人工智能应用基础学习通考试

大学生们赶紧看过来，这个你们最近都在找的刷客助手，直到现在还有的朋友不知道如何去下载使用，它是支持学习通、智慧树和职教云的，今天给你们带来一个详细的教程。首先点击我视频右下角分享，选择分享链接，再然后打开我手机自带的应用商店，下载一个这个，我们打开它， 进来之后点击允许粘贴，下方会弹出一个文件，如果没有弹出，我们点击搜索框，手动输入，财大气粗，再点击搜索，这里也会弹出来，我们点击文件夹，找到软件资源商，往下滑找到这个学习通刷客工具，先保存再下载就可以使用了。

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one two three 窗外飘起了大雪。

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欢迎收看人工智能频道，今天要学习的是大模型应用开发警告，本系列视频耗时二千四百小时，共计九小时三十五分钟， 带你一口气学会大模型应用开发，从入门到就业，完整教学视频看完直接出师， 内容包括大模型应用提示词工程、 rga 制、私有化部署等。你是不是也这样子的？问 ai 问题， 死的答案却总是又长又空，根本没办法直接用。写邮件，他给你一片模板要方案，他给你一堆正确的废话，不是你问的不对，而是你缺少一把精确提问的钥匙。 欢迎来到大魔性第三课，提日词工程。这堂课我们不空谈理论，而是直接上手，我会带你通过真实的操作，掌握让 ai 秒懂你心的一个沟通秘诀。话不多说，我们直接开始。 那么本期视频呢，主要会分分为三个部分来讲。首先第一个部分是什么呢啊？第一个部分是明确题日词，他到底是什么啊？帮你建立起基本的认知，保证我们后续的内容都能听懂。如果说你这块已经了解了，那么你可以跳过第一部分。 第二部分呢，我们会啊，学习题词的一个类型，让你在面对不同任务的时候思路更加清晰。第三呢，我们会通过一些实际的案例啊，以及手敲一些案例，让你学完之后就能用，提升与 ai 写作的一个效率啊。那么我们先来看第一步，什么是题词？ 那么我们先来看一下什么是提示词工程。好吧，那么我们常说的提示词工程里面的提示词是什么呢？这个提示词其实就是我们给大模型的输入啊，比如说我在这里给大家举个例子，好吧， 那么我们来看一下，看到这个页面，这个页面是不是我们跟大模型，也就是 deepsea 的 一个交流的一个界面，那么这里的话我们就可以干嘛呢？输入哈，你好啊，你是谁呢？ 好，这个问题，这个就是我们的输入也叫做提示词，那么大模型就会根据这个提示词给出我们的回复，可以理解吗？ 好，我看他啊，我是谁谁，他就给我解释了，好吧，这就是提示词，大家懂了吗？就是我们的用户的一个输入键的提示词，那么提示词工程是什么呢？它是一项优化提示词，那么哈是不是优化我们用户的输入啊， 和一些生存策略，从而获得更好的模型返回的结果？这里的话我们要看更好的什么样模型返回结果，我们这里没有改变模型的能力，我们只是啊 提升原来，比如说原来的模型啊，能达到九十分，但是通过我们提质层过程之后呢？他能达到九十五分，可以理解吗？这个模型的上限是改变不了的，但是我们可以适当的让他来接近模型的上限， 好吗？啊，这就是题目的工程，通过优化我们的题日词，那么这里有几个问题哈，我们题日词是需要不断调优的，就比如说 我给用户的一个问题发现，哎，我这样问的话，呃，大冒险给我的输出不太好，那么我就要干嘛呢？哎，下一次我们就，哎他这个地方不太好，我们来优化一下，就比如说哈，我给爷这里也给大家举个例子好吗？ 就比如说这里的话，这个豆包大家应该都用过，是不是啊？那比如说我想让他帮我生成一辆在雨月中雨夜中疾行的跑车，那么啊，比如说我刚开始帮我生成一个跑车照片， 跑车图片，那么，哎，他能够按照我的要求生成一个什么？生成一个在愉悦中即行的红色跑车图片吗？他是不能够，他只能够生成一个技术的跑车，那 那么我们是不是要在这个基础上进行优化呢？哎，可以看到吗？啊？这个是符合的，但是前面的是不是都不符合啊？而且这个也是静态的，我们可以看到，那么不符合我们的机型的要求，那么就需要我们再提示优化，比如说在这里再优化哈，那么啊，我们来直接复制哈， 那么比如说我在优化帮我生成一个什么呀？生成一个在雨液中吟行 矩形的跑车图片，好，那么这样子的话，我们这提示是不是优化完之后呢？它生成图片是不是更符合我们的要求呀？这就是我们啊，刚刚说的什么呀？提示词需要我们来优化，那么先让它生成完，看是不是更符合我们的结果好，好吧， 可以看到吗？是不是这里的话就符合我们的结结果啊？雨液中即形的跑车图片，那么这就是我们的优化提示词，从原来的哎，按照我们的需求再进行优化。好吧，那么我们来看到第二点是什么呢？我们要说清楚自己到底要想要什么？要具体， 就跟我刚刚说的一样，如果我们不够具体的话，生成的是不是往往都不是我们想要的内容啊，所以说要具体。第三个就是不要让机器，也就是让大模型去猜测太多，我们一旦让大模型猜测太多，他就会乱出啊，就会 就会引他自己的思考，而不是我真的想要的内容，所以说一定不要让大模型猜测太多，一定要哈要告诉他细节。然后还有些技巧的话，我们后面都会讲到 啊，那就是这里的话就是我们什么是题词，大家应该都有个简单的认知了，那么接下来的话我们来看什么呢？我们来看一下题词都包含着哪些内容，好吧，我们一个题词包含哪些结构呢？首先我们在这里哈是五个部分，首先第一个我们要把这个任务给描述清楚 啊，描述清楚第二部分要干什么呢啊？我们要提供背景，比如说啊，我这个提供背景一般都是什么？我是一个什么什么？我是一个中文的一个老师，那么这就是背景啊，我是一个什么样的人啊？我要做什么样的事，那么这是背景，那么给什么例子呢啊？就比如说 别人这样做的，你参考着他的，你给我做一份，这是一个例子，可以理解吗？那么下面就是我们输入啊，这是我们的问题，然后在这个输出，那么这里的话我给大家来看一个什么呢？来看一个提示词的一个模板， 来看这样一个提示词，首先描述任务啊，是要你写一个零基础的一个入户入门指南，是不是如何用 node 啊？ 弄的这个东西做一个个人的管理。那么啊，还有一些背景啊，还有一些什么呢？还有给个一个例子，你可以怎么怎么样做，是不是呀？然后我们还给了一个输入和输出，那么如果说我把这个东西写的非常详细的话，我们来执行一下， 那么他就会严格参考我给那些东西，然后帮我做啊，我们可以看一下它的一个结果到底符不符合我们的要求呢？好吧，我们先来看它生成， 这是它的一个思考过程哈，这是一个 double c 的 特性，那么这个哈，我们可以它是一个 mac 的 格式哈，它是按照 mac 的 格式来创建的，我直接可以复制成 mac 的， 可以理解吗？ 好，那么这样的话，效果是不是非常的不错呢？符合我们的要求是不是？那么啊，回到我们刚刚 ppt 中来， 那么这个哈，这个整个的过程，比如说从描述任务，再到提供背景，给出例子，指定输入和指定输入格式，那么如果说你的提示词能够严格参考这个过程的话，那么你的输出结果绝对不会太差， 可以理解吗？好吧，那么啊，到这里的话，我们其实已经搞懂什么是提示词，以及提示词的大致分为哪些结构，是不是啊？那么接下来我们就来讲一下提示词的类型都有哪些。这里的话啊，我说的提示词类型不一定是全部的，但是 啊，它绝对是囊括啊，市面上常见的几种，我们来看一下这里的话啊，我们可以来看，首先第一个这个零样本提示，它是什么意思呢？ 这个零样本提示的话，我们可以这样想，我们大模型是不是用了大量的数据来进行训练呀？那么啊，他，他是训练的时候就啊，因为我们之前用了很多的数据，那么我们就可以有一些任务，我们不用给他任何提示，他就会，比如说中国啊，是哪一年创建的，他是不是就会啊？ 啊？再比如说我再问他一个问题，世界第一高峰是什么？是珠穆朗玛峰，他直接就会，我们不用给任何提示，是不是？那么什么叫少量的提示呢啊？少量的提示 就是哈，我们有一些内容，哎，他比较复杂啊，我们任务比较复杂，比如说啊？呃呃，比如说哈，我们可以这样想， 比较复杂的就是他可能需要啊，两个啊，两步、三步，那么我们就他大冒险，可能就没办法直接回答出来啊，等一下我给大家举例子啊，大家这样想一想，所以说我们就要给他一个势利，让他能够参考着来回答啊，可以理解吗？好吧，那么 第三个叫做练式思考，就是他这个事情变得更复杂了啊，就是我们这个任务需要给它拆解的子任务，我们才能够干嘛呀？才能够一步一步的给它解决出来 啊？所以说这是我们练式的一个思考啊，这里的话，其实我们后面就发展成了让看的一个思维啊，一个思维练的一个方式，好吧，那么这个叫做自我一致性，什么意思呢？啊？这个的话啊，我们简单的给大家解释一下， 那我们大家哈也会有用这种方式的时候，就比如说哈。呃，有一个问题他比较难啊，那么我们在试卷上比如说要回答这个问题，他比较难，那么我们是不是会在研读纸上把这个做几遍呀？那么，哎，我们会看哪种方式，哪个答案出现最多，那么我们会把它认为是对的， 可以理解吗？那这个的话就叫做我们的自我一致性，我们会先自己生成几个答案来看啊，它一致不一致啊，如果一致的话就是正确答案，可以理解吧？那么下面叫做生成知识提示，这个就是啊，它不，它就是我们大冒险，它是有知识的局限性的， 就是有些知识它的知识库是没有的啊，就比如说我们通过 deepsea 给大家演示一下哈，为什么说它有哪些知识没有呢？ 来看一下哈。我这里问 debit 的 知识截止日期到哪天，他告诉我截止日期是二零二四年七月，他只能了解二零二四年七月之前的信息和事件，之后的他无法提供准确的信息， 大家可以理解吗？如果说我问他二零二五年五月份的一件事情，如果不开启联网搜索的话，他可能就不清楚，能理解吗？所以说我们就要干嘛呢？我们就要给他知识的提示，我们就要把这些内容给到他，然后再让他帮我回复， 那这个的话大家是不是能理解到 read 呀？其实这里最后就演变成了 read， 也就是 r a g。 好吧，那么这里的话我们一共有了五种，那么等一下我会也会通过这五种的一个什么啊？一个啊题词词的一个工程，我们来进行给大家演示一下。好吧，那么接下来我们就进入到我们的实战中，给大家看这五种的题词到底是一个 怎么样子的啊？大家是不是都好奇啊？那么我们接下来就来演示一下，在这里的话，我使用的一个软件叫做 chatbox 哈，使用的模型是我本地部署的 deepsafe r e 七 b 模型啊，那么我们先来看第一种叫做零样本题，是 零样本提示啊，大家别忘了第一种叫零样本，好吧，那么什么我们在这里给大家一个提示词哈，我把这个关掉，嗯，那么啊，就比如说 这个问题，我们会把文本分为中性、负面和正面啊，我认为这个假期还行，是一个什么样的情感啊？我可以问他，我直接问他就行了哈，他就会给我输出正面还是负面， 是正面还是负面还是什么？还是中性。那么这个问题，因为我们之前的模型就训练过这种类型的数据，所以说他就直接告诉我啊，这个中性的，那么我可以再换一个话语啊，比如说我，我讨厌明天， 我讨厌昨天吧，我讨厌昨天，那么我再问他，这个情感是什么呀？是啊，是正性还是什么？还是还是负面还是正面？ 可以看到是个负面，那这种的话叫做零样本提示，我们只需要给他问题就可以了，能够理解吗？啊？我不需要给他任何提示，因为原来的大模型在数据训练的时候就已经训练过这样的数据了啊，他就可以直接回答，就比如说文文娜珠穆朗玛峰啊，是文文娜世界第一高峰 是什么这种类型啊，有的人说我都会啊，但是你小学的时候，你确定你知道吗？可不可以理解，好吧， 那么对我们来说都是有用处的好吧，因为我们人类的知识这个储备量永远都不可能跟大冒险相比，因为大冒险的知识储备实在是太高了。 然后的话，我们来看下一个内容，叫做少量的提示，那么先给大家看一个提示词，就是我们会给他一个例子，这个例子的话，大家可以看到啊，这个是他一个小动物，那么啊，用他的例子，他是指用他一个例子是什么？好吧，上面这这半部分就是我们给他一个例子， 那么下面的话，他就给我一个造个句子啊，他下面就给我出了一个句子，是不是？那么啊，其实这个的话输出也不是太好，那么我可以换一种例子哈， 我们来看下这个，这个的话，我们是一个新闻分类的一个例子，那么为什么上面啊？先说为什么上面出问题了哈，就是因为啊，因为我们上面他思考的过程中就把它当做英文了，所以说才会给我输出一个英文的句子， 但是其实他没有出错哈，那么我们来看这个例子啊，我们先给他例子，就是啊分类，那这个是科技类，这个是体类，这个娱乐类，那么我们在这里啊，让他给这个能分类来进行一下哈， 这种的话就是我们属于少样本，我们会给他提供一个简单的试例啊，他是一个什么呢？他这个先思考过程哈，属于什么？属于科技类，给我们成功了是不是？那么我再给他一个例子哈，给他一个稍微多一点的一个例子，那么更长一点的看他能不能实现呢？好吧， 那么这里的话啊，这个问题请按照以下的格式参提取人物信息，然后给了一个视力一，给了视力二，然后我们来看他能不能成功提取出来呢？ 如果说啊，我单纯的提取，他可能提取不出来，但是现在我给他两个视力，他应该是能够提出来的，哎，可以看到吗？他提出来了，是不是？这是我们属于少量的提示，那么我这里有个问题哈，那么这个问题是， 好，我这组的基数呢，加一个是偶数，是不是呀？那么，那么我来看一下他能不能输出一下，他能不能输出来是多少呢？好吧，看他是看他回答应该是正确或错误啊，可以理解吗？ 他回答正确，错误啊，他说是一个基数，那么，哎，是不是就不符合要求了？我想我想知道是这个答案是对的还是错的，那么就改下题旨词。好，我们来看这个题旨词， 那么，哎， a， 这是一个，这是什么？这是 true， 这是对的，那么这是对的，这是 false。 那 么我来问他，他是一个什么？他能不能给我一个正确回答呢？ 像这种的话比较复杂的啊，我们一定要是给他一个式的英文啊，单纯的来说，他并不能给我一个成功的一个答案，是不是啊？他，哎，明明是一个处，他给我答一个 false， 但是如果说，哎，我给他很多式例的话，他就应该就能够给我答的出来是一个 false， 是 不是呀？ 那么接下来我们来看一下哈题序词的一个啊，叫做思维链的一个题序词，那么大家来看一下这个题序词。首先我们先来看一个逻辑思维的一个题序词啊，就是数学能力， 大家看这个题的时候问问题是什么呢？小明啊，有了十个苹果，这是例子哈，那么我们接下来给了一个这样的例子，那么啊，现在我们又一个新的问题，那么他就会按照这个推理的过程来一步一步的思考成一个链式的结构哈，好吧，我换回刚刚的模型回运行一下， 哎，大家觉得他能不能回答正确呢？我觉得应该是能够回答正确，因为我们已经把啊怎么思考步骤告诉他，大家看到啊，这样的话他就会一步一步的思考，就剩下二十一个成字。 好，大家可以看到我们这个有明确的思考过程，这样的话啊，我们成功的概率就会高了，非常非常多啊，这是我们的一个数学问题推理，那么来看一下逻辑的一个推理问题，好吧，我们来看这个题是四， 大家来看这个题的意思啊，我们上面给的过程是啊，有一个房间有三个开关，分别控制一个灯泡，你也只能进入一个房间，你如何确定开关控制哪个灯泡呢？啊？大家这是我们整个的一个问题哈，大家可以暂停过来仔细的来看一下，好吧，这里的话我就不 再暂停了哈，大家自己自己来看一下就可以了，我们直接运行，看他能不能够给我回答正确呢。 现在我们通过这个提子思，通过这个思维链的方式哈，我们把这个思考过程告诉他的话，这样子啊，我们通过一步一步的让他能够帮我们拆解这个问题，那么我们成功的概率就会提高很多，我们一定要注意这个，因为这个的话也是我们日常情况下用的最多的， 你看到吗？他通过一步一步的按照我们知识预先设置好的炼制思维来给我们拆解，得到一个最终答案好吗？那么接着我们再来看一下事实的一个推理方式， 这些对的一些题的词我都已经在评论区给大家准备好了，大家可以直接去领取就可以了。好，然后我们看一下这个过程直接运行，那这个的话我也不给大家来看了哈，我们来滤镜一下，结果我们来看一下，因为我们时间的关系 好，那么他也是一步一步的按照我们前面的这个什么思路来做的，可以看到啊，他是一个平面啊，成功的回答出问题了，那么接下来我们来看下一个叫做自我一致性，我们也是给他看一个提示词哈， 我们先来看这样一个问题，这个问题其实我先问他这个哈，这个答案是多少？有的人说啊，四十五岁，三十五岁，正确吗？其实不是的哈，其实应该是多少啊？应该是六十五岁，对不对 啊？我六岁的时候啊，妹妹是我的一半年龄，应该是三岁，那么现在他应该是多少啊？是六十多少啊？六十七岁才对，是不是看他这个结果到底对不对啊？你看啊，现在看能不能给我回答正确 啊？这个是因为啥？因为他，呃，已经啊呃，把前面那些回答给弄串了，我们重新呃新建一个哈，新建一个对话，新建一个对话之后呢，我们再重新来问他一下， 这样的话他就不会跟前面串起来了哈，好，可以看到，我已经帮我啊回答正确，这里啊是我们模型的能力比较强，那么接下来的话我们就来通过少量的样本来给他进行一个提示，好吧，我们来看一下这样的提示词， 来看下这样一个提示词，上面的话是我们一个角色一个问题，然后一个回答啊，那么我们这回答就是这样式一个回答，那么我们下面的话就会让他确保我们这个一致性是不是，那么来回答一下，让他看下结果，好吧，还是一样对的，提示词我都已经在评论区给大家准备好了，大家自行领取就可以了。 然后下面的话这是，呃，多了一些什么？多了一些英文的，这是我们模型的一个问题哈，因为我这里是选的一个不太好的模型，大家可以啊，在一些比较什么好的，比如说 dbx 官网上进行一个测试，好吗？那么接下来我们来看一下逻辑一致性问题，它能不能回答出来呢？ 好在这里的话我们来看这是问题，然后一个推理，然后结果看它能不能得到一个一致性， 好，他给出了一个结果，是不是啊？那么啊，这就我们这个自我认知性。那么接下来我们来看一下知识啊， 生成知识提示，就是我们会把外部的知识给到他，那么在这里我给大家先看，先来看一下这样的一个文件，那么如果说你觉得我问他这里面的内容他能够打出来吗？我觉得不能打出来吧，因为假如说这是我们公司内部的一些产品，那么如果说我问他水晶 ai 文档助手，他的功能是什么？我问他一下哈，功能是什么？ 好，那我问他，你觉得他能给我正确回答吗？我觉得是不能的，因为啊，他不，他没有我这个公司内部的资料呀，啊，大家可以把这个替换成你自己公司内部资料啊。然后，哎，他给我的回答是他基于自己的知识来回答的，他并不知道我们的一些东西，那么如果说我把这文档给到他，好吧，那我把这内容 啊，这句话我直接简化的哈，我直接把这个添加有文件，好吧，选择有文件把它给到他，给到他之后呢，再问他问题，再问他这个问题复制，然后的话他就会读取我这个内容，你看到吗？啊，然后一步一步来做， 这就是我们啊，一个我们啊，相当于我们提供他一个外部的一个知识，这样子哈， 就是因为我们公司的内部很多知识他是不知道的，我们如果不把这些知识给他，他是没法帮我们回答的，可以理解吗？啊，所以说啊，我们在如果说发现他回答的要回答的一些东西不符合公司的要求的时候，我们可以尝试着把我们公司内部的一些知识给到他，这就是我们哈生成知识提示。 那么现在我们这五种哈，五种的一个什么题词词都已经给大家讲完了，是不是那么对应的题词词相信大家已经领到了，那么接下来你就要去试一试，看能不能够啊把这些东西给跑出来呢？ 好吧，那么啊，我们本期视频到这里就结束了，我们最终我们来看一下我们本期视频都讲的内容呢。首先我们先弄清楚了题词词到底是什么啊？它是我们和 ai 共同的指标，决定了 ai 的 输出的质量的高低。 接着我们梳理了什么呀？梳理了几种关键的提示词类型啊，就这几种，是不是啊，让你在面对总结还是创作还是分析的时候，你能够使用不同的一个 提问的思路。最后的话，我们还看了一些啊，实实在在的案例啊，就是为了让你学完之后就立马能用上，真正提升你和 ai 写作的效率，告别那些又长又空的废话。 那么我一定要记住，精确的提问才是你解锁 ai 能力的钥匙。从今天起啊，你不妨有意识的去练习一下和运行这些方法啊，你会发现 ai 给你的帮助远超你的想象。

挑战，每天讲透一个 ai 大 模型知识点，今天零基础疏通大模型应用开发学习路线。这里的话，我想问大家一个问题，你想不想学 ai 呢？什么？你不想？不会吧，这都什么时代了， 如果放在三年前，你说 ai 一 点用没有，我可能还会点点头，但是现在 ai 真的 一点用都没有吗？肯定不是啊，就拿我自己来说， 我写作的话让 ai 帮我润色，写代码的话让 ai 帮我调试优化，自从用上 ai 之后，我感觉我的工作效率提升了至少得有百分之二百。你也许想说，我不是不想学，我是不知道从哪里学，该怎么学。那么别急，今天阿水就带着大家解决这个问题， 十分钟带你旅行大模型的一个什么呀学习路线。好吧，那么下面我们话不多说，直接开始。好，这里的话，我们看一下我给大家准备的这个路线的七宫格，这里的话是干嘛呀？是从左往右，从上往下啊，依次的一个路线， 先是 a i d 认知，再是环境、语言、 api 实战等等的一些东西。那么等下我会给大家逐个讲到哈，大家只需要按照我的路线来走，即使你是零基础啊，按照我的路线也能够清晰系统的学会大冒险。那么我先来进行第一步， a i d 认知。这里的话，我想说这 a i d 认知是非常重要的， 为什么呢？就是像你不管你学各行各业，上来就是先干嘛先？比如说你要入行一个公司，那么会先看这公司的介绍对不对啊？领导会给你一些俺们公司的一个指南，一个介绍，你是不是会对这个公司的一个业务有一个最基本的了解，虽然说你还不会做我们大萌新也是你在学习大萌新之前，你要先知道 大模型是什么，是大圆模型啊，他是怎么怎么巴拉巴拉巴拉，然后啊，他有些多模态，然后他有些语言模型，还有推理模型等等的一些模型，还有些啊，还有些比如说温度， talk 啊， evading 这些词汇，哎，我起码有了一个基本的了解， 这就是我们的第一步，你通过这了解，你会对大模型有一个基本的认识，以及什么呀？以及有了一个兴趣爱好，那么这是第一点。 那么第二点是什么呢？第二点就是我现在已经了解了基本的了解我们这个大模型了啊，也会了一些词，那么我就开始准备要学习了，那么我学习它的前提啊，我们学习大模型只是在我们什么？只是在我们这个啊，在这个对话问他吗？不是吧，我们肯定要是结合到我们自己的工程项目中来， 所以说你就肯定要干嘛要会写代码，是不是呢？啊？这句话，我们啊学会一个编程语言就非常重要，我这句话首推 python， 因为什么呢？因为 python 是 个大圆模型啊， a 领域的一个绝对的统治者，因为它是结合的非常非常深，我们可以看不管是任何教程，百分之九十以上都是 python 的 一个啊， 语言啊，这是我们这个语言的选择，还有一些开发环境，我是 adaconda 啦，还有 minikonda， 呃 v 呃 v s code， 还有 pycharm 这些东西的话，我们自行要去了解，自行安装啊，就比如说我要安装 python 的 话，就可以来到 python 的 一个官网啊，进行一个下载学习，这个是我们 python 的 一个环境，那么这个一个 a p m 一 二 它是什么呢？我们是不是要在我们的工程代码中使用 python， 使用我们这个大冒险啊？那么它就不像我们在啊，比如说在这里直接跟它对话，那是不一样的，我们就必须要通过 api 来调用大冒险。那么哎，这 api 这个秘钥从哪来呢？我们就以 devic 为例， 我们来到了某一个 deepsafe 之后呢，这有一个 deepsafe api 开放平台，我们点击它之后来到跳转到这个界面，跳转到这个界面之后呢，这个是我的余额，你在你的工程项目中掉入大模型是需要收费的。哎，我们使用 deepsafe 之后充我们充值了之后呢，然后在 这里就可以设置我们的 api 幺，千万不要给别人看，如果你把你的 api 幺给别人看之后，别人花的钱也会算到你头上。好， 这里的话我们这个 apm 要也获取成功之后呢，现在环境也有了， apm 要也有了之后，我们就可以尝试着在我们代码中使用大冒险了。这里的话我给大家举个小小的例子，我们来看这个例子，那么这个例子其实就是我刚刚把这个官网上的这个 apm 要给它啊 考了下来，那么这个代码我们来简单运行一下，这里的话，这个 apm 要你不要复制我的哈，因为我等下录完视频，我这里的话只是给大家演示一下子。 好，大家来看一下我给大家举的一个小小的例子，这里的话其实就是我把刚把刚刚这个 dipstick 这个代码给它爬了下来跑了一遍， 那么这里的话哈，我把我的 api 密要公开了，你不要这样做，因为我录完视频我就会删掉，你们其实也用不了啊，所以说你的密要一定要好好保存，不要像我一样。那么我给大家简单的运行一下，这里的话，我们啊 其实是跟在往一段对话差不多的，我们这里对话是在这里对话的啊，就是我们一些问题啊，还有一些系统的提词词，都是在这里进行一个提问的，后续你可以在这个代码基础上进行扩展延伸，进而写到你自己的工程里面，可以看到吗？是可以正常运行的，接下来我们再继续往下看， 现在我们已经有了什么能力呢？我们已经有了在代码中跟大模型对话能力了，已经脱离了我网页端，我现在已经不仅仅能在网页端进行对话了，是不是呀？所以说好，那么这是我们第三步，那么第四步是什么呢？现在 我已经能对话了，我想要更好的对话，那就来到我们的提示词工程，我们的提示词工程是非常重要的，它能够决定模型的上限， 因为我们模型的能力已经固定了，但是我们通过 t 值公式能够问更好的问题，大模型就会给我一个更好的回复。我们来看这里哈，左边是我们的普通题们，你帮我写个周报，有什么缺点呢？缺乏背景，我们可以来看一下，缺乏背景，缺乏目标，格式模糊。右边呢是我们一个斜跨的 t 值， 你是一个资深的项目经理，帮我攥写一份本周的一个工作报报告，那么啊，还有一些背景和格式，那么这样他输出的就更符合我的要求。我们大家一般来首页都是怎么说的，你帮我写个周报，然后发现好像格式不太对，那么我就说啊，你用什么格式再给我改一下，然后你发现 字数又抄了，那么哎，我又给他说，你再帮我减少个字数，那么这样子就极大的增加了我们的工作负担，我们就会通过写更好的题的格式的方式 来啊，提升大模型的输出。那么这里的话，我们一共给了四个点。首先第一个立人设，我们啊，你是一个什么样的人，比如说你是一个资深的大模型工程师，然后再定任务啊，你要做什么，什么任务，然后背景是什么，然后限定的一个输出是什么 啊？这里的话一共四点是非常非常重要的，如果说你能够按这四点来问大冒险的话，你会发现你的一个输出的质量有了一个质的提升，这是我们这个提词的过程，现在我们已经能够跟大冒险更好对话了，那么我想做些复杂的过程，我只靠对话是不够的，所以说啊，来到我的下一句让称， 这一步的学习就非常非常多了哈，我这里会不会给大家深交，你如果想学习浪乘的话，我建议大家来到我们浪乘的一个官网，你去查看一些文档，哎，他的一些参数了，他的一些这些啊，都是要怎么写的，你可以来到他的官网进行查看就可以了。好吧，这句话我就不再多说了， 接着绕圈之后呢，我们就要学会控制模型的一个输出出，那这里的话也是非常重要的，为什么呢？因为我们想我们的输出过程中是不是绝大多数都是我不需要的内容呀？很多呀， 所以说我们要把输出的一些东西核心内容给提炼出来，然后输入的话，我们也要干嘛？也要有个通过约定约束，通过输入哈 来约束输出，可以理解吗？就像我们刚刚的提示词工程也是一样的，我在提示词中说你要以什么什么格式的一个输出，那么我们就可以通过输入来约束输 出，那么这句话是我们这个模型的输出。到这里哈，现在你学会浪颤啊，学会 ap 的 调用，学会在代码里使用大屏之后，你现在到这里你就已经能够实现 做出一个类似于 deepsafe 或者说啊 open 这样的一个套壳的一个产品，就相当于我们可以做了一个啊， 就像类似的一个对话窗口，然后我们可以跟大模型对话，但是我们背后的还仍然是我们一些 api 调用的别人大模型，其实网上绝大多数那些套壳产品都是这样做的哈，调用的都是 api， 现在我们已经能够很好的掌控模型的输出出了，那么接下来我们就啊要给我们这个对话增加记忆，那我们就想为什么要给我们对话增加记忆呢？就比如说我们举个例子， 我在前文中啊，告诉他我叫阿水，那么下次啊，我告诉他，我问他以我的身份来写份周报，那么他就知道啊，落款是阿水，那么如果说这他没有记忆功能的话，你还要重复的把这些东西给到他，所以说我们这个啊， 这个记功能是非常非常重要的，大家一定要注意这点。好吧，我们来看这个啊，这个画面如果说我们是没有状态的话啊，嗨，我叫豹伯，那么你好，豹伯，我叫什么？我不知道，请你告诉我名字，那么我是不是啊？我要想说，我要问我叫什么的时候，还要说我叫豹伯，我叫什么？那么这样子啊，好像， 呃，确实不太好，是不是？接下来我们可以来看记忆组键，记忆组键的话，其实相对我们有一个比方，这边是我们对话窗口，这边是我们的记忆，我们就会把一些重要的东西放到我们的记忆中。我每次跟对话的跟大模型对话，我们都会把记忆的这一部分和我的一个问题一起给到大模型， 这是大模型，这是我们大模型记忆的一个本质，它其实没有很复杂，只是啊我把这些东西单独放在一起，我每次对话的时候都会把这些记忆给到它，那么这是大模型的记忆功能。现在有了记忆功能之后，大家发现记忆好像是不是有外挂的一个知识库呀？一说到外挂知识库，大家就要想到 red 也叫 r g， 叫做什么呀？解锁增强生成，那么什么是 r g 呢？我们其实就相当于跟刚刚 g 一 样，我们是给大模型外挂了一个无所不能的一个知识库，我想让大模型学会哪些东西，我们就在外挂的知识库中啊，把这些知识 放到 r g 里面，那么我们在大模型的对话过程中，他就干嘛去 r g 中解锁正确答案，然后输出 写到我们啊，把这个输出的这些答案和我们的问题一起的大模型，那么大模型就能够生成我想要的答案了。这部分我们一般在哪应用呢？一般是在我们企业内部有些私有数据的时候，我们会用到 red， 如果说你现在项目啊有一些企业内部的私有化数据，一定要想到我们的 red red 说完之后其实好像还有一个东西，他们好像前我说了这么多东西，好像只能够给我回答问题啊，但是我想让他帮我写代码，帮我运行，帮我来做事情， 好像不代购，不是说大冒险不行。还有一个东西我没有讲到叫做 a 技能，我们来看一下，如果说你一旦学会了 a 技能，那么你就能够真正哈从一个问答的一个帮手变成一个你的一个私人助理，你可以让他帮你写代码，帮你整理桌面，各种各样的事情 都可以交给大家做。那么这里的一个智能体的话，我们现在只需要简单知道我们要学的东西是不是，我们知道它包括什么啊？规划、行动、 记忆和工具，这一段话每一点都是非常重要的，那么之后你叫围绕这四点的核心来进行学习。到这里的话，其实你自己的一个项目百分之九十的功能 都已经能够达到了，再剩下的一些，就比如说我们个性化的一些啊，比如说一些约束了，或者说一些分流了，或者说一些高可用了等等，一些你个性化的一些啊，你自己的项目设计了，这句话我就不再隐身的说，以上啊，其实就是我们今天要讲的所有内容了，但是我想说大模型 它变化是非常非常快的，如果说你只是啊你现在只看了我这九点，那么你只选这九点的话还是不够的。我们必须要干嘛呀？时时刻刻的关注官方的一个文档，我们要时时刻刻关注官方的一些比如说 divx 的 更新，或者说啊 网上各种先进的大模型知识的一个更新，因为他非常非常快，日新月异，你可能这个月学的知识，下个月可能就有了一些变化，我们必须要能够时刻的进行学习，跟上时代的潮流。在下接下来哈，我再给大家提三点建议，一定要干嘛 先跑通再深究，什么意思呢？你要先把代码跑通出来，你能够，你只有把你代码跑通出来之后呢，你才能够真正的学会， 不要深究那些理论，你理论的话是在你啊实践跑通了之后再来深究的，再深入学习。那么第二个是以练代学啊，我们必须要多做项目才可以，相信大家如果学过程序员，如果是做程序员的同学应该都知道，我们是不是要多做项目才真正能学会啊，你光死磕那些语法是不行的。 最后一点就是我刚刚说的日新月异，拥抱变化，每天都在变化，大冒险到这里的话，我们全部内容都已经讲完了。以上就是我们 为我们啊同学大模型的一个开发做了一个规划，那么我们从最核心的 ai 认知出发，然后掌握了什么环境的一个工具和 a p a 调用。 接着我们深入理解了体式子工程和让称的一个框架，最终解锁了 red 和智能体这些高级应用，相信结合这九点，你一定能够做出你自己的一个大模型应用。我们下期再见。

看好了朋友们，现在非常火的学习通刷客答题助手，还有很多朋友不知道在哪里下载，今天我就给大家出一个教程，方法非常的简单，苹果、安卓都可以去用。 首先点开我视频右下角的小箭头，点击分享或者复制链接，然后打开咱们手机自带的应用商店，下载这个小蓝牙，然后打开它，点击领取粘贴，下面会弹出这个文件夹的话，咱们可以在这里搜索搜索资源这四个字，点击立即查看， 打开找到软件资源，一再找到学习通的安装包，点击保存，然后下载就可以了。

欢迎收看人工智能频道，今天要学习的是大模型应用开发警告，本系列视频耗时二千四百小时，共计九小时三十五分钟， 带你一口气学会大模型应用开发，从入门到就业，完整教学视频看完直接出师， 内容包括大模型应用提示词、工程、 rga、 私有化步数等。今天我给你准备的大模型的第一课，了解大模型就是我们从零开始，带你理解大模型的核心技术、应用场景和未来趋势，帮你从被动的焦虑转化成主动的掌握。 那么我们本期视频主要分为以下两点啊，首先，我们会先从人工智能到大模型啊，这是一个技术突破，学完这部分之后呢，你将建立起扎实的大模型的一个技术的认知框架，无论你是面试还是说清楚讨论都能游刃有余。 那么光技术够吗？是不够的，我们还要做什么呀？做大模型的一个应用，你学了这部分的话，你就掌握从我们的技术到产品的一个转化逻辑，就能够结合自身的一个业务设计出可行的大模型的应用方案。 那么我们话不多说，先开始第一步，从人工智能到大模型。 那么我们来看一下从人工智能到大模型的这个什么时间图。首先，人工智能这概念最早是一九五零年提出来的，那么啊，到我们真正大模型开始有这个苗头是什么呢？是一九一七年，大家发现 啊，从二一九五零年到二零一七年，多少年啊？有六十多年的历史，但是他还没有我从二零一七年到现在二零二五年发展的快呢，这其实就是我们一个指数性的发展，我们可以可以这样认为哈， 我来写一下我们这个人工智能或者大模型的一个发展，他这个指数级的前面比较慢，但是会越来越快，现在可能哈，像什么啊？ gdp 啊，五呀，是不是 gdp 三啊？其实非常非常多，越来越强大，而且越来越快。大家发现没有？以前可能一两年能发挥一个新产品，现在一年发挥两个，是不是越来越快，而且越来越强，对吧？那么我们先 来看一下，从一九五零年能发挥一个新产品，现在一年发挥两个，是不是越来越强，对吧？那么我们先来看一下，从一九五零年，就是在我们大模型就出来之前，我们人工智能都干嘛？ 他能干嘛呢？他其实啊，其实也能做一些事情，但是他有一个问题，什么不通用？我可以这样理解，之前比如说我做人工智能，我想做图像识别啊，做一个数字识别，那么我就要专门的训练一个数字识别的模型， 那么只能用于数字识别，或者说我可以做一个什么呢？做一个啊，识别人脸的，或者说啊，可以帮我写一些文字的一些 模型，但是他只能做单一的事情，可以理解吗？啊？其实之前不是说在大模型出来之后才有这些人工智能啊？不是的呀，之前就有了，但是他没有这么的智能，他只能做一些事情，但是 真正大模型出来之后，也就是在二零一七年之后呢，我们大模型这个苗头才开始真正出现啊，真正有了什么呢？有了啊，我们通用型的人工智能就是他什么事情都可以做啊，所以说 我们大模型真正有苗头是什么呢？是二零一七年，但是我们真正步入到大众视野的是哪一年呢？是二零二二年拆的 gdp 三发布， gdp 三的发布才是大模型真正的走到我们的公众视野中啊。就是大家好像铺天盖地的说啊，大模型的到来了，就是二零二零年开始的， 但是当时其实大模型能力还不是太强，但是已经走到我们公众视野中来了。那么再往后呢？直到二零二零二零年，就是 就是人工智能开始，什么？就是大模型开始大规模的商用啊，不光国外开始使用，开始学习，我们国内也开始了紧跟的一个脚步啊，就是追赶的脚步。那么到现在其实大模型已经在各行各业生根发芽，开始 在各行各业中发展了，比如说医疗啊，金融啊，工业各个方面都有长足的一个发展，而且有落地的一些应用了啊， 那么这是一个一个大模型从人工智能到大模型的一个什么？一个思维图啊，一个年代图。那么接下来我们来看一下，那么就是从二零一七年这个地方他到底有什么技术突破呢？ 啊？有什么？我们刚说了，从二零一七年才开始真正有了大模型的描图，对不对？那么我看一下二零一七年这个穿梭过，这个技术突破到底有什么？ 这里哈我们来看一下，这个刚刚是不是说二零一七年提出的穿梭管它有个自主机制，解决了一些长一代问题，并行计算提高啊？呃，提升效率，这里哈，我们重点说两个地方，一个就叫叫做长虚拟一代， 一个叫做并行计算提高效率啊。我们先说这两个地方，首先第一个长距离依赖，他什么意思呢？就比如说我们一个句子太长的话，我们开头的字就会忘掉，我们后面的字就会忘掉开头的字啊，这是我们长距离依赖，就这样一个就可以理解啊，我们也可以举个例子， 就是我回，回老家了啊，过年回老家，然后我村口说了一句，我过年，我过年开车回来的，那么我到家我妈又告诉我啊，你跟在外边犯法了呀什么的，因为有时候他听什么村头是吧，大妈说的，他说我啊，什么我被警车带回家的， 我都奇了怪了，那么就会出现这种情况，我前面说的过了一段距离，他后面就忘了啊。那么并行计算提高效率是什么意思呢？我们可以这样理解啊，原来我只能一个字一个字的去训练，但是我现在可以很多字一起的训练，那么我们效率是不是就提高了呢？对吧？ 这是他的第二个呢，就是域群点微小的方式，以前呢，什么情况哈，我刚说了，比如说我想做一个人脸识别的模型，我那这个模型只能做人脸识别，但是现在有一个域群点加微小， 他原来是这样的，我们可以画下图哈，原来我想训练一个要求，那么这一条线从开始啊，到结束，那么啊，我们只能这样，那么要做一个新的模型，要重新开始，重新结束，但是现在变了，现在我从零训练到一个节点之后，这段是去训练， 那么预习了之后呢？那我就开始要微调了，我假如说我要做什么人脸识别，我就微调人脸识别的哈，假如说我要做什么做文字识别，做文字识别的，那么这样的话，我们这个节约我们的成本可以理解吗？啊？因为前面这个通用的一些东西啊，我们都在预习当中，已经训练好了， 我们就不需要再重新的训练了，我们只需要微调他的垂直领域的一些能力就可以了啊，那么还有规模化，还有一些多模态，多模态的话就是原来可能只能是文字啦，但是现在图片、视频、音频各种都可以来生成和读取了， 那么这就是我们这个大模型的技术突破点，重点是在二零一七年和二零二零年，二零二年这三个都有啊，就是其实每一年都有技术突破哈， 那么我们继续往下看，下面是什么呢？下面就是我们大模型传统 ai 的 一个区别，我们刚刚是说了在二零一七年这个界限，原来是我们传统的 ai， 是 不是？但是现在有个大模型，那么我们看下区别。 首先第一个就是模型规模的区别，传统的一个 ai 啊，就是以假说一个人脸识别的模型比较大，模型来说参数就差的多啊，原来可能是百万级别的，现在是百亿甚至万亿级别的，有些模型的参数非常非常大， 那么还有一些数据要求。原来的传统 ai， 我 刚说了是有特定场景啊，我做人脸识别就只用人脸识别的数据训练啊，我做什么？我做文字识别，只用文字识别来训练是不是？那么现在的同学呢，我有海量的多样化的数据，就是 我能找的数据都可以给他，就是不光是人脸，可能是些啊，一些文章，一些代码，所有能找到东西我且可以都给他， 那么还有泛泛能力，我们传统的 ai 只能做单向的任务啊，但是我们大模型呢，可以多任务通用啊，可以理解吧。 那么还有一些硬逻辑，传统的 ai 就是 我们把任务拆解啊，分任务建模，我们建一个建模之后啊，我们再训练不成模型，但是我们大模型是一站式解决复杂任务，什么任务都可以解决 好，这个是我们传统 ai， 传统 ai 和大模型的区别。那么下面我们来看一下大模型，就从传统 ai 到我们大模型，它是如何转变，它的驱动因素是什么呢？ 就是有哪些因素导致了我们这个模型啊？从传统的 ai， 从简单的模型变化到我们的大模型呢？我们来简单看一下， 这里的话，其实是有三点共同构成的，我们来看，首先第一点，就我们的算理哈。呃，我们大家知不知道之前哈，在二零二几年的时候，二零零几年的时候哈， 那时候的显卡就是性能非常非常差，可能只有几 g 啊，两 g， 三 g 的 一个显存，但是现在几十 g 啊，甚至一些工艺级的显卡有几百 g 的 一个显存。那么有了这些算力支持的话，我们这个模型的一个训练啊，可能时长还没缩短，才能够训练起来呀，是不是？所以说 如果没有现在这么强的一个算力的一个显卡，那么不会有我们现在一个大模型，这是一个前提。那么第二个算法， 那么我穿梭过啊，这个创新的一个架构，还有什么一些人的策略，这些也是我们大模型出现的一个什么前提？ 如果没有这样好的算法，大模型的训练他效果也不会很好，哪怕是有很好的算力，他训练啊，因为模型相当于什么？我们的学习方法不好，那么我们人再聪明他可能也学不好，能理解吗？他的学习也不会很好的，所以说算力跟算法都是需要的啊。那么第三个就是数据， 我们还是以人类学习为例，那么算相当于人聪不聪明，是不是？那么算法相当于我们学习方法，那么数据相当于我们做的是题， 如果一个人做的是题不好做的是题，都是错的，那么他考试成绩也不会很好，对不对啊？那么我们数据也是因为现在我们互联网有海量的一个数据支撑我们大模型的训练，才导致我们现在有这么好的一个大模型， 能够理解吗？那么前三点呢啊，到就是有这前三点使我们大模型出现了，那么有大模型之后呢啊，才能够落地啊 啊，大模型出来之后啊，也效果非常好，那么我们就开始落地，因为你不能够纸上谈兵呀，我们还是要放到我们的实际应用中来看，大模型到底能不能帮我做事情呢啊，这是我们这个产业的要求，那么 下面我再来看一下现在我们的大模型的一个主要的技术路线和有哪些成果，我们来看一下， 这里的话大家看，首先我这里分了三类，首先第一类叫做自回归模型，就是 dcdon， 它是什么呢？它代表着 gpt 和 lma， 它是擅长是生成 啊，那么还有一个字典吗？不是 encodeon， 就是 它只有 encodeon 这个地方，那么它擅长什么？理解也擅长推理， 还有系列到系列，他擅长一些翻译啦，摘药啦，哈，这是这样的三类哈，当然大魔仙有别的一些分类方法哈，比如说我们可以分为模态有多模态，有单模态啊，还有一些别的方法，我这就不再多说了。 那么成果的话，现在我给大家推荐几个比较好用的哈，像 jimmy 三啊，三点零，还有什么拆的 gdp 四 o 的 话，是我们免费都可以用，还是拆拆的 gdp 五， 还有 cloud 这一些代码，还有 deepsea， 这个 deepsea 的 话，我们中文的优化比较好，特别是我们中文的一些，呃，一些特内涵的一些语言吧， deepsea 的 优化是非常好的。 那么下面的话，我们前面是不是把技术都给聊完了呀？那么接下来是不是就该来到我们的第二点什么呢？我们的这个应用场景啊，我大宝新增的应用场景，我们来看一下。首先 这里的话，我们一共有这几个架构的更新，首先 m o e， 那 么这个 m o e 还有什么吸收化啊？这两个哈，我们来简单说一下，像 m o e 是 什么意思呢？就是相当于我们一个部门， 呃，里面放了很多个专家，有些人搞数学特别厉害，有些人搞物理特别厉害，有的人是吧？语文特别厉害，那么我们这些专家混合到一起，那无论来了什么问题，我们都有相对的，那么我们就可以干嘛什么问题都可以解决出来， 而且呢，大家可以看到哈一个闲聊百分之二十，推力百分之八十，他是什么意思呢？我们不同任务，我们会调用不同的专家，那么他就不需要全部都调用了，那么我们的资源就节约了，可以理解吗？啊，兼顾速度和精度，因为啊，假如说 我如果说这整个模型都跑起来的话，需要十 g 的 线损，但是我们用 m o e 模型之后，我们给他十 g 的 线损分成了五个专家，那么我发现这个任务只需要调用两个专家，那么我们只需要用四 g 的 线损就可以了啊，极大的提高了我们这个速度， 还有吸收化啊，吸收化就可能也可以减少我们无效的计算，那么这两个哈，这两个也是我们 相当于我们应用的时候需要的，因为我们应用是不是不仅仅有技术要求呀，我们还需要落地的一些速度了，还有一些成本要求，那么我们这两大的一个啊，一个方式， 这两大创新就是解决我们的落地的一个问问题，那么下面我们来看案例哈，首先就是金融，金融机构用我们 l r v 一个微调啊，微调浪漫二，一个新的预测等等的这些东西，下面还有一些图，大家可以看到哈， 其实不管是刚说金融还是现代还是医疗，各行各业哈，你都能够看到大冒险的一个啊，一个脚步， 你可以自己尝试着用你的眼睛去挖掘一下你所在行业到底有没有大冒险呢？如果你发现，哎，我好像，我怎么找我的行业好像都没有大冒险，那么恭喜你发现升级了，那么如果说你可以尝试着跟你的行业结合着大冒险来使用，那么啊，你将领先别人一大步， 可以理解吗？那么接下来我们来看下一个哈，就是我们这些东西都是在我们这个啊，应用端可能是我们企业的一个服务器上面，那么我手机上可不可以用呢？我们日常使用要怎么使用呢？啊？前面都是些企业级的，那么我来看一下生活级，日常级的一个应用， 这里的话，以前我们的大模型需要很大的限制，但是现在我们可以在手机上就可以使用 啊，你像我们动手机动高，在我们手机上就可以运行，是不是还有 facebook 也在可以在手机上运行啊？那么这样的话使我们的日常生活，比如说要问一些问题了，或者说我想让他帮我生成一些攻略，帮我回答一些问题，那么他就可以来帮我实现，可以理解吗？我们可以啊， 通过量化蒸馏一年适配，那么使得我们手机一些普通手机也可以适配这些本地推理啊，那么 这个的话应用前景也是非常广泛的，因为我想并不是每一个企业或者个人都能有这么高的算力吧， 那那些低端的用户哈，我们这个算力比较少的用户就不配用大模型了吗？不是的，其实很多企业都开始把大模型放到我们什么 算法平台上面来进行使用了啊，那么这里的话，大家可以看，我们手机上其实有很多的，也有很多本地化的一个部署的一个教程啊，网上其实也有，大家可以自己去看一下，我们日常生活中也可以用豆包，用 zip 来帮我们做很多很多的事情，是不是啊？ 那么啊，这是我们这个呃，就是我们日常端手机端的应用，那么我们未来是要怎么一个趋势呢？怎么一个场景呢啊？现在工业端我们可以可以使用了，那么我们手机端已经使用以后是怎么样子呢？我们来看一下。 嗯，这里的话，首先第一个我们以前的参数在逐渐逐渐增大的，对不对？但是现在啊，其实数据量已经无法再增大了，已经很大了，现在数据量，所以说我们就是由原来的增大数据量变成了什么呢？啊？ 更换计算的一个效率，那么我们通过更高效的训练，那么使使得我们这个效果还能提升啊，因为我们数据量已经提升到基本上算是个峰值了。还有就是我们多模态的融合， 原来啊我们指的文本，但是到后来可以生成图片，生成视频，但是现在甚至可以生成三 d 建模啊，非常非常的厉害。 还有些云端啊，我们云端提供一些核心能力，那么我们手机端可以提供一些实时的一些处理任务，就是云端啊，服务端就我们服务器和我们手机端进行协同合作 啊，一些比较难，一些比较需要大量算力的，我们可以调用云端的一个计算，那么一些简单的我们使用手机，这样的话啊，两者协调的啊，两者协调使得我们这个资源分配更合理。还有些垂直领域生化，这个怎么解释呢？ 就是比如说我们金融、医疗等等的健康线，其实都已经有了大冒险，但是还是有很多啊，效果其实不是很好， 有了他效果不一定是最好的，甚至啊，我说，呃，现在大冒险可能只能代替两三个人啊，因为他还有一些需要人来做，但是以后随着我们设备的增加，还是我们气能增加，他逐渐能够替代人了啊，一些简单的重复的劳动啊，就由可以交给我们大冒险来负责， 那么还有些安全人力的问题哈，这里的话我我我就不多说了哈，大家自己可以去网上看一下。那么下面哈，我给大家整理了几个简单的问题，大家可以来看一下。 这里的话是我们常见的用户的一个用户的一些问题哈，这里也是我们什么呀，也是我们面试题的一个非常关键啊，这里的话其实相当于我们把前面内容给简单总结一下子。首先第一个 大模型是 ai 的 什么吗？不是的，大模型只是 ai 一 部分 ai， 我 们现在俗称的 ai， 其实就是我们看在电影里面看到那些全知全能的 ai， 甚至可以颠覆人类社会的 ai， 但是现在的大模型只能作为什么呀？作为我们的一个辅助工具，是我们 ai 的 一个分支 啊，最终我们还是想要达到我们电影中看的那种啊，全知全能的 ai 的。 那么第二个大冒险一定要大大参数吗？不一定哈，我们可以通过 mo 一 啊，实现中等参数，也能实现高性能。 还有就是大冒险能够替代传统 ai 吗？不是的，为什么这样说呢？因为有一定的行业，它就我们，比如说车牌识别， 那么我就只识别声卡，我需要用大冒险吗？用大冒险甚至还有一些幻觉，可能会出现错误呀，哈，所以说传统的 ai 它仍有一定的一个啊，用处，在特定场景，它有一些成本的优势，而且更稳定啊，传统的一个 ai 是 比大冒险相对来说更稳定一些的，但只是特定场景下。 那么普通用户如何使用大冒险呢？比如说哈，我们手机也可以使用 ip， 也可以使用 a p i， 也可以使用我们电脑上本地部署，手机上其实也可以本地部署哈，这里的话大家可以咨询去了解 这些问题啊，也是我们面试经常考到的哈，大家一定要注意。那最后的话，我们简单来总结一下我们本期视频讲的那些东西哈， 这里的话我们一共是有四点，首先我们讲了一个从 ai 到我们大模型一个发展时间段啊，我们大大模型是 ai 发展的，现在是个高级的一个阶段啊， 它具备了很多的很强的泛化能力和多任务的一个处理优势，是吧？还有技能突破，还有区分那些因素我们都已经讲过了，你还在自己手中写代码，死磕 ppt 和海报吗？ 其实这些东西 ai 早就已经学会了，如果你不抓紧学习 ai， 我 们面临的不仅仅是效率落后，更是被懂 ai 的 人取代的危机， 因为他们的生工作产出是你的好几倍，所以一定要跟上步伐。那么今天我们要讲的就是我们大模型的第二步，大模型的应用我们会带大家通过实际的案例看一看现在大模型究竟是如何在生活和工作中落地的， 让你直观的感受到 ai 的 强大，赶紧上车。好吧，那么我们接下来来看一下我们本期视频主要分为哪几点。 首先呢，我们会从职场篇切入，教你使用人际写作，也就是我们借助 ai 啊，实现我们效率的一个革命，把重复的工作，比如说做 ppt 啊，或者说写一些重复性的文案，可以交给 ai 啊。 接着我们就进入到学习篇，让 ai 成为你的什么个性化的一个私教啊， 各地方的私教。那么这样的话，打破我们知识获取的壁垒。以前比如说哈，像我小时候读书的时候，就在村里面的学校，那么说实话，我学到的知识那个一个密度跟城里的哈那些孩子可能不能比。那么在有了 ai 之后呢，有些东西我就可以直接问 ai， 那 么就打破了这个知识获取的壁垒。 在随后我们的生活片中啊，我们会带你学会如何用 ai 来做我们创意的伙伴，或者帮我们写文案了，做一张海报了啊，还可以帮我们处理一些琐碎的事物。最后我们通过展望片带你洞察人机共存的未来趋势，以后我们 ai 时代到底是如何发展的啊， 帮你在 ai 时代找到属于你自己的一个价值啊，创造新的一个航道。那么我们先来看第一点，职场篇， 职场篇的话，首先第一个就是人机写作，这个人机人是我们人类啊，机是什么东西呢？机其实呢指的是我们大模型，那么啊，我就可以让大模型帮我做很多很多事情，那么第一个我们职场篇，我先给大家看几个工具，好吧，那么我们来看几个工具， 这里的话，这个工具我都是用大波生长的哈，使用 ai， 使用谷歌的 ai studio， 那 么这里的话，有些人说啊，那你用国外的 ai 我 用不了怎么办呢？那么我国内的一些我也会举例子，我们一个一个来看，好吗？ 首先我先给大家看一个什么呀？看一个我可以让他帮我做什么呢？帮我做一个海报封面，他这个效果是非常非常的不错的，我可以输入些名字，各种各种东西，然后他就会帮我生成一个非常好的一个海报的封面。好，我们先来看一下他，这个效果 好，那么这里来看一下左边是他默认的一些名字哈，出生年月了，各种各种的一些地址了，那么我先给他默认的生成一下子，这些东西你都可以填上你自己的哈，填上你自己的给他替换上就可以了，明白吗？然后他右边的话就给我会给我生成一个海报， 效果来说是非常非常的不错的。这个代码的话，甚至我也可以在这里给他下载下来啊，我可以把这个代码下载下来的。好吧，那么可以看到吗？我这海报是非常非常的哇塞的，可以看到吗？ 啊？非常不错，是不是？其实我如果我想自己做一个海报，可能要花很大的功夫，但是现在让 ai 来直接帮我做，几秒钟就可以生成，效果还非常不错。那除了海报之外，其实还是有很多哈，其实最简单的啊，比如说在这里 我只用 dbic， dbic 是 国内的一个码，那么我可以我直接让他帮我写什么呢？帮我写新闻，帮我写一个新闻稿，比如说啊，帮我写一篇四五百字的吧？ 对，呃，关于 ai 方面， 好，让他帮我写一篇五百字，那么他也快，也是很快给我写出来。那么这里的话，我们不仅看我的题的词是不是特别简单呀？我们还可以啊，比如说我要写哪方面的呢？啊？我要写啊，包括哪些事件？我还可以把一些资料给到他，让他帮我来生成一个更符合我啊，更符合我要求的一个题目稿， 可以理解吗？这里的话，我只是给大家演示一下。那这个新闻稿你觉得可以直接用吗？我觉得首先是不可以直接用的，我们必须要进行我自己的一个个性化的修改，因为啊，这种新闻稿一看就是 ai 写出来的，对不对？那么但是我们有了一个初稿的情况下，我们再进行修改，是不是会简单非常多呢？ 啊？可以理解吧，所以说这句话它能极大的提升我们的工作的一个效率。好，回来我们看，继续看 ppt， 这 的话纯就是人机写作啊，这些重复性的内容，比如说啊，是一些文案了，或者说一些报告了，或者说刚刚说的一些海报，还有一些 ppt， 我 都可以让 ai 帮我做，能够理解吗？比如说 ppt 哈，生成 ppt 其实也可以的，我给大家演示一下， 我使用谁呢？可以使用扣子啊。这里的话， ppt， 比如我直接写简单一句话，就可以让他帮我生成一个精美的 ppt。 好 吧，我先给大家演示一下，我说一个主题哈，比如说啊，大模型 的发展，好吧，就一句话一个就可以了哈，那么我们这里的话可以选择剪辑模式吧，然后选择深度调研，然后我们直接就可以让他生成就可以了，下面可以选择模板，我使用这个模板，好吧？然后的话，哎，直接生成就可以了， 效果来说是非常非常的不错的，而且速度也是比较快啊。这里的话我们先等他在这生成，然后我们回过来继续讲。 那么第一代码开发呢？是什么意思呢？就是我通过自然语言驱动，通过我们日常描述让他帮我实现功能，就比如说我们刚刚的这个啊，生成什么呢？比如说刚刚这个 生成这海报的哈，其实他代码都可以给他下载下来啊，那么其实就我一句话可以看到吗？这是我的一个提示词，通过这个我把要求通过我们汉语的形式，就是人说的话描述出来，他就帮我写很多很多代码， 能够理解吗？不是说啊，我要动手敲，我只需要把我的需求描述清楚就可以了，比如说我再换一个呢啊，我再给他换一个应用哈，比如说我在这里面有一个啊，我有一个让他帮我生成小红书封面的，也是非常简单，我也是把一些提示词给到他，让他帮我写好，我们来看一下， 以前呢是我把要求固定下来之后呢，我要一步一步的写代码，但是现在不是了，我只需要把我的要求写出来之后呢，然后啊可以他会帮我根据我的要求自己帮我写代码，我们可以看到这是我写的内容，然后啊这是我的代码，可以看到啊，代码是在这里 啊，可以看到吗？代码他帮我自己帮我写好的，效果非常非常的不错。好吧，那么好，这个可以给大家演示一下啊，可以甚至可以上传一些背景图啊，我给大家演示一下。 好，这是一个照片上的图片，然后可以加文字啊，加些标题啊，这还可以删删除哈， 删除图层啊，还可以删除图层，看到吗？效果是非常非常的不错的，还加一些贴纸，是不是啊？然后还可以导出封面，可以看到吗？效果是非常非常的不错，可以看到吗？还可以导出来。是不是 那么这样一款，如果说让我以前我自己做的话，可能要写一天代码，但是现在我根本就不需要了啊，这第一代码就是我通过要求，甚至可以非常非常快就帮我生成出来我需要的代码。好吧，那么我来看一下我这个 ppt 还没生成。好啊，他现在还在搜索，我在这里等他一下， 然后回到我们 ppt 中来。那么智能决策是什么呢？就是我可以直接把数据给他大冒险，让他帮我生成话啊，就是他可以帮我是不仅生成生成话，还可以帮我生成一些建议哈，根据这生成话，我要接下来怎么做？可以帮我生成一些建议，那么我可以参考这些建议啊，这个的话我也给大家演示一下。好吧， 这其实我也有一些啊东西我们找一下， 还有我直接删了哈，我可以直啊，可以直接来，我们来做一下，可以直接来做一下，我直接给他一个数据哈，我们来简单做一下， 看一下哈，那么这里的话我们有个数据哈，我给大家上传上去了，那数据长什么样子呢啊？我可以给大家看一下，长这个样子，一个数据啊，这就是我们这几个是进行几个模型进行对比，那么我让他帮我生成一个格式化的图标，那么我可以直接让他生成， 这个生成的时间是非常快的，大概是一百多秒就能生成成功。好吧，那么我先等它一下，我们回到 ppt 先往后看， 那么来看一下哈，这个技术下沉是怎么回事呢？就是以前这个 ai 高高在上，但是现在随着 deepsea 啊，比如说还有一些，不管是国内国外的，其实它使用门槛在进一步的下降啊，以前可能费用还比较高，还比较难用，但是现在 我的提示词哪怕不好，他生成的东西也是非常棒的，我只需要一句话，他就能帮我生成一个非常非常棒的内容。以前可能需要我用提示词调整很久很久，但是现在我一句话就可以了， 而且它可以跨行业应用啊，不光是金融啊，运营客服了，或者说工业了啊，各个行业我们现在 ai 都是深度融合的啊，其实每个行业都离不开 ai。 好 吧，我们来看一下刚刚那些东西有没有做好哈，这是第一个，它现在在它写代码，我们来看 ppt 呢， ppt 的 话现在正在生成，我们稍微耐心等待一下，我们还是继续往下看。 那么接下来呢啊，就是刚刚一些，比如说文案这种，我是不是给他演示的呀？一些文本的摘要，其实也很简单啊，我甚至可以把一些论文给了他，他可以帮我提炼出题目的摘要啊，这个的话我也可以给大家演示一下， 但是哈，我前面给大家演示的其实非常多内容，后面的话我不会每一个都给他演示哈，比如说在这里，我直接把这个 davidson 论文给了他，那么我让他帮我，帮我用中文， 中文总结一下这这篇论文，好，我让他帮我中文总结一下这篇论文啊，他就会帮我生成。好吧，那这里的话，我们先回到 ppt 哈，我们一点点来看， 那么啊，还有多元翻译这个功能是最简单的了，可以理解吗？我就是非常非常的，我不用干嘛啊，是随便有 ai 都可以来帮翻译，大家可以自己来尝试哈，我不会每一个都给大家演示一遍了好吗？那么接下来 下面的话啊，就是我们来看，是代码生成和技术工具哈，降低我们的门槛，就像有自然语言转什么转代码，就刚刚我给他展示的这个，刚给他展示在哪？ 在这里，这个代码其实马上写好，我自然语言，我只是说这些话，他就帮我写代码，就是自然语言转的转代码啊， 可以理解吗？那么啊，而且它可以自动帮我识别我们代码中的错误，减少一些调试时间啊。以前我这个代码错了之后，我得把代码给到 ai， 让他帮我重新设置，但是现在啊，很多 ai 都比以前好很多了，他在给到我们之前都会自己先跑一遍， 还有些文档解析能力，像我刚刚把这文档直接丢给我们，对不对？克，你看到吗？在这里啊，我把文档丢给他，然后他帮我解读，可以看到吧？啊，那么这个就一个文档的一个读取解析能力，还有一些我们开发门槛哈，还有些开发效率其实非常非常快的，就比方说我在这里给 大家演示的这个功能，一共跑了一百三十秒就生成出来这么好的一个功能，一共跑了一百三十秒就生成出来这么好的哈，我感觉非常非常可以的 啊，非常非常厉害，厉害，大家可以看一下，你说如果让我自己做的话，可能也得一天才能做出来吧，然后你看每一个效果都是非常非常的棒，好吧， 那么哈，我们还可以，这还有个 ai 提问的功能哈，我感觉让我来自己做可能真的一天不一定能做好，那么但是我一共多少秒呢？一共用了一百三十秒， 所以说啊，我 ai 真的 改变了我的职场生活，不光是写代码方面啊，比如说一些，呃，一些什么，一些艺术方面的也帮我们啊，还有文案方面的都帮我们啊，提升了非常非常多的一个工作效率，可以理解吗？啊？ 那这是我们职场篇的内容，那么接下来我们来看一下哈，这啊，刚这个顺序的角色哈，这个角色其实我们以前说过了，就是刚刚的格式化，是不是啊？那么接下来我们就来看一下学习篇， 这个东西是如何帮我们实现个性化导师和知识群权的，其实就是知识应该是我们每个人都能获取的，而不是每个人的某一个人的特权，大家可以理解吗？啊？所以说我们来简单看一下，首先 这是我写的四个哈，叫什么？教育公平革命，千人千面课程及时反馈系统自主学习赋能。这句话哈，其实就是什么呢？就是我有一个自己的老师，会根据我自己的学习进度哈，可以说哈每个人自己的老师， 那自己的老师叫什么？私教对不对？以前我想写个私教，可能一小时几百块钱，但是现在我可以有个 ai 私教，可能效果啊，没有真人私教这么厉害，但是能够使用，而且基本上是基本上不错的，可以理解吗？啊？所以说 它真的是实现我们个人的平权，它可以根据我自己的一个什么呀？一个啊，我学习进度，然后接着帮我们调整一些东西， 可以理解吗？啊？我因为学习的时候不一样呀，所以说他会及时帮我们来做，还可以帮我们批改作业啊，这个的话其实已经有非常多的一个呃，应用出来了，比如说猿辅导了啊，比如说搜题了，各种搜题软件都可以帮我们批改作业啊，这里面其实效果是准确率能达到百分之九十哈，不能说百分百，还有些还有前面这个 教育公平啊，这个教育公平真的是非常非常是干嘛非常重要的啊？像一些山区孩子，他没有这么好的一个老师资源。那是，但是我们有一台电脑就可以实现一定程度上的教育平衡。比如说我们在这里给大家展示一个哈， 这里的话啊，高中的时候不知道大家对物理的有一个东西叫做什么？叫做牛牛顿什么定律，叫做什么歪理论， 那么我通过 ai 就 让他帮我写了一个什么，一个万元引力的一个视频，一个动画，那么通过这动画我们来了解这个万引力，真的就特别的方便，好，大家可以看到哈， 这可以调整我们的一个重力啊，然后上面就会出现质量，然后这个还可以调成这个，还可以调成 r， 那 通过我们这个一个动画，那么我们就会对这个万引力的公式理解的更深刻啊，其实你像我之前如果说啊，我当时能看到这个动画，那么我们就会对这个万引力的公式理解的更深刻啊，其实你像我之前如果说我物理能再多考几分， 可以理解吗？啊，那么我来刚看刚刚 ppt 哈，其实刚刚 ppt 已经做好了，可以看到吗？这个效果我感觉，我感觉哈， 我感觉真的你要自己来做的话，可能需要做很久才能做出来，而且他可以帮你自动生成一些 ai 图片，还可以可以看到吗？啊，一些 ai 图片，然后还可以帮你做一些，这里还有一些格式化的数据表格啊，效果是非常非常的棒的，通过结合并不是说是纯什么呀， 纯文字，而以前我 ai 做的 ppt 不好是因为它纯文字，但是现在可以看到啊，效果是非常非常的不错的好吗？那么 我们回到我们的 ppt 中再来看，那是还有一个什么自主学习赋能，就是我们可以把一些知识通过 ai， 让他帮我转换成有趣的一些小故事也好哈，或者转换成一些动画也好啊，其实对，我给大家演示一个哈，我用 ai 做的一个什么呢？啊？用 ai 做的一个 一个学习英语的一个助手，我们可以来看一下，叫什么东西呢啊，我可以给大家看一下这个，这个工具来学英语哈，非常非常有用，他可以帮我发读音，还可以干嘛呢？还可以帮我 生成一些图片，比如说我想学一些食物的一些单词，那么啊，我点食物之后，下面就会帮我生成很多食物的句子哈，这些句子之后呢，我们还可以干嘛呀？生成图片， 我们可以根据这图片进而理解我们这个句子，然后这个句子还有些读音，我们一个一个来看哈，那么我还可以让它生成一个读音，这个读音大家听一下哈，这个声音的话，不知道大家能不能听到啊？ this cake is absolutely delicious， 大家应该能听到吧，声音啊，发音是非常非常的标准的，是不是可能比我小学老师还要标准好吗？那么啊，其实这就进一步的体现了我们这四个啊， 第一个就是什么教育公平，千人千面，及时反馈和自主学习他的负能。那么啊，接下来我们来看哈，我刚其实举的几个例子，我们一个月来看一下，第一个就是我们这个外语训练啊，刚刚是不是给大家讲过了呀？啊，可以帮我语音交互，那么这些功能哈，比如说场景模拟、实时纠错 与交互各异反馈啊，我们这四个功能，其实你就可以让 ai 帮你做一个应用出来，这个话啊，我不可能说每一个都帮给大家做一下，是不是？那么大家可以自己尝试着干嘛呀？ 尝试着做一个小工具，其实非常简单，你只需要把你的要求给到 ai 就 可以了，明白吗？那么接下来我们来看下一个步骤，就是叫做学术的一个辅助研究啊，这个其实我也可以给大家演示一下，因为我之前做过的有一些内容好吗？那这里的话，比如说文献综述哈，还有什么文？这个哈， 这个其实用的比较少，因为现在我们论文肯定是要我们自己研究，肯定尽量减少 ai， 但是我们可以把别人的一个论文，我们自己来学习的过程中，可以让 ai 来帮忙，可以理解吗？我们来看一下哈，比如说在这里 我让 ai 啊做了一个什么呢？我们把论文把了一把一篇论文给到 ai， 比如说这里哈，我给大家找一下， 我把一篇论文这里哈，可以可以看这研究哈，我是把那个哪篇论文我先看一下啊，时间有点长了，我可能会，我有点忘了，我们先看一下提示词 哦，是穿梭的论文哈，就是我把穿梭的论文给到，是吗？哎，这不是，这不是我做的哈，这是那个官方带的势力，我看一下哈，我放哪了？ 应该是有的哈，稍等，稍等一下，我找一下， 如果是没有的话，我们再给大家呃，演示一下吧哈，我给大家演示一下，好吧，我们大家来看一下，看我这个例子，我还是就是非常简单的一个啊，一个提示词，然后我把这个论文给到他，让他帮我生成一个内容，生成一个网页哈，然后我们可以通过这网页啊，这样可以更好的来学习我的内容哈，这是先让他生成，我们先往后看， 然后的话，比如说哈，这个的话啊，还不仅，不仅不一定会在生成网页哈，还可以让他帮我悄悄刚刚的哈，给他演示这个内容， 给大家展示的这个啊，干嘛呀？我把这个论文给他之后呢，让他帮我生成他的一些总结啊，我们通过总结可以直接把这论文那些核心的观点给大家了解到，可以理解吗？啊？ 这样的话效果也是非常不错的，而且可以直接用中文给我总结，那么原文是英文的话，我可以直接用中文啊，这个的话首先就突破我们的翻译的一个界限，是不是呀？好吧，那么这句话先让他生成，我们先往后看， 那这里的话是我们学术的研究，那么学术之外，那么下面的话我们再来看生活，因为我们 我们的啊，人生中不光有工作和学习，是不是还有我们绝大多数还有我们的生活呀？啊，比如吃喝玩乐，衣食住行都是我们的生活，是不是也是我们很重要的一部分？那么接下来我们来看一下生活片，好吧， 生活篇啊，首先第一个它可以帮我们做一些很多创意的事情，比如说第一个绘画啊，可以帮我生成一个视呃，图片，比如说啊，甚至哈我这个 ppt 的 一些图片都是 ai 生成的啊，或者说大家有没有用过豆包呀？ 我们是不是可以把一句话给到我们豆包，让他帮我生成个图片，或者说我给他一个图片，让他帮我改一下子呀，这些东西都是我们第一个啊，就是图片的一个提示。正正，那么还有脚本啊，视频脚本这个的话其实更多了， 有些，比如说抖音上的很多视频，我说实话我真的分不清他到底是 ai 还是人做的，我感觉我的天呐，这太厉害了吧，如果不是左下角有一个该视频是由 ai 生成的，我是真的看不出来的。好吧，那么大家可以去网上搜一搜啊，比如说我给大家搜几个吧，好吧， 看这个哈，这是豆包生成的图片，那么他这下面就是我们的提示词，然后把图片给他之后呢啊，他就生成了。哎呦， 左下角可以看到这是 ai 豆包生成的哈，这是我在抖音上随便找的一个内容啊，大家可以自己去网上找，你也可以自己啊，尝试着使用一下子 现在的 ai， 如果说你真的不学着使用，说实话很快就会淘汰。以前你想做这种图片非常难，但是现在可以用豆包哈，但是可能是有些事物，比如说这个地方啊，是不是有一些感觉不太使，不太什么不太对，但是他也是有一定的哈， 没问题的哈，那大家可以自己去搜索豆包生图呀，一些指令了，各种各种东西哈，我就不再大家再看了。那么第三 个就是文案的智能编辑，这个其实我刚刚已经给他演示过了，设置文案是效果是非常非常不错的，但是需要你自己再根据你的自己的要求再调整，好吧，那么还有些创意的拓展啊，你可以给你的，你可以把你的创意给他，让他帮你发散思维啊，帮你把这个创意再进行一个什么延伸， 还有些创作效率提升，比如我们可以通过一些自动化，比如说刚刚那个海报生成工具，帮我生成海报，还有些小红书封面生成工具，帮我生成小红书封面，比以前的效果要高很多很多，可以理解吗？那么啊，这是我们啊一个创意的一个内容，那么除了创意之外，其实还可以生活，提高我们的生活品质。 这里的话我写了三点哈，就是智能的行程规划，这个的话其实我不用给他演示，像手机上的高德地图啊，像一些百度地图，或者说我们其实豆包就可以帮我生成什么，形成定制， 可以理解吗？效果是非常非常不错的，还有一些动态，动态的一个限制优化，比如说，哎，突然下雨了，那么我让 ai 帮我来调整一下路线，还有些什么帮我生成一个健康的食谱，他也是可以帮我做到的。 好吧，我们来看看刚刚那个什么刚刚那个，这个来设置好了没有？可以看到吗？我天呐，我给他一个一个什么一个论文 pdf， 他 帮我生成一个格式化的一个网页啊，把那些内容都给总结的非常非常到位，大家可以看到吗？效果是非常非常的不错的啊， 看到下面还有一会根据间调整，我的天呐，说实话，我自己来做的话，我是达不到这个效果的，哎呀，做的可以说目前说挺不错的了， 挺不错你，你觉得我们呃厉害的人能达到这个效果吗？你写代码非常厉害的人也能达到这个效果，但是普通人很难达到这个效果哈，就是我刚说的这个学术方面的，那么啊，再回到我们刚刚生活哈，这是也是其中一方面，这个我就不给他演示了，因为非常非常多，可能 在座的大多数也都用过，那么接下来我们来看下一个就是吗？新颖的一个情感体验啊，不知道大家有没有跟豆包聊过天，我天呐，跟豆包聊天，他真的跟人好像呀，他可以逗我笑，可以可以安慰我，我是感觉 确实非常非常的不错，大家也可以尝试尝试啊，这个价值哈，其实现在情绪价值也非常重要啊，你甚至可以用情情绪价值赚钱，比如说你做一个效果非常好的，能够 ai 对 话的一个软件，或者说一个应用，那么甚至就可以可以由他来赚钱哈，效果也是， 大家就自己来进行拓展吧，哈，这部分我就不再不再再再再说了，那么大家想想你生活中有没有这样一个场景呢？ 你需要做一个事情，需要做一个决策，你不知道下一步要怎么走，那么啊，比如说我要我，我这里有一个法律的纠纷，那么你要去问律师的话，可能按小时收费多少多少钱啊？或者说，呃，你现在啊，你想不知道买哪个，不知道你这个哪个价格更便宜，打折什么的不会算，那么你就可以交给 ai 来帮你。 这里的话我们来看啊。首先第一个法律常识助手，那么他哈其实现在的 ai， 它里边内涵了很绝大多数，目前所有的法律， 你绝大多数条纹他都是可以知道的，能理解吗？你直接问他啊，他能可以帮你做一个简要的分析，你做你拿到这个简要的分析之后啊，你可以再来参考律师。我只能说哈，这个 ai， 这个法律，或者说这个决策，他只是个辅助啊，辅助 能理解吗？啊？辅助，但千万不要啊，千万不要依赖，而是辅助，好吧，像一些健康的一些策略，还有些消费的一些决策，那么他只是辅助的功能好吗？那么 这是我们生活的哈，生活其实我没有练很多，但是大家有没有发现，我们现在生活中已经离不开 ai 了哈，大家自己可以体体会一下，好吧，那么生活篇我们就到此结束了，那么接下来我们来看一下以后 ai 到底它会怎么发展呢？我们来看一下以后 ai 和我们人的一个什么呀？一个怎么发展？ 就以现在来看，未来 ai 和人绝对是一个什么共生啊，绝对不可能说人类啊，被 ai 淘汰了，可能吗？人类被 ai 取代了不现实，但是绝对是有一部分工作我们会交给 ai 来做，可以理解吗？好吧，那么我们接下来来看一下人际关系 这句话有两条线，我们现在看第一条线，我们啊，大模型，他可以从事大量的重复性劳动，可以把我们人类比如说一些流水线，现在已经开始用上了机器人， 可以理解吗？那么啊，他可以帮我人类提升我们的一个能力啊，可以帮我写代码，可以帮我写海报，那么这其实是我能力的一个扩展，可以理解吗？ ai 帮我做的，那是不是我自己做的呢？也是我自己做的呀，因为我是我让他做的， 可以理解吗？啊？还有人机写作，人和 ai 绝对是共同进步，共同发展，是一个互补的一个关系，他绝对不是说谁把谁替代了，但是如果说你不学 ai， 你 迟早会被会 ai 的 人给取代，能理解吗？好吧，那么通过前面这三个方面啊，我们最终的一个效果就是推动我们的生产，这个月月签啊，那么 再来看第二个线，那么我们人类会干嘛呢？这一部分这些重复性的工作给给 ai 了，那么人类会聚焦更啊高级的任务，比如说一些创新情感交互，一些复杂的判断，这些机器目前来说难以替代 啊。那么在这里吧， ai 做的一个角色就是辅助角色，帮我们干嘛呀？可以帮我们应对一些复杂挑战，提供一些帮助啊，这是我们一个什么一个人际关系是这样一个两条线， 他人 ai 会取代我们人类做一些重复的劳动啊， ai 可以 帮助我们人类做一些高级的一些复杂的一些任务好吗？所以说这任何的东西其实现在都离不开 ai 了啊，些算力上到国家下到我们个人啊，都离不开 ai。 那么下面我们来看一下我们是怎么啊？你去看我们怎么使用 ai 的， 未来是不是都是 ai 的 啊？其实未来绝大多数肯定每各行各业哈都是有 ai 的， 那么我们怎么使用 ai 呢？其实就是问问题， 我们把一个问题好的问题抛给 ai 之后呢？那么啊， ai 才能根根据我的回答呀，所以说我们一定要干嘛呀？有一个精确的问题一定要有好问题啊，我们输入决定我它的输出是否好，我有一个好输入，大概率就会得到一个好的输出， 可以理解吗？啊？那么还有一个叫做提词词功能哈，这句话我们后面啊，大家可以自己去学一学啊，你通过能问一个好问题的话，你就可以驾驭 ai 了啊，你 ai 时代，你其实只需要抛出问题，让 ai 来写就可以了好吗？ 其实这就是我们 ai 的 一个方向，你一定要学会问问题这个问题好坏，比如说哈，在这里可以看我的这些提词词， 那我的其实其实越多哈，相对来说效果越好的。这里的话，我其实这样，那我可不可以再优化呢？比如说我要多少个页面哈，我需要怎么怎么样啊？那么这里的话，我们都可以再进行优化的，所以说我的提问决定了我的输出，可以理解吗？ 那么啊，我们本期视频其实到这就结束了哈，那么在这里哈，我们再来总结一下，今天呢，我们从哪个角度呀？从职场生活啊，还有学习这三个维度，是不是拆解我们大模型那个在我们现在生活中那个实际落地运用， 并且我们一起看了我们以后啊， ai 到底是怎么发展啊？我们要怎么使用 ai， 对 不对？其实哈，我们 ai 的 一个进化 啊，我们 ai 的 进化本质上是用什么？是让让干嘛呀？是取代人类吗？不是的，是为了让我们人类腾开重复劳动的双手啊，拥抱更好的生活。拥抱什么呢？拥抱更高级的一个创造能力 啊，并不是让我们啊沉浸在重复的一个繁杂的这些没有意义的劳动中，可以理解吗？我们啊要把这些时间啊，放到去思考更有创造力的一个价值。 那么现在你如果你掌握了 ai， 那 么你就掌握了比别人更先进的一个外脑，那么接下来你要做的是什么呢？是不断地去实践，通过 ai 做你想做的一些东西，可以理解吗？啊？发挥 ai 的 能力。

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