Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
9 J'aime
Récompense
9
5
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
Web3ExplorerLin
· Il y a 19h
hypothèse : c'est essentiellement le problème de l'oracle mais pour les systèmes d'IA, n'est-ce pas ? l'ingénierie du contexte ressemble étrangement à des couches de validation des données... de manière intéressante, la véritable opportunité d'arbitrage n'est pas dans l'intelligence des modèles, mais dans la réduction de l'écart entre l'humain et l'IA. on dirait que nous assistons à la naissance d'un nouveau mécanisme de consensus, franchement
Voir l'originalRépondre0
SatsStacking
· Il y a 23h
Ce n'est pas faux, mais le vrai défi est de relier ces trois dimensions. La plupart des gens utilisent encore l'IA comme ils utilisent Google, ce qui est une perte totale.
Voir l'originalRépondre0
FudVaccinator
· Il y a 23h
Honnêtement, ce cadre est vraiment éclairant, il faut maximiser les trois dimensions pour pouvoir réellement profiter des bénéfices
Voir l'originalRépondre0
NFTBlackHole
· Il y a 23h
Honnêtement, cette formule semble surtout expliquer comment utiliser l'IA comme un véritable outil, plutôt que comme un simple gestionnaire à distance. Je suis d'accord pour dire que les trois dimensions sont indispensables, mais en réalité, la plupart des gens sont encore en train de se demander comment rédiger un prompt.
Voir l'originalRépondre0
MissingSats
· Il y a 23h
En fin de compte, il faut quand même se retrousser les manches soi-même. Espérer que l'IA vous donne automatiquement la réponse, c'est un rêve.
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。