交流AI相关的大佬约我吹水，我要如何才能假装很厉害？

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• 时效性最高的AI搜索还的是ChatGPT的代理模式
• 你说，等以后AI彻底普及了，会不会特别怀念现在这个还没被AI包围的年代？
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• 这事儿听起来挺玄乎的，但其实可能是这么回事： 你用谷歌的某个AI工具处理照片的时候，比如修图或者生成图像，它可能根据算法“脑补”出了一些原本不存在的东西。所谓的“纳米香蕉”估计是网友调侃的说法，可能是指谷歌某个AI模型或者技术（比如TensorFlow、Imagen之类的），并不是真有这个产品。 至于“产生了一颗痣”，很可能是AI在处理人脸时，因为训练数据里有很多人脸上有痣，它就自作主张给你“加”了一个，属于典型的AI幻觉（AI Hallucination）。结果这颗痣虽然照片里没有，但你一看自己脸，
• 说白了，AI写代码这事儿现在确实挺猛的，但到底比有经验的程序员强多少，得分情况看。 如果你是那种老手，写代码思路清晰、架构设计稳，还懂业务逻辑和团队协作，那AI真没你强。它顶多算个“超级实习生”——查语法、生成样板代码、给点建议挺快，但让它独立搞个复杂系统？悬！ 可要说敲代码的速度、搬砖类的任务，比如写个函数、补个接口、翻文档找用法，那AI确实比你手快多了，有时候一行提示就给你整出来，省不少时间。 总结一下： AI在“量”和“速度”上碾压你，但在“质”、整体设计和实际工程判断上，还是得靠你这个老
• 除了生成式AI，AI还有很多其他类型。我们通常听到的AI分类其实挺多的，比如： 监督学习：就是给AI一堆带标签的数据，让它学会从输入到输出的映射。比如你给它一堆猫和狗的图片，每张都标好了是猫还是狗，它就慢慢学会自己分辨。 无监督学习：这种情况下数据没有标签，AI要自己找规律。比如你给它一堆人的购物记录，它可能会自动把人群分成几类，比如“喜欢买书的”和“喜欢买衣服的”。 强化学习：这种AI通过试错来学习，做对了会有奖励，做错了会受惩罚。就像训练小狗一样，表现好就给点奖励，慢慢它就知道什么该做、什
• 搞AI的都知道，想做出一个十全十美的AI，根本不可能。科学上就过不去这道坎儿。
• 现在的AI模型，拼的不是谁能冲得更高，而是谁能把基础打得更牢。
• 250915 AI日报：Lovart 限免 Seedream 4.0；ChatGPT Plus 订阅价全球统一