《AI设计工作流设计师必学》

《AI设计工作流设计师必学》 简介：本书系统解析AI设计工作流设计师必学的核心内容，并结合实用案例帮助读者加深理解。内容涵盖其发展历程、关键概念及实际应用，提供深入的知识探索路径。适合对该主题有兴趣的学习者，帮助拓宽视野并提高专业素养。 标签： #A #AI设计 #知识 #学习 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/111b2fcc8203

读书＆囤书＆笔记爱好者！快看这份教程！手把手教你使用 ChatGPT 在5分钟内「完全读懂」任何一本书 ＃AI工作流

读书＆囤书＆笔记爱好者！快看这份教程！手把手教你使用 ChatGPT 在5分钟内「完全读懂」任何一本书 ＃AI工作流 Reddit 是美国知名论坛，ChatGPT 子区目前有个帖子非常火，是一位狂热的书友分享如何借助 ChatGPT，将阅读一本书的时间压缩到5分钟！并且给出了详细的 Prompt 我整理并翻译了一下，一起玩起来呀！！ ▢ Prompt 1: Please summarize [BOOK] by [AUTHOR] ▢ 请按[作者]总结[图书] ▢ Prompt 2: What are all of the chapters in the book? ▢ 这本书的章节都有哪些？(注意，在这里，可以根据想学的内容，挑选出对应的最佳章节) ▢ Prompt 3: In [BEST CHAPTER], what are the most important 20% of learnings about [INSERT LEARNING OBJECTIVE] that will help me understand 80% of it." ▢ 在[最佳章节]中，关于[插入学习目标]最重要的20%是什么，这将帮助我理解其中的80% ▢ Prompt 4: Convert those key lessons from the chapter into engaging stories and metaphors to aid my memorization. ▢ 将本章中的关键内容转化为引人入胜的故事和隐喻，以帮助我记忆 ▢ Optional Prompt 5: Write me an action list of how I can apply [KEY LESSON] into [PLACE YOU WANT TO APPLY IT] ▢ 给我写一份行动清单，说明我如何将[关键课程]应用到[您想应用的地方] （注意！这里可以提供有价值的领域背景知识） 评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言，分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读时，那些迷惑又雀跃的时刻！ ▢ Comment 1：注意！这种方式可能会因为ChatGPT的「幻觉」而得到错误信息。可以用已经读过的书来尝试一下，然后你就会发现某些具体细节要么不太准确，要么完全就是捏造的。

《史记全本新注》简介：《史记全本新注》是对《史记》进行全新注释的版本。它在保留《史记》原文的基础上，对其中的字词、典故、历史背景

《史记全本新注》 简介：《史记全本新注》是对《史记》进行全新注释的版本。它在保留《史记》原文的基础上，对其中的字词、典故、历史背景等进行详细注释，帮助读者更好地理解这部史学巨著。新注可能结合了现代学术研究成果，对一些历史事件和人物的解读有新的视角和观点。无论是历史专业的学生、学者，还是对中国历史感兴趣的普通读者，都可以通过这本书更深入地了解《史记》的内涵和价值 标签： #史记#史记注释#历史研究#史学著作#传统文化 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/54666eb456b1

发完《10x Is Easier Than 2x》的读书笔记后，@DemoChen 老师问我：

发完《10x Is Easier Than 2x》的读书笔记后，@DemoChen 老师问我： “用 AI 怎么读书呢？ ①因为没有看过的书，连「问什么」我都不知道？ ②还是说用一个通用框架（比如这本书讲了什么？有哪些重要的内容？等）来提问引导获取信息？” 就《10x Is Easier Than 2x》这本书而言，ChatGPT 和Kimi Chat 确实给了我很大帮助。 1、为什么用 ChatGPT 和 Kimi Chat？ 之所以敢用他们俩，是因为我之前已经试过一些内容，发现GPT-4 turbo 和 Kimi Chat 在长文本理解方面，幻觉没有大到不可接受的地步。 当我发现 ChatGPT 可以读 270 页英文书的时候，我就知道，它一定是换了GPT-4 turbo。于是，我就大起胆子用起来。 2、我对《10x Is Easier Than 2x》了解得咋样？ 很早的时候，在硅谷王川的 Twitter 上看过一些核心要点，后来在生财有术社群听人反复提起过，因此不是对这本书一无所知。 再后来，又在硅谷王川的 Twitter 上看到了《Superlinear Returns》核心观点的讨论，隐约感觉他们之间有相似之处。 于是，我就尝试把他们俩放进 ChatGPT，问核心观点的相似之处。 3、仍然有幻觉怎么办？ 确实，在使用过程中，我一直担心幻觉，担心 AI 胡说八道。 当时的解法，是让 ChatGPT 按章节来总结书的要点。看到某个章节感兴趣，就让它继续总结那一章。 等它总结完，我自己再去看一下原书内容，确定没有明显出入后，我才稍微放心一点。 其实后来，我还试了一些办法，比如让 ChatGPT 和Kimi Chat 同时回答一个问题，做个简单的交叉验证。试过几次，都大差不差。 4、面向输出问问题 我这个阶段读书，还是比较偏实用。如果看出之前我没有问题，如果看完之后我没有输出，我可能就不会读了。 《10x Is Easier Than 2x》这本书，自己看之前，我最大的问题就是，凭什么 10 倍增长比 2 倍增长就容易啊？ 等确认准确性之后，这个问题以及基于它衍生的问题，就是我主要问 AI 的。 问完后发现，完蛋，他们总结的片汤话，我能用到的有限。回到原文中的例子，老外的东西还是离我有点远。所以，迟迟没有下笔。

看书的时候对书中的观点没有自己的想法，也不会做笔记和总结书中的内容怎么办?

看书的时候对书中的观点没有自己的想法，也不会做笔记和总结书中的内容怎么办? 微微一勺的回答 每一个人，他读书的目的不同，需求不同，所采用的读书方法就有很多了。也就是说，不同类型的书，可以采用不同的读书方法。《秋叶特训营 阅读7堂课》向我们介绍出十种读书方法。哪十种方法呢？ 第一种叫闲读法，使用在消遣放松类的书；第二种叫抄读法，可以使用在经典名著类的书；第三种叫诵读法，使用在文笔优美类的书；第四种叫仿读法，适用于实用技能类的书；第五种叫炼读法，适用在励志畅销类的书；第六种叫逆读法，使用在商业认知类的书；第七种叫框读法，可以用在经管社科类的书；第八种叫精读法，用在阅读刚入行新领域的书；第九种叫图读法，应用与提升阅读能力的书籍；第十种叫树读法，适用在成为领域高手的书。 这里先来说一说阅读经典名著类的书籍采用的抄读法。我国自古就有“笔抄一遍，胜读十遍”的读书格言。抄读法可以说是我国传统的一种读书方法。它以抄录读物原文为特征。抄读，可以使人的精力集中，帮助理解、增强记忆。著名老前辈徐特立先生，主张“不动笔墨不读书”。认为在读书时抄一点书是必要的，可以做到眼到、心到、手到，能对书上的东西理解的更加深刻。 明末清初的著名学者顾炎武，读书时也有爱抄书的习惯。他用抄书的方法来帮助理解和记忆。据说他十一岁开始读《资治通鉴》，边读边抄。别人读书是越读越薄，而他却越读越厚。读完一部《资治通鉴》，又得到一部手抄本的《资治通鉴》。就这样他勤奋攻读了三十多年，积累了丰富的知识。 想成为职场某个领域高手，阅读相关书籍的时候可以采用树读法。树读法就是先圈定一个感兴趣的领域，先看一本经典图书，然后搜集这个领域可以找到的相关系列的书籍进行阅读。相同部分跳过，不同部分思考，再列入自己的大纲，提升个人的思考维度。让阅读如同一棵大树般枝丫蔓延，逐渐加深知识结构。 还有读经管社科类的书可以用框读法。首先阅读前，列出读这本书想要解决的问题。看到目前存在的状况是怎样的。找出作者认为此问题存在的原因是什么，以及作者提出解决此问题的方法。还有以后遇到这种情况，你会如何解决？ 在阅读中，掌握的框架越多，读书的角度也就越多，比如心理学的框架、历史学的框架、社会学的框架，持之以恒，就会乐趣无穷。 通过阅读让自己成为更厉害的人 本书的作者秋叶曾经说过：“读书这件事，看来的东西不是自己的，写下来的文字也未必全是自己的，只有反反复复讲，把看的写的讲到潜意识了，成为一套方法论了，成为自己的工作习惯了，也许才是自己的。” 孙中山先生也说过：“我一生的嗜好。除了革命外，只有好读书，我一天不读书，便不能生活。” 读书应是一个漫长的内化过程，不是“快餐”，长远来看，人的一生，你去做一件事情，影响因素太多了，很多因素是我们不可控的，但读书是我们稳固内心、持续增长能力的好方法。 就拿职场人的工作来说，大多数情况下忙碌而且单调，甚至有时些工作，因为交往的人群有限，知识面就会变窄。而人要成长，需要不断摄取新的知识，或者获得新的经验的。当我们无暇接触外面的世界的时候，读书就成了打开新世界的最佳窗口。而且，如果能将书中这些经验和诀窍融会贯通，应用于工作的话，做起事来效率就更高了。 多读书，不一定能帮助我们发财致富，却能打开我们的知识面，拓宽视野。能给予我们思考问题的方向，继而尝试找到解决方法，且验证方法的有效性。 读得越多，你积累工作能力的效率就越高；读得越多，你走入世界的速度就越快；读得越多，你离理想的自己，也就越近。 读书是一件美好的事情，它不需要我们耗费多大的成本，却能给我们带来更好的自己。 《秋叶特训营 阅读7堂课》适合职场人士、高校学生或创业者等希望提升软实力、培养核心竞争力的人阅读。通过阅读本书，读者不仅能学到阅读方法，更能找到高效学习、阅读成长的有效路径。 via 知乎热榜 (author: 微微一勺)

最近拜读了去年火热的斯坦福AI小镇文章的作者Joon Sung Park的两篇文章，分别是22年的Social Simulacr

最近拜读了去年火热的斯坦福AI小镇文章的作者Joon Sung Park的两篇文章，分别是22年的Social Simulacra和23年的Generative Agents（斯坦福AI小镇本文）。两篇都发在交互顶会UIST上（后者得了best paper） 比起Generative agents，22年发表的Social Simulacra聚焦于一个更小的领域- 交互设计原型（prototyping）。具体的思路是：交互原型设计师常常需要了解一个设计的效果，目前的常用做法是招募少量的真人做用户调查。 然而，现实情况下，少量用户的反馈往往并不能体现出这个设计的实际效果，或者使用的潜在隐患。这是因为“用户的行为会彼此影响”。 作者在这里举了“反社会行为”作为例子，比如说，一个人在使用社交媒体时，可能只会根据自己的信息发表观点，但是当很多人都参与讨论时，就会带来煽动性言论（inflammatory comments）或者钓鱼引战（trolling）等现象。这样的问题在小规模的用户测试中是无法被检测到的。 为了在“设计阶段”就能了解到大规模用户可能涌现的群体行为，有一种特定的方法叫做social computing system。这个方法可以看作代理人基模型（agent-based model）在设计学中的应用。尽管代理人基模型在其他学科里已经有很广泛的应用了，但是在设计和用户体验方面的探索还很少，这是本研究的一个创新点。 这篇文章的另一个亮点在于，使用了大语言模型（llm）：首先，设计师把自己的设计意图输入给语言模型，然后语言模型生成一系列的用户行为（比如发帖/回复）。基于大量社交媒体数据训练的GPT3，已经足够生成各种积极或者消极的回复，其中也包含作者关注的反社会行为。 最后，作者通过用户实验＋一个类似于图灵实验的方式来说明这个方法的有效性：让用户区分真实的用户行为，和使用Social Simulacra生成的用户行为。结果显示，用户在超过40%的数据上都无法判断这是真人还是生成数据，这说明了Social Simulacra在模拟真实用户的表现上效果很好。 阅读22年的Social Simulacra一文，可以看到很多Generative agents的影子：二者都使用了大语言模型（GPT3和GPT3.5），二者都尝试用llm去模拟人（一种是社交媒体行为，一种是生活行为），二者都考虑到了人类互相影响所带来的1+1＞2的集体效应，并尝试用技术的方法去模拟这种人类群体效应。 两句话总结体会：1. 阅读Social Simulacra对于理解Generative Agents的想法有很大的帮助，两者结合更可以体现作者思考的连贯性。2. 此外，作者对前沿技术的敏感也让人惊讶。想到这篇文章要在22年3月投稿，而gpt3在20年6月才首次发布beta版本。要在很短的时间内把一项尚不成熟的技术用于解决跨学科问题，作者的技术嗅觉真是很准确也很超强啊。