人工智能/机器学习

说实话，目前来看sora2的发布跟render这个加密货币项目基本没啥直接关系。 sora2是OpenAI出的那个能生成视频的AI模型，挺火的，主要是搞人工智能生成内容（AIGC）这一块的。而render（也就是RENDER币）是跟去中心化GPU渲染网络有关的，简单说就是让别人用空闲的显卡帮你渲染动画、3D画面，有点像共享算力的项目。 虽然听着都是“生成画面”，但方向不太一样。

我个人觉得，AI没法完全替代塔罗牌占卜。 这么说吧，AI就像一本超级详细、而且还会说话的“塔罗百科全书”。你问它一张牌什么意思，它能给你列出十条八条，正位、逆位、爱情、事业……分析得头头是道。从知识层面，它绝对比大多数人记得都牢、都全。 但是，塔罗占卜的核心，其实不是“解释牌意”这么简单。它更像是一次有温度的对话和心理疏导。

老哥，你这个问题问得特别好，很多做产品和技术的兄弟都琢磨过。 这事儿得分开看，根本不是谁比谁聪明的问题，而是分工和视角完全不同。 打个比方吧。你是个顶级的汽车工程师，能造出世界上最牛的发动机，你知道每一个零件的原理，每一个参数的意义。而你的用户，他就是个每天都要开长途的货车司机。 在“如何造车”这件事上，你毫无疑问是专家，甩他几条街。

这个问题，不同的人有完全不同的看法，有点像在讨论“我们什么时候能星际旅行”一样，有的人觉得近在眼前，有的人觉得还早得很。 首先，我们得把“智力”这事儿拆开看。 在某些“单项”上，AI其实早就超过人类了。比如： 计算和记忆：这方面没得比。任何一台普通电脑的计算速度和信息存储量，都远远超过最强的人类大脑。我们现在已经离不开计算器和搜索引擎了。

说实话，我对Gork说的那个Grokpedia现在还持保留态度。你说他要做一个类似维基百科但更智能的知识平台，听着挺酷的，但问题是怎么做、能不能做起来。 首先，现在大家查东西都用搜索引擎、知乎、百度百科，效率其实已经挺高了。如果Grokpedia只是换个界面或者加点AI功能，光这样很难让人改掉老习惯。

嘿，聊到水下机器人，这玩意儿未来的发展可太有意思了。简单来说，它们会变得越来越像“活物”，越来越“独立”，也越来越“合群”。 想象一下，未来的水下机器人大概是这几个方向： 越来越聪明，有自己的“脑子” 现在大多数水下机器人还得靠人远程遥感操控，像玩遥控车一样，线缆断了或者信号不好就抓瞎了。未来，它们会装上更强的人工智能（AI）。

这么说吧，你可以把一个没有人工智能（AI）的水下机器人想象成一个需要你用遥-控-器-手-柄-，一步一步操作的无人机。你看着屏幕，按一下“前进”，它就前进一点；按一下“向左”，它就向左一点。它自己没有任何想法，完全是个听话的“提线木偶”。 但给它装上了AI和机器学习的大脑后，情况就完全不一样了，它从“木偶”变成了有一定自主能力的“潜水员”。主要体现在这几个方面： 1.

我觉得这事儿得从两面看。 一方面，AI就像给每个记者配了个“超级助理”。过去写一篇财报新闻，记者得自己看一堆数据，再吭哧吭哧地写出来。现在AI能在一秒钟内读完财报，直接生成一篇稿子，数据准确，速度飞快。像体育比赛结果、股市动态这类有固定模式的新闻，AI都能搞定。这就把记者从重复劳动里解放出来了，让他们有更多时间去做更重要的事，比如深度调查和采访。 再比如，新闻推荐。

你可以把它想象成一个专门为你服务的、不知疲倦的“私人编辑”。 在以前，我们看报纸或电视新闻，大家看到的内容基本都一样，都是由总编辑决定什么新闻重要、什么新闻该上头版。而现在，这个“私人编辑”（也就是算法）会悄悄观察你的阅读习惯。比如，你经常看关于篮球和数码产品的文章，点了几个赞，还分享了一条关于新手机的资讯。

这个问题挺有意思的，我试着用大白话给你解释一下。 你可以把第一性原理想象成“把事情打回原形”去思考。别管别人是怎么做的，也别管“传统上”是怎么做的，你就问自己：这件事最根本、最核心的要素是什么？然后从这些最基础的“砖块”开始，一步步重新搭建。 举个大家都知道的例子，马斯克造火箭。他没想“哦，现在火箭都卖一个亿，我怎么把它做得便宜点？”。