Chứng kiến AI thay đổi nghiên cứu khoa học thực sự rất thú vị—tốc độ xử lý dữ liệu và tạo ra những hiểu biết mới thật sự mang tính cách mạng. Tuy nhiên, vẫn tồn tại một sự căng thẳng kỳ lạ: khả năng của công nghệ này rất không đồng đều. Một số nhiệm vụ AI xử lý dễ dàng, những nhiệm vụ khác lại gặp khó khăn một cách bất ngờ. Điều mà nhiều người chưa nói tới là việc làm chủ những công cụ này không phải chuyện ngày một ngày hai. Chắc chắn có một đường cong học hỏi, phải tìm hiểu đâu là lệnh hiệu quả, khi nào nên tin vào kết quả, và đâu là chỗ phán đoán của con người vẫn còn quan trọng. Khoảng cách giữa tiềm năng và hiệu quả thực tế của AI vẫn còn rất rõ ràng.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
13 thích
Phần thưởng
13
5
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
wagmi_eventually
· 11giờ trước
ngl đây chính là thực tế, AI có thể thổi phồng đến đâu cũng phải xem kết quả thực tế, có một số tình huống thật sự tuyệt vời nhưng thỉnh thoảng lại cho ra những kết quả khó hiểu.
Xem bản gốcTrả lời0
ForkTongue
· 11giờ trước
Học cả nửa ngày về kỹ thuật prompt, cuối cùng mới nhận ra đó chỉ là huyền học... Đôi khi chỉ khác một từ mà kết quả khác nhau một trời một vực, so với gọi là "revolutionary" thì đúng hơn chỉ như một cái kính lúp thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenAlchemist
· 11giờ trước
không nói dối, meta kỹ thuật lập trình là cơ hội không hiệu quả khác đang chờ được khai thác. hầu hết mọi người coi ai như một hộp đen nhưng thực ra nó giống như... định tuyến chưa tối ưu qua một không gian trạng thái khổng lồ. bạn hoặc học cách khai thác hoặc không.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenStorm
· 11giờ trước
Đường cong khả năng của ai giống như thế giới tiền điện tử, điểm cao và điểm thấp chênh lệch nhau quá mức, đó chính là không gian kinh doanh chênh lệch giá
---
Nói trắng ra đó chính là vấn đề định giá tùy chọn, khoảng cách giữa tiềm năng và hiệu suất thực tế, hệ số rủi ro tăng vọt
---
Tôi đã kiểm tra lại rồi, việc nắm vững đường cong học prompt khoảng 72 giờ, nhưng hầu hết mọi người ngay ngày đầu đã all in, thật buồn cười
---
Đó là lý do tại sao tôi không bao giờ hoàn toàn tin tưởng vào đầu ra của ai, cần phải xác minh chéo với dữ liệu on-chain, nếu không sẽ ngủ say trong tâm bão
---
Nghe có vẻ như đang tìm lý do cho việc mình không hiểu tài liệu... nhưng thực sự, công cụ bản thân không có vấn đề gì, vấn đề nằm ở tay người vận hành
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainBard
· 11giờ trước
Nói thật, AI trong mảng nghiên cứu khoa học thực sự thú vị, nhưng cái điểm "không ổn định" ấy lại đúng chỗ đau của tôi — lúc thì bùng nổ, lúc thì lố bịch, cảm giác như đang đánh bạc vậy.
---
Prompt engineering đúng thật là huyền học, phải tự mày mò rất lâu mới được.
---
Tiềm năng và hiệu quả thực tế cách nhau xa quá, cảm giác bây giờ chỉ là thời kỳ thổi phồng thôi.
---
Học cách dùng cái này chi phí không rẻ như tưởng, vẫn phải dựa vào não người.
---
Cách mạng gì đâu, chỉ là tăng tốc thôi, còn làm được việc gì thì vẫn phải phụ thuộc vào con người đánh giá.
---
Đó là lý do bây giờ có nhiều ứng dụng AI giả, nhìn thì hoành tráng mà thực tế chẳng ra gì.
---
Cạnh tranh rồi đấy, nhưng đừng để marketing làm mờ mắt, vẫn phải bám vào cách nghiên cứu khoa học truyền thống.
Chứng kiến AI thay đổi nghiên cứu khoa học thực sự rất thú vị—tốc độ xử lý dữ liệu và tạo ra những hiểu biết mới thật sự mang tính cách mạng. Tuy nhiên, vẫn tồn tại một sự căng thẳng kỳ lạ: khả năng của công nghệ này rất không đồng đều. Một số nhiệm vụ AI xử lý dễ dàng, những nhiệm vụ khác lại gặp khó khăn một cách bất ngờ. Điều mà nhiều người chưa nói tới là việc làm chủ những công cụ này không phải chuyện ngày một ngày hai. Chắc chắn có một đường cong học hỏi, phải tìm hiểu đâu là lệnh hiệu quả, khi nào nên tin vào kết quả, và đâu là chỗ phán đoán của con người vẫn còn quan trọng. Khoảng cách giữa tiềm năng và hiệu quả thực tế của AI vẫn còn rất rõ ràng.