Andrej Karpathy发布了一个长达两个多小时的视频，分享了他如何使用大型语言模型（LLM）。该视频旨在帮助普通观众了解LLM生态系统，并提供大量实用示例，降低了技术门槛。视频内容涵盖ChatGPT交互原理、模型选择、工具使用（互联网搜索、深度研究、Python解释器等）、高级数据分析、语音输入/输出、图像输入/输出以及自定义GPT等多个方面。Karpathy希望通过这个视频，让大家更好地利用大模型提高工作和学习效率。
🧑🏫 **LLM生态系统概览:** Karpathy的视频首先介绍了不断发展壮大的LLM生态系统，为观众构建了一个整体框架，随后逐步深入到各个具体应用。
🛠️ **实用工具演示:** 视频详细演示了多种LLM工具的使用，包括互联网搜索、深度研究、文件上传、Python解释器等，展示了LLM在不同场景下的应用潜力。
🖼️ **多模态应用探索:** Karpathy还探讨了LLM在多模态领域的应用，如音频输入/输出、图像输入/输出、视频输入/输出等，揭示了LLM的强大能力和未来发展方向。
⚙️ **自定义与个性化:** 视频还介绍了ChatGPT的记忆功能和自定义GPT，强调了用户可以根据自身需求定制LLM，使其更好地服务于个人或特定场景。
Datawhale分享
作者：Andrej Karpathy，编辑：机器之心
就在昨天，赛博活佛 Andrej Karpathy 更新了一个长达 2 个多小时的学习视频，主题是 ——「我是如何使用大型语言模型（LLM）的」。这个视频是 Karpathy 面向普通观众的系列视频之一。上一个视频关注的是 LLM 的训练方式。这次，他想跟进一个更实用的整个 LLM 生态系统指南，包括他自己生活中使用的大量例子，所以整个视频的技术门槛并不高。完整高清版视频参见：https://www.youtube.com/watch?v=EWvNQjAaOHw在点开看了十分钟之后，我们发现，Karpathy 是真想手把手把大家教会，让大家都能更好地利用大模型去提高工作、学习效率。而且，他还不收学费。00:00:00 不断发展壮大的 LLM 生态系统00:59:00 工具使用：Python 解释器，生态系统的混乱性01:04:35 ChatGPT 高级数据分析、图表、绘图01:09:00 Claude Artifacts、应用、图表01:14:02 Cursor：Composer，编写代码01:27:37 高级语音模式，即真正嵌入到模型内部的语音01:47:02 图像输出，DALL-E、Ideogram 等01:52:23 视频输出，Sora、Veo 2 等01:53:29 ChatGPT 记忆，自定义指令
Andrej Karpathy 的身份有很多个：李飞飞高徒、OpenAI 创始成员及研究科学家、特斯拉前 AI 高级总监、YouTube「学习区」知名博主。不过，从他对教育的热爱来看，以前在特斯拉、OpenAI 都是「副业」，现在做的 AI 教育、科普才是「正职」。一位麻省理工学院的学生评价说，Karpathy 的视频比自己在校园里学到的任何东西都更有价值。还有人因为 Karpathy 发了这个新视频而改变了周末计划。不过，那个说为了看这个视频取消婚礼的网友是认真的吗？
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