12月19日晚上的社区会议要点速览
快速回顾
团队讨论了利用人工智能（AI）进行开发管理与协作的潜力，包括组织黑客松的构想以及奖励模型的实施。他们还探讨了在工作中使用AI的挑战以及在垂直领域利用微调技术的可能性。
下一步计划
- Feng：继续修复智能攻击升级方案中的bug。
- Gym：完成升级前和升级后的对比测试，并创建一份记录文档。
- Derek：帮助Feng和Gym完成他们的任务。
- Aranna：讨论如何调动更多人力资源以推进任务完成。
- Feng和Gym：分享他们的进展及遇到的问题。
- Derek：分享他使用Chat GPT进行开发时遇到的挑战与解决方案。
- Feng和Gym：在任务中减少猜测的部分。
- Derek：协助Feng和Gym减少任务中的猜测。
- Feng和Gym：在任务中注意Chat GPT的数学能力。
总结
1. 当前项目与资源短缺
团队讨论了正在进行的项目与面临的挑战。Derek强调了由于人手短缺，需要更多资源。Feng和Gym分别汇报了他们各自的工作进展，包括bug修复、升级和测试。Derek还分享了他在50比特币奖励模型中的经验，强调了理解工作量证明（PoW）机制的重要性。他指出尽管开发工作负担繁重，他们还没有完全利用AI进行开发管理和协作。
2. Chat GPT在代码开发中的应用
Derek分享了他使用Chat GPT进行代码开发的经验。他强调了提供详细信息并多次提醒Chat GPT哪些元素是不可改变的重要性。他提到Chat GPT在数学能力方面较弱，同时需要注意可能导致高Gas费用的代码部分。Derek还分享了通过让Big Spring审查代码和讨论结果来改进代码质量的过程。他强调，在使用AI工具时需要耐心和适应性。
3. AI的未来潜力
Derek讨论了人工智能（AI）在未来可能超越人类的潜力，并提出了花费更多资金来投资AI的策略。他分享了他使用Chat GPT进行设计的经验，并建议其他人也可以使用它来获得奖励。他强调了全球最高收入标准的重要性，并鼓励团队成员根据他们的创新水平和工作质量来评估自己的奖励。
4. 奖励模型的实施
Derek讨论了奖励模型的实施，强调了参与者的积极性和自主性。他提到奖励将根据工作和Chat GPT的合作模型来确定。Derek还提到需要一个公开的咨询期，允许参与者挑战奖励的合理性。目标是尽快推出一个使用AI的奖励模型。Derek分享了他使用Chat GPT进行词汇创作和宣传语生成的经验，尽管他对结果不完全满意。
5. AI在工作效率中的潜力
Derek重申了AI在提升工作效率方面的重要性，强调了自我管理的重要性，并鼓励团队成员在工作中寻找奖励机会。他还提到在微信上创建故事的可能性以及狗饲养开支的潜在机会，但指出此类场景可能面临验证实际情况的挑战。
6. AI Hackathon管理与评估
Aranna提出了组织黑客松的构想，尤其是利用AI管理和评估提交内容。她提到一个团队在黑客松前举行了AMA，并使用他们自己的AI代理管理不同方面。Aranna建议可以将AI用于组织与评估，但技术部分可能需要更多的专业知识。她还提到由于团队规模和AI的复杂性，可以考虑与AI专家合作。
7. AI开发与治理基金
Derek强调了他们活动的重要性，并建议不要使用“黑客松”这个术语以避免混淆。他提到了活动的两个关键方面：公共治理基金和智能工具的开发，并鼓励团队成员与主要开发者联系以推进项目。
