Karpathy 教你看懂 AI 輸出：受控英語、畫圖、做網頁到解說影片
OpenAI 創始成員、前特斯拉 AI 總監 Andrej Karpathy 10 月 2 日在 X 發文表示，人們接下來會花更多時間理解語言模型的輸出，並分享幾個讓 AI 輸出更好讀懂的做法，從文字、圖表、網頁一路講到客製化解說影片。
文字：請模型改用航太維修的受控英語 ASD-STE100
Karpathy 說，他實測有效的一招是請模型用 ASD-STE100 來解釋事情。這是一套原本為航太維修文件制定的受控語言規範，語言模型很熟悉，而且它對寫作風格有嚴格限制，他覺得這樣寫出來的內容讀起來清楚得多。由於規範相當嚴格，他有時會放寬要求，請模型寫到「八成像 ASD-STE100」就好。
比文字更好：圖表、HTML 網頁與客製化解說影片
他接著提出三個更進一步的做法。第一是請模型畫圖表取代文字，圖表通常更容易處理和理解。第二是請模型以 HTML 輸出，直接產出一個美觀的互動網頁，他說語言模型在前端開發上愈來愈強，能做出精緻的互動體驗與動畫。
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他最看好的輸出形式是針對任何主題量身打造的解說影片。他建議可以試著請模型「做一支 3Blue1Brown 風格的解說影片，用我的 ElevenLabs API 金鑰做旁白配音」；沒有金鑰的話，也可以請模型找能用本機運算的免費替代方案。他說這種做法「其實開始行得通了」。
工作將往上移到監督與理解
Karpathy 總結，隨著語言模型愈來愈強，它們會自主完成愈來愈多基礎工作，人的工作會更多往上移到監督與理解這一層。他認為幸運的是，模型在這方面也幫得上忙：當智慧和程式碼愈來愈充裕，就可以請模型做出大型、客製、用完即丟的軟體產物，例如網頁應用或解說影片，這些在過去根本不划算去做。
同一天他也分享了另一個評測：以文字給模型一組經緯度，問它是「陸地還是海洋」，問 16,200 次後把答案畫成圖，結果就是一張世界地圖。他寫道：「模型知道，這來自壓縮整個網路。」
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