O meu caso de uso favorito para LLMs é a aprendizagem. A IA torna a aprendizagem espantosamente acessível, mas ainda existem lacunas no processo. Nir Zicherman (@NirZicherman) passou muito tempo a pensar em como fechá-las. Nir é o CEO e fundador da @oboelabs, uma plataforma que pode criar cursos para você sobre tudo, desde a filosofia de Wittgenstein até a história do gelado, sob demanda. Anteriormente, Nir cofundou a plataforma de podcast Anchor e foi VP e chefe global de audiolivros na @Spotify. Tive-o no @every’s AI & I para falar sobre o que ele aprendeu sobre como usar a IA para aprender coisas novas de forma significativa enquanto constrói a Oboe. Abordamos: - Não faça o aprendiz ensinar. Nir acredita que, embora o desejo de aprender possa ser proativo, o processo de aprendizagem em si é passivo. Pense de volta à escola: normalmente absorvíamos novo material ao tê-lo entregue a nós. LLMs de propósito geral transferem todo esse trabalho invisível de ensinar—estruturar, ritmar, recapitular—para o aprendiz, razão pela qual muitas vezes se sentem estranhamente insatisfatórios como ferramentas de aprendizagem. - Por que os agentes de IA ainda não conseguem mantê-lo no caminho certo. Segundo Nir, a minha desistência no curso de Karpathy—o clássico perda de motivação—é um sinal de onde estamos na evolução dos agentes de IA. Eles ainda não conseguem "ler o ambiente" da maneira que um bom professor consegue. Para fazer isso, precisariam da autonomia para reavaliar sua própria abordagem e ajustar suas diretrizes—mas dar-lhes esse tipo de flexibilidade arrisca perder a consistência da qual dependemos hoje. - A aprendizagem acontece através de vários meios. Nir argumenta que aprendemos naturalmente através de uma mistura de formatos—um artigo aqui, um tópico no Reddit ali, talvez um vídeo explicativo no YouTube—e que a saída padrão baseada em texto dos LLMs não reflete essa realidade. Uma boa plataforma de aprendizagem, diz ele, deve assumir o fardo da pedagogia, decidindo qual formato mostrar a você em qualquer momento. - Reduza a fricção no início, e você já ganhou metade da batalha. Nir acredita que um dos maiores bloqueios para a aprendizagem é a sensação de que um tópico é demasiado intimidante para sequer começar. Essa experiência molda a forma como ele aborda o design de cursos: o processo de aprendizagem deve parecer leve e acessível, dividido em pequenos passos alcançáveis—sem sacrificar profundidade ou significado ao longo do caminho. Isto é um must-watch para qualquer pessoa que use LLMs para aprender—e que se pergunte por que ainda não pegou bem. Assista abaixo! Timestamps: Introdução: 00:00:36 Por que você precisa de um aplicativo de aprendizagem de IA dedicado: 00:01:49 O processo de aprendizagem é mais passivo do que você pode pensar: 00:04:32 Demonstração ao vivo da Oboe para criar um curso sobre o filósofo Ludwig Wittgenstein: 00:10:21 A aprendizagem funciona melhor quando vem em muitos formatos: 00:16:52 Onde os agentes de IA atualmente falham na experiência de aprendizagem: 00:28:21 A importância de tornar a aprendizagem acessível: 00:34:10 Como Zicherman usa a Oboe para aprender física quântica: 00:35:56 Como os espaços de embeddings lembram Dan da mecânica quântica: 00:40:54