每次投资前,我只问AI这一个问题
一位资深投资者分享了一个简单却高效的决策方法:在做任何投资前,先让AI写一份“失败复盘”。这个技巧源自心理学研究,能帮你提前发现被忽视的风险,避免损失。
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一位资深投资者分享了一个简单却高效的决策方法:在做任何投资前,先让AI写一份“失败复盘”。这个技巧源自心理学研究,能帮你提前发现被忽视的风险,避免损失。

企业 AI 项目失败率高达 60%,不是因为模型不行,而是数据太“脏”。Gartner 预测,到 2026 年,绝大多数缺乏数据治理的 AI 项目将被废弃。数据团队 70% 的精力花在维护管道上,而非创新。AI 不是魔法,它只是放大你的数据质量——是骡子是马,拉出来遛遛。
技术不是阻碍AI发展的真正瓶颈。旧权力结构、封闭基础设施和僵化的企业治理正在拖垮创新。当百度、微信等巨头各自筑墙,AI的潜力被束缚在围墙花园里,这才是最危险的未来。
用AI迭代20次得出好点子,这想法到底算谁的?本文从分布式认知、隐性记忆和巴特的“作者之死”切入,指出“我的”并非纯粹原创,而是不断选择与继承的结果。AI只是让过程变得可见。
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如果你做过企业级 RAG,你一定经历过这种无奈:不管怎么调向量模型、换 embedding、加 HyDE 改写,复杂查询的效果就是上不去。大多数人会归咎于搜索引擎——召回率不够、排序不准、语料没处理好。微软的 AgenticRAG 团队发现,问题根本不在这些地方。真正的瓶颈是:传统 RAG 在搜索阶







继 Codex 之后,Claude Code 上线了 /goal 命令,设定完成条件,不达目的就不停。 不达目的不罢休五一假期的第一天,Codex 发布了同名的 /goal,而十天后,Claude Code 的版本也来了。 这个功能随 2.1.139 版本发布。给 Claude 设一个目标条件,它就
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