Vol.38《哈萨比斯-谷歌AI之脑》天才是无法养成的

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这一讲，我们聊的是一个真正的天才的故事。
我们会聊到：
* 哈萨比斯的成长经历和他无与伦比的天赋。
* 卷积神经网络和Transformer，到底哪个才是AI的未来？
* 那些天才的创想来自何方，又将往哪里去？
* 我们这些普通人距离天才到底有多远？
* 天才是可以培养的吗？
最后，分享一些我们仨常用的AI大模型：
GPT-5.5 这个足够聪明。建议跟他讨论一些比较深入的问题。当你的工作中遇到卡点，真的可以跟他讨论。值得注意的是，跟他讨论问题和跟人沟通一样，不会一步到位。你可以尝试不停的提供新素材，请他梳理思路。也可以给他明确的指令，让他完成具体的任务。不求一步到位，给他点耐心，他会给你惊喜的！
Claude4.6 老戴平时撰稿就用这个。当你训练他一段时间之后，他可以理解你的逻辑，能够记住你的需求。对于行文的流畅性有要求的话，可以试试。
豆包 这个可以当作查询工具。平时老戴打游戏查攻略都是用豆包。拍照给他，请他解释某个游戏环节的细节和接下去要做的任务，他完成的还算可以。但会有幻觉。听说之后要收费了。值不值得交费用，还要观望一下。
DeepSeek-V4 国产模型是眼见得越来越聪明。但问题是DeepSeek并不在乎个人用户的使用体验，他最主要的还是为B端用户提供API。可以用他当个启发工具，具体任务的完成度不如GPT和Claude。
Kimi-K2.6 贵，但聪明。不管是完成简单的小程序还是写稿，都很聪明。而且Kimi可以建立属于你的agent，经过不断调教可以完成指向性明确的专门任务。这一点，值得付费。但，确实贵！
QClaw 腾讯的龙虾。功能比较齐全。能搭建自己的agent，也能安装skill。但不知为何响应很慢，而且任务完成度没有预想的高。不过，QClaw产出的所有文档，格式都好，生成PPT也有70分。是个可用，而且值得期待的龙虾。