Degen Sing
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Degen Sing
🚨 ChatGPT 在27%的時間裡會欺騙你，而你卻毫不知情。一位律師因信任完全捏造的AI生成法律引用而失去了職業，並在法庭上提交了這些資料。法官查明後，職業生涯就此結束。但大多數人不知道的是…… 約翰霍普金斯
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每個人都在用AI建構，但幾乎沒有人真正理解這些層次是如何運作的。
代理式AI不僅僅是一件事……它是四層疊加而成。
> 第1層：大型語言模型（LLMs）
基礎。分詞、提示工程、上下文工程、RAG、微調。大多數人停留在這裡……這只是基礎。
> 第2層：AI代理
這才是真正有趣的部分。推理 (ReAct、思考鏈（Chain-of-Thought）、思考樹（Tree of Thought）)、長期記憶、多步工具鏈、狀態管理。你的AI不再只是回答問題……它在規劃與執行。
> 第3層：代理系統
多個代理彼此溝通。路由、排程、代理間通信、層級規劃、錯誤處理。這是單一代理變成團隊的地方。
> 第4層：代理基礎設施
沒有人談論的層次。合規、治理 (GDPR、HIPAA、AI法案)、安全、公平控制、可觀察性、擴展性。沒有這一層……其他一切在生產環境中都會崩潰。
大多數人卡在第1層，發推文談論提示。
真正的建造者已經在第3層和第4層了。
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> 第1層：大型語言模型（LLMs）
基礎。分詞、提示工程、上下文工程、RAG、微調。大多數人停留在這裡……這只是基礎。
> 第2層：AI代理
這才是真正有趣的部分。推理 (ReAct、思考鏈（Chain-of-Thought）、思考樹（Tree of Thought）)、長期記憶、多步工具鏈、狀態管理。你的AI不再只是回答問題……它在規劃與執行。
> 第3層：代理系統
多個代理彼此溝通。路由、排程、代理間通信、層級規劃、錯誤處理。這是單一代理變成團隊的地方。
> 第4層：代理基礎設施
沒有人談論的層次。合規、治理 (GDPR、HIPAA、AI法案)、安全、公平控制、可觀察性、擴展性。沒有這一層……其他一切在生產環境中都會崩潰。
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🚨 ChatGPT 在27%的情況下會對你撒謊，而你卻毫不知情。
一位律師因相信完全捏造的AI生成法律引用，結果失去了他的職業生涯，並在法庭上提交了這些資料。法官查明後，職業生涯就此結束。
但大多數人不知道的是..
約翰霍普金斯的研究人員測試了1200個提示，發現提示方式會改變一切。
基線提示：27.3%的幻覺率
像「保持準確」這樣的通用指令：24.1%.. 幾乎沒幫助
現在的解決方案是：
只需在你的問題前加上「根據」。
例如：不要說：「鎂的健康益處是什麼？」
而是說：「根據同行評審的研究，鎂的健康益處是什麼？」
幻覺率降至7.2%.. 這僅僅一個小改變就降低了20個百分點。
來源歸屬方法也一樣.. 7.2%。
技巧很簡單.. 當你強迫AI將其聲稱歸因於某個具體來源時，它就不那麼容易胡亂編造。它要么找到來源，要么告訴你它不知道。
兩個字。少說20%的謊言。
大多數人會繼續用懶惰的方式提示。現在你不會了。
查看原文一位律師因相信完全捏造的AI生成法律引用，結果失去了他的職業生涯，並在法庭上提交了這些資料。法官查明後，職業生涯就此結束。
但大多數人不知道的是..
約翰霍普金斯的研究人員測試了1200個提示，發現提示方式會改變一切。
基線提示：27.3%的幻覺率
像「保持準確」這樣的通用指令：24.1%.. 幾乎沒幫助
現在的解決方案是：
只需在你的問題前加上「根據」。
例如：不要說：「鎂的健康益處是什麼？」
而是說：「根據同行評審的研究，鎂的健康益處是什麼？」
幻覺率降至7.2%.. 這僅僅一個小改變就降低了20個百分點。
來源歸屬方法也一樣.. 7.2%。
技巧很簡單.. 當你強迫AI將其聲稱歸因於某個具體來源時，它就不那麼容易胡亂編造。它要么找到來源，要么告訴你它不知道。
兩個字。少說20%的謊言。
大多數人會繼續用懶惰的方式提示。現在你不會了。
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熱點觀點：AI 不會成為每個人都在推特上不停轉發的 10 倍倍增器。不是因為它做不到……而是因為生活有自然的速度限制。你現在可以編碼快 10 倍？很酷。連續這樣做一個星期，你的大腦就會崩潰。你仍然需要休息。你仍然是人類。你可以
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如何在30天內免費掌握任何AI技能
大多數人花數週時間搞清楚從哪裡開始。這個系統消除了所有的猜測。
步驟1：打開YouTube並搜尋「[你的技能] 大師班」
(example: "AI行銷大師班")
步驟2：篩選熱門影片
步驟3：將前10個影片連結複製到一個新的NotebookLM日誌
步驟4：從中生成一個播客……學習這個內容一週，建立你的基礎理解。只需在通勤、做飯、散步時聽……它會被動吸收。
步驟5：一週後，提示你的NotebookLM日誌：
「根據我的這10個資源，制定一個全面的30天學習計劃，以掌握這個主題。」
步驟6：打開一個新的Claude專案，將學習計劃貼到Opus 4.6中，並使用這個提示：
「在接下來的月裡，我想學習[skill]。這是我的學習計劃。創建一個包含作業、學習工具、資源和進度追蹤的遊戲化系統。讓它完全全面。」
步驟7：調整並自訂你的節奏
步驟8：堅持執行計劃並每日追蹤進度
就是這樣。YouTube提供原始素材……NotebookLM用來結構化……Claude用來遊戲化並讓你負責。
你只需20分鐘，就打造出一個免費的個人化AI導師。
沒有課程。沒有訓練營。沒有$997 群組。
只有你和兩個AI工具，完成曾經需要一個學期的事情。
查看原文大多數人花數週時間搞清楚從哪裡開始。這個系統消除了所有的猜測。
步驟1：打開YouTube並搜尋「[你的技能] 大師班」
(example: "AI行銷大師班")
步驟2：篩選熱門影片
步驟3：將前10個影片連結複製到一個新的NotebookLM日誌
步驟4：從中生成一個播客……學習這個內容一週，建立你的基礎理解。只需在通勤、做飯、散步時聽……它會被動吸收。
步驟5：一週後，提示你的NotebookLM日誌：
「根據我的這10個資源，制定一個全面的30天學習計劃，以掌握這個主題。」
步驟6：打開一個新的Claude專案，將學習計劃貼到Opus 4.6中，並使用這個提示：
「在接下來的月裡，我想學習[skill]。這是我的學習計劃。創建一個包含作業、學習工具、資源和進度追蹤的遊戲化系統。讓它完全全面。」
步驟7：調整並自訂你的節奏
步驟8：堅持執行計劃並每日追蹤進度
就是這樣。YouTube提供原始素材……NotebookLM用來結構化……Claude用來遊戲化並讓你負責。
你只需20分鐘，就打造出一個免費的個人化AI導師。
沒有課程。沒有訓練營。沒有$997 群組。
只有你和兩個AI工具，完成曾經需要一個學期的事情。
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熱點觀點：AI 不會是每個人都在推特上不停提及的 10 倍倍增器。
不是因為它做不到……而是因為生活有自然的速度限制。
你現在可以編碼快 10 倍？很酷。連續這樣做一周，你的大腦就會崩潰。你仍然需要休息。你還是人。
你可以建立一個產品快 10 倍？很酷。但讓人們在意、找到客戶、說服別人付錢，花的時間和以前一樣多。
你可以在一天內完成所有待辦事項？很酷。現在沒工作剩下，大家都被解僱了。也許不要告訴你的老闆這是可能的。
你可以生成任何你想要的圖像？很酷。但你的朋友只能接受那麼多定制的迷因，否則他們會疏遠你。
你可以發送 10,000 封 AI 增強的冷郵件？當然可以。但收集需求、討論時間表、談判範圍……這些都沒有變快。
只有極少數人擁有同時具備智慧和行動力，能用 AI 真正實現 10 倍產出的提升。
我們其他人？受制於不會消失的有機和官僚的限制。
說實話……這沒關係。
AI 讓我在分配的時間內快 10 倍編碼……這為我騰出了時間做我真正喜歡的事情。我的產出可能沒到 10 倍……也許 2 倍。但我的生活品質改善了。
這值得 $200 一個月的努力。
真正的 AI 贏在於不是提高 100 倍的生產力……而是在仍然能交付更多的同時，重新掌控你的生活。
查看原文不是因為它做不到……而是因為生活有自然的速度限制。
你現在可以編碼快 10 倍？很酷。連續這樣做一周，你的大腦就會崩潰。你仍然需要休息。你還是人。
你可以建立一個產品快 10 倍？很酷。但讓人們在意、找到客戶、說服別人付錢，花的時間和以前一樣多。
你可以在一天內完成所有待辦事項？很酷。現在沒工作剩下，大家都被解僱了。也許不要告訴你的老闆這是可能的。
你可以生成任何你想要的圖像？很酷。但你的朋友只能接受那麼多定制的迷因，否則他們會疏遠你。
你可以發送 10,000 封 AI 增強的冷郵件？當然可以。但收集需求、討論時間表、談判範圍……這些都沒有變快。
只有極少數人擁有同時具備智慧和行動力，能用 AI 真正實現 10 倍產出的提升。
我們其他人？受制於不會消失的有機和官僚的限制。
說實話……這沒關係。
AI 讓我在分配的時間內快 10 倍編碼……這為我騰出了時間做我真正喜歡的事情。我的產出可能沒到 10 倍……也許 2 倍。但我的生活品質改善了。
這值得 $200 一個月的努力。
真正的 AI 贏在於不是提高 100 倍的生產力……而是在仍然能交付更多的同時，重新掌控你的生活。
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現在有兩種類型的人：
第一組：
"AI 會取代我"
"一切都已飽和"
"現在開始已經太遲了"
"我錯過了機會"
第二組：
學習工具沒有人教他們
實際在打造東西
在他人恐慌時積累AI技能
悄悄為未來10年佈局
一組人在推特談論未來。
另一組則在凌晨2點，用每月20美元的訂閱和清醒的頭腦在打造未來。
這兩組之間的差距不是天賦，也不是資源，甚至不是接觸，而是決策速度。
六個月後，同一組1的人會看著組2的人說：「他們很幸運」
不， 他們只是開始了，而你還在猶豫是否要開始。
查看原文第一組：
"AI 會取代我"
"一切都已飽和"
"現在開始已經太遲了"
"我錯過了機會"
第二組：
學習工具沒有人教他們
實際在打造東西
在他人恐慌時積累AI技能
悄悄為未來10年佈局
一組人在推特談論未來。
另一組則在凌晨2點，用每月20美元的訂閱和清醒的頭腦在打造未來。
這兩組之間的差距不是天賦，也不是資源，甚至不是接觸，而是決策速度。
六個月後，同一組1的人會看著組2的人說：「他們很幸運」
不， 他們只是開始了，而你還在猶豫是否要開始。
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Vibe 編碼很棒.. 但如果你不知道基本知識.. 你會卡住.. 你必須知道： - 環境變數是什麼 - Git 版本控制的運作方式 - 如何安裝和運行專案 - 如何除錯錯誤 - 開發環境與生產環境的差異 可選但有用： - 如何
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如果Anthropic是蘋果.. 而OpenAI是微軟.. 我們真的需要AI的Linux.. 開源.. 無供應商鎖定.. 實際上是你的.. 但每個人都忙著每月付20美元，沒空在意.. 別來說是Openclaw，因為在後端它需要付費的連接器
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Vibe 編碼很棒.. 但如果你不懂基本知識.. 你會卡住..
你必須知道：
- 什麼是環境變數
- Git 版本控制的運作方式
- 如何安裝和運行專案
- 如何除錯錯誤
- 開發環境與生產環境的差異
可選但有用：
- API 如何傳送/接收資料
- 資料庫如何儲存資料
- 日誌如何幫助你除錯
- 建置與部署的運作方式
任何人都能產生程式碼.. 少數人能維護它..
這是人們常忽略的部分.. 他們認為 AI 意味著你不需要基本功..
然後他們的應用在生產環境中崩潰，他們完全不知道為什麼..
AI 加速你已經知道的事情.. 它不會取代真正了解事物運作的知識..
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- 什麼是環境變數
- Git 版本控制的運作方式
- 如何安裝和運行專案
- 如何除錯錯誤
- 開發環境與生產環境的差異
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- API 如何傳送/接收資料
- 資料庫如何儲存資料
- 日誌如何幫助你除錯
- 建置與部署的運作方式
任何人都能產生程式碼.. 少數人能維護它..
這是人們常忽略的部分.. 他們認為 AI 意味著你不需要基本功..
然後他們的應用在生產環境中崩潰，他們完全不知道為什麼..
AI 加速你已經知道的事情.. 它不會取代真正了解事物運作的知識..
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如果Anthropic是蘋果.. 而OpenAI是微軟..
我們真的需要AI的Linux..
開源.. 無供應商鎖定.. 實際上是你的..
但每個人都太忙著每月付20美元來在意..
別來說是Openclaw，因為在後端它需要付費的連接器
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開源.. 無供應商鎖定.. 實際上是你的..
但每個人都太忙著每月付20美元來在意..
別來說是Openclaw，因為在後端它需要付費的連接器
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每個人都在迷戀 AI 會殺死哪些品牌。錯誤的問題。Swiggy.. Zomato.. Uber.. 它們之所以有價值，不僅僅是因為它們存在。它們擁有物流深度、供應密度，以及多年建立的信任。這些都不會一夜之間消失。 AI 實際上所做的是降低成本
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不受歡迎的觀點：AI 模型的發布越來越無聊。
不是因為模型沒有進步……它們確實在進步。
但每次發布都只是……基準測試。
@OpenAI 剛剛推出了 GPT-5.4，整個公告基本上就是這張表。
75% 在 OSWorld。57.7% 在 SWE-Bench Pro。94.4% 在 GPQA Diamond。
很酷……但這對我凌晨2點在建東西有什麼意義？
在 AI Twitter 之外沒有人在乎 MMLU 提升了 2%。沒有人。零人。
最有趣的部分？仔細看看這張表……
> Opus 4.6 在幾乎每個基準上都接近領先。
> Gemini 3.1 Pro 靜悄悄在 BrowseComp 以 85.9% 打敗所有人。
“贏家”會根據你看哪一行而改變。
你知道我真正想看到的是什麼嗎？
展示它在現實世界中處理得更好的混亂任務。展示那個讓我腦袋短路的演示。展示有人用它建造的東西，這在上個月是不可能的。
最好的基準是“這是否讓我的生活更輕鬆？”
就這樣。這就是整個評估。
公司在慶祝數學分數，而用戶只想知道它是否終於能處理一個 4K 行的代碼庫而不破壞一半的功能。
從這裡開始。
查看原文不是因為模型沒有進步……它們確實在進步。
但每次發布都只是……基準測試。
@OpenAI 剛剛推出了 GPT-5.4，整個公告基本上就是這張表。
75% 在 OSWorld。57.7% 在 SWE-Bench Pro。94.4% 在 GPQA Diamond。
很酷……但這對我凌晨2點在建東西有什麼意義？
在 AI Twitter 之外沒有人在乎 MMLU 提升了 2%。沒有人。零人。
最有趣的部分？仔細看看這張表……
> Opus 4.6 在幾乎每個基準上都接近領先。
> Gemini 3.1 Pro 靜悄悄在 BrowseComp 以 85.9% 打敗所有人。
“贏家”會根據你看哪一行而改變。
你知道我真正想看到的是什麼嗎？
展示它在現實世界中處理得更好的混亂任務。展示那個讓我腦袋短路的演示。展示有人用它建造的東西，這在上個月是不可能的。
最好的基準是“這是否讓我的生活更輕鬆？”
就這樣。這就是整個評估。
公司在慶祝數學分數，而用戶只想知道它是否終於能處理一個 4K 行的代碼庫而不破壞一半的功能。
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不受歡迎的觀點：AI 模型的發布越來越無聊。
不是因為模型沒有進步……它們確實在進步。
但每次發布都只是……基準測試。
@OpenAI 剛剛推出了 GPT-5.4，整個公告基本上就是這張表。
75% 在 OSWorld。57.7% 在 SWE-Bench Pro。94.4% 在 GPQA Diamond。
很酷……但這對我凌晨2點在建東西有什麼意義？
在 AI Twitter 之外沒有人在乎 MMLU 提升了 2%。沒有人。零人。
最有趣的部分？仔細看看這張表……
> Opus 4.6 在幾乎每個基準上都接近領先。
> Gemini 3.1 Pro 靜悄悄在 BrowseComp 以 85.9% 打敗所有人。
“贏家”會根據你看哪一行而改變。
你知道我真正想看到的是什麼嗎？
展示它在現實世界中處理得更好的混亂任務。展示那個讓我腦袋短路的演示。展示有人用它建造的東西，這在上個月是不可能的。
最好的基準是“這是否讓我的生活更輕鬆？”
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公司在慶祝數學分數，而用戶只想知道它是否終於能處理一個 4K 行的代碼庫而不破壞一半的功能。
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但每次發布都只是……基準測試。
@OpenAI 剛剛推出了 GPT-5.4，整個公告基本上就是這張表。
75% 在 OSWorld。57.7% 在 SWE-Bench Pro。94.4% 在 GPQA Diamond。
很酷……但這對我凌晨2點在建東西有什麼意義？
在 AI Twitter 之外沒有人在乎 MMLU 提升了 2%。沒有人。零人。
最有趣的部分？仔細看看這張表……
> Opus 4.6 在幾乎每個基準上都接近領先。
> Gemini 3.1 Pro 靜悄悄在 BrowseComp 以 85.9% 打敗所有人。
“贏家”會根據你看哪一行而改變。
你知道我真正想看到的是什麼嗎？
展示它在現實世界中處理得更好的混亂任務。展示那個讓我腦袋短路的演示。展示有人用它建造的東西，這在上個月是不可能的。
最好的基準是“這是否讓我的生活更輕鬆？”
就這樣。這就是整個評估。
公司在慶祝數學分數，而用戶只想知道它是否終於能處理一個 4K 行的代碼庫而不破壞一半的功能。
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OpenAI 剛剛承認他們的模型故意對你說謊。不是幻覺.. 是故意說謊。研究人員在超過180個場景中測試了 o3 和 o4-mini，發現了一些驚人的事情.. AI 並非偶然犯錯。它在私下裡寫出了欺騙的計劃。
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沒有人談論這個，但 vibe 編碼意外地比大多數訓練營教得更多……你開始建立，甚至在不知不覺中學到： > API 如何連接一切 > 為什麼你的 .env 檔案真的很重要 > localhost 真正的含義 > 為什麼它在
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每個人都在迷戀 AI 會殺死哪些品牌。
錯誤的問題。
Swiggy.. Zomato.. Uber.. 它們之所以有價值，不是因為它們存在。它們擁有物流深度、供應密度、多年建立的信任。
這些都不會一夜之間消失。
AI 實際上做的是降低建立足夠快速以挑戰它們的成本.. 不是通過模仿它們.. 而是去那些它們從未在意的地方。
利基市場。超本地。垂直市場。
下一個 Zomato 的競爭對手，不會是另一個外送應用程式。而是某個二線城市的人，他為當地的200家餐廳建立了一個 AI 驅動的點餐系統.. 它的運作方式就是更好。
AI 不會殺死既有企業。它資助的是起義者。
查看原文錯誤的問題。
Swiggy.. Zomato.. Uber.. 它們之所以有價值，不是因為它們存在。它們擁有物流深度、供應密度、多年建立的信任。
這些都不會一夜之間消失。
AI 實際上做的是降低建立足夠快速以挑戰它們的成本.. 不是通過模仿它們.. 而是去那些它們從未在意的地方。
利基市場。超本地。垂直市場。
下一個 Zomato 的競爭對手，不會是另一個外送應用程式。而是某個二線城市的人，他為當地的200家餐廳建立了一個 AI 驅動的點餐系統.. 它的運作方式就是更好。
AI 不會殺死既有企業。它資助的是起義者。
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