我们是否需要AI知识库
前几天听到一个朋友说,搞一个自己的知识库比旧式的看文写博客记笔记更优越,以前的方式out了,几千字的文章,几小时的视频资料,直接喂给AI,省去自己阅读和观看的时间,需要的时候直接跟AI对话,让他吐出内容就好。
我琢磨了一下,效率是高了,但是看都不看一眼,需要的时候让AI投喂给我们,知识没有得到内化,这真的是我们要的吗?我们阅读观看视频的目的是什么呢?如果知识没有被我们吸收,真正需要用到的时候我们也未必会想起来吧。于是,查了些资料做了些研究,下面是我的一些思考。
前几天听到一个朋友说,搞一个自己的知识库比旧式的看文写博客记笔记更优越,以前的方式out了,几千字的文章,几小时的视频资料,直接喂给AI,省去自己阅读和观看的时间,需要的时候直接跟AI对话,让他吐出内容就好。
我琢磨了一下,效率是高了,但是看都不看一眼,需要的时候让AI投喂给我们,知识没有得到内化,这真的是我们要的吗?我们阅读观看视频的目的是什么呢?如果知识没有被我们吸收,真正需要用到的时候我们也未必会想起来吧。于是,查了些资料做了些研究,下面是我的一些思考。
根据开发工作流整理博客文章分类,开发工作流梳理如下:基础理论 -> 技术实现 -> 工程实践 -> 软技能,下面是分类逻辑
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之前看到一篇文章,感觉很好的剖析了现在的技术面试现状,翻译了一下。
我曾经参加过一个后端职位的面试。技术栈是 Node.js 和 MySQL,很常见。面试官问:“如果你有一个包含一百万条记录的数组,如何按名字排序?”
我的第一反应是:如果你在 JavaScript 里真的维护一个一百万条数据的数组,那肯定是哪里搞错了。
最近 AI 很火,各个行业都希望把 AI 整合进来,提升生产效率,但是毕竟是新的东西,没有好的模板可以套,自己一点点摸索又很费时间和资源。作为开发者,我最近也在探索把 AI 整合到生产实践中,试图找到一个可行的提效套路,看了作者这篇文章觉得挺有借鉴意义的,随手翻译了,分享给大家