Je partage quelques réflexions sur mon travail récent. Steve Jobs a mentionné un concept dans son discours "Stay hungry Stay foolish" : Connecting Dots. L'IA est le meilleur outil pour vous aider à connecter les points, un excellent professeur pour intégrer les connaissances. La blockchain est un système très complexe, qui inclut presque tous les modules système de l'informatique, des algorithmes distribués, de la communication P2P, des algorithmes de codage et de cryptage, des pools de mémoire, jusqu'aux machines virtuelles et à la conception de langages de programmation, à l'exécution des transactions et à la concurrence, et enfin au KV Store sous-jacent. Comprendre la structure complète de ce système est une tâche très difficile. Entre 2021 et 2022, j'ai investi beaucoup d'efforts à travers la lecture de la documentation d'ETH, du code source de Geth, en exécutant des nœuds et en déboguant avec des points d'arrêt, pour comprendre de manière éparse la logique de base de la couche d'exécution d'ETH. Je sais que les transactions sont emballées à partir du pool de mémoire dans des blocs, mais il faut d'abord apprendre les divers syntaxes du langage Go, contourner les optimisations et les tests, le code de compatibilité, la logique d'encodage et de décodage, et trouver les bonnes fonctions centrales reste difficile. Même avec une base en informatique, beaucoup de choses doivent être apprises en consultant la documentation, ce qui prend beaucoup de temps. L'éducation universitaire en CS (principalement autodidacte) m'a appris quelques cadres et connaissances générales éparses. Par exemple, je sais ce qu'est un protocole de transmission de données, et je sais que des outils comme WireShark peuvent être utilisés pour capturer des paquets. Mais je ne peux pas maîtriser divers outils comme un expert en réseau, découvrir des indices cachés par mémoire musculaire. Avec l'IA, les choses ont beaucoup changé. Une tâche récente a prouvé que l'IA peut vous aider à passer rapidement de 0 à 7, contournant la phase d'apprentissage des outils et vous donnant directement des conclusions fiables. Je n'ai pas besoin d'apprendre les bases de WireShark, je peux aussi comprendre grâce à l'IA quels paquets de données doivent être surveillés et quelles informations ces paquets contiennent. Ainsi, j'ai rapidement terminé un travail dans un domaine de spécialisation que je n'avais jamais abordé auparavant, juste entendu parler. Utiliser l'IA efficacement peut multiplier par cent la vitesse des travaux de recherche. Les chercheurs ont des concepts structurés dans leur esprit, et l'IA peut rapidement relier ces points. Je pense que tout cela ne fait que commencer, et que la vitesse de croissance sera encore plus rapide à l'avenir. C'est le bon moment pour accumuler des Prompts/Agents/Compétences. En utilisant l'IA de manière efficace, une équipe peut facilement devancer ses concurrents de dix ou même cent fois.