引言：AI大牛Karpathy今天在社交媒体上公开推荐了一些他特别推荐的书，我翻译整理了一下他的原文并配上了对应的豆瓣链接，有兴趣的朋友可以收藏阅读：
Karpathy：在我读过的约200本书中，以下是那些令我印象深刻、经常回想或引用的几本（排名不分先后）：
Ted Chiang（特德·姜）的所有短篇小说 —— 尤其是《呼吸》（Exhalation）、《除零》（Division By Zero）、《领悟》（Understand）、《你一生的故事》（Story of Your Life）、《审美观》（Liking What You See）、《软件生命周期》（The Lifecycle of Software Objects）、《对我们的期望》（What’s Expected of us）等，主题新颖独特，思想深邃，阅读体验极佳。
看了一下今天发布的正式版o1，虽然确实也挺不错，只是没有那么惊艳了… 写几点个人印象深刻的内容吧：
最近有篇论文通过随机临床实验评估了AI大语言模型（LLM）对医生诊断的影响，其结果相对有趣：医生在使用AI辅助做诊断时，与仅使用传统电脑工具（例如搜索引擎）相比，准确率表现差异不显著（得分76% vs 74%），这是否说明AI在医疗诊断方面完全没有用？但实验中还引入了第三组纯用AI来做诊断的对照组，而这个组的诊断得分（92%）竟然显著高于前两组的准确率。这个看似矛盾的现象揭示了一个值得深思的问题：为什么专业人士没能从如此先进的AI工具中受益？
根据一篇来自纽约时报的更详细的研究报道细节中写出，研究者在阅读参与实验的医生的使用AI记录时，发现其实很多人不太会“和AI说话”，例如医生们会像使用搜索引擎一样对AI提出简单的事实性问题：”肝硬化是癌症的危险因素吗？””眼痛可能的诊断是什么？”只有极少数医生意识到，他们其实可以把整个病例复制粘贴给AI，请它进行全面分析。也因此，实验中只有少数医生真正见识到了AI聊天机器人能给出的既全面又智能的惊人答案。
这个例子完美地展示了很多人使用AI时的常见误区。我们习惯了过去二十多年与计算机工具的互动方式是：输入指令，获取结果。但AI并不是传统的软件工具，也不就是个更智能的搜索引擎。
最近一位“17岁少年写出神级prompt干翻整个AI圈”的内容获得了不少传播，内容大致是说这位同学写出了一个很厉害的提示词/prompt，使得AI的智商大幅提升云云。但其实这里有不少误解 - 一方面这位17岁的Richards Tu同学能写出这样的prompt还是很厉害的，确实有天赋。但是另一方面也不要捧杀，这段prompt本身或者是提示词这个东西并没有那么神。
用简单的逻辑就能理解 - 如果一段prompt就能有这么巨大的影响，各大AI实验室也就不用花大价钱做模型训练了。。。
我尝试让这位少年的Prompt对自身做了个评判，思考过程中的AI说的这段也挺好 - “这就像试图通过详细的游泳教程让一条蛇变成鱼。不管教程写得多么详尽,蛇的身体结构决定了它游泳的方式必然不同于鱼。同理,Claude 3.5的底层架构决定了它思考的本质方式（和o1不同）。”
不过确实也只有这种走极端来煽动情绪和焦虑的内容才适合在社交媒体传播，一篇严谨的讲应该如何用提示词来更好使用AI的帖子估计根本无法出圈…
2024年初，硅谷最引人注目的法律战之一正在上演：Elon Musk起诉了他曾经倾注大量心血的OpenAI。在这场诉讼中，大量从未公开的内部邮件被作为证据提交到法庭，揭开了这家AI巨头早期的神秘面纱。
科技媒体The Verge通过这些来往邮件，抽丝剥茧地还原了2015年至2018年间OpenAI的关键决策过程。这些邮件展现的不仅是一家公司的创立历程，更是硅谷最具话题性的几位科技大佬之间错综复杂的权力较量。
在这些看似平淡的邮件对话背后，是关于理想与现实、信任与背叛、权力与责任的永恒主题。当Altman在深夜写下那封改变命运的邮件时，他可能未曾想到，这会开启一段比科幻小说更跌宕起伏的真实商战。
本文尝试用剧本的形式重现这段历史。所有对话和情节均基于真实邮件记录，只是在叙事手法上添加了些许戏剧性的处理。毕竟，有时候真实的商业世界，比虚构的故事更扣人心弦。
下面的12条建议来自OpenAI官方最近发布的ChatGPT学生使用指南，其中部分的例子我做了一些延伸，供学生和家长们参考：
你是否想过，有朝一日AI不仅能帮你写代码、画图，还能直接帮你打游戏、刷日常任务？新加坡国立大学的研究团队最近发表了一篇有趣的论文，他们在20多个不同场景下测试了业界目前最强AI Claude 3.5新推出的Computer Use（让AI操纵电脑）功能，包括网页浏览、办公软件操作和游戏任务等，发现成功率竟然高达80%以上！让我们来具体看看让AI能操作电脑后能做些什么有趣的事情~
研究团队测试了这款AI在两个热门游戏中的表现：炉石传说和崩坏：星穹铁道。别以为AI只会像传统外挂那样机械操作，它可是能理解游戏规则和目标的”智能外挂”！
TL;DR：发现孩子对传统作业兴趣不大？这里分享一个实用方案：用AI生成孩子喜欢的故事情境并创作四格漫画，把日常作业练习变成孩子期待的游戏！
作为一名研究深入AI领域两年多的从业人士，同时也是一个四年级男孩的父亲，AI+教育一直是个我重点关注的方向。最近在X上看到一位家长分享的做法让我很受启发——用AI生成个性化的四格漫画来辅助孩子学习数学，真正实现寓教于乐。经过一定尝试后，我整理了一套完整的方法分享如下，希望能帮助更多想要尝试AI辅助教育的家长。
刷X时看到这个帖子立刻引起了我的注意：
YUE - “为了帮孩子巩固数学概念。每天晚上用GPT根据我设计的题目快速的生成4格漫画。图形质量和准确性不高，但已经足够吸引孩子了。现在小家伙每天回家进门就问：今天的数学题在哪里？”
由于经常和AI打交道，我很清楚这个想法的可行性，而且觉得确实会对孩子有帮助。更重要的是，在之前我做的一些AI培训和分享中，一直都建议大家能够更多将AI“用起来”，而儿童教育无疑是个很可行的应用场景。但原作者只是分享了一个大致思路，没有具体的操作方法。于是我决定基于自己的AI经验，用产品经理的思路来设计一套完整而有效的解决方案。
来自Google的NotebookLM这款AI产品本质上是一个智能笔记本，用户可以将PDF、音频、视频等各类素材输入其中，NotebookLM就能够理解并提炼出重点。最引人注目的是它还能生成自然、专业的对话式音频播客内容，具体可以参考我之前写过的这篇专题博客。最近看到十字路口Crossing播客也发了一期关于NotebookLM的内容，将其中的一些重点做了整理和总结如下：
最近才有空看完了这场来自Anthropic的圆桌讨论，多位来自不同岗位的AI专家深入探讨了提示工程（Prompt Engineering）的本质、技巧与未来发展。参与者包括负责开发团队关系的Alex、主要与客户打交道的David Hershey、领导微调团队的Amanda Askell，以及提示工程师Zack Witten。一些核心重点总结如下：
提示工程本质上是一门关于如何与AI模型进行有效沟通的艺术。正如Zack所说，这项工作的核心在于”指导模型完成特定任务，致力于挖掘模型的最大潜力。通过与模型协同合作，我们得以完成那些原本难以实现的目标”，”从根本上说，与模型交互就像与人对话一样。我们需要深入理解模型的运作机制和反应模式。”
