
出品,必属精品,时隔两个月AK大神再发文。
卡帕西最新推文指出,人类未来会花大量时间去理解大模型的输出,并公开了他日常让大模型把内容讲透的四套实操技巧。
随着大模型越来越聪明,繁重的底层执行都会由AI自主搞定。
人类未来的核心工作,正在全面转向高维度的审查与理解。
为了降低理解成本,卡帕西给出了从文字到视频的递进式玩法。
第一级,写作:文本受控表达
让大模型用ASD-规范来解释内容。
ASD-原本是航空维护文档使用的受控语言规范,规则极严,词汇受限。
大模型很擅长这种语言。
严格的规则限制能生成极其干净、好读的文本。
如果觉得原版规范过于严苛,也可以在提示词里要求达到80%的ASD-标准。

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第二级:图表化呈现
比文字更好的是让大模型直接生成图表。
图形信息在处理、解析和吸收效率上,明显优于纯文本。
第三级:可交互网页
直接要求大模型输出HTML。
大模型现在非常擅长前端开发,能够快速构建出带有动画和交互体验的网页。
这个html形式在cc团队内部非常流行,几乎已经是默认的
第四级:定制解说视频。
这是卡帕西目前最看好的输出形态,也就是针对任意主题生成完全定制的解说视频。
可以直接向大模型下达指令:制作一个3b1b(知名数学科普频道 的简称,由斯坦福数学系毕业的 Grant 创立)风格的视频解说,并使用的API进行语音配音。
如果没有API密钥,也可以让大模型寻找利用本地算力的免费替代方案。
卡帕西确认,这种全自动生成视频的方案目前已经开始跑通。
卡帕西在总结中提到:
随着大模型持续进化,基础的繁重工作都会自动化。
人类的工作将上升到更高层次,专注在监督和理解。
当前智能和代码的获取成本极低。
用户可以要求大模型随手制造出庞大、定制、用完即弃的软件产物,比如专门为了解某个问题而临时生成的网页应用或视频解说。
在过去,花费成本去制造这些一次性工具完全不可行,但现在已经成为现实。
卡帕西建议大家继续向外拓展提示词的边界,结果会超出预期。

写在最后
前面三条现在很多模型已经做的不错了,但是做动态视频(我指的纯代码生成视频)最强的还是opus 5.5,不过其他模型加上一些魔法也是可以的,我最近在用豆包工作探索动态视频工作流,假期结束应该会上线一篇文章,大家可以期待一下。
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