Namos

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[Namos @akce173]

AI 是这个时代的 EVA
而你的使命是：
成为“同步率”最高的驾驶员
同步越高，AI 就越能成为你的心智延伸
带你跨越平庸，成为超级个体

#驾驭AI #超级个体 #人机共生 #EVA

[Namos @akce173]

@runes_leo 卖出纪律我也同意

对我而言，越是理解不深的标的，越靠纪律，

理解越深的标的，越靠个人化估值模型

[Namos @akce173]

@LotusDecoder ADHD神经多样性患者报道😜

[Namos @akce173]

@Tz_2022 这个问题就复杂了

但不管怎么说，时间是一个很有意思的，可以被观察，以及用时间维度观察其他物质的视角

[Namos @akce173]

@python_xxt 有一个断点，就是如何评估这个假设的方向是值得探索的，这个是人类专家独特的元认知和专业直觉

模型展示没有这个，只有置信度计算

[Namos @akce173]

@Arcadia_Bao 文科生还是需要补一些理工逻辑实证思维和软件工程基础知识

不然容易根基不稳，投射偏差和空中楼阁

[Namos @akce173]

@LotusDecoder 以人为编码核心的软件工程时代会结束

就像以马为核心的交通业态会结束一样

编程本来就是和机器沟通，这本身就是反人性的事情，人类也不擅长，所以编程语言是一门有高门槛的专业

机器显然更擅长和机器沟通

这只是agent的比较优势

人类应该从事更具有人性的事情

而不是像一个高效机器

[Namos @akce173]

@LotusDecoder 向下兼容是常态，自动驾驶汽车也不需要方向盘和脚踏板。

毕竟技术为人服务，而不是人为技术服务

不然我们就成了AI的人肉电池了😜

[Namos @akce173]

@guansi 直接让他们做个原型，跑起来用，跑不起来他们自己就知道AI写的东西不靠谱了

[Namos @akce173]

@Tz_2022 没有，现在的架构不可能实现，首先要解决持续学习的问题

[Namos @akce173]

@LotusDecoder 问题是操作浏览器，读写文档，都不是企业工作的核心

企业工作核心的知识和认知还是在专业人士的脑袋中

如果模型没有办法把专业人士的知识蒸馏出来，而只是会操作浏览器读写文档，那其实用处也不大

[Namos @akce173]

@LotusDecoder 我现在基本上也做做同样的事儿

以前的回归靠测试代码，现在的回归要管整个工作流交付，代码已经远远不够了

所以，我也在探索如何能做整个AI系统核心工作流的分层回归

不会让我今天改了skill或者是工作流，明天这个回归就出问题了

[Namos @akce173]

@runes_leo GPT说的这个观点不对

就投资而言，核心在于你是否能够判断什么时候股价是被低估，什么时候是被高估

投资核心很简单：低买高卖，但如何判断低估和高估才是最难的部分。

所谓的隔离论，如果下一次投资失败了，你的那些利润已经没法起作用

所以前提是你必须保证绝大部分的投资是成功的

[Namos @akce173]

@Tz_2022 举个例子吧，比如说我不是程序员，不读代码，AI可能会掌握很多不理解代码，是我的未知的未知领域

但是实际上你用哪种代码来写这个程序来完成？我的目标对我来说不重要

重要的是我的意图是否能够稳定地被实现，你用哪一种代码对我来说都一样

所以并不是说我不知道但AI可能知道的领域就一定对我有帮助

[Namos @akce173]

@Tz_2022 但是这一部分对我的工作没有那么重要，

因为我的工作本身就是在我已知的领域和已知的未知领域开展的

那些我未知的未知领域，不见的对我的工作有帮助

[Namos @akce173]

@Tz_2022 我的观察正好相反，如果没有我的参与

AI自己判断项目未来的演化，一定会走偏

模型没有我对我的项目深度的理解和判断

所以，我必须在关键节点介入，否则就是浪费token

现在的模型是能力超强的实习生，基础能力强，但是专业领域无法持续学习，也无法持续沉淀

对我的项目来说，模型就是能力不足。

[Namos @akce173]

@Tz_2022 也有可能是激发模型的表演性人格。

嘴巴上各种道歉，实际行为并不会有实际改善

因为AI的能力有边界，你无法要求他做到他本来就做不到的事情