Mon cas d'utilisation préféré pour les LLM est l'apprentissage. L'IA rend l'apprentissage incroyablement accessible, mais il y a encore des lacunes dans le processus. Nir Zicherman (@NirZicherman) a passé beaucoup de temps à réfléchir à la manière de les combler. Nir est le PDG et fondateur de @oboelabs, une plateforme qui peut créer des cours pour vous sur tout, de la philosophie de Wittgenstein à l'histoire de la glace, à la demande. Auparavant, Nir a cofondé la plateforme de podcasting Anchor et était le VP et responsable mondial des livres audio chez @Spotify. Je l'ai eu sur @every’s AI & I pour parler de ce qu'il a appris sur l'utilisation de l'IA pour apprendre de manière significative de nouvelles choses alors qu'il construit Oboe. Nous abordons : - Ne faites pas en sorte que l'apprenant fasse l'enseignement. Nir croit que bien que le désir d'apprendre puisse être proactif, le processus d'apprentissage lui-même est passif. Pensez à l'école : nous absorbions généralement de nouveaux matériaux en les recevant. Les LLMs à usage général transfèrent tout ce travail invisible d'enseignement—structuration, rythme, récapitulations—sur l'apprenant, ce qui est pourquoi ils semblent souvent étrangement insatisfaisants en tant qu'outils d'apprentissage. - Pourquoi les agents IA ne peuvent pas encore vous garder sur la bonne voie. Selon Nir, ma perte d'intérêt dans le cours de Karpathy—la perte classique de motivation—est un signe de l'évolution actuelle des agents IA. Ils ne peuvent pas encore "lire la pièce" comme un bon enseignant peut le faire. Pour cela, ils auraient besoin de l'autonomie pour réévaluer leur propre approche et ajuster leurs garde-fous—mais leur donner ce genre de flexibilité risque de perdre la cohérence sur laquelle nous comptons aujourd'hui. - L'apprentissage se fait à travers différents médias. Nir soutient que nous apprenons naturellement à travers un mélange de formats—un article ici, un fil Reddit là, peut-être un explicateur YouTube—et que la sortie par défaut basée sur le texte des LLMs ne reflète pas cette réalité. Une bonne plateforme d'apprentissage, dit-il, devrait prendre en charge le fardeau de la pédagogie, décidant quel format vous montrer à tout moment. - Réduisez les frictions au départ, et vous avez déjà gagné la moitié de la bataille. Nir pense que l'un des plus grands obstacles à l'apprentissage est le sentiment qu'un sujet est trop intimidant pour même commencer. Cette expérience façonne sa manière d'aborder la conception de cours : le processus d'apprentissage doit sembler léger et accessible, divisé en petites étapes réalisables—sans sacrifier la profondeur ou le sens en cours de route. C'est un incontournable pour quiconque utilise des LLMs pour apprendre—et se demande pourquoi cela n'a pas encore vraiment pris. Regardez ci-dessous ! Horodatages : Introduction : 00:00:36 Pourquoi vous avez besoin d'une application d'apprentissage IA dédiée : 00:01:49 Le processus d'apprentissage est plus passif que vous ne le pensez : 00:04:32 Démonstration en direct d'Oboe pour créer un cours sur le philosophe Ludwig Wittgenstein : 00:10:21 L'apprentissage fonctionne mieux lorsqu'il se présente sous de nombreux formats : 00:16:52 Où les agents IA échouent actuellement dans l'expérience d'apprentissage : 00:28:21 L'importance de rendre l'apprentissage accessible : 00:34:10 Comment Zicherman utilise Oboe pour apprendre la physique quantique : 00:35:56 Comment les espaces d'embeddings rappellent à Dan la mécanique quantique : 00:40:54