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帖子仅提供了一个视频链接（https://youtu.be/EWvNQjAaOHw?si=lixNIZJRppLshiw9），无具体可翻译内容

讨论总结

这个讨论是关于Karpathy的LLMs使用视频。部分人认为视频中的技术很基础，适合大众受众理解，但缺乏深度；也有人认为Karpathy很酷，但视频有点拖沓、技术性低于以往。还有人针对观看体验提出Karpathy应使用暗模式，有人编写自定义着色器来解决观看问题。另外，有人将Karpathy奉为神明，也有人给出了视频的总结内容，还有人对Karpathy或者视频表示高度认可。

主要观点

  1. 👍 Karpathy的视频适合大众受众理解
    • 支持理由：stddealer认为他是为了让没经验的人能理解才这么做的，nawap指出这是大众播放列表所以才这样
    • 反对声音：无
  2. 🔥 视频中的技术超级基础常见
    • 正方观点：TehFunkWagnalls觉得都是常见技术，slayyou2也认同很基础
    • 反方观点：无
  3. 💡 Karpathy应使用暗模式
    • 支持理由：ninjasaid13觉得需要暗模式
    • 反对声音：无
  4. 💡 视频有点拖沓且内容基础
    • 支持理由：有评论者觉得虽然Karpathy很酷，但视频非常基础且拖沓
    • 反对声音：无
  5. 💡 视频技术性低于以往
    • 支持理由：IngratefulMofo明确表示这个视频与之前相比技术性较弱
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 ninjasaid13: dude needs to use dark mode.”
    • 亮点：简单直接地提出对Karpathy视频观看体验的改进建议
  2. “🤔 TehFunkWagnalls：These seem like super basic / commonly used techniques. Was hoping for some gigachad level tricks from him.”
    • 亮点：表达出对Karpathy视频技术含量的失望，与期待的差距
  3. “👀 onetwomiku: I literally wrote the custom shader for mpv to invert the colors when screen median is too white.”
    • 亮点：为了观看Karpathy视频做出了特殊的解决措施
  4. “😎 我从不崇拜他人，因为他们最终都会让你失望，但Karpathy是GOD。”
    • 亮点：体现出Karpathy在评论者心中独特的地位
  5. “🤨 Karpathy is cool but this was very basic and a bit meandering.”
    • 亮点：既肯定Karpathy又指出视频不足

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有正面肯定（如将Karpathy视为神明、高度认可视频等），也有负面评价（如认为视频基础、拖沓、技术性低等）。主要分歧点在于对Karpathy视频内容质量的看法。可能的原因是观众的期望不同，有的观众希望看到高深的技术，而有的观众更关注普及性。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLMs相关知识的普及和发展趋势可能会引发后续讨论，因为在讨论中涉及到了视频对LLMs的讲解以及LLMs领域的快速发展。
  • 潜在影响：如果更多人认为Karpathy的视频有普及作用，可能会影响更多人对LLMs的认识和使用；如果负面评价较多，可能促使Karpathy在后续视频制作中调整内容风格。

详细内容：

标题：关于 Karpathy 新视频“How I use LLMs”的热门讨论

最近，Reddit 上关于 Karpathy 的新视频“How I use LLMs”引发了热烈讨论。该视频链接为：https://youtu.be/EWvNQjAaOHw?si=lixNIZJRppLshiw9 。此贴获得了众多关注，评论众多。

讨论的主要方向包括对视频内容的评价、个人观看体验的分享等。其中的核心问题在于，大家对视频内容的专业性和实用性存在不同看法。

有人觉得 Karpathy 应该使用暗模式，还有人表示自己因患有严重的疾病，专门为 mpv 写了自定义着色器来反转颜色，以便观看 Karpathy 的视频。有人认为这些技巧太过基础常见，希望能看到更高级的内容。但也有人认为 Karpathy 是在努力让没有经验的人能更好理解，因为这在他的普通观众播放列表中，所以是面向特定受众的。

有人说：“我从来不会把人当作偶像，因为他们最终会让你失望，但 Karpathy 就是神。”也有人认为这个视频没有以前那么有技术含量，并且比较杂乱。

还有用户对视频内容进行了详细总结：

  • 介绍了 LLMs，以 ChatGPT 为例，提到了其发布后的竞争对手。
  • 解释了 LLMs 基于大量网络数据预测下一个标记的工作原理，以及存在知识截止的局限。
  • 探讨了模型大小和能力之间的权衡。
  • 提到 LLMs 可通过工具增强，多模态处理也愈发重要。
  • 涉及了实际使用中的一些方面。
  • 指出 LLM 领域多样且发展迅速，用户应尝试不同模型和功能以找到适合自己的。

在这场讨论中，大家对于视频内容的基础程度存在争议。有人觉得基础，有人认为这是为了照顾特定观众的需求。同时，也有人对 Karpathy 表达了极高的赞誉。不同的观点丰富了对这个视频的讨论，让大家能从多个角度去看待和思考。