推 PassinBy: 其實是耳朵跟大腦最重要 因為不管怎麼調整都要有自己11/17 15:50
→ PassinBy: 一套屬於自己的美學品味才有辦法調整出好聲音11/17 15:51
→ PassinBy: 我想表達的意思是執著於空間之前應該要先認識自己的耳多11/17 15:51
→ PassinBy: 確認自己想要的是什麼樣的感覺再去調整才有意義11/17 15:51
我有個朋友房子左邊空腔
第一反射點，天花板吸音，地板吸音都沒做
四米沙發還靠牆 環境一團亂
然後買一堆貴死人的器材上網好棒棒
可惜那堆器材
補充一下
跟這種人討論他通常也沒辦法回應什麼
因為他也不懂聲音傳遞的邏輯
到底是玩音樂還是玩器材
他自己可能也不知道
推 hope951: 這個自己聽得高興最重要，我家的校正完以後重低音變的很11/17 16:00
→ hope951: 無感，重低音我喜歡強一點比較舒適11/17 16:00
→ NovaShin: 跑完通常要在調整啦 你有試過神奇海螺嗎11/17 16:41
有些人看到AI就會牙起來
順便補充一下chatgpt的邏輯
傳統免費大語言模型資料庫有限
有時候就是會一本正經的胡說八道
才會有樓上那種meme圖
但有付錢的，高階的大語言模型
可以根據你上傳的
論文，網址，討論區限制範圍
然後從從這些資料區融合出最接近的答案
另一種AI AGENT就更厲害了
他會在遠端開一個本機
透過那個本機搜尋你指定的資料
然後再用Fusion的方式把資料弄出來
如果這個資料是程式語言，數字，資料，
那對AI來說就更簡單了
今天所有通電有1001101110的
他都可以用最快速度解讀
尤其像是REW，dirac這種數據流的東西
所以齁我是建議
不管年紀多大，都要求知若渴
不要看到AI就把人家污名化
太快阻斷知識的擷取真的很可惜
※ 編輯: NovaShin (60.250.87.19 臺灣), 11/17/2025 17:04:12
推 lee28119: 我是覺得要先說什麼等級的AI啦 免費的真的不如問鄉民11/17 17:22
→ NovaShin: 20鎂 要是有鄉民可以這樣幫我分析我也是fu了11/17 17:50
推 leadergod1: 我問chatgpt，他說ISO-155不是智商稅，叫我如果要升11/17 20:07
→ leadergod1: 級，第一優先是把水泥磚墊材換成155，第二是換D擴的o11/17 20:07
→ leadergod1: p amp，第三才是升級我的DAC，只是它連155的高度都給11/17 20:07
→ leadergod1: 我算錯，155加水泥磚的高音位置高度居然比單放155還11/17 20:07
→ leadergod1: 低，害我都不知道要不要相信這個優先升級順序了11/17 20:07
→ NovaShin: 有付費的嗎 沒付費主打有人回應而已11/17 22:33
→ hesione: 付費也沒那麼神(敝公司用pro)無論吹AI很神還是AI很鳥都11/18 00:08
→ hesione: 過於偏激，AI的真正上限在使用者，使用者有能力校準分辨11/18 00:08
說得不錯
限定他在指定的區域
他就可以幫你回答很多問題
比方2顆重低音相位調整
12v trigger控制HT跟二聲道
1N4001二極體控制 sub bus
https://i.imgur.com/s6L9ZiN.jpeg
推薦12v trigger box等等等
https://i.imgur.com/R5PobXS.jpeg
這個設定好
可以透過denon6500跟c658
透過12V IOT Relay
https://i.imgur.com/cgjKv3b.jpeg
同時控制雙重低音跟劇院後級
尤其是那種本身沒有trigger
或是待機會發熱的機器
達成完全免手動切換
等新家弄好在Po上來
還可以透過Dirac參數
描述一下目前房間狀況
https://i.imgur.com/G1zUDb5.png
有些人你跟他說冬天有雪
他會跟你說 沒有啊 哪有
→ hesione: 如虎添翼，沒有就是入門而已，當然有問題也不知道總比什11/18 00:08
→ hesione: 麼都沒有好11/18 00:08
→ dslite: n1高音會尖嗎？還是我線都是大藍教的關係11/18 00:28
可能現在線很爛吧
等搬新家再換線看看
Dirac好處就是可以先稍微改一下聽感
推 leadergod1: 免費的，能力值差那麼多喔？本來還想嘗試丟我的DRC d11/18 07:03
→ leadergod1: ata給它數位11/18 07:03
※ 編輯: NovaShin (39.12.185.222 臺灣), 11/18/2025 07:46:28
推 Fizban: 跟免費付費沒關係，而是目前LLM架構的缺陷 11/18 10:02
→ Fizban: LLM讀取資訊的方式不是順序讀取，而是大量向量檢索 11/18 10:02
→ Fizban: 又因為精度等各種限制，實際讀取的資訊一定會有遺漏 11/18 10:02
→ Fizban: 導致每次的輸出結果都不準確 11/18 10:02
→ Fizban: Gemini Pro號稱128k上下文，實際有效範圍大概4k而已 11/18 10:02
→ Fizban: ChatGPT上下文更短 11/18 10:02
→ Fizban: 我也餵過REW的資料請AI調曲線，最後還是自己調 11/18 10:02
→ Fizban: 餵進去的Data根本沒全部讀進去 11/18 10:02
→ Fizban: 另外AI有幻覺，你問問題，就算它不知道也會硬掰答案給你 11/18 10:02
→ Fizban: 沒去查證就會以為AI很厲害很神 11/18 10:02
→ NovaShin: DIRAC可以調，我還有一套199鎂的，我覺得使用者問題較大 11/18 11:04
→ NovaShin: 如果自己沒有判斷能力，螺絲起子都可以把自己戳兩個洞 11/18 11:05
推 leadergod1: 不知道神奇海螺能不能也幫忙調教投影機跟電視的顏色 11/18 11:19
→ aal: 玩音樂好玩 玩器材也好玩 只是器材要花錢 11/18 14:30