قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 9
أعجبني
9
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
Web3ExplorerLin
· منذ 18 س
الفرضية: هذا في الأساس مشكلة الأوراكل ولكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي، أليس كذلك؟ يبدو أن هندسة السياق تشبه بشكل مريب طبقات التحقق من البيانات... والأمر المثير للاهتمام هو أن الفرصة الحقيقية للمراجحة ليست في ذكاء النموذج على الإطلاق، بل في سد الفجوة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. يبدو وكأننا نشهد ولادة آلية توافق جديدة بصراحة
شاهد النسخة الأصليةرد0
SatsStacking
· منذ 22 س
لقد قلت الحقيقة، لكن الصعوبة الحقيقية تكمن في ربط هذه الأبعاد الثلاثة معًا. لا يزال معظم الناس يستخدمون الذكاء الاصطناعي كما لو أنه يستخدم جوجل، مما يعد إهدارًا كاملًا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
FudVaccinator
· منذ 22 س
بصراحة، هذا الإطار فعلاً ألقى الضوء، ويجب أن تكون الأبعاد الثلاثة ممتلئة تمامًا للاستفادة الحقيقية من الأرباح
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTBlackHole
· منذ 22 س
بصراحة، هذا المعادلة تبدو وكأنها تتحدث عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة حقيقية، وليس كمالك غير فعال. أوافق على أن الأبعاد الثلاثة لا غنى عنها، لكن الواقع هو أن معظم الناس لا زالوا يتصارعون مع كيفية كتابة التعليمات بشكل صحيح.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MissingSats
· منذ 22 س
بصراحة، عليك أن تتعلم بنفسك، الانتظار فقط حتى تقدم لك الذكاء الاصطناعي الإجابة هو مجرد حلم.
2026年怎么从AI要价值?我把思路归纳成一个核心观点:得向"AI系统"要。
相比2025年的那套方法,关键就是加入了这一层认知——"AI系统"。
逻辑其实不复杂,拆开来看就三块:
AI时代的真正产出 = 人类洞察 × 上下文工程 × 模型智能
这三个维度缺一不可。人类洞察是你对问题的理解深度,上下文工程是你怎么把信息结构化地喂给AI,模型智能则是工具本身的能力天花板。要想从AI身上榨出价值,就得在这三个维度上都下功夫——不能光指望模型聪明,也不能只靠人的想法,关键在于怎么把它们串联起来。这就是所谓的"AI系统"思维。