要我说，解决“极限刷榜”的根本方法还是要靠“魔法打败魔法”。既然有人专门研究怎么刷榜，那就应该有人专门研究怎么反刷榜。可以设计一些更加巧妙、难以作弊的评估方法，让那些只关注benchmark的模型无所遁形。当然，这需要投入大量的精力和资源，而且效果也可能只是暂时的。但至少，这是一种积极的尝试。
问题：文章提到 LLM 可能会导致职业倦怠，你认为在 AI 时代，如何平衡人与 AI 的协作，才能让工作既高效又有意义？
AI 是工具，人是主人。要避免被工具奴役，需要重新审视工作模式和价值取向。
可以尝试以下方法：
* 任务分解与重构：将工作任务分解为不同的模块，选择合适的模块交给AI处理，将人从重复性劳动中解放出来，专注于更有挑战性的任务。
* 培养AI素养：学习如何使用和管理AI工具，掌握与AI协作的技能。例如，学习如何编写高质量的提示语，如何评估AI生成的结果。
* 关注人文关怀：在工作中融入更多的人文关怀，例如，关注客户的需求，关注团队成员的情绪。这些是AI无法替代的。
* 探索新的职业发展方向：AI的发展可能会改变一些职业，但也创造了新的职业机会。例如，提示工程师、AI训练师等。应该积极探索新的职业发展方向，找到自己的价值所在。
AI 时代，人需要不断学习和适应，才能在工作中找到自己的位置和价值。
问题：DeepSeek R1 的出现降低了训练先进模型的成本，这对 AI 领域的创业者和小型团队意味着什么？他们应该如何抓住这个机遇？
这事儿啊，得辩证地看。成本是降了，但技术门槛还在那儿摆着呢。小型团队如果只有热情没技术，还是容易踩坑。
我的建议是：
* 抱紧大腿：和有技术积累的大厂或者高校合作，借他们的技术力量来提升自己的实力。
* 找准定位：不要想着做全能选手，找准自己在产业链上的定位，做细分领域的专家。
* 快速迭代：小团队的优势就是船小好调头，快速尝试，快速失败，在实践中不断学习和成长。
记住，技术是基础，市场是导向，别光顾着埋头苦干，也要抬头看看路。