网传有一份投资回报率最高的21一件事，通过跟大模型交互，筛选出来10件，具体如下：
作者写的还是切中了要点，不一定是技术傲慢，或者带有技术权力的想法，反而技术很多时候不太有能力将技术用简单浅显的语言表达清楚，常常越解释越说不清，所以有的时候就懒得说，看行动。但是技术的行动又不是短期就能见效的，很多时候是中长期的事。所以就带出来了信任问题，如果逐步的建立信任，预期相符。
AI时代仍然需要提高阅读能力
转一个阅读科技文献的方法论。
Claude在24年12月份发表"Building effective agents" ，这篇文章的核心思想是：构建高效的 AI Agent 系统，应从简单的构建模块开始，逐步增加复杂性，并根据任务需求选择合适的工作流模式。同时，要重视工具设计和迭代优化，确保 Agent 的可靠性和有效性。 这篇文章为开发者提供了实际可操作的指导，强调了在实际应用中保持简单性和灵活性。
2024年2月18日，伯克利大学的Matei Zaharia,等发表了一遍关于复合AI系统的文章，阐述了相关概念和问题，并指出复合AI系统的核心在于通过巧妙的工程设计，整合多种AI能力，从而达到更好的性能，而不仅仅是依赖于模型的简单放大。
剑来已完结，摘录了一些还不错的句子。“读遍道书三万轴，知道不知道。豪取功名六千年，知足知不足。”
适度用力，张弛有度
Sam Altman从创业和公司管理的角度出发给出了一些关于团队执行、目标管理、激励机制方面的建议，虽然这些建议在很多地方都不一定适用。但值得阅读。
