Până acum am avut femei din GenZ. Și pot spune că am observat anumite probleme in mod repetat:
Nu spun că sunt toate la fel, dar cam asta am găsit experimentând eu cu GenZ. Voi?
Observ că din ce in ce mai multi dinte voi puneți botul și credeți că aceste LLM-uri chiar sunt reale sau au o componentă real umană. Am colegi care consumă token-uri că sa mulțumească acestui soft și sunt convinși că știrile "cum că a scăpat și a hakerit alte companii" nu sunt mai multe decât marketing ca să le antropomorfizeze și mai mult. Oameni buni, aceste modele sunt concepute că sa te păcălească, să te face să simțim conexiune și să-ți pierzi tokenii mulțumind unui soft.
E doar un soft, pune-l la muncă.
Pentru cand va mai intrebati de ce Facebook e asa plin de dubiosi si nebuni care doar injura si sustin toate aberatiile, ganditi-va ca Meta ii invita in programul lor special prin care sunt platiti sa posteze orice pe platforma lor. In articol vorbesc de Australia si in alte articole conexe de UK si USA, dar sunt sigur ca nu doar acolo sunt invitati special toti extremistii si conspirationistii.
De ce fac asta? Pentru ca orice e controversat aduce interactiuni cu continutul. Oamenii dau emotes, dau thumbs downs, scriu un comment. Si toate aceste interactiuni ii pastreaza pe Facebook cat sa ii mai bombardezi cu reclama.
Squeez Labs built this thing called CrankGPT, an offline AI box powered entirely by a hand crank.
You crank it → Raspberry Pi 5 boots up → ask it something → it runs speech recognition, a small LLM, and text-to-speech locally. No cloud, no wall power, not even a battery.
They tested LFM2.5 350M, LFM2.5 1.2B, and Gemma 3 1B on it. The 350M model gets ~49 tok/s on a Pi 5, while the 1.2B and Gemma 3 1B are around 15 and 14 tok/s. They even tried Qwen 3.5 2B, but at ~7.8 tok/s it was already too slow for a natural real-time conversation.
And it can actually do stuff: their demos are mostly voice assistants, but they’ve also used the same setup to generate small images, write poetry, and even write code.
The coolest part is that you can literally feel the AI thinking. Idle it draws around 4W, speech recognition around 8W, and when the LLM + TTS kick in it jumps to ~15W, and the crank physically gets harder to turn, at peak load, you may crank against a few kilos of resistance just to make the model finish its sentence lol.
They said their purpose in making this, besides turning that energy cost into something you can literally feel in your arm, was to get people thinking more about the energy/environmental side of AI...
I did some very rough math, and if you translated something like Kimi K3’s compute into this setup, even under ideal conditions I’d probably have to crank for like 3 hours just to get one reply... Suddenly generating tokens doesn’t sound so easy anymore...
The project is open source: https://squeezlabs.github.io/handcrank/
