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为什么 AI 写的报告我却解释不了：什么是缺失的背景知识
AI 可以替你写句子。但为什么要提出这个主张、工作实际如何运转、谁会追问什么，作者自己必须知道。
专栏
以工程师和研究者的亲身经历为基础，记录我对 AI、工作和学习的思考。
没有匹配的结果。
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AI 赢了围棋，为什么焊接仍然困难：人会停下，机器会重复
人能凭少量线索推测风险并停下。机器靠大量重复和分数比较来学习。
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比学习脑更重要的东西：AI 越强，越拉开差距的 4 个基本功
即使 AI 能写文章和代码，阅读语境、把握工作流、结构化信息、处理抽象概念的力量，也不会替你长出来。
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新领域不是看得多就行，而是要换角度看：魔法数字 3·7·30·100
感觉不是来自数量，而是来自不同角度；实力不是来自曝光，而是来自反馈。
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比实力更重要的是'验证'：信任和声誉为什么左右机会
就算有实力，别人确认不到，也得不到选择。比起'我很会'，能被确认的证据更受重视。
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能忍受自己做不好的感觉，最后才会长出实力
准确定义做不好的项目，拆小训练，用反馈修改的人，最后才会变强。
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第一次接触的工作，如何用 AI 分析会议转写来把握结构
把会议转写整理成清晰业务结构的方法。
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AI 结果审核的陷阱：别为了抓错误，降低结果的上限
明确错误要挡住，但不能连更好结果出现的可能性也挡住。