挖掘GPT-4最大潜力AI导师Github万星网友隔行再也不隔山了

梦晨 萧箫 发自 凹非寺量子位 公众号 QbitAI

只需一段提示词,让GPT-4变成你的“梦中情导”,在GitHub上揽星上万。

现在,一个AI就能帮你学习任何主题,还是24小时待命且从来不会失去耐心。

比如用来学习一门新的编程语言Rust,并告诉AI你会C语言,AI在教你的时候就会跳过数据类型、函数等基础知识了。

一位搞出海电商、经常需要了解不同行业产品和不同国家市场的朋友,体验后评价到:隔行再也不隔山了。

而开发这段提示词的作者年仅17岁,还是一位高中生……

专属导师,从小学教到博士请AI来当专属导师的方法很简单,直接把完整提示词复制到GPT-4里,或点击作者提供的ChatGPT分享链接,选择“继续这个对话”都行。

下一步,当然是先让老师改说中文啦。

甚至可以只指定深度,其他让AI随机挑一种,每次上课都是不一样的感觉。

等学完了就可以输入“/test”,进入随堂小测验环节。

AI导师会判断你的回答是否正确,做出点评,并根据你掌握的情况判断是否可以进入下一节课。

而且AI还会适当的夸夸你,如果喜欢这种,可以把语气风格设置为“鼓励”让AI更频繁的夸夸。

降过难度后再来一次随堂测试,可以看出难度确实降低了。

其他大语言模型同样可用好消息是,这套AI导师提示词可以用到OpenAI之外的其他大模型。

作者测试了隔壁的ChatGPT最强竞品Claude,也可以顺利完成一个课程,但有些细微区别。

比如Claude在教诗歌分析时不如GPT-4。

提示词也支持多种格式,包括JSON、YAML和Markdown。

虽然“GitHub Copilot提示词遭泄露”这事儿不保真,不过从这段提示词内容来看,规则编写同样包括特定场景规则、明确的角色身份、行为规范指导和交互方式设定等:

那么,整体架构设计好后,就是具体课程上的提示词设计了。

另一方面,在课程内容生成上,AI导师借鉴了当前非常火的大模型“思维树”原理。

从图中来看,这段提示词的核心原理是“阶梯式迭代”,即目的是让AI反复生成并评估课程质量,最终给用户输出最好的课程内容。

无论是课程内容、还是课程质量评估,都由AI负责完成。以一堂高中物理课为例,提示词就需要包含生成目标(高中光电效应课程)、思维树步骤和规则限制:

One More Thing看了这么多,你是不是也有点心动,想“抄抄”作业,用类似的提示词来开发自己的AI插件了?

老样子,拿它问问GPT-4,很快就能抽取一个模板出来:

属实是万物皆可GPT-4了。

领一个导师:https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor

参考链接:[1]https://www.ft.com/content/cbd885c3-bda6-459f-8014-f76474bad8a9[2]https://twitter.com/elonmusk/status/1357236825589432322[3]https://twitter.com/marvinvonhagen/status/1657060506371346432[4]https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-building-system/lesson/1/introduction

— 完 —

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