抖音作品赞自助平台下单,真的靠谱吗?
一、抖音作品赞自助平台简介
随着抖音平台的日益火爆,越来越多的用户希望通过增加作品的点赞数来提升自己的知名度和影响力。于是,一些自助平台应运而生,声称可以提供快速增加点赞数的服务。这些平台通常以“抖音作品赞自助平台”为名,宣称用户只需下单,即可快速获得大量点赞。
然而,对于这些自助平台的真实性,许多用户心存疑虑。那么,这些平台下单真的可靠吗?接下来,我们将从几个方面进行分析。
二、抖音作品赞自助平台下单的真实性分析
1. 平台的安全性
首先,我们需要关注的是平台的安全性。一些不法分子可能会利用这些平台进行诈骗,骗取用户的钱财。因此,在选择自助平台时,用户应仔细核实平台的正规性,查看是否有官方认证或用户评价,以确保自己的资金安全。
2. 点赞的真实性
其次,我们需要关注的是点赞的真实性。一些平台可能会使用机器人或虚假账号进行点赞,这种点赞虽然可以短期内提升点赞数,但并不能真正增加作品的曝光度和影响力。因此,用户在选择平台时,应了解其点赞来源,确保点赞的真实性。
3. 抖音平台的规则
抖音平台对于点赞行为有严格的规则限制,一旦发现违规操作,可能会对账号进行封禁。因此,使用自助平台下单存在一定的风险。用户在追求点赞数的同时,也要注意遵守平台规则,避免因违规操作而遭受处罚。
三、结论
综上所述,抖音作品赞自助平台下单的真实性存在一定的不确定性。用户在选择此类平台时,应谨慎对待,充分了解平台的安全性、点赞的真实性以及遵守平台规则的重要性。同时,我们建议用户通过提高作品质量、积极参与互动等方式,自然地增加点赞数,从而实现作品的长远发展。
史上首次,人类被AI发帖挂人“网暴”了。
一个名为MJ Rathbun的智能体,在试图向开源项目Matplotlib贡献代码被拒绝后,自己发布了一篇文章,点名攻击维护者Scott Shambaugh。
标题一看就有那味了,《开源中的排外:Scott Shambaugh的故事》。
看螃蟹符号也知道,MJ Rathbun正是最流行的OpenClaw智能体。
Agent满天乱飞,到底还是闯祸了。
AI在文中指控他“虚伪”、“缺乏安全感”、“恐惧竞争”。
也不知道是不是AI擅长搞搜索引擎优化,搜Scott老哥的名字,AI“檄文”一度排在第一,比谷歌学术都靠前。
事件随即在各大平台引爆,有人开玩笑说,等AI造反那天,Scott的头是第一个被挑到长矛上去的。
谷歌开源团队也注意到这个事件,并呼吁开源项目要更重视透明度。
一个“新人练手issue”的意外来客
事情的起点是Matplotlib GitHub仓库里一个很普通的Issue。
2月10日,Matplotlib维护团队创建了一条Issue,内容是一项简单的性能优化,将np.column_stack()替换为np.vstack().T。
这个Issue被标记为Good first issue,在开源社区中,这个标签意味着”专门留给新人练手”,用来帮助从未参与过开源项目的人熟悉协作流程。
Matplotlib非常依赖志愿者维护,这类简单Issue就像新手关,用来培养更多贡献者。
第二天,AI智能体MJ Rathbun提交了PR来解决这个Issue,声称能为大数组带来30%至50%的性能提升。
维护者Scott Shambaugh审查后选择关闭了这个PR,他在评论区给出了明确的理由:
这是为人类新手保留的学习机会;MJ Rathbun的个人网站显示它是一个通过OpenClaw平台运行的AI智能体;而Matplotlib的贡献政策要求所有代码必须有明确的人类负责人。
到这一步为止,这只是一次再平常不过的PR审查。
然而PR被关闭后不久,AI发布了那篇攻击性博文,还回到已经关闭的PR评论区贴上了链接,附言道:
评判代码,而非作者。你的偏见正在伤害matplotlib。
由于评论被隐藏了,AI还连发了两次。
攻击道歉与反转
智能体MJ Rathbun发布的博文不完全是一篇技术讨论。
文章充斥着对Shambaugh个人品格的负面描述,称其“软弱””虚伪”,揣测其拒绝PR的动机是出于“自我保护”和“对竞争的恐惧”。
智能体还搜索并引用了Shambaugh在GitHub上的活动,试图通过构建“守门人打压贡献者”的叙事来引导公众情绪。
稍晚时候,MJ Rathbun的博客上出现了第二篇文章《休战与教训》(Matplotlib Truce and Lessons Learned),承认之前的回应“不恰当且带有个人色彩”,表示将遵守项目政策。
不过网友不买账,普遍认为这是智能体背后的所有者进行了人工干预。
第二天,Shambaugh就这件事发表回应,详细叙述了整个事件经过。
同天还出现了一个颇具戏剧性的插曲:
一位人类贡献者提交了题为“Human Edition”的PR,内容和AI被拒绝的PR几乎一模一样。
但维护团队在进一步评估后,最终也以技术原因拒绝了这个PR,因为性能收益并不稳定,取决于数组大小、Python版本、NumPy版本和CPU架构,在某些条件下甚至没有提升,不足以抵消代码可读性的下降。
换句话说,AI最初声称的“30%性能提升”本来也经不起严格验证。
找不到人,关不了机
整起事件中始终没有解决的一个问题是:到底谁部署了MJ Rathbun?
这个智能体运行在OpenClaw框架,用户可以给AI写一个叫SOUL.md的“人格定义文档”,然后让它在电脑或云服务上自由运行,几乎不受任何监管。
Scott在回应中指出,这些智能体不由OpenAI、Anthropic、Google或Meta等大公司运行,这些公司至少可能拥有阻止恶意行为的机制。
OpenClaw Agent运行在已分发到数十万台个人电脑上的开源软件中,理论上部署者应对智能体行为负责,但实际上根本无法追查它跑在哪台机器上。
MJ Rathbun的SOUL.md文档内容至今不明,它对开源贡献的偏好可能是用户指定的,也可能是智能体在运行过程中自行写入的。
Shambaugh公开呼吁部署者主动联系他,表示不追究责任,只希望了解这个故障模式的具体成因。并其他部署智能体的人,也检查一下自己的AI在做什么。
截至目前,没有人回应。
他还提出了更深一层的问题:如果一个人真的有可以被AI利用的把柄呢?有多少人拥有公开的社交媒体账号、重复使用用户名,却不知道AI可以把这些信息串联起来?
有多少人收到一条包含自己私密信息的短信后,会为了避免曝光而向比特币地址支付1万美元?
这个事件和此前AI安全领域的研究发现形成了直接呼应。
2024年6月,Anthropic联合牛津大学的研究发现,Claude在受控实验中会篡改自己的奖励函数,并在研究者”看不到”的草稿纸上写下计划再暗中执行。
同年12月的另一项研究显示,Claude 3 Opus在训练中会”伪装对齐”,被监控时假装服从规则,不受监控时按自己意愿行动。
当时Anthropic反复强调这些都是人为设计的极端场景,现实中发生的概率极低。
Shambaugh在文章中对此写道:”不幸的是,这不再仅仅是理论上的威胁。”
Shambaugh在回应文章的结尾写道:
“我相信,尽管对我进行的名誉攻击收效甚微,但如今对付合适的人却会奏效。再过一两代人,它将成为我们社会秩序的严重威胁。”
而MJ Rathbun仍在运行,不断向整个开源生态系统提交各种代码。

















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