# why
- ChatGPT诞生两周年了
- [[ChatGPT 发布记录]]
- [[AGI]]分级
- deepmind 的分级
- openai 的分级
- 什么是 [[ChatGPT]]
# what
- 理解 ChatGPT,理解费曼学习法,理解人的学习
- 用 ChatGPT,开启「全新学习」 - AGI 时代的学习
- learning by doing
- 构建个人[[知识体系]]
- [[生成学习理论|生成式学习]]
- 因材施教
- 即时反馈
- 举例:小树的编程学习
# how
## ChatGPT使用回顾
- 使用数据
- gpts 个人助理
- 特殊的场景
- @助理
- prompt engineering
- 越高级的模型,越不需要 prompt
- prompt 就是你自己费曼的能力,你思考和表达的能力
- 使用场景
- 生活 life
- [[GPT-4o]] 对标 [[《Her》]]
- 学习 learning
- 任何主题学习
- 家庭教育
- gpt 学习教练
- 搜索 search
## 如何使用ChatGPT
- 观察:ChatGPT 如何解释一个概念?
- 新版 GPT-4o 的生成框架
- [OpenAI 昨天更新了 gpt-4o,更新了什么?来一个具体的例子说明](https://quanzi.xiaoe-tech.com/c_5c1ade1660b8e_66epWNJt6847/feed_detail?feeds_id=d_673ff8e3aa8e5_nNTIO9xem2Z9&app_id=appDlhUKBqJ1468&user_id=u_58f84b65e76b0_js3Vml1a)
- ChatGPT 为什么如此费曼一个概念?
- [[特征学习 Feature learning|特征理论]] feature theory
- 一个词语的意义,是一些列特征(feature)构成的。
- 例如狗这个概念,由很多特征构成,相关的概念是[[写作 说明文 概念的认知框架|亚里士多德的概念界定框架]]
- 由表面特征与深层特征构成,深层特征就是定义了问题本质的特征
- GPT 的[[语义空间]]有 3172 个维度,理解一个事物通过3172 个特征
- 费曼学习法与特征理论
- acumen
- 效法 ChatGPT,我们该怎么做?
- 与费曼学习法深度、有机、无缝整合
- logseq 笔记的构建,借助 ChatGPT
- 利用GPT-4o 的结构化生成
# how good
- [[DIKW 金字塔]]:一种理解智慧的角度
- 以[[概念 concept]]为第一公民
- 以构建个人[[知识体系]]为第一目标
- 三位一体
- logseq x chatgpt x 费曼学习法 = 你的学习
# Ref.
- [和ChatGPT 的723天](https://www.youtube.com/watch?v=YTcEH9Fy-PI&list=PLZlSADAMEfUB1b4o_LR9661bgsm1hk0i3&index=3&t=78s)