目前AI的研究水平会让KOL失业吗？ 我的回答是很难！ 大家看一下前一阵很火的 @the_nof1 的最终的leaderboard，几个大模型表现的可谓是大跌眼镜，亏麻了，中位数亏了50% 以上。 我对目前AI的评价是 分析家+语言大师，只能解决“小题目”，但是离解决现实世界中复杂的“大问题”差的很远，核心原因 - 大模型是总结能力，没有创新能力 - scaling law逐渐失效 - 幻觉严重 看了下面的图表，大家还担心KOL会失业吗？

裸LLM更适合作为智能底座，还需要叠加其他组件才行

是的 需要定制化优化的

前提是真正的KOL！

不是定制优化的问题， AI应该是帮助人脑获取信息，启发思考的。 说白了，是帮助KOL往脑子里装东西的。 而不是帮助输出的，如果AI跳过KOL的脑子直接输出，请问KOL这时候还有存在的意义吗？

就是说， 不仅是使用LLM的颗粒度的问题。 更主要是路径问题。 比如，我现在写一篇文章输出solana的并行机制。我可以问的很细，然后让LLM把这个文章输出了，但我自己并没理解。 下一次，我再输出move语言公链的并行机制时，仍然就只能是这样，没有对比。 但是如果我自己通过阅读solana技术文档，同时和LLM沟通，我真的理解了solana的并行机制。 下次，我再去研究move语言公链的并行机制时，我其实可以更好的理解，并且可以对比这两种并行机制，从而更有效、更深入、更透彻的去解读solana和move语言公链的并行机制有哪些不同，各自有什么优势。 有了AI，应该是把人脑的学习和成长变得更快。 而不是放弃人脑的学习和成长啊。

本质上是ai辅助人脑

是的是的，不能放弃人脑，咱这脑子本来就如此优秀哈哈。