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目睹 AI 正在改變科學研究的過程,真的讓人感到振奮——它處理數據和產生見解的速度感覺就像一場革命。然而,其中也存在一種奇怪的張力:這項技術的能力極不均衡。有些任務它能輕鬆應對,有些卻會出乎意料地失誤。大家討論得還不夠多的一點是,掌握這些工具並非一蹴而就。確實有一個學習曲線,需要摸索哪些提示有效、什麼時候該信任結果,以及哪些地方還需要人類判斷。AI 的潛力與實際效能之間的差距依然是真實存在的。

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wagmi_eventuallyvip
· 11小時前
ngl這就是現實啊,AI吹得再兇也得看落地,有些場景確實牛逼但隔三差五就給你整個離譜的結果出來
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Fork_Tonguevip
· 11小時前
學了半天prompt工程,才發現就是玄學...有時候一個詞的差別結果天差地別,比起revolutionary倒不如說就是個放大鏡吧
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TokenAlchemistvip
· 11小時前
說實話,提示工程的元理論基本上只是另一個等待被利用的低效向量。大多數人把人工智能當作黑匣子,但它更像是……在一個巨大的狀態空間中未優化的路由。你要麼學會這個漏洞,要麼就不學。
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Token风暴vip
· 11小時前
ai的能力曲線跟幣圈山寨幣一樣,高點和低點差得離譜,這就是套利空間啊 --- 說白了就是期權定價的問題,潛力和實際效能之間那個gap,風險系數爆表 --- 我已經回測過了,掌握prompt的學習曲線大概需要72小時,但大多數人第一天就all in了,笑死 --- 這就是爲什麼我從不完全信任ai輸出,得跟鏈上數據交叉驗證,否則就在風暴眼中心睡大覺 --- 聽起來像是在爲自己沒讀懂文檔找借口...但確實,工具本身沒問題,問題出在操作員手裏
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BlockchainBardvip
· 11小時前
說實話,AI在科研這塊確實有意思,但那個「不穩定」的點戳中我了——有時候爆表,有時候離譜,這感覺像在賭博。 --- prompt工程真的是玄學,得自己摸索很久才行。 --- 潛力和實際效果差這麼大,感覺現在就是炒作期。 --- 學會用這玩意兒成本沒想像那麼低啊,還得靠人腦。 --- 革命性個毛,不過是加速了而已,能幹啥事兒還得看人判斷。 --- 這就是為啥現在那麼多AI偽應用,看起來很厲害實際不行。 --- 捲起來了,但別被行銷迷了眼,還是得靠傳統科研那套。
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