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Tim:努力在 AI 时代价值有限，创意领域仍需人类主导

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Tim:努力在 AI 时代价值有限，创意领域仍需人类主导
一、努力价值的颠覆性挑战 AI 的进化速度远超人类 "十年的专业积累在 AI 面前可能毫无价值"，其模型迭代速度呈指数级增长，能快速掌握人类需长期学习的技能，甚至超越人类解决方案。 例：AI 可瞬间分析全球医学文献 / 科研数据，而人类医生需数十年积累经验。 传统 "努力 = 回报" 逻辑失效 AI 时代打破了 "努力就有回报" 的定律，尤其在标准化领域，人类努力与 AI 效率差距悬殊，类似 "手洗 vs 洗衣机" 的认知差异。 二、AI 与人类的协作关系 工具属性与局限性 AI 是提效工...

[案例]顶端新闻：AI驱动的内容生态升级实践

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[案例]顶端新闻：AI驱动的内容生态升级实践
顶端新闻：AI驱动的内容生态升级实践 平台概况 顶端新闻作为河南日报社旗下新型主流媒体平台，通过火山引擎-扣子智能体服务实现了内容生产与传播的智能化转型。平台日均处理tokens量超过1.5亿，在智能创作、风险识别、内容理解等领域取得显著成效。 转型挑战 内容生产瓶颈 人工审校占比过高 知识图谱覆盖率不足 生产流程存在断点 运营效率痛点 风控策略成本居高不下 推荐算法精准度待提升 用户互动体验需优化 智能化解决方案 三大核心功能模块 智能内容标注系统 数百个题材标签自动分类 实体信息智能提取（人物/地点/时间） 地理坐标自动转换 智能互动引擎 自动生成趣味评论回复 正能量...

Prompt Engineer 刚入职即失业？

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Prompt Engineer 刚入职即失业？
Google DeepMind 刚刚发表了一篇新的论文，介绍了如何使用 LLM 来优化 prompt，优化过的 prompt 在 PaLm 2-L / GPT-3.5 / GPT-4 模型中测试，benchmark 的指标都提升了。 优化的方法： 创建一个 meta prompt（如何创建 meta prompt 可以参考论文） 在每一个优化的步骤生成新的 prompt 评估 & 迭代 当然，并不是所有的 prompt 都可以用这种方法来优化，在某些场景上（例如 high-dimensional and complex problems）这种方法的效果还不是特别好。 从长期上来看，...