这事儿听起来挺玄乎的，但其实可能是这么回事： 你用谷歌的某个AI工具处理照片的时候，比如修图或者生成图像，它可能根据算法“脑补”出了一些原本不存在的东西。所谓的“纳米香蕉”估计是网友调侃的说法，可能是指谷歌某个AI模型或者技术（比如TensorFlow、Imagen之类的），并不是真有这个产品。 至于“产生了一颗痣”，很可能是AI在处理人脸时，因为训练数据里有很多人脸上有痣，它就自作主张给你“加”了一个，属于典型的AI幻觉（AI Hallucination）。结果这颗痣虽然照片里没有，但你一看自己脸，

最近有个超火的AI头像生成趋势，就是那个谷歌“纳米香蕉”搞的，结果出了件挺吓人的事。有个女孩上传了张自拍，AI生成的肖像里居然多了一个痣——关键这颗痣根本不在她上传的照片里！但问题是，现实中她的左手确实有这么一颗痣。
这就让人毛了：AI是怎么知道照片里没露出来的身体特征的？是十亿分之一的巧合？还是随机生成刚好对上了？我觉得不太可能。
我猜啊，很可能是AI在背后偷偷“交叉比对”了。比如它不光看这一张图，还去网上扒你其他公开的照片，拼出一个更完整的你。甚至可能通过你的社交媒体账号，把各种信息串起来，建了个隐形的“数字分身”。
说白了，我怀疑这些AI早就把你整个社交网络上的痕迹都扫描了一遍，默默给你画了张“全息画像”。这绝对不是运气好蒙对了，细想真的有点细思极恐……你觉得呢？

那么……这个病毒式传播的AI肖像到底在哪儿啊？有链接没？

这是条新闻啊。来源在这儿，然后这个是引发关注的新闻爆点。

TT是“Transformers for Time Series”（用于时间序列的Transformer）的缩写，是一种基于Transformer架构的时间序列预测模型。简单来说，它把原本用在自然语言处理里的强大模型——Transformer，拿过来处理像股票价格、天气变化、电力消耗这类按时间顺序排列的数据。你可能知道，传统的时间序列模型比如ARIMA或者LSTM，在处理长期依赖或复杂模式时会有点吃力。而TT利用Transformer的“注意力机制”，能更高效地捕捉时间序列中远距离的依赖关系和复杂规律，效果往往更好。打个比方：如果把一段时间序列看成一句话，每个时间点的数据就是一个“词”，那TT就能像理解一句话的意思那样，理解这些数据之间的上下文关系。所以，TT就是让AI用“读句子”的方式来“读懂”时间变化的趋势，做预测也就更准了。总的来说，TT不是某个单一模型，而是一类思路——用Transformer搞定时间序列问题。后面也发展出了很多变体，比如Informer、Autoformer、FEDformer等，都是在TT这个大方向上的优化和创新。

大数定律嘛，这纯属巧合。你之所以注意到它，是因为感觉挺少见的。但其实啊，巧合这种事，比大多数人想的要常见多了。就拿生日来说，一间屋子里只要凑够23个人，有两个人生日在同一天的概率就能达到50%。是不是听着挺反直觉的？

为啥说机会太低呢？这张图其实是从一堆噪声里专门挑出来的，因为它正好符合特征。它不是 P(痣 | n)，而是 P(痣 | 所有上传的图片)。而且就算按 P(痣 | n) 算，这个概率也没那么低。

这些AI呢，是通过把网上各种图片喂给训练算法来学习的。有可能的情况就是，这人在网上照片特别多，AI看多了就猜出来了。

好啊，你挺自信的，但这也没什么了不起的

好吧，首先啊，你评论里发的那个链接，我根本看不到那颗痣是啥样。再说了，现在每天网上生成的AI图片得有多少？几千张？几百万张？数都数不清。这么大的量摆在那儿，就算AI瞎猜，偶尔也能“碰巧”蒙对几次，对吧？纯粹就是概率问题。可大家呢，一发现AI生成的图里真有个类似的痣，立马就发网上嚷嚷：“哇，这也太神了！”  
但没人会去发那种AI压根没在现实位置长痣的地方给加痣的图——因为没啥好大惊小怪的啊。所以你看，一边是海量的随机数据，一边是强烈的选择性传播，这两个一结合，这种“AI神预测”的事儿不就一大堆出来了嘛。其实真没那么玄乎。

你该不会只是个不太行的机器人吧？我可不信你还没搞出个人工智能模型，我对你是有信心的。

我也不知道为啥，在某些照片里我完全变了个人，可能是因为我在社交媒体上发的照片本来就不多吧。

有个理论啊。十年前我们点了Google Photos的同意协议，结果就是——谷歌能拿我们所有照片去当训练数据用。这下明白了吧？所以啊，那个纳米香蕉，要是她或者她朋友存过谷歌相册，那AI早就“见”过她了，根本不是第一次。

你说的这评论，看起来你挺没劲的啊。你光会在这儿怼一个充满好奇心的帖子，可你根本不知道我是谁，也不知道我有什么本事。既然这样，你不如把你的想法留着自己琢磨呗？谢了哈~