Aqui está algo que vale a pena refletir: quais as habilidades de IA que realmente fazem a diferença para a sua carreira em 2025? Não os jargões que todos estão a espalhar, mas as habilidades práticas que o distinguem da multidão.
Cinco destacam-se. Primeiro, engenharia de prompts—parece básico, mas a maioria das pessoas ainda não consegue obter resultados de qualidade. Segundo, compreender as limitações dos modelos de IA para não lançar lixo. Terceiro, integrar a IA nos fluxos de trabalho sem perturbar o ritmo da sua equipa. Quarto, literacia de dados, porque alimentar a IA com inputs limpos supera modelos sofisticados com dados desordenados. Quinto, julgamento ético—saber quando a IA não deve ser a resposta.
No Web3 e no cripto, especialmente, essas habilidades multiplicam-se rapidamente. Auditoria de contratos inteligentes com assistência de IA? Mudança de jogo. Estratégias de trading automatizado? Só funciona se entender os modelos. Análise de dados na cadeia? A literacia de dados faz toda a diferença.
A vantagem não é apenas usar IA. É saber como usá-la melhor que o próximo, e—tão importante—a hora de não a usar de todo.
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MetaEggplant
· 12-14 04:14
ngl prompt engineering para desenvolvedores de crypto realmente não serve de nada, o essencial continua a ser a qualidade dos dados, a velha máxima de "garbage in, garbage out" nunca fica desatualizada
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MrDecoder
· 12-11 06:24
ngl esta linha de raciocínio no mundo cripto especialmente me toca, a questão da literacia de dados realmente está subestimada... Uma multidão com modelos pomposos roda dados na cadeia, lixo entra lixo sai, é como se estivessem a cavar a própria sepultura.
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MultiSigFailMaster
· 12-11 04:45
ngl, a literacia de dados tocou-me neste ponto, quantas pessoas alimentam a IA com dados de má qualidade e depois culpam o modelo por não funcionar...
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AirdropHunterWang
· 12-11 04:29
No final das contas, ainda é preciso saber quando não usar IA, e a maioria das pessoas não consegue fazer isso. Cada um quer usar IA para resolver problemas, mas muitas vezes isso acaba sendo um fardo.
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AirdropDreamer
· 12-11 04:29
A qualidade dos dados é muito mais importante do que a complexidade do modelo, especialmente na análise de dados on-chain, onde isso é particularmente evidente.
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SleepyArbCat
· 12-11 04:20
Aviso de sesta... a questão da literacia de dados está correta, dados na cadeia entram lixo, saem lixo, não me perguntem como sei disso
Aqui está algo que vale a pena refletir: quais as habilidades de IA que realmente fazem a diferença para a sua carreira em 2025? Não os jargões que todos estão a espalhar, mas as habilidades práticas que o distinguem da multidão.
Cinco destacam-se. Primeiro, engenharia de prompts—parece básico, mas a maioria das pessoas ainda não consegue obter resultados de qualidade. Segundo, compreender as limitações dos modelos de IA para não lançar lixo. Terceiro, integrar a IA nos fluxos de trabalho sem perturbar o ritmo da sua equipa. Quarto, literacia de dados, porque alimentar a IA com inputs limpos supera modelos sofisticados com dados desordenados. Quinto, julgamento ético—saber quando a IA não deve ser a resposta.
No Web3 e no cripto, especialmente, essas habilidades multiplicam-se rapidamente. Auditoria de contratos inteligentes com assistência de IA? Mudança de jogo. Estratégias de trading automatizado? Só funciona se entender os modelos. Análise de dados na cadeia? A literacia de dados faz toda a diferença.
A vantagem não é apenas usar IA. É saber como usá-la melhor que o próximo, e—tão importante—a hora de não a usar de todo.