中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

AI時代到來，很多人興沖沖地加入和體驗AI大模型，結果卻發現大模型給出的答案并不是自己想要的答案，這是怎么回事兒？想要用好大模型，我們又該怎么做呢？本文總結了三個關鍵能力，不妨來看。

機器學習項目成功的關鍵，在于對問題的深刻理解，而非算法的選擇。

——彼得·諾維格（Peter Norvig）谷歌研究總監，人工智能專家

24年初開始，圍繞大模型如何落地到企業，我進行了大量調研工作，參考了很多行業案例和知識付費課程。

但遺憾的是，很多人仍會對這項新技術持懷疑態度。就在前兩天，還有一位產品經理找到我說：

“AI剛出來的時候，我既興奮又好奇，心想終于能有個幫手分擔工作了。我還試著用kimi、文心一言幫我解答問題、生成文檔。但幾次后發現，AI在具體工作任務上還是很難幫到我。比如讓它輸出一份調研報告，它給的框架很完整，但內容填充上卻很水，還得自己來改，這和網上找個模版有啥區別。經過幾次之后，我就只能讓AI幫我做一些不重要的事，結果就是食之無味棄之可惜?！?/p>

想一想，面對滾滾而來的AI焦慮，你是不是也有過類似的疑惑：

• 注冊了幾個大模型產品，但打開后腦子一片空白，不知道怎么和它對話
• 問了幾個問題，發現給的答案就像大廠黑話——看似說了一堆，實際跟沒說一樣
• 用軟件自帶的智能體試了幾套提示詞，似乎輸出比之前好了，但也只限于寫公文、發郵件這種文案生成工作，我想讓它幫我在審核App的時候提高效率，怎么做？

這篇文章，我想來嘗試給出些解法。

我認為：想用好大模型，首先要學的，不是工具、不是提示詞，而是要具備業務理解+流程抽象+方法論沉淀的能力。我稱之為：業、流、法三步模型。

這套方法，源自業內很有名的一句話：

成功的本質，就是把一件正確的事，重復做一萬遍。

AI能做的，是重復一萬遍。但在這之前，你要先知道什么是正確的事，以及如何正確地把這件事做一萬遍。

• 業務理解，鍛煉的是對正確事情的判斷力。
• 流程抽象，鍛煉的是把事情做一萬遍的自動化能力。
• 方法論沉淀，鍛煉的是把如何正確地把自動化方法傳達給AI的能力。

具體怎么做，展開講下。

第一步，業，具備特定領域的業務理解能力

也就是行業know how的能力。即知道一個行業的商業模式、競爭格局、涉及領域上下游和具體的業務運轉方式。

以上面提到的“幫我在審核App的時候提高效率”為例，你要知道應用分發這個領域，都有哪些角色參與其中，再思考平臺在其中擔任什么職責，靠什么盈利。其中利益分配的鏈條，如何從開發者，傳導到消費者，再到廣告商，再到平臺方。你也要知道行業里為了爭取到最大利益，可能會發生什么情況，出現哪些風險，其中哪些是可能被發現的，可能有辦法解決的。這些風險可能有什么特征。

你對應用開發者、平臺運營者和用戶之間的互動方式越清楚，越能從中發現規律，進而能很容易地步入第二步：流程抽象。

第二步，流，具備把業務流程抽象建模的能力

也就是知道如何用節點+連線的方式，把一個業務的經營邏輯，抽象成：角色+行為+數據+流轉線路的形式。

• 角色。規定完成業務的崗位職責和分工。
• 行為，規定角色完成一件事，需要做哪些具體執行動作。
• 數據，規定角色執行前的參考環境，執行后的產出結果。
• 流轉線路，規定角色在什么數據的前提下，執行什么動作，產生什么數據，從而影響到下一個角色。

還是以“幫我在審核App的時候提高效率”為例，簡單抽象了一下，可以按這樣的結構理解：

• 角色：開發者、平臺審核員、用戶。
• 行為：開發者，提交應用資料和安裝包；平臺，審核資料確保合規；用戶，下載應用、使用產品、提出反饋。
• 數據：包括應用的類目數據、資質數據、簡介數據和產品本身的數據，以及用戶下載應用后的反饋數據等。
• 流轉線路，如下圖所示。開發者根據要求，產生提交行為，形成待審核數據；審核員讀取數據，根據規則，完成審核動作；用戶則能看到審核通過的應用，執行下載動作并提出反饋；審核員再根據反饋情況，做出修正規則或回復反饋的動作。

第三步，法，具備把流程事件結構化成方法論的能力

也就是把成功的過程，以結構化文本方式表達出來，本質上是沉淀可復用的方法論。而方法論在AI時代的外化形式，就是prompt。

還是延續上面的例子，想讓AI在這個流程中發揮作用，就要給它安排一個角色，讓它能參與到流轉線路中，作為一個節點，讀取數據，執行規則并輸出結果。

你的目的，就是盡可能讓AI這個角色，幫你執行藍框所示的行為，讓你從你的角色中解脫出來。

假設想讓AI幫你執行“審核類目”這個動作，可以怎么描述？

角色：類目審核員

目的：判斷類目數據和資質數據，是否匹配類目審核規則

執行流程：

1、讀取資質數據

2、提取資質數據的關鍵信息，如所屬行業、證書編號等

3、判斷資質數據是否真實有效（對接第三方接口）

4、如果有效，查看資質信息，是否和類目要求的規則相匹配。如：經營范圍、員工數量等

5、如果匹配，審核通過，進入下一環節，執行審核應用行為

6、如果不匹配，審核不通過，生成不通過的說明文案，附帶不通過原因，輸出給審核員二次確認

輸出格式：

結論+原因+驗證依據

這套方法論一出來，聰明的你一定會發現，它就是一套結構化提示詞。

實際上，稍加整理，你還可以把它寫成新員工培訓資料，甚至作為需求文檔提交給技術，寫成代碼。自然語言和代碼之間的轉化，也正是大模型的拿手好戲。

看到這里，你可能會問，這是不是太復雜了？

我就想用好大模型，還要先成為領域專家，沉淀方法論，這個要求很多行業資深人士都做不到，我就一普通人，要具備這樣的能力，太難了！

是不是現在不懂這些，就沒法把AI用起來了？

當然不是。在沒有方法論沉淀的前提下用好AI，我再給你三招錦囊：

第一招：拜師學藝，快速上道。

不是去學零星的工具技巧，而是先找到那些已經借助AI，在垂直領域拿到結果的大佬們，向他們取經。

這些大佬們不僅理論知識扎實，也切實讓AI幫到了自己。你可以直接找他們請教、模仿他們的做法，先讓自己先達到一個“及格線”。當然，這招不是讓你滿足于平庸，而是幫你快速建立信心，打好基礎。站在巨人的肩膀上，你很快就能明白AI的能力邊界可以有多寬，及它在你的領域里怎么能大展拳腳。

第二招：記錄反饋，不斷試錯。

用AI的時候，把每次嘗試都記錄下來。不管結果好壞，這些都是寶貴的經驗。

遇到問題了，別急著打退堂鼓。要有那種“我偏不信邪”的勁兒，相信AI一定能幫到自己。帶著這個信念找問題、想辦法，如果自己搞不定，就找大佬請教，一步步來，總能越來越接近你的目標。

在這個過程中，解決問題的經驗特別寶貴，它能幫你在以后遇到類似問題時能舉一反三。這種邊做邊學，邊學邊改的方法，是提升AI技能的不二法門。

第三招：內化經驗，融會貫通。

當你感到自己已經能熟練運用AI，并且實現了預期效果，別到這兒就滿足了。要把這個過程中學到的前人經驗，結合你的理解和創新，形成一套自己的獨門招法。這就意味著你要分析你的做法，找到還能改進的地方，然后不斷打磨，不斷優化。等招式形成了，它就是屬于你的領域沉淀下來的獨家方法論。

總的來看，面對AI的來勢洶洶，每個人都不應該獨善其身。。AI不僅是一個工具，它更像是一位智者，一位導師，引導我們深入理解業務，抽象流程，沉淀方法。但別忘了，AI也是一面鏡子，它反映出我們對問題的理解，對工作的熱愛，對生活的執著。用好AI，不是一蹴而就的，它需要我們不斷地學習、嘗試、反思。就像彼得·諾維格所說，機器學習項目的成功，源于對問題的深刻理解。所以，不要害怕開始，不要害怕失敗，因為每一次的嘗試，都是通往成功的一步。

我堅信AGI的時代一定會到來，積極擁抱這一趨勢，不是淺嘗輒止，而是深度體驗，找到那個最佳解法，等AI真正大規模普及，你一定會由此受益。

你和AI對話的時候遇到了哪些問題？你的業務有沒有和AI結合的可能性？如果你有任何關于AI的疑問或建議，不妨發在留言區，我來幫你看看怎么解~