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花了两天时间，终于把Lenny访谈Dan Shipper（Every CEO）的播客整理完。这期内容对AI的洞察涉及方方面面，其中有些闻所未闻的观点甚至给我“醍醐灌顶”的感觉。说实话我看过许多Lenny的访谈视频，这期节目第一次让我感觉我的认知被撕开了一个口，看见了更大的AI世界。
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今天读了Dwarkesh Patel的最新博客《Why I don't think AGI is right around the corner》，文章深入浅出地剖析了当前AI能力的本质和AGI发展的时间线，颇有启发。几点思考：
1，大模型是时间上的"断片"个体
"持续学习"是目前大模型的致命软肋。大模型和人类走的是截然不同的两条成长路径，前者靠"啃说明书"长大，后者在实践摸爬滚打中成长。大模型在时间维度上是个"断片"的存在，海量数据训练完成后就再无升级可能，"脑子"彻底固化，无法在真实环境中感知和迭代，只能蜷缩在封闭的小世界里，机械地回答人类抛出的各种问题。出厂设置就是它的巅峰状态。
而人类恰恰相反，吃一堑长一智，在反馈中学习成长，挨过骂、受过打，下次就不敢再犯。大模型和人类那种深思熟虑、自我调整的学习过程完全是两码事，它犯过的错会周而复始地出现，直到下个版本修复为止。
2，大模型比人类短命得多
MiniMax M1主攻上下文长度是个正确方向。prompt就像说明书，光看说明书是学不会拧螺丝的。只有足够宽的上下文窗口才能让大模型持续接收环境反馈，在反馈中学习成长，进而窥探AGI的大门。context engine概念的爆火绝非偶然，这是AI前沿工作者在实践中淬炼出的高度概括。
context就像大模型的生命线，context为0时，它带着出厂设置诞生；context窗口达到1M token时，它的生命戛然而止。换算到人类的时间维度，它到底能活多久？读完一部《三体》的时间就差不多耗尽它的上下文窗口了。无法吸收更多外界信息时，它就"死了"，只能重开聊天窗口获得新生。
3，当下大模型是好用的一次性工具人
受制于上下文窗口，大模型无法动态升级，更适合那些用完即弃的场景：翻译、写代码、摘要总结。而需要在空间上连贯操作的任务（典型如模拟人类使用电脑），表现可以说是一团糟。一是先验知识不足，没有文本数据那么丰富；二是要克服数据稀缺带来的训练困境，即便是事后看来很简单的算法创新，也需要漫长时间才能打磨成熟。
#提示词工程
1，大模型是时间上的"断片"个体
"持续学习"是目前大模型的致命软肋。大模型和人类走的是截然不同的两条成长路径，前者靠"啃说明书"长大，后者在实践摸爬滚打中成长。大模型在时间维度上是个"断片"的存在，海量数据训练完成后就再无升级可能，"脑子"彻底固化，无法在真实环境中感知和迭代，只能蜷缩在封闭的小世界里，机械地回答人类抛出的各种问题。出厂设置就是它的巅峰状态。
而人类恰恰相反，吃一堑长一智，在反馈中学习成长，挨过骂、受过打，下次就不敢再犯。大模型和人类那种深思熟虑、自我调整的学习过程完全是两码事，它犯过的错会周而复始地出现，直到下个版本修复为止。
2，大模型比人类短命得多
MiniMax M1主攻上下文长度是个正确方向。prompt就像说明书，光看说明书是学不会拧螺丝的。只有足够宽的上下文窗口才能让大模型持续接收环境反馈，在反馈中学习成长，进而窥探AGI的大门。context engine概念的爆火绝非偶然，这是AI前沿工作者在实践中淬炼出的高度概括。
context就像大模型的生命线，context为0时，它带着出厂设置诞生；context窗口达到1M token时，它的生命戛然而止。换算到人类的时间维度，它到底能活多久？读完一部《三体》的时间就差不多耗尽它的上下文窗口了。无法吸收更多外界信息时，它就"死了"，只能重开聊天窗口获得新生。
3，当下大模型是好用的一次性工具人
受制于上下文窗口，大模型无法动态升级，更适合那些用完即弃的场景：翻译、写代码、摘要总结。而需要在空间上连贯操作的任务（典型如模拟人类使用电脑），表现可以说是一团糟。一是先验知识不足，没有文本数据那么丰富；二是要克服数据稀缺带来的训练困境，即便是事后看来很简单的算法创新，也需要漫长时间才能打磨成熟。
#提示词工程
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我发现我在vibe coding的时候也会出现这些症状。最戳我的就是“三次定律”：ai失败3次我就会觉得还不如我自己来。
其次就是“认知带宽”瓶颈：每次review ai写的代码都非常消耗心力，尤其是项目稍微大一点的时候，“脑子就这么点大，别塞了别塞了”
其次就是“认知带宽”瓶颈：每次review ai写的代码都非常消耗心力，尤其是项目稍微大一点的时候，“脑子就这么点大，别塞了别塞了”
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可以让 Claude Code 超深度思考的prompt
来源地址：reddit.com
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