【倉鼠木棍步驟】運動細胞太強大 |自制集錦 |用木棍展現後空翻 |

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自制倉鼠小窩需要備:木棒、剪刀、膠水,具體的製作步如下所述:

1、準備小木棒裁剪成長度,如圖。

2、然後在下面部分木棍截短一部分,作為小窩出入口。

這週很多 AI 新聞感覺像過了 3 週,不過我花了很多時間強化使用 AI 技巧上,可能有些人覺得有了 AI 後會鬆,確實一部分是這樣,但我覺得思考上更累了。

東西解決了,大部分時間花思考如何迭代出結果上,像是 Prompt 怎麼下、Plugin 怎麼搭配、範例會會導致它過擬合。

我自己認為,如果有用上 ChatGPT 或其它 AI 工具來提高生產力或工作效率話,腦子反而會有燃燒感覺,而不是鬆感覺。

很多人工作時並會思考怎麼優化環節,一股腦去做。但有一種人叫懶人,他會思考怎麼做有效率、效果更佳, 90% 時間拿來思考,後十分鐘創造流程或工具組合。

AI 時代我們每個人基本能力應該是懶人目標, AI 可以取代大部分工作情況下,努力或是勞力能呈現價值,你以為你想了一整天計畫 AI 5分鐘想完了。

如何結果導向目標去增加工作價值,是另一種思考怎麼取代方向。

一開始我原本是要介紹 Perfect 這個 Plugin,它能將人們輸入 Prompt 補夠脈絡及背景資訊,讓回應結果變。

但這有一個問題,這樣它搜尋是『important AI news last 24 hours』

{time}:代表搜尋限定時間,例如 qdr:d2 是過去兩天內

{lang}:代表對應語言,例如 en

{region}:代表地區,例如 US

透過這個方式,我告訴 ChatGPT説:

於是乎,我下一句話時我 prompt:

『perfect perfect 請我過去24時內,5 則英文 AI News。』

Kindly provide me with five significant English AI news items from the past 24 hours. Please ensure that they are detailed and comprehensive.(請您提供我過去24時中五項英文AI新聞,請確保它們詳細而全面。)

這是我前前後後調了時多 Prompt,它幫我問題任務拆成方式做搜尋,並且搜尋結果找到資訊返回,令人感動。

1. 因為幾次實驗 ChatGPT 直接問題一股腦丟到 Google 裡搜尋,然後返回結果,一個沒有思考能力人,叫他做什麼他做什麼。

所以我請它解決問題步驟分成搜尋、思考、整合資源、搜尋、然後整合資訊,因為解決問題不是一步到位。

2. 請它模擬 Google 搜尋引擎,上一篇有提到這邊贅述

3. 我專業是 SEO,所以很明白關鍵字搜尋結果關係,關鍵字用要資訊,所以這邊很一步是『我需求拆解關鍵字』。

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但我確定它能不能懂,所以我透過『範例』方式(讓它我們要是什麼。

4. 然後告知一次問題可以分多次搜尋來解決,讓它記得拆解問題

5. 老生談,英文結果會中文,所以 Search in English

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▎如何開始(命令):設定命令『語言』『學習計畫』/language 中文/plan 我想學機器學習相關知識所有可設定命令:/test :你當前學習狀況進行測試/config : AI 導師設定選項/plan :你喜好建立學習計畫,學習語言、程式、藝術可以/search : 搜尋資訊,需要 Plugin 支援/start : 開始學習/continue : 如果輸出中斷或沒有結束,可以通過這個命令繼續讓 GPT 輸出(但最近了應該可以箭頭繼續)/self-eval : 讓 AI 導師評估自己課程/language : 改變 AI 導師輸出的語言,比如中文/visualize : 使用外掛(例 如Wolfram)來實現視覺化內容▎基本學習設定

🎯深度(Depth):學習程度,1分~10分(小學到博士)

😀表情符號:表情符號讓內容更生動,可有可無

🌐語言:預設是英文,可選擇任何語言

p.s. 若怕上下文過多導致『遺忘』,可重複統一話中進行修改,會有數字分支話(見圖)

Plugin 有功能,推薦 Wolfram,可多嘗試 Plugin。

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繼上次史丹福大學模擬 25 人小鎮實驗後,現在這個 Voyager 應該是 AI 自主模擬探索具代表了。

Voyager 一個可以自主 Minecraft 探索 AutoGPT,人類進行幹預情況下,它能探索世界、獲得各式各樣技能、能進行各種冒險。

Minecraft是一款開放世界沙盒遊戲,你能探索創造任何一切,像素風每個物品是一個方塊構成,需要蒐集各種原料合成物品,拿這些物品去創造冒險,是適合多人遊玩一款遊戲。

Minecraft 一個合用來嘗試讓 AI 自主發揮一個遊戲,具有足夠探索性,可以自己做生存道具、食物、蓋房子,有打怪、冒險事情可以做,這可是我大學遊戲之一。

1. 自動化學習(Automatic Curriculum):可能探索,環境、自身條件遊戲回饋學習執行任務

舉例來説,你手上有 3 塊木頭、4 木棍、3 個石頭 1 個木鎬。

這時候 AI 會自動思考『我應該拿一些做石鎬,這樣可以提升採礦效率』,然後會有一個任務是『製作 1 支石鎬』。

另一個例子,AI 身上有裝備『一把劍、一個盾牌』、時間是『晚上』,環境狀態『附近有一隻殭屍』。

這時候 AI 會思考『夜晚是殭屍出時間,於我身上有劍盾牌,而且只有一隻殭屍,現在是解決殭屍時機』,然後會有任務『解決那隻殭屍』。

GPT-4 生成並驗證技能執行程式碼是否可用,然後搭配 GPT-3.5 來產生詳細的註釋,並這些註釋透過 Embedding 儲存起來,這樣省成本。

執行新任透過 GPT-3.5 來任務產生操作説,然後匹配(Embedding)操作説儲存技能庫內符合前 5 項技能,決定要本來會技能還是要寫新技能。

例如:環境回饋告知 GPT-4 『要 2 塊木頭才能做木棍』;執行錯誤告知『遊戲中並沒有和金歡木斧,應該做木斧』

這是一個專案,讓我們看到多 AutoGPT 可能性。