上周六，奶奶突然想喫她小時候校門口那種「攪攪糖」。

我跑遍全城沒找到，最後在小學後門口碰見一個推着舊自行車的大爺，車上掛着塊掉了漆的牌子：攪一攪，5 毛一圈。
糖稀還是那股麥芽味，大爺卻用二維碼收款。
我把視頻發家族羣，三秒鍾，七大姑八大姨全在@我：
定位發一下！等我回頭，大爺的二維碼前已經排了十幾個人，全是被家裏人派來的代購。
那一瞬我突然明白，再老的味道，只要有人惦記，就能瞬間把整條街點燃。

正文開麥：
那股子被人惦記的勁兒，現在原封不動地搬到了 @JoinSapien 上。
只不過大家排隊不是爲了攪攪糖，而是爲了把記憶裏那些細碎卻真實的東西——方言罵法、夜市燈牌、奶奶教你的菜譜——統統鑄成 AI 能看懂的高質量數據。

Sam Altman 說 GPT-5 缺數據，缺的其實就是我們生活裏這些帶着鍋氣、帶着口音、帶着體溫的碎片。
Sapien 把它做成了掃碼即玩的小任務：
等紅燈的 30 秒、地鐵裏的兩站路，隨手拍張照、打個標籤，SPN 直接到帳。

於是，全世界幾百萬個我同時在線：

曼谷的姐姐標一份冬陰功菜單，
拉各斯的小哥錄一段約魯巴諺語，
哈爾濱的我在雪地裏寫下嘎嘎冷……

所有的聲音、味道、顏色，被 Sapien 打包成 AI 的人類說明書。

所以，下次你路過那家老攤、聽見一句土味情話、甚至只是吐槽老板加的香菜太多，都別憋着。
打開 Sapien，把這一刻上傳。

未來能不能嘗到今天的味道，就看我們現在肯不肯按下提交。

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