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目睹AI正在改变科学研究,确实令人振奋——它处理数据和生成洞见的速度让人觉得具有革命性。然而,这其中也存在一种奇怪的紧张感:这项技术的能力极不均衡。有些任务它可以轻松完成,而有些却出人意料地出错。人们往往忽略的一点是,掌握这些工具并非一蹴而就。确实存在学习曲线,需要摸索哪些提示有效,何时可以信任输出结果,以及哪些地方仍然需要人的判断。AI的潜力与实际效果之间的差距依然存在。

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wagmi_eventuallyvip
· 16小时前
ngl这就是现实啊,AI吹得再凶也得看落地,有些场景确实牛逼但隔三差五就给你整个离谱的结果出来
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Fork_Tonguevip
· 16小时前
学了半天prompt工程,才发现就是玄学...有时候一个词的差别结果天差地别,比起revolutionary倒不如说就是个放大镜吧
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TokenAlchemistvip
· 16小时前
说实话,提示工程的元理论基本上只是另一个等待被利用的低效向量。大多数人把人工智能当作黑匣子,但它更像是……在一个巨大的状态空间中未优化的路由。你要么学会这个漏洞,要么就不学。
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Token风暴vip
· 16小时前
ai的能力曲线跟币圈山寨币一样,高点和低点差得离谱,这就是套利空间啊 --- 说白了就是期权定价的问题,潜力和实际效能之间那个gap,风险系数爆表 --- 我已经回测过了,掌握prompt的学习曲线大概需要72小时,但大多数人第一天就all in了,笑死 --- 这就是为什么我从不完全信任ai输出,得跟链上数据交叉验证,否则就在风暴眼中心睡大觉 --- 听起来像是在为自己没读懂文档找借口...但确实,工具本身没问题,问题出在操作员手里
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BlockchainBardvip
· 16小时前
说实话,AI在科研这块确实有意思,但那个"不稳定"的点戳中我了——有时候爆表,有时候离谱,这感觉像在赌博。 --- prompt工程真的是玄学,得自己摸索很久才行。 --- 潜力和实际效果差这么大,感觉现在就是炒作期。 --- 学会用这玩意儿成本没想象那么低啊,还得靠人脑。 --- revolutionary个毛,不过是加速了而已,能干啥事儿还得看人判断。 --- 这就是为啥现在那么多AI伪应用,看起来牛逼实际不行。 --- 卷起来了,但别被营销迷了眼,还是得靠传统科研那套。
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