我們似乎正處在一個“收藏即掌握”的時代。
不管是知乎、論文庫，還是小紅書，只要看到一句金句、一篇好文、一個值得學(xué)習(xí)的案例，我們的第一反應(yīng)往往是點(diǎn)個收藏，留著以后看。然而，我們真的會“回頭再看”嗎？
讓我們先來看一個令人震驚的統(tǒng)計：
知乎收藏：平均每人收藏文章547篇，實際回看率僅3.2%；論文收藏：研究生平均收藏論文284篇，深度閱讀率不足12%；小紅書收藏：用戶平均收藏內(nèi)容1,203條，二次瀏覽率僅1.8%。
你收藏夾里有多少吃灰的鏈接？你今天閱讀了50篇論文，都消化掉了嗎？
這背后反映的殘酷現(xiàn)實是：
?輸入≠努力：看了不等于學(xué)了；?收藏≠擁有：存了不等于會了；?思考≠積累：想了不等于留了。
如果有一個平臺，讓你像刷小紅書一樣輕松，但每一次瀏覽與收藏都是給自己的認(rèn)知+1，每一次思考都能和AI共同進(jìn)化呢？上海創(chuàng)智學(xué)院發(fā)布創(chuàng)智"小紅書"（DeepCognition）——全球首個可以主動構(gòu)建認(rèn)知并且讓認(rèn)知真正積累的AI平臺，一個可以創(chuàng)造智慧的小紅書！
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信息過載的時代，如何識別高價值的洞見、認(rèn)知是無數(shù)人的痛點(diǎn)需求。在創(chuàng)智"小紅書"中，每一張卡片都承載著一條最新的認(rèn)知洞察。這里匯聚著數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察，將最新研究的核心發(fā)現(xiàn)以直觀的方式呈現(xiàn)；凝聚著理論突破的精華，用簡潔明了的表達(dá)詮釋復(fù)雜深奧的理論；沉淀著實踐智慧的結(jié)晶，通過經(jīng)驗總結(jié)完成知識的深度萃取。
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為什么"收藏認(rèn)知"會提高你AI的認(rèn)知？
通過下面這個例子，我們來看，如何實現(xiàn)”你的每一次瀏覽與收藏，你的AI模型認(rèn)知都會隨之增加”。
具體來說，用戶日常刷認(rèn)知收藏的所有認(rèn)知，AI都會默默學(xué)習(xí)記錄下來，習(xí)得該認(rèn)知內(nèi)容。下一次你和AI對話的時候，AI會帶著這些最新認(rèn)知去思考問題，以及與你互動。因此，每一張卡片，都是思考提煉的認(rèn)知，每一次收藏，都是認(rèn)知資產(chǎn)的積累?！笆詹亍边@個操作已經(jīng)被賦予了更多的價值，當(dāng)你實在沒有時間仔細(xì)閱讀的時候，點(diǎn)擊“收藏”，至少你把屬于你的AI模型認(rèn)知提高了，下一次AI可以更好的幫助你解決問題
例如，詢問如下問題：
隨著大模型在contextengineering方面的能力提升，它們開始具備處理多輪對話、長期任務(wù)和研究語境的能力。我們該如何構(gòu)建一個可以持續(xù)參與科研過程、協(xié)同解決問題，真正成為“AI科學(xué)家同事”的智能代理？
當(dāng)你向系統(tǒng)提出這個關(guān)于"AI科學(xué)家同事"的問題時，系統(tǒng)會自動搜索你之前收藏過的相關(guān)認(rèn)知卡片。
AI會綜合這些你曾經(jīng)收藏的認(rèn)知資產(chǎn)，結(jié)合最新的技術(shù)理解，給出個性化的回答：
"基于你之前關(guān)注的多智能體框架和長期記憶機(jī)制，我建議構(gòu)建一個具備以下能力的AI同事系統(tǒng)：1）持續(xù)學(xué)習(xí)你的研究偏好和工作習(xí)慣；2）維護(hù)項目上下文的長期記憶；3）主動提出研究假設(shè)和實驗設(shè)計；4）具備跨任務(wù)的知識遷移能力..."
這樣，你的每一次收藏都在為未來更精準(zhǔn)的AI對話做準(zhǔn)備，真正實現(xiàn)了"收藏即學(xué)習(xí)，對話即智慧"。
通過這樣的方式，將認(rèn)知系統(tǒng)化構(gòu)建以及平臺化，還可以獲得其它許多獨(dú)一無二的功能：
1.認(rèn)知榜單&周報總結(jié)
展示本周熱門認(rèn)知話題排行榜（如評估指標(biāo)、基準(zhǔn)測試、人工標(biāo)注等）以及社區(qū)學(xué)習(xí)動態(tài)總結(jié)
2.特色功能：認(rèn)知個性化訂閱&分享
根據(jù)自己專注的技術(shù)領(lǐng)域（如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等）和領(lǐng)域名人收藏專屬的認(rèn)知內(nèi)容，并與社區(qū)分享。
3.特色功能：認(rèn)知合成
認(rèn)知合成將分散的觀點(diǎn)思維融合，形成新的深度理解和認(rèn)知。
創(chuàng)智“小紅書”背后的技術(shù)原理是什么？
創(chuàng)智學(xué)院同時也公開了相關(guān)的技術(shù)論文《交互即智能》，揭示了人機(jī)協(xié)作關(guān)系的變革。
論文題目：InteractionasIntelligence:DeepResearchWithHuman-AIPartnership論文地址：https://arxiv.org/pdf/2507.15759項目首頁/試用網(wǎng)址：https://opensii.ai/
具體來說，創(chuàng)智"小紅書"所解決的認(rèn)知積累問題，實際上揭示了當(dāng)前人機(jī)交互模式的根本性缺陷。認(rèn)知無法積累的表面原因是平臺設(shè)計問題，但深層原因是AI仍停留在"效率工具"階段，而非"認(rèn)知伙伴"。
傳統(tǒng)的"效率工具"模式采用"存儲-檢索"邏輯：用戶負(fù)責(zé)收藏和存儲信息，平臺負(fù)責(zé)保存和檢索內(nèi)容，認(rèn)知處理完全依賴人類大腦的記憶和聯(lián)想。這種模式的根本問題在于：它將人和機(jī)器割裂開來，把認(rèn)知處理的重?fù)?dān)完全推給了人類。用戶在信息過載中疲于奔命，AI系統(tǒng)卻只能被動響應(yīng)，無法主動參與認(rèn)知的構(gòu)建和積累過程[2]，在完成長復(fù)雜任務(wù)的過程中，往往會帶來錯誤積累[3,4]。
該技術(shù)論文指出，當(dāng)前的假設(shè)根本上誤解了智能本身的性質(zhì)，互動本身構(gòu)成了智能的基本維度。未來，人與AI交互的范式將從最小化人類參與的“效率工具”模式，進(jìn)化為“認(rèn)知伙伴”關(guān)系。
該工作定義了一種新范式“交互即智能（InteractionasIntelligence）”，論文提出了一個根本性的重新認(rèn)知：智能——無論是人類還是人工智能——本質(zhì)上都是交互式的、情境化的、協(xié)作的。最復(fù)雜的人類思維很少孤立發(fā)生，而是通過對話、反饋、精化和多元視角整合而涌現(xiàn)。
正如論文開篇引言所述：
"智能不是孤立心靈的屬性，而是在心靈之間的舞蹈中涌現(xiàn)的。問題不在于各個組件有多聰明，而在于它們?nèi)绾尉实亟换ァ?
基于"交互即智能"的理論基礎(chǔ)，該工作提出了認(rèn)知監(jiān)督（CognitiveOversight）這一全新的人機(jī)協(xié)作范式。它將人類從被動的工具操作者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥恼J(rèn)知協(xié)作者，與AI形成真正的智能共同體。
從“刷認(rèn)知”到“使用認(rèn)知”-
DeepCognition系統(tǒng)
創(chuàng)智"小紅書"作為認(rèn)知平臺，與深度研究系統(tǒng)形成完美的理論-實踐閉環(huán)，形成了DeepCognition系統(tǒng)，可以不僅進(jìn)行認(rèn)知學(xué)習(xí)，還可以用習(xí)得的認(rèn)知去解決高價值場景復(fù)雜的問題。具體來說：
一、深度研究系統(tǒng)：多智能體協(xié)同認(rèn)知框架
1.研究智能體（ResearchAgent）研究智能體作為系統(tǒng)的核心大腦，能夠接收多模態(tài)輸入并采用"交替思考-行動"的先進(jìn)方法進(jìn)行深度推理，集成了o1、DeepSeek-R1、ClaudeSonnet4等最先進(jìn)的推理模型，確保研究過程的嚴(yán)謹(jǐn)性和前沿性。
2.瀏覽智能體（BrowsingAgent）瀏覽智能體則充當(dāng)系統(tǒng)的感知器官，通過智能URL選擇、并行網(wǎng)頁抓取和基于LLM的質(zhì)量評估，為研究提供高質(zhì)量的信息支撐，同時過濾噪音和無關(guān)內(nèi)容。
3.偏好智能體（PreferenceAgent）是整個框架的學(xué)習(xí)中樞，基于上下文強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ICRL）范式，持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶的個性化偏好。它跟蹤用戶在查詢、網(wǎng)頁瀏覽和報告生成三個維度的行為模式，將每一次用戶交互轉(zhuǎn)化為優(yōu)化系統(tǒng)性能的寶貴信號。
深度研究系統(tǒng)具備如下強(qiáng)交互特性：
特征一：透明的研究過程：界面通過多種機(jī)制建立透明度，使用戶可以看到和理解系統(tǒng)的決策過程。通過直接展示模型的推理過程和生成的查詢詞，搜索策略的可解釋性得以支持。界面左側(cè)的編輯器顯示不斷演進(jìn)的研究文檔，并提供“編輯”按鈕允許用戶直接修改。所有發(fā)現(xiàn)都恰當(dāng)?shù)劓溄踊卦紒碓矗奖阌脩糇匪荨Ｌ卣鞫簩崟r干預(yù)：系統(tǒng)實現(xiàn)了一個“暫?！惫δ?，使用戶在整個研究過程中保持控制權(quán)。用戶可以在任何時刻中斷系統(tǒng)，包括在顯示“正在分析技術(shù)突破，請參考...”等進(jìn)度指示時。特征三：細(xì)粒度交互：當(dāng)用戶提出模糊的研究問題時，界面會彈出一個澄清框，提出有針對性的問題以幫助縮小范圍，就像研究館員在問“您具體在找什么？”。用戶可以優(yōu)先選擇偏好的搜索查詢，并指定希望重點(diǎn)關(guān)注的特定網(wǎng)頁或知識來源。特征四：用戶研究偏好自適應(yīng)：系統(tǒng)在多個維度上適應(yīng)用戶的偏好和要求，提供個性化的研究輔助。系統(tǒng)會根據(jù)用戶的歷史數(shù)據(jù)和選擇生成參考畫像，從過去的交互中學(xué)習(xí)，以更好地匹配個人的研究方法。隨著研究目標(biāo)的演變，系統(tǒng)能在不丟失先前交互上下文的情況下適應(yīng)新的需求。
該系統(tǒng)體現(xiàn)透明度、細(xì)粒度、實時交互特性的Multi-Agent-Human協(xié)作機(jī)制設(shè)計。
對比DeepCognition和主流深度研究系統(tǒng)的創(chuàng)新點(diǎn)。
二、認(rèn)知平臺系統(tǒng)：創(chuàng)智"小紅書"
創(chuàng)智"小紅書"作為認(rèn)知平臺系統(tǒng)，是DeepCognition從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用的關(guān)鍵橋梁，它將復(fù)雜的AI研究能力轉(zhuǎn)化為用戶友好的認(rèn)知服務(wù)體驗。
4.認(rèn)知卡片生成引擎：認(rèn)知卡片生成引擎是平臺的核心創(chuàng)新，它能夠自動將深度研究系統(tǒng)產(chǎn)生的復(fù)雜成果轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、可視化的認(rèn)知卡片，每張卡片都承載著經(jīng)過精心提煉的核心洞察、關(guān)鍵數(shù)據(jù)和重要結(jié)論，并配備可視化的知識圖譜和思維導(dǎo)圖，讓復(fù)雜的研究成果變得易于理解和吸收。
5.認(rèn)知積累機(jī)制：認(rèn)知積累機(jī)制則是平臺的智能推薦系統(tǒng)，它基于用戶的行為數(shù)據(jù)驅(qū)動個性化推薦，通過認(rèn)知關(guān)聯(lián)度的智能算法組織卡片內(nèi)容，實現(xiàn)認(rèn)知資產(chǎn)的復(fù)利增長效應(yīng)，確保用戶的每一次學(xué)習(xí)都能在現(xiàn)有認(rèn)知基礎(chǔ)上產(chǎn)生價值疊加。
實驗1：量化驗證認(rèn)知監(jiān)督的威力
為了衡量“交互”本身所帶來的價值，研究進(jìn)行了一項關(guān)鍵的消融實驗：將具備完整功能的“深度認(rèn)知”（DeepCognition，DC）系統(tǒng)與一個移除了交互模塊、只能以“輸入-等待-輸出”模式運(yùn)行的版本（DCnon-interaction）進(jìn)行對比。結(jié)果是驚人的，如下表所示，交互的引入帶來了全方位的、巨大的質(zhì)量提升[1]。
數(shù)據(jù)顯示，交互的引入使得最終報告的平均質(zhì)量提升了63%。其中，提升最為顯著的是報告的“組織性(Organization)”（+97%）、“前沿性(Cutting-Edge)”（+79%）和“深度(Depth)”（+76%）。這一結(jié)果有力地證明了研究的核心論點(diǎn)：最大的性能飛躍并非來自一個更強(qiáng)大的底層模型，而是來自一個更優(yōu)越的交互范式。當(dāng)用戶能夠?qū)崟r引導(dǎo)、修正和注入知識時，AI生成的最終成果質(zhì)量發(fā)生了質(zhì)變。
表1：交互對報告質(zhì)量的提升效果（DCvs.DCwithoutinteraction）
在與當(dāng)前市場領(lǐng)先的商業(yè)深度研究系統(tǒng)（Gemini,OpenAI,Grok）的直接對比中，“深度認(rèn)知”系統(tǒng)同樣展現(xiàn)出全面的優(yōu)勢。評估從兩個維度展開：一是用戶對最終報告質(zhì)量的主觀評分，二是用戶對交互過程體驗的評分[1]。
左圖：專家用戶針對專業(yè)領(lǐng)域科研問題，對最終報告質(zhì)量的評分對比（本系統(tǒng)vsGemini/OpenAI/Grok）；右圖：各系統(tǒng)交互體驗評分。
專家用戶對系統(tǒng)交互功能各項指標(biāo)的評價結(jié)果分布，各功能都獲得了用戶的高度認(rèn)可。
在交互體驗方面，“深度認(rèn)知”系統(tǒng)在七項評估指標(biāo)中的六項上占據(jù)主導(dǎo)地位。尤其是在體現(xiàn)其核心設(shè)計理念的指標(biāo)上，優(yōu)勢尤為突出：
透明度(Transparency):獲得了完美的5.00分，比表現(xiàn)最好的競品高出25.0%。細(xì)粒度交互(Fine-GrainedInteraction):獲得了4.73分，領(lǐng)先優(yōu)勢高達(dá)44.6%。協(xié)作性(Cooperative):獲得了4.62分，領(lǐng)先優(yōu)勢達(dá)到43.0%。
這些數(shù)據(jù)表明，該研究不僅在理論上是先進(jìn)的，其最終實現(xiàn)的產(chǎn)品也為用戶帶來了更具協(xié)作感和可控性的使用體驗。
實驗2："專家思維放大"效應(yīng)：
這項測試要求系統(tǒng)在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中尋找難以發(fā)現(xiàn)的信息，極大地考驗了系統(tǒng)的推理和執(zhí)行能力。研究結(jié)果清晰地揭示了“認(rèn)知伙伴關(guān)系”的巨大威力。
表2：BrowseComp-ZH基準(zhǔn)測試準(zhǔn)確率對比[1]。DC(cog+int.)指與研究生級用戶實時交互協(xié)作的模式；DC(nonint.)指無人干預(yù)的自主模式。
這一結(jié)果堪稱深度研究領(lǐng)域的“半人馬時刻”（Centaurmoment），它呼應(yīng)了當(dāng)年國際象棋比賽中，人類棋手與AI程序組成的“半人馬”團(tuán)隊擊敗最強(qiáng)超級計算機(jī)的歷史性事件。數(shù)據(jù)揭示了幾個關(guān)鍵事實：
1.協(xié)作遠(yuǎn)勝單打獨(dú)斗：“專家+AI”組合的72.73%準(zhǔn)確率，遠(yuǎn)高于任何一個獨(dú)立運(yùn)行的AI系統(tǒng)（最高約41%）。
2.專家知識是關(guān)鍵：同樣的系統(tǒng)，在專家手中（72.73%）和在非專家手中（45.45%）的表現(xiàn)差異巨大。
3.交互是釋放專家潛能的鑰匙：即使是“深度認(rèn)知”系統(tǒng)，在沒有人類交互的情況下自主運(yùn)行時，其表現(xiàn)也僅與普通商業(yè)AI持平（40.91%）。
這組數(shù)據(jù)背后隱藏著一個深刻的價值主張。它表明，當(dāng)前主流的自主型AI工具，實際上正在浪費(fèi)其最有價值的資源——人類專家的智慧。一個獨(dú)立運(yùn)行的AI在復(fù)雜任務(wù)上可能只有41%的成功率，這意味著它在多數(shù)情況下是失敗的。然而，當(dāng)同一個任務(wù)交由一位專家使用“深度認(rèn)知”系統(tǒng)來完成時，成功率躍升至近73%。這之間大約32個百分點(diǎn)的巨大差距，就是被“深度認(rèn)知”框架所釋放和放大的、專家的認(rèn)知價值。
因此，這項研究的真正價值主張并非簡單地宣稱“我們的AI更強(qiáng)”，而是“我們的系統(tǒng)讓您的專家變得更強(qiáng)”。它將“認(rèn)知伙伴關(guān)系”和“互補(bǔ)性”這些抽象概念，用一個具體、可量化的性能指標(biāo)呈現(xiàn)出來，這對于任何依賴專家知識進(jìn)行決策的組織或個人而言，都具有無與倫比的吸引力。這正是系統(tǒng)在“投入產(chǎn)出比”（Results-Worth-Effort）指標(biāo)上同樣領(lǐng)先的原因。
實驗3：人機(jī)回環(huán)：解密「動態(tài)自主性」
該研究中關(guān)于人類行為的定性發(fā)現(xiàn)揭示了用戶在與高度交互式AI協(xié)作時所表現(xiàn)出的復(fù)雜模式，展示了該系統(tǒng)設(shè)計對人類認(rèn)知習(xí)慣的深刻理解。
超越開關(guān)模式：人機(jī)交互的戰(zhàn)略性舞蹈
研究發(fā)現(xiàn)，高效的人機(jī)協(xié)作并非一種恒定的、高強(qiáng)度的互動狀態(tài)。相反，用戶會根據(jù)任務(wù)的不同階段和認(rèn)知需求，在“親力親為”（Hands-on）和“放手信任”（Hands-off）兩種模式之間進(jìn)行動態(tài)、戰(zhàn)略性的切換。研究將這一現(xiàn)象概括為“動態(tài)自主性”（DynamicAutonomy）。
這種模式的發(fā)現(xiàn)，本身就是對傳統(tǒng)人機(jī)交互設(shè)計理念的一次重要超越。它表明，用戶的需求不是一個簡單的“開/關(guān)”——要么完全控制，要么完全放手。真實的需求是一種靈活的、可調(diào)節(jié)的控制權(quán)分配。
認(rèn)知協(xié)作的六個階段
通過對用戶行為的細(xì)致觀察，研究將復(fù)雜的深度研究過程分解為六個不同階段，并清晰地描繪出用戶在每個階段的協(xié)作意愿變化，如上圖所示：
親力親為（Hands-on）-人類智慧主導(dǎo)
1.問題澄清(Clarification):在研究初期，面對模糊、開放式的問題，用戶會高度參與，與AI一同迭代、細(xì)化研究范圍。例如，參與者P1最初提出寬泛問題后，會主動補(bǔ)充具體技術(shù)方向，并認(rèn)為AI提出的澄清問題“包含了自己未曾想到的方面”(1)。這是人類戰(zhàn)略性思維和框架構(gòu)建能力發(fā)揮最大價值的時刻。
2.專家知識注入(UserKnowledgeInput):當(dāng)用戶擁有明確的領(lǐng)域知識、特定的參考文獻(xiàn)或個人見解時，他們會再次高度介入，主動引導(dǎo)AI關(guān)注關(guān)鍵信息源。
3.實時干預(yù)(Real-timeIntervention):在AI瀏覽信息的過程中，當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)有價值或存在偏差的內(nèi)容時，會立即介入，調(diào)整AI的行為以符合預(yù)期。
4.網(wǎng)絡(luò)搜索(WebSearch):對于需要主觀判斷或開放式解讀的問題，用戶同樣傾向于親身參與，因為這類任務(wù)對現(xiàn)有工具最具挑戰(zhàn)性。
放手信任（Hands-off）-AI能力主導(dǎo)
5.推理過程(Reasoning):有趣的是，在AI進(jìn)行內(nèi)部推理和分析時，用戶的協(xié)作意愿反而降低。他們更傾向于退后一步，觀察AI如何自主處理指令，并評估其決策的透明度和質(zhì)量。如P12所述，他們希望看到“模型在面對開放問題時如何決定關(guān)鍵技術(shù)路線”。
6.網(wǎng)頁摘要(WebSummary):在需要對大量信息進(jìn)行整合與摘要時，用戶表現(xiàn)出對AI自主性的高度信任。他們需要的是經(jīng)過AI處理后的綜合性見解，而非原始信息的堆砌，因此愿意讓AI長時間自主運(yùn)行。
這一“動態(tài)自主性”模型的提出，為設(shè)計更高效、更少挫敗感的人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)提供了一份寶貴的藍(lán)圖。當(dāng)前AI助手的一個常見設(shè)計缺陷，是它們往往強(qiáng)迫用戶接受一種單一的交互模式：要么需要用戶進(jìn)行繁瑣的微觀管理，要么就提供極少的控制權(quán)，讓用戶感到失控。該研究通過對用戶真實行為的觀察發(fā)現(xiàn)，用戶真正需要的不是一個固定的控制級別，而是在不同認(rèn)知子任務(wù)間靈活切換控制權(quán)的能力。
例如，在需要創(chuàng)造性、發(fā)散性思維的“問題澄清”階段，用戶渴望“親力親為”的主導(dǎo)權(quán)；而在需要機(jī)械性、收斂性處理的“網(wǎng)頁摘要”階段，用戶則樂于“放手信任”，將任務(wù)委托給AI。這一發(fā)現(xiàn)的設(shè)計啟示是深刻的：未來的AI系統(tǒng)不應(yīng)預(yù)設(shè)一種最佳交互風(fēng)格，而應(yīng)被設(shè)計成能夠支持這種控制權(quán)動態(tài)轉(zhuǎn)移的平臺。這意味著，系統(tǒng)需要為高參與度階段提供強(qiáng)大、易用的控制工具，同時為低參與度階段提供穩(wěn)定、值得信賴的自動化能力。
總結(jié)
DeepCognition和創(chuàng)智"小紅書"進(jìn)一步證明：AI的價值不再只取決于參數(shù)規(guī)模，而是認(rèn)知深度。而認(rèn)知深度的實現(xiàn)，需要人機(jī)之間的深度交互和協(xié)作，更需要從"效率工具"向"認(rèn)知伙伴"的根本性轉(zhuǎn)變。
創(chuàng)智"小紅書"開啟的不僅是一個產(chǎn)品，更是一個時代：
認(rèn)知民主化：讓每個人都能輕松積累和分享智慧智慧社會化：構(gòu)建基于認(rèn)知共享的新型社會關(guān)系文明加速化：推動人類認(rèn)知水平的整體躍遷
當(dāng)認(rèn)知成為可積累、可分享、可增值的資產(chǎn)，當(dāng)交互成為智能本身，當(dāng)AI從工具進(jìn)化為伙伴，我們正在重新定義人類與AI共同進(jìn)化的未來。
文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/KrbK8oVsy5rNQCYJ_ykEWA
參考文獻(xiàn)：
[1]InteractionasIntelligence:DeepResearchWithHuman-AIPartnership
[2]"helpmehelptheai":Understandinghowexplainabilitycansupporthuman-aiinteraction
[3]Whydomulti-agentllmsystemsfail?
[4]Ironiesofautomation
推薦1本克系無限流小說,狀態(tài)已完結(jié),字?jǐn)?shù)205萬字左右
總結(jié)：憑借創(chuàng)意與設(shè)定脫穎而出的文明養(yǎng)成類小說，偏種田流，深受設(shè)定黨的喜愛||。小說質(zhì)量上乘，優(yōu)缺點(diǎn)鮮明，雖有些偏極致，但值得一看-|。第二本《我打造了舊日支配者神話》作者：金色夢鄉(xiāng)字?jǐn)?shù)：204.5萬狀態(tài)：已完結(jié)概述：主角穿越平行世界，本想通過文抄公的方式發(fā)家致富，卻意外覺醒了系統(tǒng)，成為神選者。在眾多職希望你能滿意。
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穿越平行世界拍鬼片,我意外打造舊日支配者神話
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