經 POE 可以同 chatgpt chat 下,我只問下英文文法和文字subtle differences, 叫佢作文好長篇大論, 可能我比D prompts 未夠 specific

---

他不止低調的勁，而且好耐性對一些奇芭網友。:good:

---

科技重鎮矽谷正上演著一場新的人才爭奪戰，臉書母公司Meta最近積極投入資源，大舉招募人才，旨在建立全新的人工智慧團隊。據傳短短1周內，便成功從競爭對手OpenAI挖角了8名資深研究人員。外媒揭露，OpenAI研究團隊領導人，同時也是台裔資深副總裁的陳信翰（Mark Chen）在內部信中坦言，這件事就像是「有人闖入我們的家並偷走東西」，目前正準備調整薪資結構，以留住現有的人才。 據《連線》（WIRED）雜誌報導，OpenAI目前正處於前所未有的人才流失困境。在過去的一周內，有多達8名重要的研究人員跳槽至Meta，其中包括4名來自中國大陸的關鍵研究人員，他們負責o3和GPT-4系列等主要模型的項目。 據《連線》報導，一位接近Meta的消息人士證實，該公司確實正在積極擴大延攬研究人員的規模，目標鎖定OpenAI和Google的人才。據了解，Meta所採取的挖角策略非常積極，執行長祖克伯（Mark Zuckerberg）甚至親自出面聯繫潛在的挖角對象。 ***** 從這個角度，Google 的Al應該係唔錯。 挖國內人材是不是較容易？應該要過冷河吧？

---

係呀. 其实, 未來幾年, AI的影响真係好大, 其它行业有大把中層要轉形(不过可能大家都未知可點轉先啱), 就算讀CS, 出來一样难揾工, 依家d大学, d 3字头, 4字头的courses, 只要有AI或Machine Learning埋d 字响道, 就爆晒, 开多幾班, 都一样爆.
其实, 可能这3個方向, 真是較难被取代.

1. 設計AI的人, 因AI没法設计自己 (e.g., CS major in AI).
2. 研究形工作, 因為AI 的"發現"能力, 一定叻过人好多好多, 但"發明"能力仍然好差, 而且短时间內都睇唔到AI可以做得到 (e.g., 大公司的研究部门).
3. 一d不能犯錯的工作 (e.g., 电厂/ 鉄路/ 机塲, 一有意外会死好多人果d工种).

(所以, 我一d都唔睇好自动驾駛飛行器! 因為一出事, 就几百条命起馬.

---

我的生意拍檔，他母親是北航出身，中山大學計算機系榮休教授，她幾年之前已經講，CS已經落後，所以建議孫兒一下讀Al，一下讀DS，又或者讀那些會應用Al的專業，老人家好有智慧。 點轉就係首先認同Al的存在及優缺點，阿仔都經常講你不用去到好尖端，你在你行業前50%，30%，10%，你已經好安全。有危必定有機，當公司其他team大事請人，增加收入，他們應用Al做簡單及重覆性工作，用其他team 或者其他部門的1/3人手，做多一倍生意，而且是輕輕鬆鬆地完成。 你之前提到將會冇咗基層，阿仔都認同這個趨勢，他又講outsource/offshore也是趨勢。 不過，他仍然招聘fresh graduate，強數理CS，自己落手落腳去教親生仔，自己的精銳部隊，但要時間，再按市場的發展空間，在全世界招兵買馬，增加收入來源，才可以保自己及下面嘅人。 當他懂得這樣想，他鍾意與否，老板們都會推他上神枱。 創造力之外，還要有執行力，我成日都講100個專利技術中，只有5個可以有機會出世，點解咁多唔成功，好多時係礙於法例法規，或者不了解用家的真正要求及pain points。有時見啲堅離地家長，一根筋，任何事物都有pros and cons，(emoji)吉避凶生存之道才是基本常識。

---

你的第二點講得很好，發現及發明係好不同嘅概念，但keen observations係發明的一個必備條件，未必Al做唔到，可能係時間問題。所以自己及兒子我都提醒創意的重要性。 但A1不可控的時候才是moment of truth，人類可能已經回天乏術！

---

之前都有用POE, 但用過PERPLEXITY 之後, 發覺回覆簡潔精準好多! 可惜初期既回覆包含CITATIONS 不再自動出現...

---

最穩陣問學校councilor

---

你有冇數字政策辦公親的正式報告消息？ 會唔會好似8萬5咁樣收尾？

---