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Altman 返場 Lex 訪談的幾個個人關注的Takeaways.. 治理結構的問題，感觉都在绕着走，先说其他：
1. 也是过去1年用下来，认为 GPT-4目前最正确、最有用的打开方式是：用来头脑风暴，也就是在【没有预期答案】，甚至没有预期答案框架，的场景下去使用它，不要去考他.. 然后写代码和语言翻译是，两块小点心。
2: 是我们做LLM应用最大的不确定，就是“快思慢想” 的【慢想】在哪里完成，事实上我们的核心问题都不需要立刻给出答案，我经常比喻为【睡前复盘时刻】，我（AI）今天跟客户完成10轮对话，我对客户理解加深了， 涉及3个核心问题，1）“如何记录和扩展context（包括形式）”、2）“如何预测客户动机”、3）“如何形成下次对话的目标”.. 这些关键推理在哪里发生， 有很多种方法，但是GPT5 如何思考这个问题。 对应用开发很关键。
3. 借Altman谈及深入与全局， zoom in/out 的问题，以前聊过，我以为是智能（语言技巧） 的核心，背后是 “范畴”之间的【标记、类比和滑动】问题， 其实这个既是文学性实现部分，以及 对话主体之间建立context互动（操纵）的部分（ 是共情，不是八股感） ，GPT-5 是否可以表现的更好，以及如何去提高，
4. 【能源】，无论Nvidia 黄、大摩、还是Altman，都在谈一个核心问题，现在主要的问题是A）能源和数据中心产业链，卡反而不是关键..这些不是聚光灯下的需求和机会 值得被关注，btw 还有一个altman一如即往的核心观点，就是AGI前夜，AI最大应用是加速科研领域速度.. 也就是在B）生物制药、C）深科技/复杂系统方面，都会有更大的跃迁机会，最简单信息服务可能带来的机会反而只是降本增效。
链接：mp.weixin.qq.com 感谢🙏
@葬花达人鲁智深
1. 也是过去1年用下来，认为 GPT-4目前最正确、最有用的打开方式是：用来头脑风暴，也就是在【没有预期答案】，甚至没有预期答案框架，的场景下去使用它，不要去考他.. 然后写代码和语言翻译是，两块小点心。
2: 是我们做LLM应用最大的不确定，就是“快思慢想” 的【慢想】在哪里完成，事实上我们的核心问题都不需要立刻给出答案，我经常比喻为【睡前复盘时刻】，我（AI）今天跟客户完成10轮对话，我对客户理解加深了， 涉及3个核心问题，1）“如何记录和扩展context（包括形式）”、2）“如何预测客户动机”、3）“如何形成下次对话的目标”.. 这些关键推理在哪里发生， 有很多种方法，但是GPT5 如何思考这个问题。 对应用开发很关键。
3. 借Altman谈及深入与全局， zoom in/out 的问题，以前聊过，我以为是智能（语言技巧） 的核心，背后是 “范畴”之间的【标记、类比和滑动】问题， 其实这个既是文学性实现部分，以及 对话主体之间建立context互动（操纵）的部分（ 是共情，不是八股感） ，GPT-5 是否可以表现的更好，以及如何去提高，
4. 【能源】，无论Nvidia 黄、大摩、还是Altman，都在谈一个核心问题，现在主要的问题是A）能源和数据中心产业链，卡反而不是关键..这些不是聚光灯下的需求和机会 值得被关注，btw 还有一个altman一如即往的核心观点，就是AGI前夜，AI最大应用是加速科研领域速度.. 也就是在B）生物制药、C）深科技/复杂系统方面，都会有更大的跃迁机会，最简单信息服务可能带来的机会反而只是降本增效。
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@葬花达人鲁智深
17 05
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