1. RLVR（可验证奖励的强化学习）
- 让AI在「答案可以自动验证」的任务上（数学题、代码题）疯狂训练，模型自己学会了推理、拆解问题、纠错。
AI解决「有标准答案的问题」会越来越强，趋近于无限强
但这也意味着凡是能被验证的工作，迟早被AI替代
你的价值应该放在「没有标准答案」的领域——审美、判断、创意
2. 幽灵 vs 动物 / 参差不齐的智能
AI的智能形状和人类完全不同——在某些领域是天才，在另一些领域是傻瓜。它不是「低配版人类」，而是一种全新的存在。
不要用「人类智能」的框架去理解AI，否则会被误导
把AI当成一个「能力极度参差的天才实习生」来用——让它做擅长的事，但关键决策自己把关
3. Cursor / LLM应用的新层级
Cursor代表了一个新物种——「垂直领域的AI应用」它针对特定场景（编程）做了深度适配。
未来每个行业都会有「XX领域的Cursor」
找到一个垂直领域，做「上下文工程」——把通用AI调教成这个领域的专家
与其学一个通用AI，不如找到你行业里的Cursor
4. Claude Code / 住在你电脑里的AI
AI Agent第一次「住进」了你的本地电脑，能直接访问你的文件、环境、上下文，而不是在云端隔着一层。
AI正在从「你去访问的网站」变成「住在你电脑里的助手」
你的本地环境、数据、工作流，都可以成为AI的上下文
未来的竞争力不是「会不会用AI」，而是「你喂给AI的上下文够不够好」
5. Vibe Coding（氛围编程）
用自然语言描述需求，AI帮你写代码——完全不需要关心代码本身。
这是普通人获益最大的一个
编程的门槛，从「会写代码」变成「会说清楚需求」
你不需要学Python/JS/Rust，你只需要学会精确表达你想要什么
以前「有想法但不会写代码」的人，现在可以直接落地想法了
6. Nano Banana / LLM的GUI
Google的一个模型，能把文本、图像生成、世界知识融合在一起输出——不只是回答文字，而是用图片、信息图、动画来沟通。
未来AI 会「用你最容易理解的方式」跟你沟通
#ai #ChatGPT #deepseek #认知 #复盘 #ai教程
- 让AI在「答案可以自动验证」的任务上（数学题、代码题）疯狂训练，模型自己学会了推理、拆解问题、纠错。
AI解决「有标准答案的问题」会越来越强，趋近于无限强
但这也意味着凡是能被验证的工作，迟早被AI替代
你的价值应该放在「没有标准答案」的领域——审美、判断、创意
2. 幽灵 vs 动物 / 参差不齐的智能
AI的智能形状和人类完全不同——在某些领域是天才，在另一些领域是傻瓜。它不是「低配版人类」，而是一种全新的存在。
不要用「人类智能」的框架去理解AI，否则会被误导
把AI当成一个「能力极度参差的天才实习生」来用——让它做擅长的事，但关键决策自己把关
3. Cursor / LLM应用的新层级
Cursor代表了一个新物种——「垂直领域的AI应用」它针对特定场景（编程）做了深度适配。
未来每个行业都会有「XX领域的Cursor」
找到一个垂直领域，做「上下文工程」——把通用AI调教成这个领域的专家
与其学一个通用AI，不如找到你行业里的Cursor
4. Claude Code / 住在你电脑里的AI
AI Agent第一次「住进」了你的本地电脑，能直接访问你的文件、环境、上下文，而不是在云端隔着一层。
AI正在从「你去访问的网站」变成「住在你电脑里的助手」
你的本地环境、数据、工作流，都可以成为AI的上下文
未来的竞争力不是「会不会用AI」，而是「你喂给AI的上下文够不够好」
5. Vibe Coding（氛围编程）
用自然语言描述需求，AI帮你写代码——完全不需要关心代码本身。
这是普通人获益最大的一个
编程的门槛，从「会写代码」变成「会说清楚需求」
你不需要学Python/JS/Rust，你只需要学会精确表达你想要什么
以前「有想法但不会写代码」的人，现在可以直接落地想法了
6. Nano Banana / LLM的GUI
Google的一个模型，能把文本、图像生成、世界知识融合在一起输出——不只是回答文字，而是用图片、信息图、动画来沟通。
未来AI 会「用你最容易理解的方式」跟你沟通
#ai #ChatGPT #deepseek #认知 #复盘 #ai教程
