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OpenAI前首席科学家一句话让AI回答质量翻倍 #OpenAI #AI #karpathy #提示词 #skills OpenAI 前首席科学家 Andrej Karpathy 发了一个推特 看到那一刻,我感觉我半年的探索都白费了 我用了这个办法,AI 回答质量翻倍 以前为标题卡壳的时候,我的办法是什么呢?写提示词 写了很长很长的提示词——什么数字要、情绪词要、对比要、反常识要,一大堆 输入进去,AI 出来一堆标题,选一个还不错的 但我现在的做法不一样了 我直接问:"最强大脑怎么写标题?" 差异是什么?长提示词能给我一堆还不错的选项 但这个问法,AI 会自动召唤咪蒙、召唤李教授——那些真正懂标题的人 质量反而比我写一大堆提示词出来的东西还更好 写代码的时候也一样 遇到问题,我现在不是问"怎样优化这个函数",而是问"最强大脑怎么处理这个代码问题" 效果?同样有效 有时候我遇到产品问题,说实话,我不知道怎么去思考 那我就问:"最强大脑怎么思考这个产品问题?" 结果非常好 AI 给出来的思路,完全不同于我自己能想到的东西 最有意思的是人生焦点问题 当我遇到一些问题,我想要去深度思考的时候,我现在不会再满足于我原来写的那些提示词了 我直接问:"最强大脑会怎么思考?" 结果呢?AI 自动召集一些我根本不知道的人,给出来的答案非常好 Karpathy 发的那个推特,核心意思是这样的: 不要把 LLM 当成一个有想法的实体,而是把它当成一个能模拟任何人的模拟器 LLM 本身没有'观点',但它能呈现出任何人的思维方式 当你问'你怎么看'的时候,你实际上是在触发 AI 的某种'平均观点' 但当你问'某个大师会怎么说'的时候,你就是在让 AI 模拟那个人的真实思维方式 一个是模糊的综合,一个是精准的深度 这就是我半年探索都没想明白的东西 长提示词做什么呢?它在限制 AI 的模拟能力 你给 AI 设定了一堆规则——必须包含数字、必须有反差、必须有情绪——然后 AI 按照你这些规则去综合,出来的东西就是在你的框架内的最优解 但"最强大脑"这个问法不一样 它没有限制,反而是在激发 AI 的模拟能力 它让 AI 直接呈现出那个领域最强的人会怎样思考、怎样处理这个问题 一个是"指导",一个是"模拟" 指导有上限,模拟没有上限
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向黎1周前
25岁工厂青年听完罗振宇后:Ai在逼我卖黑历史 一个25岁工厂青年听完罗振宇的暴论: AI不是要帮我,是逼我在流水线上发明自己的职业。 昨晚罗振宇演讲我边听边骂,他说的都对,但对我们这种在底层、每天被推来搡去的人,得翻译成狠话才管用: 1. 烂经历不是负债,是AI永远学不走的独家资产 AI能学所有技能,但学不到我活过的那些破事儿。它没被组长当众骂过废物,没有过十几年没追到过女生的酸楚,没有感受到过渴望家人陪伴的那种痛楚,更没在工厂12小时站立且强制离线里——想的是怎么靠写东西活下去。 类似这些恶心经历,就是我们的独家数据。别人学心理学是看书,我们是用一次次被骂、被骗、被否定,活生生趟出来的常识。它的知识比我们多太多,可它不像我们,得到这些知识,历经万难。 2. AI不是帮我们省时间,是在逼我们回答"我是谁,到底要干嘛" AI接管了所有"怎么做"的事,写稿、做图、整理清单。我们被逼到墙角,只剩"为什么"和"我是谁"。 工厂打工12小时不能看手机,以前是我的劣势,现在成了我强制离线思考时间。利用这个优势,我白天构思,晚上用AI快速执行。并且每天问自己3个问题:① 我比所有人都多经历了什么?② 谁需要我的经历?③ 怎么分享? 把黑暗的这段经历当作一次人生实验,然后努力用AI去冲出去,绘制出给更多人的地图。 3. 别等准备好了再公开,要把"推石头"的过程本身当产品卖。 我们总在想"等我优秀了再如何如何”,错,从现在开始,去公开自己的“逃离一致性”的过程,把那个探索自我的过程公开化展示。不怕丢人,不怕失败,只管向前。 我忽然想到那一部伟大的电影《肖申克的救赎》,现在也许包括我们都在面对着生活的囚笼和束缚,但要始终坚定相信,你不止于此,必然不止于此! 2026年,去一天天去凿那个墙吧,它最终将会是你通往新天地的门,以及更多人的希望。
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