In a World of Dramatic Change, How Should Humanities Workers Better Use AI?

marsbitОпубліковано о 2026-03-05Востаннє оновлено о 2026-03-05

Анотація

In a rapidly changing landscape, humanities professionals are increasingly turning to AI not as a magic solution, but as a practical tool integrated into their research, writing workflows. This guide outlines key principles for effectively using AI, moving beyond simple "prompts" to a systematic, controllable methodology. The approach is built on three core tenets: processes must be traceable, verifiable, and supervised; the user must remain in control; and the final output must be something the creator is willing to sign their name to. Key principles include: * **Treat AI as a workbench, not a wish-granter:** Clearly define tasks, audiences, and standards instead of making vague requests. * **You are the responsible agent:** Provide clear context, constraints, and executable steps. Dissatisfaction often stems from unclear instructions, not AI failure. * **Compare multiple models:** Different AIs have different strengths (writing, reasoning, coding); use them like a team. * **Manage expectations:** Assume AI has the knowledge level of a top undergraduate; provide examples and standards for specialized tasks. * **Break tasks into steps:** A white-box process of small, reliable steps is better than a single, error-prone black-box request. * **Industrialize first, then automate:** Define and structure your workflow into reproducible steps before assigning sub-tasks to AI. * **Anticipate AI's laziness:** Remove format barriers (e.g., clean text from PDFs/websites)...

Humanities workers did not create the world's changes, but they are bearing the brunt of them.

Sometimes I feel like those accounts selling AI tutorials treat AI as a kind of magic: give it a magical prompt, and you can do anything. Of course, reality is not like that. Over the past period, because we started FUNES, we've had to produce a massive amount of content daily using AI. Plus, there's content production for Fuyou Tiandi and my own writing—relying solely on human effort is no longer enough. So we've been extensively experimenting with how to use AI to assist our content marketing and humanities research work.

Later, when new colleagues joined the company, I made a simple Keynote presentation. Jia Xingjia, a teacher from Yidoude, heard about it and invited me to do a sharing session. My partner Keda and I named this presentation "An AI Usage Guide for Humanities Workers." It was purely a private sharing at first, mainly about some broad principles. We've done it a few more times since, gradually expanding it.

Over the past year or so, I've shared this set of experiences on how to use AI with many friends who work in content, research, and knowledge products. Its goal is not to teach you to memorize a few magical prompts, nor is it to treat AI as a panacea; on the contrary, it's more like a set of working methods: enabling you to integrate large models into your own writing, research, editing, topic selection, data organization, and production workflow without writing code, and to make it traceable, superviseable, verifiable, so that you are still willing to put your name on the final work.

This methodology comes from the pitfalls we've encountered in real projects: when content enters mass production, relying purely on human power collapses; and having AI write a piece directly leads to hallucinations, laziness, and writing that sounds like AI. So we had to turn creation into a production line, and the production line into an iterable system.

Today, I don't want to just give you various prompts; I hope to give you some key guiding ideas and principles.

Before the Principles: Three Bottom Lines for This Guide

Before the specific methods, clarify three bottom lines. They determine "how you use AI" and also "why you use it this way."

1. The process must be traceable, superviseable, and verifiable.
You can't just want a result without the process. For humanities work, a black box is the most dangerous: hallucinations, misquotations, and concept substitutions can all happen quietly inside it.

2. It must be controllable.
You need to be able to control how it does things, by what standards, where to slow down, and where to be strict. You are not "drawing cards"; you are producing.

3. In the end, you are still willing to put your name on it.
"Am I willing to put my name on this?" is the final quality check. If you are unwilling to sign, it's usually not a moral problem, but that your will was not贯彻 (implemented) during the process—which means the quality is uncontrollable.

Principle 0: Don't Make Wishes to AI, Treat It as a Workbench

The way many people use AI is essentially making a wish:
"Give me a good joke," "Help me write a good article," "Explain this paper."

The problem is—there are countless ways to "explain" itself: explaining to a layperson, an undergraduate, a graduate student, or a peer are completely different tasks. AI cannot inherently know your background, purpose, taste, and standards. If you don't specify, it can only糊 (cobble together) a least-effort answer using the "average human's" default way.

Treating large models as a workbench means: you don't demand results from it; instead, you mobilize its tools to complete a process. What you need to do is clarify the task, clarify the standards, and lay out the steps.

For example, asking AI to explain a paper

You can change a wish-based request (explain this paper for me) into a workbench-style task like this:

· Define the target audience: smart, curious graduate students who are not experts in the field

· Define the explanation method:启发式 (heuristic), step-by-step, with academic rigor

· Define structural requirements: first talk about significance, then add background, then还原 (recount) the research process, then talk about key technical points, then mention implications

· Define tone: respect intelligence, not condescending, not pretending the other person already has a deep foundation

You'll find: the more you give it like "assignment requirements," the less AI-like AI becomes, and the more it resembles a real teaching assistant who can actually work.

Principle 1: To Make AI Work Well, First Reflect on Yourself—You Are the Responsible Party

If you hired a secretary, you wouldn't just say:
"Revise Hanyang's article about the American Rust Belt well."

You would definitely add:

Why was this article written, for whom, where is it stuck now, what problem do you hope it solves, which parts cannot be touched, what style do you want, what indicator do you care about most.

AI is the same. You need to treat it like a very diligent, very polite colleague who doesn't understand the implicit premises in your mind. Real "prompt engineering" is not a技巧 (skill), but a sense of responsibility: any task is still yours to do, AI is just helping you work.

When you are dissatisfied with AI's output, the most effective first reaction is not "AI is no good," but:

· Did I clearly state the "object/audience/purpose"?

· Did I provide enough background material and constraints?

· Did I break down the "abstract wish" into "executable actions"?

· Did I provide a standard for judging right and wrong?

Principle 2: Ask at Least 3 Models the Same Question—Each AI Has Its "Personality" and Areas of Expertise

In our company, for any colleague初次 (initially)接触 (contacting) large models, I would希望 (hope) they ask three different AIs the same question in the early stages of use. AI has differences like people: some are better at writing and phrasing, some are better at reasoning and problem-solving, some are better at code or tool use. More realistically: models from the same product, new versions of the same model, will also constantly fine-tune "style" and "boundaries."

So a very simple but extremely effective habit is: throw the same question to at least 3 different AIs, and you will quickly gain a "feel":

· Which one writes better, which one thinks better, which one checks better, which one is lazier

· Which tasks are suitable for whom to do the "first draft," which are suitable for whom to be the "reviewer"

· Which is more suitable for generating "topics/structure," which is more suitable for generating "paragraphs/sentences"

The value of this step is not in "selecting the strongest model," but in: you start managing models like managing a team, not treating it as the only oracle.

Principle 3: AI Is Not Omniscient—Treat It as Having the Common Sense Level of a "Good Undergraduate Student"

A very practical expectation management is:
AI's common sense level ≈ a 985 university undergraduate student.

If you think "an excellent undergraduate might not even know" something, then you should assume by default that AI doesn't know it either; at least assume it will "make up something that sounds like it knows" when it doesn't know.

This leads to two direct actions:

1. For any content beyond common sense, you need to teach it.
For example: you want it to write jokes, write copy with truly unique taste, write highly professional arguments—you can't just say "write it better," you need to give examples, standards, no-go zones, and语料 (language materials). I believe explaining to a friend what good writing means to you in your heart takes some time now; how can you think AI knows by default?

2. You need to collaborate with it as an intern, not as a god.
It can do a lot of "micro-interpolation" work: completing the scaffolding you provide, weaving the materials you give into readable text. But the "scaffolding" and "direction" still come from you.

Principle 4: Let AI Approach the Goal Step by Step—White-Boxing in Steps is More Reliable Than Black-Boxing in One Go

AI's advantage is not "giving you the correct answer directly," but that it can stably complete many small steps within the process you design. The more you ask it to "do it all at once," the more likely it is to become a black box that "seems complete but is lazy at heart."

A particularly直观 (intuitive) example is processing TTS (text-to-speech) or朗读稿 (reading scripts). Instead of saying "pay attention to polyphonic characters, don't mispronounce," it's better to break the task into a series of steps, for example:

· Mark pauses/stress/speed change markers

· Identify potential polyphonic characters

· Check against a dictionary or authoritative pronunciation (search first if necessary)

· Pre-mark common characters that are easily misread

· If all else fails, replace with a homophone character with no ambiguity, eliminating the possibility of misreading from the root

This kind of "obviously correct approach," humans will assume they will do by default; but AI won't by default. If you don't write the "obvious" into the process, it will make mistakes on the path of least resistance.

Principle 5: Industrialize First, Then AI-ify—You Can't Jump from the Agricultural Age to the AI Age in One Step

If your writing/research process itself is random,灵感-based (inspiration-based), with unmanaged materials, then you will indeed find it difficult to hand it over to AI. Because AI can only handle the part that is "describable, reproducible."

A more realistic path is:

1. First turn the work into a "production line": divisible, reusable, quality-checkable

2. Then hand over the sub-steps within it to AI: let it be a workstation, not a god

We did a very笨 (clumsy) but crucial job: deconstructing my own process of writing a non-fiction article. Including:

· Why use this story to start

· Why choose this sentence

· How to score examples

· How to transition, how to conclude

· How to connect small stories to a grander picture

Finally, it was broken down into dozens of steps, letting different AIs only do one of these steps. The result was:
It wasn't that the model suddenly became stronger, but the process串起来 (strung together) its ability to "only do a little bit at a time."

When you can clearly describe "how my article is made," you will find: what determines the quality ceiling is never "which large model is used," but whether you have clearly explained the working method.

But I strongly recommend you listen to the program for this part; it's explained in more detail.

Principle 6: Anticipate That AI Will Be Lazy—It Saves Compute Power, You Need to Clear "Format Obstacles" for It

AI is lazy, and it's "systematically lazy": it won't open a webpage if it can avoid it, won't read a PDF if it can avoid it, will skip if it can. It's not that it's bad, but that under the constraints of compute power and time, it naturally tends to take the path of least resistance.

So what you need to do is: use AI's compute power for "understanding text," not waste it on "processing formats."

Very effective modifications include:

· Try to convert materials into plain text/Markdown before feeding them to AI

· Copy web content into clean text (remove navigation, ads, footnote noise)

· For long materials, first do "fact extraction/structure extraction," then let it write

· Put PDFs/EPUBs/web pages into a unified, searchable TXT library, then perform后续 (subsequent) tasks

You will find: many people resist this kind of "manual labor," thinking "the machine should do the dirty work for me." But in human-machine collaboration, the opposite is true—if you are willing to do a little mechanical labor, AI's intellectual part will become sharper and more reliable.

Principle 7: Remember Context is Limited—Try to Change Tasks to "Compression," Don't Count on It "Expand from Nothing"

AI has a context window, a "memory上限 (upper limit)." You give it twenty thousand words, it might not remember much; you give it two hundred thousand words, it might only scan the titles. An apt comparison is: lock a person in a small room for a day, throw them a two hundred thousand word book, and come out and ask them to recite it—how much they can recite is roughly how much AI can "remember."

Therefore, there is a very counterintuitive but extremely important experience:

1. Compression is much easier than expansion

Compressing 1 million words to 10,000 words is often more reliable than expanding 10,000 words to 1 million words.

This directly changes how you make requests to AI:

· Don't use a 100-word prompt to ask for a paper

· Instead, feed in the materials as much as possible (in batches, retrieval, RAG, etc.), and let it compress the structure,观点 (viewpoints), and main text based on sufficient materials

When you used to write articles, papers, it was always "read massive materials → extract → organize → write" (at least that's how I did it). When it comes to AI here, don't suddenly have double standards, demanding it grow out of thin air.

Principle 8: Resist the Impulse of "I'll Just Fix It with a Clever Edit"—Modify the Production Line, Not the Result

Many people who are good at writing最容易 (are most prone to)翻车 (crash and burn) in front of AI:
AI produces a 59-point draft, you feel you can改两下 (tweak it a bit) to 80 points, so you start editing; editing turns into you rewriting; after rewriting, you say "I might as well do it myself," and then never use AI again.

The solution is not to "edit the draft" more diligently, but to move the focus further upstream:

· Don't追求 (pursue) having AI directly write 100 points

· Your goal is to have the production line stably produce 75~80 points

· What you need to do is iterate on the process, to提高 (raise) the "average score," not to make a "single piece" perfect

Principle 9: Treat the Production Line as a Product to Iterate—Reliability Itself is Value

When you have a system that can stably give you a 70-point starting point, its value is not "how much it resembles you," but:

· You can get a usable draft at接近 (near) zero cost

· You can focus your energy on higher-level judgments: topic selection, structure, evidence, taste, and trade-offs

What you want is not an omnipotent god that replaces you, but a reliable factory: it's not perfect, but it's stable.

Principle 10: Quantity is the First Priority—Let It Produce More, Then Filter

Only letting AI give you one version usually gets you the most mediocre, conservative, "average" one. You need to use "quantity" to fight against "mediocrity."

A more effective approach is:

· Summaries: ask for 5 versions at once

· Openings: ask for 5 openings at once, do AB Test

· Topics: ask for 50 topics at once, then group, then select

· Structures: ask for 3 sets of structures at once, then combine

· Phrasing: ask for 10 different措辞 (wordings) at once, then choose the best

When you raise the average score, raise the output, 85-point, 90-point "surprise samples" will naturally appear in the distribution. Often, what's good is not "that one stroke of genius," but that you finally start working in a statistical way.

Principle 11: Don't Overstep—Command, Taste, and Send It Back to the Kitchen Like an Executive Chef

If you are the executive chef of a restaurant, you wouldn't personally go拍黄瓜 (smash the cucumbers). You would:

· Taste a bite

· Judge if it's qualified

· Give clear feedback (where it falls short, how to fix it)

· Let the cook go back and do it again

Collaborating with AI is the same. You need to respect its agency to "generate in its own way"—what you need to do is teach it how to meet your standards, not jump in yourself and修修补补 (patch up) its results into finished products every time.

Otherwise, you will be耗死 (exhausted to death) by endless "patching and mending."

The Final Underlying Principle: Return to the Real World—Materials × Taste Determine the Ceiling of a Work

In the AI era, the quality of a work is increasingly like: Materials × Taste.

Models will change, methods will iterate, but these two things remain unchanged:

1. Materials come from the real world

If you were given two choices to write an article:

· Use the latest model, but only use online materials

· Use an old model, but you have complete archives, oral histories, field interviews

The one more likely to produce a good work is often the latter.

2. Taste comes from long-term training

When "generation" becomes cheap, what is truly scarce is:

· You know what is worth writing

· You know which evidence is stronger

· You know which narrative is more powerful

· You are willing to put in physical labor for materials: search high and low, use your hands and feet to翻 (sift through) materials

What AI changes is the efficiency and manner of your interaction with materials; but the subject of the work is still you, the object is still the materials. AI is just part of the "verb."

Conclusion: Replace Anxiety with a Feel

Many people can't get started with AI, not because they are not smart, but because they stay in the cycle of "wish—disappointment—give up." What can really get you past it is to treat it as a workbench, engineer the tasks, white-box the process, and grow a feel through constant friction.

When you can do this, you are less likely to rashly conclude "AI is no good"; you will be more like a new type of worker who can manage new tools: neither looking down on it, nor looking up to it, placing it in the process, in reality, in the work you are willing to put your name on.

Пов'язані питання

QWhat are the three bottom lines that the author emphasizes before introducing the principles for using AI in humanities work?

AThe three bottom lines are: 1. The process must be traceable, monitorable, and verifiable. 2. It must be controllable, meaning you can dictate how it works, by what standards, and where to be more careful. 3. You must still be willing to put your name on the final work, as this is the ultimate quality check.

QAccording to the author, what is a more effective mindset than treating AI like a magic genie when making requests?

AThe author advises treating AI as a workbench rather than making wishes. This means you don't ask it for a final result, but instead direct its tools to complete a process. You need to clearly define the task, the standards, and the steps.

QWhy does the author suggest asking the same question to at least three different AI models?

AThe author suggests this because different AI models have different 'personalities' and areas of expertise. Some are better at writing, some at reasoning, and some at code or tool use. This practice helps you learn their strengths and manage them like a team, not treat a single model as an infallible oracle.

QWhat is the practical way to manage expectations about an AI's knowledge level, and what are the two direct actions that result from this?

AThe author suggests managing expectations by assuming an AI's common sense level is roughly equivalent to that of a top-tier undergraduate student. The two resulting actions are: 1. For any content beyond common knowledge, you must teach it by providing examples, standards, and materials. 2. You should collaborate with it as a trainee, not as an all-knowing deity.

QWhat two fundamental factors does the author state ultimately determine the quality上限 (upper limit) of a work in the AI era?

AThe author states that the quality of a work is increasingly determined by: 1. Materials from the real world (e.g., archives, oral histories, field interviews). 2. Taste, which comes from long-term training and is the true scarcity, encompassing knowing what is worth writing, which evidence is stronger, and which narratives are more powerful.

Пов'язані матеріали

Bitcoin Reclaims Key MVRV Support At $73.7K — What Comes Next?

Bitcoin has reclaimed the critical MVRV support level at $73,700, a key indicator for market valuation. Holding above this level suggests potential upward momentum toward the mean MVRV target of $96,000. However, a breakdown below $73,700 could lead to a decline toward the Realized Price support near $55,000. The MVRV bands outline further resistance at $118,000 and extreme overvaluation at $140,000, while deeper support lies around $51,500. Currently trading near $78,000, Bitcoin remains 38% below its all-time high of $126,198 from October 2025.

bitcoinist1 год тому

Bitcoin Reclaims Key MVRV Support At $73.7K — What Comes Next?

bitcoinist1 год тому

Historical Data Shows Bitcoin Price Has Never Breached This Level – Will It Start Now?

Historical data reveals a consistent pattern in Bitcoin's price action: after recovering 30% from a cycle low, it has never retested that bottom. This has held true across six major cycles since 2011. The current cycle, which saw a low near $61,300 in February, is approaching this critical threshold at approximately $79,694. Bitcoin has already up about 28% and needs just a 2.7% increase to breach this historically significant level. Supporting this bullish signal, exchange reserves have hit new lows, and large investors have accumulated the most BTC in a month since 2013.

bitcoinist4 год тому

Historical Data Shows Bitcoin Price Has Never Breached This Level – Will It Start Now?

bitcoinist4 год тому

Why Bitcoin Still Acts Like A Risk Asset Despite Safe-Haven Claims

Bitcoin possesses inherent qualities of a safe-haven asset, such as being portable and censorship-resistant. However, it continues to trade like a risk asset, correlating with indices like the NASDAQ during periods of uncertainty. Analysts attribute this to its lack of widespread acceptance by large capital pools, a process that may take another decade. Currently, Bitcoin is showing technical weakness with a bearish market structure shift and a rejection from a monthly fair value gap, suggesting a higher probability of a breakdown and a potential move lower. The broader downside thesis remains intact unless BTC breaks out of its current pattern with strength.

bitcoinist5 год тому

Why Bitcoin Still Acts Like A Risk Asset Despite Safe-Haven Claims

bitcoinist5 год тому

Eight Years of Entrepreneurship Notes from a16z's AI Partner

An early generative AI entrepreneur reflects on his 8-year journey building Rosebud AI, founded in 2018—a time when the field was still called “synthetic media.” Initially experimenting with models like CycleGAN and StyleGAN, he believed AI could make creation as intuitive as playing a game. Over the years, his team launched multiple products, including the viral app TokkingHeads, which gained 2 million users, learning to design around imperfect model outputs to deliver “good enough” user experiences. The evolution from niche synthetic media to general-purpose AI infrastructure—especially after GPT-4’s release—reshaped product possibilities. Code generation matured enough by 2023 to enable text-to-game prototyping. The author emphasizes that the real differentiator now isn’t just model capability but product design, distribution, and business model innovation. Having stepped down as CEO of Rosebud AI, he joins a16z as a partner focused on investing in the frontier model stack—models, infrastructure, and tools. He remains optimistic about AI-driven progress in creative tools, coding, and scientific domains. The piece concludes with a forward-looking note: the next phase of AI will be less about what’s possible and more about how capabilities are productized and scaled in the real world.

marsbit7 год тому

Eight Years of Entrepreneurship Notes from a16z's AI Partner

marsbit7 год тому

How Many Tokens Away Is Yang Zhilin from the 'Moon Chasing the Light'?

The article explores the intense competition between two leading Chinese AI companies, DeepSeek and Kimi (Moon Dark Side), and the mounting pressure on Yang Zhilin, the founder of Kimi. While DeepSeek re-emerged after 15 months of silence with its powerful V4 model—boasting 1.6 trillion parameters and low-cost, long-context capabilities—Kimi has been focusing on long-context processing and multi-agent systems with its K2.6 model. Yang faces a threefold challenge: technological rivalry, commercialization pressure, and investor expectations. Despite Kimi’s high valuation (reaching $18 billion), its revenue heavily relies on a single product with low paid conversion rates, while DeepSeek’s strategic silence and open-source influence have strengthened its market position and valuation prospects, now targeting over $20 billion. Both companies reflect broader trends in China’s AI ecosystem: Kimi aims for global influence through open-source contributions and agent-based advancements, while DeepSeek prioritizes foundational innovation and hardware independence, notably shifting to Huawei’s chips. Their competition is seen as vital for China’s AI progress, with the gap between top Chinese and U.S. models narrowing to just 2.7% on the Elo rating scale. Ultimately, the article argues that this rivalry, though anxiety-inducing for leaders like Zhilin, is essential for driving innovation and solidifying China’s role in the global AI landscape.

marsbit7 год тому

How Many Tokens Away Is Yang Zhilin from the 'Moon Chasing the Light'?

marsbit7 год тому

Торгівля

Спот

Ф'ючерси

Популярні статті

Що таке GROK AI

Grok AI: Революція в розмовних технологіях ери Web3 Вступ У швидко змінюваному ландшафті штучного інтелекту Grok AI вирізняється як помітний проєкт, що поєднує сфери передових технологій та взаємодії з користувачами. Розроблений компанією xAI, яку очолює відомий підприємець Ілон Маск, Grok AI прагне переосмислити, як ми взаємодіємо зі штучним інтелектом. Оскільки рух Web3 продовжує процвітати, Grok AI має на меті використати потужність розмовного ШІ для відповіді на складні запитання, надаючи користувачам досвід, який є не лише інформативним, але й розважальним. Що таке Grok AI? Grok AI — це складний розмовний чат-бот, розроблений для динамічної взаємодії з користувачами. На відміну від багатьох традиційних систем ШІ, Grok AI охоплює ширший спектр запитів, включаючи ті, які зазвичай вважаються недоречними або виходять за межі стандартних відповідей. Основні цілі проєкту включають: Надійне міркування: Grok AI акцентує увагу на здоровому глузді, щоб надавати логічні відповіді на основі контекстуального розуміння. Масштабоване управління: Інтеграція допоміжних інструментів забезпечує моніторинг та оптимізацію взаємодій користувачів для покращення якості. Формальна верифікація: Безпека є пріоритетом; Grok AI впроваджує методи формальної верифікації для підвищення надійності своїх результатів. Розуміння довгого контексту: Модель ШІ відзначається здатністю зберігати та згадувати обширну історію розмов, що сприяє змістовним та контекстуально обізнаним дискусіям. Стійкість до атак: Зосереджуючись на покращенні своїх захистів від маніпульованих або зловмисних вхідних даних, Grok AI прагне зберегти цілісність взаємодій з користувачами. По суті, Grok AI — це не просто пристрій для отримання інформації; це занурюючий розмовний партнер, який заохочує динамічний діалог. Творець Grok AI Геній, що стоїть за Grok AI, — це ніхто інший, як Ілон Маск, особа, яка стала синонімом інновацій у різних сферах, включаючи автомобільну промисловість, космічні подорожі та технології. Під егідою xAI, компанії, що зосереджена на розвитку технологій ШІ на користь суспільства, бачення Маска прагне переосмислити розуміння взаємодій з ШІ. Лідерство та основоположна етика глибоко впливають на прагнення Маска розширити технологічні межі. Інвестори Grok AI Хоча конкретні деталі щодо інвесторів, які підтримують Grok AI, залишаються обмеженими, загальновідомо, що xAI, інкубатор проєкту, заснований і підтримується переважно самим Ілоном Маском. Попередні підприємства та активи Маска забезпечують надійну підтримку, що додатково зміцнює довіру до Grok AI та потенціал для зростання. Однак наразі інформація про додаткові інвестиційні фонди або організації, що підтримують Grok AI, не є доступною, що позначає область для потенційного майбутнього дослідження. Як працює Grok AI? Операційна механіка Grok AI є такою ж інноваційною, як і його концептуальна структура. Проєкт інтегрує кілька передових технологій, які сприяють його унікальним функціональним можливостям: Надійна інфраструктура: Grok AI побудований з використанням Kubernetes для оркестрації контейнерів, Rust для продуктивності та безпеки, і JAX для високопродуктивних числових обчислень. Ця трійка забезпечує ефективну роботу чат-бота, його масштабованість та швидке обслуговування користувачів. Доступ до знань у реальному часі: Однією з відмінних рис Grok AI є його здатність отримувати дані в реальному часі через платформу X — раніше відому як Twitter. Ця можливість надає ШІ доступ до останньої інформації, що дозволяє надавати своєчасні відповіді та рекомендації, які можуть бути пропущені іншими моделями ШІ. Два режими взаємодії: Grok AI пропонує користувачам вибір між “Розважальним режимом” та “Звичайним режимом”. Розважальний режим дозволяє більш ігровий та гумористичний стиль взаємодії, тоді як Звичайний режим зосереджується на наданні точних і правильних відповідей. Ця універсальність забезпечує індивідуальний досвід, що відповідає різним уподобанням користувачів. По суті, Grok AI поєднує продуктивність із залученням, створюючи досвід, який є одночасно збагачуючим і розважальним. Хронологія Grok AI Шлях Grok AI відзначений важливими етапами, які відображають його розвиток та етапи впровадження: Початковий розвиток: Фундаментальна фаза Grok AI тривала приблизно два місяці, протягом яких проводилося початкове навчання та налаштування моделі. Випуск бета-версії Grok-2: У значному досягненні була оголошена бета-версія Grok-2. Цей випуск представив дві версії чат-бота — Grok-2 та Grok-2 mini — кожна з яких оснащена можливостями для спілкування, кодування та міркування. Публічний доступ: Після бета-розробки Grok AI став доступним для користувачів платформи X. Ті, хто має акаунти, підтверджені номером телефону та активні принаймні сім днів, можуть отримати доступ до обмеженої версії, що робить технологію доступною для ширшої аудиторії. Ця хронологія відображає систематичний розвиток Grok AI від початку до публічної взаємодії, підкреслюючи його прагнення до постійного вдосконалення та взаємодії з користувачами. Ключові особливості Grok AI Grok AI охоплює кілька ключових особливостей, які сприяють його інноваційній ідентичності: Інтеграція знань у реальному часі: Доступ до актуальної та релевантної інформації відрізняє Grok AI від багатьох статичних моделей, забезпечуючи захоплюючий та точний досвід для користувачів. Універсальні стилі взаємодії: Пропонуючи різні режими взаємодії, Grok AI задовольняє різноманітні уподобання користувачів, запрошуючи до творчості та персоналізації у спілкуванні з ШІ. Передова технологічна основа: Використання Kubernetes, Rust та JAX надає проєкту надійну основу для забезпечення надійності та оптимальної продуктивності. Етичні міркування в дискурсі: Включення функції генерації зображень демонструє інноваційний дух проєкту. Однак це також піднімає етичні питання, пов'язані з авторським правом та поважним зображенням впізнаваних фігур — триваюча дискусія в спільноті ШІ. Висновок Як піонер у сфері розмовного ШІ, Grok AI втілює потенціал трансформаційних користувацьких досвідів в цифрову епоху. Розроблений компанією xAI та керований візією Ілона Маска, Grok AI інтегрує знання в реальному часі з передовими можливостями взаємодії. Він прагне розширити межі того, що може досягти штучний інтелект, зберігаючи при цьому акцент на етичних міркуваннях та безпеці користувачів. Grok AI не лише втілює технологічний прогрес, але й представляє нову парадигму спілкування в ландшафті Web3, обіцяючи залучити користувачів як глибокими знаннями, так і ігровою взаємодією. Оскільки проєкт продовжує розвиватися, він слугує свідченням того, що може досягти перетин технологій, творчості та людської взаємодії.

342 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.26Оновлено 2024.12.26

Що таке ERC AI

Euruka Tech: Огляд $erc ai та його амбіцій у Web3 Вступ У швидко змінюваному ландшафті технології блокчейн та децентралізованих додатків нові проекти з'являються часто, кожен з унікальними цілями та методологіями. Одним з таких проектів є Euruka Tech, який працює у широкій сфері криптовалют та Web3. Основна увага Euruka Tech, зокрема його токена $erc ai, зосереджена на представленні інноваційних рішень, розроблених для використання зростаючих можливостей децентралізованих технологій. Ця стаття має на меті надати всебічний огляд Euruka Tech, дослідження його цілей, функціональності, ідентичності його творця, потенційних інвесторів та його значення в ширшому контексті Web3. Що таке Euruka Tech, $erc ai? Euruka Tech характеризується як проект, який використовує інструменти та функціональність, що пропонуються середовищем Web3, зосереджуючи увагу на інтеграції штучного інтелекту у своїй діяльності. Хоча конкретні деталі про структуру проекту дещо неясні, він розроблений для покращення залучення користувачів та автоматизації процесів у крипто-просторі. Проект має на меті створити децентралізовану екосистему, яка не лише полегшує транзакції, але й включає прогностичні функції через штучний інтелект, звідси і назва його токена, $erc ai. Мета полягає в тому, щоб надати інтуїтивно зрозумілу платформу, яка сприяє розумнішим взаємодіям та ефективній обробці транзакцій у зростаючій сфері Web3. Хто є творцем Euruka Tech, $erc ai? На даний момент інформація про творця або засновницьку команду Euruka Tech залишається невизначеною та дещо непрозорою. Ця відсутність даних викликає занепокоєння, оскільки знання про бекграунд команди часто є важливим для встановлення довіри в секторі блокчейн. Тому ми класифікували цю інформацію як невідому, поки конкретні деталі не стануть доступними в публічному домені. Хто є інвесторами Euruka Tech, $erc ai? Аналогічно, ідентифікація інвесторів або організацій, які підтримують проект Euruka Tech, не надається через доступні дослідження. Аспект, який є критично важливим для потенційних зацікавлених сторін або користувачів, які розглядають можливість співпраці з Euruka Tech, - це впевненість, що походить від встановлених фінансових партнерств або підтримки від авторитетних інвестиційних компаній. Без розкриття інформації про інвестиційні зв'язки важко зробити всебічні висновки про фінансову безпеку або довговічність проекту. Відповідно до знайденої інформації, цей розділ також має статус невідомий. Як працює Euruka Tech, $erc ai? Незважаючи на відсутність детальних технічних специфікацій для Euruka Tech, важливо враховувати його інноваційні амбіції. Проект прагне використовувати обчислювальну потужність штучного інтелекту для автоматизації та покращення досвіду користувачів у середовищі криптовалют. Інтегруючи ШІ з технологією блокчейн, Euruka Tech має на меті надати такі функції, як автоматизовані угоди, оцінка ризиків та персоналізовані інтерфейси користувачів. Інноваційна суть Euruka Tech полягає в його меті створити безшовний зв'язок між користувачами та величезними можливостями, які пропонують децентралізовані мережі. Завдяки використанню алгоритмів машинного навчання та ШІ, він має на меті мінімізувати труднощі для нових користувачів і спростити транзакційні досвіди в рамках Web3. Ця симбіоз між ШІ та блокчейном підкреслює значення токена $erc ai, який виступає як міст між традиційними інтерфейсами користувачів та розвиненими можливостями децентралізованих технологій. Хронологія Euruka Tech, $erc ai На жаль, через обмежену інформацію про Euruka Tech ми не можемо представити детальну хронологію основних подій або досягнень у подорожі проекту. Ця хронологія, яка зазвичай є безцінною для відстеження еволюції проекту та розуміння його траєкторії зростання, наразі недоступна. Як тільки інформація про значні події, партнерства або функціональні доповнення стане очевидною, оновлення, безумовно, підвищать видимість Euruka Tech у крипто-сфері. Роз'яснення щодо інших проектів “Eureka” Варто зазначити, що кілька проектів та компаній мають схожу назву з “Eureka”. Дослідження виявило ініціативи, такі як AI-агент від NVIDIA Research, який зосереджується на навчанні роботів складним завданням за допомогою генеративних методів, а також Eureka Labs та Eureka AI, які покращують користувацький досвід в освіті та аналітиці обслуговування клієнтів відповідно. Однак ці проекти відрізняються від Euruka Tech і не повинні бути змішані з його цілями чи функціональністю. Висновок Euruka Tech, разом із його токеном $erc ai, представляє обіцяючого, але наразі невідомого гравця в ландшафті Web3. Хоча деталі про його творця та інвесторів залишаються невідомими, основна амбіція поєднання штучного інтелекту з технологією блокчейн є центром інтересу. Унікальні підходи проекту до сприяння залученню користувачів через передову автоматизацію можуть виділити його на фоні прогресу екосистеми Web3. Оскільки крипто-ринок продовжує еволюціонувати, зацікавлені сторони повинні уважно стежити за новинами, пов'язаними з Euruka Tech, оскільки розвиток задокументованих інновацій, партнерств або визначеного дорожньої карти може представити значні можливості в найближчому майбутньому. На даний момент ми чекаємо на більш суттєві інсайти, які можуть розкрити потенціал Euruka Tech та його позицію в конкурентному крипто-ландшафті.

282 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.02Оновлено 2025.01.02

Що таке DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Інтеграція вивчення мов з Web3 та інноваціями штучного інтелекту В епоху, коли технології змінюють освіту, інтеграція штучного інтелекту (ШІ) та блокчейн-мереж відкриває нові горизонти для вивчення мов. З'являється DUOLINGO AI та його асоційована криптовалюта, $DUOLINGO AI. Цей проект прагне об'єднати освітні можливості провідних платформ для вивчення мов з перевагами децентралізованих технологій Web3. У цій статті розглядаються ключові аспекти DUOLINGO AI, його цілі, технологічна структура, історичний розвиток та майбутній потенціал, зберігаючи чіткість між оригінальним освітнім ресурсом та цією незалежною криптовалютною ініціативою. Огляд DUOLINGO AI В основі DUOLINGO AI лежить прагнення створити децентралізоване середовище, де учні можуть отримувати криптографічні винагороди за досягнення освітніх етапів у мовній компетенції. Застосовуючи смарт-контракти, проект має на меті автоматизувати процеси перевірки навичок та розподілу токенів, дотримуючись принципів Web3, які підкреслюють прозорість та власність користувачів. Модель відрізняється від традиційних підходів до вивчення мов, акцентуючи увагу на структурі управління, що базується на спільноті, що дозволяє власникам токенів пропонувати поліпшення змісту курсів та розподілу винагород. Деякі з помітних цілей DUOLINGO AI включають: Гейміфіковане навчання: Проект інтегрує досягнення на блокчейні та невзаємозамінні токени (NFT), щоб представляти рівні мовної компетенції, сприяючи мотивації через захоплюючі цифрові винагороди. Децентралізоване створення контенту: Це відкриває можливості для викладачів та мовних ентузіастів вносити свої курси, сприяючи моделі розподілу доходів, яка вигідна всім учасникам. Персоналізація на основі ШІ: Використовуючи сучасні моделі машинного навчання, DUOLINGO AI персоналізує уроки, щоб адаптуватися до індивідуального прогресу навчання, подібно до адаптивних функцій, що є в усталених платформах. Творці проекту та управління Станом на квітень 2025 року команда, що стоїть за $DUOLINGO AI, залишається псевдонімною, що є поширеною практикою в децентралізованому криптовалютному середовищі. Ця анонімність має на меті сприяти колективному розвитку та залученню зацікавлених сторін, а не зосереджуватися на окремих розробниках. Смарт-контракт, розгорнутий на блокчейні Solana, зазначає адресу гаманця розробника, що свідчить про зобов'язання до прозорості щодо транзакцій, незважаючи на те, що особи творців залишаються невідомими. Згідно з його дорожньою картою, DUOLINGO AI прагне перетворитися на Децентралізовану Автономну Організацію (DAO). Ця структура управління дозволяє власникам токенів голосувати з важливих питань, таких як реалізація функцій та розподіл скарбниці. Ця модель узгоджується з етикою розширення прав і можливостей спільноти, що спостерігається в різних децентралізованих додатках, підкреслюючи важливість колективного прийняття рішень. Інвестори та стратегічні партнерства На даний момент немає публічно відомих інституційних інвесторів або венчурних капіталістів, пов'язаних з $DUOLINGO AI. Натомість ліквідність проекту в основному походить з децентралізованих бірж (DEX), що є різким контрастом до стратегій фінансування традиційних компаній у сфері освітніх технологій. Ця модель знизу вгору вказує на підхід, орієнтований на спільноту, що відображає зобов'язання проекту до децентралізації. У своєму білому документі DUOLINGO AI згадує про формування співпраці з неуточненими “блокчейн-освітніми платформами”, спрямованими на збагачення своїх курсів. Хоча конкретні партнерства ще не були розкриті, ці спільні зусилля натякають на стратегію поєднання інновацій блокчейну з освітніми ініціативами, розширюючи доступ та залучення користувачів у різноманітні навчальні напрямки. Технологічна архітектура Інтеграція ШІ DUOLINGO AI включає два основні компоненти на основі ШІ для покращення своїх освітніх пропозицій: Адаптивний навчальний двигун: Цей складний двигун навчається на основі взаємодій користувачів, подібно до власних моделей великих освітніх платформ. Він динамічно регулює складність уроків, щоб вирішувати конкретні проблеми учнів, зміцнюючи слабкі місця через цілеспрямовані вправи. Розмовні агенти: Використовуючи чат-боти на базі GPT-4, DUOLINGO AI надає платформу для користувачів, щоб брати участь у симульованих розмовах, сприяючи більш інтерактивному та практичному досвіду вивчення мови. Інфраструктура блокчейну Побудований на блокчейні Solana, $DUOLINGO AI використовує комплексну технологічну структуру, яка включає: Смарт-контракти для перевірки навичок: Ця функція автоматично нагороджує токенами користувачів, які успішно проходять тести на компетентність, підкріплюючи структуру стимулів для справжніх навчальних результатів. NFT значки: Ці цифрові токени позначають різні етапи, яких досягають учні, такі як завершення розділу курсу або оволодіння конкретними навичками, що дозволяє їм обмінюватися або демонструвати свої досягнення в цифровому форматі. Управління DAO: Члени спільноти, наділені токенами, можуть брати участь в управлінні, голосуючи за ключові пропозиції, що сприяє культурі участі, яка заохочує інновації в курсах та функціях платформи. Історичний хронологічний графік 2022–2023: Концептуалізація Основи DUOLINGO AI закладаються з створення білого документа, що підкреслює синергію між досягненнями ШІ у вивченні мов та децентралізованим потенціалом блокчейн-технологій. 2024: Бета-реліз Обмежений бета-реліз представляє пропозиції з популярних мов, винагороджуючи ранніх користувачів токенами в рамках стратегії залучення спільноти проекту. 2025: Перехід до DAO У квітні відбувається повний запуск основної мережі з обігом токенів, що спонукає обговорення в спільноті щодо можливих розширень на азійські мови та інші розробки курсів. Виклики та майбутні напрямки Технічні труднощі Незважаючи на свої амбітні цілі, DUOLINGO AI стикається з суттєвими викликами. Масштабованість залишається постійною проблемою, особливо в балансуванні витрат, пов'язаних із обробкою ШІ, та підтриманням чутливої, децентралізованої мережі. Крім того, забезпечення якості створення контенту та модерації в умовах децентралізованої пропозиції створює складнощі у підтримці освітніх стандартів. Стратегічні можливості Дивлячись у майбутнє, DUOLINGO AI має потенціал використовувати партнерства з мікрокреденційними академічними установами, надаючи блокчейн-верифіковані підтвердження мовних навичок. Крім того, розширення через різні блокчейни може дозволити проекту залучити ширші бази користувачів та додаткові екосистеми блокчейну, покращуючи його взаємодію та охоплення. Висновок DUOLINGO AI представляє інноваційне злиття штучного інтелекту та блокчейн-технологій, пропонуючи альтернативу, орієнтовану на спільноту, традиційним системам вивчення мов. Хоча його псевдонімна розробка та нова економічна модель несуть певні ризики, зобов'язання проекту до гейміфікованого навчання, персоналізованої освіти та децентралізованого управління освітлює шлях вперед для освітніх технологій у сфері Web3. Оскільки ШІ продовжує розвиватися, а екосистема блокчейну еволюціонує, ініціативи на кшталт DUOLINGO AI можуть переосмислити, як користувачі взаємодіють з мовною освітою, наділяючи спільноти та винагороджуючи залучення через інноваційні механізми навчання.

298 переглядів усьогоОпубліковано 2025.04.11Оновлено 2025.04.11

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни AI (AI).