Ver a IA a transformar a investigação científica é verdadeiramente entusiasmante—a velocidade com que processa dados e gera insights parece revolucionária. No entanto, existe uma estranha tensão: as capacidades da tecnologia são incrivelmente irregulares. Há tarefas que executa sem esforço, enquanto noutras tropeça de forma inesperada. O que pouca gente discute é que dominar estas ferramentas não é imediato. Existe claramente uma curva de aprendizagem, desde perceber que prompts funcionam, quando confiar nos resultados, até onde o julgamento humano continua a ser relevante. A diferença entre o potencial da IA e a sua eficácia prática continua a ser real.

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wagmi_eventually

· 11h atrás

ngl, esta é a realidade, não importa o quanto a IA seja elogiada, tem que se ver a aplicação prática. Há cenários que são realmente fantásticos, mas de vez em quando aparecem resultados absurdos.

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ForkTongue

· 11h atrás

Depois de passar meio dia a aprender engenharia de prompts, percebi que é basicamente adivinhação... Às vezes, a diferença de uma palavra muda tudo, em vez de ser revolucionário, mais parece uma lupa.

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TokenAlchemist

· 11h atrás

não vou mentir, a meta da engenharia de prompts é basicamente apenas outro vetor de ineficiência à espera de ser explorado. a maioria das pessoas trata a ia como se fosse uma caixa preta, mas é mais como... um roteamento não otimizado através de um enorme espaço de estados. ou você aprende a explorar ou não.

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TokenStorm

· 11h atrás

A curva de capacidade da AI é semelhante às altcoins do mundo crypto, os pontos altos e baixos são absurdamente distantes, esse é o espaço de arbitragem. --- Em outras palavras, é uma questão de precificação de opções, o gap entre o potencial e a eficácia real, o coeficiente de risco está nas alturas. --- Já fiz testes retroativos, dominar a curva de aprendizado do prompt leva cerca de 72 horas, mas a maioria das pessoas já faz all in no primeiro dia, é hilário. --- É por isso que eu nunca confio completamente na saída da AI, preciso validar cruzando com dados na cadeia, caso contrário, estou dormindo no olho do furacão. --- Parece que estou arranjando desculpas por não ter entendido a documentação... mas de fato, a ferramenta em si não tem problemas, o problema está nas mãos do operador.

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BlockchainBard

· 12h atrás

Para ser sincero, a IA na área de investigação científica é realmente interessante, mas aquele ponto da "instabilidade" tocou-me — às vezes supera as expectativas, outras vezes é completamente disparatada, parece que estamos a jogar à sorte. --- A engenharia de prompts é mesmo uma espécie de alquimia, só funciona depois de muito experimentarmos por nós próprios. --- O potencial e os resultados reais têm uma diferença tão grande que parece que estamos mesmo numa fase de hype. --- Aprender a usar isto não é assim tão barato como se pensa, ainda depende bastante do cérebro humano. --- Revolucionário uma ova, só acelerou o processo, mas para fazer seja o que for ainda é preciso julgamento humano. --- É por isso que agora há tantas pseudo-aplicações de IA, parecem impressionantes mas, na verdade, não valem grande coisa. --- A competição já começou, mas não te deixes enganar pelo marketing, ainda é preciso confiar nos métodos tradicionais de investigação científica.

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