杉森楠 AI Humanist @MirrrorM - Twitter Profile

杉森楠 AI Humanist

@MirrrorM

about 2 months ago

如何用Flova从0做出爆火Vibe Motion网站？

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杉森楠 AI Humanist

@MirrrorM

3 months ago

给北京地铁一号线做了��面向外国的 Vibe Motion 网站，超级炫酷！

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杉森楠 AI Humanist

@MirrrorM

3 months ago

刚刚我用 50 分钟让 Kimi K3 帮我复制了前段时间爆火的 Messenger 游戏。人物角色是他自己去官网，游戏官网上寻找的公开资源。这回 K3 真是杀死比赛了。

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杉森楠 AI Humanist

@MirrrorM

3 months ago

今天写一篇小短文，说一说我最近一年在 AI 领域的学习心得。这一年我跟不少前同事、媒体朋友深聊过。聊下来大家对我有一个共同的评价：学习进步速度非常快，很有东西。场面话的成分肯定有，但从我自己的体感来说，经过这一年「半强迫式」的持续学习，成长速度确实是我工作以来最快的。我从这一年的经历里提炼出一条核心原则：在 AI 时代，一定要学会获取一手信息，一定要锚定「解决实际问题」。先把概念说清楚，所谓一手信息，指的是离源头最近的信息：原始论文、官方文档、监管机构的原文，而不是别人转述、加工、再转发之后的版本。这里要纠正一个直觉，一手信息不等于「好读的信息」。正好相反，它往往是生涩的、有门槛的。正因为难读，过去我们��依赖各种二手解读。但这个前提在 AI 时代变了，这一点我后面再讲。其次，一定要锚定「解决实际问题」，指的是在学习 AI 的时候，你几乎唯一的动力源，就是解决你自己生活和工作中的实际问题。如果你只是为了一个特别空泛的目标，比如想拿它快速赚大钱，或者做一些脱离现实的事情，这样的目标很难成为你长久学习 AI 的动力。这条原则出现的背景是，我们正处在一个信息严重过载的时代。看不完的信息出现在你眼前，包装得一个比一个付款。但当你某个瞬间下定决心真正想学点东西的时候，你会发现这些信息跟你之间总隔着一层，抓不到实处。这时候人很容易归因于自己，觉得是自己不够努力、天赋不行，或者有跨不过去的信息差。但很多时候，真正的原因是��看到的信息已经被转手太多次了。每转一手，就被截掉一点上下文，加进一点私货，这就你所感觉到的「没有抓手」。举一个实际的例子，也是最近让我一下子开窍的真实事件。大家多少都有一些小病小痛、日常保健的问题，不至于去医院，但确实想要个靠谱答案。放在平常，你多半会去小红书这类平台，搜别人的「真实体感」。像我，工作压力大，慢慢有了脱发的迹象，所以一直在有意识地保养头发。懂行的人都知道一种叫「米诺地尔酊」的外用药水，抹在头皮上，能刺激头皮区的血供，简单理解就是促进头发生长。但我遇到一个问题，抹完之后，到底要不要按摩？如果要按，这药水很难在头皮上抹匀，你得买按摩梳、学手法，每天多花十几分钟，按得不到位还焦虑。我去小红书搜，得到的答案几乎都是：要按，至少按五到十分钟。后来我才想明白这个「一边倒」是怎么来的。脱发治疗是一个商业化软广浓度极高的封闭圈子。圈子里说话的「医生」未必是正经医生，夸大按摩的必要性对他们有利，因为焦虑能带货。而用户花了钱、花了时间按摩，也倾向于相信按摩有用，不然等于承认自己白折腾。两边互相强化，一个说法转来转去，就成了「常识」。你在这个圈子里搜到的每一条信息，看起来都是独立的经验，实际上是同一个源头的第 N 次转发。于是我去查了 OpenEvidence，这是一个面向美国医师的医学 AI，我之前实测过。它最大的特点是，所有引用只来自��威医学期刊和监管机构，这也是它只对美国医师开放的原因之一。我拿「米诺地尔是否需要按摩」去查，它引用了 JAMA 的研究和 FDA 的说明，结论写得是：不需要按摩，信息来源是一篇顶刊论文，困扰我几个月的问题，五分钟就解决了，连带省掉了每天的时间成本和按不到位的焦虑。诚实地说，我自己也没有去读 JAMA 论文原文，我用的仍然是一个中介 AI。所以这条原则更准确的说法是，你未必要亲自读源头，但你必须保证你的信息渠道锚定在源头上。小红书锚定的是流量和带货，通用 AI 锚定的是全网语料，而 OpenEvidence 锚定的是期刊和 FDA。同一个问题，三种渠道给你三种答案。这一点我专门对比过，同样的问题拿去问各种通用 AI，哪怕明确要求它引用权威信息，它引回来的还是国内互联网上的三流帖子。这些信息别说一手了，说是十手都客气，早就��转发了几百��。接下来说说为什么这件事在 AI 时代变得「一定要」了。二手信息的可信度越来越低了，AI 让生产内容的成本趋近于零，整个信息转发的过程中，大家都越来越偏向商业化，但 AI 同时也让一手信息的阅读越来越容易。这个剪刀差，可能就是你改变「实际生活」的抓手。具体怎么做，我自己的习惯就三条。第一，问任何 AI 都要求给出处，并且点开看，确认那个出处真实存在、真的说了这句话，这花费不了太多时间。第二，遇到重要的问题，优先去找那个领域的「源头层」，医学是期刊和 FDA，技术是官方文档和论文，政策是文件原文，而不是任何人的解读。现在很多垂直领域都有对应的 AI 助手，这样的「探索」会越来越简单。第三，看到一个说法在某个圈子里「人人都这么说」，先警惕，再溯源。一边倒往往证明不了共识，多半只能证明同一��源头被��读了很多遍。信息爆炸的时代，努力和天赋当然重要，但追溯源头，会让你快得不止一点。