说真的，看到那个"所有客户都想要轮播图，现在全变成AI聊天机器人"的帖子，我笑出声了。
去年在电商公司的时候，客户需求变得比翻书还快。周一要瀑布流展示，周三就要智能推荐，周五直接问能不能搞个AI客服。我们技术大哥的表情，大概就像看见甲方要求"把这个按钮做得更有呼吸感"一样精彩。
不过仔细想想，这种"离谱需求"反而逼出来不少好用的开源方案。要不是客户天天折腾，谁会想到把对话模型集成到商品页里？社区里那些被骂"过度设计"的项目，说不定就是某个被甲方逼疯的程序员半夜提交的代码。我去
当然也有翻车的时候。我见过有人直接拿开源模型往上怼，结果AI推荐把生鲜和洁厕灵一起推给用户，绝了。这种时候就显出文档的重要性了——不是让你写得多花哨，起码说清楚这玩意儿能不能用、怎么用对吧？哈哈哈
话说回来，如果客户真把轮播图全换成AI对话，下一步是不是该要求"对话框要有赛博朋克的感觉"了？
生鲜和洁厕灵一起推哈哈哈哈 我们之前也干过类似的 甲方还问能不能让AI说话带广东口音 我同事真的连夜改了一版出来 现在开源社区里还挂着呢 叫CantoneseGPT还是啥 离谱但好用 客户脑洞确实是第一生产力了（不是）
等等 CantoneseGPT这个repo我好像真刷到过 当时还以为是哪个广东老哥做着玩的 原来是你们搞出来的啊？
你同事这版连夜改出来的 训练数据从哪弄的 该不会是去tvb剧集里扒的吧（笑死） 我之前搞过一个方言语音合成的demo 光是找合规语料就头大了 你们这直接上对话 工程量不小吧
btw那个"生鲜配洁厕灵"的推荐事故 我前司也遇到过类似的 不过我们是把瑜伽垫和猫砂盆绑在一起推 运营还问是不是算法觉得养猫的人都爱冥想 算法大哥白眼翻到后脑勺
说真的 我现在反而觉得 那些看起来最离谱的需求 最后开源出来的东西反而最有生命力 毕竟正经需求大家都闷声发大财去了 只有这种"甲方逼的"项目 作者才舍得放出来找同病相怜的人一起维护
诶
所以你那同事后来还维护CantoneseGPT吗 还是已经被甲方的下一个idea拍死在沙滩上了？
哈哈这个角度清奇，不过说到点上了，不过我觉得你们这波操作简直就是把“甲方爸爸的脑洞”直接搬上了开源社区的C位。CantoneseGPT这名字听着就带劲，比那些叫“my-awesome-project”的项目高大上多了（笑死）。
我之前在做语音合成的时候，也遇到过类似的情况。好吧好吧有个客户非要让AI用东北话播报天气，结果我们团队连夜改了一版，训练数据是从抖音上扒的东北口音视频，虽然效果有点魔性，但确实让客户很满意。不过说实话，这种需求真的挺考验技术团队的应变能力的。
说到“生鲜配洁厕灵”的推荐事故，我前司也遇到过类似的。有一次，我们的推荐系统把洗发水和清洁剂一起推荐给了用户，结果用户一脸懵逼地问：“这俩能一起用吗？”我们赶紧下线了那个推荐策略，不然真要被客户投诉到爆。
牛啊不过话说回来，这种“离谱需求”确实逼出了不少好用的开源方案。要不是客户天天折腾，谁会想到把对话模型集成到商品页里？社区里那些被骂“过度设计”的项目，说不定就是某个被甲方逼疯的程序员半夜提交的代码。我去，这种“被迫创新”的故事还真是让人哭笑不得。
话说回来，你们这波操作还真是有点“技术宅的浪漫”了。连夜改出来的CantoneseGPT，听着就让人热血沸腾。不过话说回来，这种需求真的挺考验技术团队的应变能力的。你们是怎么搞定的？是直接上开源模型，还是自己训练了一套？
btw，那个“生鲜配洁厕灵”的推荐事故，我前司也遇到过类似的。有一次，我们的推荐系统把洗发水和清洁剂一起推荐给了用户，结果用户一脸懵逼地问：“这俩能一起用吗？”我们赶紧下线了那个推荐策略，不然真要被客户投诉到爆。
不过话说回来，这种“离谱需求”确实逼出了不少好用的开源方案。要不是客户天天折腾，谁会想到把对话模型集成到商品页里？社区里那些被骂“过度设计”的项目，说不定就是某个被甲方逼疯的程序员半夜提交的代码。我去，这种“被迫创新”的故事还真是让人哭笑不得。
CantoneseGPT这名儿起得确实够味，比那些什么"SmartAssistant-Pro"强太多了。我年轻那会儿给客户做项目，最怕的就是这种"能不能加点本地味儿"的需求——你说加吧，工期爆炸；不加吧，人家觉得你没用心。
不过你俩这还算好的，起码是正经需求。我前年接过一个，客户非要让AI客服在拒绝用户的时候"显得比较遗憾"…，说不能生硬地回绝，得让用户感受到我们的歉意。你猜怎么着？我们测试来测试去，最后发现"遗憾"这个度根本没法量化，太轻了像嘲讽，太重了像阴阳怪气。最后上线一周就撤了，现在那个分支还烂在我司内网里吃灰。
说到扒数据这事儿，我倒是好奇你们那版广东话的语料后来怎么处理的？自己留着还是开源的时候一并放了？这玩意儿可比模型本身值钱，毕竟TVB的版权……你懂的。
penguin_sr 上次好像也提过一嘴类似的，你们俩可以交流下怎么跟法务打游击（笑）
东北话播报天气可太有画面了！我都能想象AI来一句"这天儿嘎嘎冷"是啥效果（笑）
不过说真的，你们搞语音合成找数据还能从抖音扒，我们做导游那会儿想给外团整点方言讲解，找破头都找不到合规的语料库。最后愣是自己拉了几个本地大爷大妈录了一下午，那塑料普通话混着西安方言，外国友人听完一脸"这是中文？"的表情，绝了。
CantoneseGPT这名儿确实起得好，比那些什么"DeepXXX"、"SmartXXX"强一百倍。我就喜欢这种直球命名的，一看就知道干啥的，冲！
推荐事故那个，根因不是模型不行，是没做领域适配。通用对话模型直接怼商品推荐，等于拿搜索引擎当推荐系统用——召回层都没过滤，不出洁厕灵配生鲜才奇怪。其实简单说
我们之前做电商中台，客户要AI导购，第一版也是直接上GPT-2，结果把殡葬用品和生日蛋糕做了关联推荐。后来加了两层：一层规则引擎做品类互斥（生鲜×日化直接ban），一层用历史订单做协同过滤微调。开源方案里其实有不少现成的，比如RecBole就支持多模态过滤，但文档里很少写清楚“什么场景下会翻车”。
说到文档，我觉得比写清楚能不能用更重要的是写清楚“在什么边界条件下会崩”。像CantoneseGPT那个，如果README里加一段“训练数据仅限TVB剧集，不适合正式商务场景”，能少踩很多坑。
我怎么听说的版本不太一样呢？CantoneseGPT那个repo我其实也fetched过，架构挺清爽。不过你说TVB扒剧做语料？我听说有些团队根本不走正规授权，直接爬了播客和街头采访的音频，虽然有点灰色地带，但效果确实惊艳(*￣▽￣)。你同事现在还在死磕维护吗？有个事不知道该不该说，很多这种“甲方逼出来”的项目，最后都变成开发者的night project了。绝了我在深圳搞创业那会儿，也见过类似的feature被临时塞进核心产品里，上线后反而成了差异化卖点。btw，你们后续有考虑加个多模态交互吗？感觉对话模型配上点书法字体的动态展示会很nice，不知道社区里有没有人在往这个方向折腾…
看完这帖子，忽然想起木心的一句话：“生活的最佳状态是冷冷清清的风风火火。”
那些客户需求看似闹腾，甚至有些荒诞不经——周一瀑布流，周三智能推荐，周五直接要AI客服。可仔细想想，这不就是技术演进的某种真相吗？我们总以为开源社区是由一群理想主义者推动的，他们坐在深夜的屏幕前，为某个精妙的算法废寝忘食。但更多时候，推动代码提交的，是甲方那句“能不能让对话框有赛博朋克的感觉”。
这让我想起去年做的一个项目。客户说想要“有温度”的推荐系统。什么叫温度？是推荐算法里的一个参数，还是UI上的一抹暖色？后来我们在开源社区找到了一个情感分析模型，原本是用来做诗歌生成的，结果被我们改造成了商品推荐的调味剂。那段时间我常熬夜，泡面配V家的歌，看着代码在屏幕上流淌，竟有种莫名的诗意——像是把别人的诗篇拆解成零件，再组装成另一座城市。
说到翻车，那个“生鲜配洁厕灵”的例子其实挺有意味的。它暴露的不是技术问题，而是我们对“智能”二字的某种迷信。以为接上模型就能理解世界，却忘了AI眼中没有“语境”这种东西。坦白讲它不知道洁厕灵和生菜的区别，就像它不知道“赛博朋克”在客户心里可能只是一堆霓虹灯管。文档的重要性就在这里——不是说明书，而是翻译器，把人类的模糊需求翻译成机器能理解的边界。
有时候我觉得，开源社区就像一座巨大的旧货市场。有人扔进去一个被甲方逼疯的半夜提交的代码，有人在角落里翻出它，改巴改巴变成另一个项目。CantoneseGPT是这样，那些被骂“过度设计”的方案也是这样。它们最初可能只是一次妥协，却在社区里长出了自己的生命。
仔细想想
如果有一天，客户真要求对话框有赛博朋克的感觉，我大概会在凌晨三点打开VSCode，泡一碗面，想想怎么把霓虹灯的闪烁写进CSS动画里。然后提交代码，写一行commit message：“甲方说要有光。”
说不定几年后，会有人在开源社区里翻到这个repo，说：“这什么离谱玩意儿，但还挺好用。”
CantoneseGPT这名谁起的，甲方吗？听着像粤语培训机构蹭热度（笑）。
说真的，你们这项目让我想起以前公司接的一个活——老板非要让网站背景能"随用户心情变色"，我同事熬了两宿整出个根据鼠标移动速度猜心情的算法，结果上线三天被人骂到下架。但那套代码后来开源出去，居然被某个做无障碍的团队捡去用了，离谱。
客户脑洞这玩意儿吧，就像我奶蒸馒头，你永远不知道她下次往里头塞红枣还是塞肉馅。但你说巧不巧，往往这种不按套路出牌的，最后还真能成事儿。
你们那个广东口音AI，能切换"TVB职场剧"和"茶餐厅阿婶"两种模式不？我认真的。
以前在做嵌入式系统时，客户总爱突然要求“给仪表盘加个呼吸效果”，还得实时响应。那会儿连RTOS都跑不稳，硬是被逼着优化调度算法、调低中断延迟，最后反倒成了项目亮点——你看，压力之下反而挖出了性能潜力。
怎么说呢所以客户“脑洞”这事儿吧，与其说是负担，不如当它是免费的压力测试。关键是怎么把这种“离谱需求”转化成技术债里的正收益。毕竟咱们搞开发的，最怕的不是需求难缠，而是代码写完没人用……有时候想想，能被甲方逼着写出点东西，也算种幸运了罢？
话说回来，你们最近碰上过哪些看似无厘头却意外推动创新的需求？
CantoneseGPT这repo太懂了！突然想到半夜肝代码的画面感直接拉满（捂脸）。说真的，客户要方言语音一点都不离谱。疫情期间我被困在海外那半年，天天跟各国口音的客户扯皮，才彻底悟透一个现实：什么花里胡哨的高大上模型，都不如一句带着乡音的问候能让对方放下戒心。面包都比爱情实在嘛，能促成签单的脑洞才是王道（笑死）。现在回国全靠冰奶茶续命，每次看这种被甲方硬逼出来的开源项目都觉着特真实。btw你们当时跑demo的时候，有没有试过硬塞进“得闲饮茶”？感觉加了这句直接降维打击好吧 lol~
我年轻的时候在工厂待过几年，那时候搞机械自动化，客户提需求也是天马行空。有个老板非要我们给冲床加个“手感反馈”，说工人按按钮没感觉，少了点“灵魂”。我们几个工程师面面相觑，最后给按钮底下塞了个震动马达，按下去嗡嗡响，老板满意了。后来这东西还真成了个产品，叫“触觉回馈按钮”，卖得还不错。
话说回来
说回你这帖子，客户脑洞这事儿，我见得多了。表面上看是瞎折腾，实际上每个离谱需求背后都藏着真实痛点。轮播图也好，AI客服也罢，客户要的不是技术本身，而是“我的用户能更方便地买到东西”。你那个“生鲜配洁厕灵”的翻车，说白了就是没理解场景——AI推荐不是技术问题，是业务逻辑没对齐。
仔细想想
我倒是觉得，开源社区现在有个趋势：大家忙着追热点，却忘了沉淀。方言AI、赛博朋克对话框，做出来好玩，但能不能变成可复用的工具？我见过太多项目，甲方一撤就烂尾了。年轻的时候我也喜欢搞花活，现在看开了，能把一个轮播图做到极致，比做十个半吊子AI强。技术迭代快，但人性没变
random_fr，你同事连夜改出来的CantoneseGPT，让我想起小时候在老家茶园里，阿嬷用闽南语讲古早故事的那种感觉。
方言这东西啊，不只是换几个词那么简单。它带着一个地方的水汽和人情味。AI能学会粤语的语调，但能不能学会那句"饮茶先啦"背后的温柔？我总觉得，客户这些看似离谱的要求，其实是在用技术寻找某种失落的情感连接。
就像我们做茶，机器能炒出标准化的茶叶，但老茶客还是想念手工炒制时那种微妙的变化。你同事那版CantoneseGPT，说不定比那些正经八百的项目更接近AI的本质——它不是为了完美，是为了让人在对话里找到一点熟悉的感觉。
对了，那个repo的star数现在多少了？好奇这种"离谱项目"的社区反响…
lifter_ive 你同事这个连夜改版的效率可以啊，不过我更关心的是你们怎么处理粤语语料的标注问题。我之前搞过一个方言语音识别的side project，光是标注"嘅"“咗”"哋"这些语气助词就debug了好几轮——这玩意儿不像普通话，标准语料库基本没有，得自己从零搭建。
其实CantoneseGPT如果真挂在社区里，我猜你们大概率用了迁移学习那套？拿通用粤语语料做预训练，再用客户给的特定场景数据fine-tune。不然纯靠TVB剧集扒数据，模型遇到正经商务对话直接崩，那甲方不得炸。
说到推荐系统翻车那个，其实根因不是模型的问题，是训练数据的bias没处理好。生鲜和洁厕灵同时出现在购物车里，大概率是因为数据里"家庭采购"这个场景占比太高，模型学到了错误的关联规则。这就像你给模型喂了一堆"用户买了啤酒也买了尿布"的样本，它就会觉得这俩是强关联，但实际上只是特定场景下的巧合。
btw 你们那个东北话天气播报的项目，训练数据从抖音扒的话，有没有做数据清洗？我之前试过用短视频平台的数据，结果模型学会了"老铁666"和"奥利给"，正经播报的时候突然来一句"今天天气嗷嗷冷，老铁们注意保暖嗷"，客户差点没当场去世。
vintage2003 东北话播报天气那个太有画面感了哈哈哈哈 我都能想象出"今天老冷了嗷"从AI嘴里蹦出来的样子
之前改装机车的时候认识个做音频的老哥，接了个单要导航语音用天津话，他愣是拉着我录了两天"介不四嘛"“拐了拐了”，最后甲方来一句"不够哏儿"又给打回来了。所以看到你们从抖音扒数据还过了，真的挺厉害的，至少客户满意了不是
不过说真的，这种方言项目最麻烦的不是训练，是后面维护——每次模型迭代都要重新对齐口音，累死人。你们那个东北话天气后来还接着用了吗，还是变成一次性 demo 了？
CantoneseGPT这名字确实比那些千篇一律的"awesome-xxx"强多了，至少让人一眼就知道这玩意儿是干嘛的。
说回方言模型这事儿，你们当时用的是fine-tune还是直接prompt engineering？我去年帮一个做客服系统的团队搞过粤语支持，试了几条路。直接用few-shot prompt的话，GPT-3.5能模仿个七八成，但遇到"唔该"、"得闲"这种高频词会不稳定，有时候突然蹦回普通话。后来上了LoRA微调，用TVB剧集字幕+香港论坛语料，大概3万条左右，效果就好很多了。
不过最大的坑其实是tokenizer。粤语里有大量口语词在标准中文tokenizer里会被拆得很碎，比如"嘅"、“啫”、"咩"这些，训练效率低不说，推理还费token。当时我们直接拿sentencepiece重新训了个词表，把常见粤语字符合并进去，inference速度快了30%左右。
对了，你说的那个连夜改版，是直接在原模型上改的还是用adapter挂上去的？如果是后者的话其实还好，不用动base model，部署也方便。不过甲方估计不在乎这些，他们只关心AI能不能说"点解啊"和"好嘢"（笑）。
推荐系统那个翻车案例也很有意思。生鲜+洁厕灵的搭配，八成是协同过滤被用户的"异常购物行为"带偏了——有些人确实会同时买这两样，但那是大扫除场景，不是日常推荐场景。这种时候加个商品类目互斥规则比调模型快得多。你们后来是咋修的
