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中国のブルーカラーゴールドラッシュが、キャリアと未来の仕事に対するAIの変革的影響についての教訓を提供する方法を探ります。

デミス・ハサビスは4年でタンパク質の折りたたみを解決しました。しかし、本当の話は、彼が始める前の20年間の待機です。彼がタイミング、ルートノード、動的計画についてどのように考えているかを紹介します。

現代の仕事のほとんどはパフォーマティブです。あなたは馬を作るのではなく、決して見ることのない機械に入る単一のボルトを磨いています。これを受け入れるのが早ければ早いほど、あなたは被害者であることをやめることができます。

AIの本当の制約はモデルのIQではなく、洪水を検査できない人間です。行単位のヒーロー的行動をやめましょう。知能出力に製造の規律を適用してください：仕様、自動ゲート、サンプリング、ロールバック。それが回答収益管理です。

AIは学生を賢くしているわけではありません。賢い学生をより速くし、弱い学生を見えなくしています。教室は知的自然選択の実験室になりつつあります。

GEOで選択されるためにはクロー・レディであるだけでは不十分な理由を発見してください。E-E-A-Tと引用可能性はAIの可視性とサイトの権威にとって重要です。

ヘビーなAI使用は認知の分岐を引き起こす可能性があります。知能の損失と利益のバランスを発見し、AIとのインタラクションを最適化する方法を学びましょう。

AIは有能な人々を置き換えるのではなく、すでに空洞だった人々を暴露します。あなたが増幅に耐えられるかどうかを決定するのは3つの質問です。

GoogleのAI検索は、Googleビジネスプロフィールを優先することでローカルSEOを変革し、企業がオンラインで顧客とどのように関わるかを変えています。

ビルダー経済が役割を再構築する方法と、なぜ「結果に応じた報酬」がAI時代に成功するための鍵なのかを発見してください。

誰も何かを納得させることはできません。韓非は2300年前にこれを理解しました。本当のゲームは心を変えることではなく、心を読むことです。

宮本武蔵の戦略が戦いが始まる前に勝つための秘密を明らかにします。条件をコントロールし、競争へのアプローチを再定義しましょう。