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自信的回答和正确的回答在当下看起来一模一样。错误的回答和正确的回答格式完全一样，这正是相信任何单一AI的

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自信的回答和正确的回答在当下看起来一模一样。错误的回答和正确的回答格式完全一样，这正是相信任何单一AI的

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@theblessnetwork · 08-13 20:15

AI建设有两条可能的供应曲线。数据中心需要土地、电力协议、水，以及电网排队数年。另一条已经在你的家里。插

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@theblessnetwork · 08-13 20:15

自信的回答和正确的回答在当下看起来一模一样。
错误的回答和正确的回答格式完全一样，这正是相信任何单一AI的话所带来的全部问题。
验证必须来自被验证对象之外。
这在法庭、科学、会计中都是如此。AI也不会例外。

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@theblessnetwork · 08-12 19:17

AI建设有两条可能的供应曲线。数据中心需要土地、电力协议、水，以及电网排队数年。另一条已经在你的家里。插

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@theblessnetwork · 08-12 19:17

AI建设有两条可能的供应曲线。
数据中心需要土地、电力协议、水，以及电网排队数年。
另一条已经在你的家里。
插上电源的计算机和设备，并且一天中大部分时间闲置。
其中只有一条得到了关注。

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@theblessnetwork · 07-25 09:15

AI建设有两条可能的供应曲线。数据中心需要土地、电力协议、水，以及电网排队数年。另一条已经在你的家里。插

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@theblessnetwork · 07-25 09:15

导入 ≠ 可移植性

现在大型AI模型允许你导出聊天记录并导入到其他地方。

但是有两个陷阱。

1. 它只在大型模型之间有效。你工作流中的小型AI工具完全看不到这些数据。

2. 这是文件导出，而不是同步。每次你的上下文改变，你都需要手动更新。

上下文应该在你工作的任何地方都是可移植的，而不是被无数的小变通方法拼凑在一起。