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灵感
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作为一个一直比较反对 SKILL 的人，最近想到一个论据：用 AI 生成的内容训练 AI 会导致模型崩溃，我觉得用大量 AI 生成的内容指导 AI 也会出问题，所以要非常谨慎地区分哪些是 AI 可以写的，哪些是一定要由人来写的。至少现阶段，我认为观点类还是适合人来做第一次表述，AI 只做辅助
说起来我并不肯定这两者之间能不能类比，但从我的实际经验看，大量的 SKILL 是把人的少数内容泛化成更宽泛宏大的内容，在用特例解决广泛问题，这显然在逻辑上是不对的，我找不到合适的词来描述，也许，「放散化」？
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从上文推断，掌握某个行业的第一性原理更为重要了，因为要识别 AI 的思考方式对不对，也要给 AI 正确的引导，特别是相当多的问题其实来自于 AI 要找到人的盲区——而这种盲区往往是用户很难证伪的，这就要求用户有最基本的逻辑判断能力，比如某个领域的基本目标、工作方式、思维方法等等
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在意识到并且相信上面的观点后，我觉得 AI 有一种遇到瓶颈的感觉：现在的专家已经没办法提供更多的领域审美了
系统
- 开始探索让 Codex 基于文件夹结构，形成一个完整的助理，感觉难在设定和触发器，打算完全模拟生物脑的工作原理：生存目标、环境交互、自我生长这些逻辑，也不知道能跑出来什么
Other
- 纯 k 可以直接投屏 B 站视频，这下不需要找带注音的歌词了，我绝对不是最后一个知道的..
- 有点想去下滩站打卡，感觉坐着写周报看日落不错，下滩站在松山，但好像松山没什么好玩的
- 喜欢在电脑上贴很多贴纸，但是买起来感觉一张几块十几块也不便宜，干嘛不自己印——没想到这东西设备加起来要几千块！