作者查詢 / peterturtle
作者 peterturtle 在 PTT 全部看板的留言(推文), 共53508則
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29F→: 歐美健身房屁事超多的125.227.142.24 05/25 11:28
799F→: 國外健身房不也有很多女性被器材壓住125.227.142.24 05/25 11:27
801F→: 沒半個人敢去幫的消息。125.227.142.24 05/25 11:27
32F→: 遊戲顯卡叫邊緣運算沒錯05/23 12:32
15F→: 當年娛樂很少的關係,這部就重播的次數夠多05/22 12:21
156F→: 主要是 web ui 能省算力的地方很少,110.30.25.56 05/21 08:35
157F→: 不然你都說100頁了,先分析過一次整110.30.25.56 05/21 08:35
158F→: 理出目錄,之後用切割載入可以省很多110.30.25.56 05/21 08:36
159F→: token,這個是 agent 的強項110.30.25.56 05/21 08:36
29F→: 地表環境核融合極不易起連鎖反應,一110.30.25.56 05/21 07:42
30F→: 方面安全、另一方面就是沒有發電價值110.30.25.56 05/21 07:43
2F→: 可以分批沖吧這個05/17 16:11
7F→: 不訓練大腿會像關原之戰的石田三成一樣喔05/17 16:13
13F→: to rog,如果你屎是一整條筆直又堅固到夾不斷也不會05/17 16:15
14F→: 自行分裂的話坐式同樣會出事的 XD05/17 16:15
20F→: 我覺得公廁坐式都該付馬桶隔離紙05/17 16:20
46F→: 我看過把屎濺到坐墊上的,或是也許是打掃人員使用馬05/17 16:29
47F→: 桶刷刷坐墊,所以最好別太信任外面的坐墊乾淨程度05/17 16:29
92F→: 不壓會碰到馬桶墊壓了會碰到馬桶05/17 16:53
129F→: 反彈屎水問題坐式嚴重很多吧05/17 17:40
130F→: 喔看懂了,是說沖水時濺水問題05/17 17:41
3F→: 數碼敬業05/17 16:45
9F→: 因為點數分配05/16 19:18
9F→: 你需要的是 memory,AI 作為通用性工具不特地展開是05/16 10:02
10F→: 正確的,只有在把你的人格資料放進 context 後 AI 才05/16 10:02
11F→: 會知道怎麼順著你的思路走05/16 10:02
12F→: 說直接點就是你需要專家 Agent05/16 10:03
13F→: 不然就是你要要求 AI 用蘇格拉底式詢問05/16 10:04
20F→: 我的意思是,設計上LLM不會多做事不會給你衍伸一堆有05/16 12:58
21F→: 的沒的是很正常而且很應該的事情,我用 AI 處理問題05/16 12:58
22F→: 最怕的就是 AI 被某個不知道藏在什麼地方的既有偏見05/16 12:58
23F→: 帶著亂跑05/16 12:58
24F→: 你今天覺得 AI 很懶,等明天 AI 很勤勞地和一個想買05/16 13:01
25F→: 洗碗精的大男人介紹怎麼使用婦女清潔用品而且十分固05/16 13:01
26F→: 執地深鑽的時候你就會覺得還不如懶一點了。這就是為05/16 13:01
27F→: 什麼我會說需要的是 memory,因為其實 AI 真正該學的05/16 13:01
28F→: 是怎麼針對你的背景討好你05/16 13:01
29F→: 你不也寫了不一定能對上使用者需求05/16 13:24
30F→: 我自己 web ui 也替不同功用的資料夾(專案/gem/反正05/16 13:35
31F→: 就你知道的、ai樣版)下提示詞。沒你那麼長,簡單幾句05/16 13:35
32F→: 話:在執行工作前先理解動機、無法理解就問、有了猜05/16 13:36
33F→: 測就說出來讓我複核。任何帶數據或論斷的專業資訊都05/16 13:36
34F→: 必須跟著至少一個可信來源,不可以隱瞞可信度或僅為05/16 13:36
35F→: 推測內容。講人話,不要堆砌專有名詞,簡單的操作型05/16 13:36
36F→: 定義遠比更容易迅速理解重點。等等等等…… 所以我才05/16 13:36
37F→: 會說這是 memory 問題,這些原則都是我在不同領域諮05/16 13:36
38F→: 詢或工作時打槍AI回答慢慢歸納出來的,每個領域都有05/16 13:36
39F→: 它的路徑05/16 13:36
40F→: 而每個人的需求也多少會有偏差05/16 13:38
41F→: 我不是要否定這個 Skill 沒有用,至少對那些與你接近05/16 13:44
42F→: 的圈子肯定是有用的,你就是有那個需求才會特地限制A05/16 13:44
43F→: I的思考路徑對吧?05/16 13:44
44F→: 我有大致掃過一遍,但那就是思考路徑,你要求不能走05/16 13:53
45F→: 迅速解決的A路徑、必須遵照某個原則走B路徑、寫下中05/16 13:53
46F→: 間的過程本身,並反過來回問成品品質就是在限制AI怎05/16 13:53
47F→: 麼走。順帶一提主結構看上去與目前內建的思維練有八05/16 13:53
48F→: 成像05/16 13:53
49F→: 所以你其實不用謝那麼完整,花那麼多 token,只需要05/16 13:56
50F→: 刺激內建的思維練就可以得到很好的效果了。05/16 13:56
52F→: 講到這邊你差不多是要求我寫一個對抗專案來證明其實05/16 14:15
53F→: 不用那麼多字了,好吧好吧05/16 14:15
54F→: 我有空寫完再貼05/16 14:16
57F→: 我之後還有不少事要處理所以之前說那個需要反覆測試05/16 16:44
58F→: 的專案暫時不會生,總之先說明一下我深挖後看到更進05/16 16:44
59F→: 一步的問題:05/16 16:45
60F→: 第一,你最大的問題在想嘗試設計一個上帝指令來解決05/16 16:45
61F→: 所有問題,但這與現在的AI發展背道而馳。上下文工程05/16 16:45
62F→: 叫你針對問題盡可能只送必要資訊進去。這就是為什麼05/16 16:45
63F→: 你長度壓不下來:針對特定問題(比如調查型提問)的方05/16 16:45
64F→: 法論蒸餾起來可能只要不到200個token(我就是這麼做的05/16 16:45
65F→: 、諮詢型問題與研究型分開來寫)、你把各種問題都寫進05/16 16:45
66F→: 同一組prompt要2000 token。05/16 16:45
67F→: 第二,炫耀性與表演性文字太多,把我思故我在拿掉,05/16 16:45
68F→: 寫那個不會讓 AI 變聰明純浪費 token。龍蝦文檔寫了05/16 16:45
69F→: 很多不知所謂的斜體、那是給人看的、不是給 AI。05/16 16:45
70F→: 第三,你的參考資料太無謂了,你專案的主題和 KV 之05/16 16:45
71F→: 類的都沒啥關係,專注專案目的。05/16 16:45
72F→: 到這邊是設計上的評價,你整個專案還有個自證大麻煩05/16 16:45
73F→: 等我再寫。05/16 16:45
76F→: 這個專案最大的問題在自評階段,精確說是對「優質回05/16 17:30
77F→: 應」與「超出認知邊界」的定義有問題。05/16 17:30
78F→: 我在這個專案內看到的是,你列了一大坨清單在最後,05/16 17:30
79F→: 要求AI照著你的格式輸出一坨畢業論文:抱歉說實話我05/16 17:30
80F→: 是真的被你那個AB測試驚艷到了,我除了以前上學時的05/16 17:30
81F→: 畢業論文外還沒輸出過這麼大坨的自然語言玩意兒。05/16 17:30
82F→: 這個心得報告只要夠大坨自然能超過所謂的「認知邊界05/16 17:30
83F→: 」,大砲打小鳥自然是必殺、畢竟不問 overkill。它to05/16 17:30
84F→: ken數當然會多個三到六倍,因為你強迫它寫了很多出來05/16 17:30
85F→: 。品質提升?當然會,你要求它輸出你看著最舒服的邏05/16 17:31
86F→: 輯脈絡;我就不行了,我思考問題的時候 context wind05/16 17:31
87F→: ow 根本無法超過2000,我手持的木棍頂多一公斤,沒辦05/16 17:31
88F→: 法拿著幾噸重的假山來當我思考的拐杖,只要不出幻覺05/16 17:31
89F→: 回答正確能多短就多短。順帶一提,在中國史上這種分05/16 17:31
90F→: 段然後每段必須按照規矩論述內容的玩意兒有個專有名05/16 17:31
91F→: 詞:八股文。05/16 17:31
92F→: 順帶的順帶一提,當然這取決於你想要做什麼事情,但05/16 17:31
93F→: 如果你想解決問題,謹記YAGNI,你其實並不需要它。05/16 17:31
95F→: 好吧講畢業論文可能有點誇張但我必須說你的輸出真的05/16 17:35
96F→: 很長,長的不是很正常05/16 17:35
97F噓: 我覺得和預設別人沒看完的人真的談不下去05/16 17:56
98F→: 你是來討論的還是來討拍的?05/16 17:57
99F→: 還是你真的覺得那團洋洋灑灑的一次性報告長度沒問題05/16 18:03
100F→: ?那個你媽七十歲獨居用你的SKILL能分析出整整七頁報05/16 18:03
101F→: 告本身就很能說明問題了好嗎?05/16 18:03
102F→: 這七頁還是扣掉原生回應+問題的,這兩段湊一起不到一05/16 18:04
103F→: 頁05/16 18:04
104F→: 我用34吋電腦開你的專案 pagedown 按 7次所以是七頁05/16 18:11
105F→: 。另外你那個元規則.md在 chat gpt 5.x 下就3000多to05/16 18:11
106F→: ken了,你真的覺得你那份報告只有你的元規則的2/3?05/16 18:11
107F→: 丟去線上計算機 8500 token05/16 18:16
108F→: 所以你現在連數據都有信用問題了05/16 18:16
109F→: 600倒是準的05/16 18:17
110F→: 為啥不該在裡面,那不是輸出嗎?05/16 18:18
111F→: 你現在的意思是說,現在你這坨輸出只有 1/4 是有效的05/16 18:19
112F→: ,然後我得自己進去把它找出來?05/16 18:19
113F→: 好,我查了一下,是有一段額外的內容沒錯。總 token05/16 18:23
114F→: 3000,現在正常一點,雖然仍然是5倍輸出05/16 18:23
115F→: 喔很好,那我不講了,你很棒喔讚讚,你自己的專案你05/16 18:28
116F→: 自己去管理品質。05/16 18:28
117F→: 問我在不爽什麼,就是我在和你談技能結構問題,結果05/16 18:40
118F→: 你只關心我有沒有把你每個AB測試都看完:然後沒看完05/16 18:40
119F→: 代表我說的話都不能信。05/16 18:40
120F→: 我們頂多是 reviewer,不是你的 co-worker05/16 18:42
121F→: 反正我評價上面都說完了,包含結構性的與評價系統的05/16 18:48
122F→: 可能缺陷,你覺得不會「一定」有好結果就別看,當我05/16 18:48
123F→: 在漫罵,我也不跟你保證正確。05/16 18:48
124F→: 好啊那就我,不含「們」05/16 18:49
125F→: 我就講到這邊05/16 18:50