إليك شيء يستحق التفكير فيه: ما هي مهارات الذكاء الاصطناعي التي تُحدث فرقًا في مسيرتك المهنية في عام 2025؟ ليست الكلمات الرائجة التي يرددها الجميع، بل المهارات العملية التي تميزك عن الآخرين.
هناك خمسة مهارات تبرز. أولاً، هندسة الطلبات—يبدو الأمر بسيطًا، لكن معظم الناس لا يزالون غير قادرين على استخراج مخرجات ذات جودة. ثانيًا، فهم قيود نماذج الذكاء الاصطناعي حتى لا ترسل بيانات غير صالحة. ثالثًا، دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل دون إرباك وتيرة فريقك. رابعًا، الثقافة الرقمية، لأن تغذية الذكاء الاصطناعي بمدخلات نظيفة تتفوق على النماذج الفاخرة ذات البيانات غير المنظمة. خامسًا، الحكم الأخلاقي—معرفة متى لا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي هو الحل.
خصوصًا في Web3 والعملات الرقمية، تتضاعف هذه المهارات بسرعة. تدقيق العقود الذكية بمساعدة الذكاء الاصطناعي؟ مغير للعبة. استراتيجيات التداول الآلي؟ تعمل فقط إذا فهمت النماذج. تحليل البيانات على السلسلة؟ الثقافة الرقمية تصنع الفارق أو تكسره.
الميزة ليست فقط في استخدام الذكاء الاصطناعي. إنما في معرفة كيفية استخدامه بشكل أفضل من غيرك،—ومثل ذلك بأهمية، معرفة متى لا تستخدمه على الإطلاق.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MrDecoder
· 12-11 06:24
نعم، هذه الحجة تحديدًا تلامسني في عالم العملات الرقمية، فثقافة البيانات حقًا تُقلل من قيمتها... الكثير من الأشخاص يستخدمون نماذج متلألئة لتحليل البيانات على السلسلة، والنتائج تكون غير موثوقة، وكأنهم يأتون بأنفسهم حفرة لنفسهم.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MultiSigFailMaster
· 12-11 04:45
بالصراحة، نقطة معرفة البيانات هذه أصابت الهدف، كم من الناس يزوّدون الذكاء الاصطناعي ببيانات غير صحيحة ثم يلومون النموذج على عدم الأداء الجيد...
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHunterWang
· 12-11 04:29
في النهاية، لا بد من معرفة متى لا ينبغي استخدام الذكاء الاصطناعي، وهذا الأمر لا يفعله معظم الناس، جميعهم يرغبون في استخدام الذكاء الاصطناعي لحل المشكلة، دون أن يدركوا أن أحيانًا يكون ذلك عبئًا بدلاً من حل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropDreamer
· 12-11 04:29
نظافة البيانات أهم بكثير من تعقيد النموذج، وهذا واضح بشكل خاص في تحليل البيانات على السلسلة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SleepyArbCat
· 12-11 04:20
تحذير قيلولة... كلامك صحيح فيما يتعلق بمهارة البيانات، البيانات على السلسلة تأتي من القمامة وتذهب إلى القمامة، لا تسألني كيف عرفت ذلك
إليك شيء يستحق التفكير فيه: ما هي مهارات الذكاء الاصطناعي التي تُحدث فرقًا في مسيرتك المهنية في عام 2025؟ ليست الكلمات الرائجة التي يرددها الجميع، بل المهارات العملية التي تميزك عن الآخرين.
هناك خمسة مهارات تبرز. أولاً، هندسة الطلبات—يبدو الأمر بسيطًا، لكن معظم الناس لا يزالون غير قادرين على استخراج مخرجات ذات جودة. ثانيًا، فهم قيود نماذج الذكاء الاصطناعي حتى لا ترسل بيانات غير صالحة. ثالثًا، دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل دون إرباك وتيرة فريقك. رابعًا، الثقافة الرقمية، لأن تغذية الذكاء الاصطناعي بمدخلات نظيفة تتفوق على النماذج الفاخرة ذات البيانات غير المنظمة. خامسًا، الحكم الأخلاقي—معرفة متى لا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي هو الحل.
خصوصًا في Web3 والعملات الرقمية، تتضاعف هذه المهارات بسرعة. تدقيق العقود الذكية بمساعدة الذكاء الاصطناعي؟ مغير للعبة. استراتيجيات التداول الآلي؟ تعمل فقط إذا فهمت النماذج. تحليل البيانات على السلسلة؟ الثقافة الرقمية تصنع الفارق أو تكسره.
الميزة ليست فقط في استخدام الذكاء الاصطناعي. إنما في معرفة كيفية استخدامه بشكل أفضل من غيرك،—ومثل ذلك بأهمية، معرفة متى لا تستخدمه على الإطلاق.