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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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要把社区做大,总得先提供能聊的东西吧【S15纪录片后日谈】 #T1 #LPL #S15 #AL #BLG 这期属于后日谈视频,接着上一期的观点跟评论区的讨论再说点儿详细的内容,也跟T1发出来的赛场纪录片做个小小的对比 所以没看过上一期的朋友一定要看下上一期,甚至是去逛下评论区(BILIBILI),把两期内容连在一起看https://www.douyin.com/user/self?from_tab_name=main&modal_id=7590300103831801098 这两部片子做的都很好,是各有特色各有长处的,硬要踩一捧一的话,就没什么必要了,不管有什么想法, 大伙儿都尽量在评论区里理性讨论 其实说到底,还是我最关心的社区构建议题吗,这个东西既需要观众和粉丝参与其中,更需要俱乐部和联赛主动去输出那些相关的内容 既然谁也说服不了谁,那就尽量让大家各得其所吗,只有屋子太小的时候,屋里的人才会碰来碰去,喘不过气来。 那把屋子做大,甚至分出不同的房间,不管对谁来说都是一件好事。 今年LPL做的那个对话策划的片子,还有这S16更新之前,UP去对话设计师的项目,其实都在补充专业性的内容 (其实关于LCK输出的专业向内容,BV1divyBuEMC中聊的会比T1的片子更直接一些) 当然了,我的观点还是从个人视角出发的,不是什么真理,更不用承担俱乐部和工作人员需要面对的风险跟问题,只能说希望大伙儿理性看待吧T1纪录片中字片源B站#l'@oihmae T1B站官方号@T1电子竞技俱乐部 EDG B站官方号:@EDG电子竞技俱乐部 纪录片:BV1HJCxBmEcQ 感谢各位老师和组织对本期杂谈的理解与支持
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