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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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看到马伯庸分享他写日记的方式，非常有意思！ 而且跟之前分享过的 Karpathy 的记录方式也很像。 这种方式可以跟AI很好地结合，我 26 年想实践一下了。 先介绍一下他俩是怎么记录的： 他为了降低摩擦，会只记录事实（就是流水账），而不记录观点，不写感悟，不去润色，也不在乎遣词造句。 Karpathy 当时的日记也是一样采用 Append-only 模式，想到什么就往文档顶部丢，不打标签，不分类，不设层级，日记当剪切板用。 只记事实，就失去了“表演给别人看”或“自我感动”的空间，整个输入的摩擦力就大幅降低了。 而且它还可以通过语音输入，每次记完什么事，只要打开语音输入说一句话就解决了，非常方便。 而且他们还有一个特点，就是只用一个文件去记录： Andrej Karpathy 是在备忘录里，只有一个文档 马伯庸也是，就是只有一个 Word 文档 这样的话对他们来说不用整理，需要的时候直接 Command + F 查找关键字就行。 而且这种流水账的内容比较少，即使记一年也可能只有几万字，随便怎么样都能检索到对应的信息。 马伯庸主要是用这种方式来解决自己中年记忆力衰退的问题。Andrej Karpathy 将其视为大脑 RAM 的释放工具：通过手记，大脑就可以放下这些信息，从而专注于做其他需要专注的事情。 我发现他们这种记录方式跟 AI 协作也非常友好： 这种东西是非常好的 AI 原生语料。 因为它拥有高密度的语义，包括：人名、书名、事件、命令、代码，这些都是非常容易提取的结构化信息。 另外，这种方式对上下文非常友好。 因为它体积小，一年可能最多也就几万字，完美地适配了现在大语言模型的上下文。而且由于它是纯文本，AI 可以非常高效且便捷地进行查询和整理。 这种低摩擦、高信息密度，且纯文本的记录方式，无意中非常适合现在的 AI。 通过这种方式，可以快速构建起属于你自己的类似 ChatGPT 的 AI 记忆。 而且纯文本又不至于让你被绑定到某一个产品上。
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