关于ChatGPT高效学习的特别说明

Posted 2023-05-10 cszn

文 / 高扬

 

今天在和大伙一起基于飞书，将《ChatGPT实用指南》改造成在线文档，给大家汇报下成果。

 

整体的排版工作仍由谷雨负责，看得出她在职场上没少写文档，排版很精美。

 

 

 

 

我们特别设计了一个个性化的目录，你看：

 

 

 

 

这份在线文档预计4月26号或27号正式发布，敬请期待吧。

 

有不少计算机科班出身的朋友询问，如何学好人工智能？

 

我建议每天强迫自己花30分钟到1小时阅读人工智能相关论文，不追求把新的都看完，重点是保持对最新前瞻技术的关注。可以细看结论，粗看研究过程，遇到需要精读的论文建议先收藏，后续再仔细阅读。

 

这种作法很辛苦，但很有效。如果你还没成家，或者在工作中有空余时间，可以这样训练，不久之后，大概率你的AI见解不一定有很大提高，但你的英语阅读能力会以极快的速度提升。

 

这个方法有效吗？说个技术大佬的故事。

 

他毕业院校不是很好，进来做的事情也很基础。但是这哥们特别有恒心，有耐力，每天工作再忙再累，都要坚持读一篇Paper（专业论文），而且每次读完都要总结心得体会。

 

这样的状态持续了差不多两年，大家眼见着他从不起眼的小兵，变成了细分领域的顶尖专家，能力和视野远在众人之上。

 

许多人也想像他那样，但坚持了几天就放弃了，没有毅力，也不知道上哪去找Paper。

 

为什么看Paper重要，我觉得，原因就在于直接倾听学界和业界前沿的声音。同样领域的知识，时机不同，视野不同，收获也就大不相同。

 

我已收藏了一千多份人工智能经典顶级论文，可以在“量子论”，写“论文集”仨个字，下载全套论文，祝你在人工智能领域早日成为顶级专家。

 

ChatGPTGPT-3.5 能理解 Bash 吗？与 ChatGPT AI 结对编程

目录

用 ChatGPT 和 Bash 脚本进行实验

第一次尝试——ChatGPT 试图解决这个问题

第二次尝试——ChatGPT 纠正了自己的错误

第三次尝试——ChatGPT 再次尝试

如果一开始你没有成功......至少你会学到一些东西

总结

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在过去的几个星期，我们已经听到了很多关于人工智能和自然语言处理的消息——特别是关于 OpenAI 的最新版本 GPT。

最近发布的 GPT 3.5，特别是非常新的 ChatGPT 工具，绝对是一个巨大的飞跃。

你可能已经读到有人要求人工智能起草房地产合同和遗嘱，甚至生成编程代码。这篇文章从一个稍微不同的角度来探讨这个工具。

用 ChatGPT 和 Bash 脚本进行实验

我决定看看 ChatGPT 是如何处理 Linux Bash 脚本的。但是（破坏者警报！）当我执行该工具的建议——包括好的代码和差的代码——我开始意识到有一个更强大的好处：有机会与一个非常有帮助的伙伴结对编程。

人工智能最终没能解决我的问题，但它失败的方式绝对是迷人的。看着人工智能寻找新的答案，绝对是疯狂的。

第一次尝试——ChatGPT 试图解决这个问题

让我们看看这一切是如何发生的。以下内容，或多或少，是我提供给人工智能的最初提示：

给我写一个 Bash 脚本，要求输入一个 YouTube 视频的 URL，然后使用 yt-dlp 程序从该 URL 下载。脚本应该把文件名改为 “myvideo.mp4”。

几秒钟后，ChatGPT 告诉了我一个脚本。代码是这样的：

#!/bin/bash

# Prompt user for YouTube video URL
read -p "Enter YouTube video URL: " url

# Download video from YouTube using yt-dlp
yt-dlp $url

# Get the name of the downloaded video file
yt-dlp $url

# Change the downloaded video filename to "myvideo.mkv"
mv video-filename.mp4 myvideo.mp4

人工智能显然知道什么是 Bash 脚本以及如何呈现代码。它甚至对每一行代码的注释都做得很好。人工智能知道如何正确地提示用户输入，然后如何将输入的字符串导入一个叫作 url 的变量中。

它还知道 yt-dlp 程序以及它是如何工作的，适当地给它输入了所提供的 URL。然后它至少试图将下载的视频文件重命名为 myvideo.mp4。但是，当它假设下载的文件名是 video-filename.mp4 时，一切都崩溃了。呜呼！

无论如何，人工智能很有帮助地告诉我如何从其代码中创建脚本，然后运行它。

第二次尝试——ChatGPT 纠正了自己的错误

我的第一个后续提示指出了明显的错误。几秒钟后，ChatGPT 承认了自己的错误，并提出了改进措施。

你是对的，我提供的脚本不会像预期的那样工作，因为它假定下载的视频将被保存到一个名为  video-filename.mp4 的文件中。然而，这并不能保证是这样的。为了解决这个问题......

在这里，人工智能是如何完全参与到这个过程中来的，真是令人震惊。它记住了它的第一个代码，倾听并理解了我的抱怨，并思考了一个解决方案。这就是第二次尝试。

#!/bin/bash

# Prompt user for YouTube video URL
read -p "Enter YouTube video URL: " url

# Download video from YouTube using yt-dlp
yt-dlp $url

# Get the name of the downloaded video file
filename=$(basename $url)

# Change the downloaded video filename to "myvideo.mkv"
mv $filename.mp4 myvideo.mp4

好吧，解决方案看起来是对的。basename 是一个 Linux 工具，可以剥离文件系统的目录，只留下实际的文件名。

问题是，变量 url 不包含本地文件名，而是一个互联网地址。这个肯定是行不通的。

第三次尝试——ChatGPT 再次尝试

所以我又试了一次，解释了那不是合适的工具。而 ChatGPT 又进行了一次尝试。

#!/bin/bash

# Prompt user for YouTube video URL
read -p "Enter YouTube video URL: " url

# Extract the filename from the URL
filename=$(basename $url)

# Download the video using the yt-dlp tool and specify the filename
yt-dlp -o $filename $url

# Change the downloaded video filename to "myvideo.mkv"
mv $filename.mp4 myvideo.mp4

这一次，它显示它已经熟悉了 yt-dlp 的文档，建议我们使用 -o 参数给下载的视频一个名字，basename 现在应该对它起作用。每一次迭代，人工智能都会给我更新的代码，供我剪切和粘贴使用。

当然，这也是行不通的。在下一次尝试中，我感觉到人工智能有点绝望了。

如果一开始你没有成功......至少你会学到一些东西

我打算跳过接下来的一两次尝试，因为我们遇到了一个问题：来自 YouTube 的视频并不总是 MP4，它们有时是 MKV，甚至是 WEBM。这种不确定性可能会扰乱我们正在使用的文件名，所以我要求 ChatGPT 在代码中加入这个功能。

#!/bin/bash

# Prompt user for YouTube video URL
read -p "Enter YouTube video URL: " url

# Extract the filename from the URL
filename=$(basename $url)

# Download the video using the yt-dlp tool and specify the filename
yt-dlp -F mp4 -O $filename $url

# Change the downloaded video filename to "myvideo.mkv"
mv $filename.mp4 myvideo.mp4

当我报告说这也不能工作时，人工智能开始感到困惑。首先，它告诉我，-F 选项期待一个有效的视频格式，但 “mp4” 并不有效。然后它又给我有效的选项，包括 “mp4”。

当人工智能建议的任何东西都不起作用时，它放弃了，建议我确保 yt-dlp 确实安装在我的机器上，并告诉我如何做到这一点。

我想这时候放弃也挺好。即使它没有解决这个问题，它的努力也令人惊讶，它确实向我展示了一些有用的语法，并让我思考。

如果你有兴趣，顺便说一下，这里是一个实际工作的脚本的样子：

#!/bin/bash

# Prompt user for YouTube video URL
read -p "Enter YouTube video URL: " url

# Download video from YouTube using yt-dlp
yt-dlp $url

# Get the name of the downloaded video file
original_filename=$(ls | awk '/mp4/ || /webm/ || /mkv/')

# Change the downloaded video filename to "myvideo.mkv"
mv "$original_filename" /home/ubuntu/vids/myvideo.mp4

前两行代码与 ChatGPT 建议的方式相同。但我随后通过列出当前目录中的所有文件来隔离文件名，并使用 awk 来过滤只包含 mp4、webm 或 mkv 的文件名。（这假定在同一时间，目录中永远不会有超过一个视频文件。）

然后文件名将被写入 original_filename 变量中。然后，我将使用该变量作为 move 命令的一部分来重命名文件 myvideo.mp4。就我所知，无论实际发送的是什么格式，这都是可行的。

总结

人工智能今天可能还没有为现实世界的编程任务做好准备，但我不想赌它明天......或明年的某个时候也不能做到。

不过，在此期间，我绝对会推荐你在面临具有挑战性的编程任务时使用 ChatGPT 这样的工具。

两个头脑（几乎）总是比一个好。