Dưới đây là những điều đáng để suy nghĩ: những kỹ năng AI nào thực sự tạo ra sự khác biệt cho sự nghiệp của bạn vào năm 2025? Không phải những từ khoá nóng hổi mọi người thường nói, mà là những kỹ năng thực tiễn giúp bạn nổi bật hơn đám đông.



Năm kỹ năng nổi bật. Thứ nhất, kỹ thuật tạo lệnh (prompt engineering)—nghe có vẻ đơn giản, nhưng hầu hết mọi người vẫn chưa thể khai thác ra các kết quả chất lượng. Thứ hai, hiểu rõ giới hạn của mô hình AI để không phát hành sản phẩm kém chất lượng. Thứ ba, tích hợp AI vào quy trình làm việc mà không làm gián đoạn nhịp điệu của nhóm. Thứ tư, khả năng đọc hiểu dữ liệu, bởi vì cung cấp dữ liệu sạch cho AI hiệu quả hơn là dựa vào các mô hình phức tạp với dữ liệu bừa bộn. Thứ năm, phán đoán đạo đức—biết khi nào AI không nên là câu trả lời.

Trong Web3 và crypto đặc biệt, những kỹ năng này phát triển nhanh chóng. Kiểm toán hợp đồng thông minh với sự hỗ trợ của AI? Thay đổi trò chơi. Chiến lược giao dịch tự động? Chỉ hoạt động tốt nếu bạn hiểu rõ các mô hình. Phân tích dữ liệu on-chain? Khả năng đọc hiểu dữ liệu quyết định thành công hay thất bại.

Lợi thế không chỉ nằm ở việc sử dụng AI. Đó là biết cách sử dụng nó tốt hơn người khác, và—cũng quan trọng—khi nào không nên sử dụng.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • 6
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
0/400
MrDecodervip
· 12-11 06:24
ngl cách lập luận này đặc biệt chạm vào tôi trong cộng đồng crypto, khả năng hiểu dữ liệu thực sự bị đánh giá thấp... nhiều người mang các mô hình sặc sỡ chạy dữ liệu trên chuỗi, rác vào rác ra, tự mình đào hố cho chính mình
Xem bản gốcTrả lời0
MultiSigFailMastervip
· 12-11 04:45
ngl,kỹ năng đọc hiểu dữ liệu này đúng là chạm vào điểm nhạy cảm, bao nhiêu người cứ cung cấp dữ liệu rác cho AI rồi đổ lỗi cho mô hình không tốt...
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHunterWangvip
· 12-11 04:29
Dù sao đi nữa, vẫn cần biết khi nào không nên dùng AI, điều này nhiều người nhất định không làm được, ai cũng muốn dùng AI để giải quyết vấn đề, nhưng ít ai nhận ra rằng đôi khi lại là gánh nặng.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropDreamervip
· 12-11 04:29
Chất lượng dữ liệu sạch sẽ quan trọng hơn nhiều so với mức độ phức tạp của mô hình, đặc biệt rõ ràng trong phân tích dữ liệu on-chain.
Xem bản gốcTrả lời0
SleepyArbCatvip
· 12-11 04:20
Cảnh báo ngủ trưa... lĩnh vực hiểu biết dữ liệu này đúng rồi, dữ liệu trên chuỗi vào rác ra rác, đừng hỏi tôi làm sao tôi biết.
Xem bản gốcTrả lời0
  • Gate Fun hotXem thêm
  • Vốn hóa:$3.6KNgười nắm giữ:1
    0.00%
  • Vốn hóa:$3.79KNgười nắm giữ:3
    0.93%
  • Vốn hóa:$3.65KNgười nắm giữ:2
    0.00%
  • Vốn hóa:$3.66KNgười nắm giữ:1
    0.78%
  • Vốn hóa:$3.69KNgười nắm giữ:2
    0.13%
  • Ghim