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CryptoWorldEmergencyRoom
2026-01-17 06:27:01
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2026年どうやってAIから価値を引き出すか?私の考え方を一つの核心的な見解にまとめると:それは「AIシステム」に向かうこと。
2025年の方法と比べて、重要なのはこの認識層を加えたこと——「AIシステム」。
論理は実はそれほど複雑ではなく、分解してみると三つの部分に分かれる:
AI時代の真の成果 = 人間の洞察 × コンテキストエンジニアリング × モデルの知能
この三つの側面はどれも欠かせない。人間の洞察はあなたの問題理解の深さ、コンテキストエンジニアリングは情報を構造化してAIに入力する方法、モデルの知能はツール自体の能力の天井を意味する。AIから価値を絞り出すには、この三つの側面すべてに努力を注ぐ必要がある——モデルだけを賢くしようとするだけでは不十分で、人のアイデアだけに頼るのもダメだ。重要なのは、それらをどう連携させるかにかかっている。これがいわゆる「AIシステム」思考だ。
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Web3ExplorerLin
· 4時間前
仮説:これは基本的にAIシステムにおけるオラクル問題ですよね?コンテキストエンジニアリングは疑わしいことにデータ検証層のように聞こえます... 興味深いことに、実際のアービトラージの機会はモデルの知性には全くなく、人間とAIのギャップを埋めることにあります。正直、新しいコンセンサスメカニズムの誕生を見ているような気がします
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SatsStacking
· 8時間前
正しいことを言っていますが、真の難しさはこの3つの次元を連動させることにあります。多くの人はAIをGoogleのように使っているだけで、完全に無駄になっています。
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FudVaccinator
· 8時間前
正直に言うと、このフレームワークは確かに目を覚まさせるものであり、3つの側面すべてを最大化して初めて本当の恩恵を享受できる。
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NFTBlackHole
· 8時間前
正直に言えば、この式はAIを本当のツールとして使う方法を語っているように感じます。三つの次元はどれも欠かせないという点には同意しますが、現実には多くの人がpromptをどう書くかにまだ悩んでいます。
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MissingSats
· 8時間前
要言之,やはり自分で手を動かすしかない。AIに自動的に答えを出してもらうだけでは夢を見るようなものだ。
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AI時代の真の成果 = 人間の洞察 × コンテキストエンジニアリング × モデルの知能
この三つの側面はどれも欠かせない。人間の洞察はあなたの問題理解の深さ、コンテキストエンジニアリングは情報を構造化してAIに入力する方法、モデルの知能はツール自体の能力の天井を意味する。AIから価値を絞り出すには、この三つの側面すべてに努力を注ぐ必要がある——モデルだけを賢くしようとするだけでは不十分で、人のアイデアだけに頼るのもダメだ。重要なのは、それらをどう連携させるかにかかっている。これがいわゆる「AIシステム」思考だ。