我发现与大语言模型合作时,一个很有用的模式就是来一场轻松的长篇漫谈。有时模型需要更多信息才能理解你想实现的目标,但你懒得打那么多字。这种情况下,我喜欢往后一靠,切换到语音模式,然后漫无边际地说上大概十分钟,完全杂乱无章,想到什么说什么,纯粹的意识流。有时我会事先声明一句,比如“切换到语音识别了,打字错误请见谅……”。有时我会把它变成一场简短的几轮对话。但我发现,大语言模型不知为何非常擅长重构那些冗长且语无伦次的漫谈,而且它们对你那团乱麻般思绪的复述,往往比你最初说出来的要清晰得多。结果就是,你改善了思维融合,从那一刻起需要纠正的东西也变少了。
精选理由
Karpathy 这条语音输入 ramble 技巧,比精心写 prompt 更符合人性,读完后你也会想试试。
AI 摘要
Andrej Karpathy分享了一种与LLM协作的有效模式:开启语音输入,进行10分钟左右的自由漫谈,即使内容混乱、意识流式也无妨。他发现LLM擅长从长篇不连贯的语音中重构意图,回应的内容往往比用户最初的思路更清晰,从而减少后续修正次数、提升人机对齐效率。
正文 · AI 翻译
我发现与大语言模型合作时,一个很有用的模式就是来一场轻松的长篇漫谈。有时模型需要更多信息才能理解你想实现的目标,但你懒得打那么多字。这种情况下,我喜欢往后一靠,切换到语音模式,然后漫无边际地说上大概十分钟,完全杂乱无章,想到什么说什么,纯粹的意识流。有时我会事先声明一句,比如“切换到语音识别了,打字错误请见谅……”。有时我会把它变成一场简短的几轮对话。但我发现,大语言模型不知为何非常擅长重构那些冗长且语无伦次的漫谈,而且它们对你那团乱麻般思绪的复述,往往比你最初说出来的要清晰得多。结果就是,你改善了思维融合,从那一刻起需要纠正的东西也变少了。