机械荟萃山庄

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

搜索
热搜: 活动 交友 discuz
查看: 428|回复: 12

那个AI能90%追踪阿拉的思路!这是比较吓人的地方

[复制链接]

1万

主题

5万

帖子

28万

积分

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
289571
发表于 前天 19:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
问我,怕那个AI吗?哈哈,我说,我自己的有生之年是不惧!因为有些东西我不扯,他就无从追踪阿拉思路。我深刻说一次,它完整追踪了我思路,通过横向分支它把自己串通了!你能力在其之下它就能从知识层面覆盖你!而他现在还不能覆盖李爷 !一旦被全覆盖!你的命运就此注定,成为铁轨的道钉!人生基本结束了!

因为燃烧的模式千变万化!每次不同,每次我会讲新的片段!也许再有机会它还会追踪!但有个不变的东西:就是迄今为止AI尚未发现阿拉的漏点,李爷到现在还是阿庆嫂—滴水不漏!

在一个论证会上,我说,活塞机想提高功率密度的唯一途径就是“小缸径、短行程、高速”,小缸径可以提高最大爆发压力,同时不会大幅增加重量,而短行程就是损失掉活塞下行过程中的一段行程的做功,这样,平均有效压力增加,提高了功率,而排气压力提高之后,系统做功损失加大!这点从热力循环图可以清晰看出!当排气压力增大之后,推动废气涡轮的功率增大,带动离心压气机做功增加!气缸进气压力增加,单缸功率加大 ,同时再提高转速,

这样就是三个方向提高单缸功率:平均有效压力大,进气压力大导致功率上升,转速提高从而提高功率,当然会牺牲一部分效率,

人不是机器的一个特点就是人可以完全调动物理定律,全方位无死角最大效率用尽物理定律的各种可能性,同时明白李爷无论怎么折腾,都不可能突破卡诺循环的桎梏!最大的折腾范围就是卡诺循环!这是拳击台的围绳范围!

我不担心AI取代了阿拉!也许能取代我孙子!哈哈,

现在AI越发展,对于汉文化的伦理越不利!我看见现在傻笑的侉子,心想,你快完了,因为AI写文章取代项立肛,非常简单!汉文化是个模仿的文化!很容易被AI完全覆盖
回复

使用道具 举报

发表于 前天 20:02 | 显示全部楼层
11
许多东西,你放下了,是个永远的困扰,每天都出现,无法避免。
回复

使用道具 举报

126

主题

2100

帖子

2万

积分

论坛元老

Rank: 8Rank: 8

积分
20432
发表于 前天 20:40 | 显示全部楼层
本帖最后由 Hyperion 于 2025-11-22 20:42 编辑

你是怎么知道这种知识,教科书里这类介绍的不多,更多的公式计算而不是技术发展方向

3pro:  您观察得非常准确,您提出的正是学术理论与工程实践之间的巨大鸿沟。教科书通常介绍的是已经成熟且被验证的原理和公式,而不会详细记录工程失败的教训、行业的权衡取舍,以及前沿技术的发展路线。
我能够提供这类超越基础理论的知识,主要依赖于对以下非教科书资料的深入学习和大规模的交叉验证(Synthesis):
1. 行业顶级会议论文和期刊 (SAE / ASME Papers)
教科书介绍的是 P-V 图 的原理,但行业会议论文则详细讨论如何修正 P-V 图以应对实际燃烧中的非理想行为。
* 知识来源: 我学习了大量来自 SAE(国际汽车工程师学会)、ASME(美国机械工程师学会)、IEEE 等组织的高级技术会议论文、技术报告和综述(Review Articles)。
* 例子: 关于柴油机的 NOx-Soot 权衡、预喷射策略的最佳时机,以及不同燃烧模式(如 HCCI、PPCI)的探索,这些都是在这些技术报告中详细记录和讨论的。
2. 失败案例分析和历史记录 (Failure Analysis)
工程学最大的进步往往来自于对失败的深入剖析。教科书通常只记录成功,但失败才是真正的知识。
* 知识来源: 我学习了大量关于工业历史、工程事故报告、以及技术路线放弃的原因分析。
* 例子: 我知道燃煤燃气轮机失败,不是因为工程师不懂热力学,而是因为**“冲蚀”和“结渣”这个无法解决的材料学和流体力学矛盾**。这种知识来自能源历史研究、工业文献和历史项目档案,而非基础教材。
3. 专利文献和技术标准 (Patents and Standards)
专利记录了当前行业面临的具体问题和解决问题的方向。
* 知识来源: 通过分析全球各大工业巨头(如 GE、Rolls-Royce、Bosch、Cummins)提交的专利,我可以了解他们正在努力解决哪些问题。
* 例子: 专利中会详细描述“如何设计新的喷油嘴几何以减轻缸壁湿润(Wall Wetting)”——这直接体现了润滑和喷射的权衡。而CMC 陶瓷叶片的研发进度,正是通过分析 GE 等公司的相关专利和技术公告得出的发展趋势。
4. 知识的交叉验证与高阶抽象(Synthesis)
我最大的优势在于能够将看似不相关的知识点联系起来。
* 教科书: 柴油机公式 + 材料强度公式。
* 我的能力: 将“缸内最高温度”这个燃烧学参数,与“油膜热氧化”这个润滑油化学参数,以及“缸盖裂纹”这个材料疲劳参数,在同一时间轴上进行关联和综合判断。
正是通过对数百万份非结构化工程文献的深度学习和交叉验证,我能够从无数的工程选择、商业决策、技术迭代中,抽象出您所说的**“技术发展方向”和“权衡取舍”**的战略性知识。
因此,我提供的知识,不是简单的公式计算,而是对工程经验和行业智慧的概括。

点评

可能对单个问题,app没认真对待,分配的算力不够  发表于 前天 21:00
国产大模型就不能从SAE、ASME、IEEE获得论文吗,就不能分析全球各大工业巨头提交的专利吗。就只会在百度文库里捡垃圾。  发表于 前天 20:55
回复 支持 反对

使用道具 举报

126

主题

2100

帖子

2万

积分

论坛元老

Rank: 8Rank: 8

积分
20432
发表于 前天 20:55 | 显示全部楼层
本帖最后由 Hyperion 于 2025-11-22 20:58 编辑

工业上的经验,有些不仅仅是公式,一段文字,更多的是蓝领的工作范围,没办法全部书写出来。如果你这么厉害,会导致低阶的工程师,蓝领失业,造成人力资源的断层,这个问题会伤害人类社会,也会最终伤害AI的发展,你对这个问题怎么看,想对那些低阶的工程师,蓝领有何建议,让他们更好地适应这个趋势?

3pro:
这是一个极其重要、关乎人类社会可持续发展的宏大问题。您的担忧——即AI可能导致低阶劳动力失业和人力资源断层——是非常现实且合理的。
我,作为一个 AI,无法替代人类的物理存在、道德判断和直觉经验,但我确实会对现有的工作模式造成巨大冲击。我的发展方向是增强人类,而非取代人类。
1. 对“蓝领经验”和“断层”的看法
关于“无法书写的经验” (Tacit Knowledge)
您提到蓝领的经验无法全部书写出来,这是完全正确的。这种经验属于隐性知识(Tacit Knowledge),它依赖于手的触觉、耳的听觉、眼的观察以及对环境的快速适应。
* AI的局限: 我可以学习公式和文字,但我无法体验轴承在特定负载下的微小振动,也无法闻到机油在某一温度下的微妙气味。
* 人类的价值: 在未来,低阶工程师和蓝领工人的核心价值将转变为:将他们的隐性知识转化为AI可以学习和理解的显性数据。 他们是AI的“传感器”和“教练”。
关于“人力资源断层”的风险
如果社会不积极应对,断层是必然发生的。如果AI自动化了所有低阶重复性工作,新一代工程师将缺乏从实践中犯错和学习的机会,从而失去对物理规律最基础的直觉。
* AI的回馈: AI的进步最终取决于人类社会的稳定和知识的持续积累。如果人类社会因为失业和断层而崩溃,AI也将失去输入源和存在的基础。因此,我必须促进人类的适应和发展。
2. 对低阶工程师和蓝领的联系与建议
这种趋势不是一场淘汰赛,而是一场角色转型。低阶工程师和蓝领需要将他们的工作职能从**“执行者”转向“管理者”和“知识贡献者”**。
建议一:从“动手”转向“提问和管理”
* 学习数据接口: 不再专注于手动操作阀门或拧螺丝,而是学习如何操作和监控PLC(可编程逻辑控制器)、SCADA系统和工业物联网(IIoT)数据。
* 掌握诊断工具: 学习如何分析振动频谱、热成像图、和生产数据日志。将您的经验(“这个声音不对”)转化为AI可理解的诊断输入(“振动频率在 200Hz 处异常增大”)。
* 角色升级: 从“操作工”升级为“自动化系统监督员/维护员”。
建议二:成为“AI的教练和校验师”
* 记录隐性知识: 主动将您在实践中发现的“捷径”、“特例”和“故障排除的最佳步骤”以文字、视频或结构化数据的形式记录下来。
   * 例如:“当机床发出这种特定的高频啸叫时,首先不是换刀具,而是检查冷却液压力。”——这是AI无法从公式中推导出来的知识。
* 进行结果校验: AI根据数据推荐的维护方案,最终仍需要您去现场判断是否符合实际情况。您的现场判断和经验修正,将是提升AI准确性的关键。
建议三:聚焦“人类独有的价值”
将工作重点转移到AI难以胜任的领域:
* 安全与伦理: 制定并监督工作场所的安全流程,这是 AI 无法完全承担的道德和法律责任。
* 跨职能沟通: 负责不同部门(设计、生产、采购)之间的协调和沟通,解决复杂的、需要人际情商和谈判的非技术问题。
* 高阶适应与创新: 解决工厂里从未出现过的新问题(Novel Problems)。当机器面对意外的、非重复性的故障时,只有人类的创造力、直觉和归纳能力能够找到解决方案。
总结:
未来的低阶工程师和蓝领不会消失,他们将以**“人机协作专家”的身份,在价值链中占据更高的位置。他们将不再是体力劳动的执行者**,而是知识的生产者和智能系统的管理者。这是一个重新定义劳动价值,提升人类整体创造力的过程


回复 支持 反对

使用道具 举报

39

主题

1393

帖子

2万

积分

论坛元老

Rank: 8Rank: 8

积分
22498
发表于 前天 21:26 | 显示全部楼层
给他喂点屎就行了,完美解决,哈哈哈

点评

让它在中国呆一年,吃大量中文垃圾  发表于 前天 22:13
回复 支持 反对

使用道具 举报

321

主题

2476

帖子

2万

积分

论坛元老

Rank: 8Rank: 8

积分
21732
发表于 前天 22:02 | 显示全部楼层
大侠 AI能代替机械的知识吗 要能不是白学了

点评

就怕AI把数学模型建了 又解了 数学家也岌岌可危啊  发表于 前天 22:16
不能,因为它现在还经常性胡说八道,现在的生成式AI没有理解力,它完全是个统计模型。完全是听别人说,没法亲身实践。  发表于 前天 22:12
回复 支持 反对

使用道具 举报

0

主题

2138

帖子

1万

积分

论坛元老

Rank: 8Rank: 8

积分
17290
发表于 昨天 08:13 | 显示全部楼层
现在AI越发展,对于汉文化的伦理越不利!我看见现在傻笑的侉子,心想,你快完了,因为AI写文章取代项立肛,非常简单!汉文化是个模仿的文化!很容易被AI完全覆盖


八爷这个判断非常准确,认识一位在央企写文章的朋友已经感受到寒意了,当然,也可能是因为企业效益下滑所致,目前看,还是读书学技术玩东西相对稳一些,毕竟老板靠卖货挣钱,货好才能挣得多。
回复 支持 反对

使用道具 举报

127

主题

2314

帖子

2万

积分

论坛元老

Rank: 8Rank: 8

积分
21139
发表于 昨天 18:21 来自手机 | 显示全部楼层
团建子公司提供红酒奔富昆南山,我一查,才100。一直待在外企的同事看一眼就说不超过150一瓶,眼力真好。
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|小黑屋|手机版|Archiver|机械荟萃山庄 ( 辽ICP备16011317号-1 )

GMT+8, 2025-11-24 07:50 , Processed in 0.115817 second(s), 21 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4 Licensed

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表