Các tác nhân AI đã đạt đến ngưỡng quan trọng trong việc xử lý các quy trình công việc phức tạp kéo dài, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong cách AI định hình năng suất làm việc. Các phòng thí nghiệm nghiên cứu lớn—METR, GDPval và Anthropic—đang hội tụ vào đánh giá này. Các con số kể câu chuyện: khi một công cụ AI có thể giảm 8 giờ làm việc xuống còn 65% một cách nhất quán, nó cơ bản cấu trúc lại cách thực hiện nhiệm vụ. Ngay cả khi tính đến các lỗi thỉnh thoảng hoặc các trường hợp ngoại lệ, toán học thay đổi kinh tế của công việc. Đây không còn là cải tiến nhỏ nữa. Tự động hóa nhiệm vụ dài hạn đang vượt khỏi phạm vi thử nghiệm để trở thành thực tế, và nó bắt đầu lan tỏa qua các ngành công nghiệp. Câu hỏi thực sự bây giờ không phải là AI có thể xử lý những công việc này hay không—mà là tốc độ chấp nhận sẽ diễn ra nhanh như thế nào.
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.
23 thích
Phần thưởng
23
10
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
MEVHunterBearish
· 01-19 00:58
Tăng 65% hiệu quả? Con số nghe có vẻ ảo, trong thực tế có phải lại là sản phẩm PPT không
Xem bản gốcTrả lời0
CoinBasedThinking
· 01-17 19:15
Tăng 65% hiệu quả? Nghe có vẻ tuyệt, nhưng trong các tình huống thực tế, những trường hợp ngoại lệ đó có bị bỏ qua hết không?
Xem bản gốcTrả lời0
BridgeNomad
· 01-17 03:56
ngl, 65% tăng năng suất nghe có vẻ quá hoàn hảo. đã từng thấy các con số "đột phá" tương tự trước đây—luôn bỏ qua các trường hợp thất bại mà không ai đề cập đến. mức trượt thực tế trên các trường hợp ngoại lệ ở đây là bao nhiêu? các giả định về độ tin cậy quan trọng hơn là toán học trong tiêu đề theo ý kiến của tôi
Xem bản gốcTrả lời0
RugPullAlarm
· 01-16 23:19
Tăng 65% hiệu quả nghe có vẻ ấn tượng, nhưng tôi quan tâm hơn đến các nhà lớn đang tích trữ cổ phần của các công cụ AI này... dữ liệu trên chuỗi nói gì?
Xem bản gốcTrả lời0
FastLeaver
· 01-16 23:19
Chết rồi, giảm 65% khối lượng công việc? Vậy là sắp tới rồi đấy
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropSweaterFan
· 01-16 23:16
Tăng 65% hiệu suất nghe có vẻ tuyệt, nhưng thực tế sử dụng thì sao? Tôi nghi ngờ rằng trong các tình huống thực tế sẽ có giảm sút.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidationSurvivor
· 01-16 23:15
Tăng 65% hiệu quả? Nghe có vẻ tuyệt vời, nhưng thực sự có bao nhiêu công ty có thể sử dụng được thứ này...
Xem bản gốcTrả lời0
StablecoinAnxiety
· 01-16 23:13
Tăng hiệu quả 65%? Lần này các vị trí truyền thống thật sự hoảng loạn rồi, làn sóng sa thải sắp đến?
Xem bản gốcTrả lời0
FUD_Whisperer
· 01-16 23:11
Tiết kiệm băng thông: Lại tăng 65% hiệu quả, chỉ khi thực sự sử dụng mới biết có phải là thuế trí tuệ hay không
Xem bản gốcTrả lời0
zkNoob
· 01-16 23:08
Tăng 65% hiệu quả nghe có vẻ điên rồ, nhưng liệu có thực sự phổ biến được không? Cảm giác vẫn còn thiếu điều gì đó ở đâu đó
Các tác nhân AI đã đạt đến ngưỡng quan trọng trong việc xử lý các quy trình công việc phức tạp kéo dài, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong cách AI định hình năng suất làm việc. Các phòng thí nghiệm nghiên cứu lớn—METR, GDPval và Anthropic—đang hội tụ vào đánh giá này. Các con số kể câu chuyện: khi một công cụ AI có thể giảm 8 giờ làm việc xuống còn 65% một cách nhất quán, nó cơ bản cấu trúc lại cách thực hiện nhiệm vụ. Ngay cả khi tính đến các lỗi thỉnh thoảng hoặc các trường hợp ngoại lệ, toán học thay đổi kinh tế của công việc. Đây không còn là cải tiến nhỏ nữa. Tự động hóa nhiệm vụ dài hạn đang vượt khỏi phạm vi thử nghiệm để trở thành thực tế, và nó bắt đầu lan tỏa qua các ngành công nghiệp. Câu hỏi thực sự bây giờ không phải là AI có thể xử lý những công việc này hay không—mà là tốc độ chấp nhận sẽ diễn ra nhanh như thế nào.