dashdot @dashdot1205

Interested in AI | Learning AI | Using AI WuHan Joined May 2023

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2 minutes ago

没想到数学首先遭遇了这种尴尬：证明太多了，多到人类根本来不及看懂。 OpenAI 一口气公开了约 722 个 AI 生成的数学证明。真正值得思考的，不只是 AI 会不会做数学，而是另一个问题：如果数学成果产生的速度，开始远远超过数学家理解它们的速度，会发生什么？因为一个定理被证明出来，并不意味着它真正进入了数学。它还需要有人去验证、理解、解释；需要知道它为什么成立，和哪些理论有关；需要把孤立的结果连接起来，形成新的结构；甚至还要判断——这个结果到底重不重要。过去，数学的瓶颈可能是“证明不出来”。未来，瓶颈可能变成：证明出来的东西太多，我们不知道该看哪个。当机器可以一天产生几百、几千甚至几万个证明时，真正稀缺的反而不再是答案，而是人的注意力、判断力和理解力。于是数学家的角色也可能发生变化：从“寻找证明的人”，逐渐变成“在证明海洋里寻找意义的人”。 AI 负责扩大知识的边界，人负责判断哪些边界值得探索。到那时，最重要的问题可能不再是： “这个问题能不能证明？” 而是： “这么多已经被证明的东西里，到底哪些值得人类真正搞懂？”

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40 minutes ago

@Dong43455736831 亏钱经验一大堆赚钱的一个也没有

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42 minutes ago

@nic0203 2*（A+B）

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2 hours ago

@KernelQin 同2比1选手

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2 hours ago

@yumi202607 我愿意去哪儿领

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2 hours ago

@Xiaoyzi_Web3 我需要这样的焚决

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2 hours ago

@Xiaoyzi_Web3 我要为你创建一个list 深度学习你的操作

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2 hours ago

@clamm3y 就像我看不懂为什么会有人买某界的车

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2 hours ago

刷到此条的新鲜蓝V留句话我需要关注你们

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2 hours ago

@YecaiHub 等等就好了

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2 hours ago

@MaryCruzxfwf 我忙乎了半天，感觉很多了，为什么才评26条

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2 hours ago

我想知道一日千评到底怎么实现的

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2 hours ago

@lild88080 给我补点

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3 hours ago

@LconeY1Million 一边发文一边互动

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3 hours ago

系列 8：什么时候应该用 WorkBuddy，什么时候用 Claude Code / Codex？ WorkBuddy、Claude Code、Codex 都能读文件、运行工具、修改内容和完成复杂任务。到底怎么选？可以用一个非常简单的方法判断。如果你的工作主要是： Excel、Word、PPT、PDF、会议、邮件、资料整理、数据分析、内容生产、远程办公…… WorkBuddy 这种场景化工作台会更容易上手。它的优势不是某一个模型一定更强，而是把文件、Skills、专家、连接器、远程助理和自动化放在了一起。如果你的任务是：大型代码库、复杂后端、数据库、API、工程部署、持续调试、正式软件开发…… Claude Code、Codex 这类开发 Agent 往往更加合适。所以没必要争论哪个“更强”。工具应该跟着任务走。办公工作流 → WorkBuddy 复杂软件工程 → Claude Code / Codex 真正值得关注的趋势其实不是某个产品。而是过去我们使用电脑的方式是：人操作软件。现在正在慢慢变成：人描述目标 → Agent 操作软件 → 人负责验收。 WorkBuddy 只是这个变化里，一个很适合普通人观察和上手的入口。

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3 hours ago

系列 7：WorkBuddy 真正有意思的阶段——人在外面，AI 在电脑上干活 WorkBuddy 有一个很容易被低估的能力：手机可以变成电脑 Agent 的遥控器。比如你已经下班了，突然有人问： “上个月那个项目的最终报告能不能发我？” 传统方式：回家 → 开电脑 → 找文件 → 整理 → 发送。如果电脑保持在线并运行 WorkBuddy，可以通过微信、企业微信、QQ、飞书、钉钉等入口远程下任务。手机负责发指令。真正读取文件、调用工具、生成结果的，仍然是电脑。再往前一步，就是自动化。比如：每天 9 点整理行业资讯；每周五生成项目周报；每天汇总业务数据；定期整理某个目录里的文件。但这里有一个非常重要的原则：不要把一个还没跑通的流程直接自动化。至少手动成功执行两三次，确认输入、步骤、输出和异常情况，再交给定时任务。因为：自动化不会让错误流程变正确，只会让错误自动重复。

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dashdot @dashdot1205

3 hours ago

如果你仍然有一份工作我建议你深度研究一下workbuddy 系列1 workbuddy是什么很多人第一次打开 WorkBuddy，会问： “你能帮我做什么？” 其实这是最不值得问的问题。真正理解 WorkBuddy，最简单的方法是直接扔给它一个真实任务： “读取这份 Excel，分析数据，生成周会报告和 PPT。” “把这周的会议记录整理一下，提取负责人、任务和截止日期。” “根据这些产品资料，写落地页文案，再生成一个可以预览的网页。” 甚至： “我现在人在外面，找到电脑里的项目资料，整理完发回微信。” 这些任务和普通聊天 AI 最大的区别是：它们不只需要 AI 回答，还需要 AI 动手。读取文件、分析数据、调用工具、生成文档、操作软件，最后把结果交付出来。这也是 WorkBuddy 真正值得研究的地方。它不是单纯在聊天框里塞一个大模型，而是试图把模型、专家、Skills、连接器、本地文件、远程控制和自动化任务放到同一个工作环境。所以理解 WorkBuddy，可以先记住一句话： ChatGPT 更像是在和 AI 对话，WorkBuddy 更强调让 AI 进入你的工作流。它真正的价值，不是“回答得更聪明”，而是：从回答问题，走向完成任务。