我愛我的朋友

"讓我們聯繫，老鐵"
那句話告訴我你沒有讀我的帖子。
連接建立在交流之上。
在共享的背景和想法上。
不要對任何人復制粘貼的通用外聯。
如果你想與我互動，路徑很簡單：
→ 在對話中帶入價值
→ 展示你對所說內容的參與
→ 添加一個我未考慮過的層
用空洞的請求填滿我的時間，你將被忽視。
貢獻真實的互動，我會關注你。

打了兩個電話，剪了頭發
690條未回復通知。
是時候回到回復者模式了。

把人工智能想象成一個學生
大型語言模型是那種臨時抱佛腳，然後僵住的人。
他們記得自己所學的內容，但一旦考試結束，他們就停止學習。只有讓他們回去參加另一輪昂貴的課程，才能讓他們更聰明。
增量學習是不同的。它是學生在生活中不斷記筆記，每天更新自己的理解，並在學習到新知識的那一刻改變自己的行爲。他們不僅僅是通過考試，而是不斷成長。
現在，大多數人工智能仍停留在第一階段。這就是爲什麼我們需要RAG (檢索增強生成)、微調、提示技巧和無盡的拼湊，以保持其有用性。它是一個不會自我更新的大腦的膠帶。
通過增量學習，人工智能不需要臨時解決方案。它實時適應。它修正自己的信念。它在每次交互中積累知識。
更輕、更快、更可靠的系統。感覺像活着的智能，不再像靜止的快照，而更像是一個運動中的頭腦。
所以真正的問題不是今天的人工智能聽起來有多聰明，而是它明天是否能繼續學習。

團隊呼叫 @quantrix_agent
星期天是爲了提前規劃的 🔑