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歸藏(guizang.ai)
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关注人工智能、LLM 、 AI 图像视频和设计（Interested in AI, LLM, Stable Diffusion, and design） AIGC 周刊主理人｜公众号：歸藏的AI工具箱
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歸藏(guizang.ai)
스레드
마보용 씨가 일기를 쓰는 자신만의 방법을 공유하는 것을 보니 정말 흥미로웠습니다! 게다가, 이는 제가 이전에 공유했던 카르파티의 녹음 방식과 매우 유사합니다. 이 접근 방식은 인공지능과 잘 통합될 수 있으며, 저는 26년 동안 이를 시도해 보고 싶었습니다. 먼저 그들이 어떻게 메모를 작성했는지 설명드리겠습니다. 마찰을 줄이기 위해 그는 관점, 통찰력, 과장된 묘사, 단어 선택이나 문장 구조에 신경 쓰지 않고 사실만 (단순한 사건 기록만) 기록했습니다. 당시 카르파티의 일기장 역시 '추가 전용' 모드를 사용했습니다. 그녀는 태그, 카테고리, 계층 구조 없이 떠오르는 생각을 클립보드처럼 문서 맨 위에 마구잡이로 적어 넣었습니다. 사실만을 기록하면 "타인을 위한 연기"나 "자기만족"을 위한 여지가 없어지고, 전체 입력 과정에서 발생하는 마찰이 크게 줄어듭니다. 게다가 음성 입력도 지원합니다. 글쓰기를 마친 후 음성 입력을 켜고 문장을 말하면 문제를 해결할 수 있어 매우 편리합니다. 게다가, 이들은 또 다른 특징을 가지고 있는데, 정보를 기록하는 데 단 하나의 파일만 사용한다는 점입니다. 안드레이 카르파티와 마 보용은 노트에 각각 워드 문서 하나만 저장해 두었습니다. 따라서 두 사람 모두 문서를 정리할 필요 없이 필요할 때 Command + F 키를 눌러 키워드를 검색하면 됩니다. 게다가 이런 종류의 일기는 내용이 비교적 적습니다. 1년 동안 기록하더라도 수만 단어 정도에 불과하기 때문에 관련 정보를 쉽게 검색할 수 있습니다. 마보용은 주로 중년의 기억력 감퇴 문제를 해결하기 위해 이 방법을 사용합니다. 안드레이 카르파티는 이를 뇌의 저장 용량(RAM)을 확보하는 도구로 봅니다. 메모를 함으로써 뇌는 저장된 정보를 내려놓고 집중력이 필요한 다른 일에 집중할 수 있다는 것입니다. 저는 그들의 녹음 방식이 인공지능과도 매우 호환성이 좋다는 것을 발견했습니다. 이것은 매우 훌륭한 AI 기반 코퍼스입니다. 이름, 책 제목, 사건, 명령, 코드 등 클레임 매우 쉬운 구조화된 정보를 포함하여 고밀도 의미론을 가지고 있기 때문입니다. 또한, 이 접근 방식은 상황에 매우 적합합니다. 연간 수만 단어에 불과할 정도로 규모가 작기 때문에 현재의 대규모 언어 모델에 완벽하게 적합합니다. 더욱이 일반 텍스트이기 때문에 AI가 매우 효율적이고 편리하게 질의 및 정리 작업을 수행할 수 있습니다. 마찰이 적고 정보 밀도가 높으며 평문으로 기록하는 이 방식은 의도치 않게 현대 인공지능에 매우 적합합니다. 이렇게 하면 ChatGPT와 유사한 AI 메모리를 빠르게 구축할 수 있습니다. 게다가 일반 텍스트는 특정 제품에 얽매이지 않게 해줍니다.
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