Паттерны в личной базе знаний
Паттерны в личной базе знаний
Анализ большого объема личных заметок с помощью AI может выявить неочевидные паттерны и повторяющиеся темы. Например, загрузка заметок из сотен прочитанных книг позволяет обнаружить, какие идеи встречаются чаще всего и что именно резонирует с вами на протяжении времени. Это дает мета-понимание собственных интересов и ценностей через призму накопленных знаний.
Связи
- Человеческая невнимательность как системное ограничение — AI анализ паттернов компенсирует человеческую неспособность замечать повторения в больших объемах
- AI агент должен уточнять задачу перед выполнением — Оба о применении AI для улучшения понимания через анализ и выявление неявного
- Три способа снизить потери мотивации в команде — Мета-анализ заметок выявляет личные паттерны увлечённости, как измеримость выявляет вклад участника
- Локальная автоматизация через компьютерное зрение — AI для персональных задач: один через анализ заметок, другой через автоматизацию быта
Источник: Telegram, 2024-07-10
Связанные заметки
Ограничения AI в работе с неявным знанием
#AI#knowledge-management#learning
Длинный контекст LLM меняет способ чтения книг
#AI#learning#knowledge-management
Структура Feel-Think-Act для анализа AI прогресса
#AI#frameworks#systems-thinking
Джуны уязвимы из-за кодифицированных знаний
#AI#knowledge-management#tacit-knowledge
Темп изменений в Generative AI требует регулярных обновлений знаний
#AI#learning#knowledge-management
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний