投机实验室
@LabSpeculation
你们似乎根本不懂，如果实现目标，SpaceX的价值将超过地球上其他一切的总和。
入了SpaceX门，成了马家人😴💤
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最后是防御性辅助，教我们如何应对AI的幻觉和变笨。
和AI对话有时候最让人抓狂的是，他每次的回答都不一样。其实是因为ai不想让自己显得太无聊。
训练大模型的成本单次高达千万美元，因此其知识库不可避免地存在滞后性。
如果我们要辅助它获取最新知识，那么可以通过外挂本地知识库，或者强制要求大模型联网搜索，并命令其在每个关键数据后附上信息来源链接，以供你进行人工的交叉验证。
当利用AI的高级数据分析功能处理超市销售等海量数据时，AI生成的图表常会出现中文乱码。此时你需要辅助其排障，直接命令AI，请提供一段Python代码，用utf-8编码，字体选用思源黑体，让我在本地运行。
然后你在本地环境中运行代码，就能完美解决这一缺陷。
总结而言，在这场人机协同的行业研究中，我们负责提供产业生命周期的认知，商业模型的框架和逻辑的边界，而AI负责提供算力，穷举和执行。
只有懂得如何系统地辅助AI，才能真正榨干它的价值，在极短的时间内建立起远超常人的认知深度差。
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