AINFT Jeśli użyć bardziej produktowego porównania, jest jak „system zgłoszeń”, a nie „pudełko inspiracji”. Piszesz wymagania jako zgłoszenie, system przekształca zgłoszenie w dostarczalny wynik; co ważniejsze, zgłoszenie pozostawia ślad: wersja wejściowa, wersja wyjściowa, historia zmian, szablony do ponownego wykorzystania mogą być zarządzane. Wiele narzędzi AI męczy, nie dlatego, że nie mogą generować, ale dlatego, że po wygenerowaniu przypomina to wrzucenie do szuflady, a przy następnym razem trzeba zaczynać od nowa.

Zaleta zgłoszeń polega na stabilności: ten sam rodzaj zadań może ugruntować się w stałych szablonach, ten sam rodzaj wyników może ugruntować się w stałych strukturach, ten sam rodzaj rezultatów może ugruntować się w wyszukiwalnej bazie. Kiedy przyjdziesz następnym razem, nie wymyślasz na nowo procesu, ale wykorzystujesz ostatnią najgładszą ścieżkę, a stabilne dostarczenie można osiągnąć przez wymianę kilku zmiennych. Im łatwiejsze ponowne wykorzystanie, tym wyższa częstotliwość; im wyższa częstotliwość, tym silniejszy nawyk; im silniejszy nawyk, tym twardsza właściwość wejścia.

Aby ocenić, czy idzie w długoterminowym kierunku, wystarczy zwrócić uwagę na jedną rzecz: za każdym razem, gdy wracasz, czy bardziej przypomina to „złożenie zgłoszenia i dostarczenie”, a nie „spróbuj jeszcze raz”? Platforma, która nieustannie zmniejsza kroki, czeka, zmniejsza niepewność, ostatecznie zamieni próbowanie w regularne użycie, a gorączkę w zatrzymanie.

@Justin Sun孙宇晨 #TronEcoStars @OfficialAINFT