AI探索指南

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  1. AI探索指南

    “我认为大家不要把具身智能和人形机器人划等号，人形机器人不一定就是目前最好的商业模式，这样会把技术门槛划得过高

    “我认为大家不要把具身智能和人形机器人划等号，人形机器人不一定就是目前最好的商业模式，这样会把技术门槛划得过高。而且现在来看，最成功的机器人是扫地机器人”
    “为什么要人形呢？”
    ——唐沐

  2. AI探索指南

    与大模型对话越久，那个隐约的警惕心越明显

    与大模型对话越久，那个隐约的警惕心越明显。

    它实在是太强了，针对人类不知但ai 知道的那些内容，很容易走到「遇事不决，可问AI」的境地。

    这个过程早期过于诱人 ，立马就能感受知识在你面前喷涌而来的那种爽感。很容易就沉溺于这种不断对话追问答案的状态，无法自拔。

    但是，但是，长期来看，这种有事就问 ai 会导致一个问题：

    人，会，忘，掉，如，何，思，考！

    我自己的使用体验，有好多次不经意间就滑到了那个空间领域。费了很大功夫，一直在对抗它的吸引力。

    千万要警惕它，它是工具，你一定要比工具凶！

  10. AI探索指南

    🤨 神级 Prompt 其实没那么神（刚好算是个合适的话题，蹭蹭热度哈哈）

    🤨 神级 Prompt 其实没那么神（刚好算是个合适的话题，蹭蹭热度哈哈）
    早上看到卡兹克写的《17 岁高中生写了个神级 Prompt》，说是 claude 用了后，甚至能像素级复刻 Flappy Bird（视觉效果简直无敌），心想还能这样？
    ——————
    💬 我也对比测试了，先说结论：
    1. 不少人觉得“神”，其实是 Claude 3.5 sonnet new 神。全球顶级大模型，你不用这段 Prompt 依然也可以生成神级回复
    2. 我没法用“神” prompt 复刻出像素级高仿的 flappy bird，神 Prompt 吹的有点过了

    👉 你可以再想想，用了以后感觉生成质量好了，到底是：
    1. 你对生成结果本身没有预期，对此本身就不了解，只是玩玩而已？
    2. 你没用过几次 claude 3.5 sonnet new ，所以不知道裸 claude 本身就已经这么强了？

    ❓要不，选些你所专业的领域任务，先想好你要什么结果，再试试呢？

    🔬以下是我的测试结果：
    P1 是文中的宣传效果，P2 是我神 Prompt 实际测试效果，P3 是不用神 Prompt 的直接提示效果

    事实证明，不需要额外提示词，Claude 已经足以完美实现游戏机制的复刻。但对复杂视觉元素的设计，不是一段提示词能解决的。

    文章应该是进行了选择性宣传。实际想实现这个效果，大概率是需要单独把设计资源链接告诉 AI，让它进行引用的。
    ——————
    不过，对于普通用户来说，如果把这个 prompt 预置在 chatbot 中，确实能在简单场景中是可以用更少的 input ，获得更“好”更长的输出，主要适合：
    1. 在用户不熟悉的领域给予思考启发
    2. 帮助用户做一些没那么高标准要求的事情

    不过说实话，这种场景下，你让 AI “针对 xx，再 step by step 反思优化一下”，也能满足预期了

    ——————
    鼓励大模型进行 CoT 思考确实能获得不一样的输出效果，这是一个很实用的技巧。但目前不存在能够让大模型成为全能专家的通用型 CoT 提示。

    如果说，“我觉得这 Prompt 真是神了”，大概率是因为用户本身也不熟悉该任务领域，对生成的结果没有自己的高预期标准。

  11. AI探索指南

    Sam Altman发了条言简意赅的推文：there is no wall

    Sam Altman发了条言简意赅的推文：there is no wall。

    终于还是被推出来回应大模型预训练陷入瓶颈的行业恐慌了。

    清理了一下时间线，大致上是这样的：

    - The Information率先报道，OpenAI因为GPT系列模型的进化速度放缓，调整了公司战略，GPT-5难产已成定局；

    - Bloomberg随后助攻，把采写范围扩大到了OpenAI、Googe和Anthropic三家公司，发现新版模型全在推迟发布，可以看到收益递减曲线；

    - AI社区此时普遍还认为媒体报道有失公允，觉得没有核心从业者出来证言，只是搜集了边角料想搞个大新闻而已，大家不要慌，「且听龙吟」；

    - 然后从OpenAI出局的前首席科学家Ilya Sutskever刚好跳出来补刀，对路透社判断大模型扩展法则确实已经到达了极限，必须改变训练模式；

    - Meta的首席科学家、图灵奖得主Ynn LeCun也没放过攻击闭源竞争对手的机会，在Threads上表示「我不想说我早就告诉过你，但我确实早就告诉过你」；

    - Anthropic的创始人Dario Amodei在播客里安抚市场，认为预训练的扩展法则（Scaling Laws）来自经验而非客观规律，但自己会押它仍然会继续存在；

    - 再就是两个小时前，Sam Altman现身喊话，说物理学不存，不对，是墙不存在。