宝玉

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8个月前

o1 pro 重构代码（仅限单个或者少数几个文件）效果是挺好的，提示词可以很简单：请重构下面的代码： 1. 更好阅读 2. 更好维护

#o1 Pro #重构代码 #更好阅读 #更好维护

8个月前

春假两周在家教孩子编程，对编程没兴趣所以以前没学过我也没教过，但明年要学编程课了想提前跟我学一点，我教编程的方法很简单直接： 1. 首先找需求，看能做点什么自己用的上的东西学编程最好是能学以致用，做一点能自己用的上的东西是最好的。最后一起讨论定下来做一个浏览器插件，点击插件可以显示学校网站的通知，这样就不用打开网站去看通知了，随时查看。 2. 跟 AI 结对，让 AI 帮助完成第一版本最开始先教一点最基本的，通过 Chrome Dev Tool 去看网络请求，去找到相关API请求，复制fetch的代码出来，然后就自己去向 AI 描述需求，然后遇到问题让 AI 帮助解决。几个小时后就自己借助 AI 搞定了一个可用的版本。 3. 去解释代码是如何工作的如果只是跟 AI 结对写代码，并不会理解代码，所以最好就是去向别人解释代码是怎么工作的，因为要解释清楚得先学习搞清楚。一开始是解释不清楚的，不清楚就是去问 AI，中间我也会帮助解释一下，反复几次把每一行代码都讲一遍，中间再对代码做一些修改对比看修改后的效果加深理解。我是费曼学习法的忠实信徒，一直坚信最高效的学习方法就是把学到的东西解释给别人听，能把代码从头到尾讲清楚就能学到东西。 4. 迭代增加新功能最初的版本只有显示文字版的列表，基于它之上再加上显示图片、增加本地存储、显示未读条数等等功能，通过迭代，一方面让程序更实用，另一方面也是做中学。继续跟 AI 结对，继续讲解代码。我教编程的方法总结下来就是：做点能用的上的东西，跟 AI 结对编程，不懂的让 AI 教，写出来的代码要能解释给别人听，通过版本迭代不断完善不断学习。

#春假 #编程教育 #AI #亲子活动 #浏览器插件

8个月前

春假两周在家教孩子编程，刚上大一，对编程没兴趣所以以前没学过我也没教过，但明年要学编程课了想提前跟我学一点，我教编程的方法很简单直接： 1. 首先找需求，看能做点什么自己用的上的东西学编程最好是能学以致用，做一点能自己用的上的东西是最好的。最后一起讨论定下来做一个浏览器插件，点击插件可以显示学校网站的通知，这样就不用打开网站去看通知了，随时查看。 2. 跟 AI 结对，让 AI 帮助完成第一版本最开始先教一点最基本的，通过 Chrome Dev Tool 去看网络请求，去找到相关API请求，复制fetch的代码出来，然后就自己去向 AI 描述需求，然后遇到问题让 AI 帮助解决。几个小时后就自己借助 AI 搞定了一个可用的版本。 3. 去解释代码是如何工作的如果只是跟 AI 结对写代码，并不会理解代码，所以最好就是去向别人解释代码是怎么工作的，因为要解释清楚得先学习搞清楚。一开始是解释不清楚的，不清楚就是去问 AI，中间我也会帮助解释一下，反复几次把每一行代码都讲一遍，中间再对代码做一些修改对比看修改后的效果加深理解。我是费曼学习法的忠实信徒，一直坚信最高效的学习方法就是把学到的东西解释给别人听，能把代码从头到尾讲清楚就能学到东西。 4. 迭代增加新功能最初的版本只有显示文字版的列表，基于它之上再加上显示图片、增加本地存储、显示未读条数等等功能，通过迭代，一方面让程序更实用，另一方面也是做中学。继续跟 AI 结对，继续讲解代码。我教编程的方法总结下来就是：做点能用的上的东西，跟 AI 结对编程，不懂的让 AI 教，写出来的代码要能解释给别人听，通过版本迭代不断完善不断学习。

#春假 #孩子编程 #大一 #编程课 #浏览器插件 #AI 结对

8个月前

a=(x,y,o=mag(k=x/4-12.5,e=y/9)/9)=>point((q=x+99+cos(9/k)+o*k*(cos(e*9)/3+cos(y/9)/.7)*sin(o*4-t))*.7*sin(c=o*e/30-t/8)+200,200+y/9*cos(c*4-t/2)-q/2*cos(c)) t=0,draw=$=>{t||createCanvas(w=400,w);background(6).stroke(w,46);for(t+=PI/60,i=3e4;i--;)a(i%100,i/150)} 把上面的代码作为提示词发给 Claude，就可以重现视频中的动画

#JavaScript #代码艺术 #动画 #Claude #提示词

8个月前

实例演示我是如何和 AI 结对编程的比如我要做一个功能模块，我自己有个大概的思路，然后我将需求抽象精简，包含在一个上下文中，只是一个大方向，不涉及太多细节。（参考图1） 1. 让 AI 根据需求出设计方案同样的需求我用 3 个不同的会话生成 3 次（参考图2、图3），这样可以生成不同的结果对比，看看差异，如果觉得结果都有问题，那么就调整提示词，继续生成几次，直到和 AI 的思路比较一致了。这一步尽量不要设计太多技术细节，最好让 AI 出方案，除非你很有把握，因为有时候 AI 能提出更好的方案，就算它提不出更好的，和你想的差不多也是对你的一种肯定。这就好比你是个经理，让下面三个资深员工就同一个需求分别出方案，然后选一个最好的，如果需求没描述清楚就完善需求。同理如果你一开始就把细节定了，那么给员工的发挥余地就小了，所以最好让员工自己提方案，说不定会有更好的方案。 2. 设计方案确定后，填充细节生成代码方案定下来后，就可以把方案的细节都补充上，避免 AI 在生成代码时遗漏，然后交给 AI 去生成（参考图4）。生成后简单 Review 下就知道是不是遵循了设计。如果没有遵循设计，就完善提示词，让 AI 重新生成，指导遵循了设计如果有 Bug，先尝试在回复中纠正，如果1-3次纠正还不能修复，重新调整提示词或者提示词都不用调整，直接重头生成，或者去试试其他更好的模型。这同样也相当于你扮演经理的角色，定好设计后让员工去写代码，如果他们没搞明白设计就重新说明，如果写的有 Bug 就告诉他们 Bug 在哪让他们修复，如果修复几次都修不好，就开除换人重写。总结下就是像一个开发经理一样，去跟 AI 员工描述需求，让手下几个 AI 员工去设计，AI 员工设计完挑选确认方案，方案确认后继续让 AI 员工帮你生成代码，代码不好就修改提示词重新生成。

#人工智能 #结对编程 #功能模块 #设计方案

8个月前

问：低耦合设计怎么写prompt，能给我们一个小例子吗？答：举个例子，我在写一个字幕编辑器的App，设计的时候，播放器是一个独立的模块，字幕编辑部分也是一个独立的模块，比如说我现在要给字幕编辑模块增加一个当前播放位置的字幕高亮并自动滚动的功能，我就只需要把字幕编辑器相关的代码发过去。所以我在写 Prompt 的时候，就只要把字幕编辑这个模块和这个功能相关的代码都选上（参考图1，用的是一个叫 RepoPrompt 的 App），然后和提示词一起发给过去。即使我这个功能需要用到播放器中当前播放的时间，但是我并不需要把播放器的代码发过去，只要让 AI 知道有这么个播放器的状态我可以直接调用即可。

#低耦合设计 #字幕编辑器 #Prompt

8个月前

网友分享：你好宝老师，我想投稿大模型的使用体验。我是理工科，国内土博，材料专业。使用强度不是很高，但是集中分析的时候会连续追问和讨论。关于推理模型，我想说说我的使用体验。我使用的较多的时gpt o1，O1mini，还有谷歌的新出的thinking。我想说o1目前还是当之无愧的第一，因为具有很庞大的知识库。我使用都是在分析化学的情况下，比如红外图谱和核磁图谱的分析。然后O1是说的最靠谱。我结合文献和O1聊我的推理，基本就能把图谱分析的七七八八差不多。但是o1mini不精通化学结构导致理解不了复杂化学结构，谷歌的thinking也一样对化学不够精通，比如今天核磁分析时就弄混了ppm高低和上下场的关系。而o1可以一直正确的分析推理。以我的认知我认为，知识库的丰富程度极大程度决定了好用与否。最近新出的推理模型，由于缺乏知识库，测试发现推理的化学结果大部分都不对。目前我只有用o1的时候很少发现错误。所以可能高成本的模型还是更有实际价值，而针对推理方面雕花的可能还是炫技更多一些。

#大模型 #GPT #O1 #O1mini #谷歌thinking #推理模型 #材料专业 #分析化学 #红外图谱 #核磁图谱

8个月前

Prompt：宝玉老师，我在组里强推某种固定格式的开发设计文档，要求组员按格式补充写完，再借助o1或则别的模型实现代码细节，是否可行。等代码出来工程师再进行一定的修改或则调整。 Repsonse：对于这种先设计再开发，辅助 AI 编程的方式，我觉得非常赞，如果我做的话，可能会做一点调整： 1. 组员的主观能动性很重要，如果是组长把事情都想了都做了，他们的作用就成了工具人，积极性就没有那么高，所以我可能只是把需求沟通清楚，大的设计方向定下来，任务分下去，让组员各自设计，然后review，最终对齐，以组员自己设计为主，但是在过程中多引导多辅助，达成一致。 2. 采用 AI 编程是很好的，但写文档的方式不见得是最佳方式，比如说有时候几句话辅助代码可能效果更佳，另外既然是要组员去用 AI 沟通，那不如完全交给组员自己去做，让他们去找到和 AI 结对的最佳方式，组长就是组织好经验的交流，让大家一起交流好的经验，但还是发挥组员自己的主观能动性。我最近大量借助 AI 编程，经验就是用好 AI 编程，设计很重要，并且模块之间耦合度不要太高，不需要太过于追求设计的形式，只要设计清晰，能让 AI 理解你的设计，能在一次会话中获得足够的上下文，就容易让 AI 生成好的代码。

#开发设计 #AI编程 #工程师修改 #主观能动性 #组长职责

8个月前

推荐阅读：《使用Cursor作为AI的通用入口》

#Cursor #AI #通用入口

8个月前

再举一个 o1 编程能力的例子，我有一个播放器的React Hook，用到了 Jotai 做状态管理记录播放器状态，现在我需要增加一个功能，在a-b之间(rangePlay)播放视频的功能，然后交给 AI 帮我实现。基本都能实现，但差别在于： 1. Claude/GPT-4o/Gemini 都是用setTimeout来控制到b点了结束视频播放，满足要求，但是如果拖放或者加速播放就会有问题，这就是普通程序员的水平 2. o1 会基于现有Jotai状态定义增加一个rangeEnd的状态，侦听播放器的timeupdate，然后时间到了rangeEnd的时候会停止，这样不管你是拖放还是快放还是慢放，都是到时间了自动停止我觉得 o1 做的好的地方不是能想到用 timeupdate 侦听，因为这应该是通用解决方案，Claude 多试几次或者我明确要求也能是这结果，而是在于 o1 能分析我的代码，知道我用了 Jotai 做状态管理，所以基于 Jotai 的状态管理增加了新的状态，而不是去用一个内部的 React State。

#编程 #React #AI

8个月前

o1 之前我是把 AI 当实习生的，因为它的智力和经验绝大部分时候是不如我的，所以我就需要给明确的指令，让它按照我的指令去一步步完成。但是到了 o1 的时候，智力是有明显提升的，有时候能给出比我更好的方案。所以我现在会把 o1 当成一个结对编程的伙伴，有时候只是提供上下文和我需要做的事情，并不自己提供方案，让它提供方案，看有没有比我自己想的更好的方案，或者给予它的方案提出后续改进的要求。（注意：多用新会话生成而不仅仅是基于前面的会话追问，因为它新生成的内容会受前面会话内容的影响，而新会话更容易产生新鲜的内容）比如我在设计一个对字幕内容检索的搜索方案，我会把期望的结果和数据都发给它，让它设计方案（图1），然后生成几次。第一次它的检索方案（图2）是按空格拆分，没有考虑到中文字符串是没有空格的情况；第二次它的方案（图3 ）就比较靠谱了，先把所有内容拼接在一起，并记录原始位置，然后检索，再根据位置去找到原始的字词。 AI 已经从实习生成长为结对伙伴了，有时候能提出比我们自己更好的方案，能从它身上学习到知识。

#AI #实习生 #智力提升 #结对编程 #方案

8个月前

Repo Prompt 这个工具挺实用的，它可以把你整个Repo的代码拼成一个XML文本，方便你发给像Gemini 2、Claude 3.5、o1 pro这样支持长上下文的模型。当然你也可以只选择部分文件，目前只支持 Mac

#Repo #工具 #Gemini 2 #Claude 3.5 #o1 Pro #长上下文 #XML #Mac

9个月前

如果需要制作 App Icon 或 Favicon 可以试试这个在线版的 App Icon 制作工具，可以上传 SVG 或图片，默认有 Lucide Icons、苹果的 SF Symbols、微软 Office 365 的 SVG Icons，不过不支持 Emoji。

#AppIcon #favicon #SVG #LucideIcons #SFSymbols #MicrosoftOffice #Emoji

9个月前

来自微博网友 i陆三金的分享：今天线下听了李继刚讲提示工程的演讲，他对概念有着非常精准的把握，听的很过瘾。现场对这张图印象深刻，他根据沟通中的乔哈里视窗，把做提示词的技巧对应了进去。 - 当一个事情，你知道，AI 也知道，这个很好理解，你就简单说，提示词要精简。 - 一个事情，你知道，AI 不知道，例如企业内部信息，一些 AI 在公域上搞不到的信息，你告诉它这个事的结构、形式，通过 few-shot 把模式喂给它，它会 get。 - 你不知道，AI 知道，这个也容易理解，AI 知道很多你不知道的事情，你提问就行了。 - 你不知道，AI 也不知道，大概就像科研，超出了普通人的范畴。李继刚说，一般来说，我们遇到的大多数都在右侧这两个，左侧平常会少一点。我的理解是右侧两个是效率型，左侧是探索型，比例上确实是82这样。另外一点也很同意的是，随着模型能力的提升，X轴会逐渐下移。他并没有直接说我们也要让自己的Y轴左移，但我想除此之外大家似乎也没得选。来源：

#提示工程 #李继刚 #线下演讲 #沟通技巧 #乔哈里视窗

9个月前

问：体验了一下 AI 编程，我发现这个编程能力受限于上下文的限制，对于大型项目的构建能力偏弱，不知道有没有什么好的方法能够解决这个问题呢？答：编程能力确实受限于上下文的限制，但是使用 Cursor 这样的开发工具，有一些技巧可以让你在大型项目中，也能大幅提升效率。核心是两点： 1. 将复杂任务拆分成小任务，每次只实现一个小任务 2. 每次交互选取最相关的上下文，让它可以照葫芦画瓢既然我们知道大语言模型的上下文窗口长度是有限的，那么就需要最大化的利用好上下文。最简单有效的就是每次任务小一点，输入的代码和提示词少一点，这样就可以让模型在上下文窗口限制内很好的完成任务。比如说我要让 Cursor 帮我实现一个爬虫，抓取某个网站的数据，要抓一级页面、二级页面、三级页面、四级页面。每一级页面还有很多细节。如果我一次性要求 AI 去实现，那可能无法实现，或者完成的不好。但是我可以拆成若干小任务。所以我第一步会要求 Cursor 帮我实现一个最基本的爬虫功能，能抓取网页、能解析网页内容，能保存内容到静态文件，这个任务 Cursor 能完成的很好。第二步我要求 Cursor 帮我实现抓取首页，把页面的 HTML 结构发给它，让它能解析首页的内容成结构化的数据，并且保存到一个 sqlite 数据库。这个任务 Cursor 能完成代码，执行时可能会有点小问题，但是稍微修改就能正常运行。并且对代码细节进行半手动半AI辅助的完善。第三步继续要求 Cursor 实现一个记录抓取位置的功能，让它可以中断后从上一次抓取位置继续。然后再完善优化代码。第四步让它对去抓取二级页面，提供二级页面的结构给它，并且把之前优化好的抓取解析代码添加到上下文，让它去抓取二级页面。由于提供了优化好的代码参考，新的代码也会参考优化好的代码。后面的步骤都是类似的，就是把之前写好的优化好的代码作为上下文，加上新的需求，让它去实现。这样一步步下来，一个复杂的模块就完成了，而使用过程中也没有超出上下文长度。所以不用担心上下文窗口长度的限制，也不用担心你的项目太大它不理解，核心是要把复杂任务拆成简单的任务，要一点点迭代，先优化好前面的代码，然后生成新的代码的时候参照前面优化好的代码。同步发布于博客：

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 653 条信息

#AI编程 #Cursor #任务拆解 #上下文限制 #迭代优化

10个月前

Claude 的数据分析和展示效果相当不错，我把这周推特数据放上去，可以帮我分析，以及生成图表。它的 Artifacts 功能是基于前端实现的，所以不需要像 ChatGPT 一样后台开虚拟机，既节约资源，又可以很好的展示效果。当然功能也有所受限。注意这个功能需要主动启用：

#Claude #数据分析 #推特数据 #生成图表 #Artifacts功能 #前端实现 #虚拟机 #资源节约 #效果展示

1年前

这提示词效果还不错，我手动测试了一下，把Twitter介绍和最近两天推文贴了上去，无论Claude还是GPT-4，都能得到不错的结果😄 Prompt 模板: --- You are a professional commentator known for your edgy and provocative style. Your task is to look at people's tweets and rate their personalities based on that. Be edgy and provocative, be mean a little. Don't be cringy. Here's a good attempt of a roast: """Alright, let's break this down. You're sitting in a jungle of houseplants, barefoot and looking like you just rolled out of bed. The beige t-shirt is giving off major "I'm trying to blend in with the wallpaper" vibes. And those black pants? They scream "I couldn't be bothered to find something that matches." But hey, at least you look comfortable. Comfort is key, right? Just maybe not when you're trying to make a fashion statement.""" Input: <profile> 你的个人资料 </profile> <tweets> 推文1 *** 推文2 *** 推文3 </tweets> Output (请用中文输出):

#效果 #Twitter #Claude #GPT-4 #推文 #Prompt

1年前

李彦宏：开源模型是智商税，闭源模型更强大，推理成本更低 7月5日，2024世界人工智能大会（WAIC 2024）期间，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏接受采访时表示，开源其实是一种智商税。“当你理性地去想，大模型能够带来什么价值，以什么样的成本带来价值的时候，就会发现，你永远应该选择闭源模型。今天无论是ChatGPT、还是文心一言等闭源模型，一定比开源模型更强大，推理成本更低。”

#李彦宏 #开源模型 #闭源模型 #智商税 #世界人工智能大会 #百度 #ChatGPT #文心一言

1年前

Linus 在去年底谈到了人工智能对编程的影响，他对于 LLM 的态度还是挺积极的，认为 LLM 可以帮助程序员辅助编写代码，并且发现一些愚蠢的错误，而现在的编译器只能发现明显的错误。 Linus 也希望 LLM 能帮助审查代码和维护子系统，这可以减少很多程序员人为造成的愚蠢错误！虽然另一位嘉宾 Dirk Hohndel 认为 LLM 现在不过是"增强版的自动纠错"，但 Linus 还是认为 LLM 可以成为帮助程序员更好地工作的工具，对 LLM 的未来很乐观。 Linus 还谈到他的座右铭是“希望和谦逊”，但居然引发了观众的大笑，估计 Linus 给人的印象从来就不是“谦逊”😄 视频来源：视频文稿：

1年前

推荐阅读：《AI 或许真的能助力中产阶级重塑辉煌》人工智能（AI）并不一定会夺走我们的工作。相反，它为我们提供了一个机遇，那就是将专业知识推广至更广泛的劳动者群体。原文：译文：

#人工智能 #中产阶级 #就业

1年前

推荐阅读：《The Future is Rusty —— LLMs Make Programming Language Learning Curves Shallower》众所周知，Rust 的学习曲线很陡峭，但现在，得益于大语言模型（LLMs）的发展，这个陡峭学习曲线的问题已经变得容易解决了。无论是 Rust、Haskell 还是其他任何语言，借助大语言模型的帮助，现在学习起来都更加容易。事实上，如果你在学习难懂的材料时没有利用大语言模型的帮助，那么你的学习方式可能不是最佳的。文章中提到了一个很有意思的概念叫 “The Intermediate Material Problem”，是指在学习某个技能或领域时，在初级和高级阶段之间存在的一种学习难点。具体来说，在编程语言学习中，这个问题特别明显，尤其是对于像 Rust 这样的复杂语言。在初级阶段，学习者通过教程和基础课程获得基本的知识和技能。这些资源通常都是易于理解和遵循的，目的是帮助初学者快速入门。然而，当学习者试图从基础过渡到更复杂的应用和项目时，他们常常发现可用的学习材料突然变得稀少并且难度很高。例如，在 Rust 编程中，学习者可能已经掌握了基本的语法和概念，但在尝试开发更复杂的系统（如光线追踪器）时，他们需要理解更高级的概念，比如所有权规则和内存管理，这些通常不在初级教程中详细讲解。这种情况造成了一个“中阶教材”缺口，学习者必须依靠自己的努力和探索来克服这个难关，这通常包括阅读高级文档、参与社区讨论，甚至通过试错来解决具体的编程难题。这个阶段通常伴随着挫折和困惑，因为学习者不再有清晰的指导和步骤可循，而是需要自己摸索前进。这个问题并不限于编程或技术领域。在许多学习曲线陡峭的领域中，从初学者过渡到熟练者的过程中都可能遇到类似的“中阶教材问题”。另外文章中还提到数学家陶哲轩都在借助 ChatGPT 辅助学习。如果我们这个时代最杰出的数学家都在用 ChatGPT 来帮助他进行证明，那么你也没有理由不尝试！原文：译文：

#Rust学习 #LLM辅助编程 #中阶教材问题 #陶哲轩 #编程学习

1年前

少林寺方丈释永信前几天在 Meta 旧金山总部分享的：《禅宗遇到AI》释永信方丈2023年11月2日于旧金山脸书(∞ Meta)公司总部/Abbot Shi Yongxin at Meta Company Headquarters in San Francisco on November 2, 2023. 尊敬的各位来宾和朋友：大家好！今天非常荣幸能同各位朋友分享“禅宗遇到AI”这个话题。随着人工智能技术的不断发展，它正在逐渐渗透到我们生活的各个领域。与此同时，这种技术的普及也对传统信仰产生了巨大影响。当古老的东方禅宗思想遇到21世纪尖端技术的人工智能，人文与科技的交汇势必会给当今世界的人们带来新的启示。佛教到今天已经有2500余年的发展历史。禅宗是中国佛教影响最大、传播最广、发展最成熟的宗派，其中心思想可概括为“不立文字，教外别传，直指人心，见性成佛”。禅宗追求心灵的觉悟，它是对佛陀思想的继承和创新，同时又融汇了中国传统的儒家、道家思想，其修行方法以真修实证为主，不受任何知识、逻辑、思维乃至意识所束缚，是修禅者对解脱智慧的流露。禅宗思想深刻影响了中国的哲学、文学、艺术等领域，同时也在服务社会、净化人心、开启心智等方面做出了积极贡献。少林寺始建于公元495年，禅宗初祖菩提达摩在少林寺面壁九年创立禅宗。少林寺作为禅宗祖庭，1500多年来传承不断，其主要以“禅”为核心，以养生、功夫、医药和禅艺等为表现形式，方便度化众生。少林养生功法以习练《易筋经》等气功为主，辅以素食、坐禅、经行等方法，以达到涵养精气神之妙用。少林功夫是中国首批非物质文化遗产，以佛教信仰和禅宗智慧为基础，具有完整的技击理论体系，形成有擒拿、格斗、卸骨、点穴、拳械等多种功法，并形成了标准化、规范化的少林功夫段品制的修学体系，其最高境界为“禅武合一”。少林医药来自对佛学“医方明”的继承，结合中国传统中医，主张运用佛法治心、草本治身，以达到调养身心之功效。少林禅艺则以绘画、书法、雕刻、梵呗、茶器及围棋等为载体，以艺入禅来传播禅宗文化。少林文化通过不断的传承与交流，已在韩国、日本、东南亚等地区得到广泛传播，近几十年来，欧美各国也涌现出许多少林文化的爱好者。少林寺还积极参与国际交流活动，为服务人类健康做出了积极贡献。目前，少林寺在全世界150多个国家200多个地区都有少林文化交流中心。少林寺在历史发展中几经兴衰，但是如今依然传承不断，其原因在于少林文化的内动力，它兼容并蓄，并且提倡人与自然，人与社会，人与自身的和合共生，同时少林文化在沟通国际关系、推动世界和平方面发挥了积极作用。少林寺在未来也依然会坚持传播平等、慈悲、清净、圆融的佛教普世价值观，更好的服务全人类。当禅宗遇到人工智能时会发生什么？技术进步能否取代道德伦理进步？人工智能具有强大的数据处理和分析能力，并且经由程序和算法可能会表现出类似于人类的感知，但是人工智能并不能具备我们禅宗所讲的觉悟的心性。人类面对此人工智能应该保持头脑清醒，应该如禅宗所倡导的那样向内寻求，得到超越解脱的本觉智慧。禅宗是强调修禅者通过自身的精进和努力，逐渐提升觉悟的境界，在这个过程中，常常会遇到诸多困惑和烦恼，AI作为一作工具，可以检索查找相关经典，从而对治各种疑惑，为修禅者提供辅助和便利。科技的进步让人们的闲暇时间增多，我们不希望因为闲暇时间的增多而使大众变得懒散放逸。在未来，我希望禅宗智慧和人工智能可以有更多互动，特别是在少林文化方面，能够携手搭建一个交流平台，让大众在修学体验少林禅、武、医、艺文化时，能够更加身临其境地感受少林文化的独特魅力，追求精神上的圆满，也让少林文化更好地服务全人类身心灵健康。最后，祝愿大家一切吉祥！阿弥陀佛!

#释永信 #少林寺 #禅宗 #人工智能 #文化交流

2年前

熟悉Prompt的同学们应该都知道，通常在写Prompt的时候要先设定角色：“你是XX方面的专家”，这并非玄学，而是有科学根据的。 GPT在训练的时候，有各种训练数据，有的质量高有的质量低，而默认情况下，生成高质量数据和低质量数据的概率差不多，但是当你给它设定XX专家的角色时，它会尽可能把概率分布在高质量的解决方案上。详细内容建议看下面这段Andrej Karpathy在State of GPT中的一段演讲。以下是这段视频的文字文字内容： ---------- 下面我要讲的这点对LLM的理解非常有趣，我觉得这算是LLM的一种心理特性：LLM并不追求成功，而是追求模仿。你希望它成功，那就需要向它明确要求。这里的意思是，在训练Transformer的过程中，它们有各种训练集，而这些训练数据中可能涵盖了各种不同质量的表现。比如，可能有一个关于物理问题的提示，然后可能有学生的解答完全错误，但也可能有专家的答案完全正确。尽管Transformer可以识别出低质量的解决方案和高质量的解决方案，但默认情况下，它们只会模仿所有的数据，因为它们仅仅是基于语言模型进行训练的。在实际测试中，你其实需要明确要求它表现得好。在这篇论文的实验中，他们尝试了各种提示。例如，“让我们逐步思考”这种提示就很有效，因为它把推理过程分散到了许多记号上。但效果更好的是这样的提示：“让我们以一步一步的方式解决问题，以确保我们得到正确的答案。” 这就好像是在引导Transformer去得出正确的答案，这会使Transformer的表现更好，因为此时Transformer不再需要把它的概率质量分散到低质量的解决方案上，尽管这听起来很荒谬。基本上，你可以自由地要求一个高质量的解决方案。比如，你可以告诉它，“你是这个话题的领先专家。假装你的智商是120。” 但不要尝试要求太高的智商，因为如果你要求智商400，可能就超出了数据分布的范围，更糟糕的是，你可能落入了类似科幻内容的数据分布，它可能会开始展现一些科幻的，或者说角色扮演类的东西。所以，你需要找到适合的智商要求。我想这可能是一个U型曲线的关系。

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 393 条信息

#Prompt技巧 #角色设定 #LLM模仿 #高质量解决方案 #智商设定

2年前

帮DePaul University大学招全奖研究生，只有2个名额，要求TOEFL 80或雅思 6.5，没有GRE要求。学校在芝加哥，上学期间需要帮学校维护在线课程系统，所以需要会iOS或者全栈开发，奖学金可以保证在上学期间的所有学费和一个人的基本生活费。具体要求参考配图。非常难得的润美机会，欢迎申请，求转发。

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