北京
把2.5萬張照片交給AI自動分類，聽起來很美好。實際跑完一遍，我想聊聊哪里靠譜、哪里翻車。
實驗配置：DGX Spark工作站 + CLIP（OpenAI的圖像理解模型）+ Qwen2-VL（阿里開源的視覺語言模型）。流程分三步：iCloud同步到Windows電腦，再傳到DGX，最后讓CLIP分類、VLM驗貨。
先說結論：整體一致率84.5%。人像檢測最穩——7195張照片只漏了59張，準確率99.2%。但文檔和截圖幾乎對半錯，這個類別基本不可用。
傳輸環節先卡了殼。WiFi下速度0.5MB/s，預估6天。切到有線局域網、修復主機名解析后，飆到80MB/s，快了160倍。這一步就耗掉大半天。
CLIP的工作方式很直接：給一張圖，同時問"這是貓？風景？截圖？"，返回每個標簽的相似度分數。我設了8個類別，每個配多組英文描述，取最高分。低于0.5置信度的扔進"不確定"桶人工復核。批量跑完約20分鐘。
但人工抽查2.5萬張不現實，于是讓Qwen2-VL當裁判——逐張問"這是截圖嗎？是/否"。最初16秒一張，全量要5天。瓶頸是圖像尺寸，壓縮后降到約3小時跑完。
最后坦白：中途放棄了，全量倒進Amazon Photos。五年Prime會員，剛知道有無限照片存儲。
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