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我一直在思考大型语言模型 (LLM) 如何改变我们工程师的学习习惯，并意识到了一些令人担忧的事情。 现在，AI 可以快速帮助搜索和研究信息，将论文的核心内容提炼成简洁的摘要。它让你快速掌握一个术语，并能就此展开讨论。 但真正的学习需要深度阅读、思考和实践。一个经过润色的摘要远远不够。自从有了 AI，你多久没有真正地研读一篇论文，或者深入阅读并实践一项技术了？你的思考能力和品味是提高了还是下降了？一旦这种能力减弱，你准备好让 AI 完全取代你吗？品味绝不是通过阅读摘要就能建立起来的——它是在无数次错误的决策和出色的实践中磨砺出来的。 说实话，在 AI 出现之前，大多数人也从未认真地读完过很多论文。AI 并没有夺走任何东西——它只是让浅层学习变得更有效率，也更具欺骗性。真正的风险不是 AI 让人变得懒惰，而是 AI 让“懒惰”看起来像“高效”。花十分钟读一个摘要，发在社交媒体上，感觉自己紧跟前沿——但实际上什么也没记住。 我绝对不反对 AI。我提倡的是将 AI 用于深度工作，而不是把它当作你假装学习的 TikTok。从“为我总结”到“与我辩论”，从“为我做”到“帮助我推理”——这才是关键。

我以学生身份亲身经历求职申请后，创建了 Ceeve。<p>最让我沮丧的不是付出，而是效率低下——一遍又一遍地重写简历，试图猜测每个招聘人员的真实需求，而且往往得不到反馈。<p>在某个时刻，我意识到问题的关键： 大多数人向所有地方投递相同的简历，但每个职位都是不同的。<p>所以我创建了 Ceeve。<p>它可以让你：<p>在几秒钟内根据特定的职位描述定制你的简历 生成个性化的求职信 在一个地方跟踪申请情况<p>我们的目标不是盲目地自动化一切，而是帮助人们将他们的经验与每个职位实际需要的内容对齐。<p>虽然还处于早期阶段，但 Ceeve 已经被博科尼大学、帝国理工学院和伦敦政治经济学院的学生使用，并且最近被 Speedinvest 评为欧洲新兴的 AI 创业公司之一。<p>我正在努力了解什么能真正帮助人们获得面试机会，而什么不能。<p>非常欢迎任何反馈——尤其是来自招聘人员或经历过招聘流程的人。

我需要工作，我喜欢工作。

我决定构建 OpenChat 来解决我自己和他人面临的一个问题。目前，与 AI 的对话分散在不同的提供商之间。OpenChat 会自动将对话本地存储在浏览器中。然后，您可以通过 MCP 服务器在您的编程代理中引用这些对话。例如，您可以对网络进行深入研究，然后在您的编程会话中引用它。