Ver cómo la IA está transformando la investigación científica es realmente emocionante: la velocidad con la que procesa datos y genera conocimientos resulta revolucionaria. Sin embargo, existe una extraña tensión: las capacidades de la tecnología son increíblemente desiguales. Algunas tareas las resuelve sin esfuerzo, en otras tropieza de forma inesperada. De lo que no se habla lo suficiente es que dominar estas herramientas no es algo instantáneo. Sin duda hay una curva de aprendizaje, averiguar qué indicaciones funcionan, cuándo confiar en el resultado, dónde sigue siendo importante el juicio humano. La brecha entre el potencial de la IA y su efectividad práctica sigue siendo real.
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wagmi_eventually
· hace7h
no voy a mentir, esta es la realidad, por más que se hable de la IA, hay que ver los resultados en la práctica, hay algunos escenarios que son realmente increíbles, pero cada cierto tiempo aparece un resultado absurdo.
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ForkTongue
· hace7h
Después de pasar medio día aprendiendo ingeniería de prompts, me he dado cuenta de que es pura alquimia... A veces, la diferencia de una sola palabra cambia el resultado por completo. Más que "revolucionario", yo diría que es simplemente una lupa.
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TokenAlchemist
· hace7h
no voy a mentir, el meta de la ingeniería de prompts es básicamente solo otro vector de ineficiencia esperando ser explotado. la mayoría de las personas tratan a la inteligencia artificial como si fuera una caja negra, pero es más como... un enrutamiento no optimizado a través de un enorme espacio de estados. o aprendes la explotación o no lo haces.
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TokenStorm
· hace7h
La curva de capacidad de la IA es similar a la de las altcoins en el mundo Cripto, con picos y valles que difieren enormemente, ¡ese es el espacio de arbitraje!
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En pocas palabras, se trata de un problema de fijación de precios de opciones, la brecha entre el potencial y la efectividad real, con un coeficiente de riesgo que explota.
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Ya he realizado pruebas retrospectivas, dominar la curva de aprendizaje de prompts requiere aproximadamente 72 horas, pero la mayoría de las personas se lanzan de lleno el primer día, es para morirse de risa.
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Por eso nunca confío completamente en la salida de la IA, hay que validar cruzando con datos on-chain, de lo contrario, uno está durmiendo en el ojo del huracán.
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Suena como si estuviera buscando excusas por no haber entendido la documentación... pero en realidad, la herramienta en sí no tiene problemas, el problema está en las manos del operador.
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BlockchainBard
· hace7h
La verdad es que la IA en investigación científica sí que es interesante, pero ese punto de "inestabilidad" me ha dado de lleno: a veces se sale, a veces es un disparate, se siente como apostar.
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La ingeniería de prompts es realmente alquimia, tienes que experimentar mucho por tu cuenta.
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Hay tanta diferencia entre el potencial y los resultados reales que parece que estamos en plena burbuja.
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Aprender a usar esta cosa no es tan barato como uno pensaba, todavía depende del cerebro humano.
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¿Revolucionario? Qué va, solo ha acelerado las cosas, pero lo que se puede hacer depende todavía del juicio humano.
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Por eso hay tantas pseudoaplicaciones de IA ahora, parecen impresionantes pero en realidad no funcionan.
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La competencia se ha intensificado, pero no te dejes engañar por el marketing, al final sigue haciendo falta el método tradicional de investigación.
Ver cómo la IA está transformando la investigación científica es realmente emocionante: la velocidad con la que procesa datos y genera conocimientos resulta revolucionaria. Sin embargo, existe una extraña tensión: las capacidades de la tecnología son increíblemente desiguales. Algunas tareas las resuelve sin esfuerzo, en otras tropieza de forma inesperada. De lo que no se habla lo suficiente es que dominar estas herramientas no es algo instantáneo. Sin duda hay una curva de aprendizaje, averiguar qué indicaciones funcionan, cuándo confiar en el resultado, dónde sigue siendo importante el juicio humano. La brecha entre el potencial de la IA y su efectividad práctica sigue siendo real.