假期基本都在coding听AI跟我说得最多的三个字做完了。然后我的工作才开始 改了什么是不是按我的要求改的有没有偷懒只做了一半我能从中学到什么……得看懂这些我才知道它做得怎么样是不是又给我挖坑埋雷了。所以刷到 Karpathy 的推特更新很有感触。他的大意是模型承担的执行工作越多我们就越需要理解和监督它而帮助我们理解的东西也可以让 AI 按需制作。他分享了4个具体用法值得收藏试试 文字试试 ASD-STE100Karpathy 会让模型参考 ASD-STE100 来解释。这套规范起源于航空维修文档通过限制用词和句式减少歧义。有时只要求做到“80%”让表达自然一点就行。这里的80%是宽松要求不是准确率中文也可以借鉴清晰写作的原则。 图示把复杂关系画出来流程、结构、多个角色之间的关系光靠文字容易绕。与其边读边在脑子里拼凑想象不如直接让 AI 画出来。这是我理解的适用场景毕竟有些问题文字读三遍不如看一张图。 网页让解释可以交互用 HTML 输出做成网页、动画和交互。比如把方案里的条件做成可调参数自己改一改观察结果怎么变。同时让它把公式和假设摆出来方便检查结果是怎么来的。 视频围绕你的问题单独讲这是 Karpathy 最看好的形式。他建议尝试生成3b1b也就是3Blue1Brown风格的讲解视频用可视化和逐步推导帮助理解。配音可用ElevenLabs或寻找本地免费替代工具。成片需要工具配合不是所有聊天界面都能直接完成。还有个很有意思的观点解释工具可以是一次性的。以前为了弄懂一个问题专门做个网页、做段视频总觉得太折腾。现在AI 让制作成本降下来了。即使「只用一次」也值得做。他把这类产物称为 custom、discardable按需定制用完关掉就好。看到这里有点想笑我早就在这样干。但每次做完一个小工具心里就会惦记要不要再加点功能继续优化迭代就这么放着吃灰有点可惜结果越做越多每个都是没写完的作业咱们水象星座念旧不过看完这条动态就释然了爱咋咋地模型能力更新迭代这么快次抛就次抛下次真有需要再捡起来做。