面对信息洪流新人如何用减法学习AI?

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本文作者:杨昌@okjike。发文时间:2023.4。编者注:入行新人,千万避免自己成为行业新闻百事通,而应该专注自己的目的,这里借鉴李笑来讲过“最小必要知识”(Minimum Necessary Knowledge,简称MNK)的概念。减法可以参考下面原则:

确定目标:明确你想要学习或达成的目标是什么。

核心概念:识别并理解实现目标所需的最基本概念。

基础工具:学习使用那些最基本的工具,这些工具足以支撑你开始实践。

关键技能:掌握那些对达成目标至关重要的技能。

实践应用:通过实践来巩固所学的知识,而不是仅仅停留在理论层面。

反馈循环:在实践过程中寻求反馈,并根据反馈进行调整。

持续学习:在掌握最小必要知识后,继续学习更深入的内容,但始终保持与实践相结合。

避免过度准备:不要陷入“分析瘫痪”,即过分研究而迟迟不采取行动。

构建网络:与同行交流,构建学习网络,这有助于快速获取知识并解决问题。

时间管理:合理安排时间,确保有足够的时间来学习最小必要知识并进行实践。


如何给「学习AI」做减法?我从吴恩达、曹大、刘飞等人的分享中,总结了 5 条思路。

这一波 Al 浪潮里,新产品层出不穷,信息洪流扑面而来……

想必,很多「学习AI」的朋友,也跟我一样,想稍稍做个减法,不至于学得太累还没有收获。

面对信息洪流新人如何用减法学习AI?

接下来,我试着把最近看到的比较靠谱的思路汇总起来,尽可能用自己的话说明白,分享给有需要的朋友。

1、曹政老师:只掌握最好的产品,少关注新产品测评

各种新产品出来测评,一般曹大只关注一个结论:【和chatgpt有差距】。

这一条就够了,其他的不再关注。

不管是想拿AI当提升生产力的工具、个人生活助理,还是想拿AI当个人私教老师,【选市场上最成熟、最优秀的AI】就行。

①日常的问题,chatgpt 结合new bing,足够。

②设计绘图,midjourney是最好的。有行业应用,要自建模型,玩一下stable diffusion+civitai。

③编程,chatgpt也不错,还可以结合copilot

总之,不建议过度关注新产品,新模型,新热点。而是多关注如何更好地使用目前最优秀的AI产品提升生产力,提升个人的能力范畴。

[公众号文章链接:mp.weixin.qq.com ]

2、刘飞老师:只解决具体问题,不做泛泛了解

关注跟自己目前做的事相关的内容。只有搞清楚自己是不是真的有需求,并且用需求去牵引,才能知道它们能不能解决问题,以及具体可以这么解决。

解决了第一个问题,尝到了第一次甜头,马上会想解决第二个第三个乃至一系列的问题。

随着解决的问题越多,需要学习的技术和原理也会越多。但因为我们始终有问题作为牵引,有实际的效果给到反馈,从问题中来到问题中去,我们的心始终是稳的。

如果通过比较泛的浏览和查看去了解,就算掌握了一些知识,最终还是会发现这些知识留不下来。它可能分散在你之前的记录里的,你也不知道这些东西对自己有什么用。

[小报童付费文章链接:(不建议为了这一条购买)xiaobot.net ]

3、吴恩达老师:只关注核心能力,不关注花式玩法

吴恩达和openai合作的提示工程课,虽然是面向开发者的,但基本上把提示词能做的事情全部涵盖了,包括不限于:
*总结(例如,总结用户评论、会议纪要等)
*推断(例如,情感分类、主题提取等)
*转换文本(例如,翻译、语法更正、文字转代码等)
*扩展(例如,自动编写小红书和写论文等)

先从大面上,尽可能搞清楚 ChatGPT 等最优秀AI有哪些核心能力,然后才能更好发挥它们的优势。

别花太多时间去关注 AI 不擅长的领域,一方面随着技术进步这些也会慢慢优化好,另一方面能把这些时间花在用好AI优势解决实际问题上,个人会有更多正反馈。

[课程链接:www.deeplearning.ai ]

4、Shadowy老师:只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词

Shadowy老师在机器学习和NLP领域工作多年,他非常不建议新手上来就硬啃prompt。

虽然,拿个咒语大全天天对着背诵实践,是大多数人推荐也认可的学习路径。

但它不符合IT工具发展的底层逻辑,因为prompt只是发展过程中一个短暂的阶段性产物,不值得花那么多时间去研究。

从我个人的使用经验来看,比起提示词,能把需求的背景、对象、目的、产出要求等内容想清楚说明白,就能解决 90%以上的问题了。

此外,市面上确实有好的提示词,不过没那么多。万一有幸遇到,也不着急马上背下来。

简单拆一拆他的逻辑是个啥,不用拆太深,也能举一反三用到自己的提示词当中去了。

[知识星球文章链接:articles.zsxq.com(不建议因为这一篇付费) ]

5、李楠老师:先关注提升认知,然后再谈技巧

前魅族 CMO 李楠在一期视频中说,新一代的技术(如AIGC)之所以是革命性的,因为它带来了「完全不同的思维方式和发展逻辑」,只有要抓住这个东西,才不会被时代淘汰。

技术进步的阶段,人尚可研究“ 10 个技巧玩转Midjourney”。但当技术发生颠覆性变革的时候,我们不能用技巧用技能掩盖认知的落后。

说很多 Java 程序员没搞懂 Java 是面向对象的语言,只是学会了技巧层的皮毛,写出来的代码还是纯纯地面向过程,还是上个时代的认知,这样是不 OK。

这些认知如何获得呢?个人觉得看 openai 等 AI 公司和机构的一线的活跃的工作人员的 Twitter 是个办法,关注青少年是如何使用是个办法,自己在实践中体会也是个思路。

但是,就像李楠老师在视频讲的,绝对不是听「用已知解释一切的部分上个时代精英」BB。

[视频链接:www.bilibili.com ]

以上,就是我对如何给「学习AI」做减法的思考和出处,欢迎多多交流。

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