Sign of the future: GPT-5.5 ★ 85
One Useful Thing (Mollick)39d agoCommentary賓州大學教授 Ethan Mollick 針對 GPT-5.5 發表評論。他指出，GPT-5.5 的出現再次證實了 AI 技術並未如外界預期般遭遇瓶頸，而是沿著陡峭的成長曲線繼續攀升。這款新模型在推理、任務執行與自主代理能力上展現了顯著的進步，為未來的自動化工作與人機協作揭開了全新序幕。
The Shape of the Thing★ 85
One Useful Thing (Mollick)82d agoOpinion沃頓商學院教授 Ethan Mollick 撰文分析 AI 的現狀與未來。他指出，雖然基礎模型的純暴力縮放（Scaling）可能遇到瓶頸，但透過「推論時運算」（Inference-time compute）如 OpenAI o1/o3 和 Claude 3.7 Sonnet，AI 的推理能力正大幅躍進。我們正處於從「對話式 AI」轉向「自主 Agent」的關鍵節點，這將徹底重塑工作流程與組織架構。
A Guide to Which AI to Use in the Agentic Era★ 85
One Useful Thing (Mollick)104d agoTutorial隨著 AI 從單純的「聊天機器人」演進至具備主動執行能力的「代理人（Agents）」與深度思考的「推理模型（Reasoning Models）」，使用策略已大幅改變。本文整理了當前主流 AI（如 GPT、Claude、Gemini 及 DeepSeek）在寫作、程式開發、資料分析與自動化任務中的定位。讀者將能理解何時該用一般聊天、何時該啟動推理，以及如何佈署代理人來提升生產力。
An Opinionated Guide to Using AI Right Now★ 85
One Useful Thing (Mollick)226d agoTutorial賓州大學華頓商學院教授 Ethan Mollick 釋出最新 AI 實用指南。他指出，目前主流模型各有擅場：Claude 3.5 Sonnet 適合寫作與程式，GPT-4o 語音與綜合能力強，Gemini 則以超大上下文見長。他強調，使用者應將 AI 視為「聰明但缺乏經驗的實習生」，透過持續對話與回饋來突破「不規則邊界（Jagged Frontier）」，才能真正發揮 AI 的生產力潛能。
On Working with Wizards★ 85
One Useful Thing (Mollick)263d agoOpinion知名 AI 學者 Ethan Mollick 提出「與魔法師共事」的隱喻，指出當前 AI 並非傳統軟體，而是具備強大卻不穩定能力的魔法師。在「參差不齊的技術前沿（Jagged Frontier）」上，AI 可能在困難任務上表現驚人，卻在簡單任務上出錯。人類必須學會扮演「驗證者」，透過深度整合（如半人馬或賽博格模式）來駕馭這股魔法般的技術。
Mass Intelligence★ 85
One Useful Thing (Mollick)277d agoOpinion知名 AI 學者 Ethan Mollick 撰文探討「大眾智能（Mass Intelligence）」的降臨。他指出，AI 正在朝兩極化普及：一方面是如 GPT-5 等具備頂尖推理能力的前沿模型，另一方面是能在個人裝置運行的超輕量本地模型（如 nano banana 等）。這意味著強大的 AI 算力將如同電力般無所不在且廉價，徹底民主化智能的獲取管道。
Using AI Right Now: A Quick Guide★ 85
One Useful Thing (Mollick)344d agoTutorial知名 AI 學者 Ethan Mollick 整理了最新的 AI 實用指南，解答「該用哪款 AI」與「如何使用」的核心問題。他強調應直接使用最頂尖的 Frontier Models（如 GPT、Claude、Gemini），並將 AI 視為「聰明但缺乏常識的實習生」。指南涵蓋日常寫作、程式開發、資料搜尋與多媒體生成等四大領域的推薦工具與實戰心法。
The recent history of AI in 32 otters
One Useful Thing (Mollick)365d agoCommentary賓州大學沃頓商學院教授 Ethan Mollick 撰文，以他最愛的「水獺」為主角，回顧過去三年（2022-2025）AI 圖像生成技術的演進。從早期扭曲、充滿偽影的滑稽畫面，到如今幾近完美的寫實與細節呈現，這 32 隻水獺不僅記錄了 Midjourney、DALL-E 等工具的迭代，也象徵了整個生成式 AI 領域呈指數級發展的縮影。
How to create an AI narrator for your life
Replicate Blog909d agoTutorialReplicate 發布了一篇趣味實用的技術教學，展示如何利用網路攝影機（Webcam）捕捉畫面，並透過 LLaVA 或 GPT-4V 等多模態視覺模型分析影像，最後結合 ElevenLabs 的語音合成技術，以經典自然紀錄片主持人大衛·艾登堡（David Attenborough）的口吻與聲音，為你的日常生活進行即時的幽默旁白。
Illustrating Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)★ 85
Hugging Face Blog1271d agoTutorial本文為 Hugging Face 撰寫的經典科普指南，深入淺出地解析了「人類回饋強化學習 (RLHF)」的運作機制。RLHF 是讓大型語言模型（如 ChatGPT）符合人類意圖（對齊）的核心技術。文章將其拆解為三個主要階段：預訓練與監督微調（SFT）、訓練獎勵模型（Reward Model），以及透過 PPO 演算法進行強化學習微調，並探討了其挑戰與未來展望。