最热 AI 视频总结 2024-04-09

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4. 📝 脑力工作者的3种累&3种较佳的休息方式 (15次总结)
摘要
这段视频主要探讨了脑力工作者与体力工作者疲劳的本质区别,并针对脑力工作者常见的3种疲劳类型,提出了相应的休息策略。视频强调,简单的睡觉并非对所有疲劳都有效,脑力工作者需要根据疲劳的根源,选择合适的休息方式,包括运动、被动式休闲和转换用脑等。最后,视频还提出了一个思考题,鼓励观众将所学知识运用到实际生活中。
亮点
- 🏃♀️ 脑力工作者的疲劳与体力劳动者不同,主要分为三种:身体低兴奋度、意志力使用过度和长时间重复工作导致的疲劳。#脑力疲劳 #休息方式 #工作效率
- 🏋️♀️ 针对身体低兴奋度的疲劳,最佳的休息方式是进行中等强度的有氧运动,如跑步、游泳等,以促进内啡肽分泌,提高身体代谢,为大脑提供更多血氧。#有氧运动 #内啡肽 #身体代谢
- 😴 对于意志力使用过度的疲劳,被动式休闲,如打盹、听音乐等,可以帮助快速恢复意志力,避免强迫自己进行需要消耗意志力的活动。#意志力恢复 #被动休闲 #放空自我
- 🧠 长时间重复工作导致的疲劳,可以通过停止刺激大脑皮层或转换用脑的方式来缓解,例如在不同类型的工作之间切换,让大脑不同区域得到休息。#转换用脑 #工作切换 #大脑休息
- 💡 脑力工作者应根据疲劳类型选择合适的休息方式,而非一概而论地选择睡觉,并强调了333时间管理法的重要性,以兼顾运动、脑力、睡眠、饮食和情绪。#个性化休息 #时间管理 #精力充沛
思考

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5. 📝 零基础这样学AI,轻松效率提升10倍! (14次总结)
从零基础开始学AI,提效10倍!🚀
<details> <summary>点击查看视频原文</summary> <title>零基础这样学AI,轻松效率提升10倍!</title> <transcript> ... </transcript> </details>🎯 2024年每个人都值得去做的事情:用AI的方式学AI
在上一期视频中,我提到了一个2024年值得每个人去做并且稳赚不赔的事情,那就是用AI的方式去快速学习AI。
🛠️ 使用AI工具提高学习效率
自从我提到这个话题后,我收到了许多关于这个话题的私信,很多人希望我能详细介绍如何使用AI工具来提高学习效率。在过去的一段时间内,我总结了一些我正在使用的AI工具和方法,希望它可以帮助你选择一两个适合自己的工具,并与这些AI一起进步和发展。
🧠 AI的基础结构原理
我将从AI最基础的结构原理开始,以故事的方式讲述,以使大家更好地理解。然后,我将衍生到我们生活中,探讨如何利用这些AI工具来提高我们的学习效率。即使你是零基础的同学,也可以放心观看。
🤖 “变形金刚” Transformer技术
最近,我们讨论的AI更多的是自动化,用于执行指令。但最近出现的这些AI工具似乎具有部分思考和判断能力,以及重组信息的能力。我们有ChatGPT、Kimi Chat等工具,可以帮助我们总结和提炼论文、出谋划策创作故事,以及帮助我们编写代码。我们还有midjourney、PIKA、Runway和Sora等平台,可以帮助我们生成逼真、精致的图片和视频。
这一切都归功于“变形金刚” Transformer技术的发展。那么“变形金刚”到底是什么?我将用一个每个人都能听得懂的例子来解释一下。
🧠 训练一个像我们人脑一样的大模型
训练一个像我们人脑一样的大模型只需要两步:
- 大量的曝光和尝试。
- 基于反馈的强化学习。
就像小朋友学说话一样,他们从单音节词开始,逐渐学会说出完整的句子。每次说话都是一次尝试,看有没有问题,周围的人会给他正向的反馈。这个过程在机器学习中被称为back propagation 误差反向学习。
🤝 人类反馈 vs. AI自己的反馈
在训练AI模型时,我们需要设定一个真人家长,他不需要特别的学识,通过每次机器生成的内容给他奖励或惩罚,从而得到ChatGPT或完全由机器自己去完成的输出。这也是两个公司之前分家的最根本的矛盾,一个是基于人类的反馈,一个是基于AI自己的反馈。
💻 如何使用AI的方式去学AI
学习AI的方式与训练我们大脑和训练一个AI模型的方式是一样的。我们需要大量的曝光和尝试。以下是一些提高学习效率的技巧:
- 主动曝光:当我们主动学习一件事情时,通常的场景可能是我们搜索某一个词想要学习某个概念。我会先使用Perplexity,它可以给出一个精确的概念解释,并且给到可靠的一些原文出处。
- 被动曝光:当你输入完成中文的时候,可以使用沉浸式翻译插件将它翻译成英文。当你对基础的概念有了解之后,想要去更深入地挖掘一些知识时,可以使用ChatGPT和Claude等工具帮助你简化一些概念。
📚 学习更深层的知识
如果你想要学习更深层的知识,可以看一些长内容,例如顶级峰会AI大佬的演讲采访或科技公司官方生产的教学视频。这类内容可以感染你的热情,并且可以将复杂的理论非常简单化浅显易懂地讲给你。
💡 总结
我会把本期视频所有提到的好的工具和资源平台整理在一个链接中,分享在下面的评论当中。但大量的论文仍然放在那里,需要你自己去找去看。
我推荐给大家我的论文拐杖Kimi Chat,它可以生成中文的内容,可读性确实会高一些,帮助我完成了很多在学校需要读论文的作业。
我觉得学习过程对于一个零基础的人想去学AI的过程还是挺不友好的,所以我最近就在想,可不可以有一个工具是面向这些视觉学习者的,可以上传你自己的PDF文件链接,然后AI自己的方式在右边呈现出来一个图文并茂的去简化版,帮助你理解和学习。
如果你知道有这样子的软件,请在弹幕或者评论中告诉我。如果没有这样的软件,但大家也很期待有这样的东西帮助自己去学习的话,也请在弹幕和评论中告诉我。也许我和这边的同学可以去尝试做一下这样的产品。
💡 备受大家欢迎的AI软件
我觉得还是去尝试一些备受大家欢迎的AI软件,例如product Hunt、Hugging face、LinkedIn 和 Twitter X。AI现在还处于一个非常初级的阶段,所以我相信你试用那些新的产品一定会给你一些新的灵感。
💡 学习效率提升的方法
除了奖惩和把知识教给别人,我推荐一本我最近非常喜欢的书,叫做the minimalist entrepreneur。里面有一句话我特别喜欢,它是说:“这样它就会像一个滚雪球一样,或者是像一个飞轮一样就跑起来了。”
分享了这样的内容,大家在评论上面就会提问或者说指出你的一些错误,那么它就变相的驱使我去更加掌握、学透这个知识,并且学习更多的东西。
分享到这个频道,有些人是更了解技术,还可以去解读这些晦涩难懂的论文,有些人更喜好去使用这些工具,它可以讲解stable diffusion、Comfy UI到底是怎么用的。很多人都在畅谈AI,它会取代我们的工作,AGI的出现,也会让我们面临像科幻片那样的灾难。但我想引用斯坦福大学数字经济实验室Erik教授的一个概念,这是AI可以帮助我们去自动化的事情,而且看起来它在变得越来越大,可能会覆盖人类能所做的所有的事情。但是我们忽略了一个更大的事实,就是你可以退一步看,这个板外面的这些东西是什么呢,它是人类在拥有了AI能力之后可以做到的新的事情。而这里AI可以替换成第一次工业革命的蒸汽机,第二次工业革命的电,以及第三次工业革命的互联网信息。而用不了多久,整个白板又会变成像中间这样一个小圈一样的东西,又会不断有新的科技的出现,推动我们的文明和进步。
以上就是本期视频的所有内容了,如果本期视频对你有启发有帮助的话,希望能得到大家的一个三连和关注,并分享给身边有需要的朋友。如果有不同的观点的话,也希望在评论区中有好的讨论和交流。我是张子贺Zake,我们下次再见。

20:39
6. 📝 19.Rviz:三维可视化显示平台 - 【古月居】古月·ROS2入门21讲 | 带你认识一个全新的机器人操作系统 (12次总结)
摘要
本视频介绍了ROS2中的三维可视化工具Rviz,以及如何利用Rviz显示机器人传感器数据(如摄像头、三维相机、激光雷达)的仿真效果。视频详细演示了Rviz的界面功能、数据订阅机制,并通过实际案例展示了传感器数据的可视化过程,同时对比了Rviz与仿真工具Gazebo的核心差异。
亮点
- 👁️ Rviz的核心功能:Rviz是ROS2中的三维可视化平台,能够将机器人模型、传感器数据、环境信息等以图形化方式呈现,极大提升开发效率。
- 🤖 传感器仿真与可视化:通过Gazebo插件仿真摄像头、三维相机(如Kinect)和激光雷达,并在Rviz中实时显示图像、点云和激光雷达数据。
- 🛠️ 模块化建模:通过URDF文件实现机器人模型的模块化设计,灵活组合底盘与不同传感器(如摄像头、雷达),便于仿真和调试。
- 🔄 数据订阅机制:Rviz通过订阅ROS话题获取数据(如
/image
、/points
),并动态渲染,要求话题名称与消息类型匹配。 - ⚙️ Rviz与Gazebo的差异:Gazebo用于生成仿真数据(如虚拟传感器),而Rviz专注于数据可视化,两者常配合使用,但真实机器人仅需Rviz。
#ROS2 #机器人仿真 #Rviz #传感器可视化 #Gazebo
思考

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7. 📝 数学|math|鲍勃|加拿大|Free English Class Topic Math (Lesson Only) (11次总结)
数学|Math|鲍勃|加拿大|免费英语课 transcript (仅限课堂)
欢迎来到这堂关于数学的英语课!
大家好,我是鲍勃,欢迎收看这堂关于数学的英语课!