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寫程式的過程,對不同程度的人來說,挑戰各有不同,舉例來說:新手 可能在語法上卡關,花大量時間找出簡單錯誤,甚至不知道該如何開始。工程師 追求的是高效開發,減少重複性工作,避免瑣碎的錯誤拖慢進度。產品設計師 和 產品經理 則希望可以快速驗證想法,但程式語法對他們來說門檻較高。
身為規劃狂 J 人,用過各種生產力軟體,如 Evernote, Obsidian 等,但最後還是回歸 Notion 的懷抱,畢竟 Notion 的操作真的最直觀、介面最美觀。把生活搬上 Notion 後,因為可以根據自己的習慣全然客製化,真的有長出第二個大腦的感受。
在過去,提到 AI 的發展,大家常會聚焦在模型本身:GPT-4 有多強、Gemini 多厲害、Claude 多能言善道。但事實上,這些模型背後的資料,才是真正決定它們「學得多好、理解多深」的關鍵資產。而在這場資料競賽中,有一家公司扮演了無人取代的角色:Scale AI
在過去,創業是一件要靠人脈、資金與長時間規劃的大事。但現在,你可能只需要一個想法、一杯咖啡,加上一套好用的 AI 工具,就能啟動一個小專案、建立一份商業簡報,甚至產出一個早期產品構想。這種門檻的變化,正在讓創業從「大膽的人做的事」變成「有好奇心的人也可以開始練習的事」。
為什麼「2027」會成為一個被放大的 AI 節點?
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