按获取真实世界反馈的难度估计，
AI先会在数学披荆斩棘；
然后可能引发几个激光实验室的火灾以后在物理取得有限成就；
接着炸掉若干化学实验室后，在化学领域停滞不前；
并且早早在生物实验室中被禁用。
显示更多
@gniuconsulting 这个回答对吗？我很惊讶现在的模型还能回答不对这类问题，就试了一下。它除了答对了 TEER 0–3 之外，还说 自雇医生类别 也可以。
显示更多
作为移民顾问，我的本职工作之一就是帮助快速精确分析定位各类签证或移民申请的机遇与挑战点，客户也非常认同我的价值。但最近几个月我观察到一个有趣的现象，就是越来越多来找我咨询的客户，开门见山第一句话就是，“牛顿老师，我已问了AI了，AI说yada yada yada……”我就默默摇头叹息。幸好这些客户留了个心眼来找我确认，不然后果不堪设想。
今晚又接了一个来找我确认AI建议的咨询，所以我就借机正式谈谈自己对AI的看法吧。
AI是很强大的工具，它可以做很多事情，但它绝对做不到的一件事就是完全取代人来分析千变万化的法律和政策。比如我刚才顺手问付费版ChatGPT一个问题：安省的新OWP是否兼容EE？我们都知道，正确答案是TEER 0-3通道可兼容EE。但ChatGPT在一番努力思索后，回答不可以，而且还洋洋洒洒引经据典，给出多个参考网页链接，非常有迷惑性。
当然，我可以给ChatGPT反馈让它学聪明一点。问题是，就算它多长一丁点记性，我还是无法保证下次换一个问题，它的回答就是正确的。在法律或者移民申请这种出一丁点小差错就满盘皆输的领域，既然AI做不到100%可靠，那么它就是不可靠。未来会怎么样我不知道，但目前现状就是这样。
除了对政策变化的反应迟钝外，AI也无法精确预见复杂的新政策带来的隐藏风险点。
我依然以OWP的TEER 0-3通道兼容EE这个例子来说。大家都看到了这是个很好的机遇，结合EE可加快PR审理速度。但是，我到目前为止未看到任何一篇OWP的分析文章、哪怕是一个字，涉及提交这类EE申请之后的桥梁工签如何申请的话题。可以申请开放式的BOWP吗？还是只能申请封闭式的T13省提名工签？还是两个选项都可以？我就卖个关子，不说答案。
可别以为这是个无所谓的选择。申请错了桥梁工签，拒签后麻烦得要死，都是要开刀动手术的。但是，因为到目前为止，没有多少人能预见这个隐藏的风险，自然网络上也就没有人讨论，所以也就没有语料。问AI，AI依然正儿八经胡说八道一通。😂
于是还是那句话：在法律领域，既然AI做不到100%可靠，那么它就是不可靠。对这一结论我不接受任何反驳，Period。
显示更多
家长注意自己需要防沉迷，特别是程序员家长
强烈推荐家长给小朋友玩玩这个，如果小学生能坐下来玩的下去这个游戏，那就挺适合学信奥的，如果能自己独立通关，那就是信奥圣体，可以毫不犹豫搞起来，国集有望。
显示更多
强烈推荐家长给小朋友玩玩这个，如果小学生能坐下来玩的下去这个游戏，那就挺适合学信奥的，如果能自己独立通关，那就是信奥圣体，可以毫不犹豫搞起来，国集有望。
显示更多
do as pro skill：
当你作为外行去做一个其他领域的事情，如何做得像个该领域的专家？
你将遇到三重不知道：
1. 不知道怎么做；
2. 不知道哪里可能错；
3. 不知道 AI 的判断是否可靠；
本skill将引导你来逐步克服这些问题。
显示更多
当AI做你不熟悉领域的时候——哟哟好牛逼
当AI做你的专业的时候——这啥？这又是啥？
图1的洞是为了插支架的么？
图2是为了展示：这里眼球只有4条眼外肌，上下左右就完了吗？不不不，人眼有6条肌肉控制，还有上斜肌和下斜肌，人眼是可以绕前后轴旋转的，没想到吧
显示更多
这就是我今天看到的那条，举的例子是塞尔达传说，是游戏不是动漫我记错了，但应该也没差，总之是年轻人玩的看的东西。
人类的幻觉可比AI大多了，就算是苹果这种顶级公司和法律人士也不例外。
正在看上篇，写得挺好，讲了为什么有人认为Agent要三省六部，而有人认为一个就够其他都是扯淡，区别到底在哪儿，以什么为需要多agent的判据。
《不止于回答：AI Agent 与科学哲学》
上篇：Agent 基础与多 Agent 协作
中篇：科学协作的机制与协议
下篇：共同体的记忆、进化与未来
显示更多
《不止于回答：AI Agent 与科学哲学》
上篇：Agent 基础与多 Agent 协作
中篇：科学协作的机制与协议
下篇：共同体的记忆、进化与未来
显示更多
当AI做你不熟悉领域的时候——哟哟好牛逼
当AI做你的专业的时候——这啥？这又是啥？
图1的洞是为了插支架的么？
图2是为了展示：这里眼球只有4条眼外肌，上下左右就完了吗？不不不，人眼有6条肌肉控制，还有上斜肌和下斜肌，人眼是可以绕前后轴旋转的，没想到吧
显示更多
如果高中学Bio的时候有这样的网站就好了！
还记得高中学生物那会儿，最怕的就是对着课本画图。心脏的左心房、右心室、左心室、右心房，每次复习都得在笔记本上重新描一遍，再逐一标注它们的功能；小肠、大肠、直肠也是同样的套路，一段段死记硬背。图画了一遍又一遍，靠的全是重复，而不是真正理解。
今天偶然发现了由@thebuggeddev 搭建的很酷的解剖学三维模型。
作者首先利用 GPT Image 2.0 生成初始设计图与各器官图片，接着通过 Tripo AI 将图片转为 3D 模型。
之后在 Codex 中输入主提示词及素材自动构建出应用框架，并在发现模型过大导致卡顿后，利用 Codex 进行了多轮优化，将单个模型从 120–150 MB 压缩至 2–5.5 MB（总资源降至 28.6 MB）以实现按需加载；最后由 Codex 一并生成了器官在人体内的定位示意图和交互式部位解析标记（Hotspot），从而完成了这个基于 Three.js 的 3D 人体解剖网页应用。
💡 它能帮你做什么？
1️⃣ 3D 视角自由探索：基于 Three.js 技术构建，你可以用鼠标随手旋转、放大缩小器官模型，从各个角度仔细观察它的形状与细节。
2️⃣ 精准定位与结构拆解：网站不仅展示单一器官，还会配上人体位置示意图，清晰标注这个器官生长在人体的什么部位。
3️⃣ 交互式知识标记（Hotspot）：模型上分布着许多小标记点，点一下就会弹出一块部位解析，告诉你这里叫什么、起什么作用，边互动边学知识。
4️⃣ 流畅不卡顿的体验：经过深度优化，原本几百兆的模型被压缩到了几兆大小，并且支持按需加载，即开即用，完全不会拖慢网页速度。
如果你也觉得平面的生物课本图解不够直观，这个网站用很酷的三维模型，把人体器官“搬”进了浏览器里。无需下载任何软件，点击链接就能直接在网页上展开探索。
立即体验：
开源代码：
显示更多
不知道现在买一本书多少钱，用deepseek v4 flash写了一本书（初稿+修订，写了两遍）用了¥6.59CNY
写了个skill，在codex中使用ChatGPT web，zip进zip出。本地用gpt 5.6 luna控制工作流和运行反馈即可，重活难活交给ChatGPT web。
有些事情，即使你不说，一定有其他人替你说。本来腺相关病毒（AAV）载体基因治疗，患者使用后发生严重免疫反应，甚至致死，都是可能的结局。但可疑的毒理学研究结果、中国特色的双轨制开发制度、随意的知情同意过程，莫名其妙的获益风险评估，以及扑朔迷离的资金性质，把原来极有意义的一次科学探索，彻底变了味。
显示更多
ChatGPT网页版给codex审程序
Agreed: GPT-5.6 Pro (which is only available via the chatbot) is the smartest model out there. GPT-5.6 Ultra (the best model in Codex) is not near as powerful on hard tasks.
For really hard problems: GPT-5.6 Sol Pro>Fable 5 Ultracode > GPT-5.6 Sol Ultra. (Yes, this is confusing)
显示更多
最近冒出来年轻时没实现的一个想法：定制一个 Linux 发行版。借助 AI 也许这件事情会容易的多。只不过当下做发行版的话，一定不是普通的发型版了，而是把 LLM 集成在系统各个角落的“Agent OS”了（求求你别开新坑了
显示更多
