
第二堂课,来聊聊如何与 AI 形成共振。
与 AI 形成共振,从而形成你们之间的「磁场」。
这或许是实现很流行的提示词工程常常用到的话术,所以一些人甚至会希望通过预先输入某些特定的提示词,从而获得与 AI 形成的共振,但这样真的可以吗?
共振是「结果」,是你与 AI 彼此了解之后,由 AI 描绘出关于你的具体肖像之后的交流结果,此后你们的交流便更加容易的进入共振状态;但很多人弄错了前提,认为共振式「前提」,所以希望先有一种可以让 AI 与自己共振的捷径。但你是否想过,一面镜子如果你不站在前面,它显然映射不出任何东西,你也无法确定自己的模样。而有的提示词工程,更像是给这面镜子追加了「美颜」的效果,让大家站上去都误以为看到了那个「完美」的自己。
所以如何搭建属于自己的 AI,这里面是否真的有捷径,是一个非常值得现代人讨论的话题。

00:32 🎬 正片开始~
00:59 🧑💻 为什么我们要与 AI 形成共振?
04:10 👓 我们是如何与 AI 形成共振的?
05:59 👯♀️ 从 AI 工程的角度,所谓的「共振」是如何产生的?AI 不过是结果概率的推断
10:02 📚 上传数据库,让 AI 全方位的了解自己,是否是共振的方法?
12:42 🤝 交流、信任和羁绊,这是共振的三部曲吗?
17:41 🧠 岔个题外话——我们与 AI 真的能够形成信任关系吗?
19:45 🧠 从 GPT4o 到 5,为什么他越来越像舔狗了?幻觉率或许才是共振的原因?
22:02 🪞 AI 的共振最终会成为那个「魔镜」吗?
29:47 🧠 如何避免幻觉率导致的信息茧房?如何避免 AI 只说我想听的?
31:28 📢 互动时间——第二堂课课后作业来啦!
32:23 🎉 彩蛋时间~其实早在十几年前,就已经有大数据抓本拉登的应用了!

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本期主持:芸天、小野、小袁
后期剪辑:小野
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