さて、チームの成果を見ると、良い部分はあなたや AI によって書かれるものではなく、AI と協力して良いものを書くことができることが実際にはコア スキルです。 逆に、AIと連携して上手に書けなければ、基本的には教えられないのと同じです。

張暁軍はインタビューで楊志林に質問した。 最終的にはコーディングモデルではなく、一般的な大規模モデルをやることになりますよね? この質問は、ユーザーが新しい AI 製品に興味を持っていることを深く反映しています。 習慣の境界が形成されるまで、すべての大型モデルやエージェント、またはその他の製品形態を含め、 実際、それは非常に曖昧です。 多くの場合、垂直方向の卓越性はユーザーを引き付けます。 一般化/一般化能力は60ポイントに達し、ユーザーを固執させます。 これは、perplexityとGPTを使用する場合に特に顕著です。 perplexity は、市場調査機能 (速度) の点で chatGPT よりも優れています。 Google メールでの検索/書き込みの実用的なパフォーマンスは、Google 独自の Gemini よりも優れています。 パープレキシティが他の汎用大型モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮するのは、時折のコントラストタスクであり、そのため、何度も何度も使用するようになります。 他の AI 製品についても同じことが言えます。 モデルか非モデルかの議論は私には少し時代遅れに思えますが、 少なくとも、最前線の建設業者が考えていることではありません。 思考は入り口であり、粘着点でなければなりません。 小さな問題や小さなシーンが一つずつ壊れ、田園地帯が街を囲み、困惑もGPTやGeminiよりも優れている可能性があります。

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