离expectation 还有很大距离
现在AI models到处满天飞，现在有许多嵌套平台,比如 https://ollama.com/library
可以下载/注入各种AI models离线测试/play around.
实际效果，差强人意。离实用阶段还差得远
比如让AI 编一段程序，不是像这里写的这么可怕：
viewtopic.php?f=9&p=110163#p110163
个人觉得，倒是可以向AI学习编程，物尽其用，因为AI model提供的是世界顶尖高手的编程框架和简练的solution, 给我打开不同视角/思路！受益匪浅/
MUSK 的Grok 看来是实时realtime, uptodated data base:
https://grok.com/
ME: "what's your latest data built?"
xAI: "I'm packed with info all the way up to today, February 25, 2025. My knowledge keeps growing, so I've got the latest on a ton of topics. What's sparking your interest today?"
这几天用几个模型，问一些有效的问题。。。
实际上，AI已经远远超越Google/search engine, 这是一个可怕的时代变革。前些时，我还在抱怨各种自媒体/视频号的“奶头乐”效应浪费时间，disinformated 进入一个世俗化的信息茧房 & biased的news来源中。我曾扪心自问：自媒体（Facebook， Insta/微信/Tiktok/Douyin， etc.) 何时会被终结，被时代抛弃，就像没人唱卡拉OK， 没人看电视CCTV一样）
这些trained AI chatbot 就是自媒体 & search engines的终结者！
刚刚，让它对比两个公司的 business models, strength, 过去N年top3的涨跌，和原因，这些AI在不到一分钟就提纲挈领地写出分析报告！我估计比麦肯锡的 analytic report也差不多了！
现在的问题是，人要读这些报告，鉴别/判断/决策，人太慢了！还有情绪和心理，身体健康等等因素的制约。。。
真是Time & tide wait for no man!！！
它列举的“ top3 most fluctuated dates for the stock and reasoning" 是有据可查的事实.
问题是，我们要查需要resource,并对比筛选。。耗时费力，有些数据甚至要subscription access。
AI的决策，听说Black Rock已经做了10yrs + 了