Learning Timeline
Key Insights
Amaran Tentang Keyakinan AI (Hallucination)
Model AI dilatih untuk sentiasa kelihatan yakin (confident) kerana sistem latihan mereka memberi ganjaran kepada 'guessing' (tekaan). Berhati-hati kerana AI mungkin mengesahkan maklumat yang salah dengan nada yang sangat meyakinkan.
Tips Mengurangkan Halusinasi AI
Untuk mendapatkan hasil onboarding yang lebih tepat, galakkan penggunaan sistem 'scoring' yang memberi kredit kepada AI apabila ia menjawab 'I don't know' daripada membiarkannya meneka jawapan.
Prompts
Prompt Ringkasan Dokumen Teknikal
Target:
NotebookLM
Summarize this technical paper into a clear, step-by-step onboarding guide. Focus on explaining why language models are trained to sound confident and how the training process rewards guessing over admitting uncertainty. Suggest how exam scoring can be modified to improve model accuracy.
Step by Step
Membina Panduan Onboarding dengan NotebookLM
- Layari laman web NotebookLM (notebooklm.google.com) dan log masuk dengan akaun Google anda.
- Klik pada butang 'New Notebook' untuk memulakan projek baru bagi bahan onboarding anda.
- Klik butang 'Add Source' dan pilih fail dokumen teknikal (seperti PDF atau Google Docs) yang ingin ditukarkan menjadi panduan.
- Tunggu sehingga AI selesai menganalisis dokumen dan menjana 'Source Guide' secara automatik.
- Taip 'Summarizer Prompt' di dalam kotak chat untuk mengekstrak langkah-langkah penting daripada dokumen tersebut.
- Semak pilihan ringkasan yang diberikan oleh AI (contohnya, pilih 'Summary 2' jika ia lebih tersusun).
- Klik ikon 'Pin to Note' pada jawapan AI yang terbaik untuk menyimpannya sebagai laporan atau panduan rasmi dalam notebook tersebut.
Mengurus Kebenaran Data dalam Claude AI
- Buka aplikasi atau laman web Claude AI.
- Navigasi ke bahagian 'Permissions' dalam tetapan akaun.
- Berikan akses kepada 'Location', 'Calendar', atau 'Reminders' jika anda ingin Claude memberikan cadangan restoran tempatan atau mengurus jadual anda.
- Sahkan tetapan tersebut untuk membolehkan AI mengakses data masa-nyata (real-time data) anda.
