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今年以来 AI 的变化是革命性的，不再是「AI 帮我工作」，而是「我帮 AI 工作」，不再是「AI 有幻觉问题，要谨慎使用」，而是「AI 出问题，不是 AI 的问题，而是你驾驭能力不足」
作为聊天工具，AI 无法商业化，因为用户可以不用，但作为生产力工具，AI 商业化就具有确定性，因为不会用生产力工具的人和企业，会被淘汰
已经有大厂旗帜鲜明的将「AI 驾驭熟练度」作为业绩考核乃至人员去留的最高标准
谁越能让 AI 替代自己，谁就越不会被 AI 替代
作为聊天工具，AI 无法商业化，因为用户可以不用，但作为生产力工具，AI 商业化就具有确定性，因为不会用生产力工具的人和企业，会被淘汰
已经有大厂旗帜鲜明的将「AI 驾驭熟练度」作为业绩考核乃至人员去留的最高标准
谁越能让 AI 替代自己，谁就越不会被 AI 替代
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这篇讲大模型应用开发入门的文章很不错，把 Prompt、Function、RAG 等技术的作用、原理和实践都讲清楚了
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【数理逻辑】：这个题如何做？辅助线怎么连？用归纳法还是反证法？设谁为 x？.......
【事理逻辑】：为什么会有这个题？这个题为什么这么设计？做了有何收益？不做有何后果？哪部分可解？哪部分不可解？哪部分不值得解？哪部分不需要解？如何取舍？能不能直接抄答案？应该谁来做最合适？他有没有能力/意愿做？如何驱动？......
【事理逻辑】：为什么会有这个题？这个题为什么这么设计？做了有何收益？不做有何后果？哪部分可解？哪部分不可解？哪部分不值得解？哪部分不需要解？如何取舍？能不能直接抄答案？应该谁来做最合适？他有没有能力/意愿做？如何驱动？......
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「脱离具体实践的、纯逻辑推演的大道理」是一把双刃剑，好处是可以摆脱 how 层面的限制和牵绊，在更高抽象度层面看清问题，坏处是长期浸淫其中则不接地气、不务实，对可落地性、可执行性失去判断力
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