刺鸟图文助手
上期的视频当中呢，我提到了一个二零二四年值得每个人去做并且稳赚不赔的事情。那就是用ai的方式去快速学习a i所以后来呢我就接到了非常多的私信，想让我展开聊聊这个话题。那这段时间呢我就把我正在使用的一些a i的工具，使用的方法总结了一下。如果你能在这些东西里面挑一到两个适合自己的工具，然后跟着这些a i一起去进步和发展，那就是一个不错的开始。我会从a i最基础的结构原理，以故事大家听得懂的方式讲给大家，然后再延伸到我们生活当中，可以怎么样利用这些ai工具来快速提效我们的学习。
所以即便是零基础的同学也可以放心观看，值得大家一键三连收藏一下。不知道大家有没有发现，在过去三四年，我们讨论的a i更多的是自动化，帮助我们去执行一个指令。但最近出现的这些ai工具好像有了部分思考判断以及重组信息的能力。我们有chat g p t t i i m i c a t，可以帮助我们去执行一个工具来谋划策。创作故事以及帮助我们写代码。
我们也有main journey pick runway sara这样子的平台，帮助我们去生成逼真精致的图片和视频。而这一切都是一个技术的变革，带来的就是变形金刚transformer。那变形金刚到底是什么呢？我以一个最简单的，每个人都能听得懂的例子来解释一下。当我们还是刚刚出生的婴儿的时候，其实我们什么都不会。但我们拥有一个大脑脑这样子的超级计算机。
然后他就可以去旁边人说话的语音、语调、用词，然后开始模仿，越模仿越想，慢慢的我们就可以表达自己想要表达的观点。啊，所以简单来说，训练一个像我们人脑一样的大模型，它也只需要两步。第一呢就是大量的曝光和尝试。小朋友每天去幼儿园跟老师同学沟通，看书、看视频、写作业、玩玩具，这些都是大量的曝光在信息下。而因为过去的十到二十年，我们在互联网上创作积累下了特别多丰富的信息而。
经过训练的机器呢可以就像我们的人脑大脑一样，精准的更快的去预测出我们下一个想说的话是什么。所以你看小朋友开始学说话呢，也是从最开始的单音节词开始。爸妈爸好妈好，爸爸妈妈好，到最后可能说出一种完整的句子啊，爸爸妈妈是对我最好的人我每次说话呢都是一次尝试，说出来之后呢再看有没有问题。周围的人会给他正向的反馈。这个过程呢放在机器学习里面就叫做back propagation误差反向学习训练我们的大脑的第二步呢就是基于反馈的强化学习。
比方说我们小时候学习都会有作业和考试，我不知道大家是怎样，但是我晚上在家学习的时候，隔三差五的我的父母会打开门看一看我到底是在学习还是在玩手机。如果在很认真的学习呢，有时候就给我会端一盘水果。如果我是在玩手机呢就要挨说。而加强a i学习的过程呢也是一样，我们需要给他设定一个真人家长，我们需要学习特别的反驳通过。我每次机器生成的内容给他奖励或惩罚，我们就得到了chat g p t，或者是完全由机器自己去完成。
设定一个a i最高法官的角色，以法律你设定好的规则制度，也叫做constitutional ai去约束机器的输出，也就是我们说的cloud的那款软件的训练方式。这也是我们公司之前分家最根本的矛盾啊。一个是基于人类的反馈，一个是基于a i自己的反馈。所以如果我们去问chat g p t怎么样可以更快的骗得到别人的钱，他肯定是知道的。但是他不能告诉你，让你成为那个智者。
所以我们应该怎么样用ai的方式去学a i呢？方式其实和上面提到的训练我们大脑和训练一个a i模型的方式是一样的。第一我们还是需要大量的曝光和尝试。那这里我会觉得分主动曝光和被动曝光两部分。主动曝光的是当我们主动去学习一件事情的时候，通常的场景可能是我们搜索某一个词，想要去学习一个概念的时。现在我会先去使用pulley si，基本上改变了我的搜索习惯。
我现在用google会越来越少了。因为只有你去搜索某个确定的视频文章或者网站的时候，复制粘贴名字可能才需要。而通常你会学习一个新的概念的时候，p o l i c i会给到一个精确的概念解释，并且给到比较可靠的一些原文出处或者意外。你可能还会获得一些学习的资源平台。我们国产的也有类似的软件叫做蜜塔a i，但目前呢你没有办法去跟它实时的互动，去跟问但很多同学会说啊，我的英文不好呢，这些使用体验比较好的工具都是国外的，我怎么样去使用呢？这里推荐大家安装一个google chrome浏览器的插件，叫做沉浸式翻译。
虽然我并不是每次都在用它，但是有两个使用场景我特别的喜欢一个是当你输入完成中文的时候，三个空格那就是把它翻译成了英文，或者是你可以打开对照翻译，这样每一段的英文中文都有了。当你对基础的概念有了解之后，想要去更深的挖掘一些知识的时候，你就会发现有一些概念会比较的复杂。这个时候呢我会使用catch a p t和cloud帮我去简化一些概念。我所使用的咒语是利用啊某个你所熟悉的领域的例子，配合图片把你想学习的内容解释给五岁的小朋友。例如这里我写了利用户外徒步的例子，把transformer的模型原理解释给一个五岁的小朋友，并附上图片。
如果还是看不懂的话，可以去更换自己熟悉领域的这块的东西，然后再去多尝试几次。但我觉得这个图片生成这里，如果它可以生成一些线框图，简单的解释一下他们之间的结构关系，我觉得会更好的帮助我们去理解和学习啊，我们想要去学习更深层的知识呢，就会发现互联网上的现在信息真的是太杂了。那我还是推荐大家去看长内容，例如某个顶级峰会，ai大佬的演讲采访，或者是某个科技公司官方生产的一些教。学科普的视频，或者是请到某个论文的作者自己来去分享他们研究的心得。看这类内容呢，我觉得他们对于a i科技的热情是可以感染到你的。
并且他们会把复杂的理论非常简单化，浅显易懂的讲给你。我会把本期视频所有提到的好的工具以及资源平台都整理在一个链接，分享在下面的评论当中。但大量的论文其实还是放在那里的，需要你自己去找去啃。这里推荐给大家我的论文拐杖，那就是k i m c h a c t。我是从大概去年十二月份的时候使用k i m i c h a t。
因为生成中文的内容可读性确实会高一些，帮助我完成了很多在学校需要读论文的作业，你可以你可以上传非常多的p d f文件，但有时候我在北邮上传的时候会出现错误，非常喜欢他们的功能。其实是你可以设置常用的提示词的关键词，然后它会在你输入的时候直接跳出来。而且每次读论文我都会去持续的论文他，然后跟他有非常多的论文交流。但即便有。拥有了我的论文拐杖，拥有这些大佬的演讲采访，我觉得学习过程对于一个零基础的人想去学ai的过程，其实还是挺不友好的。
所以我最近就在想，可不可以有一个工具是面向这些视觉学习者的。对于我来说，我就是一个视觉学习者。我喜欢这种图片、图示视频的方式简单的呈现。可以讲一个比较复杂的理论。你可以上传你自己的p d f文件链接，然后a i以他自己的方式在右边呈现出来一个图文并茂的去简化版，帮助你理解的解读版本。
且有一些结构图和动画来去呈现他们之间的关系以及工作原理到底是怎样的。如果你知道有这样的软件，也请在弹幕或者评论中告诉我。如果没有这样的软件，但大家也很期待有这样的东西帮助自己去学习的话，也请在弹幕和评论中告诉我。也许我和这边的同学可以去尝试做一下这样的产品。其实市场的状况的话，我觉得还是去尝试一些备受大家欢迎的。
软件，那么pda hunt hugging face link din和twitter x都是我经常会去逛的平台。顺着链接你就可以去他官网去尝试一下。a i现在还处于一个非常初级的阶段，所以我相信你试用那些新的产品，一定会给你一些新的灵感。说完了主动曝光，这里被动曝光我不得不提到一个我认为最被大家低估和忽视的a i能力。那就是前几年会比较火爆的这些算法推荐。
因为我们去逛这些社交平台的时候，我们的每一个行为都会决定这些机器之后推给我们怎么样相似的内容。所以你所观看的视频，你所听的播客刷到的文章，你所看的照片，你所评论的内容会关注行为都会决定机器下一个推给你什么样子，会让你喜欢感兴趣的内容。所以一个好的开始就是你去这些平台上去搜索一次你比较感兴趣的一个话题，影响学习的词条，然后去关注一些类似比较高质量的博主。点赞收藏一下他们的这些内容。甚至是你看过了这个视频，你就放在那里让它多播放几分钟，都会增加机器下一次推荐给你高质量你会感兴趣内容的可能性。
上面说了这么多，我觉得它已经足够把你放在一个环境下去去充分的曝光。但怎么样去加强我们的学习呢？除了奖惩，还有把知识教给别人。那这里呢就推荐一本我最近非常喜欢的书，叫做the minimal list entrepreneur。然后里面有一句话呢我特别的喜欢，它是说chances are if you learned something，there's probably a good portion of the community that will find value in learning the same thing from you, even if you aren't the worst leading authority on the subject. and if you are regularly learning and you you will always have regular content to contribute to the community. 这样呢它就会像一个滚雪球一样，或者像一个飞轮一样就跑起来了。我分享了这样的内容，大家在评论上面就会提问，或者说指出你的一些错误。
那么它就。变相的驱使我去更加掌握学透这个知识，并且学习更多的东西，分享到这个频道。有些人是更了解技术，他可以去解读这些晦涩难懂的论文。有些人更喜好去使用这些工具，它可以讲解stable diffusion conf u i到底是怎么用的。很多人都在唱衰ai它会取代我们的工作，a i的出现也会让我们面临像科幻片那样的灾难。
但我想引用斯坦福大学数字经济实验室艾瑞克教授的一个概念，但是ai可以帮助我们去自动化的事情，而且看起来它在变得越来越大，可能会覆盖人类能所做的所有的事情。但是我们忽略了一个更大的事情，就是你可以退一步看，这个版外面的这些东西是什么呢？它是人类在拥有了ai能力之后可以做到的新的事情，而这里a i可以替换成第一次工业革命的蒸汽机，第二次工业革命的电，以及第三次工业革命的互联网信息。而用不了多久，整个白板又会。变成像中间这样一个小圈一样的东西，又会不断有新的科技的出现，推动我们的文明和进步。以上呢就是本期视频的所有内容了。
如果本期视频对你有启发有帮助的话，希望能得到大家的一个三连和关注，并分享给身边有需要的朋友。如果有不同的观点的话，也希望在评论区中有好的讨论和交流。我是jane zack，我们下次再见。
