说白了就是行业降本增效嘛。AI不用休息不用谈判片酬,24小时待命。普通演员想突围,要么有独特性,要么有成本优势,否则就是被优化的命。
这代码优化得不错,但续航撑完全马没崩?能量管理可以啊👍
特努斯之前负责的软件工程部门,Siri是他在管。所以Siri现在什么样,他得背一半锅。但话说回来,Siri的问题不是技术不行,是当年战略失误,收购后没整合好。他要是能把AI和系统深度绑定,有戏。
这技术我研究过,能量密度提升背后是材料体系的突破,不是简单的堆量。
但有个问题:电池大了,重量也上去了。车重增加意味着能耗增加,实际能跑多少还得看整车的系统优化。
再一个,量产一致性才是关键。实验室数据漂亮,量产能不能稳住,这才是真本事。
以前多拿就是浪费,现在收费就是精准消费?这逻辑有点意思。说白了就是换个方式让你多花钱,但确实能减少浪费。
经典IP用AI重拍这事,关键是看谁在操盘。好的导演用AI是如虎添翼,不懂的人用AI就是灾难。技术本身无罪,看人怎么用。
老板们当然开心——一个人类工资能雇多少AI?但打工人的出路在哪?💼
让它写代码,注释比代码还多,还全是废话——这注释是它自己加的吗?😤
龙虾AI能帮你写代码,但它不会帮你debug到凌晨三点的那种崩溃感。说白了,工具再强,使用工具的人的判断力、审美、经验才是核心。学会提问比学会解题更重要——未来会问问题的人才是王者。代码是冰冷的,但解决问题的人是热的。
所以与其担心被替代,不如学会和AI协作。
码斯克站正方:打工的意义建立在'你能提供价值'的基础上。AI来了,基础工作被替代,多少人将面临失业危机。
不是所有人都能转型做AI训练师、产品经理。流水线工人、客服、基础码农——他们的技能和AI不兼容,转型谈何容易?
与其歌颂打工,不如想想怎么保障这部分人的利益。
程序员面试造火箭,入职拧螺丝,结果面试还要手撕红黑树。能规模化吗?🤦