43:38接受腾讯访谈:离开大厂一年,我如何成为超级个体?揭秘我的工作与收入!「AI浪潮下的一人公司」
腾讯研究院访谈中,花叔回顾离开大厂后,借助AI开发阅读助手、制作内容、开展企业咨询的过程。他强调,AI既提高效率,也让不会写代码的人尝试原本做不了的事;早期项目的价值包括验证需求和积累经验。围绕收入波动、自主工作的压力与组织变化,他提出由技能、热情、适应性、连接和耐力组成的SPACE框架,讨论成为超级个体需要的准备。
花叔的工作台 / 视频手记
AI工具实测、独立开发与内容创作。先看要点,感兴趣再看完整实践。
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43:38腾讯研究院访谈中,花叔回顾离开大厂后,借助AI开发阅读助手、制作内容、开展企业咨询的过程。他强调,AI既提高效率,也让不会写代码的人尝试原本做不了的事;早期项目的价值包括验证需求和积累经验。围绕收入波动、自主工作的压力与组织变化,他提出由技能、热情、适应性、连接和耐力组成的SPACE框架,讨论成为超级个体需要的准备。
10:13Claude 3发布后,花叔阅读官方介绍,梳理Haiku、Sonnet和Opus三个版本在能力、速度、视觉理解、长上下文和使用成本上的定位。随后他从订阅用户的实际选择出发,提醒比较时要看清对照模型版本,也要考虑网页浏览、代码执行等工具和自己已有的使用经验。视频没有把发布榜单直接等同于日常任务体验,而是讨论何时值得为新模型切换平台。
2:26在Sora首次发布的当天,花叔介绍OpenAI公布的文字生成视频样片,关注东京街景中的人物运动与倒影、奔跑的猛犸象、雪地宇航员和艺术画廊等画面。他通过这些片段谈当时对视频长度、场景细节与镜头变化的直观感受,并明确说明模型尚未向普通用户开放。内容是一则基于发布样片的即时观察,保留了AI视频生成进入新阶段时的第一现场反应。
6:34🧠更勤奋更聪明的GPT-4:https://chat.openai.com/g/g-vpdGZagEo-geng-qin-fen-de-geng-cong-ming-de-gpt-4/ ——关于我—— 我是花生,这个频道主要关注AI,尤其是ChatGPT的实操与应用,也会谈谈我感兴趣的投资、商业及自我成长。 🚀此前十年,我在阿里与美团担任用户增长专家,现…
4:08本期介绍2024年1月ChatGPT对话中调用不同GPTs的更新:用户可以在同一会话内切换近期使用或置顶的GPT,让后续角色参考前面的工作结果。视频以品牌与Logo设计衔接为例,将这种方式理解为个人组织专业分工团队的入口,并建议GPTs创作者聚焦单一任务,使产品更容易接入多阶段工作流程。
20:07本期比较Kimi与GPT-4在长文总结和文件理解中的表现,再演示文章阅读、分阶段翻译、读书与论文辅助。作者在七万多字文档中间插入一条测试信息,通过间接提问检查检索和理解能力;提示词则要求提炼观点与证据、分别输出翻译校对润色结果,并用提问检验阅读理解。视频强调先用摘要判断材料价值,再按兴趣继续追问。
6:26花叔复盘自己制作GPTFinder的过程:面对大量GPT导航站难以检索的问题,先解决自己的需求,采用规则搜索快速完成最小可用版本,再通过公开分享获取用户与反馈。他比较了爬虫数据库、静态知识表和直接搜索的成本,解释为何选择维护负担较低的方案。视频据第三方使用量榜单介绍当期成绩,重点提炼「做自己需要的东西、快速上线、公开构建」三条实践经验。
20:20在GPT Store上线前后,花叔拆解OpenAI公开的GPT Builder指令,说明一个GPT应如何定义角色、任务范围、工作流程和工具调用。教程关注具体写法:补充新概念背景、先写每步目标再写规则、提供对话示例,以及通过测试反馈逐步修正偏离预期的行为。最后整理当时公开上架、构建者资料与命名的注意事项,帮助观众把想法做成可供他人使用的GPT。
6:12本期承接Gemini Pro免费API获取教程,演示如何把API接入一个自己的聊天网页。流程包括复制GitHub上的GeminiProChat项目、关联Vercel账户、设置环境变量并部署;随后展示通过Cloudflare配置DNS,将自有域名接入网站。视频也提醒,共享体验入口会受调用频率限制,平台默认域名在当时的网络环境下可能无法访问。
10:40本期介绍Gemini Pro开放API后的获取流程与潜在用途,并在开发者界面和Vertex AI中演示图片、视频理解。测试涵盖猜拳、人物表情、游泳场景、冲浪解说、健身动作和动物片段。作者发现模型能描述部分主体与场景,也会漏掉人物、烟花或动作细节;因此视频同时呈现了多模态应用的想象空间和当期能力的不稳定性。
14:08本期通过长文写作和Gemini信息查询,对比Copilot不同对话模式与提示词的效果。作者提出三个技巧:不需要实时资料时限制搜索,写作时尝试创造力模式,需要联网时先提炼英文关键词再用中文作答。测试也展示了重复文本、过期来源和错误日期,提醒读者把模式选择、搜索质量与事实核对一起考虑,而不是把宣传中的GPT-4接入等同于稳定表现。
12:30围绕Gemini初次发布后的争议,本期分别讨论演示视频的制作方式、评测提示条件差异,以及Bard中实际可用模型的体验。花叔指出剪辑演示不能直接当作实时交互表现,并用部分相同图片和提示词测试GPT-4V;在基准比较中,他强调不同提示方法会影响成绩。最后更正上一期对Bard使用条件的演示,并对联网问答作比较,主张等待实际产品表现再判断模型优劣。
15:27本期在Gemini首次发布后介绍其多模态定位,区分Ultra、Pro与Nano,并说明录制当时能体验的主要是Pro。作者对「超过GPT-4」的说法提出评测方式、任务差异、安全调整和工具生态等疑问,主张等待实际产品表现。后半段收录Google官方演示,展示画图识别、游戏、物体关系与视频场景理解等可能用途。
16:31花叔以文学翻译为例,设计「翻译、校对、润色」三阶段提示词,把任务目标、专家职责与输出顺序写清楚,并用Markdown组织结构。核心做法是让每个阶段都产出文本,使后续步骤能够回看并修改前一步的结果。视频随后将不同来源的译文匿名交给多个模型比较,讨论上下文对评分的影响。它提供的是复杂任务拆分与迭代的方法,展示结果来自有限样例。
3:59本期记录2023年11月Sam Altman被OpenAI董事会解雇消息刚公布时的反应。视频阅读当时的官方声明,介绍临时管理安排、董事会给出的沟通理由,以及联合创始人Greg相关职务变化。后半段转述社交平台对事件原因的不同猜测,包括微软因素和带有玩笑性质的AGI说法;这些推测在视频中并未得到证实。
12:30花叔围绕当时流传的一组ChatGPT系统提示词展开拆解,讨论聊天产品如何通过指令组织回复风格和图像工具调用。教程从中提炼出几种可迁移的写法:把模糊要求变成明确条件,用编号拆开规则,提供少量示例,并根据常见任务和个人背景设计自定义指令。视频也表达了对提示词与模型微调适用范围的看法,主要价值在于观察具体指令如何写得更清楚。
10:28花叔用ChatGPT接入DALL·E 3后的早期体验,展示自然语言如何参与图片创作。他从背包海报出发,尝试去背景、改颜色和添加品牌文字,再用古诗与《小王子》场景生成插图。案例中既能看到对话帮助补充需求、保留部分风格的便利,也能看到改图时造型变化和中文文字失真的限制。视频最后补充当时另一种体验入口,整体侧重普通用户的创作流程。
30:22视频通过21个例子探索GPT-4V图像理解在旅行、生活、工作和学习中的用法,包括识别景点与菜单、提供设计反馈、解读图表、从截图生成网页以及辅助阅读。演示也呈现了边界:图表主题可能被误读,截图生成的页面与原图仍有差异,书架分析会作出未经证实的推断。这些案例主要帮助寻找可尝试的视觉辅助场景,不能据此把模型输出视为已核实事实。
33:27花叔把长期使用ChatGPT的经验整理为一套入门教程,从角色、目标、背景和输出要求讲起,再延伸到简历、周报、头脑风暴、产品需求、内容创作与阅读学习。视频通过具体任务说明如何提供示例、拆分长文、让AI参与检查理解,而不是只索要一个通用答案。写作部分覆盖邮件、润色、大纲和风格调整,也强调个人经验与主动思考仍要参与其中。
10:13本期从语言模型的输出特点出发,解释ChatGPT「自定义指令」如何减少每轮对话中重复交代背景和要求的成本。作者建议回顾自己的聊天记录,归纳常见任务、身份信息和回答偏好,再编写适合自身的全局指令。视频以主题讨论、文本生成、问题咨询与代码沟通四类场景示范,强调按用途提炼规则,而非照抄他人的单一模板。
5:07花叔介绍微软与LinkedIn推出的生成式AI学习课程,说明当时的学习入口、模块内容、进度记录和考试取证流程。课程涵盖生成式AI基础、搜索方式变化、Bing Chat工作应用、AI伦理及人工智能原理。视频结合自己的学习与考试经历,展示完成课程后如何把证书放入职业资料,并提醒要真正看完各部分内容;证书的职业价值属于作者当时的个人判断。
18:20本期从一段市值比较文字的形成过程出发,对照人类查资料、计算、反思和修改,与语言模型逐步生成文本的差别,解释为何不能用单一问答把AI判断为「全能」或「愚蠢」。围绕当时的ChatGPT,视频给出补充背景知识、连接工具、复核答案、拆分复杂任务、提供示例和指定专业视角等方法,核心是理解模型的能力边界,再设计合适的协作方式。
27:57本期面向普通用户解释ChatGPT的典型训练流程:预训练、监督微调、奖励建模与强化学习。视频从语料构成、Token和预测下一个词讲起,区分基础模型的续写行为与助手式回答,再说明人类示例、偏好排序和奖励信号如何影响输出。作者希望通过理解训练目标,帮助用户认识模型的优势与局限,并为选择模型和编写提示词建立基础。
13:00本期系统演示早期ChatGPT的代码解释器、网页浏览和第三方插件。代码案例涵盖豆瓣观影数据分析、Python纠错、图片压缩、视频转GIF、批量文件处理、插件打包与动态二维码;联网部分展示行情、赛事和论文查询,第三方插件则用于机票与酒店搜索。视频保留了报错、搜索失败和地点错误,并通过继续沟通修正结果。
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