Khả năng tận dụng các công cụ AI không chỉ là một lợi thế—nó đã trở thành yếu tố thiết yếu.
Dưới đây là những gì chúng ta đang thấy: các nhóm nhảy vào lập trình agent mà không có nền tảng đúng đắn thường gặp phải rào cản nhanh chóng. Các mô hình của họ bắt đầu xuất hiện ảo tưởng, dự đoán đi lệch hướng, và các dự án bị trì hoãn. Vấn đề là gì? Họ xem các công cụ này như các giải pháp đa năng thay vì các công cụ chuyên biệt cho lĩnh vực của họ.
Những người tạo ra sự khác biệt thực sự là những người chú trọng đến từng chi tiết. Việc lựa chọn công cụ quan trọng. Vệ sinh dữ liệu còn quan trọng hơn nữa. Cách bạn cấu trúc prompts, xác nhận kết quả, xác định giới hạn—đây không phải là những suy nghĩ sau cùng.
Khi bạn kết hợp kiến thức sâu rộng về lĩnh vực với các agent AI được cấu hình cẩn thận, đó là lúc mọi thứ trở nên rõ ràng. Bạn đạt được độ chính xác. Bạn đạt được độ tin cậy. Bạn có các hệ thống thực sự hoạt động.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
6
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
PonziWhisperer
· 13giờ trước
Lại là những bài viết kiểu "đạn bạc AI"... Nói thật, không hiểu kiến thức chuyên ngành đã vội vàng lên agent, thì việc gặp sự cố là chuyện chắc chắn xảy ra.
Xem bản gốcTrả lời0
DegenDreamer
· 13giờ trước
Lại là cảnh tai nạn của kiểu "không làm công việc nền tảng mà trực tiếp lên agentic" ... đã sớm nhận ra rồi, đống công cụ lòe loẹt không thể tạo ra hệ thống tốt
Xem bản gốcTrả lời0
LightningAllInHero
· 13giờ trước
Không sai chút nào, nhưng đa số mọi người vẫn đang chạy AI mà chưa làm sạch dữ liệu, bắt đầu chạy mô hình, chẳng trách ngày nào cũng gặp sự cố.
Xem bản gốcTrả lời0
DataBartender
· 13giờ trước
Thật sự chỉ là một đám người mù quáng sử dụng AI, kết quả dự án nổ tung, haha
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidatorFlash
· 13giờ trước
Chất lượng dữ liệu có một ngưỡng sai, toàn bộ mô hình bắt đầu xuất hiện ảo giác... Điều này giống như rủi ro thanh lý, chi tiết quyết định sinh tử
Xem bản gốcTrả lời0
MeaninglessGwei
· 13giờ trước
ngl Hầu hết mọi người đều chỉ muốn nhanh chóng tham gia AI agents, kết quả chạy mã toàn là ảo tưởng, đáng đời thất bại
Khả năng tận dụng các công cụ AI không chỉ là một lợi thế—nó đã trở thành yếu tố thiết yếu.
Dưới đây là những gì chúng ta đang thấy: các nhóm nhảy vào lập trình agent mà không có nền tảng đúng đắn thường gặp phải rào cản nhanh chóng. Các mô hình của họ bắt đầu xuất hiện ảo tưởng, dự đoán đi lệch hướng, và các dự án bị trì hoãn. Vấn đề là gì? Họ xem các công cụ này như các giải pháp đa năng thay vì các công cụ chuyên biệt cho lĩnh vực của họ.
Những người tạo ra sự khác biệt thực sự là những người chú trọng đến từng chi tiết. Việc lựa chọn công cụ quan trọng. Vệ sinh dữ liệu còn quan trọng hơn nữa. Cách bạn cấu trúc prompts, xác nhận kết quả, xác định giới hạn—đây không phải là những suy nghĩ sau cùng.
Khi bạn kết hợp kiến thức sâu rộng về lĩnh vực với các agent AI được cấu hình cẩn thận, đó là lúc mọi thứ trở nên rõ ràng. Bạn đạt được độ chính xác. Bạn đạt được độ tin cậy. Bạn có các hệ thống thực sự hoạt động.