KI Gedanken | Original, von KI übersetzt
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Satya Nadella erwähnte das Jevons-Paradox. Es lohnt sich, darüber zu lernen.
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Yin Wang: Es gibt keine „Intelligenz“ in künstlicher Intelligenz, kein „Neuronales“ in neuronalen Netzen, kein „Lernen“ im maschinellen Lernen und keine „Tiefe“ im Deep Learning. Was in diesem Bereich wirklich funktioniert, nennt sich „Analysis“. Daher bevorzuge ich die Bezeichnung „differenzierbare Berechnung“ für dieses Feld, und der Prozess des Modellbaus wird als „differenzierbare Programmierung“ bezeichnet.
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Yin Wang: Maschinelles Lernen ist wirklich nützlich, man könnte sogar sagen, eine schöne Theorie, weil es im Grunde nur eine veränderte Form der Analysis ist! Es ist die alte und großartige Theorie von Newton und Leibniz, in einer einfacheren, eleganten und leistungsfähigeren Form. Maschinelles Lernen ist im Wesentlichen die Anwendung der Analysis, um Funktionen abzuleiten und anzupassen, und Deep Learning ist die Anpassung komplexerer Funktionen.
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Derzeit können große Sprachmodelle nicht nach Dateisprachen wie YAML oder Python filtern. Ein beträchtlicher Teil der Informationen in der realen Welt ist jedoch auf diese Weise organisiert. Das bedeutet, dass wir große Sprachmodelle mit Dateien trainieren könnten.
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Für das Training großer Sprachmodelle könnten wir ein System entwickeln, das exakte Übereinstimmungen findet. Vielleicht können wir den KMP-Algorithmus (Knuth-Morris-Pratt) mit der Transformer-Architektur kombinieren, um die Suchfähigkeiten zu verbessern.
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Es gibt keine technologischen Geheimnisse. Open Source wird alle streng gehüteten Geheimnisse enthüllen.
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KI wird viele Tools beeinflussen, auch indirekt. Die Leute sagen, sie bräuchten Figma nicht mehr, um Prototypen zu zeichnen, sondern würden direkt zum Code übergehen. Ich denke, Postman wird ähnlich sein; die Leute werden direkt Python oder andere Skripte verwenden, um APIs aufzurufen oder zu testen.
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Ein Grund, warum wir Postman oder Figma im KI-Zeitalter nicht verwenden, ist, dass ihre Funktionen nicht durch Text generiert werden können. Ihnen fehlt auch eine Befehlstaste + K, um Komponentenersetzung auszulösen.
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Benutzeroberflächen werden im KI-Zeitalter zu einer Barriere. Warum Postman für das Testen von Anwendungen mit KI aufrüsten, wenn wir direkt die Requests-Bibliothek von Python oder andere Programmiersprachen verwenden können, um Code zu testen, da Letzteres ohnehin von KI unterstützt wird?
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Warum Figma für die UI-Erstellung mit KI aufrüsten, wenn die codebasierte UI-Generierung, unterstützt durch KI, einen direkteren und potenziell leistungsfähigeren Ansatz bietet?
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LLMs werden zuerst textbezogene Anwendungen verändern, wie Google, Suchmaschinen, Texteditoren und Schreib-Tools, Quizlet, Zendesk, DeepL, Medium, WordPress, Trello, Asana, Gmail, GitHub, Goodreads, Duolingo und Feedly.
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Umgekehrt werden LLMs Technologien wie Git, Linux, ffmpeg, Mobiltelefone, Hardware, Browser, Betriebssysteme oder Sprach- und Videoanrufe kaum revolutionieren. Diese Technologien sind codezentriert, und ihr Code wird nicht so einfach von KI generiert, anders als API-Test-Tools wie Postman.
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Technologien mit mehr Code sind schwer durch KI zu revolutionieren, wie OpenOffice, MySQL, Mozilla Firefox, Chromium, VLC Media Player, Qt Framework, LLVM/Clang und GNOME. Wenn KI helfen könnte, diese Technologien zu verbessern, würden sie nicht ersetzt werden. KI sollte helfen, bessere Technologien zu entwickeln, und dafür wird sie mehr Rechenleistung benötigen, um denselben Umfang an Code zu generieren.
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Es gibt zwei Wege, wie LLMs Veränderung bringen können: Erstens durch die Veränderung von Inhalten oder Daten innerhalb einer Plattform oder Software, wie z.B. Übersetzungen in Apps wie TikTok; zweitens durch das direkte Ersetzen bestimmter Software oder Plattformen, wie Postman oder Google Search, einschließlich Google Translate.
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Es gibt zwei Wege, wie KI-Audio-Tools Veränderung bringen können: Erstens durch die Veränderung von Inhalten oder Daten innerhalb einer Plattform oder Software, wie z.B. das Generieren von Hörbüchern für Audible; zweitens durch das direkte Ersetzen bestimmter Software oder Plattformen, z.B. Sing-Songs-Apps, da KI nun dieselben Aufgaben wie Menschen erledigen kann, was es einfacher macht, Singen als Hobby zu betreiben.
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Es gibt mehrere Möglichkeiten, zu messen, wie KI aktuelle Software oder Plattformen beeinflusst. Eine Möglichkeit ist zu messen, wie viele Daten oder Inhalte von KI teilweise oder vollständig generiert oder verbessert werden können. Eine andere Möglichkeit ist zu messen, wie viel Code von KI teilweise oder vollständig geschrieben oder verbessert werden kann. Das bedeutet, wir nutzen, was KI generiert, um bestehende Plattformen zu verbessern. Zusätzlich kann KI helfen, neue Software und Plattformen zu erfinden.
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Es gibt drei Arten von Produkten: Generative-KI-Produkte, Produkte, die APIs generativer KI-Produkte nutzen, und andere Produkte.
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Eine Produktidee ist, KI zu nutzen, um Echtzeitinformationen, Nachrichten oder Updates von sozialen Plattformen wie Reddit, GitHub Trending, Twitter Trending, Quora Trending und Zhihu Trending zu sammeln. Benutzer können mit Prompts ihren Feed anpassen oder sogar bestimmte Social-Media-Accounts hinzufügen.
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Es gibt fünf wichtige Arten von Daten: Text, Bild, Audio, Video und Code.
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Andere wichtige Arten von Daten umfassen numerische, georäumliche, biometrische, Sensor-, Transaktions-, Metadaten-, Zeitreihen-, strukturierte, unstrukturierte, halbstrukturierte, Gesundheits-, Umwelt-, Log-, Netzwerk- und Verhaltensdaten.
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Google ist immer noch besser für die Website-Indizierung, besonders wenn man Software oder ein Dokument von einer bestimmten Seite herunterladen möchte. Es funktioniert wie eine Domain-Suche. Man nutzt es nicht, um Informationen zu finden, sondern um zu anderen Seiten zu navigieren, um Aufgaben zu erledigen. Ein LLM hat möglicherweise nicht die neuesten Download-Links.
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Google funktioniert wie eine Domain-Suche; wenn man zu einer Maven-Repository-Seite gehen möchte, um die neueste Version zu prüfen, kann man es nutzen.
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Google bleibt nützlich für die Bildersuche, während LLMs in der Textgenerierung hervorragend sind. Dennoch bevorzugen Menschen oft echte Bilder, um Hardware-Details, Abmessungen, Objektformen oder das Aussehen einer Person zu überprüfen.
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KI-Chatbots sind beliebt, weil Text schwerer zu verarbeiten ist als Bilder. Menschen bevorzugen echte Bilder gegenüber KI-generierten, da Bilder auf einen Blick leichter zu verstehen sind. Dennoch hat die KI-Bildgenerierung ungenutztes Potenzial – Benutzer könnten die KI bitten, verschiedene Blickwinkel zu zeigen, Gesichter zu vergrößern oder Details auf Leiterplatten zu vergrößern. Da Menschen hauptsächlich mit Text arbeiten, gibt es viel Raum für Wachstum bei KI-Bild-Tools.
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KI ist hervorragend darin, Konzepte zu erklären und das Verständnis zu erleichtern. Darüber hinaus können Benutzer Fragen zu jedem spezifischen Detail stellen. Dies ist wahrscheinlich der bedeutendste Nutzen von KI-Tools.
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Ich habe KI genutzt, um etwas über Large Language Models zu lernen. Der Moment, in dem sie mir half, K, Q und V zu verstehen, war wunderbar.
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Der Grund, warum ich seit der Veröffentlichung von LLM Ubuntu bevorzuge, ist, dass die bunten und vielfältigen Apps von macOS mich weniger ansprechen. Ich bevorzuge es, meine Programme zu schreiben und alles über Terminal und Text zu erledigen.
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KI kann danach bewertet werden, wie gut sie eine pom.xml oder requirements.txt-Datei auf die neueste Version aktualisieren, Bibliotheken updaten und Prüfungen durchführen kann. Dieser Prozess kann viel Arbeit erfordern und manchmal komplex sein.
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Im KI-Zeitalter sind Programmiersprachen mit besserer Leistung und Robustheit wichtiger und werden beliebter sein, während die Syntax weniger wichtig ist. Das liegt daran, dass LLM hilft, Code zu generieren, was weniger problematisch ist, solange das Programm gut ausgeführt wird.
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Menschen neigen dazu, alles von KI-Chatbots zu lesen, weil es leicht zu lernen ist, sie Fragen zu jedem Aspekt stellen können, das Format konsistent ist und die Qualität oft zu den besten im Internet gehört.