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  3. 【长期更新】坚信大模型及大模型相关的技术不仅会带来产出效率的提示，也会极大地推动个体成长的边界。

【长期更新】坚信大模型及大模型相关的技术不仅会带来产出效率的提示，也会极大地推动个体成长的边界。

promptonce 2026-05-10 15:48 1

传统的教育体系下的学习方式在当下已经显现出笨拙且低效的特点，将在这里研究、实践、总结，与大家一起形成人类利用大模型及大模型相关的技术在新范式下学习的经验！

最新回复 (2)
  • promptonce 楼主 05-10 15:55
    1楼

    20260510的阶段性总结



    1. 计算机技术：承认部分技术会随着工具链的成熟逐渐变成一种固有存在的东西而无需专门花时间学习，但即便某种技术已经变成了一种固有存在，仍然需要像拾起一块石头在水面上产生多个跳跃涟漪一样判断自己能否驾驭这个固有存在。永远不排除对硅基智能生成的东西使用“胶水”。

    2. 对一个待学习的东西的难度判断，根据这个东西未来应用场景中可以调用的智能体及大模型来定位其学习的目标阈值，而不是单纯蹭热度，变得麻木。

  • promptonce 楼主 06-26 22:50
    2楼

    20260626的阶段性总结



    1. 想象一下在数字世界里，已经开始修路了，路上跑的都是大模型，如果我们的工作正好是大模型毫无疑问擅长的，那么我们不用大模型就是手无寸铁在路中央，随时都有危险，但我们是人类，我们要尽可能坐在车上，开车在路上，也就是用大模型完成大模型毫无疑问擅长的这些工作，然后多去探索道路之外的价值，道路之外藏着巨大的机会。

    2. 理论1也能解释为啥大模型在某些领域表现的不好，因为这是在道路之外，也是我们的价值体现，不要因为这点就否认大模型。路网会越来越复杂，道路之外的区域也会变小，但整个空间大模型永远无法占完，人类拥有拓展边界的能力，甚至超过大模型，但是不是所有人类。我们要意识到，然后成为那一部分人。

    3. 对AI的每个会话的会话标题前面添加注释，遵循正则表达式可匹配的格式，如【对话的主观感受】，后续可以用代码抽取分析总结自己的大模型prompt经验。

* 帖子来源Linux.do
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