英文名是:The AI Delusion
利用坐高铁的时间把这本书看完了。
属于LLM统治之前的,比较看衰AI能力的书。
书中列举了各种拟合数据,得出没有意义的,可能就是随机噪声导致的“结论”。
……
不过话说回来,随着这两年LLM越来越完善,幻觉的机会也会变少,好的地方是,LLM确实能替代人的工作了,坏的地方是,除了替代一般智力工作,创造性的也很难见到。
也许创造力必须与幻觉并存吧。
英文名是:The AI Delusion
利用坐高铁的时间把这本书看完了。
属于LLM统治之前的,比较看衰AI能力的书。
书中列举了各种拟合数据,得出没有意义的,可能就是随机噪声导致的“结论”。
……
不过话说回来,随着这两年LLM越来越完善,幻觉的机会也会变少,好的地方是,LLM确实能替代人的工作了,坏的地方是,除了替代一般智力工作,创造性的也很难见到。
也许创造力必须与幻觉并存吧。
搭了一个moodle网站,上传了一些小学数学的视频课程,算是把这个项目固化下来,持续改进,也给自己的小孩一个记录学习的地方。当然了,其中也加了一些编程工作和自动化:
视频中提取音频,音频识别文本,文本提取出课程总结。用了deepseek和腾讯 asr的SDK。
然后可以继续AI编程了。
用群里分享的Kimi code开发了一个黑白棋的web游戏。
1.不注重上下文的话,频限(token)用得很快,4个小时的频限大概一个小时就能用完。Andante的周用量一天已经43%了。
2.把简单的需求给到deepseek,deepseek给出完整的需求prompt,复制到Kimi Cli环境中让它执行。这样也省了Kimi的token消耗。
3.按照群里的看法,就是不要看它的代码,坚决只看展示和测试结果,报bugs,也不用骂它。
4.context一高,消耗得就快,要及时/compact一下。
5.不满意的地方还是要F12看浏览器报错信息,一开始不肯做这个,Kimi Cli就自己去检查代码,效果并不好,反反复复检查,它还把变量名设成eval,不知道从哪里学的烂技术,好在它自己也知道这是不对的。
黑白棋用起来还可以,不算太差,如果用作个人网站的游戏,算可以了。