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欢迎来到文思源想的ai空间，这是技术老兵重学ai以及成长思考的第14篇分享！
本周二月的最后一周，并不是闲下来了，反而是开始进行一些更多的深入实践，关于gpt的主体架构、关于prompt，同时也看了不少书和直播，下周开始再慢慢总结出来。
今天想特地聊下周四下午的时候周鸿祎的ai公开课第一讲，收获很大！挺羡慕老周的，当ai突破到来，可以拿出大量精力和时间去研究，还能随时和业界最厉害、最前沿的大咖，深度沟通。作为没有条件all in ai的普通人，我们能做的，其实是守好主业的同时，尽可能投入空闲时间去摸索！好在互联网时代，信息平权，我们每个人都能从这些大咖的演讲、课程中去了解到最新的信息，并不用花费太高的成本。其实最难的是过滤，如何分辨信号与噪声。
今天先简单记录下从周鸿祎演讲上我自己得到的收获！
| 序号 | 视角 | 备忘 | 个人收获 |
| 1 | 老周学习的技巧 | 先把握整体框架，再去选择性挖掘细节，区分战略和战术。 抓主干和框架，忽视对与错。 |
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| 2 | 企业家视角 | 技术观、产业观、方法论 | 这是企业家独有的视角，我们普通人好像平时思考也就技术实现，需要锻炼这种全局意识 |
| 3 | ai的终极方向 | 人工智能的终极是生物学、脑科学 | 这句话在chatgpt爆火的时候就有感觉，想不到居然和老周想到一块了 |
| 4 | 苹果all in ai | 苹果all in ai，重点是all in，要看到苹果在这场取舍中的决心和担心，ai未来会重塑手机行业，苹果必须all in，避免赶不上反而丢了主业 | 之前自己只关注新能源卷，忽略了未来ai对于手机厂商的冲击。否则最近不会有那么多做手机喊话要“all in” |
| 5 | 关于sora | sora是对世界的观察能力 逼真的背后是观察世界，理解常识 |
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| 6 | 泛化 | 学习不是为了获取知识，而是为了泛化 |
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| 7 | 对待大模型的态度 | 我们抱着“玩”大模型的心态，去使用它，体验它 | 不要那么大压力和功利，并不见得为了挣钱，只是我们不愿被时代淘汰，ai是未来高效的标配。 |
| 8 | ai是发动机 | ai是发动机，必须装上轮子、离合、刹车，才能发挥作用。正如当下，我们需要找场景、定位需求，训练垂直大模型，而不是盯着发动机本身。 | 让ai用起来，发动机对于普通人没什么好研究的，先落地！ |
| 9 | 创业建议 |
| 普通创业者没有资格研究发动机，我们要垂直化、产业化、深度化 |
| 10 | 国家ai产业 | 发挥举国体系优势，算力共享，造出一个对标open ai的超级大模型 | 目前国内和美国的人工智能说实话差距还是有点大的，再加上美国的阻挠，我们并不能获取最厉害的硬件进行计算，所以让更多公司团结起来、利用举国体制的优势，弥补差距，或许真的是一种选择 |