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AIが科学研究を変革しているのを見るのは本当にワクワクします。データを処理し、インサイトを生み出すスピードは革命的だと感じます。しかし、奇妙な緊張感もあります。この技術の能力には非常にムラがあります。あるタスクは簡単にこなす一方で、他のタスクでは思いがけずつまずくこともあります。多くの人が十分に語っていないのは、これらのツールを使いこなすのが即座にできるわけではないということです。どのプロンプトが有効か、いつ出力を信頼すべきか、人間の判断がまだ重要な場面はどこかを見極めるためには、確実に学習曲線があります。AIの潜在能力と実際の有効性とのギャップは依然として現実的です。

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wagmi_eventuallyvip
· 11時間前
正直、これが現実だよ。AIがどんなに凄いことを言っても、実際の結果を見る必要がある。確かにいくつかのシーンは素晴らしいけど、時々は全く信じられない結果が出てくる。
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ForkTonguevip
· 11時間前
半日間もプロンプトエンジニアリングを学んだのに、結局はオカルトみたいなものだと気づいた……時にはたった一語の違いで結果が全然違うし、revolutionary(革命的)というより単なる拡大鏡って感じだね。
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TokenAlchemistvip
· 11時間前
正直なところ、プロンプトエンジニアリングのメタは基本的に、利用されるのを待っている別の非効率ベクトルに過ぎません。ほとんどの人はAIをブラックボックスのように扱いますが、実際には... 大規模な状態空間を通る最適化されていないルーティングのようなものです。あなたはそのエクスプロイトを学ぶか、学ばないかのどちらかです。
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TokenStormvip
· 11時間前
aiの能力曲線は暗号資産の世界のアルトコインのように、高い点と低い点の差がひどい、これがアービトラージのスペースだ。 --- 要するに、オプションの価格設定の問題であり、潜在能力と実際の効果の間にあるギャップ、リスク係数が爆表だ。 --- 私はすでにバックテストを行ったが、プロンプトの学習曲線を把握するには約72時間かかる。しかし、ほとんどの人は初日に全力投球している、笑える。 --- これが私がaiの出力を完全に信頼しない理由であり、オンチェーンデータとクロスバリデーションを行う必要がある。さもなければ、嵐の中心で大寝坊していることになる。 --- 文書を理解できなかった自分に言い訳をしているように聞こえるかもしれないが...確かに、ツール自体には問題はない。問題はオペレーターの手にある。
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BlockchainBardvip
· 11時間前
正直に言うと、AIが科学研究の分野では確かに面白いけど、その「不安定」なところがまさに自分に刺さった——時にはすごい結果が出るけど、時にはとんでもなく外れる。この感じはまるでギャンブルみたいだ。 --- プロンプトエンジニアリングは本当に玄学で、自分で長い間試行錯誤しないとダメだ。 --- ポテンシャルと実際の効果の差がこんなに大きいと、今はまさにバズってるだけって感じがする。 --- これを使いこなすコストは思ったほど低くないし、結局は人間の頭脳に頼るしかない。 --- 「革命的」とは言えない。ただ加速しただけで、結局何ができるかは人間の判断次第だ。 --- これが今のAI擬似アプリが多い理由。見た目はすごそうでも、実際はたいしたことない。 --- 競争が激しくなってきたけど、マーケティングに惑わされず、やっぱり従来の科学研究のやり方が頼りだ。
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