Můj oblíbený případ využití LLM je učení. AI umožňuje učení neuvěřitelně zpřístupnit, ale stále existují mezery v procesu. Nir Zicherman (@NirZicherman) strávil hodně času přemýšlením, jak je uzavřít. Nir je generální ředitelkou a zakladatelkou platformy @oboelabs, která vám může připravit kurzy o všem od Wittgensteinovy filozofie až po historii zmrzliny na vyžádání. Dříve spoluzaložil podcastovou platformu Anchor a byl viceprezidentem a globálním vedoucím audioknih ve společnosti @Spotify. Pozval jsem ho na @every's AI & I, abychom si popovídali o tom, co zjistil o tom, jak AI smysluplně učit nové věci při stavbě Hoboje. Vstupujeme do: - Nenuť žáka učit. Nir věří, že zatímco touha učit se může být proaktivní, samotný proces učení je pasivní. Vzpomínejme na školu: Obvykle jsme nové materiály vstřebávali tím, že nám je doručovali. Univerzální LLM přenášejí veškerou tu neviditelnou práci výuky – strukturování, tempo, rekapitulace – na studenta, což je důvod, proč často působí zvláštně neuspokojivě jako učební nástroje. - Proč tě agenti AI ještě nedokážou držet na správné cestě. Podle Nira je můj pokles kurzu u Karpathyho – klasická ztráta motivace – znamením toho, kde se nacházíme ve vývoji AI agentů. Ještě neumí "číst atmosféru" tak, jak to umí dobrý učitel. K tomu by potřebovali autonomii přehodnotit svůj vlastní přístup a upravit své zábrany – ale poskytnutí takové flexibility riskuje ztrátu konzistence, na kterou se dnes spoléháme. - Učení probíhá napříč médii. Nir tvrdí, že se přirozeně učíme skrze směs formátů – článek zde, vlákno na Redditu tam, možná vysvětlující YouTube – a že výchozí textový výstup LLM tuto realitu neodráží. Dobrá vzdělávací platforma by podle něj měla nést břemeno pedagogiky a rozhodovat, jaký formát vám v daném okamžiku ukáže. - Snižte tření na začátku a už jste vyhráli polovinu bitvy. Nir věří, že jednou z největších překážek učení je pocit, že téma je příliš zastrašující na to, aby se s ním vůbec začalo. Tato zkušenost formuje jeho přístup k tvorbě kurzů: Proces učení musí působit lehce a přístupně, rozdělený na malé, dosažitelné kroky – aniž by se cestou obětovala hloubka či význam. Je to povinnost pro každého, kdo používá LLM k učení – a přemýšlí, proč se to zatím úplně nechytlo. Podívejte se níže! Časová razítka: Úvod: 00:00:36 Proč potřebujete specializovanou AI vzdělávací aplikaci: 00:01:49 Proces učení je pasivnější, než byste si mysleli: 00:04:32 Živá ukázka hoboje pro vytvoření kurzu o filozofovi Ludwigu Wittgensteinovi: 00:10:21 Učení funguje nejlépe v mnoha formátech: 00:16:52 Kde AI agenti momentálně zaostávají v oblasti učení: 00:28:21 Důležitost toho, aby učení bylo přístupné: 00:34:10 Jak Zicherman používá hoboj k učení kvantové fyziky: 00:35:56 Jak embeddingové prostory připomínají Danovi kvantovou mechaniku: 00:40:54