【Re:从零开始的AI学习】程序做不到的事,AI 模型来帮!
合集 · 【从零开始的 AI 学习】 (9)
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这期分享的主题是“什么活是 AI 模型胜任的”,对上一期“程序的重要作用”做了补充! 我们还引入了一个非常有用的抽象:可以把程序和模型都看成一个函数——给它一些输入,它经过处理,再给你一些输出。下期就主讲一下咱们平时最常用的大模型,准确来说是大语言模型(LLMs),他们也可以看成一个函数吗?我们拭目以待吧! 追到这里如果觉得有收获的话,欢迎推荐给身边的朋友,以及三连催更支持 UP 吧! ------关于 UP ------ 帝国理工学院研究型硕士在读(马上毕业),方向是人形机器人和强化学习,从 23 年到现在也一直有在研究 LLM,并深度使用 Agent 改进自己的工作流。主页有相关经验分享,欢迎关注呀!
Comments
…Anon Intelligence?
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分享一下作为个人普通用户的经历吧,就当找个树洞随便聊天了。我是游戏公司的运营,主要工作就是主播直播培训/直播运营执行/直播数据回收。2个月前老板有令每个人都必须有个自己的ai工作台,所有人都要用到workbuddy,每周要开一次ai分享会。对我来说,只有填写表格(ocr识别进飞书就行)算是最常用的功能了,其次就是ai根据我的日报汇总成周报之类的工作。都不是什么大事,因此工作台一开始搭建完了有新鲜感,后续就很少打开了。 每个游戏直播商单都需要主播提供录屏,厂商审核。对我来说,我最需要的功能其实是大模型“蒸馏”那些过审的录屏,分析这些视频的主播画面/话术/语气/节奏等,打造一个专业的ai运营来减少我的工作量。但是实际上有3点是我目前还没办法让ai办到的--语气和画面的分析。语气代表主播情绪感染力,画面代表直播间打光好不好看?主播妆造有没有问题?诸如此类。第三点就是及时性。主播录屏给到你,你看个前3分钟就应该给出建议。这时候交给ai就显得慢了。 因此在训练ai一段时间之后我就不再训练了,到最后还是回归于人工审核。以上的模型用的都是hy3,因为免费。如果是像我这种应付一下上面的幕后工作,其实已经很够用了。其余用的比较多的部分就是帮忙填写各种各样的表格/数据回收/写报告了。算是有点大材小用吧?
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b站经典高质小众,up讲的很好
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居然连更,卡普桑love[Mygo表情包_Love]
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从个人生活出发的话,我的爱好是摄影,我给自己搭了一个摄影库,不过hy3有些操作是不让做的,比如读取抖音作品集封面之类(版权和抖音加密)。估计得绕一下吧。 博主的视频我大部分都看了,说的真蛮好。谢谢你
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这种反复的练习是很重要的,而且要让ai拥有自己整理反思自己的失误点的能力非常重要。不管让ai做什么都要让他自己去生成一个踩坑文档。这个就和我们做错题本一样,ai也要有他自己的错题本。而且ai在使用过程中你其实不能当甩手掌柜的,越是复杂的任务就越是要在工作中有足够强的存在感。ai的每一处工作细节都要对他进行把关,要把不确定的超大任务一点点拆解成一个个明确小任务,这样才能提高ai的效率,不能说让用户像那种神人甲方一样动不动就莫名其妙的提一些乙方(ai)根本看不懂的需求,这样子是一辈子都弄不好东西的。
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爱你[Mygo表情包_Love]真的学到了好多
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讲得好,之前一直在跟朋友讨论什么是 AI native 的游戏,现在看来,函数规则之外才能实现的玩法就是 AI,native 的[doge]
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前几天看了up介绍的workbuddy就开始摸索着想做出来一个可以识别和计数孢子发芽率的agent,摸索了好几天,到现在训练出的模型还没有到特别满意的地步,不过能自己训练出一个模型确实是学ai前根本没想到的,希望后面几天能真正把这个agent搞出来自己比较满意的结果[颂乐人偶_眯眼笑]
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感谢老师指导
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那gpt sovits之类的模型是不是就是这么个操作步骤,之前练过一个模型如果想要效果好,就得去一条条语音对照文字🤔
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厉害,介绍一些agent,然后根据自己的需求让它做一遍,很多东西立马就懂了。这种把我当傻子的科普是真的好🫡
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https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/discussions/5258 大佬可以看看这个吗,这是我这几天的学习成果[打call]想听听指导。
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我用一周时间让workbuddy自己帮我弄了一个AI出来[笑哭]
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虽然用了3个月aI agent了,看up的视频还是可以有很多查漏补缺的地方,点赞!质量很高又通俗易懂。[打call]
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既然模型相当于更强大的特殊函数,还有必要再让他写一个程序吗,直接运行有什么弊端吗,真的会出错吗
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[星星眼]我必须马上开始学习
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[东方收藏集·浮生若梦_好吃]
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up太强了,催更催更