我为什么重新捡起谷歌而不是万事都找AI助手了
用户反思过度依赖AI导致注意力下降、探索能力减弱，决定回归传统搜索，但生活场景AI仍可用。
1. 关键信息
- #1 @RRL: 使用LLM后注意力和耐心急剧下降，探索过程比结果更重要，AI存在谄媚偏见，放弃万事问AI，仅用于天气、菜单翻译等简单任务。
- #2 @0001: 认为用户尚未适应LLM，阵痛期过后会好转。
- #3 @squallteo: 小孩不宜过早接触AI，需培养独立思考。
- #5 @modelfree: 指出RLHF放大sycophancy（谄媚）副作用。
- #6 @noby: 不再认真做旅行计划，改用小红书零碎信息或AI随便写。
- #7 @CD2337: 努力要求自己多用AI，但习惯Google，只写作业时才想起AI。
- #10 @ericxi: 一般问题用Google AI Overview即可。
- #12 @pix0: AI存在hallucination问题，需用可信内容检验。
- #13 @dres: 用AI后旅行计划更详细。
- #14 @haha1398: 只让AI出框架，细节自己填，AI仅用于应付签证假行程。
- #15 @PiedmontCavalier: 赞同注意力是最稀缺资源。
- #17 @清江小鱼仔: 专业领域AI指鹿为马、胡说八道。
- #18 @IRS_pro: 90%+问题直接ChatGPT，几乎不用Google。
- #19 @jerry.lancer666: 推荐Perplexity，以搜索为基准，80%准确率足够。
- #20 @大奶牛: 反对抛弃LLM，认为可通过调整prompt解决所有问题，类比老人拒绝手机支付。
- #21 @venusgun: 人也会胡说八道，需学会分辨是非。
- #22 @leoqian: 用Claude cowork做旅行计划，要求详细并确认所有衔接、时刻表、预约方式，效果不错。
- #23 @AWS: 怀疑精神需要一套培养机制。
- #24 @venusgun: 没事多骗骗娃就行了（培养怀疑精神）。
- #25 @ggmatch: ChatGPT太慢，懒得等。
- #26 @AppleVisionPro: 可用抬杠式、反着问的方法与LLM交流，例如问“SanDisk现在是否应该做空”。
- #27 @RRL: 回应称确实可以，但也得分情况看。
- #28 @gggideon: 已经拥抱了AI。
- #29 @AppleVisionPro: 分享ChatGPT分析SanDisk股票的例子（详细技术面、基本面、做空条件），认为ChatGPT在股票建议上比较靠谱，比Gemini强。
- #30 @yyyy: AI native的小孩语文没学全就接触AI，说话一股AI味。
- #31 @gojo: 真实，连开网页打字都不愿意，就想直接一键AI查询。
- #32 @折木奉太郎: 注意力现在都在大模型身上。
- #33 @AppleVisionPro: 一代人有一代人的语言，孩子即使不直接接触AI也会受周围影响（类比河南普通话）。
- #34 @RRL: 继续分析SanDisk做空逻辑（memory supercycle、供给周期、空头危险点），认为这是“可能最终高估但timing极难”的股票。
- #35 @POI: 培养怀疑精神容易变成杠精。
- #36 @DELTA: 反驳@大奶牛：调教AI需5-10分钟，Google搜索2-3分钟即得结果，适得其反；具体信息如开门时间、酒店隔音AI不可信（例举Google reviews多数差评但AI执意说隔音好），认为太细的东西AI不行。
- #37 @forrestdone: 生活东西AI挺好，工作的东西错误太多，还是得独立思考。
- #38 @eternalud: 学习和干活要分开。用LLM是干活，适应LLM是学习，花时间与LLM对着干、了解其极限才能更好使用；不花成本只“用”不如“玩”了解快。但技术迭代快，学到的可能很快过时，只能自我安慰学到方法论。RRL: 愿意停留在信息不爆炸年代，但不可能。
- #39 @haha1398: AI和小红书一样（一半广告），只给官方整理资料；真实dp（如灰色地带、trick）在美卡论坛或微信群更多，AI不可能给。
- #40 @RRL: 今后都不知道如何获取信息了。
- #41 @qwaszx: 日常生活知道大概就行，AI总结快，有点错误也行；但AI你反对他就迎合你，没啥立场。
- #42 @Airmiles: 我人到了都没计划，现场问AI我该去哪儿啊。
- #43 @RRL: 不用签证？（对#42的疑问）
- #44 @flywire: 信AI得永生。
2. 羊毛/优惠信息
无
3. 最新动态
无
4. 争议或不同意见
- 是否应适应LLM：@RRL 主张回归传统搜索，@大奶牛 认为应调整prompt适应时代，@CD2337 努力多用AI但习惯难改，@gggideon 已拥抱AI。@eternalud 提出“学习vs干活”视角：适应LLM需要花时间与AI对着干了解极限，但技术迭代快可能白学。
- AI旅行计划质量：@noby 变懒随便写，@dres 更详细，@haha1398 只当框架，@leoqian 通过详细prompt获得好效果，@DELTA 指出AI不靠谱（开门时间、酒店隔音等具体信息易出错）。@Airmiles 则现场问AI临时决定行程（#42）。
- AI准确性：@pix0 指出hallucination，@清江小鱼仔 批评专业领域胡说八道，@venusgun 认为人也会犯错需批判性思维，@AppleVisionPro 认为ChatGPT股票分析靠谱且比Gemini强，@RRL 详细分析股票做空逻辑（强调周期性和timing难度），@forrestdone 指出工作场景错误多需独立思考。@haha1398 补充AI只能给官方整理资料，真实dp（灰色地带、trick）在社区论坛更可靠。
- AI使用体验：@ggmatch 嫌ChatGPT太慢，@gojo 想直接一键AI查询，@折木奉太郎 注意力被AI吸引，@DELTA 认为调教AI成本高不如直接搜索。@qwaszx 认为日常生活知道大概即可，AI快且容忍小错，但指出AI无立场、迎合用户。@flywire 调侃“信AI得永生”（#44）。
- 培养批判性思维：@AWS 认为怀疑精神需要培养机制，@venusgun 主张“骗娃”，@POI 担忧容易变杠精。
- AI对儿童影响：@squallteo 认为小孩不宜过早接触，@yyyy 指出AI native小孩说话一股AI味，@AppleVisionPro 认为一代人有一代人的语言不可避免。
- AI生活vs工作适用性：@forrestdone 认为生活场景AI好用，工作场景错误太多仍需独立思考。@qwaszx 认为日常生活“知道大概”即可接受AI错误。@Airmiles 在旅行中现场问AI也接受（#42）。
- 学习成本与迭代：@eternalud 认为适应LLM需投入时间成本，但技术迭代快可能白学，只能学到方法论；@RRL 感慨愿意停留在信息不爆炸年代但不可能。@RRL 进一步表达对未来信息获取方式的迷茫（#40）。
- AI vs 社区论坛：@haha1398 指出AI只能提供官方整理资料，而美卡论坛或微信群有真实用户dp（灰色地带、trick），AI无法替代。
5. 行动建议
- 对注意力下降者：减少AI依赖，恢复主动探索（#1），或使用Perplexity等搜索型工具（#19）；若嫌ChatGPT慢可尝试替代方案（#25）。
- 对旅行计划：若需深度体验，用AI生成框架后自行填充细节（#14），或通过详细prompt要求AI确认所有衔接（#22）；但需警惕AI对具体信息（如营业
大语言火了快三四年了 公司效率是涨了一倍一倍又一倍 但发现个人方面这并不是个好事 我自己的感受 仅供大家参考 纯个人体验： 注意力严重感受到紧张 甚至有了llm以后 现在我的注意和耐心已经极具下降 专注越来越难了（也可能是我对短视频一直没有特别上瘾 没有感受到上一波的风潮） 个人学习方面 感觉exploration这个动作带来的不止是知道的结果 而是这个探索的过程可以让我找到一些新的东西 整个学习路径也相对更容易"吸收" 虽然用的时间长了 但如果找相对权威一点的source不太会有很大的bias 如果问chatgpt的话 基本都是顺着我说 思考独立性 不是标榜自己有什么高尚的想法 而是llm的偏见太大了 大到反正你问他说就是啥 我现在已经放弃万事都找AI助手了 我说清楚点意思是 对于绝大多数问题 我都会选择自己检索 而不是直接问 有一些及时迅速不会出错也没什么bias的问题我会直接问 基本就是 天气 菜单上的菜是什么 翻译 这些siri应该需要做但做不了的事 如果真的有可能 我愿意停留在信息不爆炸的年代
还没接受和适应llm，又有抵抗情绪，怀念过去google时代。继续用阵痛过了就好
感觉小孩不能太早接触ai，还是得有些独立思考的能力
openai想要让你成为什么样的人就可以
RRL: 思考独立性 不是标榜自己有什么高尚的想法 而是llm的偏见太大了 大到反正你问他说就是啥 sycophancy谄媚是RLHF很容易放大的副作用
最大的感触是再也不认真做旅行计划了 以前make travel plan的时候经常读读穷游里面的精华帖，然后一天天计划去哪，现在就只在xhs里搜零碎信息，不然就让ai随便写一个
我反而是努力要求自己多使用一点ai。。已经太习惯google了，除了写作业想不起来ai
noby: 不然就让ai随便写一个 真的不是应付签证吗？ 这样应付ld和自己过不去吧。
别骂了别骂了，刚旅游回来已经在反省应该多做点功课了 可能也跟撸卡太多了有关，以前没有credit不玩常旅客的时候直接打开booking/Google flight挑便宜合适的option就完了，现在先amex/chase travel搜一圈有没有适合烧credit的，再看看有没有里程票转点，已经把精力耗完了
一般的问题，用Google AI Overview就不错了
noby: 现在先amex/chase travel搜一圈有没有适合烧credit的 我已经被ld说为什么是先订酒店了。
我觉得也得看halluciation相关的问题。虽然准确度还算高，但也会犯一些离谱的错误，拿credible的内容去检验比较好
我现在有了ai 做旅游计划更详细了
不是吧，我非常不信ai 的整理，只让他出个框架，细节还是要我自己填。 ai只能用来应付签证的fake itineray
+1，尤其是第一点，深刻的感受到注意力现在才是一个人最稀缺的资源（也可能是因为这几年年龄也增长了，专注的能力本身就在下降）
也不是真的让ai generate一个就放在那了，还是会有一些follow up question，然后有个大概的plan 但就是再也没有以前那样像翻wikipedia一样的去back to back计划（变懒了）
关键还是AI在专业领域 指鹿为马，胡说八道太多了。
说起来我已经 90%+ 的问题都直接 chatgpt 了，几乎不打开 google 现在 没有 gemini 的话，按照这个流量下跌量，是不是 google 早就死了
可能perplexity更适合楼主， 主要是搜索为基准内容。 80%准确率，足够了。
不敢苟同，这个时代需要你去适应llm而不是抛弃 其实你说的每一项都可以通过调整prompt解决，比如让他focus topic不要拓展，要他解释缘由，指出来源，不需要提供结论，等等等等 你让我想起我老丈人以前不屑于用手机支付，还坚持去营业厅交网费，美其名曰，更有人情味
人也会胡说八道，总之还是要学会分辨是非，有怀疑精神
我觉得ai做旅游计划其实还可以，就是看怎么用了，我记得我上个计划是claude cowork做的，感觉比网页端不容易偷懒。我就跟他说让他尽可能详细，所有东西都要查清楚，所有衔接都要查询并且合理，时刻表，预约方式啥的都让他挨个确认了。具体玩啥，偏哪方面的也可以沟通的。当然如果哪天大众点评，小红书之类的能开放官方mcp/api啥的，应该效果也会好得多。最后实际上follow的还挺开心的
怀疑精神需要一套培养机制
没事多骗骗娃就行了，被拔管了别找我就行
chatgpt太慢了 懒得等
可以用抬杠式, 反着问的方法来和llm交流 比如说, SanDisk这个股票的现在的股价是不是应该做空
然后回答肯定是 确实可以 但也得分情况看
我已经拥抱了
chatgpt 还是很理性的. 这个是它的答案 总结 #p-8156150-tldr-1TL;DR 我不认为 SNDK 现在“应该直接裸空”。 它明显过热，但基本面正在加速，做空属于 逆强趋势 + 逆基本面上修 。更合理的做法是： 等动量破坏后再空，或用 put spread 控制亏损 。现在空，除非你有非常明确的止损和仓位，否则风险收益不划算。 #p-8156150-sndk-2现在 SNDK 的状态 SNDK 最新价格约 $1,562.34 ，当天涨幅约 16.5% ，市值约 $245.3B ；盘中高点 $1,574.30 ，低点 $1,346.03 。这已经不是普通上涨，是强动量挤压式上涨。 从技术面看，确实很夸张：过去 52 周涨幅超过 4,300% ，RSI 约 80 ，50 日均线约 $837.60 ，也就是说现价大约比 50 日均线高 86% 。这支持“短线过热”的判断，但 不自动等于可以空 。 #p-8156150-h-3为什么我不建议现在直接空 #p-8156150-h-1-41. 财报不是烂，而是极强 SNDK Q3 FY2026 收入 $5.95B ，环比增长 97% ，同比增长 251% ；Non-GAAP EPS 是 $23.41 。Datacenter 收入环比增长 233% ，同比增长 645% 。这不是靠故事硬拉，是利润和收入同步爆发。 #p-8156150-h-2-52. 下季度指引还在继续上修 公司给 Q4 FY2026 的收入指引是 $7.75B–$8.25B ，Non-GAAP EPS 指引是 $30–$33 。用中值 $31.50 年化，约等于 $126 EPS run-rate ；按现价 $1,562 算，年化 run-rate P/E 约 12.4x 。所以它看起来贵，但如果你相信这个利润水平能持续，它并不是传统意义上“无法解释的贵”。 #p-8156150-h-3-63. 空头不一定能等到估值回归 SNDK 最新 short interest 约 9.75M 股 ，约占流通股 6.99% ，days to cover 约 0.53 天 。这不是极端高空头拥挤，但足够在强上涨里继续被挤。 借股成本目前不高，Interactive Brokers 数据显示 borrow fee 约 0.25% annualized ，可借股约 3M 股 ；这说明空它技术上不难，但也说明“借不到股导致崩”的压力并不是主要做空逻辑。 #p-8156150-h-7空头逻辑什么时候成立？ 我会把 SNDK 做空条件分成 3 个层级 ： 条件 现在是否满足 解释 估值/技术过热 是 52 周涨幅巨大，RSI 80，远离 50 日均线。 基本面开始转弱 否 Q3 大幅 beat，Q4 指引继续上修。 价格结构破坏 暂时否 现在仍是强趋势上涨，不是确认反转。 所以结论是： 可以列入做空观察名单，但现在不是裸空的好点位。 #p-8156150-h-8如果你一定要做空，我会这样设规则 #p-8156150-bearish-9更合理的 bearish 策略 不要裸空满仓 SNDK 这种走势，裸空最大问题是亏损没有上限。 一天涨 16.5% 已经证明它可以快速把空头打穿。 优先考虑 bear put spread 用期权限定最大亏损。 不要用太近到期的 OTM put，因为强动量股横盘几天就能吃掉时间价值。 等破位信号 一个比较硬的观察位：如果之后跌破并收在 $1,346 下方，也就是最新交易日盘中低点下方，说明这根大涨日的结构被破坏，空头胜率才明显提高。 更强信号：跌破后反抽不能重新站回去，再考虑加仓。 #p-8156150-h-10我的交易判断 现在不应该因为“涨太多”就空 SNDK。 更准确的判断是： 短线：过热，非常容易剧烈回撤。 中线：不能轻易裸空，因为盈利和指引正在上修。 做空触发点：不是现价，而是动量失败 + 基本面预期转弱。 风险控制：如果非要做 bearish，优先用 put spread，而不是直接 short stock。 我的倾向： 不追多，但也不急着空。等第一次真正破位。 至少chatgpt在股票上给我的建议, 大多数还是比较靠谱的, 他甚至公然在回答里面嘲讽过的我的骚操作. 比Gemini要强
ai native的小孩语文没学全就接触ai，说话一股ai味
真实，我现在连开网页打字都不愿意了，就想直接一键AI查询，秒输出结果，一刻也不想等
注意力现在都在大模型身上了
一代人有一代人的语言, 就算孩子不接触ai, 周围小伙伴接触, 最后还是一口ai味 我师兄去河南做教授了, 三年后美国出生的娃一口河南普通话
我的gpt 如果你问的是"现在这个位置 risk/reward 是否偏向做空"，我会说： 短期可以理解为什么有人想空，但这是很危险的空头标的。 核心原因： 它现在本质上是 AI infrastructure + memory shortage 的 beta AI 数据中心对 NAND/SSD 需求爆炸，SanDisk 变成了少数纯 NAND flash exposure。市场正在给它"AI基础设施卖水人"估值。 现在是典型 memory supercycle 这种行业有非常强的周期性: 供给一紧 ASP价格暴涨 毛利爆炸 EPS突然膨胀 股票进入parabolic阶段 但问题是： memory行业历史上从来没有"永远 shortage"。 空头逻辑其实也很明确 现在 bearish case 主要是： 股价涨太快 AI capex可能放缓 Samsung / SK Hynix / YMTC 后续扩产 NAND价格未来可能回落 当前利润可能是周期顶点利润 很多分析已经开始强调 “supercycle 依然是 cycle”。 但问题在于： “估值贵” 不等于 “马上跌”。 尤其 semiconductor supercycle 经常能远超理性。 现在还有几个空头危险点： 长期 supply agreements 锁单 hyperscaler AI spending 还在继续上修 市场 narrative 极强 momentum funds 会继续推 float 相对没那么大 SanDisk 已经签了很多年期 AI storage 合同。 所以更像： 从长期 fundamental 来看，存在高概率 future mean reversion 但从交易层面，现在逆势做空很容易被 squeeze 如果是 seasoned hedge fund 的做法，很多人会： 不直接裸空 等 supply expansion 数据 等 NAND pricing rollover 等 hyperscaler capex guidance weakening 或者做 pair trade 而不是直接硬空一个 AI 狂热核心票。 一句话： 这是典型"可能最终高估，但 timing 极难"的股票。现在更像 late-stage momentum/supercycle asset，而不是一个舒服的价值空头。
venusgun: 分辨是非，有怀疑精神 这个其实很难培养，搞不好就变成杠精
只能说ai查的信息包括开门时间啥的我是完全不信，而且他们排日程的时候也不会考虑开不开门 而且调教所需的精力太大了，我还是习惯google maps自己看 大奶牛: 不敢苟同，这个时代需要你去适应llm而不是抛弃 其实你说的每一项都可以通过调整prompt解决，比如让他focus topic不要拓展，要他解释缘由，指出来源，不需要提供结论，等等等等 的确需要适应llm，但是有的时候花5-10分钟反复调教ai让他这样那样，结果google搜索一下两三分钟就能找到，岂不是适得其反？ 对于生活上的一些东西比如旅游规划，开门时间等等llm还有很大进步空间，经常胡说八道，而且喜欢揪着一条评论说事。比如我最近看某酒店隔音效果如何，google reviews 1条评论说酒店隔音特别好，“好像”专门做了隔音，但是其他好条评论都说wall thin， can hear people talk/snore，结果ai还是说他隔音好，而且信誓旦旦说酒店专门做了隔音。。从此以后再也不信ai了，比较general的东西还可以，太细的实在不行（或者说是调教成本更高）
生活东西ai 挺好，工作的东西错误太多，还是得独立思考
学习和干活还是要分开吧。用llm是干活，适应llm算是学习，花的时间是成本，然后这时间就是要花去跟llm对着干，硬让他做他做不好的事情然后了解现在的极限了解怎么在这个极限下做到更好。不花这个成本只去“用”llm”肯定不如“玩”llm了解的快。我倒是觉得更重要的是分辨学什么，这年头没两天普通人刚摸到点门道人家进步了你就白学了，那就只能自我安慰学到学习的方法论了 RRL: 如果真的有可能 我愿意停留在信息不爆炸的年代 没可能了，每个现实以后都是good old days，逆着来来不了。
这么说吧，ai和小红书一样（一半都是广告了）给你的都是大概的official整理的资料，我想要的更加真实dp在美卡论坛或者微信群更加多，很多灰色地带和trick，ai不可能给你的
今后都不知道如何获取信息了
我觉得挺好的，日常生活里很多东西知道个大概就行了，ai总结比较快，有点错误也行。 但确实AI你反对他就迎合你，没啥立场
我人到了都没计划 现场问ai我该去哪儿啊
不用签证？
信AI得永生