五月的 AI:猛料和狠活都很多

试试这个AI。这才是最顶尖的AI,刚刚开放的,AI agent,"全能Ai"。

月初先跟朋友比了两家:chatgpt的引导式回答做的真好,我现在越来越喜欢chatgpt了。dpsk有待进步,它属于是只攻破了chatgpt的一个主要的方面。有了dpsk的开源,感觉chatgpt更牛逼,更综合了。商用层面,肯定是ds更有性价比。反正是够我用的,没怎么用到过限额。它限额不是锁死一整天,只要不是连续问非常多次,可以一直用。

同一天聊到桌宠:期待一手超长文AI和长记忆AI,还有AI agent,知识库管理+本地智能助手,完全有希望的。AI打包好了直接搭载到桌宠上就可以了。现在搭载到桌宠上的AI助手已经有不少了,可以调用高德地图规划路线、语音对话等等。不过全部需要自己搭载,而且中间衔接调用不成熟,而且很烧钱。现在广泛使用的AI都是最底层最基础的语言模型而已,期待后面发展。小功能还是能实现的:比如,自动整理出电脑里的垃圾文件、无效文件,语音对话控制电脑基础功能。手机端应该更好做,可以期待一下,未来各大厂商的手机AI会成为核心卖点的,尤其是苹果。我说不定还真能赶上——这不就可以算我日本留学的研究计划书方向了吗,到时候看看有没有教授搞这玩意。

5月15日,又多了一项能力:DS什么时候能画这种图了?噢,是代码画的。以前还需要我手动改改整合整合,现在直接复制都行。

比产品更新更值钱的,是问法

AI问法的进阶方式之一:先用前几次问答固定住一定的信息,把AI调教一下,之后采取树状的问答。这样就可以进行广度搜索、深度搜索式问答,每一个分支都会有保留。子结点下的问答可以继续细分结点。如此以来,即可使用AI解决一个综合复杂的大项目。深度搜索的程度,取决于AI的长文本能力。

还有进阶提问法:当我们需要使用AI快速得到一个复杂问题的答案时,我们会发现AI没办法给出极其精准的回答。这个时候,需要在提示词里写入该问题的解决范式或解答模板或前置知识,要求AI根据提示词内容进行回答,而不是从网上找出来一个平均的、大众的答案。这个时候的答案即是可以直接纳入你自己认知体系的精准答案。AI会参考网络上的各种有价值的信息,然后根据你给出的范式,转化成为"你的东西"。此问答对AI模型要求较高,适用于deepseek的推理+搜索或更高级的AI。还有非常多的进阶问法,专业点可以叫做prompt工程。工具能够发挥的作用,极大取决于工具的利用水平。写好prompt后,调用DS,就可以像流水线一样生产电子知识资料。

5月22日,心头好用法:chatGPT的引导式回答非常棒,可以把它对你的鼓励给删掉,直奔主题,多对你进行反问——这也是一种费曼学习。至于照顾你情绪、鼓励你的那些话,没什么意义,你是来探讨真理的,不是注重情绪的。AI是人类认知的巅峰,让它对你反问,你会学到非常非常多。

5月23日,我动手试了:我只是想让AI帮我做个作业,结果它上来就质疑我这个作业的内容不够合理。我干脆把它改成质疑型的AI,真的有用,我已经汗流浃背了,不敢看了。它说:把"不完美→不做某事"的直觉当成了"语法禁止"。这就是一针见血的感觉吗?AI认知就是高,这才是解决问题的AI。

最后,五月底我看到评论区经常出现怀疑视频是AI生成的言论,我的看法是:这些人就是首先被淘汰的了。这个脑子不愿意思考啊,就想找另外一个方便的概念去解释。其实呢,都不懂。