开启 AI 飞轮的第一周
今天早上，受邀参加学习小组的分享会，聊聊我对 AI 的感悟。两个月前接到这个任务时，心里挺没底的，毕竟当时我正陷在本地模型的搭建与调优里，还没摸索出那个自认为的最佳方案。周末试用云端模型后豁然开朗，意识到在 AI 时代，投入产出比和学习成本必须算得清清楚楚。终极目标是什么？是为了拓宽学习与阅读的边界，深挖复盘的深度，追求长期的复利效应，因此必要的投入必不可少。绕过一圈弯路后，我决定直接充值云端模型。接下来通过认知飞轮和深度复盘，确实每天都能挖掘出有价值的信息，利用 AI 突破认知局限。当然，要警惕 AI
AI飞轮认知框架下的长期主义实践记录
周五晚间收看了内测版AI数据必修课的直播，今日对照发布的AI数据飞轮及ADAPTED 6+1模型图示，系统梳理了我们八年有余的实践经验，依据一堂的认知体系，规划持续优化的未来蓝图。方向已然明确，任重道远但正确无误，期待付出能有收获的那一天。面对漫长时间的未知变数，最佳策略便是勇于试错、持续迭代，特此立据。微观层面（教材，最高价值场景）：1、最新治疗方案2、国内外药物研发动态3、个体真实叙事医学案例4、就医指南，涵盖挂号、交通、住宿等实用信息5、专家诊疗能力图谱，精确至医师姓名及所属科室6、医保政策及公益援