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同感，所以有时候真想让所有职场人用一下AI，看看到底是自己没说清楚任务是什么还是别人理解有问题
刘勿锋: 给llm下指令，和给人下指令，已经变得越来越像了。 如果给一个宏观的任务，ai和人都很难做出你想要的效果。他们固然会去做，但交付的东西很难满足要求。 比如我甩给ai一张数据表，让它帮我统计每周新用户的留存情况，它二话不说就开始了，然后返回了一张错误的表。 但如果给一个具体的任务，说清楚前因后果，说明需要的细节，以及关键计算规则，产出的准确性就高多了。只是，这样很累，管理成本很高。 除此之外，让ai复述一遍它的思路，也很重要。 就像带实习生的时候，遇到相对复杂的任务，或者是一些新任务，一定不能让他们直接上手做，而是要他们复述一遍任务和思路。不然，大概率交上来一个没法用的结果。
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O'Reilly可以出新书了 //@皮起来了的卡丘: 面向tab键编程
海拉鲁: x上看到的图，没想到还有进化版，笑死
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我发现身边的大多数小伙伴通常将大型模型视为一个直接输出答案的搜索引擎。但我认为，与问答相比，让大型模型帮助将文档从一种格式转换为另一种格式的任务，更能体现当前大型模型的能力。在大型模型出现之前，这个工作既费时又枯燥，而大型模型可以快速且高效地完成这种任务。另一个例子是异常数据修复，比如拿到一个格式有问题的 JSON 数据，在以前要花费很多时间找出问题，而现在只需要让大型模型直接修复就可以。
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读到《我的皮村兄妹》中巧珍的故事时，立即想到了五十岁选择自驾出游的苏敏阿姨。她们的故事何其相似：都生于农村，经历了与其他人一样的人生，嫁给并不了解的人，经受家庭暴力，承担家中无数农活，抚养子女成长。她们经济条件普遍不佳。那位出走的阿姨似乎有了童话般的结局，而她们大多数人，如巧珍，只能在打工间隙稍作喘息。即便如此，她们已比那些无法出走的人幸运许多。
我的皮村兄妹
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