结束语|与AI共同成长
郑晔

你好,我是郑晔!
《程序员的 AI 开发第一课》终于写到了结束语,我长出了一口气。这大概是我写得最为忐忑的一个专栏。之前的几个专栏,我有足够的自信保证其内容的有效性,毕竟那些内容是我很多年的积累。而大模型的爆发,满打满算也就两年时间,很多东西还在快速变化之中。
如何在众多的内容中选择,我只能凭借自己对技术的感觉找出一条主线来讲解。我最初的写作目标是,我想让这个专栏成为自己在初学时希望拥有的学习资料,现在看来,至少这个目标我达成了。
一次费曼学习法实践
于我而言,这个专栏实际上是一次费曼学习法的实践。所谓费曼学习法,就是以教促学,用输出倒逼输入。费曼学习法来自于著名的物理学家理查德·费曼,他获得了 1965 年的诺贝尔物理学奖。在日常的教学和科研工作里,费曼非常擅长把一些复杂概念解释给初学者。
抛开高大上的概念,很多人有过的经历就是小时候给别人讲题。明明自己已经很清楚的一道题,你却很难给别人讲清楚。因为身边的小朋友总有些出其不意的思考角度,让他很难理解这道题。所以,你必须变换各种方式给他解释。
当你费心费力地给他解释清楚了,你会发现自己对这道题的理解加深了许多。这就是典型的费曼学习法的场景。你的教促成了你更好地学,虽然你在帮助小朋友,但更受益的人其实是你自己。在学生时代,我常常受益于此,我周边的同学经常问我问题,我也愿意给他们讲。当时我并不知道费曼学习法,但这种做法在潜移默化之中帮我提高了成绩。
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1. 作者通过费曼学习法实践,以教促学,用输出倒逼输入,深入理解了许多技术,提升了对AI应用开发领域的认识。 2. 作者在写作专栏的过程中,查阅了大量资料,扩展了原定的大纲,最终定格在21节课,超出了最初的计划,这个过程让作者对AI应用开发的知识体系变得越来越清晰。 3. 作者在学生时代就习惯于费曼学习法,通过给同学讲解问题,提高了自己的成绩。在工作中也延续了费曼学习法的习惯,将学到的东西以各种方式输出,这让他有机会深入理解了许多技术。 4. 作者通过费曼学习法,将这个专栏成为自己在初学时希望拥有的学习资料,达成了最初的写作目标。 5. 专栏提供的是一个AI应用开发知识体系的骨架,可以延展出多模态和Agent等内容。 6. 多模态是解决多种不同类型信息的处理,包括文字、图像、声音、视频等,可以扩展应用的功能。 7. Agent技术在AI应用开发中不断发展,从简单的代码补全到成为程序员的参与者,是AI应用开发的重要领域之一。
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