AI自我进化：兴奋与恐慌之间的平衡点
"人工智能自我更新"，听起来像是电影台词，但其实分解开来并不那么神秘。举个例子来说明。过去的人工智能如何变得更强？依赖人类。工程师们夜以继日地调试、修改、喂养数据，AI才提升一个档次。每一代的进步，都是人力推动的。而"自我更新"意味着：让AI参与到"创造下一代AI"的过程中——协助设计、帮助优化、协助发现自身缺陷并加以改善。再往极端处想，就是那个令人毛骨悚然的场景：AI创造出更聪明的AI，更聪明的再创造更更聪明的，循环往复，速度越来越快，最终快到人类无法应对
AI 无法替代文字创作
今天一整天，一直在更新 Claude Project 博客的Skill，到现在改了十几次了。第一次看到它生成完整文章，心中不禁感叹——AI是否真的能取代人类。然而，经过多次迭代后，我发现文字仍然存在空洞感。有趣的是，图片的质量有了显著提升，甚至超越了之前雇佣他人制作的效果。深思之后才明白：图片好坏一眼可见，若参考图正确，AI就能精准复制。但文字的深度源于经验与实践，AI只能重组现有信息。真正让我停下来思考的，并非这一点。我意识到：之所以能开发这套技能，是因为之前积累的经验、踩过的坑以及改进的内容，成为了今