Sivan-Wong3天前
985博士:「3个方法」,摆脱「AI焦虑」 我不知道大家是不是也跟我一样,有一种「AI焦虑症」啊。 我现在每天刷的小红书、抖音,全是AI相关的信息,真的是在爆炸式的轰炸我陈旧的脑子。我也跟风去安装了openclaw,但是我还没有尝试真的去用这个agent。但是有很多确实比较好的实用型AI,对我的科研,写论文、做数据分析确实都有很大的帮助啊。我也分享了一些我的AI+科研经验。然后,我也有在尝试着怎么样去调适这种AI焦虑感。(大家也可以参考着) 第一点啊,问自己身上有哪些是AI无法复制的。我觉得至少我的社交网络资源、人际沟通的本领是永远不会被AI复制的。我举一个例子啊,比如最近我在做的一个重大课题是AI知识传播,那我需要去访谈AI知识分享类和技能教学类博主们,获得一手经验材料,这个看似很简单,但需要付出很多精力和成本,需要社交资本的背书,是AI无法去完成的。再比如我今天要做德尔菲专家咨询,核心不在于能不能快速的做数据分析,是在于我要先拿到数据啊,让这些德高望重的专家去填写,AI做不了。这可以让我不至于太“恐慌”被AI代替这件事情。 第二点,把「AI好奇心」和应用场景连接在一起。确定「学什么」的同时,要锚定「不学什么」?不要去看那些制造焦虑的、噱头类的、我们用不到的社媒内容。筛选出跟我们自己的日常、工作、学习场景最相关的分享。比如我想用AI来做数据分析的可视化呈现,那这个我原先可能要找计算机专业的外包,我现在可以让cursor帮我实现我想要的可视化效果,对很多技术小白来说,也能0门槛搞定,、已经比原先方便特别特别多了,还不用花什么钱。 第三点,提高「AI商」,也就是逻辑思维和结构化表达能力。这是我前段时间访谈了近20位AI博主之后,发现他们的最强烈的一个共识。比如怎么样去写提示词,更好的表达,不是通用的那些提示词工程能够完全覆盖的。再具体一点,比如我们做一项研究要有问题意识,AI可以辅助我去深挖,提供很多背景材料,甚至给我论文大纲,但是我还是得不断地“调教”他,做好内容把关,要学会怎么样去审核,去处理「AI幻觉」。就我们始终要记住:我们追求的是「提高效率」,但不是「一劳永逸」,这样我们就不会在「被AI替代的焦虑」和「对AI失望」之间反复横跳了。 #AI #AI技能 #AI工具 #博士 #读博的日子
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优秀4天前
很多人用AI,第一步就错了。 我和他们都不一样——我从不相信AI是“万能答案机”。 你问,它当然会答。那些答案看起来头头是道,可一旦你真拿去用,才发现和现实根本对不上。这时候,大多数人会想:是AI不行,特别是国内的AI,就是不如国外的。 国外起步早是事实,但我想说,如果你连国内的AI都用不好,换国外的,结果很可能也一样。 问题根本不在AI,而在你递给AI的“口令”——也就是提示词。是你的“提问方式”,决定了答案的“靠谱程度”。 今天,分享一个我亲测极效的方法,用好你手机里的国产AI(比如豆包、元宝、通义千问)。 总共就三步:让AI教你提问,让AI互相优化,最后你来拍板。 比如,我想要一个短视频文案: 第一步:先“求教”AI。 我会问豆包:“帮我生成一个短视频文案,我该怎么向你提问?” 让它给我一个初始的提示词草案。 第二步:开始“对抗”优化。 我接着问豆包:“你刚才给的提示词,哪里还能优化?请直接给我优化后的版本。” 拿到优化版后,我把它丢给元宝,并说:“这是豆包生成的提示词,你认为哪里可以优化?请给出你的方案。” 然后,继续让元宝自我迭代:“这个新版本还能更精准吗?如果可以,请重新生成。” 第三步:由你“裁决”定稿。 我会把豆包和元宝的版本,一齐喂给通义千问:“请基于这几个提示词,帮我打磨出一个最终版本。” 这时,最关键的一步来了:由你来甄别和选择,哪个结果最符合你的本意。 这个过程,本质上是让不同的AI思维互相校验、层层打磨那一句最关键的“提问”。几次下来,你得到的提示词会精准无比,AI产出的内容,质量也天差地别。 我试过无数次,效率奇高。 你平时是怎么用AI的?欢迎在评论区分享你的方法,我们交换的不仅是技巧,更是驾驭智能时代的“智慧”。 #怎样使用AI #AI #知识分享
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