फ्री गाइड · Hacker News द्वारा चुने गए AI वीडियो
AI को समझने के लिए बेहतरीन वीडियो, 20 साल की Hacker News टिप्पणियों से चुने गए
एल्गोरिदम की पसंद नहीं। इंटरनेट के सबसे बहस वाले टेक फोरम की पसंद।
Hacker News जिन AI वीडियो की बार-बार सिफारिश करता है, उन्हें एक गैर-तकनीकी दर्शक के लिए नीचे चार समूहों में बांटा गया है: मॉडल कैसे काम करते हैं, AI का आपकी नौकरी के लिए क्या मतलब है, समझने लायक जोखिम, और कुछ ऐसे जो सिर्फ देखने लायक हैं।
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इस बॉक्स के ठीक नीचे 15-मिनट, एक घंटे, या वीकेंड वाले पिकर से कोई वीडियो चुनें, या आगे सभी 15 को देखें, हर एक के साथ यह भी बताया गया है कि Hacker News इसकी सिफारिश क्यों करता है और इसका सटीक मेंशन काउंट क्या है।
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मुख्य बातें
- 15 AI वीडियो, HackerTube के Hacker News एक्सपोर्ट से लिए गए, जिन्हें AI कैसे काम करता है, आपकी नौकरी, जोखिम और सुरक्षा, और सिर्फ मज़े के लिए में बांटा गया है।
- ऊपर दिए समय बजट के अनुसार चुनें, या नीचे हर समूह को देखें; हर चुनाव में बताया गया है कि Hacker News इसकी सिफारिश क्यों करता है और इसका सटीक मेंशन काउंट क्या है।
- देखना केवल पहला कदम है। हर वीडियो पर दिए 'इस पर क्विज़ लें' बटन का इस्तेमाल करके Anthropic के Claude या OpenAI के ChatGPT के साथ अभ्यास करें।
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मैंने अभी {चैनल} का '{वीडियो का शीर्षक}' नाम का एक वीडियो देखा है। मेरे लिए कुछ भी खोजे बिना, मुझसे पांच सवाल पूछें जो यह जांचें कि मैंने मुख्य विचारों को वास्तव में समझा है या नहीं, एक-एक करके, अगला सवाल पूछने से पहले मेरे जवाब का इंतज़ार करें। अगर मैं कोई जवाब गलत देता हूँ, तो आगे बढ़ने से पहले सही विचार को सरल भाषा में समझाएं।जो हिस्सा समझ नहीं आया, उसे समझें
वीडियो '{वीडियो का शीर्षक}' में, मुझे ज़्यादातर बात समझ आई लेकिन {विशेष पल या शब्द} वाले हिस्से में उलझ गया। बस उस एक हिस्से को मुझे सरल भाषा में समझाएं, और ज़्यादा तकनीकी शब्दों के बजाय रोज़मर्रा की किसी चीज़ से तुलना करें, और बाद में जांचें कि क्या मैं अब इसे अपने शब्दों में आपको समझा सकता हूँ।इसे अपनी असली नौकरी से जोड़ें
मैंने अभी '{वीडियो का शीर्षक}' देखा है, जो {वीडियो किस बारे में है, एक वाक्य में} के बारे में है। मैं {आपकी भूमिका, जैसे एक मध्यम आकार की कंपनी में प्रोजेक्ट कोऑर्डिनेटर} के रूप में काम करता हूँ। मुझे दो या तीन ठोस तरीके बताएं कि इस वीडियो का विचार मेरे असली रोज़मर्रा के काम में कैसे दिख सकता है, अच्छे या बुरे रूप में, और सामान्य बातों के बजाय विशिष्ट रहें।पूरी गाइड
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इस गाइड के बारे में
Hacker News पर बीस सालों से AI वीडियो को लेकर बहस होती रही है। Andrej Karpathy ने उस इतिहास को HackerTube में व्यवस्थित किया; हमने उनमें से 15 वीडियो चुने जो एक गैर-तकनीकी दर्शक के समय के लायक हैं।
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AI मॉडल असल में कैसे काम करते हैं
पांच वीडियो जो बताते हैं कि एक बड़े लैंग्वेज मॉडल के भीतर क्या हो रहा है, लगभग उस क्रम में जिसमें एक शुरुआती व्यक्ति को उन्हें देखना चाहिए: एक घंटे का ओवरव्यू, एक लंबी गहराई से समझाने वाली वीडियो, फिर उसी सीरीज़ के तीन विज़ुअल चैप्टर जो एक बेसिक न्यूरल नेटवर्क से शुरू होकर ट्रांसफॉर्मर के भीतर अटेंशन मेकैनिज्म तक पहुंचते हैं।
Andrej Karpathy
LLM को समझने के लिए एक सघन लेकिन सुलभ शुरुआती बिंदु, और इस लिस्ट का सबसे ज़्यादा मेंशन किया गया वीडियो।
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बड़े लैंग्वेज मॉडलों का एक घंटे का, सामान्य दर्शकों के लिए परिचय: वे क्या हैं, उन्हें कैसे ट्रेन किया जाता है, वे किसी ऑपरेटिंग सिस्टम से किस तरह तुलनीय हैं, और उनके साथ आने वाली सुरक्षा चुनौतियां, जिनमें जेलब्रेक भी शामिल हैं।
Hacker News इसे LLM को समझने के लिए एक सघन लेकिन सुलभ शुरुआती बिंदु मानता है, और यह इस पूरी लिस्ट का सबसे ज़्यादा मेंशन किया गया वीडियो है, जिसे 20 टिप्पणियों में लिंक किया गया है।
Andrej Karpathy
LLM असल में कैसे बनाए जाते हैं, इसकी स्पष्ट बुनियाद के लिए HN की सबसे ज़्यादा बार की जाने वाली सिफारिश।
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ChatGPT जैसे मॉडल के पीछे की पूरी ट्रेनिंग प्रक्रिया का तीन घंटे से ज़्यादा का वॉकथ्रू, प्रीट्रेनिंग से लेकर पोस्ट-ट्रेनिंग तक, साथ ही यह समझने के मेंटल मॉडल कि ये सिस्टम कभी-कभी क्यों हैलुसिनेट करते हैं और इससे कैसे निपटें।
LLM असल में कैसे बनाए जाते हैं, इसकी स्पष्ट बुनियाद के लिए Hacker News की सबसे ज़्यादा बार की जाने वाली सिफारिश, जिसमें भारी गणित की ज़रूरत नहीं; यह 18 टिप्पणियों में दिखता है।
न्यूरल नेटवर्क आखिर कैसे काम करते हैं, यह सीखने के लिए मानक पहला पड़ाव।
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एक डीप-लर्निंग सीरीज़ का पहला चैप्टर, जिसमें बताया गया है कि न्यूरॉन और लेयर असल में क्या होते हैं और एक न्यूरल नेटवर्क के पीछे की बेसिक गणित, जिसे हाथ से लिखे अंकों की पहचान के उदाहरण से समझाया गया है।
टिप्पणीकार इसे न्यूरल नेटवर्क कैसे काम करते हैं, यह सीखने के लिए मानक पहला पड़ाव कहते हैं, और इसकी तारीफ इस बात के लिए होती है कि यह गणित को सहज महसूस कराता है; इसका ज़िक्र 19 टिप्पणियों में है।
ट्रांसफॉर्मर, अटेंशन, और एम्बेडिंग का भरोसेमंद विज़ुअल परिचय।
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यह विज़ुअल तरीके से समझाता है कि ट्रांसफॉर्मर और GPT जैसे लैंग्वेज मॉडल कैसे काम करते हैं, डेटा को टोकन, एम्बेडिंग, और अटेंशन के ज़रिए कदम-दर-कदम फॉलो करते हुए।
Hacker News इसे ट्रांसफॉर्मर का भरोसेमंद विज़ुअल परिचय मानता है; कई टिप्पणियों में कहा गया है कि यह वही वीडियो है जिससे आखिरकार अटेंशन और एम्बेडिंग समझ में आए, इसके 16 मेंशन हैं।
उन सभी के लिए जिन्हें अटेंशन की लिखित व्याख्याएं समझने में मुश्किल हुई।
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अटेंशन मेकैनिज्म का एक नज़दीकी, विज़ुअल वॉकथ्रू: सेल्फ-अटेंशन, मल्टीपल हेड्स, और क्रॉस-अटेंशन, उसी डीप-लर्निंग सीरीज़ के चैप्टर 6 के रूप में।
Hacker News पर खास तौर पर उन पाठकों के लिए सुझाया गया जिन्हें अटेंशन की लिखित व्याख्याएं समझने में मुश्किल हुई, डेटा में इसके 8 मेंशन हैं।
AI और आपकी नौकरी
AI काम के बारे में असल में क्या बदलता है
दो वीडियो, अंदाज़ में एक दशक का फासला। एक ऑटोमेशन और रोज़गार के बारे में क्लासिक चेतावनी है जिस पर Hacker News अब भी बहस करता है; दूसरा यह याद दिलाता है कि AI इस्तेमाल करने में माहिर होना, किसी भी और चीज़ में माहिर होने की तरह, आपकी तरफ से असली मेहनत मांगता है।
ऑटोमेशन और बेरोज़गारी पर एक दशक पुराना मानक समझाने वाला वीडियो।
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मूल रूप से 'Humans Need Not Apply' नाम का यह वीडियो यह दलील देता है कि ऑटोमेशन वर्कफोर्स के एक बड़े हिस्से को आर्थिक रूप से अनुपयोगी बना देगा, जैसे इंजनों ने घोड़ों के साथ किया, और इसमें सॉफ्टवेयर और रोबोट द्वारा बदले जा रहे शारीरिक और मानसिक दोनों तरह के काम का जायज़ा लिया गया है।
Hacker News ने एक दशक से इसे ऑटोमेशन और बेरोज़गारी पर मानक समझाने वाले वीडियो के तौर पर सुझाया है, हालांकि हाल की टिप्पणियों में इसे अत्यधिक आत्मविश्वास वाले भविष्यवाणियों के केस स्टडी के तौर पर भी बताया जाता है; इसके 20 मेंशन हैं।
Perimeter Institute for Theoretical Physics
एक संतुलित नज़रिया: AI मदद कर सकता है, लेकिन असली सीखना अब भी मेहनत मांगता है।
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Perimeter Institute की एक लाइवस्ट्रीम जिसमें Derek Muller पुरानी टेक्नोलॉजी बदलावों और कॉग्निटिव साइंस के आधार पर यह दलील देते हैं कि AI जानकारी तक पहुंच को तेज़ कर सकता है, लेकिन असली सीखना अब भी सीखने वाले की तरफ से मेहनती दोहराव की मांग करता है।
Hacker News इसे AI और शिक्षा पर एक संतुलित नज़रिया मानकर सुझाता है: यह टूल मदद कर सकता है, लेकिन सीखने का मेहनती हिस्सा आपके लिए नहीं कर सकता, और यही वह आदत है जिसे इस गाइड का आखिरी हिस्सा बनाने की कोशिश करता है। इसके 6 मेंशन हैं।
जोखिम और सुरक्षा
कहां सावधान रहना है, सीधी भाषा में समझाया गया
Robert Miles का चैनल किसी वजह से AI सुरक्षा के लिए Hacker News पर सबसे ज़्यादा सुझाया गया प्रवेश बिंदु है: छोटे, खास वीडियो जिनमें कोई भी तकनीकी शब्द बिना समझाए नहीं छोड़ा जाता। यहां इसके साथ एक व्यापक रूप से उद्धृत ओवरव्यू टॉक और एक शॉर्ट फिल्म भी है, दोनों को अक्सर लिंक किया जाता है जब भी AI के जोखिमों की बात आती है।
Robert Miles AI Safety
वह डिफॉल्ट लिंक जो HN AI जोखिम का सुलभ परिचय चाहने वाले नए लोगों को देता है।
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AI सुरक्षा का एक रीमास्टर्ड, सामान्य दर्शकों के लिए परिचय, जो लंदन में दिए गए एक टॉक से रूपांतरित है, जिसमें बताया गया है कि एडवांस्ड AI कैसे गलत हो सकता है और इस विचार के सबसे सामान्य विरोधों के जवाब दिए गए हैं।
वह डिफॉल्ट लिंक जो Hacker News उन नए लोगों को देता है जो AI जोखिम और अलाइनमेंट का सुलभ, यहां तक कि मज़ेदार परिचय चाहते हैं; 7 टिप्पणियां पहले यहीं इशारा करती हैं।
Robert Miles AI Safety
यह सबसे स्पष्ट व्याख्या है कि स्मार्ट AI डिफॉल्ट रूप से बुरा व्यवहार क्यों कर सकता है।
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इंस्ट्रूमेंटल कन्वर्जेंस की व्याख्या: लगभग किसी भी लक्ष्य को पूरा करने वाला AI सिस्टम आम तौर पर सेल्फ-प्रिज़र्वेशन और संसाधन जुटाने जैसे उप-लक्ष्यों को भी अपनाने की प्रवृत्ति रखेगा, चाहे किसी ने इसे ऐसा करने के लिए प्रोग्राम किया हो या नहीं।
यह बार-बार सबसे स्पष्ट व्याख्या के तौर पर सुझाया जाता है कि एक स्मार्ट AI सिस्टम डिफॉल्ट रूप से बुरा व्यवहार क्यों कर सकता है, बिना किसी बदनीयती की ज़रूरत के; इसके 8 मेंशन हैं।
Robert Miles AI Safety
'क्या एक स्मार्ट AI बस इंसानी मूल्यों को समझ नहीं लेगा' का मानक छोटा जवाब।
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ऑर्थोगोनैलिटी थीसिस की व्याख्या: कैसे एक सिस्टम अत्यधिक सक्षम हो सकता है जबकि वह ऐसे लक्ष्यों को अपना रहा हो जो इंसानों को अजीब या अनजान लगते हैं, यह अलग करते हुए कि कोई चीज़ कितनी स्मार्ट है और वह असल में क्या चाहती है।
Hacker News इसे 'क्या एक स्मार्ट AI बस इंसानी मूल्यों को समझ नहीं लेगा' का मानक छोटा जवाब मानकर इस्तेमाल करता है, और यह इस लिस्ट की ज़्यादा उद्धृत प्रविष्टियों में से एक है, 12 मेंशन के साथ।
Center for Humane Technology
AI जोखिम पर अपडेट होने के लिए देखने वाला टॉक, सबसे ज़्यादा उद्धृत वीडियो के बराबर।
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Tristan Harris और Aza Raskin बताते हैं कि उनका मानना क्यों है कि मौजूदा AI क्षमताएं असली सामाजिक जोखिम रखती हैं, और दलील देते हैं कि कंपनियां सुरक्षा कार्य से तेज़ गति से डिप्लॉय करने की दौड़ में हैं, यह टॉक GPT-4 के सार्वजनिक लॉन्च से ठीक पहले दिया गया था।
अक्सर AI जोखिम पर अपडेट होने के लिए देखने वाले एकमात्र टॉक के तौर पर सुझाया जाता है, खासकर उन लोगों द्वारा जो उसी टीम का सोशल मीडिया पर पहले का काम देख चुके थे; इसके 20 मेंशन हैं, जिससे यह इस लिस्ट के सबसे ज़्यादा उद्धृत वीडियो के बराबर हो जाता है।
Stop Autonomous Weapons
जब भी खबरों में ऑटोनॉमस हथियारों की बात आती है, तो HN का मानक संदर्भ।
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AI शोधकर्ता Stuart Russell के समर्थन वाली एक काल्पनिक शॉर्ट फिल्म, जिसमें सस्ते ऑटोनॉमस ड्रोनों के झुंड फेशियल रिकग्निशन का इस्तेमाल करके लक्षित हत्याएं करते दिखाए गए हैं, यह ऑटोनॉमस हथियारों पर प्रतिबंध की दलील देने के लिए बनाई गई है।
जब भी खबरों में ड्रोन झुंड, ऑटोनॉमस हथियार, या मिलिट्री AI की बात आती है, तो Hacker News का मानक संदर्भ, वर्षों में इसके 20 मेंशन हैं।
मज़े के लिए देखें
तीन ऐसे जो सच में देखने लायक हैं
आपके समय के लायक हर चीज़ कोई सबक नहीं होती। ये तीन वीडियो Hacker News पर अक्सर सिर्फ इसलिए सुझाए जाते हैं क्योंकि ये बहुत बढ़िया बने हैं: एक फीचर-लेंथ डॉक्यूमेंट्री, एक लंबा तीन घंटे का इंटरव्यू, और एक छोटा, मज़ेदार डेमो जो आज भी अच्छा लगता है।
Google DeepMind
AI के बारे में एक भावुक, बढ़िया बनी इंसानी कहानी जिसके लिए गो खेल जानना ज़रूरी नहीं।
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एक फीचर-लेंथ डॉक्यूमेंट्री जो DeepMind के AlphaGo प्रोग्राम का पीछा करती है, जब वह 2016 में गो चैंपियन Lee Sedol के खिलाफ अपने मैच की तैयारी करता है और खेलता है, इसमें उसके पीछे की टीम और गो की दुनिया की वह प्रतिक्रिया भी शामिल है जब उन्होंने एक AI को एक टॉप इंसानी खिलाड़ी को हराते देखा।
टिप्पणीकार लगातार इसे AI के बारे में एक भावुक, बढ़िया बनी इंसानी कहानी कहते हैं जो तब भी असर करती है जब आपने कभी गो नहीं खेला, और कहते हैं कि यह उस तरह पुरानी नहीं लगती जैसे बहुत सारा AI कंटेंट लगता है; 13 टिप्पणियां इसे लिंक करती हैं।
Lex Fridman
एक मज़ेदार, विस्तृत इंटरव्यू, खासकर सेल्फ-ड्राइविंग पर Hotz के नज़रिए के लिए।
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Lex Fridman और George Hotz, सेल्फ-ड्राइविंग कंपनी Comma.ai के संस्थापक, के बीच तीन घंटे की बातचीत, जिसमें सेल्फ-ड्राइविंग कारों, Tesla और Waymo, क्रिप्टोकरेंसी, GPT-3, और किताबों की सिफारिशों जैसे विषय शामिल हैं।
Hacker News पर एक मज़ेदार, विस्तृत इंटरव्यू के तौर पर सुझाया गया, खास टिप्पणियों में Hotz के एंड-टू-एंड न्यूरल-नेट ड्राइविंग पर नज़रिए का ज़िक्र है; इसके 10 मेंशन हैं।
इस तरह की मशीन लर्निंग का भरोसेमंद, सुलभ परिचय।
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MarI/O का एक छोटा डेमो, एक ऐसा प्रोग्राम जो न्यूरल नेटवर्क और NEAT नाम के एक जेनेटिक एल्गोरिदम का इस्तेमाल करके, बिना किसी इंसान के नियम बताए, खुद सुपर मारियो वर्ल्ड खेलना सीखता है।
इस तरह की मशीन लर्निंग का Hacker News का भरोसेमंद, सुलभ परिचय, जिसकी टिप्पणियों में इस बात के लिए तारीफ होती है कि यह उस पुराने शोध को साफ तौर पर क्रेडिट देता है जिस पर यह आधारित है; इसके 20 मेंशन हैं।
यह लिस्ट कहां से आईस्रोत और क्रेडिट
ऊपर दिए गए हर वीडियो, चैनल नाम, सारांश, और मेंशन काउंट HackerTube (hackertube.org) द्वारा प्रकाशित एक सार्वजनिक एक्सपोर्ट से लिए गए हैं। Andrej Karpathy, जो इस गाइड के दो वीडियो के क्रिएटर के रूप में भी दिखते हैं, ने HackerTube को open-index/hacker-news डेटासेट (huggingface.co/datasets/open-index/hacker-news) से बनाया और इस प्रोजेक्ट को अपने शब्दों में इस तरह बताया: 'मैं YouTube की सिफारिशों से परेशान था, इसलिए मैंने Claude से 20 साल की HN टिप्पणियों में से 43 मिलियन टिप्पणियों को फ़िल्टर करवाकर 6,454 वीडियो तक पहुंचाया जिन्हें लगातार सुझाया जाता रहता है।' हमने जिस एक्सपोर्ट का इस्तेमाल किया उसमें कुल 6,454 वीडियो और 39,834 Hacker News मेंशन हैं, जो ODC-By 1.0 के तहत लाइसेंस प्राप्त है; हमने इस पेज के लिए एक गैर-तकनीकी दर्शक वर्ग के लिए चुने गए उन वीडियो में से 15 को चुना।
Hacker News का डेटा Y Combinator द्वारा उपलब्ध कराया जाता है। ऊपर दिए गए वीडियो शीर्षक और चैनल नाम उनके अपने क्रिएटरों के हैं, न कि Nightschool AI या HackerTube के, और यह पेज हर वीडियो को YouTube पर लिंक करता है बजाय उन्हें होस्ट या एम्बेड करने के, इसलिए आप हर एक को उसके क्रिएटर के अपने चैनल पर देखते हैं।
यह गाइड एक बहुत बड़े डेटासेट का चुना हुआ सबसेट है, सभी 6,454 वीडियो की रैंकिंग नहीं, और ऊपर दिए गए मेंशन काउंट यह बताते हैं कि हर वीडियो को Hacker News टिप्पणियों में कितनी बार लिंक किया गया है, न कि इसका व्यू काउंट या कोई और YouTube मेट्रिक। Karpathy का HackerTube Claude की मदद से बनाया गया एक पर्सनल प्रोजेक्ट है; यह Nightschool AI के बारे में कोई दावा नहीं करता, और इस पेज पर किसी भी बात को यह नहीं समझा जाना चाहिए कि Karpathy, Hacker News, या Y Combinator Nightschool AI के करिकुलम का समर्थन कर रहे हैं।
वीडियो देखना और आदत बनाना, दो अलग चीज़ें हैं
एक अच्छा समझाने वाला वीडियो किसी कॉन्सेप्ट को एक दोपहर के लिए आपके दिमाग में डाल देता है। किसी असिस्टेंट के साथ उसका अभ्यास करना, जैसे ऊपर के प्रॉम्प्ट करते हैं, वही है जो इसे टिकाए रखता है। Nightschool AI का फ्री करिकुलम पहले पाठ से ही हाथों-हाथ अभ्यास वाला है, जिससे आप किसी असली चीज़ पर Claude के साथ काम करने की आदत बनाते हैं, बजाय अपनी वॉच हिस्ट्री में एक और वीडियो जोड़ने के।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI वीडियो की यह लिस्ट असल में कहां से आई?
HackerTube द्वारा प्रकाशित एक सार्वजनिक एक्सपोर्ट से, यह वह प्रोजेक्ट है जिसे Andrej Karpathy ने Claude से 20 साल में फैली 43 मिलियन Hacker News टिप्पणियों को उन वीडियो में छांटकर बनाया जिन्हें लोग एक-दूसरे को लगातार सुझाते रहते हैं। इस एक्सपोर्ट में 6,454 वीडियो और 39,834 Hacker News मेंशन हैं; हमने उनमें से गैर-तकनीकी दर्शक के लिए उपयुक्त 15 को चुना।
YouTube की अपनी सिफारिशों के बजाय AI वीडियो चुनने के लिए Hacker News टिप्पणियों का इस्तेमाल क्यों?
क्योंकि यह एक अलग तरह का संकेत है। YouTube की सिफारिशें इस बात के लिए ऑप्टिमाइज़ होती हैं कि आपको आगे क्या देखते रहना है; एक Hacker News मेंशन का मतलब है कि किसी खास चर्चा में किसी खास व्यक्ति ने सोचा कि किसी बात को समझाने के लिए यह वीडियो लिंक करने लायक है। Karpathy ने ठीक इसी वजह से HackerTube बनाया, और कहा कि वह YouTube की अपनी सिफारिशों से परेशान थे।
क्या इन वीडियो को देखने के लिए मुझे कोडिंग की किसी पृष्ठभूमि की ज़रूरत है?
नहीं। हमने जानबूझकर अंतर्निहित डेटासेट की कोड-भारी प्रविष्टियों को छोड़ा है, जैसे किसी खास मशीन-लर्निंग लाइब्रेरी के वॉकथ्रू, और सामान्य दर्शकों के लिए बने वीडियो रखे हैं: समझाने वाले वीडियो, एक डॉक्यूमेंट्री, एक इंटरव्यू, और एक शॉर्ट फिल्म। आप बिना कोड की एक भी लाइन लिखे सभी 15 को फॉलो कर सकते हैं।
मुझे इन्हें किस क्रम में देखना चाहिए?
'AI मॉडल असल में कैसे काम करते हैं' समूह से सूचीबद्ध क्रम में शुरू करें: Karpathy का एक घंटे का टॉक, फिर उनकी लंबी गहराई वाली वीडियो, फिर तीन 3Blue1Brown चैप्टर। इसके बाद, बाकी तीन समूह एक-दूसरे पर निर्भर नहीं हैं, इसलिए इस आधार पर चुनें कि आप किस बारे में जानना चाहते हैं: आपकी नौकरी, जोखिम, या बस एक अच्छा वीडियो।
क्या यह लिस्ट बस YouTube द्वारा सुझाए गए किसी भी AI कंटेंट को देखने जैसी ही है?
नहीं। ये 15 उन वीडियो के चुने हुए एक्सपोर्ट से लिए गए हैं जिन्हें खास तौर पर कई सालों में Hacker News चर्चाओं में लिंक किया गया है, किसी ऐसे सिफारिश एल्गोरिदम से नहीं जो आपकी देखने की हिस्ट्री को ट्रैक करता हो। मेंशन काउंट यह दर्शाता है कि किसी वीडियो का बातचीत में कितनी बार ज़िक्र हुआ है, न कि उसके कितने व्यू हैं।
क्या मैं किसी AI असिस्टेंट का इस्तेमाल करके सिर्फ देखने के बजाय इन वीडियो से असल में सीख सकता हूँ?
हां, और यही इस गाइड के 'इन्हें AI असिस्टेंट के साथ कैसे इस्तेमाल करें' सेक्शन के प्रॉम्प्ट और हर वीडियो कार्ड पर मौजूद 'इस पर क्विज़ लें' बटन का मकसद है। किसी वीडियो को पूरा देखने के ठीक बाद, अगले पर जाने से पहले, कॉपी किए गए प्रॉम्प्ट को Anthropic के Claude या OpenAI के ChatGPT जैसे किसी असिस्टेंट में पेस्ट करें।
इस लिस्ट में AI मॉडल कोड करने के तरीके पर कोई वीडियो क्यों नहीं है?
क्योंकि यह गाइड उन लोगों के लिए लिखी गई है जो अपने रोज़मर्रा के काम में AI का अच्छी तरह इस्तेमाल करना सीख रहे हैं, न कि मशीन-लर्निंग कोड लिखना। अंतर्निहित HackerTube एक्सपोर्ट में कई कोड-भारी प्रविष्टियां हैं, जिनमें शुरू से एक छोटा न्यूरल नेटवर्क बनाने वाली एक प्रविष्टि भी शामिल है, जिन्हें हमने उन वीडियो के पक्ष में छोड़ दिया जो प्रोग्रामिंग की पृष्ठभूमि के बिना कॉन्सेप्ट समझाते हैं।
क्या Nightschool AI, Hacker News, HackerTube, YouTube, Y Combinator, Andrej Karpathy, Anthropic, या OpenAI से संबद्ध है?
नहीं। Nightschool AI स्वतंत्र है और Y Combinator, Hacker News, YouTube, Google, Anthropic, OpenAI, या Andrej Karpathy से संबद्ध या उनके द्वारा समर्थित नहीं है। इस पेज पर मौजूद वीडियो डेटा उस ODC-By 1.0 लाइसेंस के तहत इस्तेमाल किया गया है जिसके अंतर्गत HackerTube का एक्सपोर्ट प्रकाशित है, और हर वीडियो शीर्षक और चैनल नाम अपने क्रिएटर का है; Claude, ChatGPT, Hacker News, और YouTube का नाम यहां सिर्फ यह बताने के लिए लिया गया है कि वे क्या हैं और स्रोतों को सही तरीके से क्रेडिट देने के लिए।
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पंद्रह अच्छे वीडियो खुद-ब-खुद आपको AI में माहिर नहीं बना देंगे। आज किसी एक का असिस्टेंट के साथ इस्तेमाल करना, एक शुरुआत है।
चुनाव HackerTube (hackertube.org) से, Hacker News टिप्पणियों से, ODC-By 1.0। Y Combinator, Hacker News, YouTube या क्रिएटरों से संबद्ध नहीं।