AI adoption

德米斯·哈萨比斯在四年内解决了蛋白质折叠问题。但真正的故事是他在开始之前等待了二十年。以下是他对时机、根节点和动态规划的思考。

大多数现代工作都是表演性的。你并不是在造马——你只是打磨一个你永远看不见的机器里的螺栓。越早接受这一点，你就越能停止做受害者。

AI 的真正限制不是模型智商 — 而是人类无法检查洪水。停止逐行英雄主义。对智能输出进行制造纪律管理：规格、自动化门、抽样、回滚。这就是答案产出管理。

人工智能并没有让学生变得更聪明。它让聪明的学生变得更快，而弱者则变得无形。教室正成为智力自然选择的实验室。

了解为什么爪准备不足以在 GEO 中被选择。E-E-A-T 和可引用性对 AI 可见性和网站权威性至关重要。

重度使用人工智能可能导致认知分歧。发现智力损失与收益的平衡，以及如何优化您的人工智能互动。

AI并不会取代有能力的人。它揭露了那些本就空洞的人。三个问题决定了你是否能在放大中生存。

谷歌的 AI 搜索正在通过优先考虑谷歌商业资料来改变本地 SEO，改变企业与客户在线互动的方式。

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你无法说服任何人。韩非在2300年前就明白了这一点。真正的游戏不是改变思想，而是解读思想。

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