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一篇实操指南，介绍如何利用真实的 Reddit 讨论串构建一个小型测试集，检验大语言模型（LLM）在回答真实世界问题时是否保留了隐藏的约束条件（隐私、仅限离线、安装限制等）。作者提出了一种基于答案要点（answer key）的工作流：将违反约束计为失败，并把听起来有说服力的行文与正确性区分开来。
这篇博客文章提倡一种与大型语言模型互动的实用主义方法，强调实际协作而非关于人工智能意识的哲学辩论。
Grab和OpenAI推出了'GO Forward with AI'项目，旨在两年内在Southeast Asia培训30,000名Grab合作伙伴的实用AI技能，从Singapore开始并扩展到其他国家。
分析了600多个使用Jev构建的案例后，作者发现最有趣的方面并非炫酷的演示，而是对日常任务的成本效益自动化，从而实现大规模经济高效的AI应用。
本文探讨了令人印象深刻的AI演示与成功的生产系统之间的差距，强调了被忽视的挑战，如数据质量差和评估不佳，并邀请对人工智能根本性误解的意见。
Anthropic已发布13门免费的AI课程，附带证书，涵盖从入门到高级技能的主题，如API使用和模型上下文协议，旨在提供实用的AI教育。
一位社区成员询问，本地AI模型在哪些任务上已经足够好用，不再需要托管模型，以及哪些任务仍然需要最强大的托管模型。
本文探讨了人工智能是否真正改善了业务运营，还是仍然主要是炒作，并寻求在聊天机器人和内容生成之外，诸如减少任务、客户支持、数据分析和工作流自动化等领域的实际案例。
一位开发者使用ChatGPT自动化程序审计建筑发票，在三年内发现了约45,000美元的错误，并获得了退款。
OpenAI Academy与Walton Family Foundation合作，将在美国多个城市为K-12教育工作者举办夏季AI Skills Jam，提供使用AI进行教学和行政任务的实践培训。
作者分享道，在构建AI销售代理的过程中，他意识到企业更关关心的是获得合格的会议以及与现有工作流程的整合，而不是AI模型本身。提升透明度和信任比增加更多AI功能更为关键。
Gergely Orosz 推广了由 @clairevo 主持的面向高管和创始人的周末工作坊，重点介绍团队和产品开发中的实用 AI 采纳策略。
一位顾问讲述他如何经常说服客户放弃构建昂贵的AI智能体，因为更简单、更廉价的自动化方案就足够了，并分享了他的工作实例。
作者用一组简单的if语句替换了LLM分类器，发现客户更喜欢基于规则的方法，凸显了简单性胜过复杂AI的价值。
文章认为，小型营销团队更偏爱能节省时间的可靠自动化，而非复杂的AI代理，并强调客户看重的是在10分钟内完成3小时的工作，而不需要自主推理。
本文讨论了在电子表格中使用AI时独特的可靠性挑战，错误可能隐藏在公式和上下文中，并主张专注于狭窄、可验证的任务，而非广泛的表格理解。
本文论证了大多数企业需要的是用于自动化重复性工作流程的AI代理，而不仅仅是聊天机器人，并提供了实现更高投资回报率的实施框架。
Matt Pocock 展示了他通过 AI 的 /teach 技能学会解魔方，证明 AI 能有效传授动手技能。