什么ai对思路分解做的比较好

[title]为了在医疗保健中产生真正的改变，AI需要像我们一样学习鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家AI可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情；即将他们一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮。最终，专家AI可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。

[title]健康：这个比ChatGPT情商还高的AI，我可以和它聊三天三夜[heading1]这或许是情商最高的AI所以，虽然Pi总是鼓励你、肯定你，以问句结尾让你继续说下去，擅长给你思路而不是答案，但有时它的回复和引导方式完全在意料之中，让人失去了谈话的兴致，不痛不痒的Pi式鸡汤尤其令人敬谢不敏。另外，Pi并非对写代码、解数学题等实用向话题一窍不通，只是发挥不如ChatGPT稳定，甚至戏台没搭好就已戏瘾大发。我让Pi帮我用Java实现一个冒泡排序，它先介绍了什么是冒泡排序，问我跟不跟得上它的思路，我冷漠回应直接给出示例就好，然后让ChatGPT点评Pi的生成结果。ChatGPT表示，这段代码实现了冒泡排序算法的核心思想，但存在一个可能的错误。至于数学能力，我考了Pi七八道入门水平的题，有时它压根不回答，说自己不会做算数和解方程式，甚至开始转移话题，有时它又能答出来，或者接受挑战却答错了，状态飘忽不定。类似地，写论文提纲之类的事最好也交给ChatGPT。简而言之，Pi对自己的认知很清楚：擅长引导话题、同理心强的聊天伙伴，主打你来我往的交互感。在MBTI体系下，如果不幸有个i人扎堆的房间，它应该是那个把场子炒热的e人。

[title]智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命[heading1]05选择-成长与投资[heading3]5.2自我提升但这也不意味着不用再培养基础认知了，我们可以利用大语言模型来加速认知的提升，用它们来指导学习，让生物大脑和机器智能一同进化，这样我们才有更多的时间来做高阶思维的锻炼，例如计划，评估，决策、抽象和创造，从而培养出达到更高理解水平所需的直觉。。要知道过去没有高阶认知我们没有任何代价，现在的代价是非创造级别的工作，对人类来说即将失去经济价值，因为AI的自动化会做得更好。提问与思考在许多事情都被自动化的情况下，什么是值得学习的呢？首先，学会提问，未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题，而不仅仅是回答问题。好的思考才能带来好的问题，批判性思维和好奇心是思考的前提，也是人类文明能够向前的动力。其次，学会广泛而深入地思考——尽可能多地吸收各种知识和思维模式，重点培养结构化思维。调将复杂的问题分解成更小、更易管理的部分，并通过逻辑和有条理的步骤来解决这些部分，从而达到解决整体问题的目的。我们在上一章就提到了，目前AI模型都在练习如何根据长期目标来分解和执行计划，从而提升自己的智能，人类不是更应该这样吗？不然如何去评估和验证AI的执行结果呢？利用自然语言来表达和整理思维，形成清晰的“人类级别”叙述；所以AI不会减少编程的需求，而是让人人都能编程，这是通过算法和逻辑来解决问题的一种思维模式，可以帮助我们更好地结构化思考。通过广泛而深入的思考，我们才能定义真正对我们有价值的东西。成为超级个体