夜雨聆风
6 月 18 号，Thomas Dimson 发了条 tweet。
"did you make it into the superintelligences? are you in the weights?"
你进入超级智能的脑子了吗？你在权重里吗？
没有配图，没有 thread，就一句话加一个链接。然后瞬间爆了。Hacker News 顶到了首页。
链接指向一个叫 In the Weights 的网站。界面是像素风的终端机，中间一个输入框，输入你的名字，看看 AI 认不认识你。
看到的一瞬间，我就去搜了。很遗憾，AI不认识我😂。
比如搜一下「雷军」👇
895 分，Top 1%。GPT-5.5 不仅知道他是小米创始人，还用中文写了他的完整履历。这就是 In the Weights 做的事——输入名字，AI 告诉它认不认识你。
01谁搞的这个产品？
做这个网站的只有两个人。
| Thomas Dimson | Joey Flynn | |
|---|---|---|
| 江湖标签 | Instagram算法之父 | 设计/产品 |
| 干了什么 | 写了 IG 的 Feed 排序算法，管了 7 年推荐系统；后创办 Global Illumination，被 OpenAI 收购；进 Sora 团队做核心开发 | Facebook → OpenAI → Sora 发布 |
| 离开时间 | 2026 年 5 月，在 OpenAI 待了大概 1000 天 | 同一个月 |
| 人设 | 工程极客，Fast Company 评过十大最具创造力商业人物 | 设计脑，X 的 bio 引了帕斯卡那句如果我有更多时间，我会写一封更短的信 |
他们做了个网站，让你问问 AI 认不认识你。
02为啥能搜到？分数怎么来的？
为啥你能被搜到，为啥搜不到你？原理其实很简单。
你输入名字，网站把它同时发给十几个模型——GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Grok、Gemini、DeepSeek V4、Llama、Mistral、Qwen3……一堆你叫得上名叫不上名的前沿模型。
每个模型被问到同一个问题：[名字] 是谁？
需要注意的是。模型不能联网，不能查资料。它只能靠训练数据里记住的东西回答。换句话说，这不是 Google 搜索。这是在考模型的记忆力。考它背没背过你。
十几个模型各自交出答案后，后台干两件事：
第一，聚类。 相似的答案聚在一起。GPT-5.5 说Jackie Chan，香港动作演员。Claude 说成龍，功夫电影明星。说的同一个意思。多个模型给出一致的描述，置信度就高。
第二，打分。 一致性越强，分数越高。满分 996。各说各话的、彼此矛盾的、直接编的，归进幻觉栏。
这里面有一个反直觉的设计：模型越小，认出你越难。 Dimson 说，大模型参数多空间大，记住谁都不稀奇。但如果你在 Llama 1B 这种小模型里还能被认出来——说明你的信息在训练语料里密度极高。小模型都记得你，你才是真的在权重里。
这面镜子，照出了什么
你输入的是名字，看到的是自己在 AI 里的影子。
先说满分俱乐部。Paul McCartney、莫扎特、莎士比亚、泰勒·斯威夫特、斯皮尔伯格、曼德拉。20 个人全部 996 分，没有任何高下之分。
排行榜不是刻在石头上的。前一天 Charlize Theron 以 998 分登顶，第二天满分线就降到了 996，榜首换成了 Paul McCartney。模型一更新，权重流动，排名跟着变。
排行榜上的名字偏得厉害。20 个里几乎全是欧美文娱圈的人。Beatles 贝斯手、灵魂歌手、乡村歌手、好莱坞演员。亚洲面孔一个没有。
那不在满分线上的人呢？我拿截图对比着看，分差大到让人坐直。
体育圈：同一个地球，不同的分数
成龙，832 分，Top 2%。GPT-5.5 用英文描述他：香港动作喜剧演员。姚明也在这个段位：
姚明 833 分，跟成龙几乎一模一样。两位在中国家喻户晓的名字，在 AI 的标准里都是 Top 2%。
再看看梅西：
梅西 900 分，直接跳了一档。他是全世界最知名的足球运动员，训练数据里他的故事被几十种语言反复讲。
然后看 Kobe：
Kobe 977 分。比姚明高出 144 分。同样是 NBA 巨星，一个在西方媒体里浸泡了二十年，一个主要被中文世界覆盖。这个分差，就是训练数据偏见的刻度。
科技商业圈：马斯克一骑绝尘
马斯克 985 分，离满分只差 11 分。全球最被 AI 认识的企业家，不意外。
马云 902 分，Top 1%。GPT-5.5 甚至在描述里写了马云 is the Chinese name of Jack Ma。它知道中文名和英文名的对应关系。
任正非 904 分，比马云还高了 2 分。华为创始人，在全球科技媒体的曝光量也许比阿里创始人更多。
最让我意外的名字
哪吒。896 分。他不是真人，是一个神话人物。但 GPT-5.5 不仅知道他是谁，还用中文描述了风火轮、火尖枪、混天绫。
一个虚构角色拿了 896 分，比成龙高了 64 分。这说明什么？说明 AI 的训练数据不只收录了新闻和百科。它吞了足够多的中文文化内容，多到连神话人物都有精确画像。
总结一下这面镜子
横看竖看，几个事实摆在那里：
英语世界的名字天然分高。 Kobe 977 vs 姚明 833，马斯克 985 vs 马云 902。这不是谁更重要的问题，是谁被写得更多的问题。
中文世界的人正在被看见。 任正非 904、马云 902、哪吒 896。放在半年前可能更低。中国的人物、文化符号正在进入权重，只是速度还不够快。
神话人物也在权重里。 哪吒 896 分这件事本身就值得多想一层：AI 认识的你，可以是真实的，也可以是虚构的。它不区分这两者。
还有一个细思极恐的角落：幻觉栏。AI 不认识你的时候，不会说「我不知道」。它会编。给你编一段生平、编一段成就、编一个你从未拥有过的身份。某种意义上，每个人在 AI 眼里都有两个版本：一个真实的你，一个幻觉的你。你没法控制后者。
说到幻觉——我自己也搜了一下。
455 分，Top 10%。不高，但至少进去了。问题是 GPT-5.5 把它描述成「中国 AI 芯片公司」。不是芯片公司，是一个公众号。AI 认识这个名字，但它搞错了这是什么。
这就是权重里的幻觉。它记住了你，但记住的版本跟你自己知道的未必一样。
为什么这件事值得认真想
三件事。
第一，信息权力在转移。 过去一个人存不存在取决于 Google 能不能搜到。但越来越多人不再打开搜索引擎。他们直接问 ChatGPT，问 Claude，问 Grok。信息不再以网页形式存在，而是被压缩进了模型权重。你在权重里没有位置，AI 就不会为你说话。搜索不到你 ≠ 你不在线；但 AI 不认识你 ≈ 你不存在。
第二，训练数据的偏见是结构性的。 进入权重需要两个条件。被写在某个地方，而且写得足够多、足够一致。AI 的认识天然偏向英语世界，偏向互联网高密度人群，偏向被反复报道的名字。排行榜就是这面镜子的反射。满分线上站满了欧美文娱巨星和历史人物。普通人连进都进不去。
第三，幻觉不是 bug，是镜子本身。 AI 编造你的生平，不是因为坏。它的运作方式就是补全。它被训练成补全一切——你给它一个名字，它就往下写。它不在乎写的对不对。这个问题没有技术上的终极解法。补全一切和不确定就不说是互斥的目标。
去玩玩吧
回到开头那个问题：AI认识你吗？
去 intheweights.com 敲一下自己的名字。可能是个惊喜，可能是场幻觉，也可能，什么结果都没有。
搜索引擎时代，被收录就是存在。在大模型时代，在权重里也许才是新的通行证。
快去玩玩，看AI是否认识你？
参考来源
- • intheweights.com — 网站及公开 API
- • techcrunch.com/2026/06/20/in-the-weights-is-your-new-ai-centric-vanity-search — TechCrunch 报道
- • aiweekly.co/alerts/in-the-weights-scores-how-strongly-ai-models-know-who-you-are — AI Weekly 报道
- • the-decoder.com/website-in-the-weights-shows-whether-ai-models-know-who-you-are — The Decoder 报道
- • telescoper.blog/2026/06/22/are-you-in-the-weights — 博主实测体验
- • thomasdimson.com — Thomas Dimson 个人网站
- • x.com/wjosephflynn — Joey Flynn X主页
