by 老于带你看懂工作
科技不应该只是少数人的专利，每个人都应该能够理解和享受科技带来的好处。在这个快速发展的科技世界中，理解和跟上科技的步伐并不容易，能够穿透表象看到本质更为困难。我的目标是用通俗易懂的语言，将复杂的科技概念和商业话题讲解得明明白白。 主播老于在科技行业工作超过20年，曾在多家头部公司和独角兽企业担任要职。他在大型企业和初创公司皆有着将业务从零到一发展至盈利或全球过亿日活用户的经验。与许多科技从业者不同的是，老于曾直接负责研发、产品管理、销售运营、战略规划、合作伙伴拓展以及业务盈亏，涵盖了现代科技公司的所有方面。 老于对人类历史上规模最大的人工智能产品和用户反馈有着深刻了解，这使他在这一领域具备独特的洞察力。工作之外，老于热衷于心理学，并通过这一爱好获得了对人类行为和思维模式更深入的理解；老于还是一名规律的阿斯汤伽瑜伽练习者，这使得他思维敏锐、内在平静。
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🇨🇳
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2/15/2024
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April 19, 2025
<p>“这事儿让我PTSD了”、“听到那个声音我都要PTSD了”。</p><p>听起来像是在开玩笑，但为什么我们会用一个形容战争与灾后创伤的名词，来形容一次普通会议的崩溃、一通上司的责骂，甚至一段普通关系的告别？</p><p>01:24 大多数人其实并没有经历传统意义上的创伤性事件，而是处在一种持续性的心理创伤之中。</p><p>02:04 关键不在于事件本身有多严重，而在于这个事件对当事人的心理产生了多么深远的冲击。</p><p>03:10 这里常见的一种形态，就是职场上通过长期的、系统性的操控、压迫和诋毁，人为的制造不确定性与焦虑感，不断的贬低员工的价值。</p><p>03:46 在逃离之后，仍然反复的回忆。</p><p>04:34 理解PTSD不是为了贴标签，而是为了更好的看见受伤的人，包括我们自己。</p><p>05:38 C-PTSD是一种因长期重复无法逃脱的创伤经历所导致的心理障碍。</p><p>06:40 C-PTSD的核心症状，比PTSD更加的深层次。</p><p>07:37 为什么现代人更容易得C-PTSD呢？</p><p>08:47 说完了定义，我们再来说一下创伤的来源。</p><p>10:35 创伤不一定要有有血有泪，有时候，一句轻描淡写的否定，一个眼神，一段让你反复怀疑自己的关系就足够了。</p><p>11:41 创伤不是终点，也可能是重生的契机。</p><p>11:59 如果意识到自己已经受到创伤了怎么办？</p><p>12:40 当我们发现家人或朋友经历了创伤之后，我们能做什么？</p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Fo-fi_iQ9dTrYHRPLwvztLLdoqis.jpg"/></figure><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/FvPdYX2QNTQyyR-qujjT23E1zIup.jpg"/></figure>
April 18, 2025
<p>AI爆火之后，“提示词”这个词就频繁出现，甚至被赋予了“工程”的高度，演化成了所谓的“提示词工程”。随之而来的，是各种真假难辨的新闻，比如“靠卖提示词课程赚了几百万”。</p><p>网上不少声音说“不会写提示词，就等于不会用AI”，也有很多声音把提示词写得像魔法咒语一样复杂神秘。什么是提示词？什么是提示词工程、提示词模板？到底这东西有多重要？</p><p>01:16 为什么我用不同的问法，AI给我输出的确实就不一样了？</p><p>01:57 但更准确的定义是：我们希望AI理解的任务的描述。</p><p>02:42 提示词这个翻译非常的不准确，绝大多数的情况之下，给AI输入的是“句子”，而不是“词”。</p><p>03:01 人类给AI的提示词、对AI输出的结果的影响，跟人类对另外一个人类提需求或者安排工作的时候很类似</p><p>04:20 共同的一点是：提出需求或者安排任务的人、没有说清楚；而接受需求或者任务的人、也没有去问。</p><p>04:55 人类在没有收到足够清楚的需求的时候，通常不会去主动澄清，AI也不会。</p><p>05:44 今天的大模型仍然不是一个具备了理解力的系统，它只是一个基于概率的语言预测器。</p><p>07:12 我们下意识的把AI当成人来看了，自动假设AI具备了理解对话意图的能力。</p><p>08:19 “提示词工程”确实是一种工程做法，但这种做法不但不能彰显业内工程人士的高级，反而凸显了大模型理解能力的虚弱。</p><p>09:35 到了GPT4这个级别，"好"的提示词的边际价值迅速的下降。</p><p>10:04 虽然提示词只是一个过渡的现象，但它的出现其实也提醒了我们。。。</p><p>10:20 绝大多数人不是不会写提示词，而是不会准确描述自己的意图、逻辑和背景。</p><p>12:47 AI时代真正稀缺的不是提示词，而是思考力；真正需要的是系统思维，而不是提示词技巧。</p><p>14:16 未来提示词的作用应该会越来越小。但人类的表达力、思维力、判断力反而会变得更加的稀缺。</p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/FrdLIGzb_n8Sge-HRgUteQhwuxgP.jpeg"/></figure><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Fj7xUdrAddUhOnuvxuJNN6iwaB94.jpg"/></figure>
April 16, 2025
<p>AI为什么会出现幻觉呢？AI的幻觉的后果，真的就只是一本正经的胡说八道这么简单吗？AI的幻觉和人类的幻觉一样吗？我们应该如何跟这个有幻觉、但能力又超乎想象的AI相处呢？</p><p>00:49 我们目前常说的AI的幻觉，其实是在说“大模型的幻觉”。</p><p>01:13 当我们说AI出现幻觉的时候，本质上是在说生成式的大模型的统计猜测失误了。</p><p>02:59 本质上，大模型并不理解用户在说什么，在问什么，大模型只是看过无数类似的句子。</p><p>03:17 大模型也不理解自己输出的内容到底是什么。</p><p>04:33 “幻觉”这个带有拟人色彩化的词汇，用在这里，并不够准确。</p><p>05:33 AI的幻觉如果不被外部系统反馈，AI自己是无法自我纠正的。</p><p>06:25 不是模型“想错了”，而是因为他根本就没有“思考”这个概念。</p><p>07:00 我们误把当前的大语言模型当做了知识模型，或者是推理的引擎。</p><p>07:37 如果路上跑的AI猜错了，会有什么后果？</p><p>10:04 就像语言大模型预测下一个词一样，自动驾驶系统也是在每一帧的画面中做出“这是什么”的判断。</p><p>11:12 我们称AI的失误为幻觉，这个说法是不是已经揭示了，其实人类已经在不自觉的把AI拟人化了？</p><p>12:44 AI可能说得很好，但他什么都不知道。</p><p>15:30 真正的风险不在于AI生成了多少错误的信息，而在于我们人类是否误把它当成了会思考的存在。</p><p>15:41 AI的幻觉并不可怕，怕的是我们对AI产生了幻觉。</p><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/FvfFyjlcRzXEYx-t8SDi3x5DQMxd.jpg"/></figure><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/FgqgCdRelJQuNv5NuY3z0o3tOFiZ.jpg"/></figure><figure><img src="https://image.xyzcdn.net/Fkxn6AGrAKqr8URycFrpSCXUP-W9.jpeg"/></figure>
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