这两天,Kimi 的 17 岁天才少年陈光宇火了。
我想起另一个让我印象很深的年轻人:Gabriel。高中辍学,借助早期的 ChatGPT 自学,后来加入了 OpenAI 的 Sora 团队。
我一直在想:同样用着 AI,为什么很多人(包括我)还在应用层寻找机会,这些年轻人却已经深入模型底层,参与创造 AI 了?
推荐看看宝哥整理的这篇文章。其中最值得琢磨的,是 Gabriel 的异于学校教学的自上而下学习方法:
1. 他并没有遵循传统机器学习路径,先学微积分,线性代数等数学课程,啃完这些大部头可能需要 6 年时间
2. Gabriel直接从具体项目入手。遇到不会的,就问 ChatGPT、让它生成代码;代码报错了,就逐个解决,再顺着问题追问背后的原理。
3. 项目 → 问题 → 反馈 → 理解。每解决一个问题,就往底层多走一步。
当然,一套方法解释不了天才的全部。但比起感叹他们有多聪明,我更想学会他们是怎么学的。
Gabriel 当时用的,还是几年前的 ChatGPT。今天我们手里的 AI 已经强了太多,值得问问自己:除了让它帮我完成任务,我有没有用它去学会原本不会的东西?
如果你也在思考下一代该怎么学,这篇文章同样值得一读。也许可以从一件小事开始:支持孩子做一个他真正想做的项目,陪他把问题一个个解决。
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