Meu caso de uso favorito para LLMs é aprender. A IA torna o aprendizado surpreendentemente acessível, mas ainda há lacunas no processo. Nir Zicherman (@NirZicherman) passou muito tempo pensando em como encerrá-las. Nir é CEO e fundador da @oboelabs, uma plataforma que pode fazer cursos para você sobre tudo, desde a filosofia de Wittgenstein até a história do sorvete sob demanda. Anteriormente, Nir cofundou a plataforma de podcasts Anchor e foi vice-presidente e chefe global de audiolivros na @Spotify. Coloquei ele no AI & I do @every para falar sobre o que ele aprendeu sobre usar IA para aprender coisas novas de forma significativa enquanto constrói Oboé. Vamos abordar: - Não faça o aprendiz dar aula. Nir acredita que, embora o desejo de aprender possa ser proativo, o próprio processo de aprendizagem é passivo. Pense na escola: normalmente absorvíamos material novo ao recebê-lo para nós. LLMs de uso geral transferem todo esse trabalho invisível de ensino—estruturação, ritmo, recapitulações—para o aprendiz, por isso muitas vezes parecem estranhamente insatisfatórios como ferramentas de aprendizagem. - Por que agentes de IA ainda não conseguem te manter no caminho certo. Segundo Nir, minha queda no curso de Karpathy — a clássica perda de motivação — é um sinal de onde estamos na evolução dos agentes de IA. Eles ainda não conseguem "ler a sala" como um bom professor pode. Para isso, eles precisariam de autonomia para reavaliar sua própria abordagem e ajustar suas limitações—mas dar esse tipo de flexibilidade corre o risco de perder a consistência que confiamos neles hoje. - O aprendizado acontece em vários meios. Nir argumenta que aprendemos naturalmente por meio de uma mistura de formatos — um artigo aqui, um tópico no Reddit ali, talvez uma explicação no YouTube — e que a saída padrão baseada em texto dos LLMs não reflete essa realidade. Uma boa plataforma de aprendizado, ele diz, deve assumir o peso da pedagogia, decidindo qual formato mostrar a cada momento. - Reduza o atrito no começo e você já venceu metade da batalha. Nir acredita que um dos maiores obstáculos para o aprendizado é a sensação de que um tema é intimidador demais para sequer começar. Essa experiência molda a forma como ele aborda o design dos cursos: o processo de aprendizagem precisa parecer leve e acessível, dividido em pequenos passos alcançáveis — sem sacrificar profundidade ou significado ao longo do caminho. Este é imperdível para quem usa LLMs para aprender — e se pergunta por que ainda não pegou completamente. Assista abaixo! Carimbos de data: Introdução: 00:00:36 Por que você precisa de um aplicativo dedicado para aprender IA: 00:01:49 O processo de aprendizado é mais passivo do que você imagina: 00:04:32 Demonstração ao vivo de oboé para criar um curso sobre o filósofo Ludwig Wittgenstein: 00:10:21 Aprender funciona melhor em vários formatos: 00:16:52 Onde os agentes de IA atualmente falham na experiência de aprendizado: 00:28:21 A importância de tornar o aprendizado acessível: 00:34:10 Como Zicherman usa oboé para aprender física quântica: 00:35:56 Como os espaços de embeddings lembram Dan da mecânica quântica: 00:40:54