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【春节AI整活】
蛇年祝大家更“贪吃”一点，把好运幸福全吃下！
张「灯」「结」彩，「福」到「财」到！
大有「钱」「花」，「發」「發」「發」！
笔走龙「蛇」，书写新年新篇章！！！
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Behind the Scenes：
鸣谢 Cursor Claude Deepseek 即梦 等一众AI后援团提供技术支持
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Behind the Scenes：
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GUI 的产品设计中，预设的用户是小白，只能通过精细且明确的引导，才能让用户正确地使用功能。
而 LUI 的产品设计中，预设的用户是专家，只需要提供一个简单且通用的输入框，就能自己探索出产品的所有功能。
而 LUI 的产品设计中，预设的用户是专家，只需要提供一个简单且通用的输入框，就能自己探索出产品的所有功能。
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我近期看到的最好的对ChatGPT的类比：一张web文本的模糊JPEG🌄
它很好地解释了为什么它常常会编撰一些不存在的东西（AI的“幻觉”），因为它本质上就是高度压缩后的模糊的图片。尝试从压缩的图像中恢复出精确的原图，那必然只能得到一个看似原图，但细节上仍有差异的“仿图”。因此，当我们在分辨率要求不高的时候，它生成的内容看着感觉还不错。然而，一旦我们已经对内容有了清晰的认知，那么必然效果不会很好。
同理，我认为可以将prompt视为“回答的模糊JPEG”。
这就能解释为什么人们总说AI生成的文章比较白开水，因为有时候我们的提问本身就不是足够清晰。语境、要求、目标和限制没有清晰地表达出来，因此AI只能采用最常见的方式进行扩展，从而无法避免地变得平庸乏味。除非我们在输入的时候就对各个因素有了明确的定义（这也是为什么我们目前看到的优秀的prompt都特别长），才能使生成的内容足够的优秀，足够接近我们的期望。
原文链接: www.newyorker.com
它很好地解释了为什么它常常会编撰一些不存在的东西（AI的“幻觉”），因为它本质上就是高度压缩后的模糊的图片。尝试从压缩的图像中恢复出精确的原图，那必然只能得到一个看似原图，但细节上仍有差异的“仿图”。因此，当我们在分辨率要求不高的时候，它生成的内容看着感觉还不错。然而，一旦我们已经对内容有了清晰的认知，那么必然效果不会很好。
同理，我认为可以将prompt视为“回答的模糊JPEG”。
这就能解释为什么人们总说AI生成的文章比较白开水，因为有时候我们的提问本身就不是足够清晰。语境、要求、目标和限制没有清晰地表达出来，因此AI只能采用最常见的方式进行扩展，从而无法避免地变得平庸乏味。除非我们在输入的时候就对各个因素有了明确的定义（这也是为什么我们目前看到的优秀的prompt都特别长），才能使生成的内容足够的优秀，足够接近我们的期望。
原文链接: www.newyorker.com
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在过去的几个月中，换个地方都在说AI能提高生产力。但似乎对于大部分人而言，工作和生活几乎没有什么变化。这让我也时常怀疑，这是不是又是一场短暂的梦？
究竟是什么阻碍了我们？我认为，目前最大的阻力不是技术，而是自身的习惯。
虽然我们大致知道AI可以做哪些事，但还不清楚可以在什么实际的场景中用，以及如何通过指令来达成目标。
这导致我们在面对一些AI已经能够很好完成的任务时，还是会下意识选择阻力最小的解决路径（我们的旧习惯）。
往往是费心费力把任务做完后，我们才会恍然意识到：“诶？刚刚是不是可以用AI来做啊！”
究竟是什么阻碍了我们？我认为，目前最大的阻力不是技术，而是自身的习惯。
虽然我们大致知道AI可以做哪些事，但还不清楚可以在什么实际的场景中用，以及如何通过指令来达成目标。
这导致我们在面对一些AI已经能够很好完成的任务时，还是会下意识选择阻力最小的解决路径（我们的旧习惯）。
往往是费心费力把任务做完后，我们才会恍然意识到：“诶？刚刚是不是可以用AI来做啊！”
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