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前年ChatGPT問世時，宣稱能以一句話生成小說，但現實多為幾百字左右的機械式文本，語言欠流暢，內容更乏深意。隨著大模型技術的不斷升級，這一愿景正逐步成為現實，讓我們離真正的智能創作夢想越來越近。

一、o1 和文心一言生成小說

“提示詞：構思一個聽起來很普通但是聽完之后細想一下讓人感覺毛骨悚然的故事，最好是職場有關，易讀一些。”

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百度文心一言（wenyan-ai）GPT模型，基于OpenAI的GPT-2模型進行訓練和優化

故事標題：《加班的尾聲》

明是一家大型IT公司的程序員，這家公司以其高強度的工作文化和深夜加班聞名。每天，當城市的燈火逐漸熄滅，李明所在的辦公大樓卻依然燈火通明，鍵盤敲擊聲此起彼伏，像是一首永不停歇的交響樂。

這天，又到了加班的深夜，辦公室里只剩下李明和幾位同事。他們的項目經理張總，一個總是面帶微笑卻對進度要求極其嚴格的人，剛剛宣布了一個新項目，意味著接下來的幾周，他們都將面臨更加漫長的工作日。隨著時間一分一秒地流逝，同事們陸續離開了，只剩下李明一個人在電腦前奮戰。他揉了揉酸痛的肩膀，看了一眼時間，已經凌晨兩點了。正當他準備收拾東西回家時，郵箱里彈出了一封新郵件，發件人竟是張總。

郵件內容簡短而直接：“李明，關于新項目的一些緊急調整，請查閱附件并盡快回復?！备郊锸且环菰敿毜奈臋n，列出了大量需要立即修改的地方。李明嘆了口氣，心中雖有不滿，但職業素養驅使他打開了文檔，開始仔細閱讀。然而，隨著閱讀的深入，李明發現這些調整要求幾乎是對之前工作的全面推翻，意味著他今晚的努力將化為烏有。更讓他感到不安的是，文檔中某些專業術語的使用方式，與張總平時的溝通風格大相徑庭，甚至顯得有些生硬和不合邏輯。

正當李明疑惑之際，他的IM（即時通訊）突然閃爍起來，是張總的頭像?！袄蠲鳎赐炅藛?？有問題隨時找我?！毙畔l送時間是幾分鐘前，但張總明明早就離開了辦公室。李明的心跳不禁加速，他小心翼翼地回復：“張總，有些內容我不太明白，您還在辦公室嗎？”

等待回復的過程漫長而煎熬，直到屏幕上跳出幾個字：“我在會議室等你，來詳談。”

李明猶豫再三，最終還是決定去會議室看看。走廊里空無一人，只有腳步聲在回蕩。他推開會議室的門，里面漆黑一片，只有電腦屏幕發出的微弱光芒照在張總平時坐的位置上——但那里空無一人。就在這時，屏幕自動亮起，顯示的是那封郵件的詳細內容，而郵件底部，不知何時多了一行小字：“加班，是為了更好的明天。但有時候，明天可能永遠不會到來?！?/p>

李明感到一股寒氣直沖脊背，他猛地回頭，發現辦公室的門不知何時已經悄悄關上了，而整個空間似乎被一種說不出的寂靜所籠罩。他急忙沖向門口，卻發現門把手紋絲不動，仿佛被某種力量牢牢鎖住。

正當恐懼達到頂點時，會議室的大燈突然亮起，同事們的笑聲和交談聲從門外傳來，一切恢復了正常。門，也奇跡般地開了。李明沖出會議室，發現大家正圍在一起慶祝某個項目的成功，張總也在其中，笑容可掬，仿佛剛剛的一切只是一場幻覺。

第二天，李明私下詢問了幾位同事，是否也收到了那封奇怪的郵件，卻得到了否定的回答。他開始懷疑，那是否是自己太過疲憊而產生的幻覺，還是……某種更不可言喻的存在，在加班的尾聲，給予他的一次警告。

從此以后，每當夜深人靜，李明加班至深夜時，總會不自覺地望向那扇會議室的門，心中充滿了難以言喻的恐懼與不安。而那封郵件，和他的那次經歷，也成了他職業生涯中一個永遠無法抹去的陰影。

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OpenAI 模型 o1

我剛入職這家新媒體公司時，一切看起來都很尋常。公司在高層寫字樓里，格子間整齊劃一，午休室里有微波爐和咖啡機，老板定期發郵件講團隊愿景。同事們也都挺友善：小劉主動加我微信，發公司流程文件給我；小王會在茶水間提醒我別錯過下午茶點；前輩老林很樂意分享客戶拓展技巧。

只是有一件小事讓我印象深刻并略微感到不解：我對面那張工位的主人，每周都換一個人。第一周坐在那里的是個剛轉正的年輕女孩，總是笑嘻嘻地打電話，禮拜五忽然就請假，再沒回公司。第二周換成了一個中年男同事，據說是分部調過來交流經驗，我記得他星期四傍晚還加班趕方案，可第二天他的位置已經空了，只剩一支用過的簽字筆放在桌面。第三周又來了一位新人，他話不多，眉頭常常鎖著，有一次在走廊碰到，我想與他打個招呼，但他連眼皮都沒抬一下，周四下午就沒再出現過。

當我問同事們，對面為什么總換人，他們的回答也很一致：“人事調動很頻繁呀。”、“可能出差吧?！?、“不奇怪，這里就是這樣?！彼麄儜B度自然，我也不好多問。

直到有天夜里，我加班到很晚，大樓外觀燈只剩下稀疏的光點，我疲憊地站起身，想倒杯水解乏。經過對面那個?？盏淖粫r，我無意瞥到抽屜半開著——里面放著一疊名片和多張工卡。不知為何，我忍不住抽出一張名片，上面印著一個我不認識的同事名字和照片，可那張臉我似曾相識，好像是前些天剛消失的那位同事。再看另一張，上面又是另一個離奇消失的人的照片。

我有點發毛，趕緊推回抽屜。走回自己的工位時，我聽見窗外有風聲呼呼，仿佛有人在玻璃外輕輕叩擊。我用力甩頭，讓自己清醒些。但這種疑惑與驚悚感，在我眼底已驅不走：那些一周一換的“同事”究竟去了哪里？為什么他們的工牌會堆在一個沒人認領的抽屜里？

我想到平日里同事的笑臉、老板的鼓勵郵件以及茶水間的噓寒問暖，這里一切都像一家公司該有的樣子。然而，不管我如何努力回想，卻記不起他們有誰真正離開過辦公室的大門，也記不起自己是如何準確地入職到這個崗位。更詭異的是，我掏出手機一看，明明我覺得自己來了好幾個月，可手機日歷顯示，我入職日期是三天前。

直到這一刻，我才意識到，這家公司的日?！雌饋聿煌夂跗胀ǖ穆殘錾睢澈笏坪跻恢比绷它c什么。我站在空蕩蕩的格子間里，無聲地望著對面那張周周換人的工位，背后不知何時又閃過一條人影，好像又有新的“同事”進來了。下一周是誰？下下周又是誰？究竟誰是“真同事”，誰又從未存在過？這個普通的辦公室，好像正用它平淡無奇的表面，包裹著某種無法言說的怪異。

這發現讓我一直無法入睡。第二天早上，我早早趕到辦公室，裝作若無其事的樣子，開始留意身邊的一切。剛進公司大門，我就被前臺小姐姐溫柔地問候，她的笑容和語調如昨日一般標準而流暢，好像根本沒有察覺到我的緊張。我原本想問些有關公司歷史或人員流動的問題，可話到嘴邊，自己卻莫名說不出。她的眼神仿佛輕輕示意我不要多問。那一刻，我感覺自己好像在跟一面拋光過度的鏡子對視。

回到辦公區域，對面的座位果然又換了人。這回是個年輕男生，黑框眼鏡，穿淺色襯衫，看起來就像任何一家新媒體公司的普通員工。他也禮貌地點頭，我故作輕松地點點頭回禮。他開始擺放自己的文件夾、調試電腦，好像對這份工作并無異議。我偷偷觀察他的動作，他點開公司內部的OA系統，每個圖標都冷冰冰地閃著光。然而，他的眼神有些空洞，讓我聯想到前些天那幾個離奇消失的人。

中午時分，我溜進資料室，這里平時不太有人來。資料室的柜子里有一摞摞舊檔案夾，我想查找下這家公司的人員變動記錄。我翻開了一些舊的人事備案文件，卻發現里面的時間戳和數據都有些奇怪：員工的入職日期、離職日期都寫得極為潦草甚至模糊不清。幾張老舊的人像照片中，那些曾在對面座位短暫出現過的人赫然在列。他們的姓名、部門、入職日期在泛黃的紙張上顯得無比詭異，許多人的離職日期欄空空蕩蕩，好像從未正式記錄過他們的“離開”。

我抬起頭，發現資料室角落有一扇緊閉的小門。門上沒有掛牌。我輕輕一推，門竟無聲打開，露出一條昏暗的過道。過道很短，盡頭是一間狹小的房間，里面擺著一些舊電腦主機，電線凌亂如蛛網。我走近一看，桌上散落著大量名牌、工卡和沒來得及佩戴的胸牌。奇怪的是，這些卡片上印著的人員，和我之前發現的那些“消失”員工相互吻合，仿佛這里是他們的最終歸宿。更令人后背發涼的是，我在一堆工卡中竟翻到了一張印有我自己照片的卡片?？晌颐髅饔浀?，我的工牌此刻還掛在胸前！

我將那張工牌翻過來，背面什么都沒有，只是隱約留有指紋和汗跡的痕跡，好像有人曾多次把玩過。這時，過道盡頭傳來一陣輕微的腳步聲，我連忙把工卡放回原處，輕輕掩上門，貼身屏息。半透明的門縫里，我看見一個熟悉的身影——是小劉！那個剛進公司時主動幫我熟悉流程的同事。他緩步走進資料室四下張望，像是在尋找什么，然后放下一個小紙盒在資料室的角落。我在門縫中看到紙盒里整整齊齊擺放著新制的工牌，每張工牌上都是陌生的臉孔，意味著又有一批“新人”即將填補那些空缺的座位。

我踮腳走回辦公區，一路上腦中只剩雜亂思緒。這里的人為什么如走馬燈般更替？那些離開的人究竟何去何從？這間公司究竟是家經營正常業務的企業，還是某種試驗場或陷阱？更可怕的是，我似乎也是這場循環中的一環——那個印有我照片但未曾正式頒發的工牌，象征著我可能既在場又不在場。

當天下班，夜色降臨。寫字樓高層窗外的燈光疏落，我謹慎地想要離開這座大廈。我按下電梯，卻發現按鍵沒有任何反應。我走進安全通道準備下樓，卻發現樓梯一圈圈向下，卻總在某個樓層拐角又回到同一層的走廊。我從東邊的消防門出去，繞過茶水間，結果又回到了自己工位所在的區域！這時辦公室的燈光忽明忽暗，電腦屏幕的待機畫面閃爍著公司的LOGO，走廊中傳來同事們不緊不慢的腳步聲，每一步仿佛都在敲打我的神經。

我終于意識到：這間公司或許根本不是一個“真實”的地方，它更像是某種循環的景象或是一場無盡的人事更替的實驗。新員工會周期性地出現、工作、然后莫名消失，他們的記憶與存在都被工卡悄然收集，等待下一個輪回。而我——那個以為自己剛入職幾個月的新人，卻連自己的確切經歷都說不清，我是從什么時候真正進來的？還是說……我從未離開過？

望著對面座位的新面孔，聽著辦公室里此起彼伏的問候聲和按鍵聲，我發現這里的一切看似平凡正常，卻處處透露著無法掙脫的詭異循環。公司的日常仍在繼續，一批批新人將走進這扇大門。他們會和我一樣，對這家公司留下“普通”的初印象，然后逐漸陷入無法言說的迷霧中。

而我，已經無法離開，更無法將這一切訴諸言語。我只能坐在自己的格子間里，看著對面那張永遠周更的座位，等待下一個陌生又熟悉的面孔出現，等待公司繼續它永不休止的周期。

【有人會說為啥要選文心一言，這個看自己的習慣，我是用著比較多，順手而已?，F在的 KIMI 啊、豆包啊，也都挺好用的，具體看自己的使用習慣】

二、對比說明

通過兩個 AI 應用，我們可以清除的看到兩者之間的區別。

下面我們就從 7 個方面進行對比，以便大家可以更好的理解【以下僅為個人理解，非專業對比說明，請理性觀看?！?/p>

字符數對比：1漢字 /1字母/1數字/1 標點都為 1 字符。

• o1 字數總量為：2717 字符。文心一言為總量：1206 字符。
• 從字數上來看 o1 生成的字符數更多。

格式對比：

• o1 是直接生成內容。文心一言還額外生成了一個標題。
• 雖然只是一個標題，但這樣多了一些便利性，不需要用戶自己額外再做一次輸出了。

內容對比：

• 兩者都是一句話直接生成內容；兩者的故事完整性都比較強。
• o1 生成的內容更豐富，具有更多的連續性，針對細節藐視更加豐富。在結尾處留有一定的懸念，針對內容后續還可以生成后續更多；文心一言在有限數量限定下，整體邏輯性較強，開始和結尾都有顧及，更像是一篇標準的額內容。

閱讀性對比：

• o1 的內容具有更多的細節描述，這個細節是針對場景范圍和事件的細節描述。比如我將那張工牌翻過來，背面什么都沒有，只是隱約留有指紋和汗跡的痕跡，好像有人曾多次把玩過。讓人會有更多的代入感，可讀性更強。文心一言則是針對事件有有一些。
• 文字的魅力在于含義的表達和概念的傳輸，就像夸人好看，有些人會說你真美啊，而有些人會說碧玉羞花，富有大家閨秀之態。但好看是什么好看呢？這個是沒有概念的，但針對這個美一個該定性，那么就可以有更多的聯想。
• 從閱讀性來說不能說文心一言不好，針對現在人喜歡快速、簡約閱讀的個性，文心一言的簡約性也許可能會更好。

應用：使用大模型畢竟是要產出結果，而不只是單純的體驗一下。

• o1 能夠解決的事情，文心一言也能解決；文心一言不能解決的事情，o1 也不一定能夠解決。模型應該是一個基礎的底座，在底座之上要解決什么問題，1 要看自己怎么用，2 要看該應用后面側重于哪方面的增強。
• 現在的模型已經不是大場景的賽道區分，會劃分的更細。就拿文字來說，寫廣告文案和寫編劇內容，這就是兩個細分。廣告語簡單簡約，針對一個場景細節進行描述；編劇要對一個大的連續場景過程進行續寫和潤文。

實用性：玩轉 AI 應用是要有成本的。

• o1 目前的費用 200 美刀一個月，大概就是1459.32 元人民幣。如果不是很有錢或者有一些價值輸出，那么這個成本還是比較高的。文心一言目前3.5 是免費使用，只需要免費注冊個賬號就可以。4.0 是單獨購買是59.9元人民幣，大概是8.2094美刀。單純從費用上來說，價格便宜也是可以接受的。畢竟價格真香啊～
• 如果你說實用性不夠，那么付費一定是最好的，畢竟專業性更強。但有多少人能選擇付費呢？如下圖所示，大部分人還是考慮簡單的玩轉一下，拼了嘗試一下也行。

方便程度：方便程度僅以國內應用說明，畢竟我也沒辦法掛梯子。

• o1 不光要付費，還需要科學上網才行；文心一言3.5 就可以直接使用，國內用更加方便。
• 大概率預測o1 應該沒有什么限定，但文心一言會有一些邊界。就像我之前寫的學會AIGC的第一單生意：某寶情趣用品，無法澀澀。當然了，我們做學習和應用，肯定不是要以澀澀為主，還是要好好學習，隔天向上，好好學技術，做自己的認知提升。

三、為什么有些人“不會用 ”AI 工具

前面一直在講 AI 的應用啊，無論是文心一言也好（或者是 KIMI 啊、豆包），還是 GPT 也好，再或者是各種大模型。歸根結底有一個問題就是：如何使用。

1. 對新技術的偏差理解

新技術能做什么？是不是新技術距離我們還很遠？新技術目前是否還很弱，并不能真正的解決問題？

是的， GPT 剛誕生的時候，確實是這樣。最開始的 GPT就像是大數據和人工智能的升級，通過專業的調教后得出的結果。讓人驚訝的是，GPT 是自主生成，可以像擬人一樣的對話，這樣就不需要“專業的調教”，就可以給大眾人群使用了。

哪些還以為 GPT 是一種高科技工具的人，本身就對這種工具不理解，或只看到了表面的內容。在這里你要先了解清楚：AI、AGI、AIGC與NLP、LLM，ChatGPT之間的關系，才能得到更好的認知。

2. 擔心新技術對自己造成沖突

ChatGPT誕生時，各種自媒體就在吹噓會代替很多大眾職業，比如文生文代替編劇、文生圖代替掉設計師、文生代碼代替掉程序員、文生視頻代替掉建模設計師。很多人都會擔心自己失業，因此有相當一部分人拒絕使用新技術來代替自己當前的工作，甚至標榜自己純手工的工作才更符合行業的應用。

但科技的進步是一定會代替掉大范圍人工的基礎操作。就像三體里面的降維打擊一樣，外星人使用“二向箔”將太陽系由三維空間降至二維空間的一種攻擊方式，在《三體》中，降維打擊是一種極其恐怖的武器，可以毀滅整個星系。具體來說，降維打擊是通過將高維度的空間變成低維度的空間，使得高維度的生物和物體失去本來的形態和功能，無法正常生存和運動。武漢的蘿卜快跑無人駕駛出租車，就是對現代司機的一種降維打擊。

如果你擔心自己會被代替掉，那么第一時間就要學會使用新技術，并且學會融合該技術到自己的行業領域中，去駕馭它，這樣才能更好的提升自己的身價。

就拿上面的撰寫小說一樣，你可以先定義好一個主題，然后按照 10 個章節定義子標題，然后對 10 個章節分別生成內容，最后自行閱讀、修改。原本要一周才能寫完的內容，現在一天就可以搞定。

3. 預期值過高

大家受到各種科幻電影的影響，對未來技術會有著更加充滿想象的拓展。比如 AI 技術說可以生成科幻電影，那么很多人就想著，我可以做出來變形金剛的電影了。然而，這需要通過一系列復雜的操作，然后才能生成幾秒鐘，或者少許分鐘的內容。并且內容還不能受到自己的控制，而是 AI 創意的發揮。

比如國內的 AI 普通工具，一次生成文字大概在 500 字～800 字左右。還不還能夠根據章節持續輸出新的內容，后面就是在重復。

任何工具的誕生都需要一定的時間融合，才能由高端轉變為大眾使用。就像當年的AdobePhotoshop，需要專門的培訓；就像開車也需要專門的培訓，但也有了自動駕駛之后，很多人開車就不成問題了?？萍荚谶M步，科技在逐步改變人類的生活，有了很多的提升后，所有復雜的操作就都能夠轉變為后臺計算，而我們只需要在前臺進行簡單的操作就可以。

所以，期望值過高是好事，但需要給技術一定的時間，讓技術能夠更好的發展，這樣過高的期望值才能夠更好的轉變為民用。

4. 其他的節點障礙

要完成專業的操作，那么你需要滿足以下幾點

想要專業，那么就要有自己的大模型和數據集，這必然就要顯卡，而一塊專業的 GPU 顯卡也要大幾萬，第一步很多人就勸退了。

然后是要學會使用模型，模型分國外和國內，如果不能夠用國外的模型，那么國內的模型也可以。目前想要學使用一些更高端的技術，還是看下國外的模型。但這里如何科學上網，就會難倒一批人?；蛞驗橘M用，或因為技術限制，還或許因為都出去了誰還學技術啊，那么多想要看的好玩的，等會在說。當然這里也可以使用國內的模型，比如文心一言大模型、通義千問大模型、訊飛星火認知大模型、豆包大模型、華為盤古云大模型、商湯日日新大模型、昆侖萬維天工大模型、月之暗面 Kimi大模型等，也都很好用。

接下來就是技術能力了。但至少你要有一些專業的技術能力，因為模型的使用和操作可不是簡單的拖拉拽就可以解決的（上個月跟著豆包的的模型課程學習了一下，是可以有一些基礎的拖拉拽完成，但完全就是機械化操作，不理解相應的技術實現）。第三步是技術勸退。

最后是價值轉化，學會用了大模型能干啥？寫個小說沒閱讀量，畫出去的圖沒什么人看，做個應用沒什么人用。比如我前面寫的《學會AIGC的第一單生意：某寶情趣用品》，收入和付出完全不成正比，也僅僅是為愛發電而已。那么其他人要投入大量的時間、精力學習后，能干啥？

四、最后對 AI 技術說明

AI技術應用作為人工智能領域的重要技術突破，正成為推動各行各業創新和轉型的關鍵力量。抓住AI應用的風口，掌握AI技術應用的知識和技能將變得越來越重要。

學習AI技術應用是一個系統的過程，需要從基礎開始，逐步深入到更高級的技術。

為什么要學習 AI 技術應用？

學習 AI 技術應用的重要性在于它能夠極大地促進個人在人工智能領域的專業發展。

AI 技術應用，如自然語言處理和圖像識別，正在推動著人工智能的新發展階段。通過學習 AI 技術應用，可以掌握設計和實現基于大模型的應用系統所需的基本原理和技術，從而提升自己在數據處理、分析和決策制定方面的能力。此外， AI 技術應用在多個行業中的應用日益增加，掌握這一技術將有助于提高就業競爭力，并為未來的創新創業提供堅實的基礎。

AI 技術應用典型應用場景

①AI+教育：智能教學助手和自動評分系統使個性化教育成為可能。通過AI分析學生的學習數據，提供量身定制的學習方案，提高學習效果。

②AI+醫療：智能診斷系統和個性化醫療方案讓醫療服務更加精準高效。AI可以分析醫學影像，輔助醫生進行早期診斷，同時根據患者數據制定個性化治療方案。

③AI+金融：智能投顧和風險管理系統幫助投資者做出更明智的決策，并實時監控金融市場，識別潛在風險。

④AI+制造：智能制造和自動化工廠提高了生產效率和質量。通過AI技術，工廠可以實現設備預測性維護，減少停機時間。

…

這些案例表明，學習 AI 技術應用不僅能夠提升個人技能，還能為企業帶來實際效益，推動行業創新發展。

“以上內容一半都是 AI 生成，我主要負責排版和對內容擬人化說明，讓內容更加符合閱讀習慣，更具有可讀性。日常輸出這么一篇帶有一定專業性解讀的文章，起么也要 3 天左右，現在半天就搞定。”