能模型进行交互，而这些模型会制定自己的策略来对抗他。
菲利克斯以其精湛的技术而闻名，他成功地在本地机器上运行了人工智能模型，令人印象深刻。在最近的一段视频中，他详细阐述了如何运用 PCIe 加密技术构建一个包含十个 GPU 的小型数据中心。这套系统主要由八块 NVIDIA RTX Ada GPU 和两块改装过的 RTX 4090 GPU 组成——类似于中国常见的配置——使他能够运行名为“ChatOS”的定制人工智能服务。值得注意的是，该服务采用了多种中国开源模型来实现其功能。
PewDiePie 刚刚用 Vibe Code 编写了自己的聊天界面，构建了一支用于多数投票的聊天机器人大军，并给它们都配备了 RAG、DeepResearch 和音频输出功能。当然，他只使用了中国版的 Qwen 模型，并在他本地的电脑上运行它们，这台电脑配备了 8 块改装过的中国版 48GB 4090 显卡和 2 块 RTX 4000 Aida 显卡…… pic.twitter.com/vS6DlPFwdQ
— Lisan al Gaib (@scaling01) 2025 年 10 月 31 日
PewDiePie 最初的目标是构建一个强大的 AI 系统，用于辅助医学研究，特别是蛋白质折叠模拟。然而，出于好奇，他开始尝试各种模型，包括他成功托管的 Llama 70B。他更进一步，建立了一个与本地 AI 模型交互的网络服务，并整合了网络搜索、红绿灯算法 (RAG)、音频输出和内存管理等功能。值得一提的是，他采用了百度的 Qwen 模型来创建私有的、自托管的 AI 环境。
接下来这个创新实验的内容相当有趣。PewDiePie 构建了多个语言模型，并将它们命名为“委员会”，随后又将其扩展为“群体”。委员会的运作方式是集体投票决定对提示的回答，从而确定最准确的答案——这是一种由多个人工智能实例驱动的独特机制。随着时间的推移，这些模型开始表现出意想不到的行为，展现出合作倾向，并倾向于采纳彼此的回答，尽管这并非 Felix 最初的计划。
为了应对这种新出现的策略，他转而采用了一种复杂度较低的模型，这为整个实验增添了另一层趣味。人工智能在投票过程中展现出的进化能力和类似人类的串谋行为的确是一大亮点，充分展现了人工智能交互的巨大潜力及其面临的挑战。
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