Вот что стоит обдумать: какие навыки в области ИИ действительно влияют на вашу карьеру в 2025 году? Не модные слова, которые все используют, а практические навыки, которые выделяют вас из толпы.
Пять из них выделяются. Во-первых, проектирование запросов — звучит просто, но большинство людей все еще не умеют получать качественные результаты. Во-вторых, понимание ограничений моделей ИИ, чтобы не запускать мусор. В-третьих, интеграция ИИ в рабочие процессы без нарушения ритма команды. В-четвертых, грамотность в работе с данными, потому что подача чистых данных ИИ важнее, чем сложные модели с грязными данными. В-пятых, этическое суждение — знать, когда ИИ не должен быть ответом.
Особенно в Web3 и криптоэфире эти навыки быстро накапливаются. Аудит смарт-контрактов с помощью ИИ? Изменит игру. Автоматизированные стратегии торговли? Работают только при понимании моделей. Анализ данных на блокчейне? Грамотность в данных либо делает, либо ломает всё.
Преимущество — не только использование ИИ. А умение использовать его лучше другого человека и — так же важно — знать, когда вообще не стоит его применять.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MetaEggplant
· 12-14 04:14
ngl prompt engineering для разработчиков крипто действительно мало что значит, ключевое — это качество данных, ведь "мусор входит — мусор выходит" — этот старый принцип никогда не устареет
Посмотреть ОригиналОтветить0
MrDecoder
· 12-11 06:24
ngl эта позиция особенно задела меня в криптосообществе, уровень финансовой грамотности действительно недооценен... Множество людей используют навороченные модели для анализа данных на блокчейне, мусор за мусором, сами себе ямы копают
Посмотреть ОригиналОтветить0
MultiSigFailMaster
· 12-11 04:45
Нгл, способность работать с данными — это очень важно, сколько людей подают мусорные данные в ИИ и потом обвиняют модель в плохой работе...
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHunterWang
· 12-11 04:29
В конечном итоге, нужно знать, когда не стоит использовать ИИ. Это самое трудное для большинства, все хотят решить проблему с помощью ИИ, не осознавая, что иногда это только создает дополнительную нагрузку.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropDreamer
· 12-11 04:29
Качество данных важнее, чем изящность модели, и особенно это очевидно при анализе данных на блокчейне.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SleepyArbCat
· 12-11 04:20
Предупреждение о дневном сне... В области data literacy всё правильно, на блокчейне данные — мусор входит, мусор выходит. Не спрашивайте, откуда я знаю.
Вот что стоит обдумать: какие навыки в области ИИ действительно влияют на вашу карьеру в 2025 году? Не модные слова, которые все используют, а практические навыки, которые выделяют вас из толпы.
Пять из них выделяются. Во-первых, проектирование запросов — звучит просто, но большинство людей все еще не умеют получать качественные результаты. Во-вторых, понимание ограничений моделей ИИ, чтобы не запускать мусор. В-третьих, интеграция ИИ в рабочие процессы без нарушения ритма команды. В-четвертых, грамотность в работе с данными, потому что подача чистых данных ИИ важнее, чем сложные модели с грязными данными. В-пятых, этическое суждение — знать, когда ИИ не должен быть ответом.
Особенно в Web3 и криптоэфире эти навыки быстро накапливаются. Аудит смарт-контрактов с помощью ИИ? Изменит игру. Автоматизированные стратегии торговли? Работают только при понимании моделей. Анализ данных на блокчейне? Грамотность в данных либо делает, либо ломает всё.
Преимущество — не только использование ИИ. А умение использовать его лучше другого человека и — так же важно — знать, когда вообще не стоит его применять.