本文探讨了AI时代信息滞后的积极意义。作者通过个人经历发现,追逐最新的AI工具和模型往往需要频繁更换,耗费大量时间成本。相反,经过信息沉淀后流入大众视野的AI技术往往更加稳定和实用。文章指出,墙内外的信息过滤机制实际上形成了一种自然筛选,能够大规模传播的信息通常兼具高质量和高稳定性。对于普通用户而言,不必急于尝试最新技术,等待信息沉淀后再选择可能更为明智。这种’让子弹飞一会儿’的策略,不仅能节省试错成本,还能确保所选工具的长期实用价值。
原文链接:Linux.do
本文探讨了AI时代信息滞后的积极意义。作者通过个人经历发现,追逐最新的AI工具和模型往往需要频繁更换,耗费大量时间成本。相反,经过信息沉淀后流入大众视野的AI技术往往更加稳定和实用。文章指出,墙内外的信息过滤机制实际上形成了一种自然筛选,能够大规模传播的信息通常兼具高质量和高稳定性。对于普通用户而言,不必急于尝试最新技术,等待信息沉淀后再选择可能更为明智。这种’让子弹飞一会儿’的策略,不仅能节省试错成本,还能确保所选工具的长期实用价值。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。