韬定律是行业话语权的发声，但它给我们带来的可以更多。这里不重复科技或工程方面的话题，只聊聊个人的随想
越简单的道理，往往细里深究就越深刻。
韬定律，提出区别于空间路线的时间路线。这是思考方向的切换。我们也可以将这种切换发散到AI应用上
T可以是Token，也可以是Time,或者token/time,词元效率。看你应用的维度
前段时间有个说法：token使用消耗是一项能力，一天使用几M的人，往往没有一天使用几B的人AI应用能力强。但渐渐的，这种说法没有了声音，或许这个经验不那么适用，他需要很多定语前提，或者要处理事项不同性使这个经验失去了通用的比较标准。
使用AI的能力，从单一的量来评价不准确，那么是否可以从效率维度评价呢？
1 一个任务的AI效率
token用量/任务花费的时间，这里的token用量，包括对话探讨，方案确定，任务实际执行，验证改进直到稳定可用。时间也是一样
细想一下，这里面并不简单，也是一个体系工程
2 一个人的AI效率
这个话题有太多需要思考整理的点，这里就仅在AI辅助学习效率这个我认为AI最大最深刻价值的点思考下
暂时没有想到一个比较好的粗浅公式可以表述。那就先语言表达一下吧。
首先是AI工具的使用，有一套稳定高效的学习/工作流
然后是学习内容方面，一是对要学习知识的基础常识部分的掌握，特别是理解深度和逻辑链的完整度；一个是对AI生成内容的判别和吸收消化速度；还有就是真正将知识沉淀成自己的基础常识的速度
再就是知识应用的能力，这就比较复杂了，先不深究
这里浅显的对两个AI效率的思考，是受到韬定律的启发：体系化的去思考，换个变量转换着思考
当然，还可以扩散到更多。τ或T(ime)作为体系化指标是不是可以将我们碎片化的学习效率进行优化，是不是甚至应该拆分成事业τ和生活τ以便帮我们更清晰的划分出生存质量界限
等等
谢阅，善
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