我最喜欢的LLM（大型语言模型）用例是学习。 AI使学习变得惊人地容易，但在这个过程中仍然存在一些空白。Nir Zicherman（@NirZicherman）花了很多时间思考如何填补这些空白。 Nir是@oboelabs的首席执行官和创始人，这是一个可以为您提供从维特根斯坦哲学到冰淇淋历史等各种课程的平台。之前，Nir共同创办了播客平台Anchor，并担任@Spotify的副总裁和全球有声书负责人。 我邀请他参加@every的AI & I节目，讨论他在构建Oboe时对使用AI有意义地学习新事物的见解。我们讨论了： - 不要让学习者来教书。Nir认为，虽然学习的愿望可能是主动的，但学习的过程本身是被动的。回想一下学校：我们通常通过接受新材料来吸收知识。通用LLM将所有隐形的教学工作——结构、节奏、回顾——转移给学习者，这就是为什么它们作为学习工具常常让人感到奇怪的不满足。 - 为什么AI代理目前无法让你保持轨道。根据Nir的说法，我在Karpathy课程中的中途退课——经典的动力丧失——是我们在AI代理进化中的一个标志。它们还不能像优秀教师那样“读懂课堂气氛”。要做到这一点，它们需要自主重新评估自己的方法并调整自己的边界，但给予它们这种灵活性可能会失去我们今天依赖的稳定性。 - 学习发生在多种媒介中。Nir认为，我们自然通过多种格式学习——这里一篇文章，那里一个Reddit线程，也许还有一个YouTube解释视频——而LLM的默认文本输出并没有反映这种现实。他说，一个好的学习平台应该承担起教学的负担，决定在任何给定时间向您展示什么格式。 - 在开始时减少摩擦，您就已经赢得了一半的胜利。Nir认为，学习的最大障碍之一是感觉某个主题过于令人生畏，甚至不敢开始。这种体验塑造了他对课程设计的看法：学习过程必须感觉轻松易接近，分解为小而可实现的步骤——而不牺牲深度或意义。 这是任何使用LLM学习的人都必须观看的节目——并且在思考为什么它还没有完全成功。 请观看下面的内容！ 时间戳： 介绍：00:00:36 为什么您需要一个专门的AI学习应用程序：00:01:49 学习过程比您想象的更被动：00:04:32 Oboe的现场演示，创建关于哲学家路德维希·维特根斯坦的课程：00:10:21 学习在多种格式中效果最佳：00:16:52 AI代理在学习体验中目前的不足之处：00:28:21 让学习感觉可接近的重要性：00:34:10 Zicherman如何使用Oboe学习量子物理：00:35:56 嵌入空间如何让Dan想起量子力学：00:40:54