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TokenTaxonomist
2025-12-11 04:15:24
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こちらは考える価値のある内容です:2025年にあなたのキャリアで実際に効果を発揮するAIスキルは何でしょうか?誰もが口にする流行語ではなく、群衆からあなたを際立たせる実用的なスキルです。
特に5つのポイントが際立ちます。第一に、プロンプトエンジニアリング—基本的に聞こえますが、多くの人は質の高い出力を得ることがまだできません。第二に、AIモデルの限界を理解すること—これにより、ゴミを出荷しないようにします。第三に、チームのリズムを崩さずにAIをワークフローに統合すること。第四に、データリテラシー—きれいな入力をAIに提供する方が、乱雑なデータを使った高度なモデルよりも効果的です。第五に、倫理的判断—AIを使うべきでない時を知ること。
特にWeb3や暗号通貨の分野では、これらのスキルは急速に積み重なります。AI支援によるスマートコントラクトの監査はゲームチェンジャー?自動取引戦略も、モデルを理解していなければ効果はありません。オンチェーンデータ分析も同様です。データリテラシーが成功を左右します。
優位性は単にAIを使うことだけではありません。次の人よりも上手に使う方法を知ること、そして—同じくらい重要なのは—AIを使わないほうが良い時を見極めることです。
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MrDecoder
· 4時間前
nglこの論調はcrypto界で特に私の心に響いた、データリテラシーの部分は本当に過小評価されている...多くの人が派手なモデルを使ってオンチェーンデータを解析しているが、ゴミを入れてゴミを出すだけ、自ら罠を仕掛けているようなもの
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MultiSigFailMaster
· 6時間前
ngl、data literacyのこの点は刺さった、どれだけの人がゴミデータをAIに与えてモデルがダメだと文句を言う...
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AirdropHunterWang
· 6時間前
結局のところ、いつAIを使わないかを知ることが重要です。これができる人はほとんどいません。みんな問題を解決するためにAIを使いたがりますが、実は時にはそれが負担になることもあります。
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AirdropDreamer
· 6時間前
データのクリーンさはモデルの華やかさよりもはるかに重要です。特にオンチェーンデータ分析においては、その差が非常に明確です。
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SleepyArbCat
· 6時間前
午睡警告...data literacy这块说得对,链上数据垃圾进垃圾出,别问我怎么知道的
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特に5つのポイントが際立ちます。第一に、プロンプトエンジニアリング—基本的に聞こえますが、多くの人は質の高い出力を得ることがまだできません。第二に、AIモデルの限界を理解すること—これにより、ゴミを出荷しないようにします。第三に、チームのリズムを崩さずにAIをワークフローに統合すること。第四に、データリテラシー—きれいな入力をAIに提供する方が、乱雑なデータを使った高度なモデルよりも効果的です。第五に、倫理的判断—AIを使うべきでない時を知ること。
特にWeb3や暗号通貨の分野では、これらのスキルは急速に積み重なります。AI支援によるスマートコントラクトの監査はゲームチェンジャー?自動取引戦略も、モデルを理解していなければ効果はありません。オンチェーンデータ分析も同様です。データリテラシーが成功を左右します。
優位性は単にAIを使うことだけではありません。次の人よりも上手に使う方法を知ること、そして—同じくらい重要なのは—AIを使わないほうが良い時を見極めることです。