Sobre as experiências iniciais com Ai (Utilizador chinês)

1. Para utilizadores comuns, basta usar o Doubao no dia a dia, dominando estes três pontos:
① Funcionalidade: usar o Baidu para verificar informações, o PS para desenhar, o seedance para gerar vídeos como diretor
② Modelos: preferir as versões Think e Expert, focando num modelo mais forte para obter os melhores resultados
③ Palavras-chave: dominar estruturas lógicas simples e técnicas de meta-prompt (prompt de geração AI)
2. Para trabalhadores, é necessário trabalhar com os seus próprios dados, recomendando usar o IMA:
① Trabalho básico: criar uma base de conhecimento privada, fazer upload de dados não confidenciais, organizando por pastas e etiquetas
② Técnicas básicas: trabalhar na caixa de diálogo com base em etiquetas ou dentro de pastas, usando conhecimentos precisos
③ Pontos importantes: usar o modelo de pensamento ds 3.2, tirar bom proveito das notas e sincronizar com a base de conhecimento, o prompt é igualmente importante
3. Para os entusiastas, é obrigatório experimentar o popular openclaw:
① Implantar o Cloud Shrimp: baseado em servidores na nuvem (os entusiastas podem não se interessar), para iniciantes uma tentativa de baixo custo (principalmente para aprender o processo de implantação)
② Imitar o camarão nacional: Lobster da NetEase, Yuanqi Ai do Fu Sheng, incluindo várias no GitHub
③ Camarão nativo: ainda é o OpenClaw, como um iniciante que ainda está a aprender, não faço recomendações
A capacidade de Ai é uma estrutura de dupla hélice de “evolução de Ai + aprendizagem humana”, ou seja: a evolução do Ai é rápida, por isso é preciso entendê-la, e interagir com ela para que se torne parte das suas habilidades.
No entanto, qualquer tecnologia serve às necessidades; a Ai não consegue fazer a análise de necessidades nem a tomada de decisão, essas competências soft são até mais importantes do que a capacidade de Ai, e essa é uma das razões pelas quais alguns utilizadores de mercados mais tradicionais, mesmo sem serem entusiastas de Ai, conseguem usar melhor e até ganhar dinheiro rapidamente, pois estão mais próximos das necessidades.
Quem desenvolve software, nem sempre lucra vendendo ou usando software.
Resumindo, é fundamental dominar o princípio da colaboração homem-máquina—
Usar uma Ai com 7 pontos de capacidade para resolver várias questões práticas de 3 pontos, e rapidamente obter retorno; ao invés de buscar uma Ai com mais de 9 pontos, ignorando uma necessidade de 3 pontos, e acabar por se tornar um pobre que entende de Ai (o que também parece difícil).