国产免费 AI 工具助力学习与工作：4种适合新手的 AI 大语言模型应用场景_借助大语言模型查出近五年清明节的日期,将结果写在下方

自开始接触大语言模型（以下简称大模型）后，一发不可收拾，做了许多尝试。

下面分享，自己使用大模型的4 大应用场景。

使用的工具主要是 ChatGPT-4，智谱清言、Kimi、秘塔 AI 搜索与文心一言。

前者需要付费，后面4个免费，且不需要“魔法翻墙”。小白入门用国产免费的大模型，就可以解决大部分需求了。

希望我的分享，能带给你一点启发，以下是正文。

01

我最常用大模型写文案，或者改写文本内容。

清明节前一天，接到一个紧急任务，要给客户写一份产品说明书。

此前我没做过这件事，我的本职工作是电商运营，有销售的工作内容，所以对产品有一定了解，但无法从专业的角度写产品说明。

这任务对我来说有挑战性，4 个小时左右，给客户一份内容专业，结构完整、容易阅读与理解的产品说明书。

我刚开始利用百度等搜索引擎，找“XX 产品说明书”。

由于这个产品是最近几年兴起的，数据并不多，而且找到的内容质量都不高，没有参考性。

浏览了 10 来分钟的网页，才想起来用 AI 大模型来写。

于是，我打开了秘塔 AI 搜索，直接搜“XX 产品使用说明书”。不到 1 分钟，生成了结果。

生成的内容质量很不错，而且涵盖的内容很多，有许多我不曾想到的角度。

但是也存在问题，大模型把其他产品的特点，也融入进来，混淆了一些概念。所以，生成的内容需要人工筛选。

其次，生成的文字内容，不符合我们行业产品说明书的规范，也就是我需要列出说明书的框架，把内容重新组织一遍。

那我们行业的产品说明书框架是什么？是我下一步需要解决的问题。

这次我用 ChatGPT 和智谱清言的模型，找说明书框架的思路。

ChatGPT 的回复比较符合我的期待，于是我以其列出的框架为蓝本，进行删改。

有了说明书的框架，以及填充的内容，我就开始着手进行文本处理，将内容整合起来，最后再调整文档格式，形成一份初稿，交由懂技术的同事核查。

我可以写文案，但是没有专业知识，自己写很费时间；技术同事有专业技术基础，但是不擅长写文案，一时半会写不出。

好在有 AI 大模型，能让我快速写完初稿，加上同事审核优化，才能完成任务，赶在节前交给客户，不用加班。

除了快速生成说明书文案，我还试过用 AI 模型，改写文案。

上个月我聆听了一些公开分享课，听完后立马写了一篇笔记，想在小红书上发表。

但是写给自己看的内容，与发布出来的笔记，是不同的。

考虑到读者没听过这个课，为了让他们更好地理解，我就扩写了我原来的笔记内容。

扩写后，又觉得自己的表达过于啰嗦，且欠缺条理，于是用文心一言改写了文案。

文心一言重新组织后的内容，可读性更强，有层次、条理，不同内容之间，也有过渡衔接，不像我写得那样生硬。

02

除了用大模型进行文案方面的创作，我还用它来分析与总结某些文本内容。

让大模型分析聊天对话文本，是我近期最有趣的应用尝试。

事情是这样的，我把微信里和某个相亲对象的聊天内容，整理在一起，就像下图这样。

部分聊天内容节选

然后让大模型分析：小红与小刚两个人的各自诉求是什么？

结果，大模型一下子就分析出来了，把我的诉求理清楚了。比我的聊天对象靠谱，他完全不明白我的意思。

进一步，我问大模型：那你建议小刚接下来怎么做？

大模型的答复是：尊重、理解以及沟通协商处理。

这个回答靠谱！也是我比较希望对方做的。

结果事与愿违，对方直接无视了我的需要，消停一段时间后，继续开启新话题，想着把这个矛盾翻篇。

我不喜欢这种解决方式，所以就跟他表达不合适，然后断了联系。

我想，以后可能也有人用大模型去追求异性吧？去分析对方的需求。

延伸开来，也可以用大模型分析领导、同事或者其他人话语里没明说的潜台词！

有些人不擅长表达，有些人喜欢话讲一半，而有的人是阅读理解能力有点欠缺……

如果能用大模型分析出其潜台词，可以极大地降低交流双方理解与沟通成本。

当然，因提示词或者语料的不充分，分析的结果不一定都恰当，还需要个人主观思考与判断。

比如我和那相亲对象的某个聊天内容中，他说了“那多不好意思啊”，然后附上一个“狗头旺柴”的表情。

这表情在我们的聊天语境里，其实代表他不认可自己的行事有欠妥的地方，但大模型以为对方是在表示歉意。

除了分析内容，我也试着用大模型总结文本。

主要是用 kimi 对文案内容进行总结，比如前几篇文章，我都在文末放上 kimi 的总结图片。

大模型总结出来的文本，囊括了文本的主要内容，方便我从整体上了解整体的框架，以及抓住主要的信息要点。

“总结文本”这个应用最是简单，现在你就可以打开 kimi，抛个文章链接让它帮忙总结。

03

接下来聊下大模型在激发灵感方面的应用。

有段时间，我陷入不知道写什么内容的窘境，于是我让大模型给我出主意，给予我写作选题的灵感。

大模型的答复，给了我不少的启发。让我发觉还有好多内容可以写，于是又有写作的干劲了。

其实，大模型给予我的，不仅是灵感启发，还有精神鼓舞。不那么抓瞎后，我心感觉安定许多。

除了给自己灵感，我也试着用大模型帮朋友一些小忙。

我有个朋友是小学老师，近期在备课写教案。工作已接近尾声，但她觉得仍然不够，想加点内容，但是没有头绪。

与她沟通清楚其需求后，我用智谱清言，帮她找到了一些素材方向，减轻了一定的工作量，加快了进度。

04

“把大模型当作学习助手，向它请教”的应用，是在分享会上听到的观点。经过试验，我觉得这是个很有潜力的应用场景。

近一个月，我向大模型学习了几个内容。

在用 kimi 做内容总结后，我试着与之对话“你的总结非常好，我怎么能像你一样，擅长写这样的分析总结内容？”

Kimi 给出了 8 个建议，包括广泛阅读、深入思考、练习写作等等。

针对它的答复，我进一步追问，关于思考、练习写作的建议，以及具体的总结技巧。

此外，我想升级下我的周复盘模版，搭建新的复盘框架，于是向大模型提到该内容。

基于此，我参考了模型给的答复，重新调整了自己的周复盘框架。

最后来聊下，我用大模型学习 AI 名词的事情。

上个月，我分不清 AI、AGI、AIGC 等名词，还有 API 是什么意思，于是我让大模型通俗化解释这些专业名词。

当然，我担心大模型的答复里有瞎编的情况，于是 ChatGPT、文心一言与智谱清言大模型，我都问了类似的内容，多重验证。

或许得到的答复不似教科书严谨专业，不过已经让零基础自学的我，基本理解了这些词汇，从而不那么混乱了。

05

总结一下，用大模型进行文案写作、分析及总结文本内容、提供思路灵感与学习助手，是我这一个月相对成功的应用。

此外，也有一些尝试暂时不太顺利，比如数据分析、写简短而符合要求的广告语、基于 SMART 原则做学习计划等。

还需要多加练习，找到窍门。

我认为多练、多应用，才能更好地运用大模型。

我在不少社群、平台看到卖 AI 课程的内容，关注了一段时间，发现太多割韭菜的内容了。

我时常在想，如果课程真有这么好，为何要卖课呢？宣传得传呼其神，如果有这水平，直接做商业项目落地，不更加赚钱吗？

真正赚钱的东西，不可能大肆宣扬的，如果你抱着学完能赚大钱的想法去，那妥妥被收割。当然，土豪请随意。

其次，分享另一个经验：使用大语言模型时，对该话题自身需要有一定基础认知。

当与大模型对话内容，是你知识盲区时，就很难判断它的回复是否有问题。

比如，我用大模型写产品说明书时，发现其答复的内容里，有一两点是其他产品的特性，不是我想要的，于是我迅速删掉该内容。

如果我没有该产品的知识背景，只能无知照搬，后续交付客户将会出现问题。

又如，我用大模型学 AI 专业名词前，已看过相关科普视频，对那些专业名词已有所耳闻，只是有些混乱。

经过大模型的通俗化解释，只是为更好理解与加深印象。

所以，不要与大模型对话你毫不知情的东西，那样你有概率被“忽悠”，自己却信以为真。

最好的对话是你有基础认知的事物，然后由大模型组织内容，或者提供思路，让它帮你完善。

至此，4大应用场景已分享完毕，希望对你有所帮助。后续更多的探索，也会分享出来，欢迎关注。

最后附一张 kimi 对本文的总结~

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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