Il mio caso d'uso preferito per i LLM è l'apprendimento. L'AI rende l'apprendimento straordinariamente accessibile, ma ci sono ancora lacune nel processo. Nir Zicherman (@NirZicherman) ha trascorso molto tempo a riflettere su come colmarle. Nir è il CEO e fondatore di @oboelabs, una piattaforma che può creare corsi per te su tutto, dalla filosofia di Wittgenstein alla storia del gelato su richiesta. In precedenza, Nir ha cofondato la piattaforma di podcasting Anchor ed è stato VP e responsabile globale degli audiolibri presso @Spotify. L'ho avuto su @every’s AI & I per parlare di ciò che ha appreso sull'uso dell'AI per apprendere in modo significativo cose nuove mentre costruisce Oboe. Ci addentriamo in: - Non far fare all'apprendente l'insegnamento. Nir crede che, mentre il desiderio di apprendere possa essere proattivo, il processo di apprendimento stesso sia passivo. Pensa a scuola: di solito assorbivamo nuovo materiale facendolo ricevere. I LLM di uso generale spostano tutto quel lavoro invisibile di insegnamento—strutturazione, ritmo, riassunti—sull'apprendente, ed è per questo che spesso si sentono stranamente insoddisfacenti come strumenti di apprendimento. - Perché gli agenti AI non possono ancora tenerti in carreggiata. Secondo Nir, il mio abbandono nel corso di Karpathy—la classica perdita di motivazione—è un segno di dove siamo nell'evoluzione degli agenti AI. Non possono ancora "leggere la stanza" come può fare un buon insegnante. Per farlo, avrebbero bisogno dell'autonomia per rivalutare il proprio approccio e regolare le proprie linee guida—ma dare loro quel tipo di flessibilità rischia di perdere la coerenza su cui ci affidiamo oggi. - L'apprendimento avviene attraverso i mezzi. Nir sostiene che apprendiamo naturalmente attraverso un mix di formati—un articolo qui, un thread di Reddit lì, magari un video esplicativo su YouTube—e che l'output testuale predefinito dei LLM non riflette quella realtà. Una buona piattaforma di apprendimento, dice, dovrebbe assumersi il carico della pedagogia, decidendo quale formato mostrarti in un dato momento. - Riduci l'attrito all'inizio, e hai già vinto metà della battaglia. Nir crede che uno dei maggiori ostacoli all'apprendimento sia la sensazione che un argomento sia troppo intimidatorio per iniziare. Quell'esperienza plasma il suo approccio alla progettazione dei corsi: il processo di apprendimento deve sembrare leggero e accessibile, suddiviso in piccoli passi raggiungibili—senza sacrificare la profondità o il significato lungo il cammino. Questo è un must-watch per chiunque utilizzi i LLM per apprendere—e si chieda perché non sia ancora del tutto efficace. Guarda qui sotto! Timestamp: Introduzione: 00:00:36 Perché hai bisogno di un'app di apprendimento AI dedicata: 00:01:49 Il processo di apprendimento è più passivo di quanto tu possa pensare: 00:04:32 Demo dal vivo di Oboe per creare un corso sul filosofo Ludwig Wittgenstein: 00:10:21 L'apprendimento funziona meglio quando arriva in molti formati: 00:16:52 Dove gli agenti AI attualmente mancano nell'esperienza di apprendimento: 00:28:21 L'importanza di rendere l'apprendimento accessibile: 00:34:10 Come Zicherman usa Oboe per apprendere la fisica quantistica: 00:35:56 Come gli spazi di embedding ricordano a Dan la meccanica quantistica: 00:40:54