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Scott Jenson 认为大语言模型事实上已经“黑入”了我们的社会协议，让人们误以为它们比实际更聪明：
1. 他的职业生涯给了她两条应对不确定性的教训：第一，技术总是往下流动；第二，我们通常一开始走的都是错路。
2. 早期工厂依赖河流获取水力，但发电机的出现让工厂摆脱了地理限制。
3. 最初，工厂只有一个大型发电机，需要复杂的滑轮系统把动力传递到整栋建筑，这使得生产流程非常复杂。
4. 随着发电机体积缩小、成本降低，工厂可以在多个位置安装发电机。这种变化比第一次更解放，因为它催生了装配线。动力开始适应生产流程，而不是流程去适应动力，
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Joan Westenberg 认为我们积累的工具越多——应用、设备、平台、AI 助手——就越觉得自己能力丰富。但矛盾的是，每增加一层，我们似乎就变得更脆弱。
1. 问题不是你不能重新学习这些东西——你可以。而是你不相信自己能做到。
2. 纸面上，你是一个拥有十二套系统的生产力强者。实际上，一旦拿走这些应用，你就无所适从。
3. 无害的外包和危险的依赖之间的界限是模糊的，但我们能感觉到自己何时越界。
4. 你不是因为有趣才去做。你是为了证明自己依然能做。
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Josh Swords 认为探索就是尝试新事物；开发就是坚持已验证有效的做法：
1. 优秀的学习者会先大量探索，等他们了解更多后，才能放心地去开发。如果跳过探索阶段，就会陷入困境。
2. AI 消除了挣扎。但挣扎才是关键。那才是你学会思考的方式。
3. AI 本可以帮助我们更多地探索，但它常常被用在过早的开发上。
4. 这就是所谓的“开发陷阱”。你得到了一个答案，但代价是失去了寻找答案（甚至更好答案）所需的技能。
5. 正确的平衡更像强化学习（
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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、
