Esto es tan genial

Mi caso de uso favorito para los LLMs es el aprendizaje. La IA hace que el aprendizaje sea sorprendentemente accesible, pero aún hay lagunas en el proceso. Nir Zicherman (@NirZicherman) ha dedicado mucho tiempo a pensar en cómo cerrarlas. Nir es el CEO y fundador de @oboelabs, una plataforma que puede ofrecerte cursos sobre todo, desde la filosofía de Wittgenstein hasta la historia del helado bajo demanda. Anteriormente, Nir cofundó la plataforma de podcasting Anchor y fue vicepresidente y responsable global de audiolibros en @Spotify. Le puse en AI & I de @every para hablar sobre lo que ha aprendido acerca de usar la IA para aprender cosas nuevas de forma significativa mientras construye Oboe. Entramos en: - No hagas que el alumno enseñe. Nir cree que, aunque el deseo de aprender puede ser proactivo, el proceso de aprendizaje en sí mismo es pasivo. Piensa en el colegio: normalmente absorbíamos material nuevo recibiéndonoslo. Los LLMs de propósito general trasladan todo ese trabajo invisible de la enseñanza—estructuración, ritmo, resúmenes—al alumno, por lo que a menudo resultan extrañamente insatisfactorios como herramientas de aprendizaje. - Por qué los agentes de IA aún no pueden mantenerte en el camino. Según Nir, mi caída en el curso de Karpathy—la clásica pérdida de motivación—es una señal de dónde estamos en la evolución de los agentes de IA. Todavía no pueden "leer la situación" como un buen profesor. Para ello, necesitarían la autonomía para reevaluar su propio enfoque y ajustar sus límites, pero darles esa flexibilidad corre el riesgo de perder la coherencia que confiamos en ellos hoy en día. - El aprendizaje ocurre en todos los medios. Nir sostiene que aprendemos de forma natural a través de una mezcla de formatos—un artículo aquí, un hilo de Reddit allá, quizá una explicación de YouTube—y que la salida por defecto basada en texto de los LLMs no refleja esa realidad. Una buena plataforma de aprendizaje, dice, debería asumir la carga de la pedagogía, decidiendo qué formato mostrarte en cada momento. - Si reduces la fricción al principio, ya habrás ganado la mitad de la batalla. Nir cree que uno de los mayores obstáculos para aprender es la sensación de que un tema es demasiado intimidante para siquiera empezar. Esa experiencia moldea su forma de abordar el diseño de los cursos: el proceso de aprendizaje debe sentirse ligero y accesible, dividido en pequeños pasos alcanzables, sin sacrificar profundidad ni significado en el camino. Es imprescindible para cualquiera que use LLMs para aprender y se pregunte por qué aún no ha funcionado del todo. ¡Mira abajo! Marcas de tiempo: Introducción: 00:00:36 Por qué necesitas una aplicación dedicada al aprendizaje de IA: 00:01:49 El proceso de aprendizaje es más pasivo de lo que podrías pensar: 00:04:32 Demostración en directo de oboe para crear un curso sobre el filósofo Ludwig Wittgenstein: 00:10:21 El aprendizaje funciona mejor en muchos formatos: 00:16:52 Donde los agentes de IA actualmente se quedan cortos en la experiencia de aprendizaje: 00:28:21 La importancia de hacer que el aprendizaje sea accesible: 00:34:10 Cómo Zicherman utiliza el oboe para aprender física cuántica: 00:35:56 Cómo los espacios de incrustación le recuerdan a Dan a la mecánica cuántica: 00:40:54