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姚雨顺认为 AI 的下半场已经到来 - 将从解决问题转向定义问题。在这个新时代里，评估比训练更为重要。
1. 现在突然发生了什么不同？用三个词来概括：强化学习（RL）终于奏效了。更准确地说：RL 终于能够泛化了。
2. 要在这一阶段中茁壮成长，我们需要及时转变心态与技能，更接近于产品经理的思维方式。
3. 在 AI 的前半程，方法比任务更难、更令人兴奋。
4. 方法往往比单个任务更通用、
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Sean Goedecke 建议在设计软件系统时，做最简单而有效的事：
1. 把时间花在深入理解当前系统上，然后做最简单有效的事。
2. 然而，和许多技能一样，真正的掌握往往在于学会何时少做，而不是多做。
3. 你真的可以用这种方式从零开始构建一个完整的应用：从最简单的事情开始，然后只在新的需求迫使你时才去扩展。
4. 当你在看一个问题时，最先想到的几个解决方案往往不是最简单的。
5. 找出最简单的解决方案需要考虑许多不同的做法。换句话说，这才是真正的工程。
6. 简单的系统有更少的“活动部件”：当你在使用它们时，需要考虑的事情更少。
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Scott Werner 建议我们要滑向冰球将要到达的位置，而不是它曾经在的位置：
1. 他之所以伟大，并不是因为他预测了冰球的走向，而是因为他能滑到冰场上的任何位置，并保持随时接球的状态。预测只是滑行之后的附带结果。
2. 你不会被 AI 取代。这种担心方向错了。你会被那些在你还在争论冰面是否真实时，就已经学会滑冰的人取代。
3. 找到一家真正理解这一点的公司很重要。它会愿意花钱让你更快。它明白我们已经不再是在打传统的冰球赛。
4. 冰球不会在乎你的经验。当你还在读这句话时，它已经从你身边飞驰而过。
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Robin Guo 认为生活更像是德扑，而不是国际象棋：
1. 在德扑里，你即使打得完美也可能输，而有的人胡乱出牌却能把整桌人都赢光。
2. 国际象棋假设了一个受控环境：信息完全透明，只有一个对手，结果可预测。
3. 生活要混乱得多。它有多个玩家、隐藏的底牌、随时可能改变的规则，以及足以击垮技巧的运气。
4. 一旦你开始用扑克的视角看待生活，就会发现大多数人其实在一个扑克的世界里用下象棋的思维在行动。难怪他们常常因“正确”的行动没有回报而沮丧。
5. 扑克带来的最重要教训是：要以概率而非结果来思考。
