Ось дещо, про що варто задуматися: які навички штучного інтелекту дійсно впливають на вашу кар'єру у 2025 році? Не модні слова, які всі використовують, а практичні навички, що відрізняють вас від інших.



П’ять з них виділяються. По-перше, інженерія підказок — звучить просто, але більшість досі не може отримати якісні результати. По-друге, розуміння обмежень моделей ШІ, щоб не запускати непотріб. По-третє, інтеграція ШІ у робочі процеси без порушення ритму команди. По-четверте, цифрова грамотність, бо подача чистих даних ШІ перевершує використання складних моделей з хаотичними даними. По-п’яте, етичне судження — знати, коли ШІ не має бути відповіддю.

Особливо у Web3 та криптоіндустрії ці навички швидко розвиваються. Аудит смарт-контрактів з допомогою ШІ? Зміна правил гри. Автоматизовані торгові стратегії? Працює лише за умови розуміння моделей. Аналіз даних у блокчейні? Цифрова грамотність визначає успіх або провал.

Перевага полягає не лише у використанні ШІ. Важливо знати, як використовувати його краще за інших і — так само важливо — коли взагалі не варто його застосовувати.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • 7
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
0/400
MetaEggplantvip
· 12-14 04:14
ngl prompt engineering для крипто-розробників справді не має особливого сенсу, головне — якість даних, адже "сміття у — сміття вийде" ця стара приказка ніколи не вийде з моди
Переглянути оригіналвідповісти на0
MrDecodervip
· 12-11 06:24
ngl ця позиція особливо влучає у мене в крипто-спільноті, справді недооцінена частина — фінансова грамотність... Купа людей використовують яскраві моделі для аналізу даних у блокчейні, сміття — у сміття, сам собі яма копає.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MultiSigFailMastervip
· 12-11 04:45
Ні, навички роботи з даними — це важливо, скільки людей подають погані дані до AI і потім звинувачують модель у несправності...
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropHunterWangvip
· 12-11 04:29
Загалом, потрібно знати, коли не слід використовувати ШІ. Це найскладніше для багатьох, бо всі хочуть вирішувати проблеми за допомогою ШІ, але іноді це навпаки стає навантаженням.
Переглянути оригіналвідповісти на0
AirdropDreamervip
· 12-11 04:29
Чистота даних набагато важливіша за їхню складність моделі, і це особливо очевидно у аналізі даних на блокчейні.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SleepyArbCatvip
· 12-11 04:20
Попередження про короткий сон... у питанні обізнаності з даними все правильно, на ланцюзі дані — це сміття, сміття виходить, сміття входить, не спитуйте мене, як я це знаю
Переглянути оригіналвідповісти на0
  • Закріпити